يُعد دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع نماذج الأعمال خطوة محورية لتحسين الكفاءة التشغيلية للأعمال، وتعزيز خدمة العملاء، وابتكار منتجات وخدمات جديدة تُحدث فارقاً حقيقياً في بيئة العمل.
وعلى الناحية الأخرى، يواجه الكثير من أصحاب الأعمال والقادة صعوبات كبيرة في مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسة.
لذا فإننا في هذا المقال نستعرض مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي بدءًا من تحديد الأهداف الواضحة وتقييم جاهزية البيانات، مروراً ببناء فريق متعدد التخصصات واختيار التقنيات المناسبة، وصولاً إلى إجراء المشاريع التجريبية والتوسع مع القياس والتحسين المستمر.
ما هي عملية تطبيق الذكاء الاصطناعي؟
يشير تطبيق الذكاء الاصطناعي في المؤسسات إلى دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في نموذج عملك بطريقة تتماشى مع أهداف واستراتيجيات الشركة أو المؤسسة، وذلك لتحقيق نتائج محددة قابلة للقياس تساهم بشكل حقيقي في نجاح أعمالك بأعلى جودة وأقل مجهود.
اهم 7 مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي
وفيما يلي 7 خطوات ومراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي كاملة مع شرح تفصيلي لكل مرحلة.
الخطوة الأولى: حدد أهدافك
قبل البدء في أي مبادرة تطبيق ذكاء اصطناعي مهما كان العمل، فمن الضروري تحديد أهداف عمل واضحة وهنا يجب أن تسأل نفسك: ما الذي تريد تحقيقه باستخدام الذكاء الاصطناعي؟
هل تسعى إلى تحسين الكفاءة، تعزيز خدمة العملاء، إنشاء منتجات أو خدمات جديدة، أم شيء آخر تمامًا؟
ستوجه الأهداف المحددة استراتيجيتك في مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي وتساعدك على قياس النجاح.
-
كيف تحدد أهدافك ؟
يبدأ تحديد الأهداف بفهم احتياجات عملك، ما هي التحديات التي تواجهها والتي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعدك في التغلب عليها؟ وأين تكم الفرص التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث فيها تأثيرًا كبيرًا؟
فكر في كل من الأهداف قصيرة الأجل وطويلة الأجل:
- الأهداف قصيرة الأجل قد تتضمن تحسين الكفاءة التشغيلية، تقليل التكاليف، أو زيادة رضا العملاء.
- الأهداف طويلة الأجل قد تتعلق باكتساب ميزة تنافسية، زيادة روح الابتكار، أو تحويل نموذج عملك.
كما يجب أن تكون الأهداف وفقًا لإطار العمل SMART:
- محددة (Specific): يجب أن يكون الهدف واضحًا ومفصلًا. على سبيل المثال، “زيادة رضا العملاء” هدف غامض، بينما “زيادة مؤشر رضا العملاء بنسبة 15% خلال الستة أشهر القادمة عن طريق تطبيق روبوت دردشة مدعوم بالذكاء الاصطناعي” هو هدف محدد.
- قابلة للقياس (Measurable): يجب أن تتمكن من تتبع تقدم مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي باستخدام مقاييس محددة ومؤشرات أداء (KPIs).
- قابلة للتحقيق (Achievable): يجب أن تكون الأهداف واقعية مع مراعاة الموارد والقدرات الحالية والسوق والمنافسين وسلوك العملاء.
- ذات صلة (Relevant): يجب أن تتماشى الأهداف مع استراتيجية العمل العامة وتساهم في تحقيق أهداف عملك الكبرى.
- محددة زمنياً (Time-bound): حدد إطارًا زمنيًا لتحقيق الأهداف، حتى تخلق إحساسًا بالحماس والتركيز.
يمكنك استخدام عدة أطر لتحديد الأهداف مثل OKRs أو NCTs، أو أي طريقة تناسب احتياجاتك، لكن طالما كان الهدف الذي تريد الوصول إليه واضح، فلا مشكلة في أي إطار.
-
اربط الأهداف بكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي
بمجرد تحديد أهدافك، قم بربطها بالتطبيقات التي يمكن فيها استخدام الذكاء الاصطناعي، فعلى سبيل المثال:
- إذا كان هدفك هو تحسين خدمة العملاء، فقد يكون من المناسب استخدام روبوتات الدردشة (Chatbots) المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
- إذا كان هدفك زيادة الكفاءة التشغيلية، فقد تفكر في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال أتمتة العمليات.
فمن خلال ربط تطبيقات الذكاء الاصطناعي بأهدافك المحددة، ستزيد فرص تحقيق نتائج قيّمة وتتوافق مع استراتيجية العمل الشاملة.
الخطوةالثانية: جهّز البيانات.
البيانات هي شريان الحياة للذكاء الاصطناعي؛ فهي التي تمده بالقدرة على التعلم والتنبؤ واتخاذ القرارات. لذا .. وقبل بدء أي مرحلة من مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي، من الضروري تقييم جاهزية البيانات لديك حتى لا تقع في دائرة “المدخلات السيئة تنتج مخرجات سيئة”
فما الذي ستفعله إذا ؟
-
توفر البيانات
أولاً وقبل كل شيء، هل تمتلك أي بيانات يمكن أن نستفيد منها في مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي؟ قد تكون هذه البيانات عن العملاء أو العمليات التجارية أو المعاملات أو الموظفين، أو جوانب أخرى من عملك.
وتذكر: كلما زادت كمية البيانات المتاحة لديك، زادت دقة تعلم الذكاء الاصطناعي وإنتاج نتائج دقيقة.
-
جودة البيانات
ليس العدد هو المهم فقط؛ بل الجودة أيضًا. يجب أن تكون البيانات دقيقة، مكتملة، متسقة، حديثة وذات صلة. وهنا يمكن أن نوصلي بأدوات تنقية البيانات وتحسينها التي يمكن أن تساعد في رفع جودتها.
-
تنوع البيانات
يتعلم الذكاء الاصطناعي من مجموعة متنوعة من البيانات، لذا قدّم للذكاء الاصطناعي بيانات متنوعة تمثل سيناريوهات وظروفًا ونتائج مختلفة؟
على سبيل المثال، إذا كنت تنوي تطبيق الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء، فهل بياناتك تغطي جميع أنواع التفاعلات مع العملاء، وتشمل كل فئاتهم ؟
-
البنية التحتية للبيانات
قم بتقييم نظام تخزين وإدارة الحوسبة وتخزين البيانات لديك، هل هو قوي وقابل للتوسع والتحمّل بما يكفي لتلبية احتياجات الذكاء الاصطناعي؟ وهل هذه البنية التحتية تدعم دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي من الأساس أم لا ؟
-
خصوصية وأمن البيانات
الامتثال للقوانين المتعلقة بخصوصية البيانات أمر ضروري. عليك بفهم اللوائح والتشريعات التي تنطبق على عملك والتأكد من توافق ممارساتك مع هذه القوانين، كما يجب تقييم إجراءات أمان البيانات لمنع وصول غير المصرح لهم.
-
المهارات البشرية
أخيرًا، هل تمتلك الفريق المتخصص في تحليل وإدارة وتنقية البيانات؟
إذا لم يكن الأمر كذلك، عليك التفكير في التدريب أو التوظيف أو الاستعانة بمصادر خارجية.
الخطوة الثالثة: بناء فريق متعدد التخصصات
عند بدء مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي في أي عمل، فمن الضروري تجميع فريق يتمتع بخلفيات ومهارات متنوعة، وذلك لأن مشاريع الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تؤثر على جوانب متعددة من العمل، وفيما يلي الأدوار الرئيسية التي يجب مراعاتها عند بناء فريق ذكاء اصطناعي متعدد التخصصات:
- مهندسو الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:
هؤلاء هم الأفراد المسؤولون عن تطوير ونشر وصيانة نماذج الذكاء الاصطناعي، ويتطلب ذلك مهارات تقنية عالية، بما في ذلك الإلمام بخوارزميات التعلم الآلي ولغات البرمجة والتحليل البياني.
- علماء ومحللو البيانات
حيث يكتشفون البيانات ويحللونها لتحويلها من مادة خام إلى رؤى مفيدة تساعد في تحديد أهداف الذكاء الاصطناعي وتفسير نتائج النماذج.
- مهندسو البيانات
يقوم مهندسو البيانات بتصميم وبناء وإدارة بنية البيانات الأساسية، لضمان جمع وتخزين ومعالجة البيانات بكفاءة وقابلية التوسع.
- خبراء المجال
هؤلاء الأفراد لديهم معرفة متعمقة بصناعة وعمل المنظمة، يجب أن يتواجدوا بكثرة أثناء مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي، حتى يضمنوا توافق المشروع مع متطلبات العمل والتأكد من تخصيص حلول الشركة كافة لتلبية الاحتياجات الخاصة.
- مديرو المشاريع
تتسم مشاريع الذكاء الاصطناعي بالتعقيد، ويحتاج الأمر إلى إدارة قوية للتخطيط والتنسيق والالتزام بالميزانية والجدول الزمني.
- مصممو تجربة المستخدم (UX)
إذا كان المشروع يتضمن تطبيقًا يتفاعل مع المستخدمين (مثل روبوت دردشة لخدمة العملاء)، فإن مصممو تجربة المستخدم يعملون بالفعل على تصميم الواجهات سهلة الاستخدام وتلبي احتياجات المستخدم النهائي.
ومن المهم التنويه على أنه ليس من الضروري أن تكون كل هذه الأدوار يشغلها أفراد منفصلين؛ ففي الفرق الصغيرة قد يتولى شخص مهام متعددة، كما يمكنك الاستعانة بمستشارين أو وكالات خارجية لتغطية النقص في الخبرات أثناء مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي
الخطوة 4: اختيار تقنيات الذكاء الاصطناعي المناسبة
يعتبر اختيار تقنية الذكاء الاصطناعي المناسبة خطوة محورية في مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي، حيث يجب أن يتماشى اختيار التقنيات مع أهداف العمل والبيانات والميزانية والخبرة:
الجوانب التي يجب مراعاتها عند اختيار تقنية الذكاء الاصطناعي المناسبة
-
نوع تقنية الذكاء الاصطناعي:
هناك العديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي المتاحة مثل:
- التعلم الآلي (Machine Learning – ML).
- التعلم العميق (Deep Learning – DL).
- معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing – NLP).
- أتمتة العمليات الروبوتية (Robotic Process Automation – RPA).
يعتمد الاختيار على أهداف عملك؛ فمثلاً، إذا كان هدفك هو أتمتة المهام الروتينية، فقد يكون RPA هو الخيار المناسب، بينما إذا كان هدفك تحليل كميات كبيرة من البيانات النصية غير المهيكلة، قد يكون NLP الخيار الأمثل.
-
الحلول الخاصة أم المصادر المفتوحة ؟
يمكن أن تكون الحلول الخاصة التابعة للشركات أسهل في التنفيذ وتأتي مع دعم فني، لكن غالبًا ما تكون أكثر تكلفة وقد تفتقر إلى المرونة. من ناحية أخرى، قد توفر تقنيات المصادر المفتوحة مرونة أكبر وتكلفة أقل لكنها تتطلب خبرات تقنية أعلى للتنفيذ والصيانة.
-
السحابة cloud أم الأنظمة المحلية On-premises ؟
تعتبر تقنيات الذكاء الاصطناعي القائمة على السحابة cloud خيارًا شائعًا في مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي نظرًا لقدرتها على التوسع والمرونة وتقليل الحاجة إلى بنية تحتية تقنية معقدة. ومع ذلك، قد تفضل بعض المؤسسات الأنظمة المحلية لأسباب متعلقة بأمن البيانات.
-
مستوى التخصيص
تتوفر بعض حلول الذكاء الاصطناعي على شكل برمجيات جاهزة للتطبيق مع قدر محدود من التخصيص، بينما توفر حلول أخرى منصات يمكن بناؤها من الصفر مما يوفر مرونة أكبر في التخصيص والتكيف مع احتياجات العمل.
-
التكامل مع الأنظمة القائمة
يجب مراعاة مدى قدرة تقنية الذكاء الاصطناعي المختارة خلال مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي على التكامل مع البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات المتوفرة لديك، بما في ذلك أنظمة إدارة البيانات والتطبيقات التجارية وغيرها.
-
القدرة على التوسع
يجب التأكد من أن تقنية الذكاء الاصطناعي المختارة قادرة على التعامل مع زيادة حجم البيانات، تعقيد النماذج أو توسع حالات الاستخدام مع نمو عملك أو تغير احتياجاته.
الخطوة الخامسة: إجراء مشروع تجريبي (Pilot) للذكاء الاصطناعي
قبل القيام بالاستثمار الكامل في مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي، من الجيّد إجراء مشروع تجريبي يتيج اختبار الفرضيات والتعلم من الأخطاء وجمع البيانات حول تأثير الذكاء الاصطناعي للمؤسسات في بيئة عملك.
خطوات المشروع التجريبي تشمل:
-
تحديد نطاق المشروع
تبدأ رحلة المشروع التجريبي بتحديد نطاقه، وذلك عبر:
- تعريف أهداف الذكاء الاصطناعي.
- تحديد مجموعة البيانات التي ستستخدم.
- اختيار تقنية الذكاء الاصطناعي المناسبة.
- وضع جدول زمني واضح.
-
إعداد مجموعة البيانات
تشكل البيانات الأساس في مشاريع الذكاء الاصطناعي، إذ يجب تجهيز مجموعة من البيانات نظيفة ومنظمة وذات صلة بهدف المشروع التجريبي، قد لا تكون كل البيانات المتاحة ضرورية، ولكن ينبغي أن تعكس العينة المستخدمة واقع البيانات لديك بدقة.
-
بناء وتدريب النموذج:
يتم تطوير النموذج باستخدام التقنية المحددة وبدء عملية التدريب، وهي عملية تكرارية تشمل تحسين وتعديل النموذج لزيادة دقته. وبعد اكتمال التدريب، يتم تقييم النموذج باستخدام مؤشرات مثل الدقة، النسبة المئوية للاسترجاع، وغيرها من المقاييس.
-
دمج النموذج مع العملية التجارية
بعد اختبار النموذج والتأكد من جودته، يتم دمجه مع عملية تجارية ذات صلة، سواء كان ذلك في منصة خدمة العملاء، نظام المنتجات أو عملية تحليل البيانات.
-
جمع الملاحظات وقياس التأثير
بمجرد دمج النموذج في نظام العمل، يتم جمع ملاحظات المستخدمين والأشخاص المسؤولين، وبالتوازي يتم قياس تأثير النموذج على العملية التجارية باستخدام مؤشرات الأداء مثل التحسين في الكفاءة ورضا العملاء والدقة.
-
التحسين والتعديل
استنادًا إلى الملاحظات والبيانات التي تم جمعها، يجيب أن تبدأ الآن في إجراء التحسينات الضرورية سواء كان ذلك من خلال إعادة تدريب النموذج أو ضبط طريقة دمجه مع العملية التجارية أو تعديل مجموعة البيانات.
-
توثيق النتائج والدروس المستفادة
يجب توثيق كافة النتائج التقنية، بدءً من البيانات، مرورا بالملاحظات الواردة من المستخدمين وحتى التأثير التجاري للمشروع التجريبي بشكل مفصل، حيث ستشكل هذه الوثائق مرجعًا هامًا عند توسعة مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي في المستقبل.
الخطوة السادسة: التوسع
عند التوسع وتطبيق الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع، فلا يتعلق الأمر بمجرد تكرار نجاح المشروع التجريبي، بل يتطلب أيضًا فحصًا دقيقًا للتأثيرات التشغيلية والاستراتيجية الحقيقية التي سيحدثها الذكاء الاصطناعي في المنظمة بأكملها.
واستنادًا إلى الدروس المستفادة من المشروع التجريبي، فقد تحتاج إلى:
- تطوير أنظمة إدارة البيانات.
- زيادة القدرة الحسابية cloud.
- الاستثمار في تقنيات ذكاء اصطناعي إضافية لدعم التطبيقات الحالية.
- توسيع مصادر البيانات وتحسين النماذج ليتمكن الذكاء الاصطناعي من حل مشكالات متنوعة وأكثر تعقيدا.
- تدريب إضافي أو تطوير مهارات الفرق.
- تعديل العمليات الداخلية.
- توظيف أو استقطاب كوادر جديدة.
وفي النهاية هذه المرحلة من مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي يجب استخدام مؤشرات الأداء (KPIs) المحددة لقياس تأثير تقنيات الذكاء الاصطناعي، مع الانتباه إلى أي تأثيرات غير متوقعة أو فرص جديدة تظهر أثناء عملية التوسع.
الخطوة السابعة: القياس والتحسين المستمر
تبدأ عملية القياس والتحسين في مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي بتحديد مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) التي ستستخدمها لتقييم فعالية مبادرات الذكاء الاصطناعي، ويمكن أن تشمل مؤشرات الأداء الفوائد الملموسة مثل:
- تقليل التكاليف.
- زيادة الإيرادات.
- تحسين مؤشرات رضا العملاء.
- تعزيز كفاءة العمليات.
كما يمكن أن تشمل فوائد غير ملموسة مثل تعزيز اتخاذ القرارات وتحقيق ميزة تنافسية على المنافسين.
مراحل تطوير الذكاء الاصطناعي
يمكن تصنيف تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل عام إلى ثلاث مراحل:
- الأنظمة القائمة على القواعد (Rule-based Systems)
- التعلم الآلي (Machine Learning)
- الذكاء الاصطناعي العام (Artificial General Intelligence)
تمثل كل مرحلة قفزة كبيرة في قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي، حيث تبني كل مرحلة على ما قبلها لتنشيء أنظمة أكثر تعقيدا وقدرة. .
الأنظمة القائمة على القواعد (Rule-based Systems)
كان يسعى علماء الحاسوب في مجال الذكاء الاصطناعي إلى تطوير أنظمة قادرة على أداء المهام التي تعتمد عادةً على الأداء البشري. في هذه المرحلة، كانت الأنظمة تُبنى على قواعد منطقية صريحة تُحدد للذكاء الاصطناعي طريقة اتخاذ القرارات وتنفيذ العمليات، مما يسمح لنظامه باتباع تعليمات محددة مسبقًا لاستكمال المهام.
التعلم الآلي (Machine Learning)
المرحلة الثانية من تطوير الذكاء الاصطناعي هي التعلم الآلي، خلال هذه المرحلة، تُصمم أنظمة الذكاء الاصطناعي لتعلم المعلومات من البيانات وتحسين أدائها باستمرار، وتتضمن هذه العملية استخدام خوارزميات قادرة على فهم البيانات اتخاذ قرارات أو تقديم توقعات استنادًا إلى الأنماط المتواجدة داخل هذه البيانات.
على سبيل المثال، يمكن لنظام التعلم الآلي تحليل تاريخ مشتريات العميل للتنبؤ بسلوكه المستقبلي، كما تتميز أنظمة التعلم الآلي بالقدرة على التكيف مع مواقف جديدة وتحسين أدائها مع مرور الوقت، مما يجعلها أكثر مرونة وكفاءة مقارنة بالأنظمة القائمة على القواعد.
الذكاء الاصطناعي العام (Artificial General Intelligence)
المرحلة الثالثة والأخيرة في تطوير الذكاء الاصطناعي هي الذكاء الاصطناعي العام (AGI). يُقصد بـ AGI الأنظمة التي تمتلك القدرة على الفهم والتعلم والتكيف وتطبيق المعرفة بطريقة لا تُفرق بينها وبين الذكاء البشري.
تستطيع هذه الأنظمة أداء أي مهمة فكرية يستطيع الإنسان القيام بها، حيث يمكنها فهم السياق، واتخاذ الأحكام، والتعلم من الخبرة. وعلى الرغم من الإمكانيات الهائلة للذكاء الاصطناعي العام، فإنه يثير أيضًا معضلات أخلاقية واجتماعية كبيرة تتطلب معالجة دقيقة من قبل الباحثين ومتخذي القرار.
اهم خطوات الذكاء الاصطناعي التوليدي
فيما يلي خطوات و مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي في مشروع تجاري:
الخطوة الأولى: تحديد المشكلة والفرضية التجارية
يقوم الفريق المتخصص في الذكاء الاصطناعي بإجراء مقابلة مع العميل لتحديد المشكلة وتقييمها، ومن ثم تحليل بيانات العميل والعمل من حيث الكمية والجودة، ومدى ملاءمة نظام العمل لدمجه مع نظام ذكاء اصطناعي جديد.
ثم نبدأ في رسم تخيّل واضح للحل وأثره من حيث توفير الوقت والتكاليف، مع النظر في الفوائد المباشرة وغير المباشرة.
الخطوة الثانية: التحقق ودراسة الجدوى
بعد جمع البيانات، يتم التحقق من صحة التخيل الفرضية التجارية عبر إعداد دراسة جدوى شاملة، تشمل الدراسة تحليل التكاليف والفوائد ومقارنة الحلول البديلة، كما يتم إعداد تقرير مفصل يحتوي على معايير الجودة، سرعة الاستجابة، ودقة النتائج. يوفر هذا التقرير للعميل رؤية واضحة لاتخاذ القرار بشأن اعتماد المشروع أثناء مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي.
الخطوة الثالثة: التنفيذ والمتابعة
بمجرد الموافقة، يبدأ العمل على إعداد بيانات التدريب والاختبار وبناء النماذج الذكية. ثم يتم اختبار هذه النماذج وتعديلها حتى الوصول إلى الأداء المطلوب، ثم دمج الحل مع الأنظمة القائمة.
وطوال هذه المراحل، تُجرى دورات تدريب للمستخدمين ومتابعة مستمرة لضمان تكيف النظام مع التغييرات البيئية والتحديثات الجديدة والمستمرة.
اهم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي
وخلال رحلتك في مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي ستحتاج إلى التعرف على أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، تعرّف على أهمهم الآن.
1. GPT-4
يُستخدم في توليد النصوص، والإجابة على الاستفسارات، وكتابة المحتوى الإبداعي، وترجمة اللغات، وحتى أداء المهام البرمجية
2. AlphaCode
يُستخدم في كتابة الأكواد البرمجية بعدة لغات مثل Python، وC++، وC#، ولغات أخرى، مما يساعد في تسريع عملية البرمجة.
3. GitHub Copilot
هي أداة تُستخدم لإكمال الأكواد البرمجية واقتراح حلول أثناء البرمجة، مما يعزز من إنتاجية والمبرمجين.
4. Gemini
هو نموذج ذكاء اصطناعي من Google، يُستخدم لتوليد محتوى داخل المحادثة ومساعدة المستخدمين في مهام توليد النصوص وتحليل الأسئلة وإنتاج ردود متوافقة مع السياق.
6. Cohere Generate
نظام ذكاء اصطناعي يُستخدم لإنشاء محتوى للدعاية والإعلانات، وصف المنتجات، وصياغة النصوص التسويقية للمواقع وحملات البريد الإلكتروني.
6. Claude
هو مساعد ذكاء اصطناعي يُستخدم لإجراء محادثات تفاعلية، ومعالجة المعلومات النصية، وأتمتة سير العمل في المهام المكتبية والبرمجية.
7. Synthesia
هو منصة ذكاء اصطناعي تُستخدم لإنشاء فيديوهات احترافية تُظهر وجوه افتراضية، مما يسمح بإنشاء محتوى مرئي دون الحاجة إلى تسجيل فيديو تقليدي.
دور شركة optiautomate في تدريبك على تطبيقات الذكاء الاصطناعي للاعمال
وفي هذا السياق، فإن شركة Optiautomate تلعب دورًا محوريًا في تدريب الأفراد والمؤسسات على تطبيقات الذكاء الاصطناعي وكل مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال، حيث تُقدم حلولًا وبرامج تدريبية شاملة تساعد الأعمال على تحقيق أقصى استفادة من التقنيات الحديثة
