ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) والذكاء الاصطناعي المُدار؟ مقارنة تحليلية لنموذجي تقديم الذكاء الاصطناعي

التعريف المفاهيمي والأسس المفاهيمية

أدى الانتشار المتزايد للذكاء الاصطناعي السحابي إلى تمايز نماذج الخدمات، التي غالبًا ما يُخلط بينها أو تُستخدم كمرادفات في الممارسة العملية. تُمثل خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) والذكاء الاصطناعي المُدار شكلين مُختلفين من توفير خدمات الذكاء الاصطناعي، يختلفان اختلافًا جوهريًا في نطاق خدماتهما، ونهج الجمهور المُستهدف، وتوزيع المسؤوليات التشغيلية.

يشير مصطلح "الذكاء الاصطناعي كخدمة" (AIaaS) إلى نموذج نشر تُتاح فيه وظائف الذكاء الاصطناعي كخدمات سحابية عبر واجهات برمجة التطبيقات. يقدم مزودو خدمات مثل Amazon Web Services وMicrosoft Azure وGoogle Cloud Platform أدوات ذكاء اصطناعي جاهزة للاستخدام من قِبل الشركات دون الحاجة إلى بنية تحتية خاصة بها. عادةً ما يتم التنفيذ التقني عبر واجهات برمجة تطبيقات REST أو مجموعات تطوير البرامج، مما يُتيح التكامل السريع مع بيئات التطبيقات الحالية.

من ناحية أخرى، يشمل الذكاء الاصطناعي المُدار حزمة خدمات أكثر شمولاً، حيث لا يقتصر دور المُزوّد ​​على توفير التكنولوجيا فحسب، بل يتحمل أيضًا المسؤولية الكاملة عن تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي ومراقبتها وإدارتها بشكل مستمر. يشمل هذا النهج إدارة بيانات التدريب وإصدارات النماذج، ومراقبة الأداء، وإدارة الأمان والامتثال، بالإضافة إلى التوسع والصيانة الآلية. يركز العميل بشكل أساسي على استخدام وظائف الذكاء الاصطناعي، بينما يُدير المُزوّد ​​حزمة الذكاء الاصطناعي بأكملها.

التداخل المفاهيمي بين النموذجين كبير. يمكن أن تشمل خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) مناهج الذكاء الاصطناعي المُدار، ولكن لا تُصنف جميع عروض الذكاء الاصطناعي كذكاء اصطناعي مُدار تلقائيًا. ينشأ هذا الاختلاف من مدى تحمل المُزود مسؤولية العمليات التشغيلية التي تتجاوز مجرد توفير الوظائف.

مناسب ل:

• هل ChatGPT من OpenAI وGoogle Gemini AIaaS – الذكاء الاصطناعي كخدمة؟

جذور مشتركة وأهداف متقاربة

على الرغم من اختلاف مفاهيمهما، يشترك كلٌّ من الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) والذكاء الاصطناعي المُدار في أوجه تشابه جوهرية تنبع من أصولهما المشتركة ومتطلبات السوق. ويعالج كلا نموذجي الخدمة التحدي الرئيسي المتمثل في أن بناء قدرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهما أمرٌ باهظ التكلفة ومعقد تقنيًا بالنسبة للعديد من المؤسسات.

يُمثل تعميم تقنيات الذكاء الاصطناعي هدفًا شاملًا يجمع بين النموذجين. تقليديًا، كانت تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة حكرًا على شركات التكنولوجيا الكبيرة التي تمتلك الموارد اللازمة. من ناحية أخرى، تُمكّن خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) والذكاء الاصطناعي المُدار الشركات المتوسطة الحجم والأقسام المتخصصة التي لا تمتلك فرقًا كبيرة لعلوم البيانات من استخدام وظائف الذكاء الاصطناعي بكفاءة.

يُعدّ تقليل وقت طرح المنتجات في السوق هدفًا شائعًا آخر. يُلغي كلا النهجين دورات التطوير الطويلة لنماذج الذكاء الاصطناعي، والتي قد تتراوح بين ستة أشهر وثمانية عشر شهرًا في حال التطوير الداخلي التقليدي. ومن خلال توفير نماذج وبنية تحتية مُعدّة مسبقًا، تُقلّص أوقات التنفيذ إلى أسابيع أو حتى أيام.

