يجعل الذكاء الاصطناعي كخدمة الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات أكثر سهولة وفعالية من حيث التكلفة

حقق الذكاء الاصطناعي (AI) تقدمًا كبيرًا في العقد الماضي وتمكن من حل العديد من المشكلات من خلال البحث المكثف. من السيارات ذاتية القيادة إلى روبوتات الدردشة البديهية مثل ChatGPT من OpenAI.

أصبحت حلول الذكاء الاصطناعي معيارًا للشركات التي ترغب في اكتساب رؤى من بيانات الشركة القيمة. تتطلع الشركات إلى تنفيذ مجموعة واسعة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، من برامج تحليل النص إلى أدوات التحليلات التنبؤية الأكثر تعقيدًا. لكن بناء حل داخلي للذكاء الاصطناعي أمر منطقي لبعض الشركات فقط ، حيث إنها عملية طويلة ومعقدة.

مع حالات استخدام علوم البيانات الناشئة ، تتطلب المؤسسات الآن إجراء تجارب مستمرة للذكاء الاصطناعي واختبار خوارزميات التعلم الآلي على العديد من الأنظمة الأساسية السحابية في وقت واحد. تحتاج معالجة البيانات من خلال هذه الأساليب إلى تكاليف أولية ضخمة ، وهذا هو السبب في أن الشركات تتجه الآن نحو AIaaS (AI-as-a-service) ، حلول الطرف الثالث التي توفر منصات جاهزة للاستخدام.

منصة للتحليلات الحديثة

أصبح AIaaS خيارًا مثاليًا لأي شخص يريد الوصول إلى الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى إنشاء بنية تحتية باهظة الثمن لأنفسهم. مع هذا الحل الفعال من حيث التكلفة المتاح لأي شخص ، فليس من المستغرب أن تصبح AIaaS معيارًا في معظم الصناعات. قدر تحليل أجرته Research and Markets أن السوق العالمية لـ AIaaS من المتوقع أن تنمو بنحو 11.6 مليار دولار بحلول عام 2024.

يسمح AIaaS للشركات بالوصول إلى برامج الذكاء الاصطناعي من بائع خارجي بدلاً من الاستعانة بفريق من الخبراء لتطويرها داخليًا. يتيح ذلك للشركات الحصول على مزايا الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات باستثمار أولي أصغر ، ويمكنهم أيضًا تخصيص البرنامج لتلبية احتياجاتهم الخاصة. يشبه AIaaS عروض “كخدمة” الأخرى مثل البنية التحتية كخدمة (IaaS) والنظام الأساسي كخدمة (PaaS) والبرمجيات كخدمة (SaaS) ، وهي كلها مستضافة من قبل بائعين تابعين لجهات خارجية.

بالإضافة إلى ذلك ، تشتمل نماذج AIaaS على تقنيات متباينة ، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ورؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي والروبوتات ؛ يمكنك الدفع مقابل الخدمات التي تطلبها والترقية إلى خطط أعلى عندما تكون بياناتك وحجم عملك.

AIaaS هو الحل الأمثل للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم للوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي دون بناء وتنفيذ أنظمتها الخاصة من البداية. يتيح ذلك لهذه الشركات التركيز على أعمالها الأساسية والاستفادة من قيمة الذكاء الاصطناعي ، دون أن تصبح خبراء في البيانات والتعلم الآلي. يمكن أن يساعد استخدام AIaaS الشركات على زيادة الأرباح مع تقليل مخاطر الاستثمار في الذكاء الاصطناعي. في الماضي ، كان على الشركات في كثير من الأحيان القيام باستثمارات مالية كبيرة في الذكاء الاصطناعي من أجل رؤية عائد على استثماراتها.

يقول Moses Guttmann ، الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لـ ClearML ، إن AIaaS يسمح للشركات بتركيز فرق علوم البيانات الخاصة بها على التحديات الفريدة لمنتجها ، وحالة الاستخدام ، والعملاء ، والمتطلبات الأساسية الأخرى.

“بشكل أساسي ، يمكن أن يؤدي استخدام AIaaS إلى التخلص من جميع الحلول الجاهزة للمشكلات التي يمكن أن يساعدها الذكاء الاصطناعي ، مما يسمح لفرق علوم البيانات بالتركيز على السيناريوهات والبيانات الفريدة والمخصصة التي يمكن أن يكون لها تأثير على أعمال الشركة ، قال جوتمان لـ VentureBeat.

قال جوتمان إن جوهر خدمات الذكاء الاصطناعي هو في الأساس الاستعانة بمصادر خارجية للمواهب ، أي وجود بائع خارجي يبني البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الداخلية للشركة وتخصيصها حسب احتياجاتهم.

