كيف تساعد استشارات الذكاء الاصطناعي في تحويل التعلم الآلي إلى نتائج أعمال حقيقية

ربما رأيت هذا يحدث. يقوم فريق بتشغيل مشروع تجريبي قائم على الذكاء الاصطناعي، يبدو العرض التوضيحي قويًا، ثم يتوقف كل شيء. لا يصل النموذج أبدًا إلى المنتج؛ تستمر الفرق الأمامية في استخدام جداول البيانات، وتتوقف القيادة عن السؤال عنه. هذه الفجوة شائعة لأنه نادرًا ما تكون الخوارزمية هي التي تنكسر. إنها الوسط الفوضوي: أهداف غير واضحة، بيانات ضعيفة، وخبرة داخلية محدودة. 

عادة ما تساعد الاستشارات في مجال الذكاء الاصطناعي على سد فجوة التنفيذ هذه وتحويل التجارب إلى نتائج قابلة للقياس.

ما تعنيه الاستشارات في مجال الذكاء الاصطناعي عمليًا

الاستشارات في مجال الذكاء الاصطناعي هي حل عملي للمشكلات مع عقلية التسليم. أنت تحضر هدفًا، مثل تقليل تراكم دعم العملاء أو تحسين تحصيل النقد. يساعدك المستشار على ترجمة هذا الهدف إلى شيء يمكن للنموذج دعمه، ثم يوجه الخطوات اللازمة لجعله يعمل في العمليات الحقيقية.

أولاً يأتي تحديد النطاق. إذا قلت، "نريد السعر المتوقع للتراجع"، سيسأل المستشار الجيد عما ستفعله بشكل مختلف عندما يضع النموذج علامة على عميل. هل ستغير عملية الإعداد، أم توجههم إلى النجاح، أم تعدل العروض؟ إذا لم تتمكن من التصرف بناءً على التنبؤ، فليس لديك حالة استخدام بعد.

التالي هو واقع البيانات. يتحقق المستشارون مما تجمعه، وأين يعيش، وما إذا كان جديرًا بالثقة. على سبيل المثال، قد ترغب في السعر المتوقع للطلب، ولكن إذا تم إدخال طلبات المبيعات متأخرة أو برموز منتجات مفقودة، فقد يكون الفوز الأول هو إصلاح سير العمل الذي ينشئ البيانات. فقط بعد ذلك يهم اختيار النموذج. غالبًا، يتفوق النهج الأبسط على الإعداد المعقد لأنه أسهل في الصيانة والشرح.

ثم يأتي الشحن. يساعدك المستشارون على اختيار الأدوات التي تناسب مجموعتك، والعمل مع المهندسين حتى يتمكن النموذج من العمل داخل تطبيق أو لوحة معلومات، وإعداد المراقبة حتى تلاحظ الانجراف عندما يتغير السلوك أو الأسعار.

تخطط أيضًا للتكرار. النموذج ليس جاهزًا عند إطلاقه. تتتبع كيفية استخدام الأشخاص له، وتراجع الأخطاء، وتحدث الميزات أو العتبات. هذه هي الطريقة التي تحافظ بها على توافق المخرجات مع أهدافك مع تغير الظروف.

عادةً ما تدعم شركة استشارات التعلم الآلي المؤسسات عبر دورة الحياة الكاملة، من تعريف المشكلة إلى النشر الإنتاجي.

الأخطاء الشائعة التي ترتكبها الشركات بدون التوجيه المتخصص

حتى عندما يبدو المشروع التجريبي جيدًا، تميل هذه الأنماط إلى الظهور لاحقًا وتقليل الاعتماد:

• بناء نماذج بدون مقياس نجاح واضح، لذلك لا أحد يتفق على ما هو "جيد". 

يتتبع فريق واحد الدقة، بينما يهتم آخر بوقت المعالجة الأسرع، وتتوقع القيادة تأثيرًا على الإيرادات. بدون هدف مشترك واحد، ينتهي بك الأمر بالجدل حول النتائج بدلاً من تحسينها.

• الهندسة المفرطة، حيث يحتاج الحل إلى بيانات مثالية ولا يتم شحنه أبدًا.

قد يعمل في اختبار محكوم، ثم ينكسر في اللحظة التي يصطدم فيها بحقول مفقودة أو تسميات فوضوية أو سلوك المستخدم الحقيقي. تستمر الفرق في "تحسين النموذج" بينما ينتظر العمل.

• تخطي المراقبة وإعادة التدريب، وسينجرف النموذج. 

قد يكون رائعًا عند الإطلاق، ثم يسوء مع تغير تغيير الأسعار وعادات العملاء والمنتج نفسه. إذا لم يتم تتبع الأداء ولم تحدث التحديثات، يتدهور النظام بهدوء حتى لا يرغب أحد في الاعتماد عليه.

• التفكير في أن الذكاء الاصطناعي هو مشروع "شحنه وانساه". 

يحتاج إلى مالك وروتين أساسي. لا يوجد مالك، لا توجد ملاحظات واردة، لا توجد خطة صيانة، وينتهي الأمر بالنموذج بجمع الغبار. يجلس هناك، قديمًا، وتتعلم المؤسسة الدرس الخاطئ: "الذكاء الاصطناعي لم ينجح."

لماذا تواجه الشركات الناشئة الصغيرة والمتوسطة تحديات فريدة في الذكاء الاصطناعي

في منظمة أصغر، عادة ما تشعر بفجوة الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع. قد لا يكون لديك متخصصون احتياطيون. الشخص الذي يتعامل مع التقارير يقوم أيضًا بإصلاح حقول CRM وإطفاء الحرائق. هذا يجعل التجارب الطويلة غير واقعية.

والبيانات ليست في مكان واحد مرتب أيضًا. إنها مقسمة عبر CRM وبرامج المحاسبة وتذاكر الدعم وجداول البيانات، مع تسميات غير متطابقة وأجزاء مفقودة.

تشعر أيضًا بضغط العائد على الاستثمار بشكل أسرع. تحتاج إلى استرداد سريع، ولديك تسامح أقل للاضطراب. يمكن أن تصل توصية خاطئة إلى العملاء بسرعة عندما يكون فريقك صغيرًا.

كيف تدعم الاستشارات في مجال الذكاء الاصطناعي الشركات الناشئة الصغيرة والمتوسطة

تبدأ الاستشارات الجيدة للشركات الصغيرة والمتوسطة بالتركيز. تختار مجموعة صغيرة من حالات الاستخدام المرتبطة بالأرقام التي تتتبعها بالفعل.

قد يكون ذلك توجيه تذاكر الدعم، أو وضع علامة على المبالغ المستردة غير العادية، أو اقتراح نقاط إعادة الطلب، أو مطابقة الفواتير مع طلبات الشراء حتى تتوقف الموافقات عن الانسداد. هذه تقلل من العمل اليدوي ومعدلات الأخطاء دون بناء ضخم.

يشدد المستشارون أيضًا الجدول الزمني. يساعدونك على إعادة استخدام أدواتك الحالية، وتحديد مقاييس النجاح مقدمًا، وشحن إصدار عملي يستخدمه أشخاص حقيقيون، ثم تحسينه في دورات قصيرة. يضيفون أيضًا حواجز الحماية، مثل المراجعة البشرية، وسجلات تدقيق العقود الذكي، وقواعد التصعيد، حتى تتحكم في التكلفة والمخاطر.

لهذا السبب يلجأ الكثيرون إلى شركات استشارات الذكاء الاصطناعي للشركات الصغيرة لتوجيه تحديد الأولويات والتنفيذ.

ما الذي يجب البحث عنه عند اختيار شريك استشارات الذكاء الاصطناعي

استخدم قائمة تحقق محايدة. أنت لا تشتري وعودًا، أنت تشتري طريقة عمل.

• دليل على أنهم نشروا نماذج في الإنتاج، وليس مجرد بناء عروض توضيحية.
• تواصل واضح لفرق الأعمال والفرق التقنية، بدون مصطلحات.
• التركيز على النتائج القابلة للقياس، مع خطوط الأساس والفحوصات بعد الإطلاق.
• الشفافية حول الحدود والمخاطر، بما في ذلك الخصوصية وفجوات البيانات.
• خطة للمراقبة وإعادة التدريب والملكية بعد الإطلاق.

إذا لم يتمكنوا من شرح كيف يظل العمل حيًا بعد التشغيل، فسترث نظامًا هشًا.

الخلاصة

التجريب رخيص. التنفيذ هو المكان الذي تظهر فيه القيمة. عندما تربط التعلم الآلي بسير العمل الحقيقي، وتمنحه مالكين، وتقيس النتائج مثل أي استثمار آخر، تتوقف عن جمع المشاريع التجريبية وتبدأ في بناء القدرة.

اللعبة الطويلة هي التبني المستدام: مكاسب صغيرة، حوكمة واضحة، وتحسين مستقر مع تحول عملك.