يساعد الذكاء الاصطناعي كخدمة (AlaaS) المؤسسات على دمج وظائف الذكاء الاصطناعي (AI) دون الخبرة المرتبطة بها. عادةً ما يتم إنشاء خدمات AIaaS على أساس موفري الخدمات السحابية مثل Amazon AWS و Google Cloud و Microsoft Azure و IMB Cloud ، وتستخدم IAAS. يتم تقديم خدمة AI وإطار العمل ومهام سير العمل المبنية على هذه البنى التحتية للعملاء النهائيين لحالات الاستخدام المختلفة (على سبيل المثال ، المخزونإدارة الخدمات والتصنيع الأمثل وتوليد النص).
فهم الذكاء الاصطناعي كخدمة
يسمح الذكاء الاصطناعي كخدمة للشركات بتجربة الذكاء الاصطناعي في بيئة منخفضة المخاطر وبدون استثمار مسبق كبير.
AlaaS هي إضافة أحدث إلى مجموعة منتجات "كخدمة" التي تساعد الشركات في الحفاظ على التركيز على عملياتها الأساسية. لقد أصبح شائعًا بشكل متزايد ، حيث توقعت مؤسسة البيانات الدولية أن 75 ٪ من تطبيقات المؤسسات التجارية ستستخدم الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة. نتيجة لذلك ، تقدم الآن المؤسسات الكبيرة مثل Amazon و Google و IBM و Microsoft خدمة AlaaS للعملاء.
لفهم هذه الصناعة ، من المهم فهم طبقاتها المختلفة. تماما مثل ادارة العلاقات معمبنية على قمة IAAS, أجزاء من الكمية المخصصة، أيضًا AIaaS ، تم إنشاؤه على رأس البنية التحتية السحابية التي تعمل كأساس للخدمة نفسها.
تعتبر نماذج "كخدمة" نموذجية للموجة الثانية من Web 2.0 ، المبنية على قمة الحوسبة السحابية. في الواقع ، تتمثل الفرضية الأساسية لهذه النماذج في تقديم حل للعميل النهائي دون الحاجة إلى استضافته في مكان العمل ، مع تطبيقات معقدة ونفقات عامة كبيرة. ومع ذلك ، بينما تميل PaaS و IaaS نحو فرق التطوير. SaaS لها تطبيقات أوسع للمستخدمين النهائيين ، أيضًا في الأقسام غير الفنية.
أنواع مختلفة من AlaaS
AlaaS هو مصطلح واسع نسبيًا يمكن تقسيمه إلى أنواع متميزة:
واجهات برمجة تطبيقات الحوسبة المعرفية - حيث يمكن لمطور واجهة برمجة التطبيقات (API) استخدام استدعاءات API لدمج الذكاء الاصطناعي في التطبيقات. هذا يشمل مجموعة من الخدمات بما في ذلك الكمبيوتر برؤية طبيعيةورسم خرائط المعرفة ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). لكل منها القدرة على التوليد عملالقيمة من المعلومات غير المنظمة.
الروبوتات والمساعدة الرقمية - شكل شائع جدًا من AlaaS بما في ذلك خدمات البريد الإلكتروني الآلية وروبوتات الدردشة ووكلاء خدمة العملاء الرقميين.
خدمات التعلم الآلي المُدارة بالكامل - مناسبة بشكل مثالي للمنظمات غير التكنولوجية التي ترغب في اتباع نهج مُدار بالكامل. تقدم هذه الخدمات دائمًا قوالب للعملاء ونماذج مسبقة الصنع. بالنسبة للأشخاص الأكثر تحديًا من الناحية التكنولوجية ، فإنهم يقدمون أيضًا واجهات خالية من الأكواد.
أطر التعلم الآلي - أو أطر عمل تسمح للمؤسسات ببناء نماذج مخصصة تتعامل فقط مع كمية صغيرة من البيانات.
مزايا الذكاء الاصطناعي كخدمة
في عالم رقمي مؤتمت بشكل متزايد ، هناك العديد من الفوائد لـ AlaaS.
