أصبحت المعامل الخارجية للبحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي ميزة تنافسية للابتكار
يعد تطوير حل ذكاء اصطناعي يغير الصناعة ميزة تنافسية لا تصدق – لكن السعي وراء هذا الهدف يتطلب تحولًا حقيقيًا في الأعمال، إلى جانب استثمار كبير في المواهب والموارد.
لا تزال هناك تحديات كبيرة: فجوة المهارات بين الطلب على هذه الأدوار المتخصصة للغاية والمجموعة الفعلية للباحثين المتاحين لا تزال واسعة.
ويأتي ابتكار الذكاء الاصطناعي الحقيقي في مجال الأعمال من مجموعة خاصة جدًا من الأبحاث الأساسية والتطبيقية، والفرق بين العلوم البحتة والعمل الموجه نحو الهدف والذي يركز على الحلول.
تم تصميم معمل البحث والتطوير بالذكاء الاصطناعي (AI R & D) خصيصًا لهذا التحدي، حيث يدمج أفضل الأبحاث الأكاديمية مع الأهداف التي تركز على الصناعة، في فريق يتمتع بمهارات الذكاء الاصطناعي متعددة التخصصات حقًا، ويركز على أهداف الذكاء الاصطناعي المحددة لشريك العمل، كما يقول ماكس فرولوف ، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة DataRoot Labs .
يوضح فرولوف: “يدمج البحث والتطوير بالذكاء الاصطناعي متطلبات العالم الحقيقي لقطاع التكنولوجيا، مع التركيز بشكل خاص على ريادة أساليب التكنولوجيا الجديدة، ومخاوف تقنية التطبيق العملي، ويقدم طرقًا تجريبية لحل التحديات التي لم يتم حلها”.
“يكرس علماء بيانات البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي العمل على التحديات الكبيرة – تلك التي تغير المشهد، وتدفع الحدود، وفي النهاية تطوير IP الحقيقي الذي يضيف ميزة تنافسية ويؤدي إلى تقييم أعلى للأعمال.”
تمتلك كل شركة تقريبًا في Silicon Valley مختبرًا خاصًا بها للبحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي، سواء كان داخليًا أو خارجيًا – يوضح Frolov أن شركات مثل Amazon و Grammarly و Ring و Snapchat و DataRobot قد أنشأت بالفعل وجودًا للبحث والتطوير في أوكرانيا، بينما تركز غالبية سوق المؤسسات بشكل مكثف على التجارب الداخلية للبحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، يمكن للبحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي الخارجي أن يوسع حدود تكنولوجيا الشركة، بغض النظر عن حجمها، وحماية الأعمال المستقبلية في جزء صغير من الوقت والموارد والتكلفة بالدولار لبناء فريق داخلي.
فيما يلي نظرة على كيفية عمل مراكز البحث والتطوير الخارجية للذكاء الاصطناعي، وكيف يمكنها مساعدة الشركات من أي حجم على تطوير منتجات وتقنيات مبتكرة يمكنها تغيير الأسواق، وكيفية إقامة شراكة ناجحة ومربحة.
كيف تعمل مراكز البحث والتطوير
معمل AI R&D هو فريق متعدد التخصصات من الباحثين والمهندسين في التعلم الآلي (M&L)، ومتخصصي MLOps ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP).
تقدم الشراكة طريقة تعاونية ورشيقة ومعقولة التكلفة للمشاركة في بناء منتجات وخدمات من الجيل التالي مع نتائج متوقعة ولكنها غير معروفة أو مفاجئة في بعض الأحيان.
إنه قادر على تطبيق أحدث حلول الذكاء الاصطناعي ذات الصلة على الأسئلة الجديدة.
بدلاً من الاقتصار على العمل فقط على خطط المنتج، يتمتع الباحثون بحرية إجراء التجارب والخوض في منطقة مجهولة.
إنها فعالة بشكل خاص عند التركيز على مجال متخصص، سواء كانت تقنية ذكاء اصطناعي معينة مثل رؤية الكمبيوتر أو الذكاء الاصطناعي التوليدي، أو أسئلة خاصة بالصناعة والسوق.
يمكن أن يعمل مختبر البحث والتطوير كامتداد للفريق الأساسي للشركة، أو كشريك أساسي في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يوفر للشركات عملية تطوير تعاونية للمشاريع طويلة الأجل التي تركز على المشكلات التي تتطلب خبرة عميقة جدًا في الذكاء الاصطناعي.
غالبًا ما يستفيد المختبر من خبرة الجامعات المحلية واللاعبين الآخرين في النظام البيئي لضمان مواكبة أحدث الأبحاث وأفضل الممارسات والاستراتيجيات.
يقول فرولوف: “إنه مختلف تمامًا عن نموذج الاستشارات، حيث تستفيد من الخبرة عالية المستوى وتتقاضى الكثير من المال في الساعة مقابل الأفكار الكبيرة”.
“من خلال مركز البحث والتطوير، لديك فريق يعمل باستمرار على مشاريعك لفتح التحديات التقنية التي لم يتم حلها وتحقيق النتائج.”
يبدأ العمل عادةً بتحليل المهمة الفنية ووضع السوق والمشهد البحثي حول العميل. يأتي بعد ذلك التخطيط المعماري، ثم الحصول على البيانات وتحليلها من العميل ومن أي مكان آخر، من أجل تدريب النموذج واختبار فرضيته.
تهدف الفرضية إلى الإجابة عن سؤالين: هل يمكن للتقنيات التي لدينا اليوم حل هذه المشكلة بالذات، وإذا كان الأمر كذلك، فكيف يمكن القيام بها؟ من هناك، يطور الفريق حدًا أدنى من المنتج القابل للتطبيق، ويعمل باستمرار على تحسين النموذج الأولي.
يضيف فرولوف: “الشيء المهم في إعداد البحث والتطوير بالذكاء الاصطناعي هو أنه على الرغم من أن كل عميل لديه فريق مخصص خاص به، إلا أنه لا يمنع المختبر ككل من التحدث مع بعضهم البعض والاستفادة من فرق متباينة من الخبراء داخل المختبر”.
“إذا كان أي شخص يعمل في مهمة تتطلب، على سبيل المثال، خبرة MLOps ، فإن هذه الفرق تتحدث مع بعضها البعض، وتقوم بإجراء عمليات تدقيق متبادلة وتبادل المعرفة. ينتج عن ذلك المزيد من الابتكار لدفع حدود ما هو ممكن اليوم “.
مزايا مرفق البحث والتطوير الخارجي للذكاء الاصطناعي
تتمثل الميزة الرئيسية لمنشأة البحث والتطوير الخارجية للذكاء الاصطناعي في حل تحديات الموارد التي تواجهها الصناعة في الوقت الحالي.
مع الاستثمار المالي المطلوب والمنافسة على مجموعة محدودة جدًا من الخبراء، لا يزال نقص الموارد الداخلية يمثل عقبة حاسمة أمام إطلاق استراتيجية الذكاء الاصطناعي.
يقول فرولوف: “بغض النظر عن المبلغ الذي ترغب في دفعه، لا يزال هناك نقص”.
“إذا أنشأت مركزًا للبحث والتطوير للذكاء الاصطناعي في مكان ما بعيدًا عن الشاطئ مثل أوكرانيا، فلا يمكنك فقط الاستفادة من مجموعة هندسية واسعة ومتنوعة خارج حدودك المعتادة، ولكن عادةً ما يكون هذا المجمع الهندسي أكثر توازناً من حيث مستوى الأقدمية ومريحًا لفريق البحث والتطوير التسعير. “
ويضيف أنه مصدر أكثر استقرارًا للموهبة. غالبًا ما يترك المهندسون الداخليون الوظائف التي يشعرون فيها بأنهم مكبوتون أو غير مكتمل، أو لأن هناك فرصة أفضل في مكان آخر.
الصيد الجائر، بالطبع، ليس من غير المألوف. لكن في المختبر، يكونون في بيئة بحثية تركز على التكنولوجيا وريادة الأعمال توفر تعاونًا حقيقيًا.
وهم يعملون على تحديات كبيرة تهز الصناعة، حيث يمكنهم بالفعل تطوير مهاراتهم، وتوسيع خبراتهم وثرواتهم المعرفية وتطوير حياتهم المهنية أثناء العمل في مشاريع تحفز الفكر.
بالنسبة للعملاء، هذا يعني شريكًا طويل الأجل في البحث والتطوير، مع مهندسين تعرفهم جيدًا وتثق بهم، والذين يكرسون جهودهم لقضيتك.
يمكنك إنشاء علاقة طويلة الأمد ملتزمة بالتقدم والتكرار المستمر لأهداف الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
استغلال المواهب الخارجية
أحد أفضل الأسباب للذهاب إلى خارج وادي السيليكون تحديدًا هو التكلفة. على سبيل المثال، تعتبر رواتب المهندسين في أوروبا الوسطى والشرقية والهند وأمريكا الجنوبية أقل بكثير مقارنة بأمريكا الشمالية، وبالتالي فإن تكلفة التطوير أقل بكثير.
تستثمر هذه البلدان أيضًا بكثافة في مجموعة المواهب الخاصة بها، ليس فقط من خلال الشراكة مع الجامعات ومؤسسات البحث الخاصة والعامة وما شابه، ولكن تدعم الجيل القادم من علماء البيانات المهرة.
على سبيل المثال، في موقع مثل أوكرانيا، يمكنك الاستفادة من مجموعة كبيرة من المواهب الفنية، ولكن الأمر لا يتعلق فقط بالأرقام، بل يتعلق بجودة المهندسين. يقول فرولوف إن البلاد لديها إرث طويل من التعليم العلمي.
يقول: “نتعاون مع أفضل الجامعات المحلية التي تقدم تعليمًا تقنيًا، بما في ذلك معهد كييف للفنون التطبيقية، ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في أوكرانيا”.
“مع Kyiv Polytechnic ، نؤسس برنامج ماجستير في الذكاء الاصطناعي. وتضم مدرستنا المجانية عبر الإنترنت، DataRoot University ، حاليًا حوالي 6000 طالب مسجلين “.
تساعد DataRoot الطلاب في التطبيق العملي لمعرفتهم التقنية أثناء تقدمهم.
في فرق مكونة من ثلاثة إلى خمسة أشخاص، يعمل الطلاب على أفكار مشاريع بدء التشغيل بالذكاء الاصطناعي لمدة ستة أشهر، بمساعدة DataRoot ، والتي ستدعم المشاريع الناجحة حتى اكتمالها.
يقول فرولوف: “إنها مهمة بالنسبة لنا – أن ندفعها إلى الأمام وأن ننمي الحقل”.
“وهدفنا كشركة ليس فقط دفع حدود التكنولوجيا، ولكن أيضًا لوضع أوكرانيا على خريطة النظام البيئي للذكاء الاصطناعي هناك.
ولكن أحد أهم أسباب التوظيف في أوكرانيا الآن هو أنه من خلال العمل مع أوكرانيا، فإنك تساعد دولة تعرضت للغزو من قبل دولة معادية – لكنها لا تزال تعمل على خلق الغد “.
المصدر: venturebeat
شاهد المزيد:
