تخطي إلى المحتوى 
يزداد اعتماد التعلم الآلي في مختلف الصناعات. وقد ضاعفت الشركات التي طورت النماذج الأساسية مثل ChatGPT استثماراتها في تدريب النماذج الجديدة التي تعدنا بقدرات لم نكن نراها من قبل.
بالإضافة إلى ذلك، تدرك المزيد من الشركات الآن فوائد تطبيق التعلم الآلي. وفقًا لشركة Microsoft، فإن كل دولار يتم استثماره في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ينتج عنه في المتوسط إرجاع $3.70 على مدار ثلاث سنوات.
كل هذا يعني أن اعتماد التعلّم الآلي سيتوسع في المستقبل القريب، وسنحدد في هذه المقالة كيفية ذلك. كما سنناقش أيضاً الصناعات التي تستخدم تعلّم الآلة وتحديد الفوائد التي يمكنك الحصول عليها من ذلك في عملك.
التعلم الآلي - نظرة عامة على السوق
سوق التعلم الآلي من المتوقع أن تصل إلى $P4T48 مليار دولار أمريكي هذا العام. وهو ينمو حاليًا بمعدل ضخم يبلغ 301 تيرابايت 3 تيرابايت سنويًا وسيصل إلى 1 تيرابايت 4 تيرابايت 309 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032. تشير هذه الأرقام إلى شيء واحد: سيكون هناك المزيد من الاستثمار. مع حصول المجال على المزيد من الأموال، قد نتوقع بالتأكيد قدرات أوسع لنماذج التعلم الآلي الجديدة.
ولكي نكون أكثر تحديداً، في عام 2024، أنفقت Open AI $78 مليون دولار لتدريب نموذجها الجديد، GPT-4، في حين أن تكلفة حساب Gemini Ultra من Google بلغت $191 مليون دولار. وللمقارنة، تشير التقديرات إلى أن تكلفة تدريب نموذج GPT-3 بلغت حوالي $12 مليون دولار. لذا، بعد أن أثبتت الحالات الأولى نجاحها، يجذب سوق تعلّم الآلة الآن تدفقات نقدية أكبر، مما يدعو الشركات في مختلف الصناعات للانضمام إلى عربة تعلّم الآلة.
معدل اعتماد التعلم الآلي
يستخدم ما يقرب من نصف الشركات في جميع أنحاء العالم التعلم الآلي لحل بعض مهامها. ومع ذلك، يعتمد معدل اعتماد التعلم الآلي على الصناعات.
على سبيل المثال، وفقًا لشركة NVIDIA، فإن 9 من كل 10 شركات بيع بالتجزئة تستخدم بالفعل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (حيث يتم تنفيذهما معًا عادةً).
وفي الوقت نفسه، اجتاز نصفهم المرحلة التجريبية ويستخدمون الآن الذكاء الاصطناعي في أكثر من ست حالات من عملياتهم التجارية. يستخدم معظمها الذكاء الاصطناعي في العمليات، مع حالات استخدام تتراوح بين إنشاء المحتوى والتنبؤ بالطلب. كما أفادت 971% من الشركات أنها ستزيد من إنفاقها على الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة.
وفي الوقت نفسه، يزداد معدل اعتماد التعلم الآلي مع مرور الصناعات بمرحلة التنفيذ الأولى.
على سبيل المثال، في مجال التصنيع، ذكرت الشركات التي تطبق التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي أنها استغرقت من عشرة إلى عشرين شهرًا لتنفيذ حالات الاستخدام الأولى. ومع ذلك، ومع استقرار مسارات تنفيذ التعلّم الآلي لديها، فإن المراحل التالية تسير بشكل أسرع.
والآن، أفادت غالبية الشركات أن بإمكانها تنفيذ حالة استخدام جديدة للتعلم الآلي في ستة أشهر، بينما تقول بعض الشركات أنها اختصرت هذا الوقت إلى ثلاثة أشهر.
في ماذا تستخدم الصناعات التعلم الآلي؟
بما أننا نتحدث عن حالات الاستخدام، دعنا نرى كيف تستخدم الصناعات التعلم الآلي في الممارسة العملية.
الرعاية الصحية
في مجال الرعاية الصحية، يتم استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بالتدفق الموسمي للمرضى وتعديل التوظيف والمخزون وفقًا لذلك. وبهذه الطريقة، تتجنب المستشفيات نفاد المخزون في فترات الذروة. في التشخيص، يُستخدم التعلم الآلي للكشف عن العلامات المبكرة للأمراض. على سبيل المثال، تُستخدم خوارزميات التعرف على الصور للكشف عن سرطان الرئة من صور الأشعة المقطعية.
الطيران
في مجال الطيران، يتنبأ التعلم الآلي باستخدام الوقود في ظروف الطقس المختلفة. كما تساعد أدوات التعلم الآلي شركات الطيران على تحسين مسارات الرحلات الجوية، مما يجعل الرحلات أقصر.
السيارات
التعلم الآلي هو أساس التكنولوجيا الكامنة وراء السيارات ذاتية القيادة وغيرها من المركبات غير المأهولة.
الكهرباء
يسمح التعلم الآلي بالتوزيع الذكي لطاقة الشبكة ويساعد أيضاً على تحقيق التوازن بين مصادر الطاقة التقليدية والمتجددة.
الزراعة
تسمح التكنولوجيا القائمة على التعلم الآلي والتي تسمى الزراعة الدقيقة بتقليل الموارد وزيادة المحاصيل. فعلى سبيل المثال، قللت المناطق التي استخدمت الزراعة الدقيقة من استخدام المياه بنسبة 301 تيرابايت إلى 3 تيرابايت.
الأعمال المصرفية
في المؤسسات المالية، تُستخدم خوارزميات التعلّم الآلي للتعرف على السلوكيات الشاذة والقضاء على مخاطر الاحتيال.
البيع بالتجزئة
يطبق تجار التجزئة نماذج التعلم الآلي للحصول على رؤى حول سلوك العملاء وتطوير عروض مخصصة. وبالمثل، تُستخدم هذه النماذج للتنبؤ بنفاد المخزون وتحسين سلاسل التوريد.
التصنيع
في مجال التصنيع، يُستخدم التعلّم الآلي في مراحل مختلفة من الإنتاج، بدءاً من تخطيط الموارد إلى التصميم وإدارة الطلب. وكما هو الحال في الصناعات الأخرى، يساعد التعلم الآلي المصنعين على التنبؤ بالطلب على منتجاتهم والاستعداد وفقاً لذلك.
تحديات اعتماد تعلّم الآلة
على الرغم من الفوائد العديدة التي يوفرها التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، إلا أن التأثير الإيجابي لهذه الابتكارات غالباً ما يتم إعاقة تحقيقه. ووفقاً لبحث حديث أجرته مجموعة بوسطن الاستشارية مؤخراً، فإن 26% فقط من الشركات التي تطبق الذكاء الاصطناعي قد تجاوزت مرحلة إثبات المفهوم وطورت مجموعة القدرات اللازمة لمواصلة تطبيق التعلم الآلي. وفي الوقت نفسه، لا يزال 74% يكافح 74% من الشركات التي تطبق الذكاء الاصطناعي من أجل تحقيق القيمة.
أكثر التحديات التي تواجهها الشركات شيوعًا هي تلك المرتبطة بنقص الأفراد والتكنولوجيا. وعموماً، فإن التحديات الأربعة الرئيسية هي:
- الحاجة إلى أدوات أكثر قابلية للتفسير
- تكرار واستبقاء الأخصائيين التقنيين
- الافتقار إلى التكنولوجيا المناسبة لتحقيق الأهداف
- عدم وجود رؤية واضحة بشأن العائد على الاستثمار
إن الافتقار إلى التكنولوجيا اللازمة لتحقيق أهداف محددة هو في الواقع عامل رئيسي يعيق التقدم في التعلم الآلي. واليوم، هناك طرق بسيطة وبأسعار معقولة لضبط نماذج التعلم الآلي لتلبية احتياجات العمل المحددة.
هل أنت مهتم بتعلم كيفية ضبط نماذج التعلم الآلي لتعليمها لأداء مهام عملك المحددة؟ اعثر على مزيد من المعلومات في مقالنا على كيفية تشغيل LLM وتثبيته على جهاز Mac.
الشركات التي تسعى وتجد طرقًا للتغلب على تحديات تبني الذكاء الاصطناعي تبهر بنتائجها. على سبيل المثال، تحقق هذه الشركات نموًا في الإيرادات أعلى بمقدار 1.5 مرة من نظيراتها التي لم تنجح في تطبيق تعلّم الآلة.
خلاصة القول
يرتفع معدل تبني التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بين الصناعات، مما يدل على تزايد أعداد الاستثمارات ونمو السوق السنوي وعدد حالات الاستخدام والمبادرات التي بدأتها الشركات في جميع أنحاء العالم. وتشهد هذه الأرقام في مجملها على وجود بيئة ابتكارية مثمرة ترحب بانضمام الشركات في جميع أنحاء العالم.
إذا كنت مهتمًا بتوسيع قدرات فريقك التقنية للدخول في سباق تعلّم الآلات، فنحن هنا لمساعدتك!
تقدم شركتنا فرصة لاستئجار أحدث أجهزة macOS افتراضياً، وهي طريقة مثالية لتجربة مهام التعلم الآلي دون استثمار مقدم كبير. تتيح لك خدماتنا استئجار جهاز Mac لمدة ساعة أو يوم أو شهر واحصل على القوة الحاسوبية اللازمة لتنفيذ الابتكار!
