Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
تعمل منصات الذكاء الاصطناعي المزودة بأدوات الاستخدام والتتبع على تغيير كيفية إدارة الشركات للذكاء الاصطناعي. وهي تعالج قضايا مثل المخاطر الأمنية وتحديات الامتثال والتكاليف المتصاعدة مع تحسين الرقابة والكفاءة. إليك سبب أهميتها:
ومع إشارة أكثر من 65% من المؤسسات إلى مراقبة الذكاء الاصطناعي باعتبارها تحديًا، توفر هذه المنصات هيكلًا لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بأمان وكفاءة، وخفض التكاليف وتحسين الحوكمة.
5 فوائد رئيسية لمنصات الذكاء الاصطناعي مع تتبع الاستخدام والمراقبة
عندما تفتقر أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى الإشراف المناسب، يمكن أن تصبح غير متوقعة بسرعة. يعمل التتبع في الوقت الفعلي على تغيير اللعبة من خلال تحويل بيانات النظام الأساسي الأولية إلى رؤى يسهل على الجميع - المهندسين والفرق المالية والمزيد - فهمها. بدلاً من التوفيق بين مصادر البيانات المتناثرة، تجمع لوحة معلومات موحدة المقاييس وأنماط الاستخدام والبيانات المالية في عرض واحد واضح، مما يسهل تتبع الأداء وتحسينه.
خذ هذا المثال: في عام 2024، استخدمت إحدى شركات Fortune 20 Technology المراقبة في الوقت الفعلي لمعالجة 90٪ من نقاط الضعف في الذكاء الاصطناعي في أربعة أشهر فقط. بشكل ملحوظ، تم تحقيق ذلك من خلال اثنين فقط من الموظفين بدوام كامل يديرون البرنامج بأكمله. ومع توسع عمليات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم بنسبة 280% خلال العام المقبل، توسعت أدوات الخدمة الذاتية والإصلاحات الآلية بسلاسة لتلبية الطلب. وبالمثل، خفضت شركة Fortune 50 للخدمات المالية مخاطرها الإجمالية بنسبة 80٪ عبر أكثر من 150،000 مورد. لقد حققوا ذلك من خلال تحديد ومعالجة مشكلات مثل الوصول إلى البيانات المشتركة بشكل مفرط ووكلاء الذكاء الاصطناعي الذين تم تكوينهم بشكل خاطئ من خلال الرؤية المحسنة.
تتجاوز هذه المنصات المقاييس السطحية. توفر المراقبة السلوكية على مستوى الخطوات، على سبيل المثال، عرضًا تفصيليًا لكيفية عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي - تتبع كل قرار، من استخدام الأداة إلى تحديثات الذاكرة واستعلامات الجيل المعزز للاسترداد (RAG). هذا النوع من التتبع الدقيق لا يُظهر فقط ما فعله وكيل الذكاء الاصطناعي؛ يشرح لماذا لقد اتخذت قرارات محددة. تبلغ الشركات التي تعتمد مثل هذه الأدوات الشاملة عن وقت إنتاج أسرع بنسبة 40٪ مقارنة بتلك التي تستخدم أنظمة مجزأة.
يوفر التتبع الموزع مستوى أعمق من البصيرة، حيث يلتقط مسار التنفيذ الكامل لعملية الذكاء الاصطناعي - من المطالبة الأولية إلى الاستجابة النهائية. وفي الوقت نفسه، توثق سجلات التدقيق التفاصيل الهامة مثل معرفات المستخدم والطوابع الزمنية وأصول الطلبات، مما يضمن الشفافية الكاملة والمساءلة عبر عمليات النشر. يعد إطار التتبع القوي هذا ضروريًا، خاصة عندما تشير أكثر من 65٪ من المؤسسات التي تنشر أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى المراقبة وضمان الجودة باعتبارها أكبر عقبة تقنية. من خلال هذا المستوى من الرؤية، يمكن للشركات التأكد من أن عمليات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها ليست آمنة فحسب، بل عالية الكفاءة أيضًا.
عندما يتم نشر نماذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج، يمكن أن تحدث مشكلات غير متوقعة مثل ارتفاع زمن الوصول أو ارتفاع معدلات الخطأ أو عدم تناسق المخرجات. يمكن للمنصات المجهزة بأدوات المراقبة في الوقت الفعلي اكتشاف هذه المشكلات عند ظهورها، وليس بعد أيام عندما يواجهها المستخدمون بالفعل. تقوم التنبيهات الآلية بإخطار الفرق على الفور إذا كانت المقاييس الهامة - مثل التنبؤ/عبر الإنترنت/عدد الأخطاء أو التوقع/عبر الإنترنت/أوقات الاستجابة للتنبؤ - تجاوز الحدود المحددة مسبقًا. تساعد هذه الاستجابة السريعة الفرق على حل المشكلات قبل أن تتصاعد إلى اضطرابات كبيرة. بالإضافة إلى ذلك، يدعم تتبع البيانات التفصيلي تعديلات الأداء الدقيقة.
بينما تتعامل التنبيهات مع المخاوف الفورية، تكشف التشخيصات المتعمقة الأسباب الجذرية. يذهب تتبع الأداء إلى أبعد من ذلك من خلال تسجيل المدخلات والمخرجات والبيانات الوصفية لكل طلب فردي. تساعد هذه البيانات الدقيقة في تحديد أين تنحرف النماذج، سواء كانت المشكلة تكمن في عمليات الاسترجاع أو تكامل الأدوات أو التنفيذ الفوري. على سبيل المثال، يمكن لمقاييس التتبع مثل «وقت استجابة الرمز المميز الأول» و «معدل نقل الرمز المميز» تسليط الضوء على تأخيرات الاستجابة وتحديد الاختناقات.
تستفيد المنصات المتقدمة أيضًا من مقاييس «LLM-as-a-judge» لتقييم جودة الاستجابة والملاءمة ومعدلات الهلوسة تلقائيًا. يسمح هذا التقييم المنظم للفرق بمقارنة أداء إصدارات النماذج المختلفة، وربط المقاييس مرة أخرى بمجموعات بيانات محددة، والعودة إلى نقاط التفتيش السابقة إذا لم تنجح عملية النشر الجديدة. تضمن هذه الأدوات أن تظل أنظمة الذكاء الاصطناعي فعالة وموثوقة، حتى مع تطورها.
يصبح تلبية المتطلبات التنظيمية أبسط بكثير عندما تقوم المنصات تلقائيًا بتوثيق الجوانب الرئيسية مثل نية النموذج وتقييمات المخاطر وبيانات التدريب وعمليات التقييم. تسجل مسارات التدقيق التفصيلية كل شيء: من قام بإجراء ما، ومتى حدث، وما هي التغييرات التي تم إجراؤها، وما إذا كانت العملية ناجحة أم لا. تضمن هذه الممارسات سجلاً واضحًا للأنشطة، وتوفر الشفافية والرقابة الضروريين للحوكمة.
لكن الامتثال لا يقتصر فقط على الاحتفاظ بالسجلات. يمكن للمنصات المتقدمة اكتشاف وكلاء «Shadow AI» غير المصرح بهم الذين يعملون داخل المؤسسة تلقائيًا. في عام 2025، كشفت شركة Fortune 50 Pharmaceutical عن 2000 حالة من وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين تمت مشاركتهم عبر إداراتها دون رقابة مناسبة. ومن المثير للقلق أن 82٪ من هذه الأنظمة تم تطويرها من قبل أفراد لم يكونوا مطورين محترفين. من خلال تطبيق أدوات الأمن والحوكمة الآلية للذكاء الاصطناعي، أبلغت المؤسسات عن انخفاض بنسبة 90٪ في الانتهاكات الأمنية، مع حل ما يصل إلى 95٪ من المشكلات عالية الخطورة تلقائيًا، دون الحاجة إلى التدخل اليدوي.
«حوكمة النموذج هي إطار عمل يوفر رؤية منهجية لتطوير نموذج التعلم الآلي (ML) والتحقق من صحته واستخدامه.»
تعمل ضوابط الوصول القائمة على الأدوار على تعزيز الامتثال من خلال تقييد تعديلات النظام للمستخدمين المصرح لهم فقط. بالإضافة إلى ذلك، يوفر تتبع النسب عرضًا كاملاً لدورة حياة نموذج الذكاء الاصطناعي - من جمع البيانات إلى النشر - مما يضمن إمكانية إرجاع كل قرار إلى مصدره. هذا المستوى من التتبع هو بالضبط ما يطلبه المنظمون. على سبيل المثال، قامت شركة Fortune 50 للخدمات المالية بتخفيض المخاطر بنسبة 80٪ عبر المستأجر بأكثر من 150،000 مورد من خلال الإدارة المركزية للذكاء الاصطناعي.
مع ارتفاع نفقات الذكاء الاصطناعي، أصبح الحفاظ على التكاليف تحت السيطرة أولوية قصوى. نظرًا لأن النماذج التي تتراوح تكلفتها عادةً بين 10 دولارات و 20 دولارًا لكل مليون رمز، لم تعد أدوات الإدارة المالية الفعالة اختيارية - فهي ضرورية.
تعمل المنصات المجهزة بأدوات FinOps المتكاملة على تحويل التكاليف الشهرية غير المتوقعة إلى رؤى قابلة للتنفيذ في الوقت الفعلي. من خلال تتبع الرموز المميزة على مستوى دقيق، تقوم هذه الأدوات بتسجيل كل إدخال وإخراج وحتى بيانات تعريف الطلب، بما في ذلك وقت الاستجابة. يسمح هذا المستوى من التفاصيل بتخصيص الإنفاق لمساحات عمل أو مشاريع أو مستخدمين أو وكلاء محددين، مما يلغي الاستخدام المخفي ويتيح نماذج رد المبالغ المدفوعة الدقيقة عبر الأقسام. ومن الطبيعي أن يمهد هذا التتبع المالي الشفاف الطريق لإدارة التكاليف الآلية، مما يضيف المزيد من القيمة إلى المنصة.
«إمكانية مراقبة تكلفة الذكاء الاصطناعي... تحول التكلفة من تقرير مالي لاحق إلى إشارة تشغيلية في الوقت الفعلي.»
لمزيد من الحماية للميزانيات، يحدد الاكتشاف التلقائي للشذوذ الزيادات غير المتوقعة في الإنفاق أو التكوينات الخاطئة. يعمل التوجيه الديناميكي على تحسين التكاليف من خلال توجيه المهام البسيطة إلى نماذج أكثر تكلفة مع الاحتفاظ بالنماذج المتقدمة للوظائف المعقدة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي التخزين المؤقت للاستجابة للاستعلامات الشائعة إلى تقليل التكاليف بنسبة 30٪ إلى 90٪. الفرق التي تستخدم أدوات مثل رقم 8 قم بالإبلاغ عن المزيد من النفقات التي يمكن التنبؤ بها بمجرد أن تتجاوز معدلات الوصول إلى ذاكرة التخزين المؤقت 30٪.
يوفر تسعير الدفع أولاً بأول طبقة أخرى من المرونة من خلال ربط التكاليف مباشرة بالاستخدام الفعلي. يمكن للمؤسسات وضع حدود مرنة للإنفاق، وإطلاق التنبيهات عندما تصل الميزانيات إلى عتبات مثل 80٪، مما يضمن عدم حدوث مفاجآت مع الحفاظ على سير العمليات الحيوية بسلاسة. بالنسبة للمهام غير العاجلة، توفر خيارات مثل المثيلات الموضعية ونقاط النهاية المجمعة أسعارًا مخفضة، مما يقلل التكاليف بشكل أكبر دون المساس بالكفاءة.
«الرموز هي المقياس، وإذا كان العداد مخفيًا، فإن مفاجآت الفاتورة لا تنتهي أبدًا.»
يمكن أن يؤدي التوفيق بين منصات متعددة مثل لوحات بيانات الفواتير ومستودعات التعليمات البرمجية وأنظمة المراقبة إلى استهلاك وقت ثمين. من خلال دمج تتبع الاستخدام في لوحة معلومات واحدة، تحصل الفرق على عرض مركزي يبسط التعاون ويعزز كفاءة سير العمل. يصبح هذا الدمج مهمًا بشكل خاص مع نمو مشاريع الذكاء الاصطناعي، مع الأخذ في الاعتبار أن 82٪ من الأفراد الذين يطورون أنظمة الذكاء الاصطناعي ليسوا مطورين محترفين.
تضيف ميزات مثل مسارات التدقيق وسجلات أنشطة الفريق طبقة من المساءلة من خلال ربط كل إجراء - سواء كان تدريب نموذج أو نشر مهام سير العمل أو إجراء تغييرات في التكوين - بمستخدمين محددين وطوابع زمنية محددة. توفر هذه الأدوات، التي يتم دمجها بسلاسة في عمليات سير العمل اليومية، الإشراف في الوقت الفعلي الذي يساعد في كل من الأمان واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. على سبيل المثال، قامت شركة Fortune 20 للتكنولوجيا بحل 90٪ من نقاط الضعف في الذكاء الاصطناعي في غضون أربعة أشهر فقط من خلال الاستفادة من المراقبة الآلية وأدوات معالجة الخدمة الذاتية. لا تعمل هذه القدرات على تعزيز المساءلة فحسب، بل تضمن أيضًا عمليات أكثر سلاسة من خلال دمج سجلات الأنشطة التفصيلية ومسارات التدقيق.
يمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي الموحدة تقليل وقت الإنتاج بنسبة 40%، وذلك بفضل ميزات مثل الإصدار الفوري والوصول القائم على الأدوار وسير العمل البشري في الحلقة التي تبسط التنسيق. من خلال تقديم مصدر واحد للحقيقة، تعمل هذه المنصات على تقليل دورات النشر ووضع الأساس لعمليات الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير والآمنة. من خلال عمليات سير العمل المبسطة، يمكن للفرق التحرك بشكل أسرع وبثقة أكبر.
تعمل كل ميزة من ميزات الإدارة المتكاملة للذكاء الاصطناعي - من الإشراف المعزز إلى سير العمل الأكثر سلاسة - بانسجام لإنشاء نظام بيئي قوي وفعال للذكاء الاصطناعي. تعالج هذه الأدوات بشكل مباشر تحديات مراقبة وإدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يضمن بقاء المؤسسات في المقدمة في المشهد التنافسي.
تعمل منصات الذكاء الاصطناعي المزودة بتتبع الاستخدام على إعادة تعريف كيفية إدارة الذكاء الاصطناعي من خلال تقديم الفوائد الرئيسية. تحل الرؤية المركزية محل الأدوات المتناثرة، مما يسمح بتحسين الأداء بسلاسة والكشف المبكر عن المشكلات. تعمل مسارات التدقيق الآلي والتحكم في الإصدار على تبسيط الامتثال، بينما يضمن تتبع التكلفة في الوقت الفعلي احتساب كل دولار يتم إنفاقه على الحوسبة والتخزين واستدعاءات API. تعمل لوحة معلومات واحدة وموحدة على تحسين تعاون الفريق وكفاءة سير العمل.
سجلت المنظمات التي تتبنى تقرير المراقبة الشامل للذكاء الاصطناعي تحسينات في الأداء الأمني والتشغيلي. نظرًا لأن 98% من الشركات تدرك مدى إلحاح تبني الذكاء الاصطناعي وتكافح 49% لإظهار قيمته، فإن تحقيق النجاح يتوقف على الرؤية الواضحة والتحكم. تتيح لك المنصات المزودة بأدوات التتبع المتكاملة قياس تأثير الذكاء الاصطناعي وتحسينه وإثباته بثقة.
تعد منصات الذكاء الاصطناعي ضرورية للمؤسسات التي تهدف إلى دعم الامتثال ومعايير الحوكمة الصلبة. تأتي مجهزة بأدوات استخدام نموذج المسار، يدير الإصدار، والحفاظ على التفاصيل سجلات التدقيق، مما يسمح للشركات بمراقبة العوامل الحاسمة مثل الإنصاف والدقة وانجراف البيانات والأداء.
تعمل هذه المنصات أيضًا على تبسيط توثيق نسب النموذج وتطبيق ضوابط السياسة، مما يساعد المؤسسات على تلبية المتطلبات التنظيمية بشكل أكثر كفاءة. من خلال التشغيل الآلي لهذه المهام، يمكن للشركات تعزيز الشفافية وتقليل المخاطر وإثبات جهود الامتثال بثقة.
توفر منصات الذكاء الاصطناعي المزودة بأدوات تتبع الاستخدام للشركات طريقة واضحة لمراقبة وإدارة إنفاقها على الذكاء الاصطناعي. عن طريق التتبع استخدام الرمز، تقوم هذه المنصات بتقسيم كل مطالبة واستجابة إلى وحدات قابلة للقياس وترجمتها إلى مبالغ بالدولار. تعمل لوحة التحكم المركزية على دمج هذه البيانات عبر نماذج مختلفة، مما يسمح للمطورين بتحديد أوجه القصور وضبط الاستخدام على الفور.
للحفاظ على الإنفاق تحت السيطرة، تتضمن هذه المنصات ميزات مثل تنبيهات الميزانية و ضوابط الإنفاق. يمكن للمستخدمين تعيين حدود أو تحذيرات تستند إلى الدولار، ويمكن للنظام إخطار أعضاء الفريق المعنيين - أو حتى إيقاف النشاط مؤقتًا - بمجرد استيفاء الحدود الدنيا. يعد شراء حزم الرموز بأسعار مخفضة خيارًا آخر لتجنب الزيادات غير المتوقعة وخفض التكاليف الإجمالية.
تبسط هذه الأدوات أيضًا إدارة التكاليف من خلال تجميع سجلات الاستخدام، وتمكين وضع علامات على مركز التكلفة، وإنشاء تقارير قابلة للتصدير لعمليات التدقيق. ما كان في السابق عملية يدوية شاقة أصبحت الآن آلية وفعالة، مما يساعد الشركات على البقاء في حدود الميزانية مع تحقيق أقصى استفادة من استثماراتها في الذكاء الاصطناعي.
تقدم لوحات المعلومات المركزية عرض واضح وموحد لأداء نموذج الذكاء الاصطناعي من خلال الجمع بين المقاييس الأساسية مثل الاستخدام ووقت الاستجابة ومعدلات الخطأ والتكاليف في واجهة واحدة سهلة الاستخدام. يتيح هذا الوصول في الوقت الفعلي للفرق تحديد الاختناقات بسرعة ومراقبة استخدام الموارد وتعديل النماذج بشكل استباقي لمنع المشكلات المحتملة. باستخدام المخططات والجداول التفاعلية، يمكن للمهندسين تحليل البيانات بفعالية وإجراء تعديلات دقيقة لتحسين الدقة والكفاءة.
تعمل لوحات المعلومات هذه أيضًا على تبسيط العمل الجماعي من خلال العمل كملف مصدر واحد للحقيقة لجميع أصحاب المصلحة - سواء كانوا علماء بيانات أو مطورين أو مديري منتجات أو مسؤولي الامتثال. بدلاً من الاعتماد على جداول البيانات المتناثرة أو التقارير غير المتسقة، يمكن للجميع عرض نفس المقاييس وتحديد الحالات الشاذة والتعاون في الحلول في مركز مركزي واحد. يقلل هذا النهج من سوء الفهم، ويسرع عملية صنع القرار، ويعزز المساءلة. من خلال الاستفادة من هذه الأدوات، يمكن للمؤسسات تحقيق عمليات أكثر سلاسة ونماذج ذات أداء أفضل ومراقبة أكثر كفاءة للميزانية.
