مركز تميز الذكاء الاصطناعي: اجعل عملك مستقبليًا

في هذه المدونة، نتناول ما هو مركز التميز للذكاء الاصطناعي (AI) وأهميته للشركات في استكشاف حالات استخدام الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (AI/ML) بشكل هادف والتي يمكن أن تؤثر بفعالية على أرباحها النهائية وإيراداتها الإجمالية.

لم يعد الذكاء الاصطناعي (AI) مفهومًا مستقبليًا ينتمي إلى  أفلام الخيال العلمي. بل أصبح حقيقة تقدرها شركة PwC دراسة بأنها قد تخلق صناعة تزيد قيمتها عن 15 تريليون دولار بحلول عام 2030. السبب وراء هذا التوليد الهائل للقيمة بواسطة الذكاء الاصطناعي هو الكم المتزايد من البيانات التي يتم إنشاؤها يوميًا. لفهم هذه الكمية الهائلة من البيانات بأشكالها المتنوعة واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً عليها، لن يكفي مجرد التحليل البشري والأساليب الإحصائية. لذلك، أصبح الذكاء الاصطناعي أداة أساسية للمؤسسات والأفراد على حد سواء.

ومع ذلك، فإن التبني الفعال للذكاء الاصطناعي في المؤسسات يعيقه محدودية المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي، وتزايد مصادر البيانات وأشكالها وتعقيدها، ونقص الأدوات والممارسات والأطر الموحدة لتطوير حلول قائمة على الذكاء الاصطناعي. وهذا يجعل تطبيق الذكاء الاصطناعي في المؤسسة مهمة شاقة. ولكن هنا يأتي دور مركز التميز للذكاء الاصطناعي (CoE). مركز التميز للذكاء الاصطناعي هو كيان يضم خبراء متخصصين مسؤولين عن تنمية فهم عميق لتقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (ML) وتطوير حلول مخصصة تلبي الاحتياجات المحددة للعمل. من خلال الاستفادة من الخبرات والموارد الجماعية لمركز التميز للذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات معالجة التحديات بكفاءة وفتح فرص جديدة للنمو. بالإضافة إلى ذلك، فإن مركز التميز للذكاء الاصطناعي مسؤول أيضًا عن إعداد تدفقات البيانات الصحيحة، والبنية التحتية الهندسية المناسبة، والأشخاص المناسبين لتسريع تبني وتوسيع نطاق الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي.

فريق مركز التميز للذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (AI/ML) وهيكله التنظيمي

يتبع مركز التميز للذكاء الاصطناعي نموذجًا مركزيًا حيث يخدم فريق واحد للذكاء الاصطناعي احتياجات التحليلات وعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (AI/ML) لجميع وحدات الأعمال المختلفة (BUs) في الشركة. مركز التميز للذكاء الاصطناعي مسؤول عن فهم نقاط الضعف التجارية لوحدات الأعمال المختلفة، وترجمة هذه النقاط إلى بيانات مشكلة، وتصميم وتنفيذ مشاريع قائمة على الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة لمعالجة تلك النقاط. يساعد هذا النموذج في تركيز الموارد ومجموعات المواهب لتلبية جميع احتياجات الشركة في مجال الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، مما يؤدي إلى طريقة أكثر فعالية وكفاءة بكثير لبناء ممارسة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة في المؤسسة.

عادةً ما يرأس هذا  الفريق قائد ذكاء اصطناعي متمرس، وهو رئيس قسم الذكاء الاصطناعي (CAIO) أو كبير علماء البيانات (CDO). يشرف رئيس قسم الذكاء الاصطناعي (أو كبير علماء البيانات) على الاستراتيجية والرؤية والتنفيذ الشامل لمبادرات الذكاء الاصطناعي داخل المنظمة. وهم مسؤولون عن مواءمة أهداف مركز التميز للذكاء الاصطناعي مع أهداف الشركة وضمان تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي بكفاءة وفعالية.

