استعرضت مؤسسة جارتنر للأبحاث اليوم أبرز التنبؤات الخاصة بالذكاء الاصطناعي والتي قد نشهدها على المدى المنظور والمدى الطويل، منها تضاعف عدد مشاريع الذكاء الاصطناعي لديها خلال العام الجاري، إذ يعتزم 40% من هذه المؤسسات استكمال تنفيذ حلول تعتمد تقنيات الذكاء الاصطناعي مع نهاية العام 2020، وذلك
ونستعرض فيما يلي خمسة توقعات تتعلق بالتطوير السريع لأدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي وسبل النجاح في تطبيق هذه الحلول:
الذكاء الاصطناعي سيكون الدافع لقرارات البنى التحتية
ستظل تطبيقات الذكاء الاصطناعي تشكل العبء الأكبر على الأعمال، لتؤثر بشكل مباشر في القرارات المتعلقة بالبنية التحتية حتى العام 2023. فالإسراع في تطبيق مبادرات الذكاء الاصطناعي وإدخالها حيز التنفيذ يتطلب توفّر موارد خاصة في هذه البنى التحتية تجعلها قادرة على مواكبة هذا التطور الذي تشهده هذه التقنيات. إذ لابد لفرق تقنية المعلومات لدى هذه المشاريع التجارية من العمل على تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي بصورة دورية، بما يضمن تحقيق معدلات النجاح المطلوبة. وهذا ما قد يتضمن وضع معايير لتدفق البيانات أو دمج نماذج التعليم الآلي machine learning (ML) مع مصادر تدفق البيانات لتقديم تنبؤات فورية.
التعاون من أجل إدارة التطوّر المتزايد لتقنيات الذكاء الاصطناعي
تشكّل البيانات المعقّدة وإمكانية تحليلها أبرز التحديات التقنية التي تواجه تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل التعليم الآلي ML والشبكات العصبية العميقة DNN وبيئات إنترنت الأشياء IoT.
وسيتطلب النجاح في تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي ضمن بيئة عمل كهذه تعاوناً وثيقاً بين أقسام إدارة الأعمال وتقنية المعلومات، إذ لا بد من التخطيط المسبق والعمل على تقديم حلول جاهزة عندما تبرز الحاجة إليها – وهو ما تطلق عليه "جارتنر" مفهوم "إشغال البنية التحتية".
تقنيات تعليم آلي ML بسيطة تبدو مثالية أحيانا
سيستمر أكثر من 75% من المؤسسات اعتماد الشبكات العصبية العميقة DNN لحالات الاستخدام التي يمكن أن تستخدم فيها تقنيات التعليم الآلي البسيطة وحتى العام 2022. فقد نجح الذين سبقوا إلى تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في الاستفادة من بعض الحلول العملية التي تعتمد التعليم الآلي، بهدف تقديم قيمة إضافية للأعمال. وقد استخدمت هذه المشاريع المبكّرة تقنيات تعليم آلي تعتمد مبادئ الإحصاء التقليديّة، ولكن مع تطوّر هذه المؤسسات، ظهرت الحاجة إلى تقنيات أكثر تقدّما بإمكانيات تعلّم أوسع تساعد في تعزيز الأثر الذي تحدثه تقنيات الذكاء الاصطناعي. يمكنك الاطلاع على تطوّرات الذكاء الاصطناعي والتعرّف على الطيف الواسع من الخيارات الملائمة للتعامل مع متطلبات الأعمال. وعليك بتقديم الاختيار المبسطة على حساب الخيارات الأكثر تعقيدا وإن كانت شائعة.
مزودو خدمات حوسبة السحاب عنصر هام لاستراتيجية ناجحة
يمكن أن تسهم خيارات استراتيجية مثل واجهات برمجة التطبيقات API، وحاويات الحوسبة والحوسبة بدون خادم في تبسيط بعض العمليات المعقّدة لتطبيق حلول الذكاء الاصطناعي. وبحلول العام 2023، ستتضاعف تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد حوسبة السحاب إلى خمسة أضعاف ما كانت عليه في العام 2019، مما سيجعل منها إحدى أبرز تطبيقات حوسبة السحاب. كما ستعمل حاويات الحوسبة والحوسبة بدون خادم على تمكين نماذج التعليم الآلي من العمل كوظائف مستقلة، مما يتيح خفض التكاليف والحدّ من الإنفاق.
ويبدو نموذج البرمجة بدون خادم خيارا جذابا في بيئات حوسبة السحاب العامة بالنظر إلى قابلية التوسّع السريع لديها، لكن يجدر بمدراء تقنية المعلومات تحديد مشاريع التعليم الآلي الحالية، والتي يمكن أن تستفيد من قدرات الحوسبة الجديدة هذه.
اعتماد أتمتة معزّزة للذكاء الاصطناعي تتجاوز حدود المظهر فقط
مع تزايد كم المعلومات التي تحتاج المؤسسات للتعامل معها، يزداد أيضا عدد الإنذارات الزائفة التي ينتج عنها إعادة ترتيب الأوليات بصورة غير فاعلة. وغالبا ما تتباين الاهتمامات بين أقسام تقنية المعلومات وإدارة الأعمال عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي، وهو ما لا يساعد في إيجاد الحلول الفعّالة.
وقال شيراج ديكيت، كبير المحللين لدى جارتنر: "بالاعتماد على الأتمتة المعززة، بإمكان فرق تقنية المعلومات اكتساب مهارات الذكاء الاصطناعي بصورة أفضل، وتقديم أنفسهم بصفتهم شركاء يمكن لباقي أقسام المؤسسات الاعتماد عليهم. في الواقع، سيستخدم قرابة 40% من فرق البنى التحتية والعمليات الأتمتة المعززة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاع المشاريع الكبرى بحلول العام 2023، وهو ما سيسهم في تعزيز إنتاجية تقنية المعلومات وإكسابها مزيدا من المرونة وإمكانية التوسع".
