أصبحت المملكة العربية السعودية رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال اتخاذها لخطوة غير مسبوقة، حيث أنشأت، سيراً على خطى رؤية السعودية 2030 الطموحة، أطراً وإستراتيجيات تنظيمية بمعايير عالمية تضع أسساً متينة للشركات للاستفادة الكاملة من القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي.

كما قطعت المملكة خطوات كبيرة في إنشاء نماذج لغوية كبيرة خاصة بها، مثل برنامج Mulhem، نموذج ذكاء اصطناعي لغوي LLM مخصص لمجالات محددة في المملكة العربية السعودية، يتم تدريبه حصرياً على البيانات السعودية. وتكمن الخطوة التطويرية التالية في استفادة الشركات من بياناتها المميزة لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. ويوفر التحول نحو نماذج أصغر حجماً وأكثر تخصيصاً عملية تطوير أكثر مرونة وينتج حلولاً دقيقة تلبي الاحتياجات المحلية والسياقات الخاصة بالقطاع.

ويعمل هذا النهج على تسريع الابتكار مع وضع الشركات في طليعة قطاعاتها ودفع عجلة النمو والقدرة التنافسية في عصر الذكاء الاصطناعي وذكاء البيانات.

أهمية نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة

قد تبدو نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوي LLM المدربة على البيانات الواسعة جذابة بالنسبة للشركات التي تهدف إلى الاستفادة القصوى من بياناتها، إلا أنها لا تقدم دائماً نتائج دقيقة. تم تسليط الضوء في السنوات الأخيرة على نماذج اللغة الكبيرة باعتبارها القوة الدافعة وراء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي. ومع ذلك، فإن المخاوف المحتملة بشأن خصوصية البيانات والقيود المفروضة على التخصيص تعني أن هذه النماذج العامة ليست دائماً الخيار الأفضل للشركات.

والبديل المقنع هو أن تقوم الشركات ببناء نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة. وأن يتم تدريب هذه النماذج الأصغر حجماً والمصممة خصيصاً على مجموعات بيانات مستهدفة، مما يوفر للشركات سيطرة أكبر على بياناتها ويضمن الجودة التي تعتبر عامل حاسم عند توسيع نطاق حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للحصول على ميزة تجارية تنافسية.

يتطلب تدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوي LLM قوة حاسوبية وطاقة كبيرتَين، مما يجعلهما مكلفتين وتتطلبان الكثير من الموارد. وعلى النقيض من ذلك، توفر النماذج الأصغر حجماً والقابلة للتخصيص بديلاً أكثر استدامةً، فهي تستهلك طاقة أقل وتقدّم حلول مصممة خصيصاً، وبالتالي توفر الكفاءة وتخفض استهلاك الطاقة لدى الشركات.

تتميز هذه النماذج الأصغر حجماً والمخصصة بالكفاءة وهي أيضاً قابلة للتكيّف بدرجة كبيرة. وتسمح الأطر مفتوحة المصدر للمطورين بضبط هذه النماذج لتناسب بيئات الحوسبة المختلفة وحالات الاستخدام التجارية. وتُعد هذه القدرة على التكيّف مفيدة بشكل خاص للشركات السعودية التي تحتاج إلى حلول مُحسَّنة لظروف السوق المحلية والفروقات الدقيقة في اللغة والمتطلبات التنظيمية.

تحويل الذكاء الاصطناعي إلى قيمة

أصبحت فوائد النماذج المخصصة واضحة بشكل متزايد، حيث يسعى غالبية القادة الكبار إلى توسيع نطاق مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي بكفاءة. وكأي ثورة صناعية، تتطلب عملية التوسع هذه التعاون بين مختلف أقسام الشركة والعمل معاً لتحقيق الابتكار، مما يعزز بدوره ثقافة الابتكار ويسهل البحث والتطوير.

تدرك الشركات السعودية بشكل متزايد قيمة هذا النهج، وخاصةً في بناء نماذج لغات كبيرة محلية. ورغم أن إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة قد يبدو أمراً شاقاً في البداية، فإن برامج التدريب والموارد المتاحة تمكن الشركات من تعزيز مهارات فرقها وتنمية خبراتها الداخلية.