علاوة على ذلك، يتكون فريق مركز التميز للذكاء الاصطناعي من الأعضاء التاليين ذوي الخبرات المتنوعة، ويلعب كل منهم دورًا حاسمًا في نجاح مبادرات الذكاء الاصطناعي للمنظمة،

1. علماء البيانات وباحثو الذكاء الاصطناعي مسؤولون عن تطوير وتطبيق نماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي. لديهم خلفية قوية في تعلم الآلة والتعلم العميق والتحليل الإحصائي، مما يمكنهم من استخلاص الرؤى من كميات هائلة من البيانات وبناء نماذج تنبؤية.
2. مهندسو البرمجيات ومهندسو تعلم الآلة يعملون عن كثب مع علماء البيانات لتشغيل ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي في أنظمة الإنتاج.
3. مهندسو البيانات مسؤولون عن جمع وتخزين وإدارة البيانات المطلوبة لمشاريع الذكاء الاصطناعي. يضمنون جودة البيانات، ويصممون ويحافظون على مسارات البيانات (data pipelines)، ويتعاونون مع علماء البيانات لتحديد واكتساب مجموعات البيانات ذات الصلة. يعمل مهندسو البيانات أيضًا على حوكمة البيانات، مما يضمن الامتثال للوائح وتطبيق تدابير أمان البيانات.
4. مدير منتج البيانات، للمؤسسات التي تضم عدداً كبيراً من وحدات الأعمال، يعملون كواجهة بين وحدة الأعمال ومركز التميز. يتعاونون مع علماء البيانات ومطوري الذكاء الاصطناعي لتحديد المشكلات، والتحقق من صحة حلول الذكاء الاصطناعي، ومواءمتها مع أهداف المنظمة. يشرف مديرو منتجات البيانات أيضاً على تخطيط مشاريع الذكاء الاصطناعي وتنفيذها وتسليمها.

يجمع فريق مركز التميز للذكاء الاصطناعي متعدد التخصصات هذا خبراته لدفع الابتكار، وتطوير حلول ذكاء اصطناعي متطورة، وتمكين المنظمة من تسخير الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي في تحقيق أهدافها الاستراتيجية.

كيف يمكن لمركز تميز الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي أن يؤمن مستقبل عملك؟

1. أولاً، يضمن استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة متسقة وموحدة في جميع أنحاء المنظمة. وهذا يؤدي إلى زيادة الكفاءة والإنتاجية حيث لا تكرر الفرق جهودها. كما يمكّن هذا الشركات من نشر المزيد من نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتوسيع نطاق تلك الحلول لتلبية احتياجات العمل بطريقة فعالة ومجدية.
2. ثانياً، يحسن الخبراء من فرق مركز التميز عملية اتخاذ القرار في جميع أنحاء الشركة. لا يمتلك هؤلاء الخبراء معرفة عميقة بالتقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فحسب، بل يفهمون أيضاً الصناعة وتحدياتها والمتطلبات المحددة للمنظمة بفضل تعاونهم مع وحدات الأعمال المختلفة. من خلال الاستفادة من هذه الخبرة، يصمم مركز التميز أنظمة ذكاء اصطناعي لتحليل كميات هائلة من البيانات، وتحديد الأنماط ذات الصلة، واستخلاص رؤى ذات مغزى. وبالتالي، تحسين قدرة المنظمة على اتخاذ القرار.
3. ثالثاً، يمكّن مركز تميز الذكاء الاصطناعي من تطوير منتجات وخدمات مبتكرة. من خلال الاستفادة من قوة البيانات، يصمم مركز تميز الذكاء الاصطناعي أنظمة للكشف عن رؤى قيمة وتفضيلات العملاء واتجاهات السوق التي قد تمر دون أن يلاحظها أحد. يساعد وحدات الأعمال المختلفة على تحليل كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة، وتحديد الأنماط والارتباطات والشذوذات. مما يوفر لوحدات الأعمال فهماً عميقاً لسلوك العملاء وديناميكيات السوق والتعاون لإنشاء عروض مخصصة ومبتكرة. وهذا يوفر على المدى الطويل ميزة تنافسية للمنظمة في السوق.
4. أخيراً، يؤدي إلى توفير التكاليف ونمو الإيرادات حيث يسخر الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات وتحديد مصادر إيرادات جديدة. يستفيد مركز التميز من تقنية الذكاء الاصطناعي لمساعدة المنظمات على تبسيط وأتمتة العمليات المختلفة، مما يؤدي إلى زيادة الكفاءة التشغيلية وتقليل النفقات. تلغي الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي الحاجة إلى العمل اليدوي، وتقلل من الأخطاء البشرية وتحسن تخصيص الموارد. وهكذا، من خلال الاستخدام الفعال للذكاء الاصطناعي داخل المنظمة، يعزز مركز التميز تقليل التكاليف، وزيادة الإنتاجية، والقدرة على الاستفادة من الفرص غير المستغلة، مما يدفع نمو الإيرادات.

