Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
لقد تحول الذكاء الاصطناعي من التجارب الأكاديمية إلى أدوات أساسية للشركات. اليوم، تعتمد الشركات على منصات الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات لأتمتة عمليات سير العمل وتحليل البيانات وتحسين عملية صنع القرار. هذا التحول مدفوع بتطورات مثل حوسبة سحابية، نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، و تنسيق سير العمل. تتيح هذه التقنيات التكامل السلس والتحكم في التكاليف والحوكمة والتصدي لتحديات الأدوات المجزأة والنفقات غير المتوقعة.
الوجبات السريعة الرئيسية:
منصات تنسيق الذكاء الاصطناعي مثل Prompts.ai قم بتبسيط العمليات من خلال دمج أكثر من 35 LLM في حل آمن وقابل للتطوير. ميزات مثل FinOps في الوقت الفعلي، مقارنة النموذج، و مسارات التدقيق تسهل على الشركات إدارة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع مع خفض التكاليف بنسبة تصل إلى 98٪.
ومع انتقال الذكاء الاصطناعي من المراحل التجريبية إلى التطبيقات على مستوى المؤسسة، فإن اعتماده مدفوع بمزيج من التطورات التكنولوجية والأولويات التشغيلية. تبتعد الشركات بشكل متزايد عن تجارب الذكاء الاصطناعي المعزولة نحو منصات متكاملة قادرة على إدارة العمليات الحرجة. لا تسلط هذه العوامل الضوء على الدور المتنامي للذكاء الاصطناعي في المؤسسات فحسب، بل تضع أيضًا الأساس لفهم الميزات الأساسية للأنظمة على مستوى المؤسسات.
يتجذر النمو السريع للذكاء الاصطناعي للمؤسسات في التطورات التكنولوجية الرئيسية التي نضجت في السنوات الأخيرة. توفر الحوسبة السحابية الآن القوة الحسابية اللازمة لدعم متطلبات المعالجة الثقيلة للذكاء الاصطناعي، بينما تسهل واجهات برمجة التطبيقات الموحدة دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة الأعمال الحالية دون اضطرابات كبيرة.
كانت واحدة من أكثر التطورات التحويلية نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). تتفوق هذه النماذج في التفكير المعقد وإنشاء محتوى عالي الجودة ومعالجة أنواع البيانات المتنوعة. تتمتع الشركات الآن بالمرونة للتبديل بين LLMs المصممة خصيصًا لمهام محددة، وتجنب تقييد البائع أثناء تلبية مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام.
ومن العوامل الأخرى التي غيرت قواعد اللعبة تقنية تنسيق سير العمل، والتي تسمح للشركات بأتمتة العديد المهام القائمة على الذكاء الاصطناعي في تسلسل سلس. على سبيل المثال، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي استخراج البيانات من المستندات وتحليل المعلومات وإنشاء تقارير مفصلة - كل ذلك دون الحاجة إلى إدخال يدوي. تتيح هذه الأتمتة للمؤسسات تشغيل عمليات معقدة بكفاءة وعلى نطاق واسع.
تعمل هذه التطورات معًا على إنشاء نظام بيئي قوي حيث يمكن للذكاء الاصطناعي العمل بشكل موثوق عبر المؤسسات الكبيرة. لم تعد الشركات بحاجة إلى إنشاء بنية تحتية مخصصة للذكاء الاصطناعي أو الاعتماد على الأدوات الأساسية التي لا تلبي احتياجات الأعمال المعقدة.
على عكس تطبيقات الذكاء الاصطناعي الاستهلاكية أو التجريبية، يجب أن يفي الذكاء الاصطناعي للمؤسسات معايير تشغيلية صارمة لضمان الموثوقية والمساءلة. تعد أطر الحوكمة ضرورية لتقديم نتائج متسقة وقابلة للتدقيق، بينما تتناول تدابير الامتثال المتطلبات التنظيمية وتضمن أمن البيانات. تعتبر المراقبة الشفافة للتكاليف أمرًا بالغ الأهمية بنفس القدر، مما يمكّن الشركات من إدارة الميزانيات بفعالية وقياس العائد على استثماراتها في الذكاء الاصطناعي.
في الأيام الأولى للذكاء الاصطناعي للمؤسسات، كانت التكاليف في كثير من الأحيان غير متوقعة حيث قامت الإدارات بنشر أدوات مختلفة دون رقابة مركزية. اليوم، تطالب الشركات بشفافية التسعير وتتبع التكاليف في الوقت الفعلي لضمان توافق استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها مع الأهداف المالية.
وقد دفعت هذه المتطلبات المؤسسات إلى اعتماد منصات موحدة تعمل على تبسيط الحوكمة والامتثال وإدارة التكاليف. بدلاً من استخدام العديد من الأدوات المستقلة، يمكن للمؤسسات الآن الاعتماد على الأنظمة المتكاملة التي تبسط الرقابة وتحسن الكفاءة التشغيلية.
ظهرت المنصات الموحدة كحل لأحد أكبر التحديات في الذكاء الاصطناعي للمؤسسات: تمدد الأدوات. عندما تتبنى الفرق المختلفة داخل المؤسسة أدوات الذكاء الاصطناعي المنفصلة لاحتياجاتها الخاصة، فإن النتيجة هي أنظمة مجزأة تكافح من أجل مشاركة البيانات أو الأفكار. يؤدي هذا التجزؤ إلى مضاعفة الجهود والنتائج غير المتسقة والتكاليف المتضخمة.
من خلال دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في منصة واحدة، يمكن للشركات القضاء على أوجه القصور هذه. يمكن للفرق الوصول إلى بيئة مشتركة حيث يمكنهم التعاون والبناء على سير عمل بعضهم البعض. على سبيل المثال، يمكن تكييف سير عمل الذكاء الاصطناعي لفريق التسويق لإنشاء المحتوى بسرعة من قبل قسم آخر، مما يوفر الوقت والموارد.
تضمن المنصات الموحدة أيضًا تناسق البيانات، وهو أمر حيوي لعمليات الذكاء الاصطناعي الموثوقة. عندما تحدث جميع عمليات الذكاء الاصطناعي داخل نظام واحد، تظل جودة البيانات موحدة، مما يؤدي إلى نتائج أكثر دقة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها بشكل أسهل. لا يؤدي هذا الاتساق إلى تحسين الأداء فحسب، بل يبسط أيضًا توسيع نطاق حلول الذكاء الاصطناعي عبر المؤسسة.
وبينما نمضي قدمًا، سنستكشف الميزات الأساسية التي تجعل هذه المنصات الموحدة لا غنى عنها للذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات.
تعمل منصات تنسيق سير العمل بالذكاء الاصطناعي اليوم كمركز عصبي لعمليات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. من اختيار النماذج المناسبة إلى إبقاء التكاليف تحت السيطرة، تدعم هذه المنصات المهام الحيوية بدقة وكفاءة. فيما يلي، نستكشف الميزات الأساسية التي تجعل هذه المنصات لا غنى عنها للمؤسسات الحديثة.
في قلب هذه المنصات تكمن إدارة سير العمل المتقدمة، المصممة للتعامل مع العمليات المعقدة متعددة الخطوات بسهولة. تعتمد عمليات سير العمل هذه على الأحداث، مما يضمن أن عمليات الذكاء الاصطناعي المتنوعة تعمل معًا بانسجام.
تتجاوز الأتمتة تسلسل المهام البسيط. تخيل سير عمل معالجة المستندات: قد يتم توجيه مهام استخراج النص الأساسية إلى نموذج فعال من حيث التكلفة، بينما تتم معالجة التحليلات الأكثر تعقيدًا من خلال بديل عالي الأداء. توفر معالجة الأخطاء المضمنة ومسارات التدقيق التفصيلية الموثوقية وتضمن الامتثال للمعايير التنظيمية، مما يجعل عمليات سير العمل هذه ليست فعالة فحسب، بل جديرة بالثقة أيضًا.
إحدى الميزات البارزة لهذه المنصات هي قدرتها على دمج نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة من خلال واجهة واحدة وموحدة. تسمح قابلية التشغيل البيني هذه للمؤسسات باختيار النماذج بناءً على مهام محددة، وتحقيق التوازن بين التكلفة والأداء بشكل فعال.
تلعب طبقة الحوكمة دورًا مهمًا في الحفاظ على النظام والامتثال. يمكن للمسؤولين فرض سياسات المؤسسة والتحكم في الوصول والإشراف على استخدام النموذج. بالإضافة إلى ذلك، تعمل إدارة النماذج المركزية على تبسيط مقارنة أداء النموذج، مما يضمن الجودة المتسقة عبر العمليات. هذا يزيل فوضى التلاعب بالأدوات غير المتصلة. ولتعزيز الشفافية، تقوم هذه المنصات تلقائيًا بتسجيل تفاعلات الذكاء الاصطناعي، وإنشاء مسارات تدقيق توضح بالتفصيل النماذج المستخدمة وكيفية تطبيق مخرجاتها.
تُكمل المراقبة في الوقت الفعلي الحوكمة من خلال ضمان العمليات السلسة والحفاظ على التكاليف تحت السيطرة.
أصبحت إدارة نفقات الذكاء الاصطناعي أسهل من خلال أدوات العمليات المالية في الوقت الفعلي (FinOps) المضمنة في هذه المنصات. وهي توفر رؤى مفصلة ومحدثة حول الإنفاق، بما في ذلك استخدام الرمز المميز والتكاليف المرتبطة به. تسلط هذه الأدوات الضوء أيضًا على طرق تقليل النفقات دون المساس بالأداء.
تعمل أدوات مراقبة الأداء على تمكين الفرق من خلال تقييم كفاءة النموذج. من خلال هذه الرؤى، يمكن للمؤسسات اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات لضمان توافق قدرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها مع الأولويات التشغيلية، وتحسين الأداء والفعالية من حيث التكلفة.
تعيد Prompts.ai تعريف كيفية تعامل المؤسسات مع الذكاء الاصطناعي من خلال دمج الأدوات التجريبية في منصة مبسطة مصممة لقابلية التوسع. تم تقييمه 4.8 من 5 من قبل المستخدمين وتم التعرف عليه من قبل جيناي. ووركس كحل مثالي لتحديات المؤسسات، فإنه يوضح كيف يمكن للذكاء الاصطناعي الحديث تبسيط العمليات المعقدة مع تقديم وظائف لا مثيل لها.
تعالج المنصة فوضى الأدوات غير المتصلة من خلال دمج عشرات الحلول في واجهة واحدة متماسكة. لا يؤدي ذلك إلى تبسيط سير العمل فحسب، بل يضمن أيضًا إدارة التكاليف والحوكمة بشكل أفضل حيث تقوم الشركات بتوسيع جهود الذكاء الاصطناعي. فيما يلي نظرة فاحصة على ميزاته البارزة:
يدمج Prompts.ai أكثر من 35 طرازًا متقدمًا، بما في ذلك GPT-4 وكلود ولاما وجيميني، في منصة واحدة آمنة. من خلال توحيد الاشتراكات وواجهات برمجة التطبيقات والواجهات، فإنه يسمح للفرق بالوصول إلى النماذج ومقارنتها بسلاسة. تتيح ميزة «مقارنة الذكاء الاصطناعي على الفور» إجراء التقييمات جنبًا إلى جنب، مما يساعد الشركات على اختيار النماذج التي توازن الأداء والتكلفة. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن خطط الأعمال مساحات عمل غير محدودة وخيارات تعاون، مما يجعل من السهل توسيع نطاق العمليات دون عقبات فنية.
تتجاوز أدوات FinOps الخاصة بـ Prompts.ai تتبع النفقات الأساسية، حيث تقدم رؤى مفصلة في الوقت الفعلي حول إنفاق الذكاء الاصطناعي. تسمح ميزات مثل نظام TOKN Pooling والتحليلات الحية للشركات بتحويل النفقات الثابتة إلى استثمارات مرنة عند الطلب. تدعي المنصة أنها تساعد المؤسسات على «خفض تكاليف الذكاء الاصطناعي بنسبة 98٪» و «استبدال أكثر من 35 أداة غير متصلة مع تقليل التكاليف بنسبة 95٪ في أقل من 10 دقائق». بفضل بيانات الاستخدام الدقيقة ونظام ائتمان TOKN، يصبح الإنفاق على الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للتنبؤ به وإدارته.
تقع الحوكمة في صميم عروض مؤسسة Prompts.ai. تضمن المنصة أن كل تفاعل للذكاء الاصطناعي قابل للتدقيق، بما يتماشى مع المعايير التنظيمية والسياسات الداخلية. تسمح ميزات مثل مراقبة الامتثال وإدارة الحوكمة للمسؤولين بفرض القواعد والتحكم في الوصول والحفاظ على مسارات التدقيق الشاملة. تعمل الإدارة المركزية للنماذج وعمليات سير العمل الآمنة، المدعومة بأدوات مثل Storage Pooling، على جعل عمليات نشر الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق آمنة وفعالة.
نمت أدوات الذكاء الاصطناعي من المفاهيم التجريبية إلى الأنظمة الأساسية التي تقود العمليات الأساسية للشركات. ما بدأ كبحث أكاديمي تطور إلى منصات متقدمة تدعم كل شيء بدءًا من التشغيل الآلي لخدمة العملاء إلى إجراء تحليلات البيانات المعقدة للمؤسسات الكبيرة.
تمثل هذه الرحلة تغييرًا محوريًا في كيفية دمج الشركات للذكاء الاصطناعي في استراتيجياتها. وتنجذب الشركات التي لا تزال في الصدارة نحو منصات التنسيق الموحدة، التي لا توفر عوائد قابلة للقياس على الاستثمار فحسب، بل تضمن أيضًا الأمن والامتثال. تمهد هذه التطورات الطريق للشركات لإطلاق مزايا واضحة واستراتيجية.
يوفر اعتماد منصات الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات العديد من المزايا البارزة:
من خلال تركيز عمليات الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تحقق الشركات تخفيضات كبيرة في التكاليف وتقلل من الأعباء الإدارية. الأدوات التي تسمح بإجراء مقارنات بين النماذج جنبًا إلى جنب وتقديم رؤى مالية في الوقت الفعلي تحول الذكاء الاصطناعي من أداة باهظة التكلفة إلى استثمار استراتيجي. مع هذه المزايا، تعد الاتجاهات الناشئة بتحسينات أكبر في كيفية إدارة الذكاء الاصطناعي واستخدامه.
يكمن مستقبل منصات تنسيق الذكاء الاصطناعي في زيادة تبسيط سير عمل المؤسسة. تعمل الأنظمة الموحدة على تسهيل إدارة الذكاء الاصطناعي مع تحسين شفافية التكلفة وتعزيز الحوكمة. يفتح هذا التحول الباب أمام المؤسسات من جميع الأحجام لتبني حلول الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير والآمنة دون الحاجة إلى استثمارات كبيرة مقدمًا. ومع استمرار تطور هذه المنصات، يمكن للشركات توقع المزيد من التحسينات الدقيقة لسير العمل والوضوح المالي - مما يعزز مكانة الذكاء الاصطناعي كأصل حيوي في صنع القرار الاستراتيجي.
تعمل منصات الذكاء الاصطناعي الموحدة على تجميع الأنظمة معًا دون عناء، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة وزيادة الإنتاجية وخفض التكاليف. من خلال دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في نظام بيئي واحد متماسك، تعمل هذه المنصات على تبسيط سير العمل وجعل حلول التوسع عبر المؤسسة أكثر قابلية للإدارة.
كما أنها توفر التحكم المحسن في البيانات و أمان محسّنلا سيما عند تنفيذها في أماكن العمل أو ضمن إطار بيانات موحد. من خلال ربط الأفكار من مختلف الإدارات، تتيح هذه المنصات اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً وتشجيع الإبداع ودعم النمو المستدام للمستقبل.
تعمل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وتنسيق سير العمل على تغيير كيفية إدارة المؤسسات لأنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها أكثر كفاءة وقابلية للتطوير. تتفوق LLMs في معالجة مجموعات البيانات الضخمة، مما يتيح فهمًا متقدمًا للغة الطبيعية وإنتاج رؤى تؤدي إلى قرارات أكثر ذكاءً. وفي الوقت نفسه، يضمن تنسيق سير العمل أن مكونات الذكاء الاصطناعي المختلفة تعمل بشكل متناغم، مما يؤدي إلى أتمتة العمليات المعقدة وزيادة استخدام الموارد إلى أقصى حد.
عندما تجتمع هذه التقنيات معًا، يمكن للشركات تبسيط العمليات ورفع مستوى الأداء وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي التي تتوسع بشكل فعال مع الحفاظ على التطبيق العملي. لا يؤدي هذا التآزر إلى تشغيل الأتمتة فحسب، بل يدفع أيضًا الكفاءة التشغيلية إلى آفاق جديدة، مما يمكّن المؤسسات من التكيف والازدهار.
تلعب الحوكمة والامتثال دورًا مهمًا للمؤسسات الكبيرة التي تدمج منصات الذكاء الاصطناعي، لأنها تضمن استخدام التكنولوجيا بمسؤولية وأخلاقية وضمن الحدود القانونية. هذه الأطر ضرورية لتقليل المخاطر وتلبية المعايير التنظيمية وتعزيز الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
من خلال اعتماد تدابير حوكمة قوية، يمكن للشركات الحفاظ على الرقابة، وإدارة المخاطر المحتملة بفعالية، والحفاظ على التوافق مع اللوائح المتغيرة. يصبح هذا الأمر أكثر أهمية مع استمرار نمو تبني الذكاء الاصطناعي. في الواقع، تشير توقعات الصناعة إلى أنه بحلول عام 2025، ستعتمد أكثر من نصف الشركات الكبرى على الذكاء الاصطناعي لمراقبة الامتثال. ومع تطبيق الحوكمة السليمة، يمكن أن تظل حلول الذكاء الاصطناعي آمنة وقابلة للتطوير ومتوافقة مع المبادئ الأساسية للمؤسسة.
