نقلة نوعية في عالم الاتصالات: دور الذكاء الاصطناعي والأتمتة بدفع عجلة الابتكار في مجال الاتصالات في الشرق الأوسط وخارجه
تاريخ النشر: 26th, April 2024 GMT
محمد الزواري، المدير العام لمنطقة الشرق الأوسط وتركيا وأفريقيا، سنوفليك:
بفضل التطورات الكبيرة في تقنيات الأتمتة والذكاء الاصطناعي وزيادة استخدامها، يشهد قطاع الاتصالات حالياً تحولاً كبيراً يعد بأن يتطور دور الاتصالات إلى ما هو أبعد من الأدوار التقليدية، لتصبح جزءاً لا يتجزأ من قطاعات مختلفة مثل النقل والرعاية الصحية التي يعتمد عليها المليارات على مستوى العالم.
يرتكز تطور الاتصالات على التطورات التكنولوجية، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي والأتمتة. تعمل الأتمتة على تنفيذ المهام بصورة آلية بينما يركز الذكاء الاصطناعي على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن تلك المهام. يشكل كل هذا حجر الزاوية في التحول الرقمي في قطاع الاتصالات، مما يعزز تجربة العملاء ويرتقي بالكفاءة التشغيلية ويدعم جهود الاستدامة.
سنستعرض فيما يلي أربع مجالات في منظومة الاتصالات سيغيرها الذكاء الاصطناعي والأتمتة بكل تأكيد، وتأثير هذه التغييرات على المجتمع ككل.
الوصول إلى الإجابات بشكل أسرع
لعلّ أبرز الفوائد الرئيسية للذكاء الاصطناعي والأتمتة في مجال الاتصالات هو تعزيز تجربة العملاء. وجد بحث تم إجراؤه مؤخراً أن 81% من العملاء يتوقعون خدمة أسرع مع تقدم التكنولوجيا، مما يؤكد التأثير الشديد للتغييرات المجتمعية والتحول التكنولوجي على توقعات العملاء وأولوياتهم وسلوكياتهم. في المستقبل القريب، سيكون لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة دوراً متزايداً في تلبية احتياجاتهم العملاء.
تقدم النماذج اللغوية الكبيرة طريقة أسرع وأكثر فعالية للوصول إلى البيانات. في حال وجود أي استفسار لدى المستهلك، أو عند حاجته إلى الاتصال بمزود الاتصالات الخاص به، تمكنه النماذج اللغوية الكبيرة من العثور ببساطة وسهولة على المعلومات التي قد تكون متاحة ولكن يصعب العثور عليها، مما قد يؤدي غالباً إلى تجربة سلبية. كما يدعم استخدام النماذج اللغوية الكبيرة من قدرات وكفاءات ممثلي الخدمة مما يمكنهم بشكل أفضل من مساعدة العملاء بالسرعة والدقة التي يتوقعونها. على سبيل المثال، عندما يحتاج العميل إلى معلومات حول تثبيت جهاز توجيه في منزله، يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة إرشاده إلى المعلومات التي يحتاجها، أو يمكن لوكيل الخدمة العثور بسرعة على نفس المعلومات ودعم العميل. تعمل الترجمة الفورية على كسر حاجز اللغة مما يمكّن الوكلاء وممثلي الخدمة في مختلف القارات من التعامل مع المشكلات بصورة فورية، حيث تعزز سهولة استخدامها من قدرات موظفي الاتصالات عبر مختلف المستويات.
تسهيل اكتشاف البيانات والوصول إليها
في منظومة القوى العاملة، كان التعامل مع البيانات معقداً للغاية حتى الآن. مكّنت طفرة الذكاء الاصطناعي القوى العاملة غير التقنية من الوصول إلى البيانات وفهمها. تتيح القدرة على طرح الأسئلة بصورة طبيعية من إمكانية وصول القوى العاملة إلى البيانات ومشاركتها. على سبيل المثال، بالنسبة لمهندسي الشبكات الذين يصممون الشبكات ولكنهم لا يتعاملون مع البيانات بشكل مباشر، ستوفر لهم النماذج اللغوية الكبيرة القدرة على العثور على المعلومات التي يحتاجون إليها واستخراجها، مثل أنماط الطقس على سبيل المثال لا الحصر، دون الاضطرار إلى التعامل مع البيانات المعقدة. يسمح هذا بانتشار البيانات الضخمة وفوائدها عبر الشركات بدلاً من عزلها لاستخدام عدد محدود من علماء البيانات المتمرّسين. نتيجة لذلك، أصبح بإمكان الشركات الاعتماد على البيانات ولكن بطريقة يسهل الوصول إليها في أي مكان.
استخدام الذكاء الاصطناعي في الميدان
لا يخفى على أحد قدرة تقنيات الذكاء الاصطناعي في استخراج البيانات اللازمة لاتخاذ قرارات استراتيجية كبيرة لهندسة الشبكات. تُعتبر هذه التقنيات ذاتها مفيدة جداً للاستجابات الميدانية الطارئة. على سبيل المثال، إذا سقطت شجرة وألحقت أضراراً ببرج اتصالات، قد يصعب على طاقم العمل الميداني الذي لا يمتلك إمكانية الوصول إلى جميع البيانات المتعلقة بالحادث اتخاذ قرارات دون إرسال طاقم عمل إلى الموقع.
تتميز النماذج اللغوية الكبيرة بقدرتها على فرز البيانات، وهي ميزة مهمة تسهل الوصول السريع إلى جميع البيانات واتخاذ القرارات الكبيرة. تمكن النماذج اللغوية الكبيرة فرق العمل من الوصول إلى البيانات من المواقع الجغرافية وصور الأقمار الصناعية، مما يمكّن العاملين من رؤية الصورة الكاملة لأي حادث. نتيجة لذلك، يمكنهم إرسال الشخص المناسب في الوقت المناسب، وتحقيق أعلى مستويات الكفاءة التي يمكن فقط للذكاء الاصطناعي الوصول إليها.
استدامة أكثر ذكاءً
عندما يتعلق الأمر بالكفاءة، فقد أصبح هذا الأمر أكثر أهمية من أي وقت مضى عند النظر في أهداف الاستدامة الخاصة بشركات الاتصالات. تواجه الشركات العاملة في هذا القطاع ضغوطاً متزايدة من المستهلكين والمستثمرين والجهات التنظيمية لتقليل بصمتها الكربونية وتحقيق صافي انبعاثات صفرية. وفي الوقت نفسه، تواجه مؤسسات الاتصالات طلباً متزايداً على خدماتها، بسبب مجموعة من المبادرات العالمية والاتجاهات البارزة مثل العمل عن بعد والرقمنة والحلول المستندة إلى السحابة. سيكون للتقنيات الموفرة للطاقة مثل الشبكات المستقلة دوراً حاسماً في دعم الجهود العالمية لإزالة الكربون.
ما هي الشبكة المستقلة؟ التقنية ذاتها التي تمكّن السيارة ذاتية القيادة من توفير الوقود بصورة ذكية من خلال الحفاظ على السرعة المثالية دون تسارع أو تباطؤ غير متوقع، تقوم الشبكات المستقلة بالعثور على التكوين الأمثل للشبكة بصورة آلية، مما يقلل من الهدر. يمكن للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة أتمتة المهام المرتبطة بإدارة الشبكة، مما يؤدي إلى توفير التكاليف بشكل كبير، واستجابة أسرع لمشكلات الشبكة، وتحسين تجربة العملاء، والأهم من ذلك تقليل استهلاك الطاقة. في المستقبل، ستتولى الشبكات المستقلة بحق إدارة عملياتها واستهلاكها للطاقة بشكل مباشر، مما يبشر بعصر جديد من الأداء العالي والاستدامة.
في الختام، سيؤدي دمج الذكاء الاصطناعي والأتمتة في قطاع الاتصالات إلى حقبة أكثر ذكاءً من الابتكار والكفاءة. لن يتوقف الأمر على إعادة تشكيل عمليات شركات الاتصالات، بل على إعادة تعريف مفهوم الاتصال ككل ومنهجية تقديم خدمات الاتصال. لهذا، يُعدّ تبني الذكاء الاصطناعي والأتمتة أمراً بالغ الأهمية لتعزيز رضا العملاء، وتحقيق أهداف الاستدامة، ودفع الخدمات الرائدة إلى الأمام. يكمن مستقبل الاتصالات في تسخير هذه التقنيات المتقدمة للتغلب على تعقيدات العصر الرقمي، مما يضمن ريادة صناعة الاتصالات وتصدّرها مشهد الاقتصاد العالمي. يتطلب هذا التحول المحوري لصناعة الاتصالات والعالم ككل التنفيذ الاستراتيجي والقيادة الحكيمة لإطلاق العنان لإمكانته الكاملة.
المصدر: جريدة الوطن
كلمات دلالية: النماذج اللغویة الکبیرة على سبیل المثال قطاع الاتصالات إلى البیانات الوصول إلى
إقرأ أيضاً:
تحديات جوهرية تواجه تطور الذكاء الاصطناعي
#سواليف
أظهر استطلاع حديث لخبراء في مجال #الذكاء_الاصطناعي أن توسيع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لن يؤدي إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
يعدّ AGI بمثابة النقلة النوعية التي تمكّن الأنظمة من التعلم بشكل فعّال كالذكاء البشري أو أفضل منه.
وأكد 76% من 475 باحثا في المجال، أنهم يرون أن هذا التوسع “غير مرجح” أو “غير مرجح جدا” أن يحقق هذا الهدف المنشود.
مقالات ذات صلة إعداد بسيط في هاتفك قد يجعلك تبدو أصغر بـ10 سنوات! 2025/04/01وتعتبر هذه النتيجة انتكاسة كبيرة للصناعات التكنولوجية التي توقعت أن تحسينات بسيطة في النماذج الحالية من خلال مزيد من البيانات والطاقة ستؤدي إلى الذكاء الاصطناعي العام.
ومنذ #طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2022، كانت التوقعات تركز على أن زيادة الموارد كافية لتجاوز #الذكاء_البشري. لكن مع مرور الوقت، وبالرغم من الزيادة الكبيرة في الإنفاق، فإن التقدم قد تباطأ بشكل ملحوظ.
وقال ستيوارت راسل، عالم الحاسوب في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، والذي شارك في إعداد التقرير: “منذ إصدار GPT-4، أصبح واضحا أن التوسع في النماذج كان تدريجيا ومكلفا. الشركات قد استثمرت أموالا ضخمة بالفعل، ولا يمكنها التراجع بسبب الضغوط المالية”.
وفي السنوات الأخيرة، ساهمت البنية الأساسية المبتكرة المسماة “المحولات” (Transformers)، التي ابتكرها علماء غوغل عام 2017، في تحسن قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي. وتستفيد هذه النماذج من زيادة البيانات لتوليد استجابات أدق. ولكن التوسع المستمر يتطلب موارد ضخمة من الطاقة والمال.
وقد استقطب قطاع الذكاء الاصطناعي المولّد نحو 56 مليار دولار في رأس المال المغامر عام 2024، مع تكريس جزء كبير من هذه الأموال لبناء مراكز بيانات ضخمة تسببت في زيادة انبعاثات الكربون ثلاث مرات منذ 2018.
ومع استنفاد البيانات البشرية القابلة للاستخدام بحلول نهاية هذا العقد، فإن الشركات ستضطر إما لاستخدام البيانات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي نفسه أو جمع بيانات خاصة من المستخدمين، ما يعرض النماذج لمخاطر أخطاء إضافية. وعلى الرغم من ذلك، لا يقتصر السبب في محدودية النماذج الحالية على الموارد فقط، بل يتعدى ذلك إلى القيود الهيكلية في طريقة تدريب هذه النماذج.
كما أشار راسل: “المشكلة تكمن في أن هذه النماذج تعتمد على شبكات ضخمة تمثل مفاهيم مجزّأة، ما يجعلها بحاجة إلى كميات ضخمة من البيانات”.
وفي ظل هذه التحديات، بدأ الباحثون في النظر إلى نماذج استدلالية متخصصة يمكن أن تحقق استجابات أكثر دقة. كما يعتقد البعض أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع أنظمة تعلم آلي أخرى قد يفتح آفاقا جديدة.
وفي هذا الصدد، أثبتت شركة DeepSeek الصينية أن بإمكانها تحقيق نتائج متميزة بتكاليف أقل، متفوقة على العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد عليها شركات التكنولوجيا الكبرى في وادي السيليكون.
ورغم التحديات، ما يزال هناك أمل في التقدم، حيث يقول توماس ديتريش، الأستاذ الفخري لعلوم الحاسوب في جامعة ولاية أوريغون: “في الماضي، كانت التطورات التكنولوجية تتطلب من 10 إلى 20 عاما لتحقيق العوائد الكبيرة. وهذا يعني أن هناك فرصة للابتكار بشكل كبير في مجال الذكاء الاصطناعي، رغم أن العديد من الشركات قد تفشل في البداية”.
قبل انطلاقه غدا.. أعضاء لجنة تحكيم مهرجان SITFY-Georgia يصلون مطار تبيلسي