خطوات إنشاء مركز تميز للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي

1. تحديد الأهداف والغايات التجارية: الخطوة الأولى هي تحديد الأهداف والغايات التجارية التي سيدعمها مركز التميز. يجب أن يتماشى مركز التميز مع أهداف المنظمة وغاياتها لضمان أن حلول الذكاء الاصطناعي المطورة تلبي احتياجات المنظمة.
2. بناء فريق بمجموعات مهارات متنوعة: يجب أن يضم مركز التميز خبراء في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات والأعمال. وهذا يضمن أن حلول الذكاء الاصطناعي المطورة ليست سليمة من الناحية الفنية فحسب، بل تلبي أيضاً احتياجات العمل.
3. تطبيق البنية التحتية والأدوات المناسبة: يجب أن يتمتع مركز التميز بإمكانية الوصول إلى البنية التحتية والأدوات المناسبة لتطوير وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي. يشمل ذلك الأجهزة والبرامج والخدمات السحابية. يجب أن يتمتع مركز التميز أيضاً بإمكانية الوصول إلى منصات تخزين ومعالجة البيانات مثل Hadoop و Spark.
4. تطوير إطار حوكمة: يحتاج مركز التميز إلى وضع إطار حوكمة يضمن استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة وأخلاقية. يشمل ذلك ضمان أن حلول الذكاء الاصطناعي المطورة شفافة وقابلة للتفسير وعادلة. يجب أن يتضمن إطار الحوكمة أيضاً إرشادات لخصوصية البيانات وأمنها.

أمثلة واقعية لمراكز تميز ناجحة في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي

مفهوم مركز التميز للذكاء الاصطناعي ليس جديداً. في الواقع، على مدى السنوات الأربع الماضية، بدأت العديد من المنظمات، من الكبيرة إلى الصغيرة، في إنشاء مركز تميز للذكاء الاصطناعي لتعزيز جهودها في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. بعض الأمثلة الحديثة لمراكز التميز هذه هي:

• قامت شركة أدوية أمريكية كبرى تضم قوة عاملة عالمية تزيد عن 11,000 شخص عبر 3 قارات بتوسيع قدراتها من خلال بناء مركز تميز (COE) في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يعد هذا المرفق أساسياً في دفع الابتكار للمنظمة من خلال الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المتطورة مثل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI).
• أنشأت وول مارت أيضاً مركز تميز للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي يركز على تحسين كفاءة سلسلة التوريد الخاصة بها. لقد طور مركز التميز عدداً من الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي ساعدت وول مارت على تقليل التكاليف وتحسين خدمة العملاء.
• بالإضافة إلى ذلك، أنشأت عدد من الشركات غير التقنية مجموعات مركزية للإشراف على الذكاء الاصطناعي. هذه المجموعات مسؤولة عن الإشراف على تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسة. وقد تكون مسؤولة أيضًا عن وضع مبادئ توجيهية أخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي وإجراء أبحاث حول سلامة الذكاء الاصطناعي. تشمل بعض الشركات غير التقنية التي أنشأت مجموعات مركزية للإشراف على الذكاء الاصطناعي: دويتشه بنك، جي بي مورغان تشيس، فايزر، بروكتر آند غامبل، أنثيم، فارمرز إنشورانس.

دراسة حالة: شركة أدوية بقيمة 50 مليار دولار تحقق قيمة من خلال إنشاء مركز تميز لعمليات تعلم الآلة (MLOps)

مقدمة: في عالم الأدوية سريع التطور، تتجه الشركات بشكل متزايد إلى التقنيات المتطورة مثل الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) لاكتساب ميزة تنافسية. تتعمق دراسة الحالة هذه في الرحلة التحويلية لشركة أدوية رائدة بقيمة 50 مليار دولار، والتي نجحت في تسخير قوة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة وحققت قيمة مذهلة بلغت 650 مليون دولار. كان جوهر نجاحها هو إنشاء مركز تميز للذكاء الاصطناعي – وهي مبادرة استراتيجية دفعت جهودها في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة إلى آفاق جديدة.

