ينتقل الذكاء الاصطناعي بسرعة من حالات الاختبار إلى التطبيق في العالم الحقيقي مثل وكلاء المعرفة الداخلية وروبوتات خدمة العملاء، ويتوقع تقرير صادر عن شركة برايس ووترهاوس كوبرز أن يشهد عام 2025 نموًا هائلاً في مجال الذكاء الاصطناعي .
مع تسارع المؤسسات إلى تبني ثورة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، تواجه العديد من المشكلات على المستويات التقنية والتشغيلية والتنظيمية. وعلى الرغم من جهود قيادة الذكاء الاصطناعي في المؤسسات لوضع استراتيجيات للانتقال إلى عصر جديد من الذكاء الاصطناعي، يبقى سؤالان حاسمان مطروحين:
- كيف يمكنك استخلاص القيمة بسرعة من بياناتك غير المهيكلة والمهيكلة من خلال الذكاء الاصطناعي لتحقيق ميزة تنافسية؟
- وكيف يمكن توسيع نطاق تبني الذكاء الاصطناعي مع ضمان الأمن والخصوصية والامتثال؟
يشمل قادة الذكاء الاصطناعي في المؤسسات، المسؤولون عن قيادة استراتيجيات الذكاء الاصطناعي، كبار مسؤولي الذكاء الاصطناعي، وكبار مسؤولي البيانات والتحليلات، وكبار مسؤولي التكنولوجيا، وكبار مسؤولي المعلومات. ويواجه هؤلاء القادة، ولا سيما كبار مسؤولي الذكاء الاصطناعي، ضغوطًا هائلة لتقديم ابتكارات الذكاء الاصطناعي بسرعة. تستكشف هذه المدونة التحديات الرئيسية التي يواجهونها وكيف يمكن لشركة Gencore AI المساعدة في التغلب عليها.
مشهد تحديات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات
يشير تقرير صادر عن مجموعة بوسطن الاستشارية (BCG) إلى أن 74% من الشركات تواجه صعوبة في تحقيق قيمة مضافة وتوسيع نطاقها من خلال تبني الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة. ويتطلب تطبيق الذكاء الاصطناعي بنجاح معالجة عدد من التحديات المترابطة عبر مختلف المستويات التنظيمية. لنبدأ بالمستخدمين النهائيين.
توقعات المستخدم النهائي
يتوقع المستخدمون النهائيون بشكل متزايد الحصول على إجابات مُخصصة من وكلاء المعرفة في المؤسسة مع توثيق واضح للمصادر. إضافةً إلى ذلك، يرغبون في حماية قوية للبيانات التي يشاركونها. من الناحية الاستراتيجية، يتجلى ذلك في المخاوف الثلاثة الحاسمة التالية.
- يجب أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية على دراية كاملة بالأذونات، وأن تحترم الحقوق القائمة على مستوى المستخدم.
- ذكي data quality يجب أن تكون الضوابط وإعادة ترتيب الاسترجاع متعدد المراحل ومراقبة الاستجابة المتوافقة مع السياسات موجودة في نقاط مختلفة لضمان دقة الاستجابة.
- يجب توفير تجربة مستخدم نهائية سلسة وبديهية من خلال تطبيقات المراسلة الموثوقة، أو الأدوات القابلة للتضمين، أو بوابات الويب، أو واجهات برمجة التطبيقات (APIs).
متطلبات فريق تنفيذ الذكاء الاصطناعي
يُتوقع من فريق تطبيق الذكاء الاصطناعي دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية بسرعة في النظام البيئي الحالي. كما يُتوقع منه التعامل مع التوسع السريع، وتوفير مراقبة أمنية مستمرة، وضمان حوكمة فعّالة. ولتحقيق هذه المتطلبات، يجب أن تُعطي عملية اختيار الأدوات الأولوية للقدرات الرئيسية الثلاث التالية.
- انشر وكلاء المعرفة المؤسسية بسرعة باستخدام وحدات بناء الذكاء الاصطناعي المعيارية والقابلة لإعادة الاستخدام.
- قم بالمزامنة بسهولة مع البيانات وعناصر التحكم الخاصة من مئات أنظمة البيانات.
- واجهة برمجية مرنة تعتمد على واجهة برمجة التطبيقات (API) وبدون كتابة أكواد، لتسهيل عملية الإعداد.
مخاوف فريق الأمن
يجب على متخصصي الأمن حماية البيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية من الاختراقات والهجمات الخبيثة والوصول غير المصرح به، مع ضمان الامتثال للوائح المتغيرة باستمرار. ولضمان سلامة أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية بشكل كامل، يجب على فريق أمن الذكاء الاصطناعي التركيز على أربعة مجالات رئيسية.
- إنفاذ حقوق المستخدم، وضوابط البيانات الحساسة، ومراجعة وصول المستخدم إلى البيانات عبر المطالبات.
- ضوابط أمن البيانات والخصوصية على مستوى استيعاب البيانات واستهلاك المستخدم.
- المصدر الكامل، وسلسلة النسب، ورؤية تدفق البيانات لكل ملف، وكائن بيانات، والضوابط المطبقة.
- تطبيق معايير OWASP Top 10 لأنظمة إدارة التعلم والامتثال لجميع أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية.
