تطوير حلول الذكاء الاصطناعي

ابدأ بمهمة تتكرر كثيرا، ولها في الغالب إجابة صحيحة واضحة، وتستهلك جهدا فعليا اليوم، مثل تصنيف الطلبات أو استخراج البيانات من المستندات. وتجنب البدء بأصعب مشكلة أو أكثرها ظهورا. نساعدك على حصر المهام المرشحة، وتقييمها من حيث القيمة وجاهزية البيانات والمخاطر، واختيار مهمة تستطيع أن تثبت نتائجها بنفسها. ويقوم تقييم الجاهزية للذكاء الاصطناعي لدينا بذلك بطريقة منظمة.

أهم العوامل هي حالة بياناتك، وعدد الأنظمة المطلوب التكامل معها، ومستوى الدقة المطلوب، وحجم المراجعة البشرية التي تحتاجها العملية. وتكاليف التشغيل مهمة أيضا: استخدام النماذج والاستضافة والمراقبة. نقدم تقديرنا بعد مرحلة استكشاف قصيرة، ونفصل تكلفة البناء عن تكلفة التشغيل، ونبين كيف تتغير تكلفة التشغيل مع الحجم حتى لا تفاجأ لاحقا.

يأتي أولا نموذج أولي على بياناتك، لتحكم على النتائج قبل الالتزام بالبناء الكامل. ويعتمد الوقت حتى الإنتاج على الوصول إلى البيانات، ومراجعات الأمن، والتكاملات المطلوبة، وحجم ما يكشف التقييم أنه يحتاج إلى إصلاح. وكثيرا ما يكون الحصول على الوصول إلى البيانات والموافقات أطول خطوة، لذا نخطط لها مبكرا ونقدم لك جدولا زمنيا بعد مرحلة الاستكشاف.

تبقى بياناتك في بيئات توافق عليها. ونفضل تشغيل النماذج في حسابك السحابي الخاص أو عبر خدمات نماذج مخصصة للمؤسسات لا تستخدم بياناتك في التدريب. نتفق على البيانات التي يجوز للنظام الاطلاع عليها، ونخفي البيانات الشخصية حيثما تسمح المهمة، ونسجل كل وصول. وتحفظ البيانات المستخدمة في التقييم وفق القواعد نفسها التي تحكم بيانات الإنتاج.

نتفق مع فريقك على مجموعة تقييم قبل البناء: أمثلة فعلية مع الإجابات التي يتوقعها خبراؤك. وتقيم كل نسخة من النظام عليها، ويراجع المراجعون عينة من الحالات الأصعب. وأنت من يحدد عتبة الإطلاق. وفي بيئة الإنتاج نواصل القياس، ونحيل الحالات غير المؤكدة إلى شخص بدلا من التخمين.

نعمل مع نماذج تجارية مثل نماذج OpenAI GPT وAnthropic Claude وGoogle Gemini، ومع نماذج مفتوحة مثل Meta Llama وMistral، ومع تعلم الآلة التقليدي حين يكون أنسب. ونختار لكل مهمة بحسب الجودة والتكلفة وزمن الاستجابة والمكان الذي يجوز تشغيل النموذج فيه، ونصمم بحيث يمكن تغيير النموذج لاحقا. وذكر اسم مورد لا يعني وجود شراكة معه.

الملكية الفكرية لكل ما نبنيه لك تعود إليك منذ أول إيداع للشيفرة، دون أي خطوة لنقل الملكية في النهاية. ويشمل ذلك الشيفرة والتعليمات ومجموعات التقييم والنماذج المضبوطة التي ننتجها لك، وتبقى بياناتك ملكا لك. وأي أدوات لدى XSIS سبقت العمل تبقى ملكا لنا، ونمنحك ترخيصا لاستخدامها. أما نماذج الجهات الخارجية وخدماتها فتبقى خاضعة لتراخيصها الخاصة، ونعد لك قائمة بها لتعرف ما يسمح به كل مكون.

تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى متابعة مستمرة: فالبيانات تتغير، والنماذج تحدث، وتظهر حالات جديدة. يمكننا مراقبة الجودة والتكلفة، ودراسة الحالات المحالة للمراجعة، وتحديث التعليمات أو النماذج، وإعادة تشغيل مجموعة التقييم قبل كل تغيير. ويمكن أن يكون ذلك جزءا من اتفاقية دعم، أو أن يسلم إلى فريقك مع دليل التشغيل والتدريب.

فقط إذا وافقت. نخبرك بالأدوات التي سنستخدمها، وكيف تتعامل مع الشيفرة والبيانات، وهل يخرج أي شيء من بيئتك. وإن كنت تفضل، نعمل دونها. تخضع الشيفرة المكتوبة بمساعدة الذكاء الاصطناعي للمراجعة والاختبار نفسيهما كأي شيفرة أخرى، ويتحمل المهندس الذي يقدمها مسؤوليتها.