The Hybrid AI Enterprise
Desktops
لماذا لا يحل الذكاء الاصطناعي على الجهاز محل الذكاء الاصطناعي السحابي - بل تجعل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات أكثر ذكاءً.
غير الذكاء الاصطناعي التوليدي الطريقة التي نتفاعل بها مع الحواسيب.
يغير الذكاء الاصطناعي الإجرائي الطريقة التي يتم بها إنجاز العمل.
يغير الذكاء الاصطناعي الهجين المكان الذي يعمل فيه العمل.
تقدم هذه المقالة مقدمة موجزة عن Hybrid AI Enterprise. لاستكشاف أعمق لاستراتيجيات الذكاء الاصطناعي القائمة على الأعباء، واقتصاديات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، وتقارب التكنولوجيا، وأطر اتخاذ القرار العملية، استكشف MSI AI Insights العدد #002 – Hybrid AI Enterprise: بناء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات حول العمل، وليس البنية التحتية.
للمرة الأولى، تتمتع المنظمات بوصول فوري إلى نماذج الذكاء الاصطناعي من الدرجة الأولى دون الحاجة إلى بنية تحتية متخصصة. يمكن للمطورين إنشاء التعليمات البرمجية بسهولة، ويمكن للمسوقين صياغة الحملات، ويمكن للمحللين تلخيص التقارير، ويمكن للمستخدمين التجاريين الاستفادة من إمكانيات الذكاء الاصطناعي في غضون ثوانٍ. بالنسبة للكثيرين، أصبح Cloud AI نقطة البداية لاعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، فإن مشهد الذكاء الاصطناعي للمؤسسات يتطور.
السؤال الذي تطرحه المنظمات اليوم لم يعد:
"أي نموذج ذكاء اصطناعي يجب أن نستخدم؟"
بدلاً من ذلك، أصبح:
"أين يجب أن يتم تشغيل هذا العبء؟"
هذا التغيير الدقيق يعيد تشكيل كيفية تعامل المؤسسات أو الشركات الصغيرة والمتوسطة مع استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. بدلاً من النظر إلى الذكاء الاصطناعي كخدمة واحدة من منصة واحدة، تدرك المنظمات بشكل متزايد أن الوظائف التجارية المختلفة تتطلب قدرات ذكاء اصطناعي متميزة، وسمات تشغيلية، وبيئات تنفيذ متنوعة. هذا الفهم المتزايد مهد الطريق لظهور الذكاء الاصطناعي الهجين كنموذج تشغيلي جديد للذكاء الاصطناعي في المؤسسات.
الذكاء الاصطناعي السحابي لم يصبح أسوأ. الذكاء الاصطناعي الهجين أصبح مختلفًا.
يستمر الذكاء الاصطناعي السحابي في كونه محركًا رئيسيًا لتبني الذكاء الاصطناعي في المؤسسات. فهو يوفر وصولاً فوريًا إلى نماذج أساسية قوية، وموارد حاسبية غير محدودة تقريبًا، وابتكار مستمر دون الحاجة إلى أن تنشئ المنظمات بنى تحتية معقدة للذكاء الاصطناعي بمفردها.
ما تغيّر حقاً ليس الحوسبة السحابية، بل طبيعة العمل المؤسسي ذاتها. لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة تُستخدم بين الحين والآخر لإنشاء العروض التقديمية أو تلخيص المستندات؛ بل تحول إلى جزء لا يتجزأ من العمليات اليومية، مساهماً في تطوير البرمجيات، والبحث المؤسسي الذكي، والتوثيق الهندسي، وخدمة العملاء، ومراجعات الامتثال والرقابة، واستخلاص معلومات الاجتماعات وتحليلها، وأتمتة مسارات العمل، فضلاً عن عدد لا حصر له من العمليات التشغيلية الأخرى.
