انفجار الذكاء الاصطناعي قد وصل إلى مرحلة حاسمة: ما يجب على الشركات معرفته

المرحلة الإعدادية لم تكن في أي وقت أفضل من غيرها – ولكننا جميعًا должны أن نمر بها، مع آلام النمو وكل شيء، للوصول إلى نسخة أفضل وأكثر نضجًا من أنفسنا.

انفجار الذكاء الاصطناعي الحالي يدخل في مرحلة مراهقته الصعبة، شيء يسميه الخبراء المرحلة الوسطى المضطربة بين الاستخدام والنضج. وقد تلاشى الهجاء الأولي، والآن، تركز المنظمات على جعل الذكاء الاصطناعي يعمل حقًا. لكن الذكاء الاصطناعي يصل إلى مرحلة النضج في وقت صعب. التوقعات جميعها على الخريطة، والشكوك عالية بين الأعمال والاستهلاك على حد سواء، وتحدث عن فقاعة الذكاء الاصطناعي المتوسعة التي تسبب قلقًا بين قادة الشركات، في انتظار الانفجار المخوف.

في هذه اللحظة الحاسمة، يجب على المنظمات تحليل الإشارات من الضوضاء – سواء كانوا يغيرون جهودهم من التجربة إلى التطبيق العملي، أو من التطبيق العملي إلى الشمول التشغيلي. هذا يتطلب التركيز على العوامل الملموسة التي يمكنهم التحكم فيها، مثل بنية تحتية وقدرة البيانات؛ وقياس النتائج؛ وبناء الأساس للتنمية.

منهج البنية أولًا

الاستعداد الحقيقي للذكاء الاصطناعي يتطلب البنية التحتية المناسبة لدعم نشر حمولات الذكاء الاصطناعي بشكل مستدام. وبطبع، أدى الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الطلب على خدمات السحابة: من المتوقع أن يزداد الإنفاق على السحابة بنسبة 40% هذا العام، مع تشكيل البنية التحتية أغلى عنصر في الميزانية، وتنتشر مراكز بيانات جديدة على كل قارة لتلبية الطلب المتزايد على حسابات الذكاء الاصطناعي. في هذه النقطة الحاسمة للذكاء الاصطناعي، تكون اختيارات البنية تحتية أمرًا وجوديًا. تعرف البنية التحتية ما هو آمن، وما هو ممكن، وما هو من شأنه أن ينفذ إلى المصلحة التجارية، بدلاً من إنشاء تصريف للموارد.

البنية التحتية المستدامة لا تعرفها التكاليف والقوة الحاسوبية فقط. عند تحديد مكان وموقع استضافة حمولات الذكاء الاصطناعي، يجب على المنظمات مراعاة قضايا كفاءة الموارد والأمان والرؤية والسعر مقابل الأداء. لا يمكن أن تكون البنية التحتية للذكاء الاصطناعي استثمارًا من مرة إلى أخرى، بل عملية متحركة، قادرة على التطور مع متطلبات كل مشروع.

هذا انحراف صارخ عن المناهج التاريخية للإنفاق على السحابة. قبل اندفاع الذكاء الاصطناعي الحالي، اعتمدت المنظمات غالبًا على مزود خدمة سحابة واحدة – عادة ما يكون مزودًا كبيرًا – لاستضافة عملياتها السحابية. الآن، يتحدي تعقيد وتنوع حمولات الذكاء الاصطناعي هذا النموذج، خاصة مع تحرك الشركات نحو حالات استخدام أكثر واقعية، وبروز سحب بديلة لتلبية الطلب.

تتطلب مبادرات الذكاء الاصطناعي الحديثة قدرة حاسوبية ضخمة، والتي يمتلكها الثلاثة الكبار جيدًا. تبدأ الشقوق في الظهور عندما تصبح كل هذه القوة أكثر من اللازم. يمكن أن تكون عقود مزودي الخدمات السحابية باهظة الثمن، متضخمة بإضافات غير ضرورية، وربما لا تقدم الأمان والاستقرار المطلوبين للبيانات الحساسة.

بدلاً من ربط عمليات السحابة الخاصة بهم بمزود واحد، يمكن للشركات الاستفادة من فئة متزايدة من البديلات لتشكيل مجموعاتها الخاصة عبر مزودين مختلفين وأنواع معالجات الرسومات وترتيبات سحابة عامة وخاصة بناءً على احتياجاتها المحددة. بهذه الطريقة، لن يدفعوا مقابل الميزات التي لا يحتاجونها، في الوقت نفسه يخصخصون سحابهم لما يحتاجون إليه.

منهج البنية أولًا للوصول إلى نضج الذكاء الاصطناعي هو حول إنشاء أساس مستقر للتنمية، واحد يزيد من الكفاءة والفائدة دون التضحية بالقدرة.

من التجربة إلى التطبيق

خلال السنوات القليلة الماضية، كانت الشركات في جميع أنحاء العالم تجرب كيفية وضع الذكاء الاصطناعي في عملياتها. مدفوعة بالفضول وبدون جرعة صغيرة من الهجاء، دفعوا حدود الابتكار، وفكوا إمكانيات جديدة للكفاءة، ورفعوا إمكانات أدوات وموديلات مفتوحة المصدر لا حصر لها. كما انهم اصطدموا بواقعية، حيث تعلموا أن فلسفة وادي السيليكون “الحركة السريعة والكسر” ليست دائمًا الطريقة الصحيحة، خاصة عند الحديث عن تكنولوجيا قوية مثل الذكاء الاصطناعي.

