قلما شهد العالم في السنوات الأخيرة تأثيراً عميقاً كتأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي. فقد بشّر به رواد التكنولوجيا باعتباره المرحلة التالية من الثورة الصناعية. وبطريقة ما، فقد حقق الذكاء الاصطناعي التوليدي، بل وربما تجاوز، التوقعات الأولية، حيث تستخدمه اليوم أكثر من 65% من المؤسسات بانتظام في عملياتها. ويستمر هذا الرقم في الارتفاع، إذ كشفت شركة غارتنر أن الإنفاق العالمي على الذكاء الاصطناعي التوليدي تجاوز 600 مليار دولار أمريكي في عام 2025. ولم تعد الشركات تكتفي بتجربة الذكاء الاصطناعي التوليدي، بل تستثمر فيه بكثافة كجزء استراتيجي من عملياتها على المدى القصير والمتوسط والطويل، مما يؤدي إلى ظهور الذكاء الاصطناعي المؤسسي.
وجدت الشركات في الذكاء الاصطناعي العام (GenAI) رصيدًا قيّمًا نظرًا لتنوع تطبيقاته، مما أدى إلى تحقيق مكاسب إنتاجية ملحوظة. في الوقت نفسه، يتعين على الشركات أيضًا توخي الحذر بشأن أسئلة جوهرية مثل: ما البيانات المستخدمة؟ من لديه حق الوصول إليها؟ هل يمكننا الوثوق بالنتائج؟ كيف نديرها على نطاق واسع؟ هنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي المؤسسي . صُمم الذكاء الاصطناعي المؤسسي لدعم اتخاذ القرارات المنظمة وتحقيق تأثير تشغيلي ملموس للشركات، مثل دعم حالات استخدام ككشف الاحتيال، والتنبؤ، وتحليل بيانات العملاء، ومراقبة الامتثال، والأتمتة عبر الأنظمة الأساسية.
السؤال التالي بسيط إلى حد ما: ما هي الاختلافات تحديداً بين الذكاء الاصطناعي المؤسسي والذكاء الاصطناعي التوليدي؟ إن فهم هذا الاختلاف هو ما يساعد المؤسسات على الاستثمار بذكاء أكبر، والتنفيذ بشكل أسرع، وتقليل المخاطر على مستوى المؤسسة بأكملها.
تابع القراءة لمعرفة المزيد.
لماذا الذكاء الاصطناعي التوليدي مقابل الذكاء الاصطناعي المؤسسي؟
لماذا توجد هذه المقارنة أو التباين تحديدًا، أو الأهم من ذلك، لماذا هي موجودة أصلًا؟ غالبًا ما يُناقش الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي المؤسسي كما لو كانا مصطلحين مترادفين في سياق الأعمال. مع ذلك، عمليًا، يخدم كل منهما أغراضًا مختلفة ويطرح مخاطر متباينة تحتاج المؤسسات إلى تقييمها ودراستها بشكل منفصل.
صُممت تقنيات الذكاء الاصطناعي العام (GenAI) في المقام الأول للإبداع، حيث تُنشئ النصوص والبرمجيات والصور والملخصات والردود التفاعلية على الاستفسارات. كما أنها تُعزز السرعة والإنتاجية في جميع تطبيقاتها تقريبًا. من ناحية أخرى، صُممت تقنيات الذكاء الاصطناعي المؤسسي (Enterprise AI) للتشغيل، حيث تُدمج في سير العمليات الحيوية مثل التنبؤ، وكشف الاحتيال، ومراقبة المخاطر، والأتمتة التشغيلية. علاوة على ذلك، عادةً ما تُدمج هذه التقنيات عبر أنظمة وفرق متعددة.
