يُواصل الذكاء الاصطناعي رحلاته الذكية في إعادة تشكيل الطرق التي نتفاعل بها يوميًا مع العالَم والمتغيرات التي تجري حولنا باستمرار، فتداخل الذكاء الاصطناعي مع العديد من المجالات كالمركبات ذاتية القيادة، والتعليم، وقطاع الرعاية الصحية.

مهما كان القطاع التي تهتم به المؤسسة التي تُديرها أو تعمل بها، فهي ستحتاج بطريقةٍ أو بأخرى إلى أن تكون في خضم المنافسة وإدارة منتجاتها بذكاء، وذلك عبر الإلمام الشامل لما يُمكنها القيام به رفقة الذكاء الاصطناعي الذي سيُغير مستقبل إدارة منتجاتك بأنواعها المتعددة نحو الأفضل عالميًا وتنافسيًا.

اقرأ أيضًا: كيف تعمل المركبات ذاتية القيادة؟

تتمحور إدارة منتجات الذكاء الاصطناعي الناجحة حول الكشف عن البيانات ومعالجتها بطريقة صحيحة، ثم معرفة كيفية استخدام تلك البيانات لتصميم منتج ذكي ومبتكر يُسعد العملاء أكثر ويتوافق مع رغباتهم واحتياجاتهم.

في وقتنا الحالي، أصبحت المنتجات البرمجية أكثر وعيًا بتطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فيها وذلك عبر العمل مع علماء ومهندسي البيانات، وذلك في سبيل تقديم أعلى مواصفات للمنتج مدعومةً بالذكاء الاصطناعي بشكل فعال.

كيف تقوم ببناء خارطة منتج مثالية باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

من الممكن أن يكون هناك تشابه بسيط إلى حد ما بين الآلية التي يتم بها إدارة منتجات الذكاء الاصطناعي، وبين تلك الآليات التي يتم بها إدارة أي منتجات تقليدية، إليك الآلية التي يتم بها بناء منتجات AI:

اقرأ أيضًا: ريادة أعمال أكثر إثارة! ما دور الذكاء الاصطناعي في ذلك؟

خطوة 1: تحديد وعرض القيمة التي يجب رفعها في المنتجات بدعم الذكاء الاصطناعي

من الممكن أن ترفع من قيمة منتجك عن طريق وضع الحلول التي تناسب وتخدم المستخدمين، فمن الممكن أن يقلل منتجك من التكلفة التي يتكبدها المستخدم، أو يعطيهم الفوائد والحلول التي يحتاجونها.

على سبيل المثال، قامت Gmail عام 2010 بتحسين تجربة المستخدمين أكثر عن طريق دمج ميزة خاصة بتصفية الرسائل غير المرغوب فيها والتي كانت من المميزات التي لاقت رواجًا في ذلك الوقت. أما في وقتنا الحالي، فدمجها لميزة الكتابة الذكية التي تُساعد على إكمال الجملة التي تُوشك على كتابتها بناءً على ما كتبته حتى الآن قد حسنت من إنتاجية المستخدمين بطريقة أكثر من ذكية.

خطوة 2: تأطير مشكلة التعلم الآلي بشكل صحيح

تُعد هذه الخطوة من أكبر العوامل المساهمة في نجاح المشروع، وذلك عبر تحديد تقنيات التعلم الآلي المراد استخدامها، ثمَّ تحديد المدخلات والمخرجات، وربط واجهة المستخدم (UX) ومقاييس إنجاز الأعمال بمقاييس حلول التعلم الآلي، ثم يجب تدريب هذه الخوارزميات باستخدام إحدى تقنيات التعلم الآلي الثلاثة:

• التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning).
• التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning).
• التعلم المعزز (Reinforcement Learning).

يجب أن تكون جميع الحلول متوافقة مع تحسين تجربة المستخدم، بأن يكون النموذج أكثر دقة وأسرع استجابة، بتوفير الفوائد الأكثر أهمية بالنسبة للمستخدم، باختيار خوارزمية التعلم الآلي الصحيحة.

خطوة 3: وضع الأشخاص والبيانات والأنظمة الأساسية في مكانهم الصحيح

يجب اختيار فرق علماء البيانات بعناية شديدة والبحث عن المواهب من الداخل والخارج، ويشمل ذلك: مهندسو التعلم الآلي، وعلماء البيانات على حد سواء وغيرهم من الأدوار الهامة الأخرى كمهندسي ML Ops وDevOps والموازنة الصحيحة بين الأدوار لتحقيق أكبر استفادة.

أما بالنسبة للبيانات فمصدرها مهم جدًا، إذ يُعد الحصول على بيانات عالية الجودة لا لبس فيها أكثر أهمية من قضاء الوقت في تحسين النموذج نفسه.

أما الأنظمة الأساسية، فيجب اختيارها بما يتوافق مع احتياجاتك، إذ يتوجب تحديد البيئة التي سيُنشر نموذجك فيها بوضوح، لتكون أيضًا البيئة ذاتها التي ستقوم بجمع البيانات منها، فسواء قمت باختيار إطار عمل داخلي مثل (Scikit وTensorflow و (Pytorch أو سحابي مثل (IDEs وJupyter Notebooks) في بناء حلول للمنتج الخاص بك، سيتوجب عليك بالنهاية أن تقدم تجربة مستخدم ناجحة.

خطوة 4: التكرار السريع

يُمكنك إحراز تقدم أكثر عن طريق تكرار تقديمك للخدمات، من خلال العمل على تحسين تجربة المستخدم باستخدام الذكاء الاصطناعي، إضافةً إلى ذلك، يجب عليك التوسع في تقديم ميزات أفضل مع مرور الوقت، وتحسين أداء الخوارزميات الخاصة بك وتدريب البيانات، بحيث تضمن التالي:

تجربة مستخدم أفضل (Better UX)

يمكنك أن تكون أكثر تواصلًا مع عملائك بطرح الأسئلة، وذلك من أجل تحديد ما إذا كان ما تقدمه لهم يتوافق مع رغباتهم وتطلعاتهم بالدرجة الأولى أم لا، وذلك لتضمن إنفاق وقتك وجهدك والبيانات الصحيحة في المكان الصحيح الذي يخدم العملاء.

نماذج أفضل (Better Models)

يجب التفكير في تطوير المنتج دائمًا ليصل إلى نسخة أفضل مما عليه الآن، وذلك عن طريق استخدام خوارزميات التدريب مثل التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) أو التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، كما يُمكن الاستعانة بعلماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي لاتخاذ القرارات الصحيحة وتحسين نموذجك في الإنتاج تدريجيًا.

بيانات أفضل (Better Data)

من الممكن أن يستخدم عملاؤك المنتج الخاص بك بطريقة معاكسة عما قمت بتخطيطه، نتيجةً لذلك، تتغير المدخلات والمخرجات، مما سيدفعك إلى البحث عن مزيد من البيانات واستخدامها بشكل مختلف، لذلك يجب متابعة الأمر بشكل دوري للتأكد من بناء وتصميم منتج مثالي لعملائك.