كشف تقرير RAND2025 أن السواد الأعظم (ما يقارب 80%) من مشاريع الذكاء الاصطناعي تتعثر أو تفشل بسبب سوء الإدارة، واستعجال النتائج، وغياب الجاهزية المؤسسية، وليس بسبب سوء أو ضعف التقنية ذاتها.لذا، لابد أن ندرك المراحل الأساسية لإدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي مع بيان أن كل مرحلة تحتاج إلى وقت كافٍ لتنضج وتحقق القيمة المبتغاه منها:

1- تحديد المشكلة بدقة (Problem Definition):هل المشكلة حقيقية؟ هل تقنيات الذكاء الاصطناعي تُعدّ حلول مناسبة؟ ما هي التقنية الأنسب؟ وما القيمة القابلة للقياس؟

2- جاهزية البيانات (Data Readiness):توفر البيانات وجودتها، معالجة التحيّـز، الامتثال للخصوصية والأنظمة، وربط البيانات بسياق العمل. حيث يشير تقرير RAND إلى أن ضعف البيانات هو السبب الأول لفشل مشاريع الذكاء الاصطناعي.

3- اختيار النموذج والتقنية المناسبة (Model Selection):ليس كل مشروع يحتاج نموذجاً معقداً، الموازنة بين الدقة والتكلفة، وقابلية التفسير للخطوات المتخذة.

4- التجربة والاختبار (Experimentation):بناء نماذج أولية، التحقق من نتائج تطبيقها، واختبار السيناريوهات الواقعية على أرض الواقع.

5- النشر والتكامل (Deployment):دمج النموذج المطبّق مع الأنظمة التشغيلية، ضمان الاستقرار والأداء المتناغم، والاستعداد للتوسّع.

6-.....

لقراءة المقال بالكامل، يرجى الضغط على زر "إقرأ على الموقع الرسمي" أدناه

هذا المحتوى مقدم من صحيفة الوطن البحرينية