كما أن الترشيد الاقتصادي من خلال تحويل النفقات الرأسمالية إلى نفقات تشغيلية يربط بين النموذجين. تتجنب الشركات الاستثمارات الأولية الكبيرة في الأجهزة المتخصصة، مثل مجموعات وحدات معالجة الرسومات (GPU)، والتي قد تتراوح تكلفتها بين 50,000 و500,000 دولار أمريكي. وبدلاً من ذلك، تُحسب الفواتير بناءً على الاستخدام، مما يوفر مرونة مالية.

تُمكّن البنية التحتية السحابية، التي تُشكّل أساسًا تكنولوجيًا مشتركًا، كلا النموذجين من الاستفادة من موارد حوسبة قابلة للتطوير. تضمن هذه البنية التحتية تعديلات مرنة في السعة بما يتماشى مع المتطلبات المتغيرة، دون الحاجة إلى تكليف العملاء بشراء وصيانة الأجهزة المادية.

في نهاية المطاف، يهدف كلا النهجين إلى تقليل التعقيد التقني. تُخفي طبقات التجريد تفاصيل التنفيذ الأساسية، مما يسمح للمستخدمين بالتركيز على مشاكل العمل بدلاً من التعامل مع تفاصيل الخوارزمية.

مقارنة منهجية وفقًا لمعايير محددة

توزيع المسؤوليات ونطاق الخدمة

يُظهر توزيع المسؤولية بين المُزوّد ​​والعميل الفرق الجوهري بين النموذجين. ففي نموذج AIaaS، يتحمل المُزوّد ​​مسؤولية توفير البنية التحتية وواجهات برمجة التطبيقات (API)، بينما يبقى العميل مسؤولاً عن التهيئة واختيار النموذج وتصميم سير العمل والتكامل. يتطلب هذا التناغم خبرة فنية من جانب العميل، لا سيما فيما يتعلق بمعلمات النموذج وتحسين المعلمات الفائقة.

يُغيّر الذكاء الاصطناعي المُدار توزيع المسؤوليات هذا إلى حد كبير. إذ لا يتولى المُزوّد ​​البنية التحتية فحسب، بل يتولى أيضًا إدارة النماذج، والمراقبة المستمرة، وتحسين الأداء، والصيانة الاستباقية. ويكون العميل في المقام الأول مُستخدمًا لوظائف الذكاء الاصطناعي، دون الحاجة إلى التعامل مع التفاصيل التشغيلية. وغالبًا ما تشمل هذه المسؤولية الشاملة للخدمة أيضًا إدارة إصدارات النماذج، وجودة البيانات، ومتطلبات الامتثال.

الخبرة الفنية المطلوبة

يختلف مستوى الخبرة الفنية المطلوبة اختلافًا كبيرًا بين النموذجين. يتطلب نظام AIaaS من المستخدمين فهم واجهات البرمجة، ونمذجة البيانات، ومفاهيم التعلم الآلي الأساسية. أما المطورون، فيحتاجون إلى معرفة لغات البرمجة مثل بايثون وجافا أو حزم تطوير البرامج (SDKs) المقابلة لدمج نقاط نهاية واجهة برمجة التطبيقات (API) في التطبيقات. بالإضافة إلى ذلك، يتطلب نشر حلول AIaaS بفعالية مهارات في مجالات مثل معالجة البيانات مسبقًا، وهندسة الميزات، والتحقق من صحة النماذج.

يُخفّض الذكاء الاصطناعي المُدار هذه المتطلبات بشكل كبير. يشمل الجمهور المستهدف الأقسام ومستخدمي الأعمال الذين يرغبون في الاستفادة من وظائف الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى خبرة تقنية مُعمّقة. لا يُوفّر المُزوّد ​​التقنية فحسب، بل يُوفّر أيضًا الخبرة اللازمة لتشغيلها. هذا يُلغي إلى حد كبير الحاجة إلى علماء البيانات، أو مهندسي التعلم الآلي، أو مُختصّي DevOps داخل مؤسسة العميل.