ضع في اعتبارك كيف يتفاعل الموظفون المختلفون مع الذكاء الاصطناعي طوال يوم عملهم. قد يستخدم مهندس البرمجيات الذكاء الاصطناعي عدة مرات أثناء كتابة ومراجعة التعليمات البرمجية. يقوم الفريق القانوني بتحليل العقود السرية التي يجب أن تبقى داخل المنظمة. تحتاج فرق دعم العملاء إلى ردود يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي في ثوانٍ خلال المحادثات المباشرة. يدمج مديرو المنتجات رؤى السوق الخارجية مع المعرفة الهندسية الداخلية لاتخاذ قرارات استراتيجية مستنيرة.
تمثل كل هذه الأنشطة أعباء عمل الذكاء الاصطناعي، كل منها يتطلب توازنًا مصممًا خصيصًا بين قدرات التفكير، والاعتبارات المتعلقة بالخصوصية، والحوكمة، ووقت الاستجابة، والمرونة، والتكلفة.
لم تتناقص قدرات الذكاء الاصطناعي السحابي؛ بل أصبح الذكاء الاصطناعي للمؤسسات أكثر تنوعًا. مع انتقال الذكاء الاصطناعي من كونه أداة إنتاجية تجريبية إلى مكون أساسي في البنية التحتية التشغيلية، تدرك المنظمات أن الاعتماد فقط على نهج السحابة قد لا يلبي كل احتياجات العمل. بدلاً من التساؤل عما إذا كان الذكاء الاصطناعي السحابي يلبي المعايير، يقوم قادة المؤسسات بتقييم أي أعباء العمل يمكن أن تستفيد حقًا من النشر السحابي - وأيها يجب التعامل معه بشكل مختلف.
أكبر قرار في الذكاء الاصطناعي ليس اختيار النموذج بعد الآن
أحد أكثر الأخطاء شيوعًا التي ترتكبها المنظمات هو بدء استراتيجيتها للذكاء الاصطناعي بالبنية التحتية.
غالبًا ما تبدأ المحادثات بمقارنات بين مزودي الذكاء الاصطناعي السحابي، وتقييمات لمنصات الأجهزة، واختيار نماذج اللغة، أو المناقشات حول بنى النشر. في حين أن هذه القرارات التقنية مهمة، إلا أنها نادرًا ما تقود إلى النجاح التجاري طويل الأمد.
يبدأ اعتماد الذكاء الاصطناعي الناجح بفهم واضح للعمل نفسه. تبدأ استراتيجية العمل أولاً بطرح سؤال أبسط بكثير:
"ما نوع العمل الذي من المتوقع أن يحسنه الذكاء الاصطناعي؟"
في MSI AI Insights، يمكن رؤية أعباء عمل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات من خلال خمسة أنماط عمل عملية:
- استكشاف – البحث عن الأفكار، والتحقق من الافتراضات، واكتشاف الفرص.
- بناء – تحويل المفاهيم إلى منتجات وبرامج ووثائق وحلول أعمال.
- تحسين – تحسين المنتجات وسير العمل وتجارب العملاء بشكل مستمر.
- تشغيل – دعم تنفيذ الأعمال اليومية من خلال استرجاع المعرفة، وذكاء الاجتماعات، والمساعدة في البرامج، وأتمتة سير العمل.
- صيانة – إدارة، وتحسين، وتحديث، وتطوير أصول المؤسسة بمرور الوقت.
هذه الأنماط العملية لا تنتمي إلى أقسام محددة.
يمكن للموظف التنقل بين جميع الأعباء الخمسة في يوم واحد. ومع ذلك، تأتي كل عبء مع متطلبات مميزة لدعم الذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال، قد يستفيد عبء العمل "استكشاف" بشكل كبير من نماذج الأساس الأكثر تقدمًا المتاحة في السحابة، بينما غالبًا ما يركز عبء العمل "تشغيل" على زمن الانتقال المنخفض وتكاليف التشغيل المتوقعة. من ناحية أخرى، يتطلب عبء العمل "صيانة" حوكمة قوية وتتبعًا وإمكانية وصول آمنة إلى معرفة المؤسسة.
تحول التركيز بعيدًا عن توحيد كل عبء عمل على منصة ذكاء اصطناعي واحدة. بدلاً من ذلك، الهدف هو مواءمة كل عبء عمل مع بيئة التنفيذ الأكثر ملاءمة لتعظيم القيمة التجارية. هذا المبدأ يجسد جوهر الذكاء الاصطناعي الهجين.