هذا الاختلاف الذي يبدو طفيفًا بالغ الأهمية، لأنه من منظور تنظيمي، تتغير المتطلبات بشكل جذري بمجرد انتقال الذكاء الاصطناعي من مرحلة التجريب إلى مرحلة الإنتاج. يُعدّ تبني الذكاء الاصطناعي العام في المؤسسات أمرًا بسيطًا نسبيًا، إذ يمكن أن يقتصر على مساعد دردشة آلي. مع ذلك، يتطلب توسيع نطاقه في جميع أنحاء المؤسسات أداءً أفضل وأكثر تخصيصًا للنماذج. والأهم من ذلك، أنه يتطلب حوكمة البيانات، وضوابط الوصول، وإجراءات الامتثال، وترتيبات الشفافية، والمراقبة المستمرة.
بدون وجود بعض هذه الجوانب المذكورة أعلاه، ستخاطر المنظمات بكشف المعلومات الحساسة، وإنتاج مخرجات غير موثوقة، ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي التي لا تفي بالسياسات الداخلية والتوقعات التنظيمية.
تُسهّل تقنيات الذكاء الاصطناعي المؤسسي الابتكار الذي يقدمه الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي من خلال ضمان استدامته وأمانه، وقبل كل شيء، قابليته للتوسع.
إن فهم أين ينتهي اعتماد المؤسسة على الذكاء الاصطناعي العام وأين تبدأ الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي المؤسسي يمكن أن يساعد صناع القرار على تقييم خياراتهم المتعلقة بالاستثمار والهندسة المعمارية والحوكمة بشكل أكثر دقة مع ضمان أن يقدم الذكاء الاصطناعي أقصى قيمة دون تعريض المؤسسة لأي مخاطر.
الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي المؤسسي
فيما يلي بعض الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي المؤسسي:
منطقة
|
الذكاء الاصطناعي التوليدي
|
الذكاء الاصطناعي للمؤسسات
|
| الهدف الرئيسي |
إنشاء محتوى جديد |
يعمل على تحسين القرارات والعمليات التجارية |
| حالات الاستخدام النموذجية |
روبوتات الدردشة، والمساعدون الشخصيون، وتوليد المحتوى، والمساعدة المعرفية |
التنبؤ، كشف الاحتيال، الأتمتة، مراقبة المخاطر |
| تبعية البيانات |
غالباً ما يعتمد على مجموعات بيانات كبيرة وواسعة النطاق وموجهات |
يعتمد على مصادر بيانات المؤسسة الموثوقة وعمليات تكامل الأنظمة |
| نوع الإخراج |
إجابات مفتوحة واحتمالية |
نتائج منظمة وقابلة للقياس مرتبطة بمؤشرات الأداء الرئيسية |
| متطلبات العمل |
السرعة وسهولة الاستخدام لزيادة الإنتاجية |
الحوكمة، والامتثال، والأمن، وقابلية التوسع |
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي والمؤسسي
تُطبّق معظم المؤسسات الذكاء الاصطناعي العام وحلول المؤسسات جنباً إلى جنب. وفيما يلي شرح موجز لكيفية عمل كل منهما.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي العام
يعتمد الذكاء الاصطناعي العام على نماذج أساسية، مثل نماذج التعلم الموجه باللغات، والتي تُدرَّب عادةً على مجموعات بيانات مفصلة للغاية. وهذا يمكّنها من تعلّم الأنماط في اللغة، والبرمجيات، والصور، والصوت، والفيديو. ثم تستخدم هذه الأنماط لإنشاء محتوى جديد، مما يجعلها مفيدة للغاية في معظم مهام الموظفين، مثل صياغة المحتوى، وتلخيص المستندات، وإنشاء البرمجيات، وتوفير تجارب تفاعلية.
مع ذلك، تعتمد استجابات الذكاء الاصطناعي العام في الغالب على الاحتمالات، لا على اليقين. وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي العام قد يُنتج استجابات تبدو سليمة ظاهريًا، لكنها ليست دقيقة ولا تستند إلى حقائق. لذا، ولضمان عدم تسبب استخدام الذكاء الاصطناعي العام في عواقب وخيمة، تُوظّف المؤسسات استخدامه مع أنظمة الاسترجاع، وضوابط السلامة، وأطر الحوكمة لضمان استخدامه بمسؤولية في بيئات العمل .
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في المؤسسات
يتم تطوير الذكاء الاصطناعي المؤسسي من خلال دمج نماذج التعلم الآلي وتقنيات التحليل، مع تدريبه على بيانات الأعمال المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة. علاوة على ذلك، وبدلاً من مجرد توليد محتوى جديد، يركز الذكاء الاصطناعي المؤسسي بشكل أكبر على التنبؤات والتصنيفات والتوصيات، مثل كشف الاحتيال، والتنبؤ بالطلب، وتحديد أنماط المخاطر، أو تحسين سير العمليات التشغيلية. لهذا السبب، يُعد الذكاء الاصطناعي المؤسسي جزءًا أساسيًا من معظم أنظمة المؤسسات الحديثة، مثل أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)، وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، ومنصات إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM)، ومستودعات البيانات.
يأتي نشر الذكاء الاصطناعي المؤسسي مصحوبًا بأهداف أداء واضحة، ويرتبط بنتائج قابلة للقياس. وتشمل هذه الأهداف عتبات الدقة، وإمكانية التدقيق، وتحليلات الموثوقية. ونظرًا لأن أي نشر للذكاء الاصطناعي المؤسسي يؤثر بشكل مباشر على كل من نتائج الأعمال والقرارات، فإن الذكاء الاصطناعي المؤسسي يتطلب تكاملًا قويًا. data quality الضوابط والمراقبة والحوكمة لضمان بقاء النتائج على قدم المساواة مع توقعات المنظمة والتزامات الامتثال.
كيف Securiti يساعد
مع تسارع الشركات في استخدام كل من الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي المؤسسي، فإنها غالباً ما تكتشف فجوة متزايدة بين "تبني الذكاء الاصطناعي" و"الاستعداد للذكاء الاصطناعي"، حيث تسير جهودها نحو الابتكار بشكل أسرع من الأمن والامتثال والتحكم.
ومع انتشار لوائح الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم، لا يمكن للشركات تحمل اتباع نهج رد الفعل لضمان عدم تعرض استخدامها للذكاء الاصطناعي لخطر عدم الامتثال.
هذا هو المكان Securiti يمكن أن يساعد.
Securiti يُعدّ Gencore AI حلاً شاملاً لبناء أنظمة GenAI آمنة وعالية الجودة للمؤسسات. يتألف هذا الحل المؤسسي من عدة مكونات يمكن استخدامها مجتمعةً لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي مؤسسية آمنة ومتكاملة، ولمعالجة متطلبات وتحديات أمن بيانات الذكاء الاصطناعي في مختلف حالات الاستخدام.
وهذا يتيح نظام ذكاء اصطناعي مؤسسي فعال للغاية ولكنه مبسط من خلال ضوابط بيانات شاملة وآليات حوكمة تعمل على التخفيف من جميع المخاطر التي يمكن تحديدها بشكل استباقي.
ويمكن استكماله بشكل أكبر بـ DSPM ، مما يوفر للمؤسسات اكتشافًا وتصنيفًا وتقييمًا ذكيًا للمخاطر، مما يمثل تحولًا كبيرًا من نهج أمن البيانات التفاعلي إلى إدارة أمن البيانات الاستباقية المناسبة لسياق الذكاء الاصطناعي، مع ضمان قدرة المؤسسة على مواصلة الاستفادة من موارد بياناتها إلى أقصى حد ممكن دون التضحية بالأداء أو الفعالية.
اطلب عرضًا تجريبيًا اليوم لمعرفة المزيد حول كيفية Securiti يمكن أن تساعد مؤسستك على تجاوز تعقيدات ضمان التوازن المثالي بين استخدام الذكاء الاصطناعي والامتثال التنظيمي.
أسئلة شائعة حول الذكاء الاصطناعي العام مقابل الذكاء الاصطناعي المؤسسي
فيما يلي بعض الأسئلة الأكثر شيوعًا المتعلقة بالمقارنة بين الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي المؤسسي:
