الذكاء الاصطناعي ، هو سلعة إذا كنت تعرف كيفية استخدامه!

في هذا العصر الرقمي ، تحاول كل شركة وخدمة وتكنولوجيا الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) لتحسين الكفاءة والحصول على نتائج أعمال أفضل.

الذكاء الاصطناعي ليس شيئًا جديدًا. كان لدينا أشكال بدائية من الذكاء الاصطناعي مثل الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) التي يتم تنفيذها من قبل الصناعات في عملياتها لما يقرب من عقدين. لدينا الآن تقنيات نضجت إلى حد جعل توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي أسهل وأسرع. نحن في وضع أفضل لجني الفوائد الكاملة للذكاء الاصطناعي.

تتوقع العديد من الصناعات والشركات الآن علاجًا سحريًا وسريعًا لجميع المشاكل التي يواجهونها في عملياتهم عندما يحاولون تطبيق الذكاء الاصطناعي في عمليتهم الحالية. وعندما لا يحدث السحر ، فإن قادة الصناعة يسارعون جدًا إلى وضع الذكاء الاصطناعي في ضوء شكوك ويقولون إنه "مبالغ فيه"! لكن ، تلك الشركات والصناعات التي استفادت من قوة ANN وتفهم التعقيدات حقًا ، فهي تجني الفوائد.

يأمل الناس أن يخلق الذكاء الاصطناعي موجات في عالم التكنولوجيا ويحل جميع المشاكل بطريقة سحرية. ما يميلون غالبًا إلى نسيانه هو أن الذكاء الاصطناعي جزء من استراتيجية طويلة المدى وليست حلاً بين عشية وضحاها لحل مشاكل المرء. قد يستغرق الأمر ما بين 12 إلى 14 شهرًا قبل أن تتمكن من رؤية نتائج مؤثرة في عمليات التنفيذ. أنت بحاجة إلى الصبر لجني الفوائد حيث تستغرق بناء مجموعات البيانات المناسبة والاستفادة منها للذكاء الاصطناعي للحصول على نتائج عالية الجودة.

لدى الناس اعتقاد خاطئ بأن أشياء مثل AI و IoT (إنترنت الأشياء) هي تقنية. عليهم أن يفهموا أنهم "تكنولوجيا تطبيقية" وليسوا مستقلين.

يعزز Fasal استخدام إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع مجموعتنا التقنية للحصول على رؤى أفضل وتوقعات أفضل. مثال بسيط هو استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الحالات الشاذة في مجموعات البيانات الحية التي نتلقاها من أجهزة الاستشعار لدينا ، وتنبؤات مناخنا المحلي ، وتوقعات الأمراض والآفات بناءً على مجموعات البيانات السابقة والحالية.