وقال: “تكمن المشكلة دائمًا في الصيانة ، حيث لا تزال الدراية الفنية مملوكة لمزود خدمة الذكاء الاصطناعي ونادرًا ما تتسرب إلى الشركة نفسها”. “AIaaS على العكس من ذلك ، يوفر منصة خدمة ، مع واجهات برمجة تطبيقات بسيطة والوصول إلى تدفقات العمل ، مما يسمح للشركات بالتكيف بسرعة مع نماذج العمل الجاهزة ودمجها بسرعة في منطق أعمال الشركة ومنتجاتها.”

يقول Guttmann أن AIaaS يمكن أن يكون رائعًا للمؤسسات التقنية سواء التي لديها نماذج مُدربة مسبقًا أو حالات استخدام بيانات في الوقت الفعلي ، مما يعزز بنيات علوم البيانات القديمة.

قال جوتمان: “أعتقد أن القيمة الحقيقية في تعلم الآلة بالنسبة لشركة ما هي دائمًا مزيج فريد من قيودها ، وحالة الاستخدام والبيانات ، ولهذا السبب يجب أن يكون لدى الشركات بعض علماء البيانات داخل الشركة”. “لتجسيد إمكانات علماء البيانات هؤلاء ، يجب إنشاء بنية تحتية جيدة للبرامج ، والقيام بالرفع الثقيل في العمليات والسماح لفريق علوم البيانات بالتركيز على القيمة الفعلية التي يجلبونها للشركة.”

ابتكار بسيط لمتطلبات العمل

AIaaS هو نهج مثبت يسهل جميع جوانب ابتكار الذكاء الاصطناعي. توفر المنصة حلاً متعدد الإمكانات لمتطلبات الأعمال الحديثة ، بدءًا من التفكير في كيفية توفير الذكاء الاصطناعي للقيمة إلى القيمة الفعلية ، مع تطبيق موسع عبر الأعمال التجارية كهدف – إلى نتائج ملموسة في غضون أسابيع.

يتيح AIaaS طريقة منظمة ومفيدة لتحقيق التوازن بين علوم البيانات وتكنولوجيا المعلومات وكفاءات استشارات الأعمال ، بالإضافة إلى موازنة التسليم الفني مع دور إدارة التغيير المستمر الذي يأتي مع الذكاء الاصطناعي. كما أنه يقلل من مخاطر ابتكار الذكاء الاصطناعي ، وتحسين الوقت اللازم للتسويق ونتائج المنتج والقيمة للأعمال. في الوقت نفسه ، يوفر AIaaS للمؤسسات مخططًا للذكاء الاصطناعي للمضي قدمًا ، وبالتالي تسريع المعرفة الداخلية والقدرة على التنفيذ ، وضمان محاذاة إطار عمل التسليم السريع ، والشفافية في إنشاء الذكاء الاصطناعي.

قال ياشار بهزادي ، الرئيس التنفيذي ومؤسس Synthesis AI ، لـ VentureBeat: “يمكن أن تزداد منصات AIaaS أو تنخفض بسرعة حسب الحاجة لتلبية احتياجات العمل المتغيرة ، مما يوفر للمؤسسات المرونة لتعديل قدرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها حسب الحاجة”.

قال بهزادي إن منصات AIaaS يمكن أن تتكامل مع مجموعة واسعة من التقنيات الأخرى ، مثل التخزين السحابي وأدوات التحليل ، مما يسهل على المؤسسات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي بالاقتران مع الأدوات والأنظمة الأساسية الأخرى.

غالبًا ما توفر منصات AIaaS للمؤسسات إمكانية الوصول إلى أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي وأكثرها تقدمًا ، بما في ذلك خوارزميات وأدوات التعلم الآلي. يمكن أن يساعد ذلك المؤسسات في بناء نماذج تعلم آلي أكثر دقة وفعالية لأن منصات AIaaS غالبًا ما تتمتع بإمكانية الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات “. “يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص للمؤسسات ذات البيانات المحدودة المتاحة لتدريب نماذجها.”

اعتماد السوق الحالي والتحديات

يمكن لمنصات AIaaS معالجة وتحليل كميات كبيرة من البيانات النصية ، مثل مراجعات العملاء أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ، لمساعدة أجهزة الكمبيوتر والبشر على التواصل بشكل أكثر وضوحًا. يمكن أيضًا استخدام هذه الأنظمة الأساسية لإنشاء روبوتات محادثة يمكنها التعامل مع استفسارات العملاء وطلباتهم ، مما يوفر طريقة ملائمة للمؤسسات للتفاعل مع العملاء وتحسين خدمة العملاء. يعد التدريب على رؤية الكمبيوتر حالة استخدام كبيرة أخرى ، حيث يمكن لمنصات AIaaS تحليل وتفسير الصور وبيانات الفيديو ، مثل التعرف على الوجه أو اكتشاف الأشياء ؛ يمكن أن يشارك هذا في العديد من التطبيقات ، بما في ذلك الأمن والمراقبة والتسويق والتصنيع.