المرونة والقدرة على التكيف

توفر خدمة AIaaS مرونة كبيرة في تكوين وتخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن للعملاء الاختيار من بين خوارزميات متنوعة، وتعديل المعلمات الفائقة، وتدريب النماذج على مجموعات بياناتهم الخاصة. تتيح هذه الحرية في التصميم حالات استخدام متخصصة للغاية، مصممة خصيصًا لتلبية متطلبات الأعمال المحددة.

من ناحية أخرى، يُعطي الذكاء الاصطناعي المُدار الأولوية للتوحيد القياسي على المرونة. يُقدم المُورِّدون حلولاً مُحسَّنة مُهيأة مسبقًا ومُصممة لحالات استخدام واسعة. وبينما يُعزز هذا سرعة التنفيذ، فإنه يُحدّ أيضًا من خيارات التخصيص. قد يكون تنفيذ متطلبات التخصيص المُعمّق صعبًا أو مُكلفًا، إذ قد يُخرجها عن نطاق الخدمات المُوحَّدة.

شفافية التكلفة ونماذج التسعير

يعتمد كلا النموذجين على هياكل تسعير قائمة على الاستخدام، ولكنهما يختلفان من حيث الشفافية والقدرة على التنبؤ. عادةً ما تتبع خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) نماذج الدفع مقابل الاستخدام، حيث تُحسب الفوترة بناءً على الموارد المُستهلكة فعليًا، مثل استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API)، أو وقت الحوسبة، أو حجم البيانات المُعالجة. يوفر هذا النظام المُفصّل شفافية عالية في التكلفة، ولكنه ينطوي على خطر حدوث ارتفاعات مفاجئة في التكلفة خلال فترات ذروة الاستخدام غير المُخطط لها.

يستخدم الذكاء الاصطناعي المُدار بشكل متزايد نماذج التسعير القائمة على الاشتراكات أو النتائج. توفر اتفاقيات الأسعار الثابتة أو الحزم المتدرجة إمكانية أكبر للتنبؤ بالتكاليف، ولكنها قد تؤدي إلى تخصيص غير فعال للموارد مع انخفاض معدل الاستخدام. تكتسب النماذج القائمة على النتائج، حيث ترتبط الأسعار بنتائج الأعمال المُحققة، زخمًا متزايدًا، حيث سترتفع نسبة اعتمادها من 18% إلى 30.9% بحلول عام 2025.

قابلية التوسع والأداء

تُعدّ قابلية التوسع ميزةً جوهريةً في كلا النموذجين، ولكنها تتجلى بشكل مختلف. تُمكّن خدمة AIaaS من تعديل الموارد ديناميكيًا وفقًا لتغيرات أحمال العمل. ويمكن للشركات زيادة سعة الحوسبة خلال فترات الذروة ثم تقليصها لتحسين التكاليف. تُناسب هذه المرونة بشكل خاص التطبيقات ذات أنماط الاستخدام غير المتوقعة أو الموسمية.

يُدمج الذكاء الاصطناعي المُدار تلقائيًا منطق التوسع في الخدمة. يُراقب المُزوّد ​​مقاييس الأداء باستمرار ويُعدّل الموارد استباقيًا دون الحاجة إلى تدخل العميل. يُلغي هذا الحاجة إلى التخطيط اليدوي للقدرة، ويُقلل من خطر تدهور الخدمة المرتبط بالأداء.

الأمن والامتثال

تتبع مسؤولية الأمن نماذج مختلفة. في خدمة AIaaS، يتولى المزود مسؤولية أمن البنية التحتية، بينما يبقى العميل مسؤولاً عن إجراءات أمن التطبيق، وضوابط الوصول، وتشفير البيانات. تتطلب هذه المسؤولية المشتركة فهماً شاملاً للأمن من جانب العميل.

عادةً ما يتولى مزودو خدمات الذكاء الاصطناعي المُدار مسؤوليات أمنية وامتثالية أكثر شمولاً. ويشمل ذلك المراقبة المستمرة للشذوذ، وعمليات إدارة التصحيحات الآلية، وتوثيق الامتثال للمتطلبات التنظيمية. ويمكن أن يُمثل هذا ميزة حاسمة للقطاعات الخاضعة لرقابة شديدة، مثل الخدمات المالية أو الرعاية الصحية.

التكامل في المناظر الطبيعية للنظام الحالي

تتطلب خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) تكاملاً فعالاً من العملاء. يتم ربط الأنظمة المؤسسية الحالية عبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، أو برمجيات الوسيطة، أو هياكل الخدمات المصغرة. قد تُشكل الأنظمة القديمة التي تفتقر إلى واجهات حديثة تحديات تكاملية كبيرة. يتطلب التكامل جهودًا لتطوير أنابيب البيانات، وآليات المصادقة، ومعالجة الأخطاء.

غالبًا ما يقدم مزودو خدمات الذكاء الاصطناعي المُدار دعمًا شاملًا للتكامل ضمن محفظة خدماتهم. قد يشمل ذلك توفير موصلات مُعدّة مسبقًا لأنظمة المؤسسات الشائعة، أو خدمات التكامل الاحترافية، أو فرق التكامل المُخصصة. يُقلل هذا الدعم بشكل كبير من وقت تحقيق القيمة ومخاطر التنفيذ.

بُعدٌ جديدٌ للتحول الرقمي مع "الذكاء الاصطناعي المُدار" - منصة وحلول B2B | استشارات Xpert - الصورة: Xpert.Digital

ستتعلم هنا كيف يمكن لشركتك تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة بسرعة وأمان وبدون حواجز دخول عالية.

منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة هي حلك الشامل والمريح للذكاء الاصطناعي. فبدلاً من التعامل مع التقنيات المعقدة والبنية التحتية المكلفة وعمليات التطوير الطويلة، ستحصل على حل جاهز مُصمم خصيصًا لتلبية احتياجاتك من شريك متخصص - غالبًا في غضون أيام قليلة.

الفوائد الرئيسية في لمحة:

⚡ تنفيذ سريع: من الفكرة إلى التطبيق العملي في أيام، لا أشهر. نقدم حلولاً عملية تُحقق قيمة فورية.

🔒 أقصى درجات أمان البيانات: بياناتك الحساسة تبقى معك. نضمن لك معالجة آمنة ومتوافقة مع القوانين دون مشاركة البيانات مع جهات خارجية.

💸 لا مخاطرة مالية: أنت تدفع فقط مقابل النتائج. يتم الاستغناء تمامًا عن الاستثمارات الأولية الكبيرة في الأجهزة أو البرامج أو الموظفين.

🎯 ركّز على عملك الأساسي: ركّز على ما تتقنه. نتولى جميع مراحل التنفيذ الفني، والتشغيل، والصيانة لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

📈 مواكب للمستقبل وقابل للتطوير: ينمو الذكاء الاصطناعي لديك معك. نضمن لك التحسين المستمر وقابلية التطوير، ونكيف النماذج بمرونة مع المتطلبات الجديدة.

المزيد عنها هنا:

• حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة - خدمات الذكاء الاصطناعي الصناعي: مفتاح القدرة التنافسية في قطاعات الخدمات والصناعة والهندسة الميكانيكية

المزايا المحددة لـ AIaaS

يوفر الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) مزايا فريدة تجعله الخيار الأمثل لملفات تعريف وحالات استخدام مؤسسية محددة. ومن أهم مزاياه حرية التصميم القصوى. ويمكن للمؤسسات ذات المتطلبات المتخصصة الاختيار من بين مجموعة واسعة من الخوارزميات والأطر وهياكل النماذج. تُمكّن هذه المرونة من تطوير حلول ذكاء اصطناعي متميزة للغاية تُحقق مزايا تنافسية دقيقة.

يتيح ضبط التكاليف من خلال الفوترة الدقيقة إدارة دقيقة للميزانية. تدفع المؤسسات فقط مقابل الموارد المستخدمة فعليًا، مما يُتيح وفورات كبيرة لأعباء العمل المتقطعة أو التجريبية. يُعدّ هيكل التكلفة هذا مناسبًا بشكل خاص للشركات الناشئة أو المشاريع التجريبية ذات الميزانيات المحدودة.

