القيود المحلية، إمكانيات السحابة: استراتيجيات الذكاء الاصطناعي للقادة

من خلال الاستفادة من أكثر من 40 عامًا من الريادة في مجال تطبيقات المؤسسة، يدير العديد من العملاء أعمالهم على مجموعة Oracle Applications Unlimited—JD Edwards وPeoplesoft وSiebel ومجموعة Oracle E-Business—أو على منافسين مثل SAP لعقود. لكن مع انفجار الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة، يحاول العديد من قادة الأعمال فهم طريقة الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتهم القديمة. في وقت سابق من هذا العام، ذكرت مجلة فوربس أن 6 من كل 10 شركات كبيرة في جميع أنحاء العالم تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي. من بين هذه المجموعة، يشهد 74% عائدًا كبيرًا على الاستثمار، وشهد 45% ضعف في إنتاجية الموظفين.^{يوفر الذكاء الاصطناعي 1} قيمة حقيقية ويسمح لأولئك الذين يسخِّرون قوته بالتحرك بسرعة وكفاءة أكبر بكثير. يمكن أن تكون مكاسب الإنتاجية هذه معادلاً للمؤسسات الصغيرة، مما يساعدها في التوسع بكفاءة لمواجهة المنافسين وتعطُّل الأسواق. مع ذلك، مع نمو اعتماد الذكاء الاصطناعي وظهور هذه الأنواع من الكفاءات بشكل أكثر شيوعًا، قد يتخلف بسرعة أولئك الذين ينتظرون اعتماد الذكاء الاصطناعي للأسف عن ركب منافسيهم.

اختيار مسار نحو اعتماد الذكاء الاصطناعي

يخضع القادة إلى المساءلة أمام مجالس إدارتهم لاعتماد استراتيجية الذكاء الاصطناعي التي تسمح لهم بالمنافسة في السوق التي صارت تعتمد على الذكاء الاصطناعي اليوم، وهم بحاجة إلى التحرك بسرعة لمواكبة السوق وتجنب التعطلات. على الرغم من أن برنامج Applications Unlimited من Oracle لا يزال مدعومًا حتى عام 2035، إلا أنه يجب على القادة أن يقرروا إذا كانت إضافة الذكاء الاصطناعي إلى بيئاتهم القديمة منطقية أم يجب ترحيلها إلى منصات مُحدَّثة باستخدام الذكاء الاصطناعي المُضمن بالفعل. على سبيل المثال، تقدم تطبيقات Oracle Fusion Cloud مجموعة كاملة من أفضل الممارسات الحديثة عبر الإدارة المالية والموارد البشرية وسلسلة التوريد وتجربة العملاء، مع أكثر من 150 إمكانية ذكاء اصطناعي مُضمنة. وتتيح الوتيرة السريعة للابتكار ودورة التحديث ربع السنوية لـ Fusion Applications للقادة زيادة استثماراتهم إلى أقصى حد مع تنفيذ استراتيجية الذكاء الاصطناعي لديهم في عمليات أعمالهم الأساسية.

قد يبدو الترحيل من المنصات القديمة إلى Oracle Fusion Applications صعبًا للغاية أو مُعقدًا للمؤسسات التي لديها أنظمة راسخة ومُخصصة للغاية، لكن إنشاء أدوات الذكاء الاصطناعي الفعالة أصعب بكثير. على الرغم من كل المزايا المحتملة للذكاء الاصطناعي، لا تزال العديد من الشركات تواجه صعوبة في تنفيذ رؤيتها حول الذكاء الاصطناعي. كشفت مقالة حديثة لصحيفة وول ستريت جورنال أنه على الرغم من أن العديد من المديرين التنفيذيين لا يزالون متفائلين بشأن الذكاء الاصطناعي، إلا أن الذكاء الاصطناعي كان يعمل أكثر بكثير مما كان متوقعًا في البداية.² توجد العديد من خدمات الذكاء الاصطناعي وأدواته في السوق. مع ذلك، يتطلب تنفيذ استراتيجية فعَّالة للذكاء الاصطناعي مهارات في علوم البيانات وخبرة في التطوير والبنية التحتية المُتخصصة والمعرفة العميقة بعمليات الأعمال والبيانات الموثوقة عالية الجودة. على الرغم من أن معظم الشركات قد تمتلك عدد قليل من هذه الإمكانات، إلا أن معظمها ليس لديه كل الإمكانات المطلوبة لتنفيذ استراتيجية الذكاء الاصطناعي الناجحة التي تقدِّم قيمة.

