الوعد الذي تحمله وكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات
يكمن التحول الذي يمكن أن تحدثه وكلاء الذكاء الاصطناعي في طريقة عمل الشركات في إمكانات هائلة. ووفقًا لما ذكره جوي كونواي، المدير الأول لبرامج الذكاء الاصطناعي التوليدي للمؤسسات في Nvidia، ‘هناك أكثر من مليار عامل معرفة عبر العديد من الصناعات والمواقع الجغرافية والمواقع، ورؤيتنا هي أن الموظفين الرقميين أو وكلاء الذكاء الاصطناعي سيكونون قادرين على مساعدة المؤسسات على إنجاز المزيد من العمل في هذه المجموعة المتنوعة من المجالات والسيناريوهات’.
تم تصميم NeMo microservices لتحويل هذه الرؤية إلى واقع من خلال توفير مجموعة شاملة من الأدوات لإنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي ونشرهم وإدارتهم. يتم تضمين هذه الخدمات المصغرة أيضًا في مجموعة Nvidia AI Enterprise الأوسع من أدوات المطورين، مما يزيد من إمكانية الوصول إليها وقدرات التكامل.
تفكيك مجموعة NeMo Microservices
تتكون مجموعة NeMo microservices من عدة مكونات رئيسية، تم تصميم كل منها لمعالجة جانب معين من دورة حياة وكيل الذكاء الاصطناعي:
NeMo Curator: هذه الخدمة المصغرة مسؤولة عن جمع بيانات المؤسسة، وضمان وصول وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى المعلومات التي يحتاجونها لأداء مهامهم بفعالية.
NeMo Customizer: وصفها كونواي بأنها خدمة مصغرة ‘تأخذ أحدث تقنيات التدريب المتطورة وتعلم النماذج مهارات ومعارف جديدة حتى نتمكن من ضمان بقاء النماذج التي تعمل على تشغيل الوكلاء محدثة’، NeMo Customizer أمر بالغ الأهمية للحفاظ على وكلاء الذكاء الاصطناعي محدثين وذوي صلة.
NeMo Evaluator: تم تصميم هذه الخدمة المصغرة للتحقق من أن نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يشغل الوكيل قد تحسن بالفعل ولم يتراجع، مما يضمن بقاء الأداء ثابتًا أو يتحسن بمرور الوقت.
NeMo Guardrails: تهدف NeMo Guardrails إلى إبقاء وكيل الذكاء الاصطناعي مركزًا على الغرض المقصود منه، ومنعه من الابتعاد عن الموضوع وتخفيف المخاطر المحتملة المتعلقة بالسلامة والأمن.
مفهوم ‘دولاب البيانات’
تتصور Nvidia أن هذه الخدمات المصغرة تعمل في خط أنابيب دوري ومستمر، والذي تشير إليه باسم ‘دولاب البيانات’. تتضمن هذه العملية إدخال بيانات جديدة وملاحظات المستخدمين، واستخدام هذه المعلومات لتحسين نموذج الذكاء الاصطناعي، ثم إعادة نشر النموذج المحدث. يضمن هذا النهج التكراري أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يتعلمون ويتكيفون باستمرار، ليصبحوا أكثر فعالية بمرور الوقت.
يشبه كونواي NeMo microservices بـ ‘حاوية Docker بشكل أساسي’، مما يسلط الضوء على وحدتها النمطية وسهولة نشرها. يعتمد تنسيق هذه الخدمات المصغرة على Kubernetes، مع ميزات إضافية مثل Kubernetes Operators لتبسيط العملية.
تركز Nvidia أيضًا على تحسين إعداد البيانات وتنظيمها، مع إدراك أهمية البيانات عالية الجودة للذكاء الاصطناعي الفعال. ‘لدينا بعض البرامج اليوم للمساعدة في إعداد البيانات وتنظيمها. سيكون هناك الكثير في المستقبل’، كما أشار كونواي.
دعم وتكامل البرامج على نطاق واسع
تلتزم Nvidia بضمان توافق NeMo microservices مع مجموعة واسعة من منصات وأدوات البرامج. تدعي الشركة دعمًا واسع النطاق للبرامج لمجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة الخاصة بها، بما في ذلك منصات المؤسسات مثل SAP وServiceNow وAmdocs؛ ومجموعات برامج الذكاء الاصطناعي مثل DataRobot وDataiku؛ بالإضافة إلى أدوات أخرى مثل DataStax وCloudera. علاوة على ذلك، تدعم NeMo microservices نماذج من مصادر مختلفة، بما في ذلك Google وMeta وMicrosoft وMistral AI وNvidia نفسها.
يضمن هذا الدعم الواسع النطاق أن الشركات يمكنها دمج NeMo microservices بسلاسة في البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات الحالية لديها، بغض النظر عن المجموعة التقنية التي اختارتها.
تطبيقات واقعية لـ NeMo Microservices
يتم بالفعل نشر NeMo microservices في مختلف الصناعات، مما يدل على تنوعها وتأثيرها المحتمل. على سبيل المثال، تستخدم Amdocs، وهي مزود رائد للبرامج والخدمات لشركات الاتصالات والإعلام، NeMo microservices لتطوير ثلاثة أنواع من الوكلاء لعملاء مشغلي الاتصالات الخاصين بها:
وكيل الفواتير: يركز هذا الوكيل على حل الاستفسارات المتعلقة بالفواتير، وتزويد العملاء بمعلومات دقيقة وفي الوقت المناسب حول حساباتهم.
وكيل المبيعات: يعمل وكيل المبيعات على تقديم عروض مخصصة وتعزيز مشاركة العملاء كجزء من عملية البيع، مما يساعد على إتمام الصفقات بشكل أكثر فعالية.
وكيل الشبكة: يحلل هذا الوكيل السجلات ومعلومات الشبكة عبر مناطق وبلدان جغرافية مختلفة لتحديد ومعالجة مشكلات الخدمة بشكل استباقي، مما يضمن موثوقية الشبكة وأدائها.
توضح هذه الأمثلة إمكانات NeMo microservices لأتمتة المهام وتحسين خدمة العملاء وتعزيز الكفاءة التشغيلية عبر مختلف الصناعات.
التوفر والنشر
يمكن للمطورين الوصول إلى NeMo microservices من خلال كتالوج Nvidia NGC، وهو مركز لبرامج GPU المحسّنة. بدلاً من ذلك، يمكنهم نشر الخدمات المصغرة كجزء من مجموعة Nvidia AI Enterprise، التي توفر مجموعة شاملة من الأدوات لتطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
التحدي المتمثل في إثبات عائد الاستثمار
في حين أن إمكانات الذكاء الاصطناعي لا يمكن إنكارها، فإن العديد من الشركات تكافح لإثبات عائد واضح على استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي. وجدت دراسة حديثة أجريت في المملكة المتحدة أن الشركات تنفق في المتوسط 321000 جنيه إسترليني (427000 دولار) على الذكاء الاصطناعي في محاولة لتحسين تجربة العملاء، ولكن نسبة كبيرة لا ترى سوى تحسينات طفيفة. ووفقًا للدراسة، أشار 44 بالمائة من قادة الأعمال إلى أن الذكاء الاصطناعي، حتى الآن، لم يقدم سوى تحسن طفيف.
على الرغم من هذه التحديات، ادعت الغالبية العظمى من المستجيبين (93 بالمائة) أن استثمارهم في الذكاء الاصطناعي قد حقق عائدًا جيدًا على الاستثمار (ROI). يسلط هذا التناقض الضوء على حاجة الشركات إلى تقييم استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بعناية والتأكد من توافقها مع أهداف أعمالها العامة.
أهمية التكامل الهادف
يشير البحث الذي أجرته Storyblok، وهي مزود لبرامج CMS للمسوقين والمطورين، إلى أن الشركات بحاجة إلى تجاوز التطبيقات السطحية للذكاء الاصطناعي ودمجها بطريقة تدفع إلى تحول هادف. يتطلب ذلك اتباع نهج استراتيجي يأخذ في الاعتبار الاحتياجات والتحديات المحددة للشركة، فضلاً عن قدرات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التي يتم نشرها.
حددت الدراسة حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي بين قادة الأعمال في المملكة المتحدة على النحو التالي:
- إنشاء محتوى الموقع الإلكتروني
- خدمة العملاء
- تحليل التسويق
- خدمات الترجمة
- إنشاء محتوى تسويقي
توضح حالات الاستخدام هذه إمكانات الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام وتحسين الكفاءة وتعزيز تجربة العملاء. ومع ذلك، لتحقيق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي، تحتاج الشركات إلى التخطيط والتنفيذ بعناية لمبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، والتأكد من توافقها مع استراتيجية أعمالها العامة.
التنقل في تعقيدات تنفيذ الذكاء الاصطناعي
يمثل دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل المؤسسي مجموعة معقدة من التحديات، بدءًا من إعداد البيانات وتدريب النماذج وحتى النشر والصيانة. تم تصميم NeMo microservices لمعالجة هذه التحديات من خلال تزويد المطورين بمجموعة شاملة من الأدوات والموارد.
ومع ذلك، فإن تنفيذ الذكاء الاصطناعي بنجاح يتطلب أكثر من مجرد تكنولوجيا. كما يتطلب فهمًا واضحًا لمشكلة العمل التي تتم معالجتها، واستراتيجية محددة جيدًا لنشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي، والالتزام بالتحسين المستمر.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في المؤسسة
مع استمرار تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، سيزداد دوره في المؤسسة أهمية. يتمتع وكلاء الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تغيير طريقة عمل الشركات، وأتمتة المهام، وتحسين الكفاءة، وتعزيز تجربة العملاء.
تمثل NeMo microservices من Nvidia خطوة كبيرة إلى الأمام في جعل هذه الرؤية حقيقة واقعة. من خلال تزويد المطورين بالأدوات التي يحتاجونها لإنشاء ونشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي، تساعد NeMo microservices في إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي وجعله في متناول مجموعة واسعة من الشركات.
ومع ذلك، فإن التبني الناجح للذكاء الاصطناعي يتطلب اتباع نهج استراتيجي يأخذ في الاعتبار الاحتياجات والتحديات المحددة لكل شركة. من خلال التخطيط والتنفيذ بعناية لمبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، يمكن للشركات إطلاق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي وتحقيق تحول هادف.
الخلاصة: احتضان ثورة الذكاء الاصطناعي
يمثل إطلاق NeMo microservices من Nvidia تطورًا مثيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يقدم للشركات مجموعة أدوات قوية لدمج وكلاء الذكاء الاصطناعي في سير العمل الخاص بهم. بينما تتنقل الشركات في تعقيدات تنفيذ الذكاء الاصطناعي، توفر هذه الخدمات المصغرة أساسًا قويًا لبناء أنظمة ذكية وآلية يمكنها زيادة الكفاءة وتحسين تجارب العملاء وإطلاق فرص جديدة للنمو. في حين تظل هناك تحديات في إثبات عائد الاستثمار وضمان التكامل الهادف، إلا أن الفوائد المحتملة للذكاء الاصطناعي لا يمكن إنكارها، ومن المقرر أن تلعب NeMo microservices دورًا رئيسيًا في تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي في المؤسسة.