الآن، مع ظهور الشركات من مرحلة التجربة، لا يسمح بالفشل. الدقة هي أمر بالغ الأهمية. لا يمكن أن تتراجع الأداء. إذا كانت الشركات ستعيد بناء الوظائف الأساسية للأعمال على إطار العمل للذكاء الاصطناعي، يجب أن يركزوا على الجوانب “المملة” التي تأخذ الذكاء الاصطناعي من التجربة الإبداعية إلى معزز للقوة، بما في ذلك:

• أمان البيانات والخصوصية: يستخدم العديد من موديلات الذكاء الاصطناعي بيانات شخصية وأعمال حساسة للعمل بشكل فعال. تحتاج المنظمات إلى التأكد من أن بياناتها يتم استضافتها بشكل آمن، دون خطر التكرار غير المصرح به أو التعرض للذكاء الاصطناعي “الغامض”.
• إدارة دورة حياة الموديل: يجب أن تكون الموديلات دقيقة ومحدثة ومتكررة التدريب بشكل منتظم لدعم الوظائف التجارية الحيوية.
• الاستمرارية في الأداء: سواء كان نشر الموديلات للاستخدام الداخلي أو في العمليات المواجهة للعملاء، فإن ضمان الاستمرارية في الأداء هو أمر بالغ الأهمية للكفاءة وسهولة الاستخدام. يتم حل العديد من مشاكل الأداء الشائعة، مثل تلك المرتبطة بالاتساق والهجوم، على مستوى البنية التحتية.

الآن، فقط 37% من المنظمات تنشر موديلات توليدية جديدة على أساس شهري أو أسبوعي أو يومي. مع تحرك المزيد من المنظمات إلى مرحلة التطبيق، سيزيد هذا النسبة بشكل كبير، مما يخلق طلبًا أكبر على قدرة الحوسبة – ولكن أيضًا بنية تحتية مخصصة للموديلات المحددة. لا يحتاج “موديل خفيف” إلى أساس من مزود الخدمات الكبير، ولكن إذا كان يستخدم معلومات حساسة، قد يحتاج إلى ذلك المستوى من الأمان. هذا هو حيث تأتي السحاب المخصصة – والسبب في أن البنية التحتية يجب أن تكون الاعتبار الأول في ظل تحول الذكاء الاصطناعي للشركات.

من التطبيق إلى التوسع

对于 الشركات التي تتمتع بمستوى نضج أعلى، فإن التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي هو بالفعل جزء من يومهم. الآن، يهدفون إلى توسيع هذه التطبيقات لإنشاء قيمة أكبر وكامل تطور المنظمة.

الضغط قائم، والمزايا واضحة: 81% من المنظمات في أعلى مستوى من نضج الذكاء الاصطناعي أبلغوا عن نتائج مالية أفضل في العام الماضي. هذه هي المرحلة التي تتعرض فيها تطبيقات الذكاء الاصطناعي لأكبر اختبار لها. قد تنجح في بيئة محصورة، ولكن هل يمكنها استهلاك المزيد من البيانات؟ هل يمكنها العمل في مناطق جديدة؟ وأهم سؤال: هل يمكنها تحقيق نتائج ملحوظة؟

التوسع هو عن النمو الأكبر، ولكن في بعض الحالات، أقل هو أكثر. يجب على الشركات في هذه المرحلة أن تفكر فيما إذا كانت نماذج اللغة الصغيرة المستهدفة (SLM) قد تعمل بشكل أفضل من نماذج اللغة الكبيرة متعددة الأغراض (LLM). مبادرات الذكاء الاصطناعي هي الأكثر نجاحًا عندما ترتبط بمشاكل أعمال حقيقية ويمكنها تحقيق نتائج قابلة للقياس.

ينطبق نمط مشابه على تطبيق وتوسيع وكلاء الذكاء الاصطناعي – الجبهة التالية للذكاء الاصطناعي المستقل. الوكلاء الذين يؤدون مهام محددة بالdomain، مدفوعين ببيانات محددة ومستمرة، هم الذين يؤثرون بشكل حقيقي في المنظمة. ومع ذلك، لا يزال وكلاء متخصصون يحتاجون إلى قدرة حاسوبية كبيرة، على الرغم من أنها ليست بنفس القدر الذي تطلبه وظيفة شاملة. من خلال إعطاء الأولوية للبنية التحتية من البداية، ستتمكن المنظمات من استخلاص عائد حقيقي من مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم دون إعطاء ميزانيات السحابة.

الابتكار مع التأثير

سباق الذكاء الاصطناعي أقل من سباق أكثر من تجديد: إذا كنا نعادة بناء المنظمة، نريد أن نفعل ذلك على أساس قوي – وإلا، سوف تسقط الجدران في النهاية. يجب على الشركات أن تأخذ الوقت الكافي لتكون مدروسة في البنية التحتية، وتضمن سلامة البيانات، وتدير دورة حياة الموديل، وتتابع الأداء، و تجميع المعلومات وتعديلها. الصبر والاستمرارية هما المفتاح لإنشاء حلول تعمل حقًا، تظل آمنة، وتؤدي بشكل مستمر.

قد تلاشى جديد دورة الهجاء للذكاء الاصطناعي، ولكن يمكن للشركات أن تتغلب على سنوات الذكاء الاصطناعي الوسطى الصعبة من خلال تنشيط فرقهم بما يهمهم أكثر: النتائج.