تحديات الذكاء الاصطناعي الشائعة

مع تعمُّق القادة في رحلات الذكاء الاصطناعي، إلا إنهم يواجهون العديد من التحديات الشائعة. يواجه المديرون التنفيذيون الذين لديهم أنظمة متعددة متباينة أو تطبيقات محلية مُخصصة للغاية معركة شاقة لتنقيح بياناتهم لبدء رحلة الذكاء الاصطناعي. بافتراض أنه يمكن تجميع البيانات، قد يبدو تدريب نموذج على البيانات السابقة سهلاً في البداية، لكن يمكن أن تؤثر تغييرات عمليات الأعمال والاستثناءات والقيم الشاذة لمجموعة البيانات في دقة الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تؤدي هذه العوامل أيضًا إلى انحراف النموذج كلما تم استخدام الأدوات. علاوة على ذلك، فإن الخبرة في الذكاء الاصطناعي مطلوبة بشكل كبير، مما يجعل من الصعب الوصول إلى أفضل مواهب الذكاء الاصطناعي وجذبها والاحتفاظ بها. يعني الفهم العميق لعمليات الأعمال المطلوبة لمشروعات الذكاء الاصطناعي الناجحة أن التوافق مطلوب من مالكي مجال الأعمال الذين قد يكون لديهم رؤى مختلفة حول طريقة عمل أدوات الذكاء الاصطناعي.

تأثرت وحدات معالجة الرسومات (GPU) التي تشغِّل نماذج الذكاء الاصطناعي بنقص في سلسلة التوريد. تتطلب وحدات GPU كميات هائلة من الكهرباء، مما قد يؤثر على أهداف الاستدامة. بالإضافة إلى ذلك، يتطلب تشغيل وحدات GPU متعددة بجانب تنفيذ المهام المُعقدة شبكات فاقدة للضغط. يمكن أن تؤدي كل هذه العوامل إلى تكاليف عالية للغاية لتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى التحديات التقنية لتنفيذ الذكاء الاصطناعي، والمبادرات التنظيمية الحديثة، مثل قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي ³ وقانون الذكاء الاصطناعي والبيانات في كندا ⁴، وقوانين الخصوصية الحالية، مثل قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا ⁵ واللائحة العامة لحماية البيانات في الاتحاد الأوروبي ⁶، كلها تهدد المخاطر التنظيمية إذا تم تطبيق الذكاء الاصطناعي بطريقة غير متوافقة. يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي في ممارسات التوظيف أيضًا إلى زيادة في المخاطر والتدقيق من الجهات التنظيمية.⁷ نتيجة إلى ذلك، يواجه المديرون التنفيذيون لتكنولوجيا المعلومات التحدي الصعب المتمثل في تنفيذ استراتيجية الذكاء الاصطناعي لشركتهم وتقديم قيمة في مشهد سريع التغير من التقنيات والمواهب واللوائح.

بناء استراتيجية ناجحة للذكاء الاصطناعي

لا يمكن أن تركز استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الناجحة على الحلول التكنولوجية فحسب. تحتاج الاستراتيجيات الفعَّالة إلى أن تكون متعددة الأوجه لتحقيق أكبر قيمة. تشير الأبحاث التي نشرها المكتب الوطني للبحوث الاقتصادية إلى أن أكبر مكاسب الإنتاجية في استخدام الذكاء الاصطناعي تتطلب تطوير العمليات التكميلية وإعادة الهيكلة التنظيمية والقدرة على التكيف مع استخدام الأفراد لأدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة.⁸

تتطلب استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الفعَّالة طريقة تفكير جديدة، مثل بناء الذكاء الاصطناعي في عمليات الأعمال الأساسية بدلاً من إلحاق الذكاء الاصطناعي في العمليات الحالية. على الرغم من أن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن توفر قيمة بالتأكيد، إلا أن المؤسسات التي لديها تطبيقات قديمة مُخصصة للغاية قد تواجه صعوبة في تحقيق مزايا تحويلية من خلال تطبيق أداة ذكاء اصطناعي على العمليات التي لم يتم تصميمها في الأصل مع وضع الذكاء الاصطناعي في الاعتبار.

من المهم أيضًا أن يركز المديرون التنفيذيون على خصوصية البيانات وأمانها عند اختيار حلول الذكاء الاصطناعي المُضمنة. يُلزم بعض بائعي الذكاء الاصطناعي عمليًا مستخدميهم بالسماح بالتنقيب عن البيانات المجهولة حتى يتمكن البائع من تحقيق الدخل من بيانات الشركة والملكية الفكرية. مع ذلك، وبسبب تباينات البيانات، لا ينشئ تجميع مجموعات متعددة من البيانات سوى الحد الأدنى من المزايا.

بالإضافة إلى ذلك، من الضروري أن تتضمن استراتيجيات الذكاء الاصطناعي إنسانًا في حلقة عمليات الذكاء الاصطناعي. يشمل ذلك منح البشر القدرة على تشغيل أدوات الذكاء الاصطناعي عن عَمد، وقبول التوصيات أو رفضها، وتعديل المحتوى الذي أُنشئ بواسطة الذكاء الاصطناعي. يحدد إطار عمل NIST لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي أن وجود البشر في حلقة عمليات الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في تعزيز النتائج العادلة والمُنصفة.⁹

أخيرًا، يجب أن تكون استراتيجيات الذكاء الاصطناعي مرنة وملائمة للمستقبل. يتحرك الابتكار في الذكاء الاصطناعي بسرعة أكبر بكثير من اعتماد تقنيات تحويلية سابقة أخرى مثل الإنترنت والهواتف الذكية. قبل عامين، انفجر الذكاء الاصطناعي التوليدي على الساحة، مما أدى إلى إتاحة على الذكاء الاصطناعي للجماهير والسماح بتفاعلات اللغة الطبيعية مع البيانات. بعد مرور عام، سمحت أدوات مثل الإنشاء المعزز بالاسترجاع (RAG) للذكاء الاصطناعي بتقديم إجابات ذات صلة بالسياق دون الحاجة إلى تدريب النماذج المُخصصة. حاليًا، يَعد نوع جديد من الذكاء الاصطناعي، وهو الذكاء الاصطناعي الخاص بالوكلاء، بالجمع بين قوة التعلم الآلي والتحليلات المُتقدمة والذكاء الاصطناعي التوليدي السياقي لأتمتة العمليات وتقديم قيمة أعمال مُحسنة. تصبح الربط بين تقنيات وتخصصات الذكاء الاصطناعي المتعددة والذكاء الاصطناعي للوكلاء مهمة صعبة للجميع باستثناء المؤسسات الأكثر نضجًا وتطورًا. لسوء الحظ، بسبب هذا التعقيد، أفادت مجلة CIO أن ما يقدر بـ 75% من الشركات التي تحاول بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي بمفردها تفشل.¹⁰

لذلك؛ مع دورات الابتكار والتحديث السريعة في تقنيات البرمجيات كخدمة (SaaS)، يجب على المديرين التنفيذيين النظر في استراتيجية SaaS-first مع الذكاء الاصطناعي المُضمن لتحقيق مكاسب سريعة وذات مغزى في إنتاجية الذكاء الاصطناعي. باختصار، وبسبب تعقيد الذكاء الاصطناعي، لا تبني ما يمكنك شراؤه.

طريقة تقديم Oracle المساعدة

من بين موفري الذكاء الاصطناعي، تتمتع Oracle بموقع فريد في مساعدة المديرين التنفيذيين على تنفيذ استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الفعَّالة باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي المُضمنة. توسِّع Oracle باستمرار إمكانات Fusion Applications من خلال تضمين مجموعة واسعة من وظائف وكلاء الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التنبؤي والتوليدي مباشرةً في تدفقات العمليات اليومية، وإتاحة الذكاء الاصطناعي للجميع حتى يتمكن جميع المستخدمين النهائيين من الاستفادة دون الحاجة إلى أن يكونوا علماء بيانات. تُعد Oracle AI Agent Studio for Fusion Applications بيئة وقت التصميم التي توفر أدوات تتيح للعملاء إنشاء ميزات GenAI ووكلاء الذكاء الاصطناعي وتخصيصها والتحقق منها ونشرها لتلبية احتياجاتهم الخاصة. على عكس التطبيقات القديمة عالية التخصيص، يوفر نموذج البيانات الموحد لـ Fusion Applications بيانات مُتسقة عالية الجودة، وهي مطلوبة للاستخدام الفعَّال للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، يتم تضمين قوة حوسبة البنية التحتية من Oracle Cloud (OCI) لتشغيل الذكاء الاصطناعي باستخدام Oracle Fusion Applications دون أي تكلفة إضافية.

مع كون وكالة المخابرات المركزية أول عميل لها، يكون الأمان في جوهر أعمال Oracle. نتيجة إلى ذلك، لا يسمح الذكاء الاصطناعي لـ Oracle Fusion Applications بمشاركة بيانات العملاء مع موفري نماذج LLM من Oracle أو الجهات الخارجية. مع وضع الإنسان في حلقة أدوات الذكاء الاصطناعي ودورات الإصدار ربع السنوية، يصبح الذكاء الاصطناعي لـ Oracle Fusion Applications متمحورًا حول الإنسان وملائمًا للمستقبل وجاهزًا للتنفيذ على الفور.

مع الوتيرة السريعة للابتكار إلى جانب خطر التأخر عن الركب، يجب على المديرين التنفيذيين التطلع إلى Oracle Fusion Applications لتنفيذ استراتيجيتهم في الذكاء الاصطناعي. تتيح Oracle للمؤسسات اعتماد أفضل الممارسات الحديثة، والاستفادة من التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، واستغلال الذكاء الاصطناعي للوكلاء بمجرد جاهزيته. تتيح Oracle Fusion Applications باستخدام الذكاء الاصطناعي المُضمن للمؤسسات تركيز جهود الذكاء الاصطناعي على حالات الاستخدام الخاصة بالمؤسسة. وبدلاً من إنشاء أدوات الذكاء الاصطناعي ودعمها في التطبيقات القديمة، توفر Oracle Fusion Applications للقادة مسارًا للتعرُّف على قيمة الذكاء الاصطناعي عبر مؤسستهم.

الخطوات التالية

إذا كانت مؤسستك على استعداد لاتخاذ الخطوة التالية مع الذكاء الاصطناعي المُضمن في Oracle Fusion Applications، فيرجى التواصل معنا في أي وقت عبر فريق مبيعات Oracle Cloud Applications.

لمزيد من المعلومات حول الذكاء الاصطناعي في Fusion Applications، يرجى الرجوع إلى Oracle AI for Fusion Applications. وللعثور على معلومات إضافية حول التكنولوجيا الأساسية التي تدعّم Oracle Cloud Applications، يُرجى الاطلاع على سلسلة منشورات المدونة لدينا بدءًا من المقدمة.

إن المؤلف هو عضو في مكتب التكنولوجيا والابتكار لتطبيقات أمريكا الشمالية من Oracle، وهو مُخصص لمساعدة العملاء على تحديث أعمالهم من خلال الابتكار التقني. يوفر هذا الفريق خبرة ورؤية موضوعية حول الذكاء الاصطناعي وSaaS وتقنية المنصة والعمليات وإدارة البيانات.