أخبار التقنية

كيف يقود الذكاء الاصطناعي مستقبل التكنولوجيا


انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، لمعرفة كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح.. يتعلم أكثر


منذ إنشاء أول جهاز كمبيوتر في منتصف القرن العشرين وظهور أول جهاز iPhone من Apple في عام 2007 ، أحدثت التكنولوجيا وتطوير البرامج المصاحبة له ثورة في عالمنا وحياتنا اليومية.

وقد أدت تحديات الوباء العالمي وتداعياته إلى تسريع الحاجة إلى هذه الحلول التكنولوجية بوتيرة لم يسبق لها مثيل من قبل.

بينما تتزايد الحاجة ، أصبح تطوير البرمجيات يمثل تحديًا كبيرًا ؛ في بعض النواحي ، نحن في نطاق هندسة الصناعة المنزلية التي تم بناؤها عليها. لقد أضرت “الاستقالة الكبرى” بهذه الصناعة بشدة.

على سبيل المثال ، في الهند – وهي مصدر رئيسي للمواهب التقنية في العالم – ارتفعت معدلات الاستنزاف إلى أكثر من 30٪ في عام 2021 بينما ارتفعت الأجور بأكثر من 50٪. في الوقت نفسه ، أدت الحرب في أوكرانيا إلى عزل 450.000 عامل في روسيا وبيلاروسيا عن الاقتصادات الغربية.

حدث

تحويل 2023

انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.

سجل الان

إذن، أين نذهب من هنا؟

أنظمة وعمليات قابلة للتكيف

هذه الوتيرة المتسارعة للتكنولوجيا إلى جانب التحولات الاجتماعية والاقتصادية والسياسية الرئيسية تملي علينا ألا نبني بشكل مختلف فحسب ، بل نبني أيضًا بالذكاء. نحن بحاجة إلى المزيد من الأنظمة والعمليات التي يمكنها التكيف والتعلم وتطبيق هذه المعارف لتلبية الاحتياجات المتغيرة للشركات والمستهلكين – وليس فقط اليوم ولكن غدًا.

أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) بالفعل المحرك الرئيسي للتقنيات الناشئة ، من البيانات الضخمة إلى الروبوتات وإنترنت الأشياء. استنادًا إلى سجل المستخدم والتجارب وعروض أنماط الاستخدام الحالية ، يمكن للذكاء الاصطناعي تلبية متطلبات المستخدمين والاستخدامات المتعددة بسرعة وكفاءة ، بناءً على مبادئ التعلم وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP).

تتيح هذه التقنية للأنظمة الوصول إلى كميات هائلة من البيانات والعمليات ونشرها دون الحاجة إلى تدخل بشري كبير. ومع بناء المزيد من الذكاء ، لا يمكن للذكاء الاصطناعي تحقيق نتائج محسّنة فحسب ، بل يتنبأ بالتنفيذ المستقبلي ويخطط له.

اليوم ، يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير مساحة تطوير البرامج بشكل أكبر ويسهل على الشركات من جميع الأحجام البناء ببساطة. وبالتالي ، يفتح الذكاء الاصطناعي المزيد من الفرص لكل من الشركات الصغيرة والمؤسسات لتطوير البرامج بسرعة وكفاءة أكبر ، وفي النهاية النمو والمشاركة من خلال الذكاء.

ولكن كيف؟

الذكاء واتخاذ القرار

يتم جمع المعلومات الاستخبارية ويتم اتخاذ القرار من خلال خط تجميع يعمل بالذكاء الاصطناعي. بنفس الطريقة التي يعمل بها خط التجميع التقليدي ، يمكن أن يستفيد تطوير التكنولوجيا مما جاء من قبل.

يجمع خط التجميع الجديد هذا بين الدروس المستفادة من الميزات المستخدمة بشكل متكرر لبناء برامج وتطبيقات أكثر بأسعار معقولة بسرعة وعلى نطاق واسع. إلى جانب المواهب البشرية ، يمكن تسليم البرنامج بسرعة 6 أضعاف وربع التكلفة.

يتم تضخيم وظائف الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر في الترميز ، وهي عملية يمكن أن يتسبب فيها حتى في حالة عدم وجود قوس أو فاصلة منقوطة في حدوث خطأ فادح. يمكن تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على اكتشاف هذه الأخطاء تلقائيًا (والأخطاء الأكثر خطورة!) واقتراح البدائل ، مما يوفر ساعات من الوقت البشري الذي كان من الممكن أن يتم إنفاقه في تصحيح الأخطاء. هذه ساعات يمكن أن يقضيها البشر في أفضل ما نقوم به: التفكير بشكل خلاق في كيفية حل المشكلات.

ظهر خط التجميع المعاد تخيله هذا باعتباره الطريقة الأكثر إستراتيجية لأتمتة مهام التطوير التي تتضمن بخلاف ذلك طبقات من التدخل البشري ويمكن أن تؤثر بشكل كبير على عائد الاستثمار.

الذكاء والكفاءة

يعرف أي مطور برامج أنه يتم إنفاق ساعات صيانة وأموال لا حصر لها على إدارة الميزات الزائدة عن الحاجة في الواجهة الخلفية. ولكن يمكن للذكاء الاصطناعي الرجوع إلى البيانات عبر مصادر متعددة لتحديد هذه التكرار ، مما يبسط الصيانة المستمرة مع توفير ساعات العمل والحد من الإنفاق.

على سبيل المثال ، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالرمز الذي سيكتبه المطور ، والذي يمكن أن يقلل ضغطات المفاتيح بنسبة تصل إلى 70٪. يمكن أن توفر إعادة استخدام التعليمات البرمجية من خلال الذكاء الاصطناعي للشركات قدرًا كبيرًا من الوقت والمال.

ينتقل الذكاء الاصطناعي بالاختبار إلى المستوى التالي من حيث الدقة والسرعة ، حيث يلتقط معظم الأخطاء قبل انتقال البرنامج إلى مرحلة الاختبار. من خلال إجراء المزيد من الاختبارات المتغيرة ، من المرجح أن يتم اكتشاف المشكلات التي يمكن أن تحدث عندما تكون البرامج تعمل بكامل طاقتها.

الذكاء واللمسة البشرية

يتم إلغاء العديد من مشاريع البرامج قبل أن ترى النور لأن مطالب المستخدم لا يتم تلبيتها. تتعرض منصات التطوير لضغوط بسبب ارتفاع الطلب وارتفاع التكاليف ونقص المطورين الأكفاء.

تتطلب عملية جمع وتتبع والتحقق من صحة ما يحتاجه المستخدمون عمالة كثيفة. مع الذكاء الاصطناعي ، لا يحتاج المطورون إلى التدقيق في صفحات التحليلات وأسطر التعليمات البرمجية ليصبحوا أكثر فعالية. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في عرض سلوكيات المستخدم واحتياجاته ، مما يسهل على المطورين تلبية هذه الاحتياجات.

لكن اللمسة الإنسانية تظل ضرورية. في نهاية المطاف ، صُممت الآلات لخدمة نوايا البشرية. إن قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم النوايا البشرية وتحويلها إلى تعليمات برمجية هي ما سيجعل الجيل القادم من تطوير البرمجيات الخالية من التعليمات البرمجية أمرًا محتملاً.

من خلال إدارة الذكاء الاصطناعي لمساحات واسعة من مسارات العمل المتكررة والدنيوية في كثير من الأحيان المتعلقة بتطوير التطبيقات ، يمكن للبشر أن يكونوا أحرارًا في الإبداع والابتكار وحل المشكلات.

Sachin Dev Duggal هو الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لشركة Builder.ai

صانعي القرار

مرحبًا بك في مجتمع VentureBeat!

DataDecisionMakers هو المكان الذي يمكن للخبراء ، بما في ذلك الأشخاص الفنيون الذين يقومون بعمل البيانات ، مشاركة الأفكار والابتكارات المتعلقة بالبيانات.

إذا كنت تريد أن تقرأ عن الأفكار المتطورة والمعلومات المحدثة ، وأفضل الممارسات ، ومستقبل البيانات وتكنولوجيا البيانات ، انضم إلينا في DataDecisionMakers.

يمكنك حتى التفكير في المساهمة بمقال خاص بك!

قراءة المزيد من DataDecisionMakers

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى