تبدأ العديد من القصص عادةً بطريقة متشابهة. يقوم فريق من علماء البيانات ببناء خوارزمية تعلم آلي مبتكرة تحقق نجاحًا باهرًا عند اختبارها مبدئيًا. ترى الإدارة إمكاناتها. تتم الموافقة على الميزانيات. ترتفع التوقعات.
لكن سرعان ما تصطدم بالواقع. يبدأ النموذج الذي حقق أداءً مذهلاً في بيئة مضبوطة بمواجهة بيانات العالم الحقيقي المعقدة. يتراجع الأداء تدريجياً، وتصبح إدارة التحديثات صعبة، وتكافح الفرق لتتبع التغييرات ومراقبة النتائج والحفاظ على التناسق بين البيئات المختلفة.
ما بدا وكأنه قصة نجاح في مجال الذكاء الاصطناعي بدأ يتسبب في مشاكل تشغيلية.
يتكرر هذا السيناريو أكثر مما تعترف به العديد من المؤسسات. فبينما تواصل الشركات استثمارها بكثافة في حلول البرمجيات كخدمة (SaaS) للتعلم الآلي، يكتشف الكثيرون أن بناء نموذج أسهل بكثير من تشغيله على نطاق واسع. والعنصر المفقود غالبًا ليس خوارزمية أخرى أو مجموعة بيانات أكبر، بل هو عمليات التعلم الآلي (MLOps).
لماذا تفشل النماذج الجيدة بعد تطبيقها؟
لطالما ركز مجال التعلم الآلي على بناء النماذج. وتطغى على النقاشات مقاييس الدقة، وأداء المعايير، ومنهجيات تدريب النماذج.
لكن العملاء لا يتفاعلون مع بيئة التدريب، بل يتفاعلون مع التطبيق المباشر.
بعد النشر، تعمل نماذج التعلم الآلي ضمن بيئة تتغير باستمرار مع مرور الوقت. ما ينجح تماماً في الشهر الأول قد لا ينجح بعد ستة أشهر.
بالنسبة للمؤسسات التي تقدم حلول برمجيات التعلم الآلي كخدمة (SaaS)، يُمثل هذا تحديًا كبيرًا. يتوقع العملاء موثوقية عالية، لكن أنظمة التعلم الآلي ديناميكية بطبيعتها. وبدون إطار عمل تشغيلي منظم، يصبح الحفاظ على الأداء أمرًا بالغ الصعوبة.
تحوّل عمليات التعلم الآلي الذكاء الاصطناعي إلى تخصص تشغيلي
تخيّل إدارة بنية تحتية برمجية ضخمة دون اتباع منهجية DevOps. ستكون إجراءات النشر غير موثوقة، وسيصعب تحديد الأخطاء.
ستتأثر الإنتاجية سلباً، وسيتباطأ التقدم. وينطبق المفهوم نفسه على التعلم الآلي.
تُضفي منهجية MLOps تنظيمًا على مجال قد يصبح فوضويًا بسهولة. فهي تُنشئ عمليات قابلة للتكرار تُمكّن الشركات من إدارة مشاريع التعلم الآلي بشكل أفضل طوال دورة حياتها، بدلاً من اعتبار النشر هو نقطة النهاية.
تدعم استراتيجية MLOps الناضجة عادةً ما يلي:
- نشر النموذج الآلي
- مراقبة الأداء المستمرة
- التحكم في إصدار مجموعة البيانات والنموذج
- سير عمل إعادة التدريب الآلي
- الحوكمة وتتبع الامتثال
- التعاون بين الفرق
تضمن هذه القدرات تحويل مشاريع التعلم الآلي من مجرد تجارب إلى عمليات تجارية موثوقة.
التكلفة الخفية لتجاهل انحراف النموذج
يُعدّ انحراف النموذج من أكبر المشكلات في مجال الذكاء الاصطناعي التي لا تحظى بالاهتمام الكافي. فعلى عكس البرامج التقليدية، تتطلب خوارزميات التعلّم الآلي وجود أنماط ضمن البيانات لكي تعمل. وعندما تتغير هذه الأنماط، تنخفض الكفاءة حتى لو لم يطرأ أي تغيير على شفرة المصدر نفسها. وعادةً ما يتطور هذا الأمر ببطء.
يتجلى ذلك في نتائج غير دقيقة، واقتراحات غير مناسبة، واستجابات بطيئة، أو نتائج سلبية للعملاء. وبحلول الوقت الذي يلاحظ فيه أصحاب المصلحة المشكلة، قد يكون تأثيرها على العمل قد وقع بالفعل.
تساعد عمليات التعلم الآلي (MLOps) المؤسسات على اكتشاف هذه التحولات مبكراً. بالنسبة للشركات التي تستخدم حلول البرمجيات كخدمة (SaaS) للتعلم الآلي، يمكن أن تُحدث المراقبة الاستباقية فرقاً جوهرياً بين الحفاظ على ثقة العملاء وتفسير حالات الفشل غير المتوقعة.
لا تكتفي أنجح مؤسسات الذكاء الاصطناعي ببناء النماذج فحسب، بل تقوم بتقييمها وتحسينها باستمرار.
يتطلب توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي أكثر من مجرد المزيد من النماذج
مع تزايد تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ازداد اهتمام المؤسسات بتوسيع نطاق النماذج التي تستخدمها. لكن ما لا تدركه هذه المؤسسات هو أن قابلية التوسع ليست سوى جزء من المشكلة الأكبر المطروحة.
يُضيف كل نموذج جديد مزيدًا من التعقيد. يجب على الفرق تتبع الإصدارات، والتحقق من الأداء، وإدارة البنية التحتية، والحفاظ على الامتثال، وتنسيق التحديثات. وبدون انضباط تشغيلي، قد يُؤدي النمو إلى اختناقات بدلًا من تحقيق قيمة.
وهنا يصبح MLOps عاملًا مُساعدًا للأعمال بدلًا من كونه أداة تقنية.
تُدرك المؤسسات التي تستخدم حلول البرمجيات كخدمة (SaaS) للتعلم الآلي بشكل متزايد أن الذكاء الاصطناعي القابل للتوسع يعتمد على الكفاءة التشغيلية بقدر اعتماده على الابتكار التقني. وتُصبح الأتمتة والحوكمة والشفافية عناصر أساسية للنجاح على المدى الطويل.
الشركات التي تحقق النجاح بفضل الذكاء الاصطناعي تفكر بشكل مختلف
تشترك أنجح المؤسسات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في سمة مشتركة.
لا يعتبرون النشر الهدف النهائي، بل ينظرون إليه كنقطة انطلاق لعملية مستمرة. تُحدَّث النماذج وتُحسَّن باستمرار بناءً على المستجدات ومتطلبات العملاء. هذا النهج يجعل الذكاء الاصطناعي قدرةً لا مجرد مشروع.
فهو يساعد الشركات على أن تصبح أكثر استجابة وابتكاراً.
اقرأ أيضاً: الجانب الإنساني لتطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي
لماذا تُكمل MLOps حلول SaaS للتعلم الآلي؟
تتمحور معظم النقاشات حول الذكاء الاصطناعي حول ما يمكن أن تحققه نماذج الذكاء الاصطناعي. ويكمن التحدي الحقيقي في ضمان استمرار هذه النماذج في تقديم قيمة مضافة بعد إطلاقها. وهنا تبرز أهمية دور عمليات التعلم الآلي (MLOps).
بالنسبة للمؤسسات التي تُطوّر حلول برمجيات كخدمة (SaaS) للتعلم الآلي، توفر منهجية عمليات التعلم الآلي (MLOps) إطار عمل يضمن موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي وقابليتها للتوسع ومساءلتها لفترة طويلة بعد إطلاقها. كما أنها تسد الفجوة بين الابتكار والتنفيذ، مما يساعد الشركات على الانتقال من قصص النجاح العرضية في مجال الذكاء الاصطناعي إلى عمليات ذكاء اصطناعي مستدامة.
قد يكون الفائز في سباق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ليس المنظمة التي تمتلك نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدماً، بل المنظمة التي تمتلك أفضل ممارسات إدارة نماذج الذكاء الاصطناعي.
