تحتاج شركتكم إلى حل قائم على وكلاء الذكاء الاصطناعي، لكن أمامكم قرارًا حاسمًا: هل تشترون حلًا جاهزًا أم تستثمرون الوقت والموارد في تطوير حل مخصص؟
كثيرًا ما يُربك هذا السؤال أصحاب القرار، إذ لا توجد إجابة واحدة تناسب الجميع. ومن المهم إدراك أن توسيع حلول الذكاء الاصطناعي أكثر تكلفة وصعوبة مما يبدو. ومع النمو السريع لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال ووفرة الفرص، تندفع شركات كثيرة إلى المشاريع. فـ 88% من المشاريع التجريبية للذكاء الاصطناعي لا تنجح في الوصول إلى صيغتها النهائية.
قبل أن تقرر شركتكم أو فريقكم الشراء أو البناء، تعرّفوا على المزايا والعثرات.
وكلاء الذكاء الاصطناعي المبنيون داخليًا يتعثرون في الواقع
قد تنجز الحلول المخصصة المهام في بيئات محكومة، لكنها لا تضاهي الوكلاء التجاريين الذين يستفيدون من أحدث النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) ويمتلكون الموارد الهندسية اللازمة للتطوير المستمر والصيانة. وغالبًا ما يقدّم الوكلاء المبنيون داخليًا إجابات أقل جودة، لأن تقنية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) المستخدمة في بنائهم تفقد فعاليتها مع ازدياد حجم عمليات البحث في المستندات.
ومن الأمثلة الحديثة على تحديات الحلول المبنية داخليًا قرار Klarna إنشاء منصة دعم عملاء خاصة بها تعتمد على الذكاء الاصطناعي وحده. وقد ساعدتها OpenAI في تطوير منصة وكلاء الذكاء الاصطناعي هذه. وبعد بضعة أشهر، شعر العملاء بالإحباط من تدني جودة إجابات الدعم التي يولّدها النظام. وبعد النشر، لم تتمكن OpenAI من تقديم دعم هندسي إضافي لإدارة المنصة بفعالية. وتعيد Klarna الآن توظيف موظفي دعم العملاء لإصلاح الوضع.
سرعة تحقيق القيمة: ميزة الشراء
من أوضح الفروق بين البناء والشراء الوقت اللازم لتحقيق قيمة قابلة للقياس. وتشير Gartner إلى أن المشاريع الداخلية تستغرق عادةً نحو 8 أشهر للوصول إلى مرحلة الإنتاج. وعند احتساب الوقت اللازم لتصميم مسارات البيانات وإعداد البنية التحتية ودمج الحل، تمتد الجداول الزمنية أكثر.
أما الموردون فلا يواجهون كثيرًا من هذه المشكلات. إذ تفيد McKinsey بأن استخدام منصة ذكاء اصطناعي راسخة يمكن أن يسرّع النشر بمقدار 10 أضعاف. ويبدأ عملاء Maven AGI التشغيل خلال أيام أو أسابيع، لا أشهر.
فهم التكلفة الإجمالية للملكية
حتى مع توفر البنية التحتية وفريق هندسي داخلي، ينطوي بناء منصة وكلاء ذكاء اصطناعي خاصة بكم على تكاليف فرصة كبيرة. إذ يضطر الفريق الهندسي إلى إبطاء تطوير المنتجات الأساسية أو إيقافه لتوجيه موارد الهندسة والتصميم والمنتج نحو بناء وكيل داخلي. وكل دورة عمل تُصرف على هذه البنية التحتية هي دورة لا تُصرف على تطوير المنتج الأساسي أو إسعاد المستخدمين أو إطلاق ميزات تدفع النمو والإيرادات.
أما البدء من الصفر دون موارد هندسية أو بنية تحتية فقد يكون صعبًا للغاية. فرواتب المهندسين وحدها تتراوح بين $380,000 و$530,000 سنويًا، دون احتساب المزايا. وتتراوح التكاليف العامة والخدمات السحابية عادةً بين $5,000 و$20,000 شهريًا. كما يمكن أن تمدد عمليات التدقيق الأمني الجدول الزمني للتطوير من 9 إلى 18 شهرًا. وغالبًا ما تبلغ تكاليف السنة الأولى ما بين $1,000,000 و$2,000,000، بينما قد ترفع النفقات المستمرة للصيانة وتحديث النماذج والامتثال والتوسع التكاليف السنوية إلى $500,000 حتى $1,000,000 أو أكثر.
متى يكون البناء خيارًا استراتيجيًا منطقيًا
بالنسبة لبعض الشركات التي تملك ميزانيات بحث وتطوير ضخمة وثروة من الكفاءات الهندسية، يُعد إنشاء منصة وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصة خيارًا مجديًا. فقد طوّرت شركات مثل Bloomberg وJPMorgan Chase نماذج ذكاء اصطناعي خاصة بها مصممة وفق بياناتها وسير عملها الخاص، وحققت نتائج لافتة.
ومن مزايا بناء منصة داخلية التحكم الكامل الذي توفره في التخصيص والميزات وتجربة المستخدم. فالذكاء الاصطناعي عنصر أساسي في الميزة التنافسية لهذه الشركات، وهيكلها التنظيمي مصمم لدعم الاستثمار طويل الأمد. لكن هذا هو الاستثناء عادةً لا القاعدة.
لماذا تختار مؤسسات كثيرة النهج الهجين
تتبنى مؤسسات كثيرة نهجًا هجينًا يجمع بين منصات موردين موثوقة ومكونات مخصصة. وتستفيد هذه الاستراتيجية من نقاط قوة حلول الموردين مع تقليل الجهد الهندسي الداخلي إلى أدنى حد.
تتيح Maven للشركات بناء ما تريده عبر بوابة المطورين الخاصة بنا. فقد بنى عملاؤنا واجهات محادثة خاصة بهم، وتكاملات مخصصة مع WhatsApp، وغير ذلك الكثير.
يبقى شراء حل ذكاء اصطناعي قائم على الوكلاء أو تبنّي نهج هجين للمؤسسة الاستراتيجية الأكثر فعالية. تحدّثوا الآن مع فريق Maven عن أيٍّ من الخيارين واحجز عرضًا توضيحيًا.
شاهدوه على محادثاتكم الفعلية.
اطلبوا عرضًا توضيحيًا مخصصًا ومجانيًا.