قال بهزادي: “لقد شهدنا مؤخرًا ازدهارًا في شعبية الذكاء الاصطناعي التوليدي ، وهي حالة أخرى من استخدام AIaaS لإنشاء المحتوى”. يمكن لهذه الخدمات إنشاء محتوى نصي أو صورة على نطاق واسع بتكاليف متغيرة تقترب من الصفر. لا تزال المنظمات تكتشف كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي عمليًا على نطاق واسع ، ولكن الأسس موجودة “.

في حديثه عن التحديات الحالية لـ AIaaS ، أوضح بهزادي أن حالات استخدام الشركة غالبًا ما تكون دقيقة ومتخصصة ، وقد تحتاج أنظمة AIaaS المعممة إلى المراجعة لحالات الاستخدام الفريدة.

“قد يؤدي عدم القدرة على ضبط النماذج لبيانات خاصة بالشركة إلى أداء أقل من المتوقع وعائد استثمار. ومع ذلك ، فإن هذا يرتبط أيضًا بنقص المنظمات الرقابية التي قد تستخدم AIaaS على أنظمتها وتقنياتها ، وهو ما يمكن أن يكون مصدر قلق.

قال بهزادي إنه على الرغم من أن التكامل يمكن أن يفيد التكنولوجيا ، إلا أنه قد يكون أيضًا معقدًا ويستغرق وقتًا طويلاً للتكامل مع الأنظمة والعمليات الحالية للمؤسسة.

بالإضافة إلى ذلك ، فإن القدرات والتحيزات المتأصلة في أنظمة AIaaS غير معروفة وقد تؤدي إلى نتائج غير متوقعة. وقال بهزادي إن عدم وضوح الرؤية في “الصندوق الأسود” يمكن أن يؤدي أيضًا إلى مخاوف أخلاقية تتعلق بالتحيز والخصوصية ، ولا تمتلك المنظمات الرؤية التقنية والرؤية لفهم الأداء ووصفه بشكل كامل “.

ويقترح أنه يجب على كبار المسؤولين التنفيذيين أولاً النظر في احتياجات وأهداف العمل المحددة للمؤسسة وما إذا كان حل AIaaS يمكن أن يساعد في تلبية هذه الاحتياجات. قد يشمل ذلك تقييم موارد بيانات المنظمة والفوائد والتكاليف المحتملة لدمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها.

“من خلال الاستفادة من AIaaS ، لا تستثمر الشركة في بناء القدرات الأساسية بمرور الوقت. يجب الموازنة بين الكفاءة والتوفير في التكاليف على المدى القريب وبين القدرة على المدى الطويل. بالإضافة إلى ذلك ، يجب على المسؤول التقني عن التكنولوجيا تقييم قدرة عروض AIaaS الأكثر عمومية على تلبية احتياجات الشركة التي يحتمل أن تكون مخصصة “.

ما الذي يمكن توقعه من الذكاء الاصطناعي كخدمة في عام 2023

يقول بهزادي إن أنظمة AIaaS آخذة في النضج وتسمح للعملاء بضبط النماذج باستخدام البيانات الخاصة بالشركة ، وستمكن هذه القدرة الموسعة الشركات من إنشاء نماذج أكثر استهدافًا لحالات الاستخدام المحددة الخاصة بهم.

من المرجح أن يستمر مقدمو الخدمات في التخصص في مختلف الصناعات والقطاعات ، ويقدمون حلولًا مخصصة لاحتياجات العمل المحددة. وقد يشمل ذلك تطوير أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بالصناعة “. “نظرًا لاستمرار تطور نماذج البرمجة اللغوية العصبية ورؤية الكمبيوتر بشكل سريع ، فإنها ستعمل بشكل متزايد على تعزيز عروض AIaaS. سيؤدي ذلك إلى تطوير أسرع للقدرات ، وتكلفة أقل للتطوير ، وقدرة أكبر “.

وبالمثل ، يتوقع جوتمان أننا سنرى المزيد من النماذج المستندة إلى البرمجة اللغوية العصبية مع واجهات برمجة تطبيقات بسيطة يمكن للشركات دمجها مباشرة في منتجاتها.

“أعتقد أنه من المدهش أن تدرك الكثير من الشركات أن بإمكانها فعل المزيد مع فرق علوم البيانات الحالية والاستفادة من AIaaS في” المهام البسيطة “. لقد شهدنا قفزة هائلة في القدرات خلال العام الماضي ، وأعتقد أن العام المقبل هو عندما تستفيد الشركات من هذه العروض الجديدة.