خدمات ذكاء اصطناعي يمكنك تطويرها بنفسك والربح منها

هل فكرت في الاستفادة من زخم الذكاء الاصطناعي المتزايد لتبدأ مشروعك القادم أو لتقدّم خدمة يحتاج إليها الكثيرون في محيطك؟ قد يخطر في بالك أن الأمر يحتاج إلى معرفة كبيرة بالبرمجة وآليات عمل الذكاء الاصطناعي، لكن ليس كما تتخيل.

من المحتمل أيضاً أن تؤدي الإحصائيات المتعلقة بمشاريع الذكاء الاصطناعي إلى إحباطك، فوفقاً لتقرير ماكنزي عن حالة الذكاء الاصطناعي 2021، فشلت 64% من مشاريع الذكاء الاصطناعي في الاستمرار عام 2021. وعلى الرغم من تأكيد غارتنر للأبحاث تراجع هذه النسبة إلى 46% عام 2022، فإنها تبقى رقماً كبيراً، وقد يدفع أحدنا للعد إلى ألف قبل بدء أي عمل يرتبط بالذكاء الاصطناعي، لا سيما أن الباحث والخبير في مجال الذكاء الاصطناعي جان فان لوي يؤكد فشل 80% من مشاريع الذكاء الاصطناعي في الوصول إلى مرحلة الإنتاج الحقيقي.

ما يجب أن تفعله إذا كنت تفكر بطرح خدمة قائمة على الذكاء الاصطناعي

قبل أن تبدأ، ولتقليص الإهدار في الموارد إلى أقصى حد، يجب أن تسير وفق الخطوات التالية:

• حدّد المشكلة التي تريد توفير حل لها.
• حدّد الحل الأمثل لهذه المشكلة.
• حدّد البيانات ذات الصلة وصنفها.
• خطط جيداً.
• احصل على دعم أصحاب المصلحة الرئيسيين من ممولين إلى طالبي الخدمة.
• وفّر ميزانية كافية.
• شكّل فريقاً للعمل.

النقطة الأهم، حدّد مستوى معرفتك التكنولوجية جيداً، من قبيل مقدار معرفتك بالبرمجة، وأدوات الذكاء الاصطناعي، والمهارات ذات الصلة، لتبدأ بفكرة مناسبة للمستوى الخاص بك.

اقرأ أيضاً: ما هي لغات البرمجة المستخدمة في تطوير الذكاء الاصطناعي؟

خدمات قائمة على الذكاء الاصطناعي يمكن تقديمها إذا كنت مبتدئاً

يُعدّ الشخص مبتدئاً في مجال الذكاء الاصطناعي، إذا كانت معرفته بأدوات الذكاء الاصطناعي ومفاهيمه بسيطة. في هذه المرحلة قد تقتصر معرفته بلغات البرمجة على البايثون أو ما يقابلها من اللغات من حيث الصعوبة، قد يكون هؤلاء الأشخاص طلاباً جامعيين، أو قادمون من مهنٍ أخرى، أو هواة.

من المشاريع التي يمكن لهؤلاء البدء فيها إذا قرروا الاستغناء عن استشارة خبيرة:

1- بناء كاشف عن البريد الإلكتروني المزعج أو السبام

هذه الخدمة واضح أنها لتمييز البريد الإلكتروني المزعج عن العادي، ويتضمن استخدام خوارزميات تعلم آلي، ويقوم على تدريب نموذج على قاعدة بيانات من رسائل البريد الإلكتروني المصنفة كسبام، أو غير المصنفة. والغرض من التدريب هو استخلاص خصائص كل نوع من أنواع البريد الإلكتروني من خلال الكلمات الواردة فيها، وتكرارها، وطريقة صياغة البريد، وهي صفات سيتعلم نموذج التعلم الآلي إرفاقها مع كل نوع بريد.

2- التحليل العاطفي لمراجعات العملاء

يتضمن ذلك تحليل مراجعات العملاء وتصنيفها، وفرز الآراء الإيجابية والسلبية والمحايدة، ثم باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية وخوارزميات التعلم الآلي، يمكن للمبتدئين تعلم معالجة البيانات النصية وتفسيرها، ليحصلوا على رؤى  حول سلوك العملاء.

3- بناء بوت دردشة لخدمة العملاء

يُبنى على بناء وكيل محادثة مدعوم بالذكاء الاصطناعي يفهم استفسارات العملاء ويرد عليها تلقائياً. وباستخدام معالجة اللغة الطبيعية وخوارزميات التعلم الآلي يمكن أن تتحسن كفاءة بوتات الدردشة هذه إلى حدٍّ كبير.

4- نظام كشف عن الوجوه

هل تصورت أن بمقدورك بناء نموذج كشف عن الوجوه وتسويقه؟ يمكنك ذلك بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي مدرب للتعرّف إلى الوجوه من خلال مجموعة من الصور الرقمية ومقاطع الفيديو. كما يمكن تدريبه على التعرّف إلى الأشياء وتحديدها. يمكن استخدام نماذج مدّربة مسبقاً مثل Haar Cascades أو الاستفادة من نماذج التعلم العميق لبناء نموذج دقيق. هذا التطبيق مهم لأنظمة الأمان التي تحتاج إليها مختلف المرافق والأشخاص في محيطك.

5- نظام توصية للأفلام

حسناً، حتى إذا كنت تريد تقديم خدمة ترفيهية، يمكنك الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في ذلك. يتضمن بناء خوارزمية ذكاء اصطناعي تقترح للمستخدمين أفلاماً بناءً على تفضيلاتهم، وسجلات مشاهداتهم. يمكن للمبتدئين استخدام تقنيات فلترة مشتركة تستخدم بيانات تفاعل المستخدمين مع العناصر للتنبؤ بالاهتمامات المحتملة، واقتراح أفلام بناءً عليها.

ما يمكن أن يساعدك في هذه المرحلة:

• التعامل مع خوارزميات التعلم الآلي مثل مصنف نايف بايز Naive Bayes Classifier.
• برنامج Haar Cascades للتعرّف إلى الأشياء.
• لغة البرمجة بايثون.
• مهارة إدخال البيانات.

اقرأ أيضاً: كيف تختار أداة تحليل البيانات المناسبة لاحتياجات عملك المتنوعة؟

خدمات ذكاء اصطناعي يمكنك تقديمها إذا كان مستواك متوسطاً

يكون الشخص متوسط المستوى فيما يخص الذكاء الاصطناعي إذا كان قد تجاوز متطلبات المبتدئين للإحاطة بمفاهيم الذكاء الاصطناعي، وكانت لديه معرفة بلغات برمجة ضرورية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل البايثون، ولغة البرمجة آر، والجافا، ويمكنه استخدام أُطر الذكاء الاصطناعي مثل تنسور فلو وباي تورش، كما يمكنه استخدام خوارزميات التعلم الآلي بكفاءة، أضف إلى ذلك معرفته في مجال معالجة البيانات.

1- التحليل العاطفي لمنشورات وسائل التواصل الاجتماعي

يتم ذلك باستخدام معالجة اللغة الطبيعية لتحديد العواطف الكامنة وراء الكلمات المنشورة على وسائل التواصل الاجتماعي. حيث يحلل النموذج كلمات المنشورات على إكس وفيسبوك وإنستغرام مثلاً لتصنيف المنشورات الإيجابية أو السلبية أو المحايدة مثلا. وبتحليل كمية هائلة من النصوص التي أنشأها المستخدمون يمكن للشركات أن تقيس المشاعر العامة تجاه منتجاتها أو خدماتها أو علاماتها التجارية، ويمكن الاعتماد على ذلك في الخطط التسويقية القادمة أو تحسين الموجودة.

2- نظام للكشف عن الأنشطة الاحتيالية

يستخدم نظام الكشف عن الاحتيال خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الأنشطة الاحتيالية في المعاملات، مثل الأعمال المصرفية أو البيع بالتجزئة عبر الإنترنت. يتضمن ذلك تحليل الأنماط والحالات الشاذة في بيانات المعاملات للإبلاغ عن العمليات الاحتيالية المحتملة. يتكيف النظام مع تقنيات الاحتيال المتطورة من خلال التعلم المستمر من المعاملات الجديدة، ومساعدة المؤسسات على تقليل الخسائر المالية وحماية عملائها.

3- نظام الصيانة التنبؤية

تستخدم أنظمة الصيانة التنبؤية الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بتعطل المعدات قبل حدوثه، ما يسمح بالصيانة في الوقت المناسب وتقليل وقت التوقف. يمكن لهذه الخدمة تحديد الأنماط التي تشير إلى الإخفاقات المحتملة من خلال جمع البيانات من أجهزة الاستشعار وسجلات الآلات باستخدام تقنيات التعلم الآلي. تنفيذ مثل هذا النظام في خطوط التصنيع أو الإنتاج يضمن الكفاءة التشغيلية، ويوفر تكاليف الإصلاحات غير المخطط لها، ويطيل عمر المعدات.

4- مساعد صوتي

يفهم المساعدون الصوتيون المدعومون بالذكاء الاصطناعي الأوامر المنطوقة ويستجيبون لها، ما يجعل التفاعلات الرقمية أسهل. تركز الخدمة على تطوير نظام قادر على التعرف على الصوت ومعالجة اللغة الطبيعية وتنفيذ مهام مثل إعداد التذكيرات أو تشغيل الموسيقى أو توفير المعلومات من الويب. يكمن التحدي في التفسير الدقيق لمختلف اللغات واللهجات وتقديم الردود ذات الصلة، وتعزيز تجربة المستخدم وإمكانية الوصول إليه.

5- نظام لمراقبة الصحة

يستخدم نظام المراقبة الصحية الذكاء الاصطناعي لتتبع وتحليل المقاييس الصحية من الأجهزة القابلة للارتداء أو تطبيقات الهاتف المحمول، ما يوفر تتبعاً جيداً للصحة وتحذيرات مبكرة حول المشكلات الصحية المحتملة. يمكن لهذه الخدمة أن توفر أداة لمراقبة العلامات الحيوية والنشاط البدني والمؤشرات الصحية الأخرى، باستخدام التعلم الآلي لتحديد الأنماط والانحرافات التي قد تشير إلى مخاطر صحية. تمكن هذه الأنظمة الأفراد من إدارة صحتهم بشكل استباقي ويمكن أن توفر أيضاً بيانات قيمة لمقدمي الرعاية الصحية من أجل رعاية أفضل للمرضى.

ما يمكن أن يساعدك في هذه المرحلة:

• إتقان أساليب معالجة البيانات.
• تحليل الأنماط.
• معرفة أُطر عمل الذكاء الاصطناعي مثل تنسور فلو TensorFlow أو باي تورش PyTorch أو سايكيت ليرن Scikit-learn.
• لغات برمجة مثل بايثون وآر.

اقرأ أيضاً: لماذا تعتبر لغة بايثون أفضل لغة برمجة للمبتدئين؟

خدمات ذكاء اصطناعي يمكنك تقديمها إذا كان مستواك متقدماً

يتمتّع الأشخاص أصحاب الخبرة في مجال الذكاء الاصطناعي بمعرفة واسعة في لغات البرمجة ومهارات ذكاء اصطناعي متقدمة في أساسيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي والتعلم العميق والشبكات التوليدية التنافسية والشبكات العصبونية الاصطناعية وغيرها، كما أنهم خبراء في معالجة البيانات وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي، ويمكنهم تقدير التأثير الحقيقي للخدمات التي سيقدّمونها في محيطهم.

1- نظام قيادة ذاتية

أي بناء سيارة ذاتية القيادة. يمكن لهذه الأنظمة تفسير المعلومات الحسية عن طريق الاستفادة من أجهزة الاستشعار والكاميرات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي المعقدة لتحديد المسارات المناسبة والعقبات. يكمن التحدي في دمج نماذج التعلم الآلي مع معالجة البيانات في الوقت الفعلي لاتخاذ القرار بكفاءة، وضمان السلامة والامتثال لقوانين المرور.

2- نظام تشخيص طبي قائم على الذكاء الاصطناعي

يطبق النظام تقنيات التعلم الآلي لتفسير الصور الطبية وتاريخ المريض والبيانات السريرية لتشخيص الأمراض. يكمن تعقيد هذا المشروع في تدريب النماذج على مجموعات بيانات واسعة من السجلات والصور الطبية، ما يتطلب فهماً دقيقاً لكل من الذكاء الاصطناعي والعلوم الطبية. من خلال تعزيز دقة التشخيص والسرعة، يمكن لمثل هذه الأنظمة المساعدة في تشخيص الأمراض بشكل كبير ومساعدة المتخصصين في الرعاية الصحية من خلال تقديم رأي ثان في الحالات الصعبة.

3- نظام تحليلات رياضية في الوقت الفعلي

يستخدم نظام التحليل الرياضي في الوقت الفعلي الذكاء الاصطناعي لتحليل البث الرياضي وتوفير إحصائيات حية ومقاييس أداء اللاعبين ووضع تنبؤات حول اللعبة. يتضمن تطبيق خوارزميات الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي لمعالجة خلاصات الفيديو والتعرف على اللاعبين والإجراءات وإنشاء تحليلات تنبؤية. يتمثل التحدي الرئيسي في الحصول على تحليل دقيق وسريع في الوقت الفعلي، وتقديم معلومات قيمة للمدربين واللاعبين والمشجعين لتعزيز التجربة الرياضية.

4- منهاج تعليم مخصص

يتضمن إنشاء منصة تعليمية مخصصة باستخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تجارب التعلم وفقاً للاحتياجات الفردية لكل طالب وقدراته وتقدمه. يتطلب خوارزميات متطورة لتحليل بيانات الطلاب، وتكييف المناهج، وتقديم ملاحظات وتوصيات مخصصة. يتمثل التحدي هنا في تطوير نظام يمكنه توسيع نطاق المحتوى التعليمي المتنوع، والحفاظ على المشاركة، ودعم مجموعة واسعة من المتعلمين بشكلٍ فعّال.

5- نظام زراعة ذكي

يدمج نظام الزراعة الذكي الذكاء الاصطناعي مع أجهزة إنترنت الأشياء لمراقبة صحة المحاصيل والتنبؤ بالغلات وتحسين الممارسات الزراعية. يتطلب تطوير نماذج يمكنها تحليل البيانات من مستشعرات التربة والطائرات المسيرة والتنبؤات الجوية لاتخاذ قرارات صائبة بشأن الري ومكافحة الآفات وتطعيم المزروعات. يكمن التحدي في إنشاء نظام دقيق وقابل للتطوير عبر أنواع مختلفة من المحاصيل وظروف الزراعة المتنوعة.

اقرأ أيضاً: كيف يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تطوير الزراعة التقليدية؟

ما يمكن أن يساعدك في هذه المرحلة:

• معرفة عميقة في مجالٍ ما لتُطلق خدمة ذكاء اصطناعي قائمة عليه، كأن تكون مهندساً زراعياً خبيراً.
• مهارات تقنية قوية.
• فهم لمبادئ الإحصاء الرياضي.
• لغات برمجة.