خلفية عن الشركة: شركة الأدوية المعنية، والتي سنشير إليها باسم PharmaCo لأسباب تتعلق بالسرية، كانت ركيزة أساسية في الصناعة لعدة عقود. بفضل محفظتها الواسعة من الأدوية، وحضورها العالمي، والتزامها بالابتكار، كانت PharmaCo دائمًا في طليعة الرواد في العلاجات المبتكرة لمختلف الأمراض. ومع تبني الصناعة لإمكانات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة في اكتشاف الأدوية والتجارب السريرية والعمليات، أدركت PharmaCo الحاجة إلى تسخير هذه التقنيات بفعالية وكفاءة.

التحديات التي واجهتها: عندما شرعت PharmaCo في رحلتها نحو الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، واجهت العديد من التحديات الشائعة التي تواجهها المؤسسات التي تحاول الاستفادة من هذه التقنيات الناشئة. كانت بعض العقبات الرئيسية التي واجهتها هي:

1. جهود منعزلة: كانت فرق مختلفة داخل الشركة تجرب الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة في جيوب منعزلة، مما أدى إلى تجزئة تبادل المعرفة، وجهود متكررة، وقابلية توسع محدودة.
2. عائد استثمار منخفض ونقص في التوحيد القياسي: كان هناك نقص في الممارسات والأدوات والمنهجيات المتسقة عبر المؤسسة، مما أدى إلى عدم الكفاءة في التطوير والنشر والصيانة وانخفاض عائد الاستثمار من جهود الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة.
3. اختناقات تشغيلية: شكل نقل نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة من مرحلة التجريب إلى الإنتاج عقبات كبيرة، بما في ذلك قيود البنية التحتية، ونقص التكامل مع الأنظمة الحالية، وصعوبات في مراقبة أداء النموذج وصيانته.
4. الحوكمة والامتثال: شكل الامتثال للمتطلبات التنظيمية ولوائح خصوصية البيانات تحديات كبيرة، مما تطلب أطر حوكمة قوية وإجراءات أمنية صارمة.

الرحلة نحو مركز تميز الذكاء الاصطناعي: لمواجهة هذه التحديات بشكل مباشر، اتخذت PharmaCo قرارًا استراتيجيًا بإنشاء مركز تميز للذكاء الاصطناعي (CoE). كان الهدف هو إنشاء مركز مركزي للخبرة والعمليات والبنية التحتية لدفع مبادرات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة نحو النجاح في جميع أنحاء المؤسسة. سيكون هذا المركز بمثابة محفز للتعاون والابتكار وخلق القيمة من جهود الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة المتفرقة.

المبادرات والإنجازات الرئيسية: شرع مركز تميز الذكاء الاصطناعي التابع لـ PharmaCo في مجموعة شاملة من المبادرات لتمكين الدمج الناجح للذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة في عمليات الشركة. فيما يلي بعض المبادرات الرئيسية التي تم اتخاذها:

1. التعاون متعدد الوظائف: جمع مركز التميز بين علماء البيانات ومهندسي تعلم الآلة ومتخصصي تكنولوجيا المعلومات وخبراء المجال وأصحاب المصلحة في الأعمال لتعزيز التعاون وتبادل المعرفة والتوافق نحو الأهداف المشتركة وأهداف العمل.
2. سير عمل وأدوات موحدة: لتبسيط تطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، حدد مركز التميز سير عمل موحدة وتكامل مع منصة MLOps لمختلف جوانب مسار تعلم الآلة، مثل التدريب والنشر والمراقبة. وقد ضمن ذلك الاتساق، وحسّن الكفاءة، وسرّع طرح النماذج الجديدة في السوق.
3. البنية التحتية وقابلية التوسع: استثمر مركز التميز في بناء بنية تحتية قوية، بما في ذلك موارد حوسبة قابلة للتوسع وتخزين البيانات، لدعم احتياجات تدريب واستدلال نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة. وقد مكنت هذه البنية التحتية من دمج النماذج بسلاسة في النظام البيئي لتكنولوجيا المعلومات الحالي.
4. التكامل والنشر المستمر: بالاستفادة من مبادئ MLOps، طبق مركز التميز عمليات مؤتمتة لنشر النماذج، وإدارة الإصدارات، والمراقبة. وقد سهّل ذلك التحديثات السلسة، وعمليات التراجع، وضمن إمكانية تتبع أداء النموذج في بيئة الإنتاج.
5. الحوكمة والامتثال: وضع مركز التميز ممارسات حوكمة صارمة لضمان الامتثال للمتطلبات التنظيمية ولوائح خصوصية البيانات. وشمل ذلك تقنيات إخفاء هوية البيانات، وتدابير قابلية تفسير النموذج، وسجلات التدقيق للحفاظ على الشفافية والمساءلة.

