رحلة دمج الذكاء الاصطناعي تبدأ من حالة استخدام ذات قيمة وتنظيم البيانات والحَوْكمة، مرورًا بالنمذجة وMLOps والتشغيل، وصولاً للقياس والتحسين.
جدول المحتويات
حالات استخدام ذات قيمة
- التنبؤ بالطلب وتسعير ديناميكي
- الكشف عن الاحتيال
- التقسيم الموجه للعملاء
لبناء حالة استخدام ناجحة، اربطها بمؤشر عمل (مثل زيادة هامش الربح أو تقليل تكاليف خدمة العملاء).
البيانات والحَوْكمة
- مستودعات بيانات وبحيرات بيانات بإشراف الحوكمة
- كتالوج بيانات وخطوط ETL/ELT موثوقة
- خصوصية وامتثال (PII, GDPR)
للاطلاع على ضوابط الخصوصية والامتثال، راجع هذا المقال.
MLOps والتشغيل
- نسخ نماذج وتتبع تجارب
- نشر كخدمات REST/Batch وقياس الدقة والانحراف
- أمن وExplainability وإدارة دورة الحياة
لتحسين النشر، طالع أفضل ممارسات النشر على السحابة من هنا.
القياس والتحسين
- حدد مقاييس نجاح واضحة (Precision, Recall, ROI)
- قارن قبل/بعد ونفّذ تجارب A/B
- تحسين مستمر وفق التغذية الراجعة
قائمة تحقق للتبني
- حالة استخدام مرتبطة بمؤشر عمل
- بيانات جاهزة ومحكومة
- خطة تشغيل ومراقبة وانسحاب
هل تحتاج خطة تبنّي AI لمؤسستك؟ تواصل معنا عبر واتساب.