كيف تختار الشركات إستراتيجية الذكاء الإصطناعي المناسبة؟

186

من الضروري وجود استراتيجية للذكاء الإصطناعي قبل التخطيط لنشر التكنولوجيا في منظمة ما. مع تزايد الحاجة إلى تكنولوجيات جديدة ومتقدمة مثل الذكاء الإصطناعي, تقوم الشركات الناشئة في مختلف المجالات على حد سواء ببذل المزيد من الإستثمارات لإستغلال قوة الذكاء الاصطناعي.

لتعزيز الميزة التنافسية وإجراء أعمالهم بشكل أفضل, تقوم منظمات مختلفة بتفعيل آليات الذكاء الإصطناعي في عملهم. ولكن قبل اعتماد الذكاء الإصطناعي بشكل كامل, يجب على المنظمات تطوير إستراتيجية الذكاء الإصطناعي الصحيحة والمناسبة, التي تضمن أن العمليات التي تتم و أن القوى العاملة في مكانها الصحيح. في حين أن بعض المنظمات الرئيسية قد وضعت بالفعل استراتيجية لإستغلال الذكاء الإصطناعي, فإن أكثر من 50٪ من المنظمات لا تزال تكافح من أجل إختيار الإستراتيجية الفعالة للذكاء الإصطناعي. لا يوجد أحد ينكر حقيقة أن معظم الرؤساء التنفيذيين, ووكالات التشغيل, وقادة الأعمال الآخرين يجدون صعوبة في خلق استراتيجية ذكاء إصطناعي بسهولة تتكيف مع منظماتهم, لقد أدرك قادة الأعمال أن الذكاء الإصطناعي لديه القدرة على تحسين فعالية الأعمال الخاصة بهم بشكل كبير. ومن ثم لإستغلال هذه الفرصة لتعزيز إنتاجيتهم, يجب على قادة الأعمال اتباع أي من الأساليب المذكورة أدناه. ستساعد هذه الأساليب قادة تكنولوجيا المعلومات على فهم التعاون بين البيانات والتقنية في مجال

1.نهج معتمد علي البيانات

ينطوي النهج المعتمد على البيانات على إستخدام بيانات موجودة ومتوفرة لإستغلال الفرص التي تم تحديدها بالفعل بالنسبة للذكاء الإصطناعي لعرض قدراته. يتوفر لدى القادة التقنيين ورجال الأعمال استراتيجية جيدة لإدارة البيانات وتحليلها حتى تصبح مهيئة للاستخدام المناسب ويمكن بالتالي تحديد الفرص المناسبة للإستثمار. كما يوحي الاسم, فإن هذا النهج يركز على البيانات وليس على التكنولوجيا.


2. نهج التكنولوجيا المركزية

ينطوي النهج المرتكز على التكنولوجيا على تحديد فرص معينة و إستغلال الذكاء الإصطناعي في أي مؤسسة مثل التي لا تتطلب تجميع بيانات عالية الجودة. على سبيل المثال,  يستخدم قطاع الرعاية الصحية النهج المرتكز على التكنولوجيا لتحديد الخلايا السرطانية في صور الفحص الطبي. في هذا المثال يكفي فقط بعض البيانات لتدريب نظام الذكاء الإصطناعي للعمل بكفاءة عالية.


3. نهج المرتكز حول البيانات والتكنولوجيا المركزية

في بعض الأحيان, من الصعب للغاية تحديد أي من النهجين أعلاه سيعملان بشكل أفضل. في مثل هذه الحالات, فإن دمج كل من النهجين سيعطي أفضل النتائج, مما يمكن الشركات من إتباع النهج حسب حاجتها. على سبيل المثال, يمكن للشركات التي جمعت بيانات صحيحة كافية, ولديها إستراتيجية جيدة لإدارة البيانات داخل الشركة لتطبيق معين في مجال الذكاء الإصطناعي, إتباع النهج المرتكز على البيانات وتدريب عمالها وفقًا لذلك. وفي الوقت نفسه إذا كانت الشركات تفتقر إلى بيانات جيدة لأي تطبيق محدد من تطبيقات الذكاء الإصطناعي, فينبغي عليها تطوير نهج مرتكز على التكنولوجيا لتنقية البيانات الأولية وغير المهيكلة لتصبح مجموعة بيانات ذات معنى, بإستخدام الأدوات والتكنولوجيات المتاحة في الخارج. بمساعدة البنية التحتية المناسبة و ونهج التنفيذ, يمكن للمدراء التنفيذيين إنشاء إستراتيجية فعالة للذكاء الإصطناعي.

تمت ترجمة المقال الأصلي والموجود بالرابط أدناه

https://www.bbntimes.com/en/technology/3-different-approaches-to-the-right-artificial-intelligence-strategy

 

تعليقات