الذكاء الاصطناعي للشركات الصغيرة: مشروع بيليفيلد يُحدث ثورة في الصناعة!

الذكاء الاصطناعي للشركات الصغيرة: مشروع بيليفيلد يُحدث ثورة في الصناعة!

مع تزايد أهمية الذكاء الاصطناعي في عالم الأعمال، تواجه الشركات الصغيرة والمتوسطة تحديات حاسمة. غالبًا ما تواجه هذه الشركات عقبات تقنية ونقص المعرفة حول دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي. يمكن لمشروع حالي في جامعة بيليفيلد، والذي يتم تمويله من قبل برنامج NEXT.IN.NRW في ولاية شمال الراين وستفاليا، أن يوفر علاجًا هنا. تحت عنوان "LLM4KMU"، سيتم تحسين استخدام نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر (LLM) في الشركات الصغيرة والمتوسطة. يتوفر للمشروع ما مجموعه حوالي 5 ملايين يورو، منها حوالي 4 ملايين يورو يتم توفيرها كتمويل. كمنسق، ستحصل جامعة بيليفيلد على ما يقرب من 840 ألف يورو.

الهدف من مشروع LLM4KMU هو تطوير أفضل الممارسات وإنشاء منصة تجريبية. ستسمح هذه المنصة للشركات باختبار نماذج لغوية مختلفة للعثور على النموذج المناسب لاحتياجاتها الخاصة. ويساعد تطوير مثل هذه النماذج الشركات الصغيرة والمتوسطة على الحفاظ على سيطرتها على بياناتها، حيث يعتمد كل شيء على حلول مفتوحة المصدر ويسمح بالتكامل السهل في الأنظمة الحالية باستخدام مبدأ "التوصيل والتشغيل". المزايا واضحة: التطوير المستمر لهذه النماذج اللغوية الكبيرة يمكن أن يؤدي إلى زيادة الكفاءة وخفض التكاليف. وقد يكون هذا مهمًا بشكل خاص بالنسبة لـ 12% من الشركات في ألمانيا التي تستخدم حاليًا تقنيات الذكاء الاصطناعي، حيث تستخدم الشركات الكبرى هذه التقنيات في كثير من الأحيان أكثر من نظيراتها الأصغر.

التحديات والفرص للشركات الصغيرة والمتوسطة

على الرغم من الفوائد العديدة، تواجه الشركات الصغيرة والمتوسطة تحديات أساسية عندما يتعلق الأمر بتنفيذ الذكاء الاصطناعي. تتردد العديد من الشركات في تقديم تقنيات الذكاء الاصطناعي بسبب عدم اليقين بشأن فرص الدخول. الأسباب الشائعة لانخفاض التكامل هي نقص المعرفة وعدم التوافق مع البنية التحتية التقنية الحالية، مثل Senticon.org يحدد. ومع ذلك، تقدم LLMs مفتوحة المصدر حلاً فعالاً من حيث التكلفة وقابل للتخصيص يمكن أن يساعد الشركات الصغيرة والمتوسطة على تبسيط عملياتها.

الميزة الكبيرة للنماذج مفتوحة المصدر هي أن الإصدارات الأساسية مجانية، مثل GPT-Neo وLLaMA. ويمكن تخزين هذه النماذج ومعالجتها محليًا، مما يزيد من حماية البيانات. ومع ذلك، هناك أيضًا تحديات يجب مراعاتها، مثل الحاجة إلى سعة الخادم الخاص بك أو الخدمات السحابية بالإضافة إلى جهد التدريب على بيانات محددة. يمكن أن يكون الجمع بين شهادات LLM مفتوحة المصدر والتجارية مفيدًا للشركات الصغيرة والمتوسطة لتعظيم فوائد كلا النهجين.

توصيات للتكامل الناجح

لتسهيل الأمر على الشركات الصغيرة والمتوسطة لبدء استخدام LLMs مفتوحة المصدر، تم تقديم بعض التوصيات. فيما يلي النقاط الرئيسية:

• Identifizieren kleiner Anwendungsfälle zur Testung des LLM-Potenzials.
• Nutzung von Cloud-Anbietern anstelle teurer Hardware.
• Beteiligung an Open-Source-Communities für Unterstützung.
• Verwendung vortrainierter Open-Source-LLMs.
• Schrittweise Einführung des LLM in Unternehmensprozesse durch API-Schnittstellen.

يوفر التطوير المستمر للذكاء الاصطناعي للشركات فرصًا جديدة للأتمتة لا تؤدي إلى زيادة الكفاءة فحسب، بل يمكن أن تؤدي أيضًا إلى تخفيضات كبيرة في التكاليف. تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي بالقدرة على إحداث ثورة في العديد من المجالات مثل الإنتاج وخدمة العملاء وتحليل البيانات. ومع ذلك، يجب على الشركات أيضًا أن تأخذ في الاعتبار تحديات تطوير التكنولوجيا وتأثيرها على عالم العمل، كما هو الحال في Digital-institut.de الموصوفة. تعد الخبرة وجودة البيانات والاعتبارات الأخلاقية أمرًا بالغ الأهمية لاستغلال الفرص التي توفرها الرقمنة بشكل فعال.