تُعدّ إمكانية الوصول إلى أحدث النماذج والتقنيات ميزة إضافية. يستثمر روّاد خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) مليارات الدولارات في أبحاث الذكاء الاصطناعي، ويُقدّمون الابتكارات الناتجة، مثل نماذج اللغات الكبيرة، والنماذج متعددة الوسائط، وخوارزميات الرؤية الحاسوبية المتخصصة، فورًا عبر منصاتهم. يستفيد العملاء من هذه الاستثمارات دون تكبّد نفقات بحثية خاصة بهم.

يُمثل تجنب الاحتكار من خلال واجهات برمجة التطبيقات الموحدة ميزة استراتيجية. يستخدم العديد من مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) تعريفات واجهات متوافقة على نطاق واسع، مما يُمكّن من الانتقال بين المزودين أو استراتيجيات السحابة الهجينة المتعددة. تُقلل هذه المرونة من مخاطر الاعتماد على الموردين، وتُحافظ على الخيارات الاستراتيجية.

تُمثل إمكانية التعلم التنظيمي الداخلي وبناء الكفاءات ميزةً طويلة الأمد. فمن خلال الاستخدام العملي لخدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS)، يُمكن للفرق تطوير خبراتها في مجال الذكاء الاصطناعي، وإجراء التجارب اللازمة، واكتساب خبرة قيّمة لمبادرات الذكاء الاصطناعي الاستراتيجية المستقبلية.

القيود والتحديات التي تواجه AIaaS

يرتبط تطبيق الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) بتحديات وقيود محددة تحد من ملاءمته لسياقات معينة. وتمثل الحاجة الملحة للخبرة التقنية عائقًا رئيسيًا. فالمؤسسات التي لا تمتلك علماء بيانات أو مهندسي تعلم آلي أو مطورين ذوي خبرة لا تستطيع الاستفادة بفعالية من قدرات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS). ويمثل توظيف هؤلاء المتخصصين تحديًا، حيث يتراوح متوسط ​​الرواتب السنوية بين 100,000 و300,000 دولار أمريكي.

تُعدّ حماية البيانات وأمنها أمرًا بالغ الأهمية في ظلّ خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS). يثير نقل بيانات الشركات الحساسة إلى موفري خدمات سحابية خارجيين تساؤلات حول مكان إقامة البيانات، والتحكم في الوصول إليها، والامتثال للوائح التنظيمية. تتطلب معالجة البيانات المتوافقة مع اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) مراجعة دقيقة لاتفاقيات معالجة البيانات وتدابير الأمن التقني.

يُمثل تعقيد التكامل في بيئات الأنظمة المتنوعة تحديًا تشغيليًا. تتطلب الأنظمة القديمة التي لا تحتوي على واجهات برمجة تطبيقات حديثة تطويرًا معقدًا للبرامج الوسيطة أو تحديثًا للنظام. يمكن أن تؤدي جهود التكامل هذه إلى زيادة أوقات التنفيذ بشكل كبير وتجاوز التكاليف المدرجة في الميزانية.

لا يزال خطر احتكار الموردين قائمًا رغم توحيد معايير واجهة برمجة التطبيقات (API). فالميزات الخاصة، أو تنسيقات البيانات المتخصصة، أو التحسينات الخاصة بالمنصة قد تُعقّد عملية الترحيل وتُنشئ تبعيات. وقد يتطلب التبديل بين الموردين جهودًا كبيرة في إعادة هندسة العمليات.

تُشكّل الشفافية المحدودة فيما يتعلق بسلوك النموذج وبيانات التدريب تحدياتٍ فيما يتعلق بمتطلبات قابلية التفسير. لا يُفصح العديد من مُزوّدي خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) بشكل كامل عن تفاصيل مجموعات بيانات التدريب، أو تطبيقات الخوارزميات، أو استراتيجيات تخفيف التحيز. وهذا يُمكن أن يُعقّد الامتثال التنظيمي في القطاعات شديدة التنظيم.