التطلع إلى ما وراء تسعير Token
لا تزال حوارات متعددة حول توظيف الذكاء الاصطناعي في الشركات تركز تركيزاً كبيراً على تسعير وحدات المعالجة النصية، وهو توجه مفهوم تماماً؛ فالخدمات السحابية تعتمد غالباً على نموذج المحاسبة وفق معدل الاستهلاك الفعلي، مما ييسر تقدير النفقات أثناء تنفيذ المبادرات التجريبية الأولى ومراحل الاختبار المبكرة.
ومع ذلك، فإن إدخال الذكاء الاصطناعي في العمليات اليومية يحول المشهد الاقتصادي بأكمله. تجد المنظمات نفسها تدفع ليس فقط للاستدلال ولكن أيضًا للعمليات التجارية المستمرة التي تشمل الشبكات، والتخزين، والحوكمة، والمراقبة، والامتثال، وإدارة الهوية، والأمن، والتكامل، والدعم التشغيلي.
جانب بالغ الأهمية غالبًا ما يتم تجاهله هو كفاءة سير العمل. تخيل مئات المطورين يتفاعلون مع الذكاء الاصطناعي طوال اليوم. حتى تأخير طفيف ببضع ثوانٍ لكل تفاعل قد يبدو تافهًا، ولكن عند ضربه عبر آلاف الطلبات اليومية، يمكن أن تؤدي هذه التأخيرات الصغيرة إلى خسائر ملحوظة في الإنتاجية.
ينطبق هذا المفهوم أيضًا على مجالات مثل البحث المؤسسي، واسترجاع المستندات، والمساعدة في الاجتماعات، ودعم العملاء، والوكلاء الداخليين للذكاء الاصطناعي. نتيجة لذلك، تمتد اقتصاديات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات إلى ما هو أبعد بكثير من التكلفة المرتبطة بمطالبة واحدة.
علاوة على ذلك، تختلف النماذج الاقتصادية للذكاء الاصطناعي السحابي والذكاء الاصطناعي المحلي بشكل كبير. الذكاء الاصطناعي السحابي يعتمد على الاستخدام، مما يعني أن المنظمات تتكبّد تكاليف فقط عند استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي، مما يجعله مفيدًا بشكل خاص للتجريب، وأعباء العمل المتقطعة، ومهام الاستدلال المتقدمة. على العكس من ذلك، يركز الذكاء الاصطناعي المحلي على الاستخدام؛ بمجرد إنشاء البنية التحتية اللازمة، تزداد قيمة هذا الاستثمار مع دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات اليومية. تستفيد أعباء العمل عالية التردد في المؤسسات من تكاليف التشغيل المتوقعة، والأداء الموثوق، والاعتماد الأقل على الخدمات الخارجية.
الهدف ليس مجرد خفض أسعار التوكنات؛ بل يتعلق بتحقيق أقصى قيمة تجارية طويلة الأجل. يسمح الذكاء الاصطناعي الهجين للمنظمات بتحسين كلا النموذجين الاقتصاديين في وقت واحد من خلال وضع كل عبء عمل بشكل استراتيجي حيث يمكن أن يوفر أكبر عائد على مدار دورة حياته.
لماذا أصبح الذكاء الاصطناعي المحلي على الجهاز منطقيًا أخيرًا
لسنوات، واجه الذكاء الاصطناعي المحلي قيودًا لا تتعلق بالبرمجيات نفسها بل ببنية النظام. تطلب تشغيل نماذج اللغة الحديثة بنية تحتية متخصصة مع سعة ذاكرة كبيرة، ونقل بيانات فعال، وبرمجيات استدلال محسّنة، ومسرعات ذكاء اصطناعي قوية. تاريخيًا، كانت هذه القدرات موجودة عادةً فقط في خوادم الذكاء الاصطناعي المخصصة أو منصات السحابة.
ومع ذلك، فقد تحول هذا المشهد بشكل ملحوظ. أدت التطورات الحديثة في بنية الذاكرة، ومسرعات الذكاء الاصطناعي، ووقت التشغيل الأمثل للاستدلال، وتقنيات تحسين النماذج إلى توسيع إمكانات أنظمة سطح المكتب الحديثة.
هذه التقنيات لا تفعل أكثر من مجرد تعزيز الأداء؛ بل توفر للمؤسسات مرونة معمارية أكبر. بدلاً من الاعتماد الافتراضي على السحابة لكل عبء عمل ذكاء اصطناعي، يمكن لمهندسي المؤسسات الآن اختيار البيئة الأنسب للاحتياجات المحددة لكل مهمة.
يمكن للأنشطة المؤسسية الروتينية مثل استرجاع المعرفة، والمساعدة في تطوير البرمجيات، وتحليل المستندات، وذكاء الاجتماعات، وأتمتة سير العمل أن تعمل بشكل متزايد بالقرب من بيانات المؤسسة، مما يضمن الاستجابة والحوكمة والاستمرارية التشغيلية.
بينما يستمر الذكاء الاصطناعي السحابي في لعب دور حيوي في النماذج الحدودية، والاستدلال واسع النطاق، وخدمات الذكاء الاصطناعي الموزعة عالميًا، يكمل الذكاء الاصطناعي المحلي هذه القوة من خلال توفير الخصوصية والأداء الموثوق به والمرونة والتنفيذ الفعال للأحمال المناسبة.
لم تقضِ التطورات التكنولوجية على الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي السحابي؛ بل قامت بتوسيع الخيارات المتاحة للمؤسسات. يمثل هذا التحول أحد أهم التطورات في الذكاء الاصطناعي للمؤسسات على مدى العقد الماضي.
المستقبل يبدأ من متطلبات أحمال العمل أولاً
نجاح الذكاء الاصطناعي في المؤسسات لم يعد يتميز بأكبر نماذج اللغة، أو أسرع الأجهزة، أو أكثر منصات السحابة تقدمًا. بدلاً من ذلك، يركز على مدى تحسين الذكاء الاصطناعي للعمل اليومي للأفراد.
ضع في اعتبارك فريق تطوير منتج يستعد لإطلاق جديد. يقوم الذكاء الاصطناعي السحابي بتحليل اتجاهات السوق العالمية ونشاط المنافسين، بينما يسترجع الذكاء الاصطناعي للمؤسسة مواصفات الهندسة، والمعرفة التاريخية للمشروع، والوثائق الداخلية. يدعم الذكاء الاصطناعي المحلي المطورين في الترميز، وتلخيص المستندات، والتحضير للاجتماعات، والإنتاجية اليومية، ويعمل بسلاسة مع تطبيقات المؤسسة الحالية.
بالنسبة للموظفين، هذا يترجم إلى سير عمل مرن، حيث تتم إدارة كل مهمة بطريقة تزيد من القيمة التجارية. لا يحتاجون إلى القلق بشأن البنية التحتية الأساسية؛ فهم ببساطة يحصلون على موارد الذكاء الاصطناعي التي يحتاجون إليها بالضبط عندما يحتاجون إليها.
يُجسّد هذا جوهر منظومة الذكاء الاصطناعي المزدوج؛ فالأمر لا يرتبط بحصر المعالجة في الأنظمة السحابية أولاً أو الأجهزة الداخلية أولاً، وإنما يرتكز على تلبية متطلبات أحمال العمل في المقام الأول. والمؤسسات التي تنتهج هذا المسار ستتحول من الاعتماد على برمجيات منفصلة ومحدودة إلى منظومات ذكاء اصطناعي متكاملة على مستوى المنشأة بالكامل، تتسم بالأمان، والقدرة على التوسع، ومقاومة الأعطال، والمرونة في مواكبة تغيرات بيئة الأعمال المستمرة.
النقاط الرئيسية
- يظل الذكاء الاصطناعي السحابي ضروريًا، لكنه لم يعد الوجهة المثلى لكل حمل عمل مؤسسي.
- يجب أن تبدأ استراتيجيات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات بفهم العمل - وليس البنية التحتية.