تحقيق قيمة 650 مليون دولار: من خلال التأسيس الاستراتيجي لمركز تميز الذكاء الاصطناعي، تمكنت PharmaCo من تحقيق قيمة مذهلة بلغت 650 مليون دولار من جهودها في مجال الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة. وقد تحققت هذه القيمة عبر سبل متعددة، بما في ذلك تحسين اكتشاف الأدوية، وتسريع التجارب السريرية، وتعزيز عمليات التصنيع، وتحسين إدارة سلسلة التوريد، وغير ذلك.

كيف يمكن لـ TrueFoundry مساعدتك في إنشاء مركز تميز للذكاء الاصطناعي

في TrueFoundry، نتفهم المشكلات التي تواجه فرق الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بعمق شديد. بعد أن عملنا في فرق الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في بعض أكبر شركات التكنولوجيا مثل Meta وNetflix وGojek على سبيل المثال لا الحصر، يمكننا مساعدتك في إعداد الممارسات والإطار والبنية التحتية المناسبة لمركز تميز الذكاء الاصطناعي الخاص بك. إذا كان لديك بالفعل مركز تميز للذكاء الاصطناعي ولكنك ترغب في التأكد من مواكبته لجميع التطورات الجديدة حول نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، يمكننا العمل كطيارين مساعدين في جهودك في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

فيما يلي المجالات التي نساعد فيها مركز تميز الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

1. إعداد البنية التحتية لتدريب النماذج ومراقبتها: تساعد TrueFoundry مركز التميز الخاص بك في إعداد البنية التحتية اللازمة لتدريب النماذج ونشرها. ويشمل ذلك تصميم وتنفيذ موارد حوسبة قابلة للتوسع وموثوقة، وحلول تخزين البيانات، ومنصات تنسيق البنية التحتية. كما نقدم إرشادات حول الاستفادة من الخدمات السحابية، وتقنيات الحاويات، وأطر النشر لضمان قدرات تدريب ونشر نماذج فعالة وقوية.
2. تحديد إجراءات التشغيل القياسية (SOPs) لمبادرات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة: تعمل TrueFoundry عن كثب مع مركز تميز الذكاء الاصطناعي الخاص بك لوضع عمليات وإجراءات تشغيل قياسية لمبادرات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة. ويشمل ذلك تحديد أفضل الممارسات والإرشادات لمعالجة البيانات الأولية، وتطوير النماذج، والتدريب، والتحقق، والنشر. وتضمن هذه الإجراءات القياسية الاتساق والجودة وقابلية التكرار عبر مشاريع الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة المختلفة التي تقوم بها المؤسسة.
3. المساعدة في اختيار أدوات وموردي الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة لتحقيق أفضل النتائج: تقدم TrueFoundry خبرتها في تقييم واختيار أدوات وموردي الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة المناسبين بناءً على الاحتياجات والأهداف المحددة لمركز التميز. ويشمل ذلك تقييم الأدوات والمنصات لإدارة البيانات، وتدريب النماذج، وتقديم النماذج، والمراقبة. نقدم رؤى حول أحدث التطورات في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة ونساعد مركز التميز على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الأدوات والشراكات مع الموردين لتحقيق أفضل النتائج.
4. وضع ممارسات لمراجعة ومراقبة مبادرات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة: يمكن لـ TrueFoundry مساعدة مركز التميز في وضع ممارسات وأطر لمراجعة ومراقبة مبادرات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة. ويشمل ذلك تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، والمقاييس، وآليات المراقبة لتقييم أداء ودقة وتأثير نماذج تعلم الآلة المنشورة. يمكننا تقديم إرشادات حول تنفيذ المراقبة في الوقت الفعلي، واكتشاف الشذوذ، وعمليات إعادة تدريب النماذج لضمان الأداء والتحسين المستمرين.

لذا، إذا كنت تتطلع إلى زيادة العوائد من مبادرات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة وتمكين عملك من الاستفادة من الذكاء الاصطناعي بالطريقة الصحيحة، تناول ☕️ معنا