الذكاء الصغير هو المستقبل: لماذا أصبح الاقتصاد في استهلاك البيانات سر نجاح الذكاء الاصطناعي في المؤسسات؟

الدماغ الذي يكلف 0.0001 دولار: لماذا أصبح التفكير بشكل صغير قوة فائقة جديدة في الذكاء الاصطناعي ماذا لو أصبح كل سؤال تطرحه مسؤولية مالية؟ هذا ما حدث عندما انهارت نظام الامتثال الصيدلاني أثناء المراجعة. السبب؟ أنبوب ذكاء اصطناعي عام استهلك أكثر من 1,200 دولار في رسوم واجهة برمجة التطبيقات خلال يومين فقط. كان الغرض منه مجرد استرجاع الوثائق وتقديم ملخصات لها، ولكن خلف الكواليس، تم تشغيل كل سؤال عبر نموذج باهظ الثمن دون إعادة استخدامه أو تحسينه أو تخزينه. هذه ليست حالة نادرة؛ بل هي تحدث بشكل يومي في الشركات القانونية وأدوات الموارد البشرية ومنتجات البرمجيات كخدمة للتسويق. الآن، بدأ فرق العمل المالي في تتبع استخدام الذكاء الاصطناعي العام بنفس الطريقة التي يراقبون بها الإنفاق على السحابة، مدركين أن البنية التحتية للكثير من النماذج أقل ذكاءً من النماذج نفسها. مع بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قدرة، دخلنا إلى منطقة ضبابية: تكلفة الذكاء. وليس فقط بالدولارات، بل بالهدر المعماري. معظم نشرات الذكاء الاصطناعي العام لا تفشل بسبب الأوهام أو التأخير، بل لأنها غير مجدية ماليًا على نطاق واسع. هذا ليس مجرد مقال للرأي؛ بل هو دليل شامل على مستوى النظام لتصميم مكدسات ذكاء الاصطناعي حيث يكون التفكير كفؤًا، والأداء مبررًا، والتكلفة متغيرًا أساسيًا في التصميم. إذا لم يتم تصميم أنابيب نماذج اللغة الخاصة بك لتكون اقتصادية، فستفشل تحت الضغط. الدرس الأول: توقف عن تقديس القوة العظمى. بدلاً من ذلك، ركز على الكفاءة. يجب أن تكون التكلفة واحدة من المعايير الأساسية عند تصميم الأنظمة. هذا يعني النظر في طرق تحسين الاستخدام وإعادة استخدام البيانات وتقليل الهدر. يمكن تحقيق هذا من خلال تطبيق تقنيات مثل التخزين المؤقت للأسئلة الشائعة واستخدام نماذج أقل تكلفة للأولويات المنخفضة. الدرس الثاني: استخدم الذكاء الاصطناعي بشكل استراتيجي. لا تقم بتوفير ذكاء اصطناعي عام لكل مهام النظام. بل حدد المهام التي تستفيد حقًا من الذكاء الاصطناعي وتلك التي يمكن أن تُنجز باستخدام حلول تقنية أقل تعقيدًا. على سبيل المثال، يمكن استخدام نماذج بسيطة للبحث الأولي واسترجاع الوثائق، بينما يتم استخدام النماذج الأكثر تقدمًا لتحليل البيانات المعقدة وتقديم التوصيات الدقيقة. الدرس الثالث: اعتمد على البيانات المُعاد استخدامها. بدلاً من تشغيل كل سؤال جديد عبر نموذج باهظ الثمن، اعمل على تخزين وتكرار استخدام البيانات السابقة. هذا ليس فقط يوفر المال، بل يحسن أيضًا وقت الاستجابة ودقة النتائج. يمكن استخدام تقنيات مثل التعلم التدريجي (fine-tuning) لتحسين الأداء مع الحفاظ على التكلفة. الدرس الرابع: قم بتحسين الأداء المستمر. يجب أن يكون التحسين المستمر جزءًا أساسيًا من عملية التصميم. هذا يعني مراجعة الأداء بانتظام ومراقبة التكاليف وتحديد مجالات التحسين. يمكن استخدام أدوات المراقبة والمراجعة لضمان أن النظام يعمل بكفاءة وأن التكاليف تحت السيطرة. الدرس الخامس: اجعل الأمن أولوية. مع زيادة استخدام الذكاء الاصطناعي، تصبح مسائل الأمن والخصوصية أكثر أهمية. يجب أن يتم تصميم الأنظمة بطريقة تحافظ على البيانات الحساسة وتمنع الوصول غير المصرح به. يمكن تحقيق هذا باستخدام تقنيات التشفير وبروتوكولات الأمان الحديثة. في الختام، يجب أن نعيد النظر في كيفية تصميم وإدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي. التركيز على الكفاءة والاقتصاد سيجعل هذه الأنظمة أكثر استدامة ومرونة، مما يجعلها مفيدة للشركات على جميع المستويات.