من PoC إلى الإنتاج: أفضل الممارسات لنشر النماذج وتجنب المخاطر الشائعة

لقد أنشأت PoC واعدًا، وتبدو النتائج رائعة، وأصحاب المصلحة متحمسون. ولكن بعد ذلك... لا شيء. يتعطل المشروع أو يكافح من أجل التوسع أو يفشل في التوافق مع احتياجات العمل الحقيقية. تبدو مألوفة؟

يتطلب سد الفجوة بين PoC والإنتاج البصيرة الاستراتيجية والبنية التحتية القابلة للتطوير ومواءمة الأعمال الواضحة. وبدون ذلك، فإن حتى أكثر مشاريع الذكاء الاصطناعي إثارة للإعجاب تخاطر بأن تصبح نماذج أولية باهظة الثمن لجمع الغبار.

إذن، كيف يمكنك التأكد من أن مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك لن تضيع في طي النسيان؟
تابع القراءة لمعرفة ذلك.

المخاطر الخفية لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي

في حين أن PoC قد يثبت جدواه في بيئة خاضعة للرقابة، فإن النشر في العالم الحقيقي يقدم عقبات جديدة - تقنية وتشغيلية واستراتيجية. بدون خارطة طريق واضحة، حتى مبادرات الذكاء الاصطناعي الواعدة يمكن أن تتوقف أو تفشل تمامًا.

تشمل بعض التحديات الأكثر شيوعًا التي تواجهها الفرق نقص المواهب المتخصصة وأهداف العمل غير المتسقة وجودة البيانات الرديئة والتكاليف غير المتوقعة.

1. نقص المواهب المتخصصة

المهارات المطلوبة لبناء PoC ليست هي نفسها تلك اللازمة لنشر نموذج الذكاء الاصطناعي والحفاظ عليه على نطاق واسع. في حين أن علماء البيانات يتفوقون في التجريب والبحث، فإن إنتاج الذكاء الاصطناعي يتطلب خبرة هندسية لضمان أن تكون الحلول موثوقة وقابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة.

تمتلك العديد من الشركات فرقًا قوية لعلوم البيانات قادرة على بناء POCs، لكنها تواجه صعوبات عندما يتعلق الأمر بإدخال هذه النماذج في الإنتاج. قد يفتقرون إلى مهندسي ML والمتخصصين في MLOPs ومهندسي البرمجيات الذين يمكنهم دمج النماذج في أنظمة العالم الحقيقي وتحسين البنية التحتية والحفاظ على الأداء على المدى الطويل. ومن دون هذه المهارات، يمكن حتى لأكثر موظفي PoC الواعدين أن يصبحوا عالقين في مأزق التنمية، وغير قادرين على تحقيق تأثير حقيقي على الأعمال.

2. أهداف تجارية وتقنية غير متوافقة

أحد أكبر أسباب توقف مشاريع الذكاء الاصطناعي هو أن الافتراضات المبكرة حول تأثير الأعمال لا تصمد تحت التدقيق الدقيق. تم تصميم PoC لاختبار الجدوى، ولكن بمجرد ظهور قيود العالم الحقيقي، مثل قابلية التوسع والتكاليف وتحديات التكامل، قد يصبح من الواضح أن دراسة الجدوى الأصلية كانت مفرطة في التفاؤل. في بعض الحالات، لا تبرر الفوائد ببساطة الاستثمار اللازم لتقديم الحل للإنتاج.

في مرحلة PoC، غالبًا ما يكون التمويل ضئيلًا، وتركز القيادة على الإمكانات. ولكن مع تحرك المشروع نحو الإنتاج، ترتفع المخاطر المالية، وتبدأ القيادة في طرح أسئلة أكثر صرامة: كم ستكون تكلفة الحفاظ عليه؟ كيف تتكامل مع الأنظمة الحالية؟ هل ستحقق عائد استثمار قابل للقياس؟ وبدون إجابات واضحة ومدعومة بالبيانات، يصبح تأمين الاستثمار للنشر الكامل أمرًا صعبًا.

هناك أيضًا حالات تفشل فيها POCs لأن التكنولوجيا الأساسية ليست ناضجة بما يكفي لحل المشكلة على نطاق واسع. قد لا يعمل ما يعمل في بيئة اختبار خاضعة للرقابة بشكل موثوق في الإنتاج، خاصة عند التعامل مع البيانات الحية والمتطورة. في الصناعات ذات المتطلبات التنظيمية الصارمة، يمكن أن يؤدي الامتثال والقابلية للتدقيق إلى تعقيدات إضافية لم يتم أخذها في الاعتبار خلال مرحلة PoC.

بالإضافة إلى القيود الفنية والتجارية، يمكن للعوامل التنظيمية أيضًا أن تعيق التقدم. تحتاج حلول الذكاء الاصطناعي إلى الملكية، وبدون مواءمة واضحة حول المسؤول عن تشغيل النظام وصيانته وتكراره، يمكن أن تصبح المشاريع عالقة في حلقات صنع القرار. يمكن للسياسة الداخلية أو تغيير الأولويات أو عدم المشاركة التنفيذية أن تبطئ أو حتى توقف الانتقال من PoC إلى الإنتاج.

3. جودة البيانات وتوافرها

تفشل العديد من POCs في تقديم القيمة لأن البيانات المطلوبة إما غير موجودة أو غير كاملة أو تفتقر إلى الجودة اللازمة. بدون أساس البيانات الصحيح، سيواجه حتى النموذج الأكثر تقدمًا صعوبة في الأداء الموثوق به في الإنتاج.

في بعض الحالات، تدرك المؤسسات في منتصف الطريق أن هناك حاجة إلى مبادرة بيانات منفصلة قبل أن يتم نشر الذكاء الاصطناعي بنجاح. قد يعني هذا الاستثمار في جمع البيانات بشكل أفضل، أو تحسين الحوكمة، أو إعادة هيكلة خطوط الأنابيب، وكلها يمكن أن تكون مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً.

وحتى عند توفر بيانات عالية الجودة، قد لا تكون التكنولوجيا نفسها ناضجة بما يكفي لاستخراج قيمة تجارية ذات مغزى. تتطلب بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي تقدمًا حسابيًا أو اختراقات حسابية قبل أن تصبح قابلة للتطبيق. ومن الأمثلة الرائعة على ذلك روبوتات المحادثة - كانت الشركات حريصة على أتمتة المحادثات قبل وقت طويل من أن تتمكن التكنولوجيا من دعمها حقًا. فقط مع ظهور التطورات التوليدية الحديثة في الذكاء الاصطناعي، أصبحت حالات استخدام روبوتات المحادثة قابلة للتطوير وتم اعتمادها على نطاق واسع (على سبيل المثال، ChatGPT و Pirvelity).

كيفية تجنب هذه المخاطر: أفضل الممارسات لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بنجاح

من المهم معرفة سبب فشل مشاريع الذكاء الاصطناعي، ولكن ما يهم حقًا هو كيفية تجاوزها لخط النهاية. دعونا نلقي نظرة على أفضل الممارسات التي تجعل ذلك ممكنًا.

1. قم بالبناء مع وضع دراسة الجدوى في الاعتبار

أحد أكبر الأخطاء التي ترتكبها الفرق هو التركيز كثيرًا على إثبات نجاح النموذج دون التفكير في الصورة الأكبر. إذا لم يكن حل الذكاء الاصطناعي الخاص بك يحتوي على دراسة جدوى واضحة وتأثير قابل للقياس وخطة لعائد الاستثمار، فسوف يواجه صعوبة في تجاوز مرحلة PoC. من اليوم الأول، يجب أن تسأل: كيف سيضيف هذا قيمة؟ من سيستخدمها؟ ما المشكلة التي تحلها على نطاق واسع؟ إن الحصول على هذه الإجابات مبكرًا سيجعل من السهل جدًا تأمين الشراء وتبرير الاستثمار في الإنتاج.

2. قم بإحضار الأشخاص المناسبين في وقت مبكر

يعتمد النشر الناجح للذكاء الاصطناعي على التعاون متعدد الوظائف. بينما يقود علماء البيانات التجريب، يتطلب الانتقال إلى الإنتاج مهندسي التعلم الآلي والمتخصصين في MLOPs واستراتيجيي الأعمال الذين يعملون معًا.

تقوم بعض المنظمات بفصل PoC وفرق الإنتاج، مما يسمح لعلماء البيانات بالتركيز على البحث بينما يتولى المهندسون النشر. يقوم آخرون بدمج هذه الأدوار في فريق واحد متعدد الوظائف حيث يحدث التعاون باستمرار. لا يوجد نهج واحد يناسب الجميع. يعتمد أفضل ما يمكن عمله على ثقافة المؤسسة والنضج التقني وتعقيد المشروع.

بغض النظر عن الهيكل، هناك شيء واحد واضح: مشاركة الأعمال أمر بالغ الأهمية منذ البداية. تعمل مشاريع الذكاء الاصطناعي الأكثر نجاحًا على تعزيز التبادل المعرفي المستمر بين الفرق الفنية وأصحاب المصلحة في الأعمال، مما يضمن بناء POCs مع مراعاة جدوى الإنتاج.

3. استثمر في MLOPs من أجل قابلية التوسع والأتمتة

يُعد نشر النماذج وتحديثها يدويًا وصفة لعمليات سير العمل البطيئة وغير الفعالة. تعمل MLOPs على تبسيط الانتقال من PoC إلى الإنتاج عن طريق التشغيل الآلي للتدريب على النماذج ونشرها ومراقبتها.

لجعل نماذج الذكاء الاصطناعي قابلة للتطوير والصيانة:

• قم بإعداد خطوط أنابيب CI/CD لأتمتة الاختبار والنشر، مما يضمن عمليات تكرار أسرع مع الحد الأدنى من التدخل اليدوي.
• تنفيذ التحكم في الإصدار للنماذج لتتبع التغييرات والتراجع عند الحاجة والحفاظ على قابلية التكرار.
• استخدم عمليات سير عمل إعادة التدريب النموذجية الآلية استنادًا إلى مقاييس الأداء، بحيث تتكيف النماذج مع تطور البيانات.
• مراقبة أداء النظام ومخرجات النموذج باستمرار لاكتشاف المشكلات مبكرًا وتحسين الموثوقية.

