يبدو الوعد الذي يقدمه العمل الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي أولاً واضحًا: قرارات أسرع، وأعمال أقل، وتعاون أكثر ذكاءً. ولكن بالنسبة لمعظم الفرق، لا تشبه الحقيقة هذا الوعد على الإطلاق. تشير دراستنا حول نضج الذكاء الاصطناعي إلى أن 12% فقط من العاملين في مجال المعرفة قد دمجوا الذكاء الاصطناعي بشكل كامل في سير عملهم، و38% لا يستخدمونه على الإطلاق. هذه الفجوة بين الطموح والتنفيذ هي مشكلة تتعلق بمجموعة الأدوات.
إن بناء فريق يركز على الذكاء الاصطناعي يعني التفكير بما يتجاوز الأدوات الفردية والتساؤل عن نوع المجموعة التي تدعم طريقة عمل فريقك، على كل المستويات، وفي كل سير العمل.
في هذه المدونة، سنتناول حزمة الذكاء الاصطناعي المناسبة للفرق التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في المقام الأول. بالإضافة إلى ذلك، سنلقي نظرة على كيفية انسجام ClickUp مع هذا الإطار باعتباره مساحة عمل متقاربة للذكاء الاصطناعي مصممة خصيصًا لطريقة عملك.
ما هي مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي؟
مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي هي مزيج من الأدوات والمنصات والأنظمة التي يستخدمها الفريق لدمج الذكاء الاصطناعي في عمله اليومي. اعتبرها الأساس الذي يحدد مدى كفاءة عمل الذكاء الاصطناعي داخل مؤسستك.
وعادةً ما تشمل نماذج الذكاء الاصطناعي أو المساعدين الذين يتفاعل معهم فريقك، والمنصات التي يتم فيها إنجاز العمل، وعمليات التكامل التي تربطهم جميعًا معًا.
تجعل حزمة التقنيات القوية الذكاء الاصطناعي مفيدًا في السياق، حيث تتم المهام والمحادثات والقرارات بالفعل. على النقيض من ذلك، فإن الحزمة الضعيفة تجعل الذكاء الاصطناعي هامشيًا كأداة مستقلة يتعين على الأشخاص تذكر فتحها في علامة تبويب منفصلة.
🧠 حقيقة ممتعة: بينما نعتبر الذكاء الاصطناعي تقنية مستقبلية، فإن هذا المفهوم يعود إلى آلاف السنين. في الأساطير اليونانية، يُقال إن الإله هيفايستوس صنع روبوتات ذهبية لمساعدته على التنقل.
الطبقات الأساسية لمجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة
تنقسم حزمة تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة إلى خمس طبقات متميزة، تتعامل كل منها مع مرحلة محددة من دورة حياة الذكاء الاصطناعي. يساعدك فهم هذه البنية الطبقية على تحديد الثغرات وتجنب الأدوات الزائدة عن الحاجة وبناء نظام قابل للتوسع.
كل طبقة تعتمد على الطبقات الأخرى؛ أي ضعف في إحداها يقوض المجموعة بأكملها.
طبقة البيانات
طبقة البيانات هي أساس المجموعة الخاصة بك. فهي تتولى استيعاب وتخزين وتحويل وهندسة ميزات المواد الخام لكل نموذج ذكاء اصطناعي. وتشمل المكونات الرئيسية بحيرات البيانات للبيانات الخام، ومستودعات البيانات للبيانات المنظمة، ومخازن الميزات لمدخلات النماذج القابلة لإعادة الاستخدام.
من الأخطاء الشائعة وجود مصادر بيانات معزولة بتنسيقات غير متسقة، مما يجعل من المستحيل تقريبًا إعادة إنتاج التجارب أو تصحيح مشكلات الإنتاج.
🧠 حقيقة ممتعة: في عام 1958، طور جون مكارثي لغة البرمجة LISP، التي أصبحت واحدة من أهم اللغات المستخدمة في أبحاث الذكاء الاصطناعي. وظلت هذه اللغة أداة أساسية لعقود طويلة وأثرت على اللغات اللاحقة المصممة لأعمال الذكاء الاصطناعي الرمزي.
طبقة النمذجة
هذا هو المكان الذي يقوم فيه علماء البيانات ومهندسو التعلم الآلي ببناء النماذج وتدريبها والتحقق من صحتها. تتضمن طبقة النمذجة أدوات التعلم الآلي مثل PyTorch أو TensorFlow، وأدوات تتبع التجارب، وسجلات النماذج لتخزين النماذج المدربة وإصدارها.
تجري فرق AI-first مئات التجارب، وبدون تتبع مناسب، يمكن أن تفقد بسهولة النموذج الأفضل أداءً أو تكرر العمل.
طبقة البنية التحتية
توفر طبقة البنية التحتية القوة الأولية لتدريب النماذج وتقديمها على نطاق واسع. ويشمل ذلك الحوسبة السحابية مثل مجموعات GPU، وتنسيق الحاويات باستخدام Kubernetes، ومنسقي سير العمل مثل Airflow أو Kubeflow.
التحدي الرئيسي هنا هو تحقيق التوازن بين التكلفة والأداء. الإفراط في التزويد يستنزف ميزانيتك، بينما نقص التزويد يبطئ سرعة تكرار فريقك.
طبقة الخدمة
طبقة الخدمة هي التي تنقل تنبؤات نموذجك إلى المستخدمين أو الأنظمة الأخرى. وهي تشمل أطر عمل خدمة النماذج وبوابات API وأدوات للاستدلال في الوقت الفعلي والاستدلال الدفعي.
بالإضافة إلى ذلك، لا يعتبر تقديم الخدمة إعدادًا لمرة واحدة؛ فأنت بحاجة إلى آليات مثل عمليات النشر التجريبية واختبارات A/B لتحديث النماذج في مرحلة الإنتاج بأمان دون التسبب في توقف الخدمة.
🔍 هل تعلم؟ كشفت دراسة استقصائية شملت أكثر من 1200 متخصص أن 95% منهم يستخدمون الآن الذكاء الاصطناعي في العمل أو المنزل. أفاد معظمهم بزيادة منتظمة في الإنتاجية، و76% منهم يدفعون ثمن هذه الأدوات من أموالهم الخاصة.
طبقة المراقبة والتغذية الراجعة
بمجرد تشغيل النموذج، تبدأ مهمته للتو.
تتتبع طبقة المراقبة أداء النموذج، وتكتشف انحراف البيانات، وتقدم تنبيهات عند حدوث مشكلات. كما تتضمن قنوات تغذية راجعة تعيد تصحيحات المستخدمين أو البيانات الجديدة إلى النظام، مما يتيح لنماذجك التعلم والتحسين المستمر بمرور الوقت.
أطر عمل وأدوات الذكاء الاصطناعي التي تدعم فرق العمل التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في المقام الأول
السوق مليء بأدوات الذكاء الاصطناعي، ومن المستحيل تقريبًا معرفة أيها جاهز للإنتاج وأيها مجرد ضجة إعلامية. تضيع الفرق ساعات لا حصر لها في تقييم عشرات الخيارات، وغالبًا ما تختار أداة غير مناسبة وتخلق ديونًا تقنية في المستقبل.
فيما يلي بعض الأدوات التي تدعم فرق الذكاء الاصطناعي الرائدة اليوم:
هندسة البيانات والميزات
- Apache Spark يتعامل مع معالجة البيانات على نطاق واسع للفرق التي تعمل مع مجموعات بيانات موزعة ذات حجم كبير.
- dbt يحول البيانات الأولية إلى نماذج نظيفة ومنظمة جاهزة للتحليل والتعلم الآلي.
- Feast و Tecton يديران مخازن الميزات، مما يسهل مشاركة الميزات وإعادة استخدامها عبر نماذج مختلفة.
🧠 حقيقة ممتعة: في عام 1966، مولت الحكومة الأمريكية مشروعًا للذكاء الاصطناعي لترجمة اللغة الروسية إلى الإنجليزية تلقائيًا. بعد ما يقرب من عقد من العمل، فشل النظام فشلًا ذريعًا لدرجة أن التمويل تم قطعه فجأة. أدى هذا الحادث الوحيد إلى أول شتاء كبير للذكاء الاصطناعي وعلم الباحثين أن فهم اللغة أصعب بكثير مما كان متوقعًا.
تطوير النماذج
- PyTorch و TensorFlow هما الإطاران المفضلان لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق على نطاق واسع.
- يوفر Hugging Face Transformers مكتبة من نماذج NLP المدربة مسبقًا والتي يمكن للفرق ضبطها بدقة لحالات استخدام محددة.
- scikit-learn لا يزال خيارًا موثوقًا لمهام التعلم الآلي الكلاسيكية مثل التصنيف والانحدار والتجميع.
تتبع التجارب
- MLflow يتيح للفرق تسجيل التجارب ومقارنتها وإعادة إنتاجها عبر دورة حياة تطوير النموذج.
- Weights & Biases يوفر تصورات غنية وميزات تعاونية لتتبع أداء النموذج بمرور الوقت.
- تم تصميم Neptune للفرق التي تحتاج إلى بيانات تعريفية مفصلة عن التجارب وسجل طويل الأمد للتجارب.
التنسيق
- يستخدم Apache Airflow على نطاق واسع لجدولة وإدارة البيانات المعقدة وخطوط أنابيب التعلم الآلي في بيئات الإنتاج.
- تم تصميم Kubeflow للفرق التي تدير سير عمل التعلم الآلي على Kubernetes على نطاق واسع.
- تقدم Prefect و Dagster نُهجًا أكثر حداثة لتنسيق سير العمل مع إمكانية مراقبة أفضل ومعالجة أخطاء مدمجة.
🚀 ميزة ClickUp: حوّل تنسيق سير العمل إلى ميزة تنافسية مع ClickUp Super Agents. هؤلاء هم زملاء فريق الذكاء الاصطناعي الذين يعيشون داخل مساحة عملك وينسقون سير العمل المعقد عبر المهام والمستندات والدردشات والأدوات المتصلة مع سياق حقيقي واستقلالية.
على سبيل المثال، يمكنك ضم عملاء جدد تلقائيًا باستخدام Super Agents. يمكنه:
- افحص مساحة عملك بحثًا عن سجلات عملاء جديدة
- أنشئ قوالب المشاريع المناسبة في ClickUp
- قم بتعيين مهام التهيئة لأعضاء الفريق المناسبين بناءً على الدور واتفاقية مستوى الخدمة (SLA)
- أنشئ بريدًا إلكترونيًا ترحيبيًا مخصصًا لقطاع عمل العميل
- شارك ملخصًا في دردشة فريقك
كل هذا يعمل وفقًا للجدول الزمني ويتكيف مع الاستثناءات دون الحاجة إلى مراقبة كل خطوة.
إليك كيفية إنشاء أول وكيل فائق في ClickUp:
خدمة النماذج
- TensorFlow Serving و TorchServe مصممان خصيصًا لنشر نماذج التعلم العميق كواجهات برمجة تطبيقات قابلة للتوسع وذات زمن استجابة منخفض.
- يوفر Seldon Core طبقة خدمة مرنة للفرق التي تدير نماذج متعددة عبر أطر عمل مختلفة.
- BentoML يبسط عملية تجميع ونشر النماذج، مما يسهل الانتقال من مرحلة التطوير إلى مرحلة الإنتاج.
المراقبة
- Evidently AI و Arize و WhyLabs تكتشف انحراف النموذج ومشكلات جودة البيانات، وتشير إلى بدء تدهور أداء النموذج في الإنتاج.
- يوفر Prometheus و Grafana إمكانية المراقبة على مستوى النظام، مما يمنح الفرق رؤية واضحة لحالة البنية التحتية إلى جانب أداء النموذج.
🚀 ميزة ClickUp: أنشئ مركز قيادة مباشر يتتبع الأهداف وحجم العمل والإيرادات ومدة الدورة ومخاطر التسليم في مكان واحد باستخدام لوحات معلومات ClickUp. ثم أضف بطاقات الذكاء الاصطناعي لعرض الرؤى تلقائيًا والإبلاغ عن الحالات الشاذة والتوصية بالخطوات التالية قبل تفاقم المشكلات.
يمكنك إضافة:
- بطاقة AI StandUp: لخص الأنشطة الحديثة من المهام والمشاريع المختارة خلال فترة زمنية محددة.
- بطاقة StandUp لفريق الذكاء الاصطناعي: احصل على ملخصات الأنشطة متعددة الأشخاص أو متعددة الفرق لترى ما تعمل عليه كل مجموعة.
- بطاقة ملخص تنفيذي للذكاء الاصطناعي: قم بإنشاء نظرة عامة موجزة عن الحالة للقيادة تسلط الضوء على ما يسير على الطريق الصحيح + ما يحتاج إلى اهتمام
- بطاقة تحديث مشروع الذكاء الاصطناعي: قم تلقائيًا بإنتاج تقرير تقدم عالي المستوى لمساحة أو مجلد أو قائمة معينة.
- بطاقة AI Brain: قم بتخصيص موجهاتك الخاصة للحصول على رؤى مخصصة أو أداء مهام إعداد تقارير مخصصة
نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)
- OpenAI ChatGPT يستخدم على نطاق واسع لإنشاء المحتوى والمساعدة في البرمجة ومهام الاستدلال عبر فرق المؤسسات.
- Anthropic Claude يتعامل مع المستندات الطويلة والمعقدة والتعليمات الدقيقة، مما يجعله مناسبًا تمامًا لعمليات سير العمل التي تتطلب الكثير من البحث.
- يوفر Google Gemini إمكانات متعددة الوسائط، مما يسمح للفرق بالعمل على النصوص والصور والبيانات في واجهة واحدة.
🚀 ميزة ClickUp: تغرق معظم الفرق في أدوات الذكاء الاصطناعي غير المتصلة ببعضها البعض: واحدة للكتابة، وأخرى للملاحظات، وثالثة لإعداد التقارير، ورابعة للأتمتة. يضيع السياق، ويصبح الأمن علامة استفهام.
يجمع ClickUp Brain MAX كل شيء في تطبيق واحد متكامل للذكاء الاصطناعي مدمج في عملك.
يحصل فريقك على نظام ذكاء اصطناعي واحد يفهم المهام والوثائق والمحادثات ولوحات المعلومات وسير العمل في سياق حقيقي. يمكنه الإجابة على الأسئلة المتعلقة بالمشاريع، وإنشاء محتوى من البيانات الحية، ووضع خطط عمل، وتلخيص التحديثات، وبدء الخطوات التالية دون توسع الذكاء الاصطناعي. يمكنك أيضًا التبديل بسلاسة بين ChatGPT وClaude وGemini لأداء مهامك.
أدوات الأتمتة وسير العمل
- Zapier يربط بين التطبيقات ويطلق سير العمل الآلي دون الحاجة إلى دعم هندسي.
- Make يوفر أتمتة أكثر مرونة للفرق التي تحتاج إلى منطق سير عمل معقد ومتعدد الخطوات.
- n8n هي أداة أتمتة مفتوحة المصدر تمنح الفرق التقنية تحكمًا كاملاً في كيفية بناء سير العمل واستضافته.
منصات الإنتاجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
- ClickUp يجمع المهام والوثائق والدردشة والذكاء الاصطناعي في مساحة عمل واحدة متقاربة، بحيث لا تضطر الفرق إلى التبديل المستمر بين الأدوات لإنجاز العمل.
- Notion AI تضيف إمكانيات الكتابة والتلخيص إلى الوثائق الحالية وبنية قاعدة البيانات في Notion.
- Microsoft Copilot مدمج في مجموعة Microsoft 365، وهو مفيد للفرق التي تعمل بالفعل بكثافة في Word وExcel وTeams.
إدارة المعرفة والبحث بالذكاء الاصطناعي
- Glean يستخرج المعلومات من جميع التطبيقات المتصلة بالشركة ويعرضها عند الطلب من خلال البحث المؤسسي.
- Guru يساعد الفرق على بناء وصيانة قاعدة معرفية مركزية تظل دقيقة ومتاحة في جميع أنحاء المؤسسة.
🚀 ميزة ClickUp: عندما تتحدث الفرق عن إدارة المعرفة، فإن المشكلة هي أن المعلومات الصحيحة لا تظهر عند اتخاذ القرارات.
يعالج ClickUp Docs هذه المشكلة من مصدرها من خلال السماح للفرق بتسجيل وتحديث المعرفة داخل سير العمل.
تقوم إدارة العمليات بتعديل قائمة مراجعة المشتريات أثناء عملية إدخال الموردين الجدد. وتضيف إدارة الشؤون المالية حدودًا جديدة للموافقة مباشرة في نفس المستند وتربطها بالمهمة الجارية. وتوضح إدارة الشؤون القانونية استثناءً في تعليق أثناء المراجعة. يعكس المستند كيفية سير العملية اليوم، لأنه تطور جنبًا إلى جنب مع العمل.
هذا يحل مشكلة المعرفة القديمة. كما أنه يخلق مشكلة جديدة.
بمجرد أن تصبح المعرفة متوفرة عبر المستندات والمهام والتعليقات، يصبح التحدي هو العثور على الإجابة الصحيحة بسرعة. يتولى ClickUp Enterprise Search هذه المهمة.
عندما يسأل أحدهم عن كيفية عمل موافقات الموردين على العقود التي تزيد قيمتها عن 10 ملايين دولار، يقوم Enterprise Search بسحب أحدث نسخة من المستند، ومهمة الموافقة المرتبطة به، والتعليق الذي تمت الموافقة عليه قانونيًا. لا يحتاج أحد إلى تذكر مكان وجود أي شيء أو الأداة التي يجب التحقق منها.
كيفية اختيار مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة لفريقك
أنت تعرف الطبقات، ورأيت الأدوات، لكنك تشعر بالشلل بسبب كثرة الخيارات. بدون إطار عمل واضح لاتخاذ القرار، غالبًا ما تختار الفرق الأدوات بناءً على ما هو شائع أو تتعثر في تحليلات لا تنتهي، ولا تتخذ أي قرار على الإطلاق.
لا توجد مجموعة "أفضل" عالمية؛ فالمجموعة المناسبة تعتمد على أهدافك وقيودك ونضج فريقك. إليك كيفية اتخاذ القرار الصحيح:
ابدأ بأهداف عملك
قبل تقييم أي أداة، حدد بالضبط ما الذي يفترض أن يفعله الذكاء الاصطناعي لمنظمتك. الفرق التي تتخطى هذه الخطوة ينتهي بها الأمر بأدوات رائعة تحل المشاكل الخاطئة.
بمجرد أن تتضح لك الرؤية بشأن الهدف، دعه يحدد أولوياتك:
- إذا كان الاستدلال منخفض التأخير هو الأهم، فيجب أن تأتي البنية التحتية للخدمة وأدوات النشر المتطورة في المرتبة الأولى.
- إذا كانت التجربة السريعة هي الأولوية، فإن الحوسبة المرنة وأنظمة تتبع التجارب القوية هي أمور غير قابلة للتفاوض.
- إذا كنت تعمل في صناعة خاضعة للتنظيم، فيجب أن تكون خيارات أصل البيانات وقابلية التدقيق والنشر المحلي في مقدمة أولوياتك.
- إذا كان الهدف هو الإنتاجية الداخلية، فإن مساحة العمل المتقاربة المزودة بذكاء اصطناعي مدمج مثل ClickUp ستوفر قيمة أكبر من مجموعة الحلول المنفصلة.
🔍 هل تعلم؟ بينما لا يزال معظم العالم يختبر الذكاء الاصطناعي، فإن فرق الذكاء الاصطناعي الأولى قد تجاوزت رسميًا فترة التجربة. وقد تم بالفعل نقل أكثر من 40٪ من تجارب الذكاء الاصطناعي في المؤسسات الرائدة إلى مرحلة الإنتاج الكامل.
قم بتقييم مدى تكاملها مع ما لديك بالفعل
لن تعمل حزمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بشكل منفصل. فهي تحتاج إلى الاتصال بشكل سلس بمستودع البيانات الحالي الخاص بك، وخطوط أنابيب CI/CD، وتطبيقات الأعمال. قبل الالتزام بأي أداة، اسأل:
- هل يدعم مزود الخدمة السحابية الخاص بك دون الحاجة إلى موصلات مخصصة؟
- هل يمكنها التوسع مع نمو حجم البيانات وحجم الفريق؟
- ما مقدار الجهد الهندسي الذي سيتطلبه الحفاظ على عمليات التكامل بمرور الوقت؟
- هل يتوافق مع الأدوات التي يعتمد عليها فريقك بالفعل في العمل اليومي؟
غالبًا ما تتفوق الأداة التي تحتوي على ميزات أقل قليلاً، ولكنها تتمتع بقدرة قوية على التشغيل البيني، على أفضل الخيارات المتاحة التي تسبب صعوبات في التكامل.
حقق التوازن بين التكلفة والأمان وقدرات الفريق
كل قرار يتعلق بالمجموعة ينطوي على مفاضلات حقيقية، وثلاثة منها غالبًا ما تفاجئ الفرق:
- التكلفة: قد تصبح الحوسبة السحابية لتدريب النماذج الكبيرة مكلفة بسرعة مع توسع نطاق الاستخدام. قم بدمج مراقبة التكلفة منذ البداية بدلاً من التعامل معها كأمر ثانوي.
- الأمان: ستتعامل مجموعتك مع البيانات الحساسة، لذا قم بتقييم معايير التشفير وضوابط الوصول وشهادات الامتثال قبل الالتزام.
- قدرات الفريق: أفضل أداة لا فائدة منها إذا لم يكن أحد في فريقك يعرف كيفية استخدامها. كن واقعيًا بشأن وقت التجهيز، والوثائق المتاحة، ونوع الدعم المستمر الذي يقدمه المورد.
فكر بطبقات، وليس بأدوات فردية
أكثر مجموعات الذكاء الاصطناعي فعالية هي الأنظمة ذات الطبقات حيث تتدفق البيانات بشكل سلس من الاستيعاب إلى المراقبة، مع تواصل كل طبقة مع الطبقة التالية. عند تقييم أداة جديدة، اسأل:
- هل يعزز الطبقات المحيطة به أم يضيف تعقيدًا؟
- هل هناك مسؤول واضح في فريقك عن هذه الطبقة من المجموعة؟
- هل يمكن استبدالها دون تعطيل كل شيء في المراحل اللاحقة؟
- هل يخلق ذلك مصدرًا وحيدًا للحقيقة أم صومعة أخرى؟
🔍 هل تعلم؟ بينما تستخدم 88% من الشركات الآن الذكاء الاصطناعي، فإن 6% فقط من المؤسسات تعتبر "عالية الأداء". تحقق هذه الفرق عوائد تزيد عن 10.30 دولارًا لكل دولار يتم استثماره في الذكاء الاصطناعي، أي ما يقرب من ثلاثة أضعاف المتوسط.
الأخطاء الشائعة في حزمة الذكاء الاصطناعي وكيفية تجنبها
حتى الفرق التي تمتلك موارد جيدة تخطئ في هذا الأمر. فيما يلي الأخطاء الأكثر شيوعًا في حزمة الذكاء الاصطناعي وما يجب فعله بدلاً من ذلك:
| الخطأ | لماذا يحدث ذلك | كيفية تجنب ذلك |
| البناء قبل التحقق | تقفز الفرق إلى البنية التحتية المعقدة قبل التأكد من أن حالة الاستخدام توفر قيمة حقيقية. | ابدأ بتجربة تجريبية مركزة، وتحقق من التأثير، ثم قم بتوسيع نطاق المجموعة حول حالات الاستخدام المثبتة. |
| تجاهل جودة البيانات | تستثمر الفرق بكثافة في النماذج، لكنها تهمل جودة البيانات التي تغذيها. | تعامل مع البنية التحتية للبيانات كأولوية قصوى قبل الاستثمار في تطوير النماذج |
| التقليل من شأن تعقيد التكامل | يتم تقييم الأدوات بشكل منفصل دون النظر إلى كيفية ارتباطها بمجموعة أدوات أوسع نطاقًا. | قم بتخطيط كامل نظام البيانات وسير العمل قبل الالتزام بأي أداة جديدة. |
| التحسين من أجل الميزات بدلاً من الملاءمة | تسعى الفرق وراء الأداة الأكثر إثارة للإعجاب من الناحية التقنية بدلاً من تلك التي تناسب سير عملها. | أعط الأولوية للأدوات التي تتكامل بشكل سلس مع طريقة عمل فريقك الحالية. |
| تخطي المراقبة | يتم نشر النماذج ولكن لا يتم تتبعها أبدًا لمعرفة ما إذا كانت قد انحرفت أو تدهورت بمرور الوقت. | قم بدمج المراقبة في مجموعتك منذ اليوم الأول، وليس كفكرة لاحقة. |
| تجاهل التبني | تم تصميم المجموعة للمهندسين، ولكنها لم تصمم أبدًا لاستخدامها من قبل الفريق الأوسع نطاقًا. | اختر الأدوات ذات الواجهات سهلة الاستخدام واستثمر في التدريب حتى ينتشر استخدامها إلى ما وراء المستخدمين التقنيين. |
📮 ClickUp Insight: الفرق ذات الأداء المنخفض أكثر عرضة بأربع مرات لاستخدام أكثر من 15 أداة، بينما تحافظ الفرق ذات الأداء العالي على كفاءتها من خلال قصر مجموعة أدواتها على 9 منصات أو أقل. ولكن ماذا عن استخدام منصة واحدة؟
باعتباره التطبيق الشامل للعمل، يجمع ClickUp مهامك ومشاريعك ووثائقك ومواقع الويكي والدردشة والمكالمات في منصة واحدة، مع سير عمل مدعوم بالذكاء الاصطناعي.
هل أنت مستعد للعمل بشكل أكثر ذكاءً؟ ClickUp يناسب كل فريق، ويجعل العمل مرئيًا، ويسمح لك بالتركيز على ما يهم بينما يتولى الذكاء الاصطناعي الباقي.
أمثلة حقيقية على حزمة الذكاء الاصطناعي من شركات رائدة
قد يكون من الصعب تصور كيفية تضافر كل هذه الطبقات والأدوات دون رؤيتها أثناء العمل. على الرغم من أن التفاصيل تتطور باستمرار، فإن النظر إلى هياكل الشركات المعروفة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي أولاً يكشف عن أنماط وأولويات مشتركة. فيما يلي بعض الأمثلة:
- Spotify: يستخدم عملاق بث الموسيقى متجر ميزات قائم على Feast و TensorFlow لنماذج التوصيات الخاصة به و Kubeflow لتنسيق خطوط الإنتاج. كانت رؤيتهم الرئيسية هي الاستثمار بكثافة في إعادة استخدام الميزات، مما يسمح لفرق مختلفة ببناء نماذج دون إعادة هندسة نفس مدخلات البيانات.
- Uber: لإدارة التعلم الآلي على نطاق واسع، أنشأت Uber منصتها الداخلية الخاصة بها والتي تسمى Michelangelo. تعمل هذه المنصة على توحيد دورة حياة التعلم الآلي من البداية إلى النهاية، مما يتيح لمئات المهندسين بناء ونشر النماذج باستخدام مجموعة متسقة من سير العمل.
- Airbnb: تربط منصة Bighead الخاصة بهم بشكل وثيق بين تجارب التعلم الآلي ومقاييس الأعمال. وتركز على تتبع التجارب وتكامل اختبارات A/B، مما يضمن قياس كل نموذج حسب تأثيره على المنتج.
- Netflix: تعتبر Netflix رائدة في مجال التوصيات واسعة النطاق، وتستخدم Metaflow لتنسيق سير العمل، وقد أنشأت بنية تحتية مخصصة للخدمة ومُحسّنة للأداء. أعطت الأولوية لتجربة المطورين، مما سهّل على علماء البيانات نقل أفكارهم إلى مرحلة الإنتاج.
🔍 هل تعلم؟ منذ أواخر عام 2022، انخفضت تكلفة تشغيل الذكاء الاصطناعي على مستوى GPT-3. 5 بأكثر من 280 ضعفًا. بالنسبة للفرق التي تعمل بالفعل على البناء باستخدام الذكاء الاصطناعي، هذا يعني أنه يمكنك الآن القيام بما كان يكلف ثروة صغيرة قبل عامين فقط مقابل أجر زهيد.
كيف يحل ClickUp محل مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك
يجمع ClickUp بين التنفيذ والذكاء والأتمتة في مساحة عمل واحدة متصلة، بحيث يقضي فرق العمل التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي وقتًا أطول في إنجاز المهام بدلاً من تجميع الأدوات معًا.
تقلل الفرق من انتشار SaaS لأن العمل والقرارات ومساعدة الذكاء الاصطناعي تتواجد في نظام واحد. كما ينخفض التبديل بين السياقات لأن كل إجراء يحدث في مكان وجود العمل بالفعل.
دعونا نلقي نظرة فاحصة على كيفية استبدال ClickUp لمجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. 👀
إنشاء الأعمال وتنفيذها بسرعة أكبر
يحل ClickUp Brain محل أدوات الذكاء الاصطناعي المتفرقة التي تولد محتوى دون فهم التنفيذ الحقيقي. فهو يقرأ المهام الحية والوثائق والتعليقات والحقول والسجل عبر مساحة العمل لتقديم ذكاء اصطناعي سياقي.
لنفترض أن مدير منتج يجري تجربة A/B ويحتاج إلى تحويل النتائج إلى عمل جاهز للتنفيذ. يمكنه استخدام ClickUp Brain من أجل:
- قم بإنشاء PRD باستخدام نتائج التجارب والأخطاء المرتبطة بها والقرارات السابقة.
- اكتب أوصاف المهام الهندسية تلقائيًا استنادًا إلى PRD ومعايير القبول
- لخص نتائج السباق السريع واكشف التبعيات التي لم يتم حلها أثناء التخطيط.
- أجب عن أسئلة سير العمل باستخدام حالة المهمة الحالية وملكيتها
📌 جرب هذا الموجه: أنشئ PRD لتجربة الدفع باستخدام نتائج السباق الأخير واربط المهام الهندسية المطلوبة
تنسيق سير عمل الذكاء الاصطناعي
بمجرد إنجاز العمل، تضمن أتمتة سير العمل استمراره.
تتعامل ClickUp Automations مع سير العمل القائم على المشغلات المرتبطة بأحداث التنفيذ الفعلية. على سبيل المثال، يقوم فريق التعلم الآلي بدفع تجربة جديدة إلى مراقبة الإنتاج.
- عندما يتم تشغيل تنبيه Datadog، تقوم الأتمتة بإنشاء مهمة إصلاح الخلل وتعيين المهندس المناوب.
- عندما يتم دمج الإصلاح، تقوم الأتمتة بتوجيه المهمة إلى قسم ضمان الجودة وتحديث الحالة إلى "قيد الاختبار".
- عندما توافق إدارة ضمان الجودة، تقوم الأتمتة بتعيين مالكي الإصدار وتحديث الحالة إلى "جاهز للنشر".
- عند اكتمال النشر، تقوم الأتمتة بنشر النتائج وإغلاق الحلقة.
تدير الفرق إعادة تدريب النماذج والتحقق من صحتها ونشرها باستخدام قواعد مرئية داخل مساحة العمل.
يشارك مستخدم حقيقي تجربته في استخدام ClickUp للتنفيذ:
ClickUp مرن للغاية ويعمل جيدًا كنظام تنفيذ واحد عبر الفرق. في GobbleCube، نستخدمه لإدارة GTM و CSM والمنتجات والأتمتة والعمليات الداخلية في مكان واحد. أكبر قوة له هي قابلية تخصيص كل شيء. تتيح لنا الحقول المخصصة وتسلسل المهام والتبعيات والأتمتة وطرق العرض نمذجة سير عمل أعمالنا الحقيقي بدلاً من إجبارنا على اتباع هيكل صارم. بمجرد إعداده بشكل صحيح، فإنه يحل محل العديد من الأدوات ويقلل الكثير من التنسيق اليدوي.
ClickUp مرن للغاية ويعمل جيدًا كنظام تنفيذ واحد عبر الفرق. في GobbleCube، نستخدمه لإدارة GTM و CSM والمنتجات والأتمتة والعمليات الداخلية في مكان واحد. أكبر قوة له هي قابلية تخصيص كل شيء. تتيح لنا الحقول المخصصة وتسلسل المهام والتبعيات والأتمتة وطرق العرض نمذجة سير عمل أعمالنا الحقيقي بدلاً من إجبارنا على اتباع هيكل صارم. بمجرد إعداده بشكل صحيح، فإنه يحل محل العديد من الأدوات ويقلل الكثير من التنسيق اليدوي.
سجل قرارات الاجتماعات على الفور
غالبًا ما تكون الاجتماعات أكثر تأثيرًا من المستندات. يضمن ClickUp AI Notetaker ترجمة تلك القرارات إلى عمل.
لنفترض أن مراجعة أسبوعية للنموذج كشفت عن مشكلات في الأداء. يقوم AI Notetaker بتسجيل الاجتماع، وإنشاء ملخص موجز، واستخراج بنود العمل. يمكنك تحويلها إلى مهام ClickUp مرتبطة بالمشروع ذي الصلة.
يتلقى المالكون المهام على الفور، ويمكن تتبع الأعمال المستقبلية إلى القرار الأصلي دون الحاجة إلى البحث في النصوص.
قم بمركزية الإشارات عبر جميع الأدوات
لا يتطلب استبدال مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي التخلي عن الأنظمة الحالية. تعمل تكاملات ClickUp على سحب الإشارات إلى طبقة تنفيذ واحدة.
على سبيل المثال، يمكنك:
- قم بمزامنة مشكلات GitHub مع مهام ClickUp المرتبطة بمراحل الإصدار
- قم بتشغيل سير العمل من تنبيهات Datadog أو منصات التجارب
- أرفق نتائج التجارب مباشرة بمهام المراجعة
تعمل الفرق من مساحة عمل واحدة، بينما تغذي الأدوات البيانات المنظمة في العمل النشط.
تحرك بسرعة أكبر مع الإنتاجية التي تعتمد على الصوت أولاً
السرعة مهمة عندما تراودك الأفكار أثناء العمل. تتيح ميزة ClickUp Talk to Text في Brain MAX إنتاجية تعتمد على الصوت أولاً، وتتيح لك العمل بسرعة أكبر بأربع مرات.
لنفترض أن مهندسًا رئيسيًا انتهى من تصحيح الأخطاء ويريد تسجيل السياق بسرعة. يقوم بإملاء التحديث، ويقوم Brain MAX بنسخه وترتيب المحتوى، بحيث يمكنك تحديث المهمة على الفور.
الإدخال الصوتي يزيل العقبات ويسرع التنفيذ في جميع مراحل التخطيط والتسليم.
شاهد هذا الفيديو لفهم كيفية عمل مساعد تحويل الصوت إلى نص:
لا تفقد أبدًا أي فكرة رائعة مرة أخرى: استخدم مساعد تحويل الصوت إلى نص
🔍 هل تعلم؟ بينما يشعر 62% من الناس أن وكلاء الذكاء الاصطناعي مبالغ في تقديرهم حاليًا، فإن السبب الأكبر لذلك هو الافتقار إلى السياق. يشعر حوالي 30% من المستخدمين بالإحباط من "المخمنين الواثقين" الذين يبدون متأكدين، لكنهم يخطئون في الحقائق لأنهم غير مدمجين في مساحة العمل الفعلية للفريق.
صمم من أجل الزخم مع ClickUp
يبدأ بناء فريق يركز على الذكاء الاصطناعي بالنية. كل طبقة من طبقات المجموعة، من البيانات والنماذج إلى المراقبة والأتمتة، تشكل مدى سرعة تحرك فريقك ومدى ثقته في التوسع. عندما تتصل هذه الطبقات بشكل واضح، يصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من التنفيذ بدلاً من أن يكون مجرد عنصر ثانوي.
تركز ClickUp على طبقة التنفيذ هذه. بفضل المهام والمستندات ووكلاء الذكاء الاصطناعي والأتمتة والبحث المؤسسي و ClickUp Brain في مساحة عمل واحدة متقاربة، تظل مبادرات الذكاء الاصطناعي مرتبطة بالعمل الفعلي. ترتبط التجارب بالتسليم. ترتبط المراقبة بالملكية. ترتبط القرارات بالسياق الموثق.
يمكن للفرق تنسيق سير العمل، وإبراز الرؤى، واكتساب المعرفة، والمضي قدماً بالمشاريع داخل بيئة واحدة مصممة للتوسع. يصبح الذكاء الاصطناعي جزءاً من العمليات اليومية، حيث يدعم التخطيط والشحن والمراجعة والتحسين دون فقدان السياق في أي مرحلة.
دمج أعمال الذكاء الاصطناعي في ClickUp وإنشاء مجموعة مصممة خصيصًا لطريقة عمل فريقك. اشترك في ClickUp اليوم!
الأسئلة المتداولة (FAQ)
1. ما الفرق بين مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي ومجموعة تقنيات التعلم الآلي؟
مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي هي فئة واسعة تشمل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي ونُهج أخرى. من ناحية أخرى، تشير مجموعة تقنيات التعلم الآلي على وجه التحديد إلى أدوات تدريب ونشر نماذج التعلم الآلي، على الرغم من أن المصطلحين غالبًا ما يستخدمان بالتبادل.
2. كيف تعمل الفرق غير التقنية جنبًا إلى جنب مع مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي؟
تتفاعل الفرق غير التقنية مع مخرجات الذكاء الاصطناعي مثل لوحات المعلومات وتقدم ملاحظات تساعد على تحسين النماذج. توفر مساحة العمل الموحدة مثل ClickUp رؤية واضحة لحالة المشروع دون الحاجة إلى التنقل بين سير العمل المعقد للبنية التحتية للتعلم الآلي.
3. هل يجب على الشركات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في المقام الأول أن تبني مكونات حزمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها أم تشتريها؟
تستخدم معظم الشركات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي نهجًا مختلطًا. فهي تشتري خدمات مُدارة للبنية التحتية للسلع الأساسية وتبني أدوات مخصصة فقط عندما تخلق ميزة تنافسية فريدة.
4. ماذا يحدث عندما لا تتكامل حزمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك مع أدوات إدارة المشاريع؟
أنت تنشئ مصدرين للحقيقة لتطوير النموذج وحالة المشروع، مما يؤدي إلى سوء الفهم والتأخير. تضمن مساحة العمل المتقاربة في ClickUp بقاء التقدم التقني ومهام المشروع متزامنة.