*الفجوة بين تصوّر الشركات للذكاء الاصطناعي وواقعه العملي* إعداد وتحرير: مهندس مستشار: علي شايع القحطاني 🌟🤖🌟 *تعتقد العديد من الشركات أن الذكاء الاصطناعي (AI) هو حل سحري يمكنه تحويل البيانات مباشرة إلى قيمة ملموسة. ومع ذلك، فإن الواقع أكثر تعقيدًا، حيث يتطلب تنفيذ الذكاء الاصطناعي مراحل متعددة تشمل معالجة البيانات، تطوير النماذج، النشر، والصيانة المستمرة.* *التصور الشائع للذكاء الاصطناعي* غالبًا ما يُختصر فهم الشركات للذكاء الاصطناعي في معادلة بسيطة: البيانات --> الذكاء الاصطناعي --> القيمة هذا التصور يُغفل التعقيدات والعمليات الضرورية لتحقيق نتائج فعّالة ومستدامة. الواقع العملي للذكاء الاصطناعي في الحقيقة، يتطلب تطبيق الذكاء الاصطناعي المرور بعدة مراحل أساسية: 1. مرحلة البيانات: • جمع البيانات: تحديد وجمع البيانات المناسبة من مصادر متعددة. • معالجة البيانات: تنظيف وتنسيق البيانات للتأكد من جودتها وملاءمتها. 2. مرحلة تطوير النماذج: • اختيار الخوارزميات: تحديد النماذج والخوارزميات المناسبة للمشكلة المطروحة. • تدريب النماذج: استخدام البيانات لتعليم النماذج واختبار أدائها. 3. مرحلة النشر والصيانة: • نشر النموذج: دمج النموذج في الأنظمة الحالية وجعله متاحًا للاستخدام. • المراقبة والتحديث: متابعة أداء النموذج وتحديثه بانتظام للتكيف مع التغيرات. التحديات والقيود تواجه مشاريع الذكاء الاصطناعي عدة تحديات، منها: • البيانات غير الكافية أو غير المتوازنة: قد تؤدي إلى نتائج غير دقيقة أو متحيزة. • اختيار الخوارزميات المناسبة: يؤثر بشكل كبير على فعالية النموذج. • القيود التقنية: مثل نقص الموارد الحاسوبية أو البرمجيات المتوافقة. • التحديات التنظيمية: مثل نقص الكفاءات المتخصصة أو ضعف التواصل بين الفرق. وفقًا لتقرير من شركة Oracle، تشمل تحديات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مشكلات فنية وتنظيمية، مثل قيود الموارد والأجهزة، وتحديد نوع النموذج المناسب، والتعامل مع البيانات غير الكافية أو رديئة الجودة.  الاستنتاج لتحقيق الاستفادة القصوى من الذكاء الاصطناعي، يجب على الشركات تبني فهم شامل لعملياته وتعقيداته، والاستثمار في البنية التحتية المناسبة، وتطوير الكفاءات البشرية القادرة على التعامل مع هذه التقنيات بفعالية. مصادر موثوقة • تحديات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي - Oracle: https://www.oracle.com/ae-ar/artificial-intelligence/ai-model-training-challenges/ • مخاطر الذكاء الاصطناعي على الأمن ومستقبل العمل - RAND: https://www.rand.org/content/dam/rand/pubs/perspectives/PE200/PE237/RAND_PE237z1.arabic.pdf • ما المقصود بالتعلم العميق؟ - AWS: https://aws.amazon.com/ar/what-is/deep-learning/ • الذكاء الاصطناعي التوليدي مقابل النماذج اللغوية الكبيرة - ClickUp: https://clickup.com/ar/blog/217549/llm-vs-generative-ai • تعزيز التفكير النقدي والأخلاقي في عصر الذكاء الاصطناعي - MEPLI: https://mepli.gse.harvard.edu/our-fellows-at-work/تعزيز-التفكير-النقدي-و-الأخلاقي-في-عص/