4. فكر في قابلية التوسع والامتثال من البداية

يتعلق توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي ببناء حلول فعالة وفعالة من حيث التكلفة ومتوافقة يمكن أن تنمو مع احتياجات الأعمال.

للتحضير للنشر على نطاق الإنتاج:

• تحسين بنية النموذج لتحقيق التوازن بين الأداء والتكلفة. على سبيل المثال، استخدم القياس الكمي للنموذج لتقليل متطلبات الحوسبة دون التضحية بالدقة.
• اختر استراتيجية النشر الصحيحة، سواء كانت محلية أو قائمة على السحابة أو مختلطة، استنادًا إلى التكلفة والأمان والاحتياجات التشغيلية.
• تنفيذ تدابير أمنية وامتثال قوية إذا كانت تعمل في صناعات منظمة مثل الرعاية الصحية أو التمويل أو التأمين. تأكد من أن النماذج تلبي GDPR أو HIPAA أو المتطلبات الخاصة بالصناعة.
• توحيد البنية التحتية لتجنب التجزئة، مما يجعل من السهل توسيع نطاق النماذج عبر بيئات مختلفة.

ما بعد النشر: كيفية الحفاظ على أداء نماذج الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت

لا تظل نماذج الذكاء الاصطناعي فعالة من تلقاء نفسها. بدون الصيانة المستمرة، سينخفض الأداء، وستصبح التنبؤات غير موثوقة، وقد يصبح نموذجك الذي كان قويًا في السابق عفا عليه الزمن.

إذن كيف يمكنك التأكد من أن حل الذكاء الاصطناعي الخاص بك يظل مناسبًا وموثوقًا لفترة طويلة بعد النشر؟ فيما يلي الاستراتيجيات الرئيسية للتركيز عليها:

1. خطة الشحن

تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية، ولكن هذه الأنماط تتغير بمرور الوقت. يمكن أن تؤدي التغييرات في سلوك المستخدم أو ظروف السوق أو اللوائح الخارجية إلى أن تصبح النماذج قديمة. للبقاء في المقدمة، يجب عليك مراقبة أداء النموذج باستمرار لاكتشاف انحراف البيانات، وتنفيذ خطوط أنابيب إعادة التدريب الآلي باستخدام بيانات العالم الحقيقي، والتحقق بانتظام من صحة المخرجات مقابل أهداف العمل لضمان الدقة المستمرة.

2. تحقيق التوازن بين الأداء والتكاليف ووقت الاستجابة

يتطلب نشر الذكاء الاصطناعي موازنة الدقة مع الكفاءة، مما يضمن بقاء النماذج عالية الأداء وفعالة من حيث التكلفة. يجب عليك تقييم احتياجات البنية التحتية للنماذج من خلال تحديد ما إذا كان تسريع وحدة معالجة الرسومات ضروريًا أو ما إذا كان من الممكن تحسين النماذج المستندة إلى وحدة المعالجة المركزية لتقليل التكاليف. يمكن أن يساعد تطبيق تقنيات ضغط النماذج مثل القياس الكمي في تحسين الكفاءة دون التضحية بالدقة، بينما يضمن تعديل استراتيجيات الاستدلال المقايضة الصحيحة بين الأداء في الوقت الفعلي والنفقات التشغيلية.

3. حساب تبعيات النموذج واحتياجات البنية التحتية

لا تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي بمعزل عن غيرها، فهي تعتمد على الأجهزة والبرامج وخطوط أنابيب البيانات التي يجب تحسينها من أجل قابلية التوسع. يجب عليك التأكد من أن البنية التحتية الخاصة بهم يمكن أن تدعم ترقيات النماذج المستقبلية، وتوحيد بيئات النشر لتجنب التناقضات بين التطوير والإنتاج، ومراقبة التبعيات الخارجية مثل واجهات برمجة التطبيقات ومصادر بيانات الطرف الثالث لمنع حالات الفشل التي قد تؤثر على الأداء.

التخطيط مع الغرض والتوسع مع التأثير

لا تفشل مشاريع الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. لقد فشلوا بالطريقة التي تم التخطيط لها منذ البداية. يعود الفرق بين نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يقدم تأثيرًا حقيقيًا والنموذج الذي لا يغادر أبدًا مرحلة PoC إلى شيء واحد: القصد.

لذا قبل المضي قدمًا في مبادرة الذكاء الاصطناعي التالية، اسأل نفسك:

• ما المشكلة التي يحلها هذا على نطاق واسع؟
• من سيمتلكها بمجرد نشرها؟
• كيف سنحافظ على ملاءمتها بمرور الوقت؟

إن أفضل حلول الذكاء الاصطناعي ليست مصممة للعمل فحسب، بل صُممت لتدوم. هل لك؟