انضم إلى نشراتنا اليومية والأسبوعية للحصول على آخر التحديثات والمحتوى الحصري حول تغطية الذكاء الاصطناعي الرائدة في الصناعة. تعرف على المزيد.
نحن على حافة شتاء رابع للذكاء الاصطناعي، حيث بدأت الثقة تتراجع في أن الذكاء الاصطناعي سيحقق قيمة ملموسة كافية لتبرير تكلفته.
بينما تسقط المقالات من جولدمان ساكس ومعاهد البحث الأخرى مثل أوراق الشجر، لا يزال هناك وقت لدرء هذا الشتاء القادم للذكاء الاصطناعي، وكانت الإجابة أمامنا طوال السنوات الماضية.
هناك شيء مفقود
مع معظم التخصصات العلمية، يتم تحقيق الاختراقات في المختبرات، ثم تُسلم إلى المهندسين لتحويلها إلى تطبيقات واقعية.
عندما يكتشف فريق من الباحثين الكيميائيين طريقة جديدة لتشكيل رابطة لاصقة، يتم تسليم هذا الاكتشاف إلى المهندسين الكيميائيين لتصميم المنتجات والحلول.
الاختراقات من الفيزيائيين الميكانيكيين تُنتقل إلى المهندسين الميكانيكيين لتطوير الحلول.
ومع ذلك، عندما يتم تحقيق اختراق في الذكاء الاصطناعي، لا يوجد تخصص واضح للذكاء الاصطناعي التطبيقي، مما يؤدي بالمنظمات للاستثمار في توظيف علماء البيانات الذين حصلوا على درجة الدكتوراه مع الطموح لتحقيق اختراقات علمية في مجال الذكاء الاصطناعي ليجدوا أنفسهم يحاولون بدلاً من ذلك تطوير حلول واقعية.
والنتيجة؟ 87% من مشاريع الذكاء الاصطناعي تفشل.
دخول الذكاء الهندسي
“الذكاء الهندسي” (المشاركة الحالية: “هندسة الذكاءات”) هو تخصص ناشئ يركز على التطبيق الواقعي لأبحاث الذكاء الاصطناعي المستندة إلى الهندسة – وهو تخصص يستفيد من الاختراقات العلمية مع المواد الخام لتصميم وبناء قيمة عملية وآمنة. وهذا يخلق القدرة للخبراء والمتخصصين والعلماء والمهندسين لإنشاء حلول ذكية دون الحاجة لأن يصبحوا علماء بيانات.
تبدأ المنظمات الصناعية الرائدة بإعادة تأسيس خطوط البحث إلى الهندسة وتشكيل شراكات جديدة مع الأكاديميا وموردي التكنولوجيا وخلق الظروف البيئية اللازمة لنقل أبحاث الذكاء الاصطناعي إلى مهندسي ذكاءات بنفس الطريقة التي تُشارك بها الأبحاث الكيميائية مع المهندسين الكيميائيين.
والنتيجة؟
تطبيقات مبتكرة في حالات استخدام ملموسة تخلق قيمة وتدخل الإنتاج ولم يكن ليتم اكتشافها بواسطة علماء البيانات أو موردي التكنولوجيا بناءً فقط على البيانات وحدها.
5 خطوات لإدخال هندسة الذكاءات إلى منظمتكم
الخبرة هي قلب هندسة الذكاءات ، ويتم التعبير عنها كمهارات – وحدات الخبرة التي تم تعلمها من خلال التطبيق العملي. يمكن أن تسرع النظرية والتدريب اكتساب المهارات ، لكن لا يمكنك الحصول على مهارات (وبالتالي لا خبرة) بدون تجربة عملية. بافتراض أن منظمتكم لديها بالفعل خبراؤها ، إليكم خمس خطوات عملية يمكنكم اتباعها لإدخال تخصص هندسة الذكاءات وكيف تختلف عن النهج التقليدي للاستفادة من AI:
النهج التقليدي لإدخال AI (الذي يمثل معدل الفشل بنسبة 87%) هو:
- إنشاء قائمة بالمشكلات.
أو
- فحص بياناتكم؛
- اختيار مجموعة محتملة لحالات الاستخدام؛
- تحليل حالات الاستخدام للعائد على الاستثمار (ROI) والجدوى والتكاليف والجدول الزمني؛
- اختيار مجموعة فرعية من حالات الاستخدام والاستثمار في التنفيذ.
أما نهج هندسة الذكاءات لإدخال ذكاءات مصممة فهو:
- إنشاء خريطة حرارية للخبرة عبر عملياتكم الحالية؛
- تقييم أي الخبرة هي الأكثر قيمة للمؤسسة وتسجيل وفرة أو ندرة تلك الخبرة؛
- اختيار أفضل خمسة مجالات خبرة نادرة وقيمة داخل مؤسستكم؛
- تحليل العائد المحتمل ROI والجدوى والتكاليف والجدول الزمني لهندسة الحلول المعقدة؛
- اختيار مجموعة فرعية من حالات القيمة والاستثمار في التنفيذ.
هندسة موجة جديدة من القيمة باستخدام AI
بمجرد إدخال هندسة ذكاءات داخل مؤسستكم وتم تطوير التطبيقات البديهية ووضعها قيد الإنتاج ، يمكن الاستفادة من هذه القدرة الجديدة للتوسع خارج الخبرة الحالية نحو فرص جديدة لهندسة قيمة آمنة وعملية عبر المؤسسة والنظام البيئي بأسره .
بينما تبني المنظمات والصناعة والمؤسسات التعليمية برامج للهندسات المصممة ، ستجني المنظمات والأفراد ومجتمعينا فوائد الإمكانات الاقتصادية والاجتماعية غير المحققة سابقًا لـ AI ، مما يخلق فئة جديدة تمامًا من الوظائف ويؤذن بموجة جديدة تمامًا لإنشاء القيمة .
برايان إيفرغرين هو مؤلف كتاب “تحويل ذاتي: خلق مستقبل أكثر إنسانية في عصر الذكاءِ الصناعي.”
كينس أندرون هو مؤلف كتاب “تصميم ذكاءِ صناعى مستقل.”
DataDecisionMakers
مرحبًا بكم في مجتمع VentureBeat!
DataDecisionMakers هو المكان الذي يمكن فيه للخبراء بما يشمل الأشخاص الفنيين الذين يقومون بأعمال البيانات مشاركة الأفكار المتعلقة بالبيانات والابتكار.
إذا كنت ترغب بقراءة أفكار متطورة ومعلومات حديثه وأفضل الممارسات ومستقبل البيانات وتقنية البيانات انضم إلينا هنا DataDecisionMakers .
قد تفكر حتى بالمساهمة بمقال خاص بك!
اقرأ المزيد عن DataDecisionMakers
