ما هو الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS)؟

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟

يشمل الذكاء الاصطناعي تقنيات مختلفة، بما في ذلك الروبوتات، والرؤية الحاسوبية ، والحوسبة المعرفية، ونماذج التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية ( NLP ).

خوارزميات التعلم الآلي – الأداة الأساسية المستخدمة في الذكاء الاصطناعي – هي مجموعة من الإرشادات أو الأساليب التي يطبقها الحاسوب عادةً لحساب أو حل مشكلة. تشمل الأساليب النموذجية التي يستخدمها الحاسوب لحل المشكلات أو توفير قدرات اتخاذ القرار تحليل البيانات بشكل مكثف أو إنشاء تعميمات وتوقعات إحصائية.

تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال تحليل كميات هائلة من بيانات التدريب، والبحث عن الارتباطات والأنماط، واستخدام هذه الأنماط للتنبؤ بالحالات المستقبلية. تتطلب عملية التدريب عادةً كميات هائلة من البيانات. كلما قلّت البيانات التي يُدرّب عليها النموذج، زاد احتمال تحيزه .

تنقسم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل متكرر إلى فئتين: خوارزميات التعلم العميق التي تستخدم الشبكات العصبية العميقة، وخوارزميات التعلم الآلي مثل الانحدار والتصنيف.

توفر خدمة AIaaS إمكانية الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المُدرَّبة والموجودة عبر السحابة. هذا يعني أنه يُمكن للمستخدمين توسيع نطاق الموارد بسرعة حسب الحاجة. كما تدعم منصات AIaaS عادةً مصادر بيانات مختلفة، مما يعني أن المؤسسة يُمكنها دمج الخدمة مع بيئة بياناتها. ويتولى مُزوِّد AIaaS مسؤولية إدارة تحديثات النماذج والبنية التحتية والأمان.

فوائد استخدام منصات AIaaS

يمكن للمؤسسات تنفيذ الذكاء الاصطناعي بتكلفة معقولة باستخدام نموذج تقديم خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) دون الحاجة إلى تطوير أو صيانة مشروع ذكاء اصطناعي واحد. تُمكّن منصات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) المؤسسات من بناء خدمات ذكاء اصطناعي مخصصة وقابلة للتكيف والتوسع وسهلة الاستخدام.

وفيما يلي الفوائد الإضافية لأنظمة AIaaS:

• النشر السريع. يُعدّ الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) من أسرع الطرق لتقديم الذكاء الاصطناعي للمؤسسات . فهو سهل التثبيت والإعداد. ونظرًا لتعدد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي ، ليس من الممكن دائمًا للمؤسسة إنشاء أداة ذكاء اصطناعي لكل حالة وصيانتها. تُعد الخيارات القابلة للتخصيص مفيدة بشكل خاص، حيث يُمكن للمؤسسات نشر خدمات الذكاء الاصطناعي بسرعة وتعديلها وفقًا لاحتياجات أعمالها وقيودها.
• مهارات برمجة محدودة أو معدومة. يمكن استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) حتى في حال عدم وجود مطور أو مبرمج ذكاء اصطناعي داخلي في الشركة. كل ما يلزم هو بنية تحتية خالية من البرمجة في المؤسسة ، حيث لا حاجة عادةً إلى خبرة برمجية أو تقنية أثناء عملية الإعداد.
• توفير التكاليف. يُعدّ توفير المال العامل الرئيسي المؤثر على توسّع خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) في قطاع تكنولوجيا المعلومات. تُعدّ هذه الخدمات فعّالة من حيث التكلفة للشركات، إذ تدفع فقط مقابل الاستخدام ووظائف الذكاء الاصطناعي، ولا تحتاج إلى استثمارات أولية كبيرة.
• شفافية الأسعار. بالإضافة إلى تقليل العمالة غير ذات القيمة المضافة، توفر خدمة الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي بشفافية عالية فيما يتعلق برسوم الخدمة. ولأن معظم هياكل تسعير الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) تعتمد على الاستهلاك، فإن الشركات تدفع فقط مقابل تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها.
• قابلية التوسع. يُعدّ نظام AIaaS مثاليًا للشركات التي تسعى إلى التوسع. فهو مثالي للمهام التي لا تُضيف قيمة كبيرة ولكنها تتطلب مستوىً من الحكمة المعرفية. ولأنه يستخدم الأتمتة الصناعية لإنجاز المهام البسيطة دون الحاجة إلى تدخل بشري، يتوفر لأعضاء الفريق وقتٌ أطول للتركيز على مهام أخرى.

ما هي تحديات AIaaS؟

على الرغم من أن AIaaS تقدم العديد من الفوائد الملحوظة، إلا أنها تواجه أيضًا التحديات التالية التي يجب على المؤسسات مراعاتها:

• التكلفة. قد تكون تكلفة خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) باهظةً للعديد من المؤسسات، إذ قد تكون تكاليف الاستخدام والصيانة باهظةً بمرور الوقت. يجب على المؤسسات تقييم أهدافها طويلة المدى لضمان توافق خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة مع ميزانيتها وأهدافها العامة.
• الشفافية. تُتيح معظم منصات AIaaS للمستخدمين الوصول إلى الخدمات، ولكنها لا تُقدّم شفافية تُذكر في عملياتها الداخلية.
• الأمان. يُعدّ أمان البيانات مصدر قلق رئيسي في خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS)، إذ يتعين على الشركات مشاركة البيانات مع جهات خارجية. ومع ذلك، صُممت تقنيات إخفاء البيانات وغيرها من تقنيات تعزيز الخصوصية لحماية بيانات المؤسسة.
• حوكمة البيانات. يجب على الشركات فرض قيود صارمة على تخزين البيانات السحابية في القطاعات الخاضعة لرقابة شديدة. على سبيل المثال، قد تواجه المؤسسات في قطاعي البنوك والرعاية الصحية صعوبة في استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) نظرًا لقيود قد تفرضها على كيفية تخزين البيانات ومشاركتها واستخدامها في منصة الذكاء الاصطناعي كخدمة.
• احتكار الموردين. إذا لم يُلبِّ أحد مُزوِّدي خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) احتياجات الشركة، فليس من السهل الانتقال إلى مُزوِّد آخر. ويرجع ذلك إلى اختلاف أساليب الاستجابة واتفاقيات احتكار الموردين. كما قد يستغرق الانتقال وقتًا طويلاً بالنسبة لأعضاء الفريق، إذ يتعين عليهم تعلم البرنامج الجديد من الصفر.

أنواع AIaaS

تُقدم منصات مُزودي الذكاء الاصطناعي أنماطًا مُتعددة من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يُمكن مُلاءمة هذه الأنماط المُتنوعة لاحتياجات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، إذ يُمكنها تقييم الميزات والأسعار لتحديد ما يُناسبها. كما يُمكن لمُزودي خدمات الذكاء الاصطناعي السحابي توفير الأجهزة المُتخصصة اللازمة لبعض مهام الذكاء الاصطناعي، مثل وحدات معالجة الرسومات لأحمال العمل المُكثفة .

فيما يلي أنواع مختلفة من AIaaS:

• الروبوتات. تُستخدم الروبوتات وروبوتات الدردشة على نطاق واسع في جميع القطاعات. تستخدم هذه الروبوتات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لمحاكاة الكلام البشري الحقيقي، وتُستخدم عادةً في خدمة العملاء لتقديم إجابات وافية على استفسارات العملاء الأكثر شيوعًا. توفر الشركات الوقت والموارد من خلال الاستجابة على مدار الساعة، مما يُمكّن الموظفين من التركيز على المهام الأكثر صعوبة. وجدت دراسة أجرتها شركة Tidio، وهي شركة متخصصة في الذكاء الاصطناعي، أن 82% من العملاء يفضلون استخدام روبوت دردشة لخدمة العملاء بدلاً من انتظار رد الموظفين على استفساراتهم.
• التعلم الآلي. تستخدم الشركات التعلم الآلي للتحقيق في اتجاهات بياناتها وتحديدها، والتنبؤ، والتعلم أثناء سير العمل. صُممت تقنية معالجة البيانات هذه للعمل دون أي تدخل بشري تقريبًا، مما يُمكّن الشركات من استخدام الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) دون الحاجة إلى مهارات تقنية متخصصة. يتوفر التعلم الآلي بخيارات متنوعة، بدءًا من النماذج المُدربة مسبقًا وصولًا إلى النماذج المُصممة لحالات استخدام مُحددة.
• واجهات برمجة التطبيقات ( API ) هي جسر برمجي يُمكّن التواصل بين تطبيقين. ومن الأمثلة على ذلك مواقع حجز تذاكر الطيران التابعة لجهات خارجية – مثل إكسبيديا، وكاياك، وتشيب إير – التي تستخدم معلومات من قواعد بيانات متعددة لشركات الطيران لعرض العروض في مكان واحد. ومن الاستخدامات الشائعة الأخرى لواجهات برمجة التطبيقات: الرؤية الآلية، والذكاء الاصطناعي التفاعلي ، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، مثل اكتشاف الحاجة الملحة وتحليل المشاعر.
• تصنيف البيانات. تصنيف البيانات هو عملية شرح كميات هائلة من البيانات لترتيبها بكفاءة. له استخدامات متعددة، مثل ضمان جودة البيانات، وتصنيفها حسب الحجم، وتطوير الذكاء الاصطناعي. تُصنّف البيانات باستخدام التعلم الآلي التفاعلي، مما يُمكّن البشر والآلات من التفاعل المستمر، ويُسهّل على الذكاء الاصطناعي تقييم البيانات مستقبلًا.
• إنترنت الأشياء ( IoT). تُدمج عمليات الذكاء الاصطناعي في تقنيات إنترنت الأشياء (IoT) . الهدف هو إنشاء عمليات إنترنت أشياء أكثر كفاءة لتحسين التفاعلات بين الإنسان والآلة، وإدارة البيانات، وتحليلها. في أجهزة إنترنت الأشياء، يُدمج الذكاء الاصطناعي في مكونات الأجهزة المتصلة عبر شبكات إنترنت الأشياء. تُنشئ الأجهزة البيانات وتجمعها، بينما يُحللها الذكاء الاصطناعي لتوفير رؤىً يمكن استخدامها لتحسين الكفاءة والإنتاجية.

مزودي خدمة AIaaS

يمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي – بما في ذلك Amazon Machine Learning وMicrosoft Azure Cognitive Services وGoogle Cloud Machine Learning – مساعدة المؤسسات على تحديد إمكانيات استخدام بياناتها. قبل الالتزام، يمكن للمؤسسات معرفة ما ينجح منها وتمكين التوسع من خلال اختبار خوارزميات وخدمات مختلف مقدمي الخدمات. عند العثور على منصة تلبي المتطلبات، يمكن لموارد هؤلاء مقدمي الخدمات الكبار دعم التوسع المطلوب بسعة حوسبة.

وفقًا لتقرير صادر عن شركة Verified Market Research، من المتوقع أن يصل حجم سوق الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) العالمي إلى 273 مليار دولار أمريكي بين عامي 2024 و2031، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 45.9%. ويضم هذا السوق التنافسي العديد من موردي الذكاء الاصطناعي كخدمة، بما في ذلك:

• خدمات أمازون السحابية. تقدم منصة AWS خدمات سحابية متعددة وأكثر من 200 خدمة حول العالم. وتوفر العديد من المنتجات لحالات الاستخدام الشائعة للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، بما في ذلك Amazon SageMaker وRekognition وLex. يمكن للشركات تبسيط عملية تطوير التعلم الآلي باستخدام SageMaker، وأتمتة مهام مثل التحقق من المستخدم واكتشاف الكائنات باستخدام Rekognition. ويمكن للمستخدمين إنشاء روبوتات دردشة صوتية أو نصية باستخدام Lex.
• Anolytics. Anolytics هي منصة AIaaS لشرح البيانات، وتقدم خدمات الاستعانة بمصادر خارجية لنماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
• جوجل كلاود للذكاء الاصطناعي. يوفر عرض جوجل للذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، مثل وحدة معالجة tensor، التي تُسرّع تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ولتسريع عملية التطوير، تُقدّم جوجل أيضًا العديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى، بما في ذلك (Google Lending DocAI)، التي تُؤتمت معالجة مستندات الرهن العقاري؛ وذكاء اللغة الطبيعية (Natural Language AI)، الذي يُحلل النصوص ويستخرج المعلومات؛ وذكاء الرؤية (Vision AI)، الذي يُساعد في إنشاء تطبيقات الرؤية الحاسوبية.
• IBM Watson. يمكن للمؤسسات الاختيار من بين مجموعة متنوعة من التطبيقات الجاهزة من IBM Watson ، بما في ذلك Watsonx Assistant لإنشاء مساعدين افتراضيين، وWatson Natural Language Understanding لأداء مهام تحليل النصوص المعقدة. لا يتطلب الأمر معرفة مسبقة بعلم البيانات أو التعلم الآلي، ويمكن للمطورين أيضًا إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها عبر أي سحابة باستخدام IBM Watson Studio.
• مايكروسوفت للذكاء الاصطناعي. يستخدم علماء البيانات والمهندسون وخبراء التعلم الآلي منصات مايكروسوفت للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بشكل متكرر. تساعد خدمة فهم اللغة السحابية من مايكروسوفت في تفسير النصوص وتحليلها. يوفر مكتبات جاهزة، وحزم برمجية متخصصة، وعروضًا أخرى من خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS)، بما في ذلك خدمة Azure AI Bot، وAI Custom Vision، وAI Video Indexer.
• OpenAI. تشتهر OpenAI بمنتجات مثل ChatGPT وDall-E، إلا أنها تتيح للمؤسسات الأخرى دمج نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها في منتجاتها. ويمكن للشركات استخدام تقنية OpenAI في تطبيقاتها وخدماتها.
• SAS. منصة تحليلات تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وتستخدمه لمعالجة البيانات الضخمة وإدارتها واسترجاعها من مصادر متنوعة. كما تقدم الشركة خدمات في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) واستخراج البيانات المرئية ، وتوفر واجهة مستخدم رسومية سهلة الاستخدام من خلال لغة SAS.
• ServiceNow. صُممت منصة Now AIOps لتبسيط عمليات تكنولوجيا المعلومات. كما تقدم ServiceNow منتجات مثل Now Vault وSecurity Operations للأمن الرقمي.

مستقبل الذكاء الاصطناعي كخدمة

مع تقدم التكنولوجيا، تواصل الشركات البحث عن تطبيقات جديدة للذكاء الاصطناعي. ومن بين الاتجاهات الشائعة التي تُحدد مسار الذكاء الاصطناعي وخدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS):

• محادثات أكثر إنسانية. تستطيع روبوتات الذكاء الاصطناعي التعامل مع محادثات أكثر إنسانية. ولتخصيص استخدام روبوتات الدردشة بشكل أكبر، يمكن إنشاء شخصيات فريدة باستخدام بيانات من قواعد بيانات المستخدمين.
• زيادة التخصيص. أصبحت خدمات الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للتخصيص، مما يوفر للعلامات التجارية خيارات أوسع لتخصيص الاستجابات بناءً على تفاعلات المستخدم السابقة والبيانات المجمعة.
• انخفاض الحاجة إلى مخازن بيانات ضخمة. نظرًا لأن الموردين يدربون نموذج AIaaS، تقل حاجة المؤسسات الفردية لجمع كميات هائلة من البيانات. مع ازدياد شيوع AIaaS، ستحتاج عدد أقل من الشركات إلى مجموعات بيانات ضخمة لأغراض التدريب.
• سهولة وصول أفضل. مع تزايد شعبية خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS)، يُتوقع أن تصبح تدريجيًا أكثر سهولة في الوصول إليها من قِبل معظم الشركات. كما يُتوقع أن تُعزز المنصات التي لا تتطلب أكوادًا برمجية أو ذات أكواد منخفضة إمكانية الوصول إلى خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS).
• التركيز على الذكاء الاصطناعي الأخلاقي. تزايد الجدل حول كيفية حصول الشركات التي تتبنى تقنيات الذكاء الاصطناعي على بيانات التدريب من المستخدمين، وتحيزات الذكاء الاصطناعي، والأثر البيئي له، وكيفية تطبيقه من قِبل الشركات كإجراء لتوفير التكاليف للمساعدة في التخلص من الوظائف البشرية . وقد أثار هذا جدلاً متزايدًا حول الذكاء الاصطناعي الأخلاقي وكيفية استخدامه.

ينجذب أوائل المستخدمين إلى خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) لما تقدمه من مزايا عديدة، ولأنها صناعة سريعة النمو. ورغم العوائق المحتملة أمام تطويرها، من المتوقع أن تكون خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة بنفس أهمية منتجات الخدمات الأخرى.