قد يحدث تفاوت في الأداء بسبب موارد البنية التحتية المشتركة. في البيئات متعددة المستأجرين، يتنافس عملاء مختلفون على سعة الحوسبة، مما قد يؤدي إلى أوقات استجابة غير متسقة. قد يُشكل هذا مشكلة للتطبيقات الحساسة لزمن الوصول.

نقاط القوة المميزة للذكاء الاصطناعي المُدار

يوفر الذكاء الاصطناعي المُدار مزايا محددة تجعله الخيار الأمثل لأنواع معينة من المؤسسات وسيناريوهات النشر. يُعدّ الاستغناء عن الخبرة المتخصصة في الذكاء الاصطناعي ميزة أساسية. ولا يزال بإمكان المؤسسات التي لا تمتلك فرقًا متخصصة في علوم البيانات الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، لأن مُزوّد ​​الخدمة يوفر الخبرة اللازمة. وهذا يُتيح الوصول إلى الذكاء الاصطناعي للمؤسسات من جميع الأحجام.

يُظهر الانخفاض الكبير في زمن تحقيق القيمة ميزةً رئيسيةً أخرى. فبينما قد تستغرق تطبيقات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) أسابيع أو أشهرًا للتكامل والتكوين، تُمكّن حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة من الاستخدام المُثمر خلال أيام. وتنتج هذه السرعة عن سير عمل مُعدّة مسبقًا، ونماذج مُحسّنة، ودعم شامل للتنفيذ.

تُمثل مجموعة الخدمات الشاملة، بما في ذلك المراقبة والتحسين المستمرين، ميزة تشغيلية. يراقب مقدمو الخدمات أداء النموذج استباقيًا، ويحددون أي تدهور ناتج عن انحراف البيانات، ويُؤتمتون عمليات إعادة التدريب. تضمن هذه الصيانة المستمرة أداءً ثابتًا دون تدخل العميل.

يُحقق تقليل المخاطر من خلال نماذج التسعير القائمة على النتائج فوائد مالية. فعندما يرتبط التعويض بنتائج الأعمال المُحققة، يتشارك مُقدمو الخدمات والعملاء مخاطر التنفيذ. وهذا يُحفز مُقدمي الخدمات على تقديم حلول فعّالة ويحمي العملاء من الاستثمار في تطبيقات غير فعّالة.

إن التركيز على الكفاءات الأساسية من خلال الاستعانة بمصادر خارجية للتعامل مع التعقيدات التقنية يُمكّن من تخصيص الموارد استراتيجيًا. ويمكن للمؤسسات التركيز على تطوير المنتجات، أو بناء علاقات مع العملاء، أو توسيع نطاق علامتها التجارية، مع تفويض عمليات الذكاء الاصطناعي إلى مزودين متخصصين.

يُقدّم الدعم الشامل للامتثال والأمن مزايا للقطاعات الخاضعة للتنظيم. يُطبّق مُزوّدو الذكاء الاصطناعي المُدار أطرًا أمنية، ويُجرون عمليات تدقيق، ويُقدّمون وثائق الامتثال، مما يُخفّف العبء عن فرق الامتثال الداخلية.

نقاط الضعف والقيود في الذكاء الاصطناعي المُدار

للذكاء الاصطناعي المُدار قيودٌ محددة تُقيّد ملاءمته لحالات استخدام وأنماط تنظيمية مُحددة. ويُعدّ ضعف القدرة على التكيف والمرونة عائقًا رئيسيًا. فالحلول المُعدّة مسبقًا لا تُلبّي جميع متطلبات الأعمال المُحدّدة، خاصةً في حالات الاستخدام شديدة التخصص أو المُبتكرة. وقد يكون التخصيص المُعمّق مُستحيلًا تقنيًا أو مُكلفًا للغاية.

يُظهر الاعتماد الكبير على الموردين مخاطر استراتيجية. تُفوّض المؤسسات وظائف حيوية لمُزوّدي خدمات خارجيين، فتُصبح معتمدةً على توافرهم وأسعارهم وقراراتهم الاستراتيجية. ويُمكن أن يُشكّل تغيير مُزوّدي الخدمات تحدياتٍ كبيرةً بسبب التطبيقات المُلكية.

قد يكون للتكاليف المرتفعة المحتملة على المدى الطويل آثار اقتصادية سلبية. فبينما قد تكون تكاليف التنفيذ على المدى القصير أقل، تتراكم رسوم الاشتراك مع مرور الوقت. أما بالنسبة للمؤسسات التي تشهد معدلات استخدام عالية باستمرار، فقد يكون التنفيذ الداخلي أكثر فعالية من حيث التكلفة على المدى الطويل.

تُشكّل محدودية الشفافية فيما يتعلق بالعمليات الأساسية تحدياتٍ لمتطلبات الحوكمة. غالبًا ما يفتقر العملاء إلى فهمٍ دقيقٍ لهياكل النماذج، أو أساليب التدريب، أو عمليات معالجة البيانات. وهذا قد يُخالف متطلبات قابلية التفسير في السياقات المُنظّمة.

ينطوي الاعتماد على اتفاقيات مستوى الخدمة مع مقدم الخدمة على مخاطر تشغيلية. فقد يؤثر انقطاع الخدمة، أو تدهور الأداء، أو الحوادث الأمنية في موقع مقدم الخدمة بشكل مباشر على عمليات العملاء. وتوفر اتفاقيات مستوى الخدمة تعويضًا ماليًا، لكنها لا تمنع الاضطرابات التشغيلية.

قد يؤدي الإفراط في استخدام الحزم الموحدة إلى استغلال غير فعال للموارد. قد تتضمن نماذج التسعير ذات المستوى الثابت وظائف لا يحتاجها عميل معين، ولكنه لا يزال مضطرًا لدفع ثمنها.

سيناريوهات التطبيق ومعايير القرار

ينبغي أن يستند الاختيار بين الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) والذكاء الاصطناعي المُدار إلى تحليل منهجي لعوامل خاصة بكل مؤسسة. يُعد الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) مناسبًا بشكل أساسي للمؤسسات ذات الخبرة التقنية القوية وفرق علوم البيانات القائمة. ويمكن للشركات التي توظف بالفعل مهندسي تعلم آلي (ML) أو علماء بيانات أو مطورين ذوي خبرة الاستفادة الكاملة من مرونة الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS).

تستفيد المؤسسات ذات حالات الاستخدام المتخصصة أو المبتكرة من مرونة خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS). فعندما تُولّد نماذج الذكاء الاصطناعي الملكية مزايا تنافسية متمايزة، تُمكّن هذه الخدمات من التخصيص اللازم. وتندرج عادةً المؤسسات التي تعتمد على البحث المكثف أو الشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا ضمن هذه الفئة.

تجد الشركات ذات أحمال العمل المتغيرة أو التجريبية حلولاً فعّالة من حيث التكلفة في خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS). يُعدّ نظام الدفع مقابل الاستخدام مناسبًا للمشاريع التجريبية، والتطبيقات الموسمية، وبيئات التطوير. ويمكن للمؤسسات تقييم مختلف النُهُج بكفاءة من حيث التكلفة قبل الاستثمار في حلول دائمة.

من ناحية أخرى، يُعدّ الذكاء الاصطناعي المُدار مناسبًا للمؤسسات التي تفتقر إلى خبرة متخصصة في الذكاء الاصطناعي. ويمكن للشركات متوسطة الحجم، أو الأقسام المتخصصة في الشركات الكبرى، أو المؤسسات خارج قطاع التكنولوجيا، استخدام وظائف الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى بناء كفاءاتها الخاصة.

تستفيد المؤسسات ذات حالات الاستخدام الموحدة من كفاءة الذكاء الاصطناعي المُدار. فعندما تُلبى المتطلبات بحلول مُعدّة مسبقًا، يُوفّر الذكاء الاصطناعي المُدار أسرع وقت لتحقيق القيمة. تشمل السيناريوهات الشائعة برامج الدردشة الآلية، ومعالجة المستندات، والصيانة التنبؤية، وتحليل المشاعر.

يمكن للصناعات الخاضعة لرقابة شديدة ومتطلبات امتثال صارمة الاستفادة من دعم شامل للذكاء الاصطناعي المُدار. عندما يوفر مُقدمو الخدمات أطر الامتثال، ومسارات التدقيق، والوثائق التنظيمية، فإن ذلك يُقلل من جهود الامتثال الداخلية.

تجد المؤسسات ذات موارد تكنولوجيا المعلومات المحدودة أو التي تُركز على أعمالها الأساسية مزايا استراتيجية في الذكاء الاصطناعي المُدار. فمن خلال تفويض مهام الذكاء الاصطناعي التشغيلية المعقدة، يُمكن تركيز الموارد المحدودة على الأنشطة ذات القيمة المضافة.

إطار الاختيار

يتطلب الاختيار بين الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) والذكاء الاصطناعي المُدار تقييمًا متعدد الأبعاد لعوامل خاصة بكل مؤسسة. يمثل كلا النموذجين نهجين صالحين لنشر الذكاء الاصطناعي السحابي، مع نقاط قوة ونقاط ضعف مميزة.

يوفر نظام الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) أقصى درجات المرونة والتحكم والقدرة على التكيف، ولكنه يتطلب خبرة تقنية واسعة ومشاركة إدارية فعّالة. ستجد المؤسسات التي لديها متطلبات متخصصة، أو خبرة قائمة في مجال الذكاء الاصطناعي، أو لديها هدف استراتيجي يتمثل في بناء القدرات، أن نظام الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) هو الحل الأمثل.

يُعطي الذكاء الاصطناعي المُدار الأولوية للسرعة والبساطة وشمولية مسؤولية الخدمة على حساب المرونة. وتستفيد من هذا النموذج المؤسسات التي تفتقر إلى الموارد المتخصصة، أو التي لديها متطلبات موحدة، أو ترغب في التركيز على الكفاءات الأساسية.

تزداد أهمية المناهج الهجينة. يمكن للمؤسسات استخدام الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) في حالات الاستخدام التجريبية أو المتخصصة للغاية، بينما يتم الحصول على وظائف موحدة من خلال الذكاء الاصطناعي المُدار. يُحسّن هذا المزيج المرونة والكفاءة.

يظل التقييم المستمر للقرار أمرًا بالغ الأهمية. يتطور نضج المؤسسة والموارد المتاحة ومتطلبات العمل بمرور الوقت. ما بدأ كتطبيق مُدار للذكاء الاصطناعي يمكن نقله إلى خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) مع ازدياد الخبرة الداخلية. وفي المقابل، يمكن تحويل برامج الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) التجريبية المُعتمدة بنجاح إلى خدمات ذكاء اصطناعي مُدارة موحدة.

الفكرة الأساسية هي أنه لا يوجد حلٌّ عالميٌّ متفوق. وينتج الخيار الأمثل عن تحليل دقيق لخصائص تنظيمية محددة، وأهداف استراتيجية، وأطر عمل تشغيلية. ويُمكّن كلا النموذجين من تطبيق الذكاء الاصطناعي بنجاح عند استخدامه بطريقة مناسبة للسياق.

☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية

☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!

Konrad Wolfenstein

سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الإستراتيجية الرقمية والرقمنة

☑️ توسيع عمليات البيع الدولية وتحسينها

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية B2B

☑️ رائدة تطوير الأعمال / التسويق / العلاقات العامة / المعارض التجارية

استفد من الخبرة الواسعة التي تقدمها Xpert.Digital في حزمة خدمات شاملة | البحث والتطوير، والواقع المعزز، والعلاقات العامة، وتحسين الرؤية الرقمية - الصورة: Xpert.Digital

تتمتع Xpert.Digital بمعرفة متعمقة بمختلف الصناعات. يتيح لنا ذلك تطوير استراتيجيات مصممة خصيصًا لتناسب متطلبات وتحديات قطاع السوق المحدد لديك. ومن خلال التحليل المستمر لاتجاهات السوق ومتابعة تطورات الصناعة، يمكننا التصرف ببصيرة وتقديم حلول مبتكرة. ومن خلال الجمع بين الخبرة والمعرفة، فإننا نولد قيمة مضافة ونمنح عملائنا ميزة تنافسية حاسمة.

المزيد عنها هنا:

• استخدم خبرة Xpert.Digital 5x في حزمة واحدة - بدءًا من 500 يورو شهريًا فقط