هنا فقط بعض منهم:
تكلفة مخفضة. تساعد AlaaS الشركات الصغيرة والمتوسطة ، على وجه الخصوص ، على تحقيق ربح أكبر من خلال تقليل النفقات. تزداد الربحية لأن الشركات قادرة على تجنب توظيف المبرمجين أو الاستثمار في الآلات باهظة الثمن. بعبارة أخرى ، لا يحتاجون إلى إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي واختبارها وتنفيذها من البداية.
سهولة الاستعمال. تقدم الغالبية العظمى من شركات AlaaS منتجات مغلفة لا تتطلب خبرة في التنفيذ. بعد قولي هذا ، فإن المطورين من عمل باستخدام AlaaS يمكن بسهولة تعديل المنتج إذا رغبت في ذلك.
قابلية التوسع والمرونة. ستكون بعض الشركات غير متأكدة مما إذا كان الذكاء الاصطناعي كخدمة مناسبًا لها أم لا. يمكن التخفيف من حالة عدم اليقين هذه من خلال البدء على نطاق صغير ثم التوسع لاحقًا مع زيادة المعرفة والثقة أو تغير متطلبات الشركة. للمساعدة في تسهيل إعداد AlaaS ، يقدم العديد من مقدمي خدماتهم خدماتهم بسعر ثابت. هذا يزيد من المرونة لأن العملاء أحرار في الدفع مقابل ما يستخدمونه ، وليس أكثر.
النظام الإيكولوجي نمو والتكامل. يتم دمج الأنظمة الأكثر قوة بشكل كامل ، ولكن يتم إعاقة التكامل عندما لا يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي إلا في مجموعة فرعية صغيرة من عمل عمليات. دخلت شركات مثل NVIDIA و Siemens في شراكة مع بائعي AlaaS للتغلب على التقنيات غير المتوافقة - مما يسمح لفرق المنتجات بزيادة التكامل والسرعة والكفاءة.
كيف يتم تسييل AIaaS؟
كما يوضح العالم نفسه ، يتم تحقيق الدخل من AIaaS في شكل اشتراك/ التوكيل الذي يتألف من إدارةوتشغيل ومراقبة نماذج الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي المستخدمة كأساس للخدمة المقدمة.
تخيل الحالة المحددة لشركة تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات التصنيع. ستعمل شركة AIaaS على تنظيف البيانات من العميل ، وتوصيل ذلك بنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لإنشاء التقارير والمراقبة ومهام سير العمل لتحسين العملية.
تخيل أيضًا حالة شركة توفر NLG (إنشاء لغة طبيعية أو أجيال نصية تلقائية باستخدام أحدث نماذج اللغة) ، والتي سيتم تشغيلها وتشغيلها أثناء حصول العميل على صفحات ناتجة أو تدفقات عمل ، مدفوعة في شكل تجنيب .
سيتطلب جزء من خدمات الذكاء الاصطناعي أيضًا الصيانة ، أو يمكن تنفيذ مشاريع تجريبية جديدة. في هذه الحالات ، يمكن أن تكون جزءًا من التوكيل أو يتم تحميلها بشكل منفصل على أساس الدفع حسب الاستهلاك MLOps.
تصف عمليات التعلم الآلي (MLOps) مجموعة من أفضل الممارسات التي تساعد بنجاح عمل تشغيل الذكاء الاصطناعي. وهو يتألف من المهارات وسير العمل والعمليات لإنشاء نماذج التعلم الآلي وتشغيلها وصيانتها لمساعدة العمليات التشغيلية المختلفة داخل المؤسسات.
الوجبات الرئيسية
يسمح الذكاء الاصطناعي كخدمة للشركات بدمج وظائف الذكاء الاصطناعي دون المعرفة أو الخبرة المطلوبة.
يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي كخدمة إلى أربع فئات متميزة: واجهات برمجة تطبيقات الحوسبة المعرفية والروبوتات والمساعدة الرقمية وأطر التعلم الآلي وخدمات التعلم الآلي المدارة بالكامل.
يقدم الذكاء الاصطناعي كخدمة عددًا من الفوائد للعملاء. AlaaS هي خدمة مرنة وقابلة للتطوير تعمل على تقليل تكاليف التشغيل وهي سهلة الاستخدام نسبيًا. مع عمل المزيد من المنظمات نحو التكامل الكامل ، ستصبح الخدمة نفسها أكثر كفاءة.
نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) هي أدوات ذكاء اصطناعي يمكنها قراءة النص وتلخيصه وترجمته. وهذا يمكنهم من التنبؤ بالكلمات وصياغة الجمل التي تعكس كيف يكتب البشر ويتحدثون.
الهندسة السريعة هي مفهوم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الذي يتضمن اكتشاف المدخلات التي تؤدي إلى نتائج مرغوبة أو مفيدة. مثل معظم العمليات ، تحدد جودة المدخلات جودة المخرجات في الهندسة السريعة. يزيد تصميم مطالبات فعالة من احتمالية أن يكون ملف نموذج سيعيد الرد المناسب والسياقي. تم تطويره بواسطة OpenAI ، CLIP (التدريب المسبق على اللغة المتباينة والصورة) نموذج هو مثال على نموذج يستخدم المطالبات لتصنيف الصور والتعليقات التوضيحية من أكثر من 400 مليون زوج من تسميات الصور.
AIOps هو تطبيق الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات. لقد أصبح مفيدًا بشكل خاص لتقنية المعلومات الحديثة إدارة في بيئات هجينة وموزعة وديناميكية. أصبحت AIOps مكونًا تشغيليًا رئيسيًا للمنظمات الرقمية الحديثة ، مبنية على البرامج والخوارزميات.
بدأت Agile كطريقة تطوير خفيفة الوزن مقارنةً بتطوير البرمجيات ذات الوزن الثقيل ، وهو النموذج الأساسي للعقود السابقة من تطوير البرمجيات. بحلول عام 2001 ، وُلد البيان الخاص بتطوير البرمجيات الرشيقة كمجموعة من المبادئ التي حددت النموذج الجديد لتطوير البرمجيات كتكرار مستمر. هذا من شأنه أن يؤثر أيضًا على طريقة العمل عمل.
مشروع رشيق إدارة (APM) هو ملف إستراتيجية يقسم المشاريع الكبيرة إلى مهام أصغر وأكثر قابلية للإدارة. في منهجية APM ، يتم إكمال كل مشروع في أقسام صغيرة - يشار إليها غالبًا باسم التكرارات. يتم إكمال كل تكرار وفقًا لدورة حياة المشروع ، بدءًا من المرحلة الأولية صمم والتقدم نحو الاختبار ثم ضمان الجودة.
النمذجة الرشيقة (AM) هي منهجية لنمذجة وتوثيق الأنظمة القائمة على البرامج. النمذجة الرشيقة أمر بالغ الأهمية للتسليم السريع والمستمر للبرنامج. إنها مجموعة من القيم والمبادئ والممارسات التي توجه نمذجة البرمجيات الفعالة وخفيفة الوزن.
Agile Business Analysis (AgileBA) هي شهادة في شكل توجيه وتدريب لـ عمل محللين يسعون للعمل في بيئات رشيقة. لدعم هذا التحول ، تساعد AgileBA أيضًا عمل يربط المحلل مشاريع Agile بمنظمة أوسع مهمة or إستراتيجية. للتأكد من أن المحللين لديهم المهارات والخبرات اللازمة ، تم تطوير شهادة AgileBA.
أعمال نموذجابتكار يدور حول زيادة نجاح منظمة بالمنتجات والتقنيات الحالية من خلال صياغة مقنعة اقتراح قيمة قادرة على دفع جديد نموذج الأعمال لتوسيع نطاق العملاء وخلق ميزة تنافسية دائمة. ويبدأ كل شيء من خلال إتقان العملاء الرئيسيين.
هذه عملية تتطلب حلقة تغذية مرتدة مستمرة لتطوير منتج ذي قيمة وبناء منتج قابل للتطبيق عملنموذج. مستمر ابتكار هي عقلية يتم فيها تصميم المنتجات والخدمات وتقديمها لضبطها حول مشكلة العملاء وليس الحل التقني لمؤسسيها.
A صمم Sprint هي عملية مثبتة لمدة خمسة أيام تكون فيها حرجة عمل يتم الرد على الأسئلة بشكل سريع صمم والنماذج الأولية ، مع التركيز على المستخدم النهائي. أ صمم يبدأ العدو بالتحدي الأسبوعي الذي يجب أن ينتهي بنموذج أولي ، واختباره في النهاية ، وبالتالي تم تعلم الدرس ليتم تكراره.
حدد تيم براون ، الرئيس التنفيذي لـ IDEO صمم التفكير على أنه "نهج محوره الإنسان ابتكار التي تستمد من مجموعة أدوات المصمم لدمج احتياجات الناس وإمكانيات التكنولوجيا ومتطلبات عمل نجاح." لذلك ، فإن الرغبة والجدوى والجدوى متوازنة لحل المشكلات الحرجة.
يشير DevOps إلى سلسلة من الممارسات التي يتم إجراؤها لأداء عمليات تطوير البرامج المؤتمتة. إنه اقتران لمصطلح "تطوير" و "عمليات" للتأكيد على كيفية تكامل الوظائف عبر فرق تكنولوجيا المعلومات. تعزز إستراتيجيات DevOps بناء المنتجات واختبارها ونشرها بسلاسة. ويهدف إلى سد الفجوة بين فرق التطوير والعمليات لتبسيط التطوير تمامًا.
يعد اكتشاف المنتج جزءًا مهمًا من المنهجيات الرشيقة ، حيث يتمثل هدفها في ضمان بناء المنتجات التي يحبها العملاء. يتضمن اكتشاف المنتج التعلم من خلال مجموعة من الأساليب ، بما في ذلك صمم التفكير والبدء الخالي من الهدر واختبار A / B على سبيل المثال لا الحصر. Dual Track Agile هي منهجية رشيقة تحتوي على مسارين منفصلين: مسار "الاكتشاف" ومسار "التسليم".
التطوير المدفوع بالميزات هو عملية برمجية براغماتية تتمحور حول العميل والهندسة المعمارية. التطوير المدفوع بالميزات (FDD) هو تطوير برمجيات رشيقة نموذج الذي ينظم سير العمل وفقًا للميزات التي يجب تطويرها بعد ذلك.
تم تطوير برمجة eXtreme في أواخر التسعينيات من قبل كين بيك ورون جيفريز وورد كننغهام. خلال هذا الوقت ، كان الثلاثي يعملون على نظام التعويض الشامل لشركة كرايسلر (C1990) للمساعدة في إدارة نظام كشوف مرتبات الشركة. برمجة eXtreme (XP) هي منهجية لتطوير البرمجيات. إنه مصمم لتحسين جودة البرامج وقدرة البرامج على التكيف مع احتياجات العملاء المتغيرة.
تم التفكير في منهجية Agile في المقام الأول لتطوير البرمجيات (وغيرها عمل كما تبنته التخصصات). التفكير الخالي من الهدر هو أسلوب لتحسين العملية حيث تعطي الفرق الأولوية لـ القيمة تدفقات لتحسينه بشكل مستمر. تنظر كلتا المنهجيتين إلى العميل باعتباره المحرك الرئيسي للتحسين وتقليل الفاقد. كلا المنهجيتين تنظر إلى التحسين على أنه شيء مستمر.
الشركة الناشئة هي شركة ذات تقنية عالية عمل التي تحاول إنشاء ملف نموذج الأعمال في الصناعات التي تعتمد على التكنولوجيا. عادة ما تتبع الشركة الناشئة منهجية بسيطة ، حيث تكون مستمرة ابتكار، مدفوعة بحلقات فيروسية مدمجة هي القاعدة. هكذا يقود نمو والبناء آثار الشبكة نتيجة لهذا إستراتيجية.
كانبان هو إطار للتصنيع الخالي من الهدر طورته تويوتا لأول مرة في أواخر الأربعينيات. إطار عمل كانبان هو وسيلة لتصور العمل وهو يتحرك من خلال تحديد الاختناقات المحتملة. يقوم بذلك من خلال عملية تسمى التصنيع في الوقت المناسب (JIT) لتحسين العمليات الهندسية ، وتسريع تصنيع المنتجات ، وتحسين الانتقال إلى السوق إستراتيجية.
