كيفية استخدام IBM watsonx لتحقيق النجاح في مجال الذكاء الاصطناعي للمؤسسات

إذا كنت تبحث عن IBM watsonx، فربما لا تبحث عن خطاب تحفيزي آخر من نوع "الذكاء الاصطناعي هو المستقبل". أنت تبحث عن الأمور العملية: كيفية بناء نموذج، ونشره بأمان، وإدارته بشكل صحيح، والحفاظ على تشغيله في العالم الحقيقي — دون أن تتعثر مبادرتك في وضع تجريبي لا نهاية له.

وأنت لست وحدك. فقد وجدت أبحاث IBM أن ما يقرب من 40٪ من مشاريع الذكاء الاصطناعي التي بدأت بين عامي 2023 و 2025 لم تتجاوز مرحلة التجارب بعد. وهذا ليس بسبب فشل التكنولوجيا، ولكن لأن الفرق تعاني من صعوبة في تنسيق العمل البشري في المشروع حول تطوير النموذج.

تواجه الفرق صعوبات في إدارة الموافقات والوثائق والوصول إلى البيانات وضوابط المخاطر. وهذا بالضبط ما سيساعدك هذا الدليل على حله.

دعنا نوضح لك كيفية استخدام IBM watsonx لمبادرات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات. ستتعلم أيضًا كيفية إدارة تنسيق المشاريع والتوثيق وسير العمل متعدد الوظائف الذي يحدد فعليًا نجاح مبادرتك في مجال الذكاء الاصطناعي أو تعثرها.

ما هو IBM watsonx؟

لماذا تستخدم IBM watsonx؟

على عكس منتجات IBM Watson القديمة، تم تصميم watsonx خصيصًا لعصر الذكاء الاصطناعي التوليدي. ويركز على إتاحة النماذج الأساسية وقدرات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) للمؤسسات. تتوقع Gartner أن أكثر من 80٪ من المؤسسات ستكون قد نشرت تطبيقات Gen-AI بحلول عام 2026.

يمنحك watsonx أيضًا مرونة في النماذج. فهو يدعم نماذج Granite من IBM ومكتبة من خيارات الجهات الخارجية، بحيث يمكنك اختيار ما يناسب حالة الاستخدام وملف المخاطر الخاص بك. وإذا كنت بحاجة إلى نموذج يعمل بشكل أفضل في مجال عملك، فيمكنك استخدام تقنيات مثل ضبط المطالبات لتكييفه بشكل أسرع، دون الحاجة إلى إعادة البناء من الصفر.

المكونات الأساسية لمنصة IBM watsonx

تضيع فرق المؤسسات الكثير من الوقت في "تقييم منصات الذكاء الاصطناعي" دون معرفة ما تحتويه بالفعل. وهذا ما يؤدي في النهاية إلى توقعات غير متطابقة وعمليات طرح فوضوية.

تم تصميم IBM watsonx على أربعة ركائز أساسية، مصممة للعمل معًا وتغطية دورة حياة الذكاء الاصطناعي بالكامل من البداية إلى النهاية:

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المؤسسي لـ IBM watsonx

إذا استثمرت في منصات ذكاء اصطناعي قوية دون تحديد حالات استخدام واضحة، فسوف ينتهي بك الأمر إلى مشاريع تجريبية باهظة الثمن لا تصل أبدًا إلى مرحلة الإنتاج أو تحقق قيمة تجارية حقيقية.

لإعطائك بعض السياق: نجحت 5% فقط من المؤسسات في توسيع نطاق 70% أو أكثر من مشاريعها التجريبية في مجال الذكاء الاصطناعي من الجيل الأول.

لا عجب أن هذا يؤدي إلى إهدار الموارد وتشكيك أصحاب المصلحة في قيمة الذكاء الاصطناعي.

لكن الحل بسيط. بدلاً من التشتت في الاحتمالات التقنية، ركز على حالات الاستخدام العملية الجاهزة للإنتاج والتي تحل مشاكل الأعمال الحقيقية. إليك بعض الأمثلة لتساعدك على التفكير:

كيفية البدء في استخدام IBM watsonx

البدء في استخدام IBM watsonx ليس بالأمر الصعب كما قد يبدو في البداية. غالبًا ما تتعثر الفرق فقط لأنها تفتقر إلى خطة تنفيذ واضحة من الإعداد إلى الاستخدام الفعلي.

لقد حللنا ذلك لك من خلال خارطة الطريق التفصيلية التالية:

الخطوة 1: قم بإعداد بيئة watsonx الخاصة بك

أولاً، ستحتاج إلى توفير مثيل watsonx الخاص بك من خلال IBM Cloud. يتضمن ذلك إنشاء حساب، وإعداد مجموعات الموارد لمشاريعك، وتكوين أذونات إدارة الهوية والوصول (IAM).

ستقوم أيضًا بإنشاء مفاتيح API للوصول البرمجي ويجب عليك تحديد أدوار المستخدمين في وقت مبكر. فكر في من يجب أن يدرب نماذج الذكاء الاصطناعي في مؤسستك، ومن يمكنه نشرها، ومن يحتاج فقط إلى عرض النتائج. ستكون سعيدًا عندما لا تضطر إلى التعامل مع مشاكل الأمان في وقت لاحق.

💡 نصيحة احترافية: استخدم مساحة عمل لإدارة المشاريع لتتبع جميع أنشطة الإعداد. أنشئ مهام ClickUp لتعيين المسؤوليات لكل خطوة من خطوات التكوين واستخدم ClickUp Docs لتوثيق القرارات الرئيسية، مما يخلق سجلاً حيًا يصبح ذا قيمة لا تقدر بثمن عند ضم أعضاء جدد إلى الفريق.

الخطوة 2: قم بتوصيل مصادر بيانات مؤسستك

بعد ذلك، ستقوم بربط watsonx. data بمصادر البيانات الحالية لديك، سواء كانت في قواعد البيانات أو بحيرات البيانات أو التخزين السحابي. تتضمن هذه الخطوة إعداد البيانات، بما في ذلك تعيين المخطط (التأكد من أن بنية البيانات متوافقة مع watsonx) وإجراء فحوصات جودة البيانات. ستحدد أيضًا البيانات التي تعتبر ذات صلة بنماذج الذكاء الاصطناعي لديك.

بالنسبة لحالات الاستخدام مثل البحث المعرفي المدعوم بالذكاء الاصطناعي، ستحتاج إلى إعداد مستنداتك لتوليد معزز بالاسترجاع (RAG). ويشمل ذلك:

غالبًا ما تكون مرحلة توصيل البيانات هي أطول وأصعب جزء في مشروع الذكاء الاصطناعي. لماذا؟ لأن بيانات المؤسسات معروفة بفوضويتها وتجزئتها بين الأقسام المختلفة. يتطلب تجميعها تنسيقًا بين مهندسي البيانات وفرق الأمن وأصحاب الأعمال.

الخطوة 3: تدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك

بعد توصيل بياناتك، يمكنك البدء في تدريب نماذجك. لديك عدة خيارات للقيام بذلك، لكل منها مستويات مختلفة من الجهد والتكلفة.

يمكنك:

البديل الأسهل هو الضبط الفوري، حيث يمكنك تعديل سلوك النموذج من خلال تعليمات مصممة بعناية دون الحاجة إلى إعادة تدريب كاملة.

بمجرد الحصول على نموذج، يمكنك البدء في النشر. تبدو العملية كما يلي:

ستقوم أيضًا بتكوين نقاط نهاية الاستدلال، وهي نقاط الوصول التي ستستخدمها تطبيقاتك للحصول على استجابات من النموذج.

تذكر أن تدريب النموذج هو دورة متكررة من الاختبار والتقييم والتعديل. قد يستغرق الأمر بعض الوقت، ولكنه يحقق عائد استثمار مذهل إذا تم تنفيذه بالشكل الصحيح!

إذا كنت مهتمًا بإنشاء مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك باستخدام سير عمل مشابه، شاهد هذا الفيديو التوضيحي:

💡 نصيحة احترافية: إذا كان هدفك هو تحليل بيانات المشروع (وليس إنشاء بنية أساسية مخصصة للذكاء الاصطناعي)، فلن تحتاج إلى تدريب أو نشر نموذج على الإطلاق. باستخدام ClickUp Brain، يمكنك طرح أسئلة باللغة الإنجليزية البسيطة حول العمل الموجود بالفعل في مساحة العمل الخاصة بك — المهام والجداول الزمنية والمكلفين والتقديرات والوقت المتتبع والمستندات — والحصول على إجابات فورية، مباشرة من داخل سير عملك.

على سبيل المثال: "ما المهام التي من المرجح أن تتجاوز مواعيدها النهائية في هذا السباق؟" أو "أين نبخس قيمة العمل باستمرار؟"

الخطوة 4: دمج watsonx مع سير العمل الحالي لديك

أنت تعلم ذلك جيدًا مثلنا: لا يقدم نموذج الذكاء الاصطناعي المعزول أي قيمة تجارية؛ لذا يجب عليك دمجه في سير عمل فريقك.

يوفر Watsonx طرقًا مختلفة للقيام بذلك، بما في ذلك واجهات برمجة التطبيقات REST وعلب أدوات تطوير البرامج (SDK) للغات مثل Python وNode.js وwebhooks للأتمتة التي تعتمد على الأحداث.

ضع في اعتبارك أيضًا CI/CD (التكامل المستمر/النشر المستمر) لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك لأتمتة التحديثات والتراجع عند ظهور مشكلات.

هذه هي الطريقة التي تدمج بها الذكاء الاصطناعي في المنتجات والأدوات الداخلية أو عمليات الأتمتة التي تستخدمها الفرق بالفعل.

الميزات الرئيسية لـ IBM Watsonx لفرق المؤسسات

هل تشعر بالخوف من كل ما يقدمه watsonx؟

نوصيك بالبدء بهذه الميزات الهامة للمؤسسات: ✨

إذا وجدت أن اعتماد الميزات يتعثر في الأيام الأولى من التنفيذ، فقد يكون ذلك مشكلة في العملية وليس فشلًا في watsonx نفسه.

على سبيل المثال، لا يعمل الكتالوج السريع إلا إذا كان هناك سير عمل بسيط وراءه: من يمكنه تقديم المطالبات، ومن يراجعها، وكيف تبدو "الموافقة"، وأين يتوقع أن تستمد الفرق المطالبات يوميًا. وينطبق الشيء نفسه على التقييمات والضوابط - إذا كانت اختيارية أو غير واضحة، فسوف يتجاهلها الناس "للتحرك بشكل أسرع"، وستنتهي بنتائج غير متسقة (ومشكلة في الحوكمة).

الخبر السار؟ يمكن حل معظم هذه المشكلات بسهولة من خلال تحديد الملكية، ووضع نقاط تفتيش واضحة، ومعايير مشتركة قبل توسيع نطاق الاستخدام.

حوكمة البيانات وأمنها في IBM watsonx

إذا سبق لك أن حاولت تنفيذ مشروع ذكاء اصطناعي داخل مؤسسة حقيقية، فأنت تعرف كيف يسير الأمر: النموذج يعمل، العرض التوضيحي ينجح... ثم تتدخل إجراءات الأمان وتطرح الأسئلة التي توقف كل شيء.

ما هي البيانات التي تم تدريبه عليها؟ أين يتم تخزينها؟ من يمكنه الوصول إليها؟ هل يمكن أن تتسرب معلومات العملاء؟ ماذا يحدث إذا حدثت له هلوسة؟

وإذا لم تكن لديك إجابات واضحة (ووثائق)، فلن يتقدم المشروع — بل سيظل عالقًا في مرحلة "المراجعة الأمنية" بينما تتنازع الأقسام القانونية والمخاطر وتكنولوجيا المعلومات، مما يؤخر النشر.

تم تصميم مكون watsonx. governance لحل هذه المشكلة من خلال توفير أدوات للامتثال للذكاء الاصطناعي وإدارة المخاطر.

تدعم هذه الميزات أطر الامتثال الرئيسية مثل GDPR و HIPAA و SOC 2.

كيفية دمج IBM Watsonx مع مجموعة التقنيات الخاصة بك

تصبح منصات الذكاء الاصطناعي بسرعة صوامع معزولة إذا لم تتصل بالأدوات التي يستخدمها فريقك بالفعل. وهذا يجبر الأشخاص على نقل المعلومات يدويًا بين الأنظمة، وهو أمر بطيء وعرضة للأخطاء ويفقد السياق القيّم الذي يجعل الذكاء الاصطناعي مفيدًا في المقام الأول.

يمكن دمج Watsonx على مستوى البنية التحتية والتطبيقات.

اتصال البنية التحتية:

التكامل على مستوى التطبيقات:

يعتمد النجاح في التكامل على تحديد المسؤولية بوضوح. تذكر أن تحدد المسؤول عن الحفاظ على الاتصال ومراقبة الأعطال والتعامل مع التحديثات.

أفضل الممارسات لاستخدام IBM watsonx في مشاريع الذكاء الاصطناعي للمؤسسات

إذا كنت قد تعرضت لخيبات أمل من النصائح العامة في الماضي، فنحن هنا لمساعدتك. إليك بعض أفضل الممارسات القابلة للتطبيق والتي تعمل بالفعل في مشاريع الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. 🛠️

قيود استخدام IBM watsonx في الذكاء الاصطناعي للمؤسسات

قبل أن تخصص شهورًا من وقت فريقك لنشر watsonx، من المهم إجراء تقييم صادق لأوجه القصور المحتملة في المنصة.

بدائل IBM watsonx لمشاريع الذكاء الاصطناعي المؤسسي

watsonx أداة رائعة، ولكنها ليست الأداة الوحيدة لبناء وتوسيع نطاق مؤسسة تعتمد على الذكاء الاصطناعي في المقام الأول.

فيما يلي نظرة على بعض البدائل الرئيسية لـ watsonx من أجل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات:

في النهاية، غالبًا ما يعتمد اختيار المنصة المناسبة على استثمارات البنية التحتية الحالية لشركتك والخبرة التقنية لفريقك.

نوصيك بإجراء بحث مستقل وأخذ وقتك. جرب بعض حالات الاستخدام الواقعية. اختبر التكامل ومتطلبات الحوكمة في وقت مبكر، وتأكد من أن المنصة تناسب نموذج التشغيل الخاص بك (وليس فقط العرض التوضيحي).

قم بتوسيع نطاق سير عمل الذكاء الاصطناعي، وليس فقط نموذجك

يمكن أن يوفر لك watsonx الأساس التقني لبناء وإدارة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، ولكن النتائج تعتمد على ما يحدث حوله. من المستحيل تقريبًا الحصول على نموذج "مثالي". بدلاً من ذلك، ركز على حالة استخدام واحدة ذات تأثير كبير، واحصل على البيانات والموافقات في وقت مبكر، وقم ببناء مسار قابل للتكرار من التجربة إلى الإنتاج.

إذا كان هناك شيء واحد يمكن استخلاصه، فهو: الذكاء الاصطناعي لا يتوسع إلا عندما يتوسع التنفيذ معه. إن الملكية الواضحة والوثائق الجاهزة للتدقيق والتنسيق الوثيق بين الوظائف المختلفة هي ما يحول المشروع التجريبي الناجح إلى شيء يمكن للشركة الوثوق به وإعادة استخدامه.

و ClickUp يجعل كل ذلك ممكنًا من خلال توفير مساحة عمل واحدة للتخطيط والتعاون وإدارة التنفيذ لمبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. فلماذا تنتظر؟ اشترك في ClickUp اليوم — إنه مجاني!

الأسئلة المتداولة (FAQs)

watsonx. ai هو استوديو الذكاء الاصطناعي لإنشاء النماذج، و watsonx. data هو مخزن البيانات للوصول إلى بيانات المؤسسة، و watsonx. governance يوفر أدوات لإدارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي والامتثال، والتي تشكل معًا منصة watsonx الكاملة.

يوفر watsonx بنية تحتية مسبقة الصنع ونماذج أساسية وأدوات حوكمة تسرع عملية النشر، ولكنه أقل قابلية للتخصيص من الحلول المخصصة بالكامل التي يتم إنشاؤها من الصفر على أطر عمل مفتوحة المصدر.

يوفر watsonx واجهات برمجة التطبيقات (API) ومجموعات أدوات تطوير البرامج (SDK) للتكامل مع الأنظمة الخارجية، ولكنه يفتقر إلى ميزات إدارة المشاريع الأصلية، لذلك عادةً ما تستخدم الفرق أدوات تكميلية مثل ClickUp لإدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي وتنسيق العمل.

يتطلب الاستخدام الفعال مهارات هندسة البيانات و ML/AI و DevOps، على الرغم من أن أدواته التي لا تتطلب كتابة أكواد برمجية يمكن أن تقلل من العوائق في حالات الاستخدام الأبسط مثل إنشاء مساعدين للذكاء الاصطناعي. /