- تمتد اقتصاديات الذكاء الاصطناعي إلى ما وراء تسعير الرموز لتشمل الحوكمة، والكمون، والمرونة، والكفاءة التشغيلية، والتكلفة الإجمالية للملكية (TCO).
- جعلت التطورات في بنية الذاكرة الموحدة، ووقائع الاستدلال، وتحسين النماذج الذكاء الاصطناعي المحلي عمليًا للعديد من السيناريوهات المؤسسية.
- يمكّن الذكاء الاصطناعي الهجين المنظمات من وضع كل حمل عمل حيث يقدم أكبر قيمة تجارية طويلة الأجل.
الأسئلة الشائعة
ما هو الذكاء الاصطناعي الهجين؟
نموذج التشغيل الهجين للذكاء الاصطناعي هو نموذج يجمع بين ذكاء اصطناعي السحابة وذكاء اصطناعي المؤسسات وذكاء اصطناعي المحلي، مما يسمح لكل عبء عمل بالتنفيذ في البيئة التي توفر أفضل توازن بين الأداء والحوكمة والمرونة والقيمة التجارية طويلة الأجل.
لماذا لا يكفي ذكاء اصطناعي السحابة لكل عبء عمل للمؤسسات/الشركات الصغيرة والمتوسطة؟
تختلف أعباء عمل المؤسسات/الشركات الصغيرة والمتوسطة بشكل كبير في متطلباتها للخصوصية والكمون والحوكمة والمرونة والتكلفة التشغيلية. يتيح الذكاء الاصطناعي الهجين للمؤسسات اختيار بيئة التنفيذ التي تناسب كل عبء عمل بشكل أفضل.
ما هي استراتيجية الذكاء الاصطناعي التي تركز على أعباء العمل أولاً؟
تبدأ استراتيجية تركز على أعباء العمل أولاً بفهم الهدف التجاري قبل اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي أو البنية التحتية. تقوم المؤسسات أولاً بتحديد العمل الذي من المتوقع أن يحسنه الذكاء الاصطناعي، ثم تختار بيئة التنفيذ التي تخلق أكبر قيمة طويلة الأجل.
هل يحل الذكاء الاصطناعي الهجين محل ذكاء اصطناعي السحابة؟
لا. يكمل الذكاء الاصطناعي الهجين ذكاء اصطناعي السحابة من خلال الجمع بين ذكاء اصطناعي السحابة وذكاء اصطناعي المؤسسات وذكاء اصطناعي المحلي في نموذج تشغيلي موحد للمؤسسة حيث يتم تنفيذ كل عبء عمل في البيئة الأكثر ملاءمة.
من أين يجب أن تبدأ المؤسسات؟
انطلق دائماً من صميم المهام والعمليات. صنّف أولاً أحمال العمل الخاصة بالمنشآت الكبرى والشركات المتوسطة والصغيرة، ثم اختر بيئة المعالجة والتنفيذ التي تمنح أعمالك أعلى عائد تجاري وقيمة تشغيلية مستدامة على المدى الطويل لكل مهمة على حدة.
هل تريد استكشاف الصورة الكاملة؟
رؤى MSI للذكاء الاصطناعي — العدد #002
اكتشف الدليل التنفيذي الكامل لاستراتيجيات الذكاء الاصطناعي القائمة على الأعباء أولاً، واقتصاديات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، وتقارب التكنولوجيا، وأطر اتخاذ القرار العملية.
العدد السابق
رؤى MSI للذكاء الاصطناعي — العدد #001
افهم لماذا يتطور الذكاء الاصطناعي من المساعدين المستندين إلى المطالبات إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين وكيف يعيد الذكاء الاصطناعي الوكيل تشكيل الحوسبة المؤسسية.
القادم
رؤى MSI للذكاء الاصطناعي — العدد #003
ما وراء الإنتاجية: قياس القيمة التجارية الحقيقية للذكاء الاصطناعي الوكيل.
استكشاف كيف يمكن للمؤسسات قياس نجاح الذكاء الاصطناعي من خلال النتائج التجارية، والكفاءة التشغيلية، والحوكمة، وعائد الاستثمار على المدى الطويل.