وستتمكن الشركات من الاستفادة من العديد من الفوائد المهمة من خلال تبني نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة التي يمكن أن تحدث تأثيراً إيجابياً على صافي أرباحها، وتُكسبها رؤى خاصة بالقطاع من شأنها أن تدعم عملية اتخاذ القرار بشكل أفضل. ثم تُستخدم هذه الرؤى لتحسين تجارب العملاء من خلال التصميم وفقاً للتفضيلات الفردية مع تبسيط العمليات وتحقيق كفاءة التكلفة بناءً على الاحتياجات المحلية المحددة.

وعلى النقيض من نماذج اللغة الكبيرة LLM ذات الأغراض العامة، تسمح النماذج المصممة خصيصاً للمطورين بإنشاء أنظمة تلبي حالات استخدام محددة ودقيقة للغاية. ويسمح هذا للشركات بالتركيز على مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي القابلة للتطوير والتي تمتلك احتمالية أعلى لتحقيق عائد أفضل على الاستثمار بفضل معالجتها للمشاكل أو الفرص المحددة في الشركة.

دور منصات البيانات والذكاء الاصطناعي الحديثة

يتطلب بناء هذه النماذج الأصغر حجماً والمخصصة أساساً مفتوحاً وموحداً لجميع البيانات والحوكمة. ويمكن لمنصات البيانات الحديثة حل المشكلات الناجمة عن أنظمة البيانات القديمة التي تعيق تبني الذكاء الاصطناعي، مثل منصة Databricks للذكاء الرقمي القائمة على السحابة، وهي منصة شاملة تقدم منتجات وحلولا مختلفة داخلها. وتعمل هذه المنصات على توحيد البيانات وإعدادها لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي بسلاسة وتمكين علماء البيانات من بناء نماذج محلية ذات أثر ملموس.

يعتبر توفير قدرة الوصول إلى هذه البيانات بسهولة أمر بالغ الأهمية، فهو يتيح للموظفين في مختلف أنحاء الشركة الاستعلام عن بيانات الشركة باستخدام اللغة الطبيعية بسهولة. ويتيح هذا الوصول حتى للموظفين غير التقنيين اكتساب رؤى مماثلة لعلماء البيانات والمحللين المهرة، مما يوفر الوقت على الخبراء الداخليين للتركيز على المهام المبتكرة والمهمة للأعمال. ويعمل هذا النهج على تقليل التكاليف والوقت مع تعزيز الابتكار داخل فرقهم الخاصة.

بناء القدرات المحلية لقيادة الذكاء الاصطناعي

أرست المملكة أسساً متينة لقيادة الذكاء الاصطناعي، لكن يجب أن تتركز الخطوة التالية للشركات حول إنشاء حلول الذكاء الاصطناعي المحلية والمخصصة لإطلاق العنان للابتكار والنمو. ولتحقيق التقدم الكامل نحو أهداف رؤية السعودية 2030، يتعين على الشركات تبني نماذج ذكاء اصطناعي أصغر حجماً وقابلة للتكيّف توفر مساراً مستداماً وقابلاً للتطوير وتساعد الشركات على تحقيق الريادة في قطاعاتها.

يُعدّ التعاون الوثيق بين القطاعات أمرا أساسيا لتسهيل النمو العالمي للذكاء الاصطناعي التوليدي. وكلما فهمنا بشكل جماعي هذه التقنية المتطورة، كلما أصبح استخدامها أكثر إنتاجية. وينبغي لكبار القادة أن يأخذوا في الاعتبار فوائد النماذج مفتوحة المصدر المخصصة وذات الحجم المناسب مع تركيزهم على الكفاءة. وتعتبر هذه النماذج أدوات فعالة لنمو الأعمال، حيث تُمكّن الشركات من التحكم ببياناتها وضمان الجودة وخفض التكاليف مع استمرارها في توسيع نطاق حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. وتعتبر إستراتيجية الذكاء الاصطناعي التوليدي الفعّالة استثمارا في المستقبل وتؤدي إلى تبسيط العمليات لسنوات قادمة وتساعد في بناء القدرات المحلية لقيادة الذكاء الاصطناعي.

* المدير العام لشركة Databricks في المملكة العربية السعودية