تم تقديم RAD لأول مرة من قبل المؤلف والمستشار جيمس مارتن في عام 1991. أدرك مارتن ثم استفاد من قابلية البرمجيات اللانهائية للتطويع في تصميم نماذج التطوير. التطوير السريع للتطبيقات (RAD) هو منهجية تركز على التقديم السريع من خلال التغذية الراجعة المستمرة والتكرار المتكرر.
يساعد Scaled Agile Lean Development (ScaleD) الشركات على اكتشاف نهج متوازن للتحول السريع وأسئلة التوسع. نهج ScALed يساعد الشركات على الاستجابة بنجاح للتغيير. مستوحى من مزيج من القيم المرنة والمرنة ، يعتمد ScALed على الممارس ويمكن إكماله من خلال أطر وممارسات رشيقة مختلفة.
نموذج Spotify هو نهج مستقل لتوسيع نطاق رشاقة ، مع التركيز على التواصل الثقافي والمساءلة والجودة. سبوتيفي نموذج تم التعرف عليه لأول مرة في عام 2012 بعد Henrik Kniberg ، وأصدر Anders Ivarsson مستندًا تقنيًا يوضح بالتفصيل كيفية اقتراب شركة البث المباشر Spotify من المرونة. لذلك ، فإن Spotify نموذج يمثل تطورًا للرشاقة.
كما يوحي الاسم ، TDD هي تقنية تعتمد على الاختبار لتقديم برامج عالية الجودة بسرعة وبشكل مستدام. إنه نهج تكراري يعتمد على فكرة أنه يجب كتابة اختبار فاشل قبل كتابة أي رمز لميزة أو وظيفة. التطوير المستند إلى الاختبار (TDD) هو نهج لتطوير البرمجيات يعتمد على دورات تطوير قصيرة جدًا.
Timeboxing هي تقنية بسيطة لكنها قوية لإدارة الوقت لتحسين الإنتاجية. يصف Timeboxing عملية الجدولة الاستباقية لكتلة من الوقت لإنفاقها على مهمة في المستقبل. تم وصفه لأول مرة من قبل المؤلف جيمس مارتن في كتاب حول تطوير البرمجيات الرشيقة.
سكرم هي منهجية شارك في إنشائها كين شوابر وجيف ساذرلاند من أجل التعاون الجماعي الفعال في المنتجات المعقدة. تم التفكير في Scrum بشكل أساسي في مشاريع تطوير البرمجيات لتقديم قدرة برمجية جديدة كل 2-4 أسابيع. إنها مجموعة فرعية من Agile تُستخدم أيضًا في إدارة المشاريع لتحسين إنتاجية الشركات الناشئة.
تصف الأنماط المضادة لـ Scrum أي حل جذاب وسهل التنفيذ يؤدي في النهاية إلى تفاقم المشكلة. لذلك ، هذه هي الممارسة التي لا يجب اتباعها لمنع ظهور المشكلات. تتضمن بعض الأمثلة الكلاسيكية لأنماط مكافحة سكروم مالكي المنتجات الغائبين ، والتذاكر المعينة مسبقًا (جعل الأفراد يعملون في عزلة) ، وخصم الاستعادات (حيث لا تكون اجتماعات المراجعة مفيدة لإجراء تحسينات حقًا).
Scrum at Scale (Scrum @ Scale) هو إطار عمل تستخدمه فرق Scrum لمعالجة المشكلات المعقدة وتقديم منتجات عالية القيمة. تم إنشاء Scrum at Scale من خلال مشروع مشترك بين Scrum Alliance و Scrum Inc. وأشرف على المشروع المشترك Jeff Sutherland ، أحد مؤسسي Scrum وأحد المؤلفين الرئيسيين لـ Agile Manifesto.
Gennaro هو منشئ FourWeekMBAالتي وصلت إلى حوالي أربعة ملايين رجل أعمال ، من المديرين التنفيذيين والمستثمرين والمحللين ومديري المنتجات ورواد الأعمال الرقمية الطموحين في عام 2022 وحده | وهو أيضًا مدير المبيعات لتوسيع نطاق التكنولوجيا الفائقة في صناعة الذكاء الاصطناعي | في عام 2012 ، حصل جينارو على ماجستير في إدارة الأعمال الدولية مع التركيز على تمويل الشركات واستراتيجية الأعمال.
