منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة كبديل استراتيجي للشركات الأوروبية

منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة مقارنة بالبدائل

يعد اختيار المنصة المناسبة لتطوير وتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) قرارًا استراتيجيًا ذي عواقب بعيدة. تواجه الشركات الاختيار بين عروض الفائض الكبير ، وحلول تم تطويرها داخليًا تمامًا وما يسمى بمنصات الذكاء الاصطناعى المستقلة. من أجل أن تكون قادرًا على اتخاذ قرار جيد ، يعد تحديدًا واضحًا لهذه الأساليب أمرًا ضروريًا.

مناسب ل:

• دمج الذكاء الاصطناعى لمنصة AI المستقلة وعلى مستوى المصدر لجميع مسائل الشركة

توصيف منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة (بما في ذلك مفاهيم الذكاء الاصطناعي السيادي/الخاص)

عادة ما يتم توفير منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة من قبل مقدمي الخدمات الذين يتصرفون خارج النظام الإيكولوجي المهيمن لفرط الفصح مثل Amazon Web Services (AWS) و Microsoft Azure و Google Cloud Platform (GCP). غالبًا ما ينصب تركيزهم على توفير مهارات محددة لتطوير ونشر وإدارة نماذج التعلم الآلي (ML) ، حيث يمكن التأكيد على جوانب مثل التحكم في البيانات أو القدرة على التكيف أو تكامل الصناعة الرأسية أكثر. ومع ذلك ، يمكن تشغيل هذه المنصات على البنية التحتية السحابية الخاصة ، أو المحلية ، أو ، في بعض الحالات ، أيضًا على البنية التحتية لفرط الفصح ، ولكنها توفر طبقة مميزة للإدارة والتحكم.

المفهوم المركزي مهم بشكل خاص في السياق الأوروبي وغالبًا ما يرتبط بمنصات مستقلة هو "الذكاء الاصطناعي السيادي". يؤكد هذا المصطلح على الحاجة إلى التحكم في البيانات والتكنولوجيا. أنظمة ARVATO ، على سبيل المثال ، تميز بين "AI العام" (مماثلة لنهج الفطريات التي يحتمل أن تستخدم مدخلات المستخدم للتدريب) و "الذكاء الاصطناعي السيادي". يمكن التمييز بين الذكاء الاصطناعي السيادي:

• الذكاء الاصطناعي المحدد ذاتيا: هذه حلول إلزامية يمكن تشغيلها على البنية التحتية الفائقة ، ولكن مع حدود بيانات الاتحاد الأوروبي المضمونة ("حدود بيانات الاتحاد الأوروبي") أو في عملية الاتحاد الأوروبي الخالصة. غالبًا ما يبنون على نماذج اللغة الكبيرة العامة (LLMs) التي يتم ضبطها جيدًا لأغراض محددة ("ضبطها"). يبحث هذا النهج عن حل وسط بين مهارات الذكاء الاصطناعي الحديث والتحكم اللازم في البيانات.
• الذكاء الاصطناعي ذاتي الاكتفاء الذاتي: يمثل هذا المستوى أقصى تحكم. يتم تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعى محليًا ، دون تبعيات من أطراف ثالثة ، ويتم تدريبهم على أساس بياناتها الخاصة. غالبًا ما تكون متخصصة للغاية في مهمة معينة. يزيد هذا الكفاءة الذاتية إلى الحد الأقصى من التحكم ، ولكن يمكن أن يكون على حساب الأداء العام أو عرض قابلية التطبيق.

على النقيض من فرط الفصح ، والتي تهدف إلى العرض ، تركز محافظ الخدمات الأفقية ، أو تركز المنصات المستقلة بشكل متكرر على منافذ محددة ، أو توفر أدوات متخصصة أو حلول رأسية أو موضعها بشكل صريح من خلال خصائص مثل حماية البيانات والتحكم في البيانات كوعود من الفوائد الأساسية. LocalMind ، على سبيل المثال ، يعلن صراحة عن إمكانية تشغيل مساعدي الذكاء الاصطناعى على خوادمهم الخاصة. يعد استخدام أو تمكين عمليات النشر السحابية الخاصة ميزة شائعة تمنح المؤسسات السيطرة الكاملة على تخزين البيانات ومعالجتها.

تمايز منصات فرط الأداء (AWS ، Azure ، Google Cloud)

فرط الأرقام هم مقدمي الخدمات السحابية الكبيرة الذين هم أصحاب ومشغلي مراكز البيانات الضخمة الموزعة عالميا. إنها توفر موارد حوسبة سحابية قابلة للتطوير للغاية وموارد كبينية للبنية التحتية كخدمة (IAAS) ، والمنصة كخدمة (PAAS) والبرمجيات كخدمة (SAAS) ، بما في ذلك الخدمات الواسعة ل AI و ML. من بين الممثلين الأبرز AWS و Google Cloud و Microsoft Azure ، ولكن أيضًا IBM Cloud و Alibaba Cloud.

ميزةهم الرئيسية هي قابلية التوسع الأفقي الهائلة ومجموعة واسعة للغاية من الخدمات المتكاملة. إنها تلعب دورًا رئيسيًا في العديد من استراتيجيات التحول الرقمي لأنها يمكن أن توفر بنية تحتية مرنة وآمنة. في منطقة الذكاء الاصطناعى ، تقدم Hyperscales عادةً التعلم الآلي كخدمة (MLAAs). يتضمن ذلك الوصول القائم على السحابة إلى تخزين البيانات ، وسعة الحوسبة ، والخوارزميات والواجهات دون الحاجة إلى التثبيتات المحلية. غالبًا ما يتضمن العرض نماذج مسبقة التدريب ، وأدوات للنماذج (مثل Azure AI و Google Vertex AI و AWS Sagemaker) والبنية التحتية اللازمة للنشر.

الميزة الأساسية هي التكامل العميق لخدمات الذكاء الاصطناعى في النظام البيئي الأوسع لفرط الفصح (حساب ، تخزين ، شبكات ، قواعد البيانات). يمكن أن يوفر هذا التكامل مزايا من خلال سلاسة ، ولكن في الوقت نفسه يحمل خطر التبعية المتقدم القوية ("قفل البائع"). تتعلق نقطة التمييز الحرجة باستخدام البيانات: هناك اعتبار أن بيانات العميل الفائقة - أو على الأقل أنماط البيانات الوصفية وأنماط الاستخدام - يمكنها استخدامها لتحسين خدماتك الخاصة. غالبًا ما تتناول المنصات السيادية والمستقلة هذه المخاوف بشكل صريح. تشير Microsoft ، على سبيل المثال ، إلى عدم استخدام بيانات العميل دون موافقة على تدريب النماذج الأساسية ، ولكن لا يزال هناك عدم اليقين للعديد من المستخدمين.

مقارنة مع الحلول المطورة داخليًا (في المنزل)

الحلول المطورة داخليًا هي منصات منظمة الذكاء الاصطناعية مصممة خصيصًا ، والتي يتم بناؤها وإدارتها من قبل فرق تكنولوجيا المعلومات أو بيانات البيانات الداخلية في المنظمة نفسها. من الناحية النظرية ، فإنها توفر أقصى تحكم على كل جانب من جوانب المنصة ، على غرار مفهوم الذكاء الاصطناعي ذاتيا ذاتيا.

ومع ذلك ، فإن تحديات هذا النهج كبيرة. إنه يتطلب استثمارات كبيرة في الموظفين المتخصصين (علماء البيانات ، ومهندسي ML ، وخبراء البنية التحتية) ، وأوقات التطوير الطويلة والجهد المستمر للصيانة ومزيد من التطوير. يمكن أن يكون التطور والتوسيع بطيئين ، مما يتعرض لخطر التخلي عن الابتكار السريع في منطقة الذكاء الاصطناعى. إذا لم تكن هناك تأثيرات متطورة على نطاق أو متطلبات محددة للغاية ، فإن هذا النهج غالبًا ما يؤدي إلى ارتفاع تكاليف التشغيل الإجمالية (التكلفة الإجمالية للملكية ، TCO) مقارنة باستخدام المنصات الخارجية. هناك أيضًا خطر تطوير حلول غير تنافسية أو عفا عليها الزمن بسرعة.

الحدود بين أنواع المنصات يمكن أن تطمس. من المؤكد أن منصة "مستقلة" يمكن تشغيلها على البنية التحتية لفرط الفصح ، ولكنها توفر قيمة مضافة مستقلة من خلال آليات تحكم محددة أو ميزات أو تجريدات الامتثال. يتيح LocalMind ، على سبيل المثال ، التشغيل على الخوادم الخاصة بك ، ولكن أيضًا استخدام نماذج الملكية ، مما يعني الوصول إلى السحابة. غالبًا ما لا يكون الاختلاف الحاسم في الموقع الفعلي للأجهزة ، بل في طبقة التحكم (خطة الإدارة) ، ونموذج حوكمة البيانات (من يتحكم في البيانات واستخدامها؟) والعلاقة مع المزود. يمكن أن تكون المنصة مستقلة وظيفيًا ، حتى لو تم تشغيلها على البنية التحتية لـ AWS أو Azure أو GCP طالما أنها عزلت المستخدم من قفل الفائق المباشر ، ويوفر وظائف تحكم أو تعديل أو امتثال فريد. جوهر التمييز هو من يوفر خدمات منصة AI المركزية ، والتي تنطبق إرشادات حوكمة البيانات وكم مرونة موجودة خارج عروض الفائض الموحدة.

مقارنة أنواع منصات الذكاء الاصطناعى

تعمل هذه النظرة العامة الجدولية كأساس للتحليل التفصيلي لمزايا وعيوب الأساليب المختلفة في الأقسام التالية. يوضح الاختلافات الأساسية في السيطرة والمرونة وقابلية التوسع والتبعيات المحتملة.

تُظهر المقارنة بين أنواع منصات الذكاء الاصطناعي الاختلافات بين منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة ، ومنصات AI Hyperscaler مثل AWS و Azure و GCP وكذلك الحلول المطورة داخليًا. يتم توفير منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة في الغالب من قبل مقدمي الخدمات المتخصصين ، وغالبًا ما تكون الشركات الصغيرة والمتوسطة أو اللاعبين المتخصصة ، في حين تستخدم منصات فرط الأداء مزودي البنية التحتية السحابية العالمية وتأتي من المؤسسة التي تم تطويرها داخليًا. في البنية التحتية ، تعتمد المنصات المستقلة على الأساليب السحابية أو السحابة الخاصة أو الهجينة ، والتي تشمل بعضها البنية التحتية الفائقة. يستخدم فرط الأرقام مراكز الحوسبة السحابية العامة العالمية ، في حين أن الحلول المطورة داخليًا تعتمد على مراكز البيانات الخاصة بهم أو سحابة خاصة. فيما يتعلق بالتحكم في البيانات ، غالبًا ما توفر المنصات المستقلة اتجاهًا عاليًا للعميل والتركيز على سيادة البيانات ، في حين أن الفائض توفر تحكمًا محدودًا محدودًا اعتمادًا على إرشادات المزود. تتيح الحلول المطورة داخليًا التحكم في البيانات الداخلية الكاملة. المنصات المستقلة متغيرة في نموذج قابلية التوسع: تتطلب التخطيط الداخلي ، وغالبًا ما تكون النماذج المستضافة مرنة. يقدم فرط الفصح مرونة عالية الجودة مع نماذج الدفع AS-You ، في حين أن الحلول المطورة داخليًا تعتمد على البنية التحتية الخاصة بها. غالبًا ما يكون عرض الخدمة متخصصًا ويركز على منصات مستقلة ، ولكن مع وجود فرطات ، ومع ذلك ، واسعة جدًا مع نظام بيئي شامل. تم تصميم الحلول المطورة داخليًا لتلبية الاحتياجات المحددة. تعد إمكانات التكيف عالية بالنسبة للمنصات المستقلة ، وغالبًا ما تكون صديقة للمصدر مفتوحة ، في حين أن فرطات الفائض يقدمون تكوينات موحدة ضمن حدود معينة. تتيح الحلول المطورة داخليًا من إمكانات التكيف القصوى من الناحية النظرية. تختلف نماذج التكلفة: تعتمد المنصات المستقلة غالبًا على نماذج الترخيص أو الاشتراك مع مزيج من Capex و Opex ، في حين تستخدم Hyperscaler في المقام الأول نماذج الدفع المستندة إلى OPEX. تتطلب الحلول المطورة داخليًا استثمارات Capex و Opex عالية للتطوير والتشغيل. غالبًا ما يكون التركيز على إجمالي الناتج المحلي والاتحاد الأوروبي مرتفعًا بالنسبة للمنصات المستقلة ووعد أساسي ، في حين أن فرط الأداء يستجيب بشكل متزايد له ، ولكن هذا يمكن أن يكون أكثر تعقيدًا بسبب الغطاء الأمريكي. في حالة الحلول التي تم تطويرها داخليًا ، يعتمد هذا على التنفيذ الداخلي. ومع ذلك ، فإن خطر قفل البائع أقل بالنسبة للمنصات المستقلة مقارنةً بفرط الفصح. يعاني من فرط الأرقام المخاطر العالية من تكامل نظامهم الإيكولوجي. تحتوي الحلول المطورة داخليًا على مخاطر منخفضة البائع ، ولكن هناك إمكانية حظر التكنولوجيا.

ميزة في سيادة البيانات والامتثال في سياق أوروبي

بالنسبة للشركات التي تعمل في أوروبا ، فإن حماية البيانات والامتثال للمتطلبات التنظيمية مثل لائحة حماية البيانات العامة (GDPR) وقانون الاتحاد الأوروبي القادم من المتطلبات المركزية. يمكن أن توفر منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة مزايا كبيرة في هذا المجال.

تحسين حماية البيانات وأمن البيانات

من الميزة المهمة للمنصات المستقلة ، وخاصة بالنسبة للنشر الخاص أو المحلي ، هو التحكم الحبيبي في الموقع ومعالجة البيانات. يمكّن ذلك الشركات من معالجة متطلبات توطين البيانات مباشرة من الناتج المحلي الإجمالي أو اللوائح المحددة للصناعة. في بيئة سحابة خاصة ، تحافظ المؤسسة على السيطرة الكاملة على المكان الذي يتم فيه حفظ بياناتك وكيفية معالجتها.

بالإضافة إلى ذلك ، تسمح البيئات الخاصة أو المخصصة بتنفيذ تكوينات الأمان المصممة لتلبية الاحتياجات المحددة للشركة وملفات تعريف المخاطر. يمكن أن تتجاوز هذه التدابير الأمنية العامة التي يتم تقديمها في بيئات السحابة العامة افتراضيًا. حتى إذا أكدت الفائضين مثل Microsoft أن الأمان وحماية البيانات "حسب التصميم" يتم أخذها في الاعتبار ، فإن بيئة خاصة توفر بشكل طبيعي المزيد من خيارات التحكم والتكوين المباشرة. يمكن أن توفر المنصات المستقلة أيضًا ميزات أمان محددة موجهة نحو المعايير الأوروبية ، مثل وظائف الحوكمة الممتدة.

يقلل الحد من التعرض للبيانات لمجموعات التكنولوجيا الكبيرة المحتملة التي يحتمل أن تستند إلى الاتحاد الأوروبي من مساحة السطح لإصابات محتملة لحماية البيانات أو الوصول غير المصرح به أو البيانات المستمرة عن غير قصد من قبل مزود النظام الأساسي. يمثل استخدام مراكز البيانات الدولية ، والتي قد لا تفي بمعايير الأمن التي يتطلبها تشريع حماية البيانات الأوروبية ، مخاطر يتم تقليلها حسب البيئات التي يتم التحكم فيها.

الوفاء بمتطلبات الناتج المحلي الإجمالي واللوائح الأوروبية

يمكن تصميم منصات AI المستقلة أو السيادية بطريقة تدعم بطبيعتها المبادئ الأساسية للناتج المحلي الإجمالي:

• تقليل البيانات (المادة 5.
• النسبة المئوية الملزمة (المادة 5.
• الشفافية (المادة 5 الفقرة 1 LIT. A ، المادة 13 ، 14 الناتج المحلي الإجمالي): على الرغم من أن إمكانية تتبع خوارزميات الذكاء الاصطناعى ("AI القابلة للتفسير") لا تزال تحديًا عامًا ، فإن التحكم في النظام الأسهل يجعل توثيق تدفقات البيانات ومعالجة المنطق. هذا ضروري لوفاء التزامات المعلومات تجاه المتضررين والتدقيق. يجب أن يكون المتضررون على علم بوضوح ومفهوم كيفية معالجة بياناتهم.
• النزاهة والسرية (المادة 5 ، الفقرة 1 مضاءة. F.
• الحقوق المتأثرة (الفصل الثالث الناتج المحلي الإجمالي): يمكن تبسيط تنفيذ حقوق مثل المعلومات والتصحيح والحذف ("الحق في نسيان") عن طريق التحكم المباشر على البيانات.

من خلال عرض قانون الاتحاد الأوروبي لمنظمة العفو الدولية ، والذي يضع المتطلبات القائمة على المخاطر لأنظمة الذكاء الاصطناعي ، تعد المنصات مفيدة توفر الشفافية والتحكم والمراجعة. ينطبق هذا بشكل خاص على استخدام أنظمة ACI عالية الخطورة ، على النحو المحدد في مجالات مثل التعليم أو التوظيف أو البنية التحتية الحرجة أو إنفاذ القانون. يمكن للمنصات المستقلة تطوير أو تقديم وظائف على وجه التحديد لدعم الامتثال AI ACT.

نقطة أساسية أخرى هي تجنب نقل البيانات الإشكالية إلى البلدان الثالثة. يؤدي استخدام المنصات التي يتم استضافتها داخل الاتحاد الأوروبي أو التشغيل في المباني إلى تجاوز الحاجة إلى بنيات قانونية معقدة (مثل بنود العقود القياسية أو قرارات الكفاية) لنقل البيانات الشخصية إلى بلدان بدون مستوى حماية بيانات كافية ، مثل الولايات المتحدة الأمريكية. على الرغم من أن اللوائح مثل إطار خصوصية بيانات الاتحاد الأوروبي والولايات المتحدة الأمريكية ، لا يزال هذا يمثل تحديًا مستمرًا في استخدام خدمات فرط الأقرات العالمية.

آليات لضمان الامتثال

توفر المنصات المستقلة آليات مختلفة لدعم الامتثال لأنظمة حماية البيانات:

• نشر السحابة الخاصة / النشر المحلي: هذه هي الطريقة الأكثر مباشرة لضمان سيادة البيانات والتحكم. تحتفظ المنظمة بالسيطرة المادية أو المنطقية على البنية التحتية.
• حدود توطين البيانات / حدود الاتحاد الأوروبي: يضمن بعض مقدمي الخدمات تعاقديًا أن البيانات لن تتم معالجتها إلا داخل الحدود في الاتحاد الأوروبي أو حدود البلد المحدد ، حتى لو كانت البنية التحتية الأساسية تأتي من فرط الأداء. على سبيل المثال ، تقدم Microsoft Azure مواقع الخادم الأوروبي.
• أدوات عدم الكشف عن هويتها والاستيلاء عليها: يمكن أن توفر المنصات وظائف متكاملة لإخفاء الهوية أو الاسم المستعار للبيانات قبل أن تتدفق إلى عمليات الذكاء الاصطناعي. هذا يمكن أن يقلل من نطاق الناتج المحلي الإجمالي. يعد التعلم الفدرالي ، الذي يتم تدريب النماذج محليًا بدون ترك بيانات خام على الجهاز ، نهجًا آخر.
• الامتثال حسب التصميم / الخصوصية حسب التصميم: يمكن تصميم المنصات من نقطة الصفر أنها تأخذ في الاعتبار مبادئ حماية البيانات ("الخصوصية حسب التصميم") وتقديم إعدادات افتراضية ودية ("الخصوصية افتراضيًا"). يمكن دعم ذلك من خلال تصفية البيانات الآلية وسجلات التدقيق التفصيلية لتتبع أنشطة معالجة البيانات وعناصر التحكم في الوصول الحبيبي وأدوات إدارة البيانات وإدارة الموافقة.
• الشهادات: الشهادات الرسمية وفقًا للفن. 42 يمكن أن يشغل الناتج المحلي الإجمالي الامتثال لمعايير حماية البيانات بشفافية وتكون بمثابة ميزة تنافسية. يمكن البحث عن مثل هذه الشهادات من قبل مقدمي الخدمات المنصات أو بسهولة أكبر من قبل المستخدم على المنصات التي يتم التحكم فيها. يمكنك تسهيل إثبات الامتثال لواجباتك وفقًا للفن. 28 الناتج المحلي الإجمالي ، وخاصة للمعالجات. المعايير المعروفة مثل ISO 27001 هي أيضا ذات صلة في هذا السياق.

تتطور القدرة على تحقيق الامتثال فحسب ، بل أيضًا لإثبات ذلك ، من حاجة بحتة إلى ميزة استراتيجية في السوق الأوروبية. تعد حماية البيانات و AI الجديرة بالثقة أمرًا بالغ الأهمية لثقة العملاء والشركاء والجمهور. المنصات المستقلة التي تستجيب على وجه التحديد للمتطلبات التنظيمية الأوروبية وتوفر مسارات امتثال واضحة (على سبيل المثال ، من خلال توطين البيانات المضمونة ، خطوات المعالجة الشفافة ، آليات التحكم المتكاملة) ، تتيح الشركات مخاطر الامتثال لتقليل الثقة وبناءها. يمكنك بالتالي المساعدة في تحويل الامتثال من عامل التكلفة الخالصة إلى الأصول الاستراتيجية ، وخاصة في الصناعات الحساسة أو عند معالجة البيانات الهامة. إن اختيار المنصة التي تبسط الامتثال ويضمن بشكل واضح قرارًا استراتيجيًا يحتمل أن يقلل من تكاليف الامتثال الإجمالية مقارنة بالملاحة المعقدة في البيئات الفائقة الدقة العالمية من أجل تحقيق نفس المستوى من السلامة والاكتشاف.

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

المرونة والتكيف والتحكم

بالإضافة إلى جوانب سيادة البيانات ، غالبًا ما توفر منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة مستوى أعلى من المرونة والقدرة على التكيف والتحكم مقارنة بالعروض الموحدة لفرط الفصح أو التطورات الداخلية التي يحتمل أن تكون كثيفة الموارد.

حلول الذكاء الاصطناعى المصممة خصيصًا: ما وراء العروض الموحدة

يمكن أن توفر المنصات المستقلة نطاقًا أكبر عند تكوين بيئة التطوير ، أو تكامل أدوات محددة للأطراف الثالثة أو تعديل عمليات العمل أكثر من هو الحال مع خدمات PAAs و SaaS الأكثر موحدة. على الرغم من أن بعض الأنظمة المعيارية ، كما لوحظ في مجال موقع AI على موقع AI ، تعطي أولويات السرعة على حساب القدرة على التكيف ، تهدف حلول مستقلة أخرى إلى منح المستخدمين مزيدًا من التحكم.

تتيح هذه المرونة التكيف الأعمق لمتطلبات المجال المحددة. يمكن للشركات تحسين النماذج أو إعدادات النظام الأساسي بالكامل للمهام أو الصناعات المتخصصة للغاية ، والتي يمكن أن تتجاوز المهارات العامة لنماذج الفائض التي يتم استخدامها غالبًا للتطبيق الواسع. يهدف مفهوم الذكاء الاصطناعى السيادي ذاتيا ذاتيا بشكل صريح إلى نماذج متخصصة للغاية مدربة على بياناتها الخاصة. تؤكد هذه المرونة على إمكانية نقل نماذج الذكاء الاصطناعي وتكييفها عبر الصناعات.

هناك جانب آخر هو إمكانية اختيار المكونات المطلوبة واستخدامها على وجه التحديد بدلاً من الاضطرار إلى تحمل حزم خدمة محتملة أو ثابتة من المنصات الكبيرة. هذا يمكن أن يساعد في تجنب التعقيد والتكاليف غير الضرورية. على العكس ، ومع ذلك ، يجب أن تؤخذ في الاعتبار أن فرط الأرقام غالبًا ما يقدمون مجموعة أكبر من الوظائف والخدمات القياسية المتوفرة على الفور ، والتي يتم فحصها بمزيد من التفصيل في القسم الخاص بالتحديات (IX).

مناسب ل:

• يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل Microsoft SharePoint مع Premium AI إلى منصة لإدارة المحتوى الذكي

استخدام النماذج والتقنيات مفتوحة المصدر

تتمثل ميزة كبيرة للعديد من المنصات المستقلة في الاستخدام الأسهل لمجموعة واسعة من نماذج الذكاء الاصطناعى ، وخاصة النماذج المفتوحة المصدر الرائدة مثل Llama (META) أو Mistral. هذا يتناقض مع فرط الفصح الذين يميلون إلى تفضيل نماذج الملكية الخاصة بهم أو نماذج الشركاء المقربين. يمكّن اختيار النموذج المجاني المؤسسات من اتخاذ القرارات بناءً على معايير مثل الأداء أو التكاليف أو شروط الترخيص أو ملاءمة محددة للمهمة. LocalMind ، على سبيل المثال ، يدعم بشكل صريح LAMA و MISTRAL إلى جانب خيارات الملكية. يهدف المشروع الأوروبي OpenGPT-X إلى توفير بدائل قوية مفتوحة المصدر مثل Teuken-7B ، والتي تم تصميمها خصيصًا للغات والاحتياجات الأوروبية.

توفر نماذج المصادر المفتوحة أيضًا مستوى أعلى من الشفافية فيما يتعلق ببرنداتها وربما بيانات التدريب أيضًا (اعتمادًا على جودة الوثائق ، مثل "بطاقات النموذج"). يمكن أن تكون هذه الشفافية حاسمة لأغراض الامتثال ، والتصحيح والفهم الأساسي لسلوك النموذج.

من عرض التكلفة ، يمكن أن تكون نماذج المصادر المفتوحة ، وخاصة في حالة استخدام الحجم الكبير ، أرخص بكثير من التسوية عبر واجهات برمجة التطبيقات الخاصة. تُظهر المقارنة بين DeepSeek-R1 (الموجهة نحو المصدر المفتوح) و Openai O1 (الملكية) اختلافات كبيرة في الأسعار لكل رمز معالج. أخيرًا ، يتيح استخدام المصدر المفتوح المشاركة في دورات الابتكار السريعة لمجتمع الذكاء الاصطناعي العالمي.

السيطرة على البنية التحتية ونشر النموذج

غالبًا ما توفر المنصات المستقلة مرونة أكبر عند اختيار بيئة النشر. تتراوح الخيارات من بين السحب الخاصة إلى السحب الخاصة إلى سيناريوهات متعددة الصواريخ التي يتم فيها استخدام الموارد من مختلف مقدمي الخدمات. على سبيل المثال ، يمكن تشغيل Deepseek محليًا في حاويات Docker ، مما يزيد من التحكم في البيانات. تمنح حرية الاختيار هذه الشركات مزيدًا من السيطرة على جوانب مثل الأداء والكمون والتكاليف وأمن البيانات.

يسير هذا جنبًا إلى جنب مع إمكانية تحسين الأجهزة الأساسية (مثل وحدات معالجة الرسومات المحددة وحلول الذاكرة) وتكوينات البرامج (أنظمة التشغيل والأطر) لبعض أعباء العمل. بدلاً من أن تقتصر على أنواع المثيلات الموحدة ونماذج الأسعار الخاصة بمفرطات ، يمكن للشركات تنفيذ إعدادات أكثر كفاءة أو أرخص.

يتيح التحكم في بيئة التطوير أيضًا تجارب أعمق والتكامل السلس للأدوات المخصصة أو المكتبات المطلوبة لمهام البحث أو التنمية المحددة.

ومع ذلك ، فإن المرونة والتحكم الممتدة التي توفر منصات مستقلة غالبًا ما تكون مصحوبة بمسؤولية متزايدة وربما تعقيد. في حين أن Hyperscales تجريص العديد من تفاصيل البنية التحتية من خلال الخدمات المدارة ، فإن منصات مستقلة ، وخاصة في حالة عمليات النشر المحلية أو النشرات الفردية ، تتطلب المزيد من المعرفة المتخصصة الداخلية للمرفق والتكوين والصيانة. وبالتالي فإن ميزة المرونة هي أكبر بالنسبة للمنظمات التي لديها المهارات اللازمة والإرادة الاستراتيجية لممارسة هذه السيطرة بنشاط. إذا كانت هذه المعرفة مفقودة أو أن التركيز على إطلاق السوق السريع مع التطبيقات القياسية ، فقد تكون بساطة خدمات فرط الأسماء المدارة أكثر جاذبية. يعتمد القرار اعتمادًا كبيرًا على الأولويات الاستراتيجية: الحد الأقصى للسيطرة والقدرة على التكيف مقابل تردية المستخدم وعرض الخدمات المدارة. يؤثر هذا التسوية أيضًا على إجمالي تكاليف التشغيل (القسم الثامن) والتحديات المحتملة (القسم التاسع).

تقليل قفل البائع: الاستراتيجي والتأثير

يعد الاعتماد على مزود تكنولوجيا واحد ، والمعروف باسم Lock-in ، خطرًا استراتيجيًا كبيرًا ، وخاصة في المجال الديناميكي لتقنيات الذكاء الاصطناعى والتقنيات السحابية. غالبًا ما يتم وضع منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة كوسيلة لتقليل هذا الخطر.

فهم مخاطر التبعية الفخمة

يصف قفل البائع الموقف الذي يرتبط فيه التغيير من التكنولوجيا أو خدمات مزود إلى آخر بحظر بتكاليف عالية أو تعقيد تقني. يوفر هذا الاعتماد للمزود قوة تفاوضية كبيرة للعميل.

أسباب القفل متنوعة. يتضمن ذلك تقنيات الملكية والواجهات (APIs) وتنسيقات البيانات التي تخلق عدم التوافق مع أنظمة أخرى. إن التكامل العميق للخدمات المختلفة داخل النظام البيئي لفرط الفصح يجعل من الصعب استبدال المكونات الفردية. تعمل التكاليف المرتفعة لنقل البيانات من السحابة (تكاليف الخروج) كحاجز مالي. بالإضافة إلى ذلك ، هناك استثمارات في معرفة محددة وتدريب للموظفين ، والتي لا يمكن نقلها بسهولة إلى منصات أخرى ، وكذلك عقود طويلة المدى أو شروط الترخيص. كلما زاد عدد الخدمات من مزود وكلما زاد ارتباطها ، كلما أصبح التغيير المحتمل أكثر تعقيدًا.

المخاطر الاستراتيجية لمثل هذه التبعية كبيرة. وهي تشمل انخفاض الرشاقة والمرونة لأن الشركة ملزمة بخارطة الطريق والقرارات التكنولوجية للمزود. إن القدرة على التكيف مع حلول مبتكرة أو أرخص من المنافسين مقيدة ، والتي يمكن أن تبطئ سرعة الابتكار الخاصة بك. الشركات عرضة لزيادة الأسعار أو تغييرات غير مواتية على الظروف التعاقدية لأن وضعها التفاوضي يضعف. يمكن أن تحدد المتطلبات التنظيمية ، وخاصة في القطاع المالي ، استراتيجيات خروج صريحة لإدارة مخاطر القفل.

تداعيات التكلفة تتجاوز تكاليف التشغيل العادية. يسبب تغيير النظام الأساسي (إعادة الأداء) تكاليف ترحيل كبيرة ، والتي يتم تعزيزها من خلال تأثيرات القفل. ويشمل ذلك تكاليف نقل البيانات ، والتطوير أو التكيف الجديد المحتمل للوظائف والتكامل على أساس تقنيات الملكية ، وكذلك التدريب المكثف للموظفين. تتم إضافة التكاليف غير المباشرة من خلال انقطاع الأعمال أثناء الترحيل أو عدم كفاءة طويلة المدى مع عدم كفاية التخطيط. يجب أيضًا أخذ التكاليف المحتملة للخروج من منصة سحابة في الاعتبار.

كيف تعزز المنصات المستقلة الحكم الذاتي الاستراتيجي

يمكن أن تساعد منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة في الحفاظ على الحكم الذاتي الاستراتيجي بطرق مختلفة وتقليل مخاطر القفل:

• استخدام المعايير المفتوحة: منصات تعتمد على معايير مفتوحة ، مثال على تنسيقات الحاويات الموحدة (مثل Docker) ، واجهات برمجة التطبيقات المفتوحة أو دعم نماذج المصادر المفتوحة والأطر-إعادة التبعية على التقنيات الاحتكارية.
• قابلية نقل البيانات: إن استخدام تنسيقات البيانات الأقل ملكًا أو الدعم الصريح لتصدير البيانات بتنسيقات قياسية يسهل ترحيل البيانات إلى أنظمة أو مقدمي الخدمات الآخرين. تنسيقات البيانات الموحدة هي عنصر أساسي.
• البنية التحتية المعدنية: إن إمكانية تشغيل النظام الأساسي على البنية التحتية المختلفة (السحابة المحلية ، السحابة الخاصة ، التي يحتمل أن تكون متعددة السود) تقلل بشكل طبيعي من الارتباط بالبنية التحتية لمزود واحد. تم ذكر حاوية التطبيقات كأسلوب مهم.
• تجنب أقفال النظام الإيكولوجي: تميل المنصات المستقلة إلى ممارسة ضغط أقل لاستخدام مجموعة متنوعة من الخدمات المتكاملة العميقة في نفس المزود. وهذا يتيح المزيد من العمارة المعيارية وحرية الاختيار للمكونات الفردية. يهدف مفهوم الذكاء الاصطناعي السيادي صراحة إلى الاستقلال عن مقدمي الخدمات الفردية.

مزايا التكلفة طويلة الأجل عن طريق تجنب القفل

يمكن أن يؤدي تجنب الاعتماد القوي على المزود إلى مزايا التكلفة على المدى الطويل:

• من الأفضل للتفاوض: تحافظ الفرصة الموثوقة لتغيير المزود على الضغط التنافسي وتعزز موقعك في مفاوضات الأسعار والعقود. تشير بعض التحليلات إلى أن مقدمي الخدمات المتوسطين أو المتخصصين يمكنهم تقديم حرية تفاوض أكثر من الفائض العالمي.
• النفقات المحسّنة: حرية أن تكون قادرة على اختيار المكونات الأكثر فعالية من حيث التكلفة (النماذج والبنية التحتية والأدوات) لكل مهمة تتيح تحسين التكلفة بشكل أفضل. ويشمل ذلك استخدام خيارات المصدر المفتوحة المحتملة أو الأجهزة الأكثر كفاءة والاختيار ذاتيا.
• تكاليف الترحيل المخفضة: إذا كان التغيير ضروريًا أو مرغوبًا ، تكون العقبات المالية والتقنية أقل ، مما يسهل تكييف التقنيات الأكثر حداثة أو أفضل أو أرخص.
• الميزانية المتوقعة: يزيد القابلية للأسعار غير المتوقعة أو التغييرات في رسوم المزود الذي لا بد من تمكين التخطيط المالي أكثر استقرارًا.

ومع ذلك ، من المهم أن ندرك أن قفل البائع هو طيف وليس جودة ثنائية. هناك أيضًا تبعية معينة عند اختيار مزود مستقل - من وظائف منصته المحددة ، واجهات برمجة التطبيقات ، وجودة الدعم واستقرارها الاقتصادي في نهاية المطاف. وبالتالي ، تحتوي الإستراتيجية الفعالة لتقليل القفل على أكثر من مجرد اختيار مزود مستقل. إنه يتطلب بنية واعية بناءً على المعايير المفتوحة ، والحاويات ، وقابلية البيانات ، وأساليب متعددة السحابة. يمكن أن تجعل المنصات المستقلة من السهل تنفيذ مثل هذه الاستراتيجيات ، ولكن لا تقضي تلقائيًا على المخاطر. يجب أن يكون الهدف هو التبعية المدارة التي يتم فيها الحفاظ على فرص المرونة والخروج بوعي بدلاً من مطاردة الاستقلال الكامل.

مناسب ل:

• مخاطر قفل البائع: لماذا يجب على الشركات تجنب التبعيات

الحياد في اختيار النموذج والبنية التحتية

يعد اختيار نماذج الذكاء الاصطناعى والبنية التحتية الأساسية أمرًا بالغ الأهمية لأداء واقتصاد تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يمكن أن توفر المنصات المستقلة حيادًا أكبر هنا من النظم الإيكولوجية المتكاملة بشكل وثيق لفرط الفصح.

تجنب تحيز النظام الإيكولوجي: الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعى المتنوعة

من الطبيعي أن يكون لدى فرط الأرقام مصلحة في تعزيز وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي أو نماذج الشركاء الاستراتيجيين المقربين (مثل Microsoft مع Openai أو Google مع Gemini) داخل منصاتهم. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تقديم هذه النماذج ويفضل أن يكون ذلك متكاملًا من الناحية الفنية أو أكثر جاذبية من حيث السعر من البدائل.

المنصات المستقلة ، من ناحية أخرى ، لا تملك نفس الحافز لصالح نموذج أساسي معين. وبالتالي ، يمكنك تمكين الوصول أكثر محايدة إلى مجموعة واسعة من النماذج ، بما في ذلك خيارات المصدر المفتوح الرائدة. يتيح ذلك للشركات مواءمة اختيار النموذج أكثر حول المعايير الموضوعية مثل الأداء للمهمة المحددة أو التكاليف أو الشفافية أو شروط الترخيص. تُظهر منصات مثل LocalMind ذلك من خلال تقديم الدعم بشكل صريح لنماذج المصادر المفتوحة مثل Llama و Mistral إلى جانب نماذج الملكية مثل Chatt و Claude و Gemini. تركز المبادرات مثل OpenGPT-X في أوروبا على إنشاء بدائل أوروبية مفتوحة المصدر تنافسية.

قرارات البنية التحتية الموضوعية

يمتد الحياد غالبًا إلى اختيار البنية التحتية:

• تمكين الأجهزة: تمكن المنصات المستقلة التي يتم تشغيلها في المباني أو في السحب الخاصة الشركات من اختيار الأجهزة (وحدات المعالجة المركزية ، وحدات معالجة الرسومات ، والمعالجات المتخصصة ، والذاكرة) بناءً على معاييرها الخاصة وتحليل التكلفة ذات التكلفة. لا تقتصر على أنواع المثيلات المحددة ، والتكوينات وهياكل الأسعار لمفرط واحد. يؤكد مقدمي الخدمات مثل التخزين الخالص على أهمية البنية التحتية للتخزين المحسنة وخاصة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعى.
• مكدس التكنولوجيا المحسّن: من الممكن تصميم مكدس البنية التحتية (الأجهزة والشبكة والتخزين وأطر البرامج) ، والتي تم تصميمها بدقة مع المتطلبات المحددة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يؤدي ذلك إلى أداء أفضل أو كفاءة أعلى من حيث التكلفة من استخدام الوحدات السحابية الموحدة.
• تجنب التبعيات المجمعة: يميل الضغط لاستخدام بيانات أو شبكة أو أمان محددة لمزود النظام الأساسي إلى أن يكون أقل. يتيح ذلك اختيارًا أكثر موضوعية للمكونات بناءً على المتطلبات التقنية وميزات الأداء.

يتطلب التحسين الحقيقي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي أفضل تنسيق ممكن للنموذج والبيانات والأدوات والبنية التحتية للمهمة المعنية. يمكن أن يكون تحيز النظام الإيكولوجي المتأصل في المنصات المتكاملة بشكل وثيق من فرط القرارات المباشرة بمهارة في اتجاه الحلول المريحة ، ولكن قد لا يكون الخيار الأمثل تقنيًا أو اقتصاديًا ، ولكنه يفيد في المقام الأول كومة المزود. بفضل حيادتها ، يمكن للمنصات المستقلة تمكين الشركات من اتخاذ قرارات أكثر موضوعية وأكثر توجهاً نحو السلطة والتي يحتمل أن تكون فعالة من حيث التكلفة عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها. هذا الحياد ليس مجرد مبدأ فلسفي ، ولكن له عواقب عملية. إنه يفتح إمكانية الجمع بين نموذج مفتوح المصدر قوي مع أجهزة محمية مصممة خصيصًا أو مجموعة سحابة خاصة محددة-قد يصعب إدراكها أو عدم الترويج لها داخل "الحديقة المسورة" لفرط الفصح. تمثل هذه الإمكانات للتحسين الموضوعي ميزة استراتيجية كبيرة للحياد.

مناسب ل:

• ببساطة أوضح نماذج الذكاء الاصطناعي: فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي والنماذج الصوتية والتفكير

تكامل سلس في النظام البيئي للشركات

غالبًا ما تتطور قيمة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في سياق الشركة فقط من خلال التكامل مع أنظمة تكنولوجيا المعلومات الحالية ومصادر البيانات. وبالتالي ، يجب أن توفر منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة مهارات تكامل قوية ومرنة من أجل تقديم بديل عملي للنظم الإيكولوجية لفرط الفصح.

اتصال بأنظمة تكنولوجيا المعلومات الحالية (ERP ، CRM وما إلى ذلك)

إن التكامل مع الأنظمة الأساسية للشركة ، مثل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) (مثل SAP) وأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) (مثل Salesforce) ، لها أهمية حاسمة. هذه هي الطريقة الوحيدة لاستخدام بيانات الشركة ذات الصلة للتدريب واستخدام الذكاء الاصطناعي ويمكن استرداد المعرفة أو الأتمتة المكتسبة مباشرة في العمليات التجارية. على سبيل المثال ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين توقعات الطلب التي تتدفق مباشرة إلى تخطيط ERP ، أو لإثراء بيانات العميل في CRM.

عادة ما تتناول المنصات المستقلة هذه الحاجة من خلال آليات مختلفة:

• واجهات برمجة التطبيقات (واجهات برمجة التطبيقات): يعد توفير واجهات برمجة التطبيقات (APIs) الموثقة بشكل جيد (مثل REST) ​​أمرًا أساسيًا لتمكين التواصل مع الأنظمة الأخرى.
• الموصلات: يمكن للموصلات المعدة لتطبيقات الشركات على نطاق واسع مثل SAP أو Salesforce أو Microsoft Dynamics أو Microsoft 365 تقليل جهود التكامل بشكل كبير. يتخصص مقدمو الخدمات مثل Seerburger أو Jitterbit في حلول التكامل ويقدمون موصلات SAP معتمدة تتيح التكامل العميق. تقدم SAP نفسها أيضًا منصة التكامل الخاصة بها (SAP Integration Suite ، سابقًا مؤشر أسعار المستهلك) ، والتي توفر موصلات لمختلف الأنظمة.
• توافق الوسيطة/IPAAS: القدرة على العمل مع حلول الوسيطة الوسيطة على مستوى الشركة أو منصة التكامل كخدمة (IPAAS) مهمة للشركات التي لديها استراتيجيات التكامل المعمول بها.
• التزامن ثنائي الاتجاه: بالنسبة للعديد من التطبيقات ، من الأهمية بمكان أن لا يمكن قراءة البيانات من أنظمة المصدر فحسب ، بل يمكن أيضًا كتابتها مرة أخرى (على سبيل المثال تحديث جهات اتصال العملاء أو حالة الطلب).

الاتصال بمصادر البيانات المختلفة

تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعى إلى الوصول إلى البيانات ذات الصلة ، والتي يتم توزيعها غالبًا في مجموعة متنوعة من الأنظمة والتنسيقات في الشركة: قواعد البيانات العلائقية ، مستودعات البيانات ، بحيرات البيانات ، التخزين السحابي ، الأنظمة التشغيلية ، ولكن أيضًا مصادر غير منظمة مثل المستندات أو الصور. لذلك يجب أن تكون منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة قادرة على الاتصال بمصادر البيانات غير المتجانسة ومعالجة البيانات من أنواع مختلفة. تؤكد منصات مثل LocalMind أنه يمكنك معالجة النصوص غير المهيكلة ، والوثائق المعقدة مع الصور والمخططات وكذلك الصور ومقاطع الفيديو. تهدف SAPS الإعلان عن بيانات Business Data Cloud أيضًا إلى توحيد الوصول إلى بيانات الشركة بغض النظر عن التنسيق أو موقع التخزين.

التوافق مع أدوات التطوير والتحليل

يعد التوافق مع الأدوات والأطر الشائعة ضروريًا لإنتاجية فرق علم البيانات وتطويرها. ويشمل ذلك دعم أطر عمل KI/ML على نطاق واسع مثل TensorFlow أو Pytorch ، ولغات البرمجة مثل Python أو Java وبيئات التطوير مثل دفاتر Jupyter.

يعد التكامل مع ذكاء الأعمال (BI) وأدوات التحليل أمرًا مهمًا أيضًا. غالبًا ما يتم تصور نتائج نماذج الذكاء الاصطناعي في لوحات المعلومات أو الإعداد للتقارير. على العكس ، يمكن أن توفر أدوات BI بيانات لتحليل الذكاء الاصطناعي. يسهل دعم المعايير المفتوحة عمومًا الاتصال بمجموعة واسعة من أدوات الطرف الثالث.

في حين أن الفائقة الاستفادة من التكامل السلس داخل النظم الإيكولوجية الواسعة الخاصة بها ، يجب أن تثبت منصات مستقلة قوتها في الاتصال المرن بالمناظر الطبيعية الحالية غير المتجانسة. يعتمد نجاحهم بشكل كبير على ما إذا كان يمكن دمجها على الأقل على أنها فعالة ، ولكن مرنة بشكل مثالي ، في أنظمة راسخة مثل SAP و Salesforce من عروض فرط الأداء. يمكن أن يثبت "استقلال" المنصة على أنه عيب إذا أدى ذلك إلى تكامل عقبات. لذلك يجب على مقدمي الخدمات المستقلين أن يثبتوا التميز في قابلية التشغيل البيني ، وتقديم واجهات برمجة التطبيقات القوية والموصلات وربما الشراكات مع أخصائيي التكامل. تعد قدرتها على تسهيل التكامل في البيئات المعقدة ، وهي عامل نجاح حاسم ، ويمكن أن تكون ميزة على فرط الفصح في المناظر الطبيعية غير المتجانسة ، والتي تركز بشكل أساسي على التكامل داخل مجموعتها.

Ki-GameChanger: الحلول الأكثر مرونة في منصة الذكاء الاصطناعي التي تقلل من التكاليف ، وتحسين قراراتها وزيادة الكفاءة

منصة الذكاء الاصطناعى المستقلة: يدمج جميع مصادر بيانات الشركة ذات الصلة

• يتفاعل منصة الذكاء الاصطناعى مع جميع مصادر البيانات المحددة
  • من SAP و Microsoft و JIRA و Confluence و Salesforce و Zoom و Dropbox والعديد من أنظمة إدارة البيانات الأخرى
• تكامل FAST AI: حلول الذكاء الاصطناعى المصممة خصيصًا للشركات في ساعات أو أيام بدلاً من أشهر
• البنية التحتية المرنة: قائمة على السحابة أو الاستضافة في مركز البيانات الخاص بك (ألمانيا ، أوروبا ، اختيار مجاني للموقع)

• أعلى أمن البيانات: الاستخدام في شركات المحاماة هو الدليل الآمن
• استخدم عبر مجموعة واسعة من مصادر بيانات الشركة
• اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك أو مختلف (DE ، الاتحاد الأوروبي ، الولايات المتحدة الأمريكية ، CN)

التحديات التي تحلها منصة الذكاء الاصطناعى

• عدم دقة حلول الذكاء الاصطناعي التقليدية
• حماية البيانات والإدارة الآمنة للبيانات الحساسة
• ارتفاع التكاليف وتعقيد تطوير الذكاء الاصطناعي الفردي
• عدم وجود منظمة العفو الدولية المؤهلة
• دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة تكنولوجيا المعلومات الحالية

المزيد عنها هنا:

• دمج الذكاء الاصطناعى لمنصة AI المستقلة وعلى مستوى المصدر لجميع مسائل الشركة

تحليل التكلفة المقارنة: منظور TCO

التكاليف هي عامل حاسم في اختيار منصة الذكاء الاصطناعى. ومع ذلك ، فإن الاعتبار الخالص لأسعار القائمة تقصر. يعد التحليل الشامل لإجمالي تكاليف التشغيل (التكلفة الإجمالية للملكية ، TCO) خلال دورة الحياة بأكملها ضرورية لتحديد الخيار الأكثر اقتصادا للتطبيق المحدد.

مناسب ل:

• أنظمة إدارة البيانات في التغيير: استراتيجيات لنجاح الشركة في عصر الذكاء الاصطناعي

هياكل التكلفة للمنصات المستقلة (التطوير ، التشغيل ، الصيانة)

يمكن أن يختلف هيكل تكلفة المنصات المستقلة اختلافًا كبيرًا ، اعتمادًا على المزود ونموذج النشر:

• تكاليف ترخيص البرمجيات: يمكن أن تكون هذه أقل من خدمات فرط الأسماك الخاصة ، خاصة إذا كانت المنصة تعتمد بقوة على نماذج أو مكونات مفتوحة المصدر. يقوم بعض مقدمي الخدمات ، مثل الحوسبة المقياس في منطقة HCI ، بوضع أنفسهم للتخلص من تكاليف ترخيص مقدمي الخدمات البديلين (مثل VMware).
• تكاليف البنية التحتية: في حالة عمليات النشر السحابية المحلية أو تكاليف الاستثمار (CAPEX) أو معدلات التأجير (OPEX) للخوادم والذاكرة ومكونات الشبكة وقدرات مركز البيانات (المساحة والكهرباء والتبريد). يمكن للتبريد وحده أن يجعل حصة كبيرة من استهلاك الكهرباء. في المنصات المستضافة المستضافة ، عادة ما يتم تكبد رسوم الاشتراك ، والتي تحتوي على تكاليف البنية التحتية.
• تكاليف التشغيل: تشمل تكاليف التشغيل الكهرباء والتبريد وصيانة الأجهزة والبرامج. بالإضافة إلى ذلك ، هناك تكاليف موظفين داخلية أعلى محتملة للإدارة والمراقبة والدراية المتخصصة مقارنة بخدمات فرط الأسماء المدارة بالكامل. غالبًا ما يتم تجاهل هذه التكاليف التشغيلية في حسابات TCO.
• تكاليف التطوير والتكامل: يمكن أن يسبب الإعداد الأولي ، والتكامل في الأنظمة الحالية وأي تعديلات ضرورية جهدًا كبيرًا وبالتالي التكاليف.
• تكاليف قابلية التوسع: يتطلب توسيع السعة في كثير من الأحيان شراء أجهزة إضافية (العقد ، الخوادم) للحلول المحلية. يمكن التخطيط لهذه التكاليف ، ولكنها تتطلب استثمارات أولية أو نماذج تأجير مرنة.

القياس بناءً على نماذج التسعير من فرط الفصح

عادة ما تتميز منصات فرط الفصح بنموذج يسيطر عليه OPEX:

• Pay-as-you-go: التكاليف مهمة في المقام الأول للاستخدام الفعلي لوقت الحوسبة (وحدة المعالجة المركزية/GPU) ، ومساحة التخزين ، ونقل البيانات ومكالمات API. يوفر هذا مرونة عالية ، ولكن يمكن أن يؤدي إلى تكاليف غير متوقعة وارتفاع مع عدم كفاية الإدارة.
• التكاليف المخفية المحتملة: على وجه الخصوص ، يمكن أن تكون تكاليف التدفق الخارجي للبيانات من السحابة (رسوم الخروج) كبيرة وتجعل تغييرات على مزود آخر صعبة ، مما يساهم في القفل. غالبًا ما يتسبب الدعم المتميز ، وأنواع المثيلات المتخصصة أو عالية الأداء وميزات الأمان أو الإدارة الموسعة في غالبًا تكاليف إضافية. يكون خطر التحويلات حقيقيًا إذا لم يتم مراقبة استخدام الموارد بشكل مستمر وتحسينه.
• التسعير المعقد: غالبًا ما تكون نماذج التسعير لفرط الفصح معقدة للغاية مع مجموعة متنوعة من حيوانات الخدمة وخيارات للحالات المحجوزة أو الموضعية ووحدات الفواتير المختلفة. هذا يجعل من الصعب حساب TCO الدقيق.
• تكاليف واجهات برمجة التطبيقات النموذجية: يمكن أن يكون استخدام النماذج الأساسية الملكية عبر مكالمات API مكلفة للغاية مع حجم كبير. تُظهر المقارنات أن بدائل المصادر المفتوحة لكل رمز معالج يمكن أن تكون أرخص بكثير.

تقييم التكاليف في تطورات البيت

عادة ما يرتبط هيكل منصة الذكاء الاصطناعى بأعلى الاستثمارات الأولية. وهذا يشمل تكاليف البحث والتطوير ، واكتساب المواهب المتخصصة للغاية وإنشاء البنية التحتية اللازمة. بالإضافة إلى ذلك ، هناك تكاليف تشغيل كبيرة للصيانة والتحديثات وتصحيحات الأمان وربط الموظفين. لا ينبغي التقليل من تكاليف الفرصة البديلة أيضًا: الموارد التي تتدفق إلى بناء النظام الأساسي غير متوفرة لأنشطة القيمة الأخرى. بالإضافة إلى ذلك ، عادة ما تكون الوقت حتى السعة التشغيلية (وقت إلى السوق) أطول بكثير من استخدام المنصات الحالية.

لا يوجد خيار أرخص عالمي. حساب TCO يعتمد بشكل كبير على السياق. غالبًا ما يوفر فرط الفصح تكاليف دخول أقل ومرونة غير مسبوقة ، مما يجعلها جذابة للشركات الناشئة أو المشاريع التجريبية أو التطبيقات ذات الحمل المتقلب بقوة. ومع ذلك ، يمكن أن تحتوي المنصات المستقلة أو الخاصة على TCO أقل على المدى الطويل في حالة أعباء عمل يمكن التنبؤ بها وحجم كبير. ينطبق هذا على وجه الخصوص إذا كنت تأخذ في الاعتبار عوامل مثل ارتفاع تكاليف الوصول إلى البيانات لفرط الفصح ، وتكاليف الخدمات المتميزة ، أو مزايا التكلفة المحتملة لنماذج المصادر المفتوحة أو إمكانية استخدام الأجهزة المحسنة الخاصة بك. تشير الدراسات إلى أن TCO للغيوم العامة والخاصة يمكن أن تكون متشابهة نظريًا بنفس السعة ؛ ومع ذلك ، فإن التكاليف الفعلية تعتمد بشكل كبير على الحمل والإدارة ونماذج الأسعار المحددة. تحليل شامل لـ TCO يتضمن جميع التكاليف المباشرة وغير المباشرة حول فترة الاستخدام المخطط لها (على سبيل المثال ، 3-5 سنوات)-بما في ذلك البنية التحتية والتراخيص والموظفين والتدريب والهجرة وجهد الامتثال وتكاليف الخروج المحتملة-ضرورية لقرار سليم.

إجمالي إطار مقارنة تكاليف التشغيل لمنصات الذكاء الاصطناعي

يقدم هذا الجدول إطارًا نوعيًا لتقييم ملفات تعريف التكلفة. تعتمد الأرقام الفعلية بشكل كبير على السيناريو المحدد ، لكن الأنماط توضح الآثار المالية المختلفة والمخاطر لأنواع المنصات المعنية.

يوضح إطار مقارنة تكاليف التشغيل الإجمالية لمنصات الذكاء الاصطناعي فئات التكلفة المختلفة والعوامل المؤثرة التي يجب أخذها في الاعتبار عند اختيار النظام الأساسي. في حالة وجود منصات مستقلة أو منصات خاصة ، فإن الاستثمار الأولي يصل إلى ارتفاع ، في حين أنه قد يكون منخفضًا إلى المتغير في المنصات المستضافة أو الحلول القائمة على الفائض. ومع ذلك ، فإن الحلول المطورة داخليًا لها تكاليف أولية عالية للغاية. في حالة تكاليف الحساب التي تؤثر على التدريب والاستدلال ، تختلف النفقات اعتمادًا على المنصة. في حالة المنصات المستقلة ، تكون هذه الأموال ، مع حلول مستضافة وخيارات سحابية عامة ، قد تكون مرتفعة إلى ارتفاع محتمل مع حجم كبير. الحلول المطورة داخليا هي أيضا كثيفة التكلفة.

تكاليف الوجه معتدلة في حالة المنصات المستقلة والخيارات المستضافة ، ولكن في كثير من الأحيان في السحابة العامة وتؤتي ثمارها لكل جيجابايت المستخدمة. الحلول المطورة داخليًا لها تكاليف تخزين عالية. فيما يتعلق بالوصول إلى البيانات أو النقل ، تكون تكاليف المنصات المستقلة والحلول الداخلية منخفضة ، ولكنها يمكن أن تزيد بشكل كبير في بيئة سحابية عامة عند حجم البيانات.

يُظهر ترخيص البرامج أيضًا اختلافات: في حين أن خيارات المصادر المفتوحة تبقي النفقات منخفضة إلى متوسطة للمنصات المستقلة ، فإنها تزيد في الحلول السحابية المستضافة أو العامة ، خاصة إذا تم استخدام نماذج خاصة من النظام الأساسي أو API. في الوقت نفسه ، يتم تكبد النفقات المنخفضة للحلول المطورة داخليًا ، ولكن تكاليف التطوير الأعلى. وينطبق الشيء نفسه على الصيانة والدعم - الحلول الداخلية والمنصات المستقلة كثيفة التكلفة بشكل خاص ، في حين أن الخدمات المدارة لفرط الفصح لها نفقات أقل.

الموظفون المطلوبون وخبراتهم هو عامل مهم في تكاليف التشغيل. تتطلب المنصات المستقلة والحلول المتقدمة داخليًا كفاءة عالية في البنية التحتية و AI ، في حين أن هذا أكثر اعتدالًا في خيارات السحابة المستضافة والعامة. يختلف جهد الامتثال اعتمادًا على النظام الأساسي اعتمادًا على المتطلبات التنظيمية وتعقيد التدقيق. من ناحية أخرى ، تظهر تكاليف قابلية القابلية لتكاليف الحلول السحابية العامة لأنها مرنة ، في حين أنها أعلى في الحلول الداخلية وعلى الأمور بسبب توسيع الأجهزة والبنية التحتية.

تلعب تكاليف الخروج والترحيل أيضًا دورًا ، خاصة بالنسبة للمنصات السحابية العامة ، حيث توجد مخاطر معينة في القفل ويمكن أن تكون مرتفعة ، في حين أن المنصات المستقلة والحلول المطورة داخليًا في هذا المجال تجلب تكاليف أكثر اعتدالًا. في النهاية ، توضح الفئات المذكورة الآثار والمخاطر المالية التي يجب مراعاتها عند اختيار منصة. يتم استخدام الإطار النوعي للتوجه. ومع ذلك ، تختلف التكاليف الفعلية حسب التطبيق المحدد.

تقدم منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة العديد من المزايا ، ولكن أيضًا التحديات التي يجب أخذها في الاعتبار. وبالتالي ، يتطلب التقييم الواقعي لمثل هذه المنصات نظرة متوازنة تتضمن كل من الجوانب الإيجابية والعقبات المحتملة.

معالجة تحديات المنصات المستقلة

على الرغم من أن منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة تقدم مزايا جذابة ، إلا أنها لا تخلو من التحديات المحتملة. يجب أن تأخذ الرأي المتوازن هذه العيوب أو العقبات في الاعتبار حتى تتمكن من إجراء تقييم واقعي.

الدعم ، ونضج المجتمع والنظام الإيكولوجي

يمكن أن تختلف جودة وتوافر الدعم وقد لا تكون قادرة دائمًا على تحقيق مستوى منظمات الدعم العالمية في فرط الأداء. لا سيما في حالة مقدمي الخدمات الأصغر أو الأحدث ، يمكن أن تكون أوقات الاستجابة أو عمق المعرفة الفنية تحديًا للمشاكل المعقدة. يمكن حتى المؤسسات الكبيرة أن تواجه قيودًا أولية عند تقديم أنظمة دعم AI جديدة ، على سبيل المثال في دعم اللغة أو نطاق المعالجة.

غالبًا ما يكون حجم المجتمع المحيط بمنصة مستقلة محددة أصغر من مجتمعات المطورين والمستخدمين الضخمة التي تشكلت حول خدمات AWS أو Azure أو GCP. على الرغم من أن مكونات المصدر المفتوح المستخدمة من قبل المنصة قد تحتوي على مجتمعات كبيرة ونشطة ، إلا أن مجتمع المنصة المحدد يمكن أن يكون أصغر. يمكن أن يؤثر ذلك على توفر أدوات الطرف الثالث ، والتكامل المسبق ، والدروس التعليمية والتبادل العام للمعرفة. ومع ذلك ، تجدر الإشارة إلى أن المجتمعات الأصغر والمركزة غالبًا ما تكون ملتزمة ومفيدة للغاية.

إن النظام الإيكولوجي المحيط - بما في ذلك الأسواق للامتدادات والشركاء المعتمدين والمتخصصين المتاحين مع مهارات المنصة - يكون عمومًا أوسع بشكل كبير وأقل بالنسبة لفرط الفصح. تعتمد مشاريع المصادر المفتوحة التي قد تعتمد عليها المنصات المستقلة أيضًا على نشاط المجتمع ولا تقدم أي ضمان للاستمرارية على المدى الطويل.

عرض وعمق الوظائف مقارنة بفرط الأداء

قد لا تقدم المنصات المستقلة العدد الهائل من خدمات الذكاء الاصطناعى المتوفرة أو الجاهزة أو النماذج المتخصصة أو الأدوات السحابية التكميلية التي يمكن العثور عليها على منصات كبيرة الفائق. غالبًا ما يكون تركيزهم على الوظائف الأساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي والترويج أو منافذ محددة.

يستثمر فرط الفصح بشكل كبير في البحث والتطوير ، وغالبًا ما يكونون أول من يجلب خدمات الذكاء الاصطناعي الجديد المدارة إلى السوق. يمكن أن يكون للمنصات المستقلة تأخير معين عند توفير أحدث الخدمات المدارة المتخصصة للغاية. ومع ذلك ، يتم تعويض هذا جزئيًا من خلال حقيقة أنها غالبًا ما تكون أكثر مرونة عند دمج أحدث التطورات مفتوحة المصدر. من الممكن أيضًا أن تكون بعض الوظائف المتخصصة أو أغطية البلد غير متوفرة لمقدمي الخدمات المستقلين.

التنفيذ المحتمل وتعقيد الإدارة

يمكن أن يكون إنشاء وتكوين منصات مستقلة ، وخاصة في عمليات النشر السحابية أو السحابة الخاصة ، أكثر تطلبًا من الناحية الفنية ويتطلب جهدًا أوليًا أكثر من استخدام الخدمات المدارة المجردة والمسبقة المسبقة في كثير من الأحيان. يمكن أن يخفي الافتقار إلى الخبرة أو التنفيذ غير الصحيح المخاطر هنا.

تتطلب العملية الحالية أيضًا موارد داخلية أو شريكًا مختصًا لإدارة البنية التحتية ، وتنفيذ التحديثات ، وضمان أمان الشركة ومراقبتها. هذا يتعارض مع عروض PaaS أو SaaS المدارة بالكامل التي يأخذ فيها المزود هذه المهام. تتطلب إدارة المعقدة ، وربما على الخدمات الدقيقة القائمة على بنيات الذكاء الاصطناعي المعرفة المناسبة.

على الرغم من أن مهارات التكامل القوية ، كما هو موضح في القسم السابع ممكن ، ضمان تفاعل سلس في مشهد تكنولوجيا المعلومات غير المتجانس دائمًا يعاني من تعقيد معين ومصادر خطأ محتملة. يمكن أن تؤثر التكوينات غير الصحيحة أو البنية التحتية غير الكافية للنظام على الموثوقية.

وبالتالي ، يمكن أن يؤدي استخدام المنصات المستقلة إلى زيادة الحاجة إلى مهارات داخلية متخصصة (خبراء الذكاء الاصطناعي ، وإدارة البنية التحتية) كما لو كنت تعتمد على الخدمات المدارة في فرط الأداء.

اعتبارات أخرى

• مزود VIOLIMAND: عند اختيار مزود مستقل ، وخاصةً مصاحبًا أصغر أو أحدث ، من المهم فحصًا دقيقًا لاستقراره الاقتصادي طويل الأجل ، وخريطة طريق منتجه وآفاقه المستقبلية.
• المخاطر الأخلاقية والتحيز: لا تعتبر المنصات المستقلة ، مثل جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي ، محصنة ضد المخاطر مثل التحيز الخوارزمي (إذا تم تدريب النماذج على البيانات المشوهة) ، أو عدم وجود توضيح (خاصة بالنسبة لنماذج التعلم العميقة-مشكلة "الصندوق الأسود") أو إمكانية الإساءة. حتى لو كنت قد تقدم المزيد من الشفافية ، فيجب أخذ مخاطر الذكاء الاصطناعي هذه في الاعتبار عند اختيار منصة وتنفيذ.

من الأهمية بمكان أن نفهم أن "تحديات" المنصات المستقلة غالبًا ما تكون الجانب الآخر من "مزاياها". ترتبط الحاجة إلى مزيد من المعرفة الداخلية (IX.C) مباشرة بالتحكم والقدرة على التكيف التي تم الحصول عليها (IV.C). يمكن أن تتوافق مجموعة الميزات الأولية الأضيق المحتملة (IX.B) مع منصة أكثر تركيزًا وأقل تحميلًا (IV.A). لذلك يجب دائمًا تقييم هذه التحديات في سياق الأولويات الاستراتيجية ، وخطر المخاطر والقدرات الداخلية للمنظمة. الشركة التي لديها أولوية قصوى لتحقيق أقصى قدر من التحكم والتكيف سوف تنظر في الحاجة إلى المعرفة المتخصصة الداخلية كاستثمار ضروري وليس كحرص. وبالتالي ، فإن قرار ما يتعلق بالمنصة ليس بحثًا عن حل بدون عيوب ، ولكن اختيار المنصة ، والتحديات المحددة لها مقبولة أو يمكن التحكم فيها في ضوء أهدافك ومواردك وأفضلها أفضل لمطابقة استراتيجية الشركة.

مناسب ل:

• أفضل عشرة منافسي الذكاء الاصطناعى وحلول الطرف الثالث كبدائل لذكاء Microsoft SharePoint Premium-Arted

توصيات استراتيجية

اختيار منصة الذكاء الاصطناعى الصحيح هو دورة استراتيجية. استنادًا إلى تحليل المنصات المختلفة المعتمدة على أنواع المنصات ، يمكن اشتقاق العروض الفائقة الشفرات ومعايير قرار التطورات الداخلية والتوصيات ، خاصة بالنسبة للشركات في السياق الأوروبي.

إطار القرار: متى تختار منصة AI مستقلة؟

يجب مراعاة قرار منصة الذكاء الاصطناعى المستقلة ، خاصة إذا كان للعوامل التالية أولوية عالية:

• سيادة البيانات والامتثال: إذا كان الامتثال لناتج الناتج المحلي الإجمالي ، فإن قانون الاتحاد الأوروبي أو اللوائح المحددة للصناعة له أولوية قصوى وأقصى تحكم في توطين البيانات ، ومعالجة وشفافية مطلوب (انظر القسم الثالث).
• تجنب قفل البائع: إذا كان الاستقلال الاستراتيجي عن فرط الفصح الكبار هو الهدف الرئيسي للحفاظ على المرونة وتقليل مخاطر التكلفة طويلة الأجل (انظر القسم الخامس).
• حاجة عالية للتكيف: إذا كانت هناك حاجة إلى مستوى عالٍ من الفردية للمنصة أو النماذج أو البنية التحتية لحالات تطبيق محددة أو للتحسين (انظر القسم الرابع).
• تفضيل المصدر المفتوح: عندما يتم تفضيل نماذج أو تقنيات محددة مفتوحة المصدر من التكلفة أو الشفافية أو الأداء أو أسباب الترخيص (انظر القسم IV.B).
• TCO المحسّن للأحمال التي يمكن التنبؤ بها: عندما تكون تكاليف التشغيل الإجمالية على المدى الطويل لأعباء العمل المستقرة ذات الحجم الكبير في المقدمة وتظهر التحليلات أن النهج المستقل (على أساس/خاص) أرخص من الاستخدام الفائق الدائم (انظر القسم الثامن).
• التكامل المرن في المناظر الطبيعية غير المتجانسة: إذا كان التكامل السلس في مشهد تكنولوجيا المعلومات المجمع والحالي مع أنظمة من مزودي مختلفين يتطلب مرونة محددة (انظر القسم السابع).
• الحياد في حالة اختيار المكون: إذا كان الاختيار الموضوعي لأفضل النماذج ومكونات البنية التحتية ، خالية من تحيز النظام الإيكولوجي ، أمرًا ضروريًا لتحسين الأداء وتحسين التكلفة (انظر القسم السادس).

الحجز في اختيار منصة مستقلة مطلوب إذا:

• هناك حاجة إلى الخدمات المدارة الشاملة ودراية داخلية لإدارة الذكاء الاصطناعي أو البنية التحتية محدودة.
• التوافر الفوري لأوسع نطاق من خدمات الذكاء الاصطناعي المسبق أمر حاسم.
• إن تقليل التكاليف الأولية والمرونة القصوى لأعباء العمل المتغيرة أو التي لا يمكن التنبؤ بها لها أولوية.
• هناك مخاوف كبيرة بشأن الاستقرار الاقتصادي أو جودة الدعم أو حجم المجتمع لمزود مستقل محدد.

الاعتبارات الرئيسية للشركات الأوروبية

هناك توصيات محددة للشركات في أوروبا:

• إعطاء الأولوية للبيئة التنظيمية: يجب أن تكون متطلبات الناتج المحلي الإجمالي وقانون الاتحاد الأوروبي واللوائح الوطنية أو القطاعية المحتملة محور تقييم المنصة. يجب أن تكون سيادة البيانات عامل اتخاذ القرار الأساسي. يجب البحث عن المنصات التي توفر مسارات امتثال واضحة واضحة.
• تحقق من المبادرات ومقدمي الخدمات الأوروبية: يجب تقييم المبادرات مثل GAIA-X أو OpenGPT-X بالإضافة إلى مقدمي الخدمات الذين يركزون بشكل صريح على السوق الأوروبية واحتياجاتها (على سبيل المثال ، بعضها في المذكورة أو المماثلة). يمكنك تقديم اتفاق أفضل مع المتطلبات والقيم المحلية.
• تقييم توفر المتخصصين: يجب تقييم توافر الموظفين مع المهارات اللازمة لإدارة واستخدام النظام الأساسي المحدد بشكل واقعي.
• يتم استلام الشراكات الاستراتيجية: التعاون مع مقدمي الخدمات المستقلين أو متكاملي النظام أو الاستشاريين الذين يفهمون السياق الأوروبي ولديهم خبرة مع التقنيات واللوائح ذات الصلة يمكن أن ينتقد النجاح.

منصات الذكاء الاصطناعي في أوروبا: الحكم الذاتي الاستراتيجي من خلال التقنيات الواثقة

يتطور مشهد منصات الذكاء الاصطناعي بسرعة. الاتجاهات التالية ناشئة:

• زيادة الحلول السيادية والهجينة: سيستمر الطلب على المنصات التي تضمن سيادة البيانات وتمكين النماذج السحابية المختلطة المرنة (مزيج من التحكم السحابي المحلي/السحابة الخاصة مع المرونة السحابية العامة) في الارتفاع.
• الأهمية المتزايدة للمصدر المفتوح: ستلعب نماذج ومنصات المصدر المفتوح دورًا متزايد الأهمية. إنهم يدفعون الابتكارات إلى الأمام ، ويعززون الشفافية ويقدمون بدائل لتقليل قفل البائع.
• التركيز على الذكاء الاصطناعي المسؤول: جوانب مثل الامتثال والأخلاق والشفافية والإنصاف وتقليل التحيز تصبح ميزات تمايز حاسمة لمنصات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
• لا يزال التكامل أمرًا بالغ الأهمية: ستبقى القدرة على دمج الذكاء الاصطناعي السلس في عمليات الشركة الحالية وسيظل الأنظمة شرطًا أساسيًا لتنفيذ قيمة الأعمال الكاملة.

باختصار ، يمكن القول أن منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة تمثل بديلاً مقنعًا للشركات الأوروبية التي تواجه متطلبات تنظيمية صارمة وتسعى للحصول على استقلالية استراتيجية. تكمن نقاط قوتها بشكل خاص في تحسن البيانات المحسنة ، والمرونة الأكبر والقدرة على التكيف وكذلك تقليل مخاطر قفل البائع. حتى إذا كانت التحديات فيما يتعلق بنضج النظام الإيكولوجي ، يمكن أن توجد العرض الوظيفي الأولي وتعقيد الإدارة ، فإن مزاياك تجعلك خيارًا أساسيًا في عملية اتخاذ القرار للبنية التحتية الصحيحة لمنظمة العفو الدولية. النظر في متطلبات الشركة المحددة والمهارات الداخلية وتحليل TCO التفصيلي ضروري لاتخاذ خيار استراتيجي واقتصادي من الناحية الاقتصادية.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑ إنشاء أو إعادة تنظيم استراتيجية الذكاء الاصطناعي

☑️ رائدة في تطوير الأعمال

 

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) .

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

 

 

تعد Xpert.Digital مركزًا للصناعة مع التركيز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

من خلال حل تطوير الأعمال الشامل الذي نقدمه، فإننا ندعم الشركات المعروفة بدءًا من الأعمال الجديدة وحتى خدمات ما بعد البيع.

تعد معلومات السوق والتسويق وأتمتة التسويق وتطوير المحتوى والعلاقات العامة والحملات البريدية ووسائل التواصل الاجتماعي المخصصة ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنك معرفة المزيد على: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus