قبل بناء الذكاء الاصطناعي، اعرف لماذا تبنيه
تتسابق المؤسسات لدمج الذكاء الاصطناعي في جميع جوانب عملياتها، ولكن كثيرًا ما تتجاهل الخطوة الأولى الحاسمة وهي تحديد المشكلة التي تحاول حلها بوضوح. لكي تكون المؤسسات ناجحة، من المهم اتباع نهج “التمديد أولاً”. ببساطة، يعني ذلك أنه بدلاً من البدء بنموذج أو أداة، يجب على المؤسسات أن تبدأ بالنوايا. يجب أن تفهم تدفقات البيانات، وسير العمل، ونقاط القرار قبل أن تقرر أين يتناسب الذكاء الاصطناعي. الأمر لا يتعلق بإبطاء الابتكار، بل بتأسيسه على هدف.
عندما سألت فيجاي عن هذا، قال: “من السهل الانغماس في حماس الذكاء الاصطناعي وبدء بناء النماذج قبل أن تحدد بوضوح المشكلة. ولكن النجاح الحقيقي يبدأ بنهج منضبط، يتمحور حول التمديد أولاً. وهذا يعني التركيز على البيانات، والبنية التحتية، والحوكمة قبل الغوص في الخوارزميات.”
بناء الامتثال المستمر في خط أنابيب الذكاء الاصطناعي
بينما تتحرك المؤسسات إلى ما بعد تجارب الذكاء الاصطناعي وتدمج النماذج في سير العمل الإنتاجي، يتحول التحدي من بناء النماذج إلى الحفاظ عليها بشكل مسؤول. إدارة مخاطر النموذج، والتحكم في الإصدارات، وتتبع التدقيق ليست تفاصيل إدارية. إنها قضايا تهم مجلس الإدارة.
في صناعات مثل البنوك والتمويل والرعاية الصحية، تعتبر إدارة مخاطر النموذج ليست مجرد ممارسة جيدة، بل هي إلزامية. وهذا يعني تصميم أنظمة حيث تحدث الحوكمة تلقائيًا، ولا تتوقف عمليات التدقيق، وتكون الشفافية متأصلة في كل طبقة من لحظة دخول البيانات إلى خط الأنابيب حتى لحظة اتخاذ القرار.
عندما سألت فيجاي عن هذا، شارك أن “إدارة مخاطر النموذج هي واحدة من أهم جوانب نشر الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول. مع تحول النماذج إلى جزء من أنظمة اتخاذ القرار الحرجة، يجب أن نتأكد من أنها تظل عادلة، ومتوافقة، وفعالة مع مرور الوقت.”
