تمكن منصات الذكاء الاصطناعي الأفراد من الإنشاء والتقييم والتنفيذ والتحديث آلة التعلم (ML) و التعلم العميق النماذج بطريقة أكثر قابلية للتطوير. تتيح أدوات منصة الذكاء الاصطناعي للعاملين في مجال المعرفة تحليل البيانات وصياغة التنبؤات وتنفيذ المهام بسرعة ودقة أكبر مما يمكنهم القيام به يدويًا. 

يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا كمحفز في عصر التقدم التكنولوجي الجديد. برايس ووترهاوس كوبرز تشير حساباته إلى أن "الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساهم بما يصل إلى 15.7 تريليون دولار أمريكي في الاقتصاد العالمي في عام 2030، أي أكثر من الناتج الحالي للصين والهند مجتمعتين". ومن بين هذا، تشير تقديرات شركة برايس ووترهاوس كوبرز إلى أن "6.6 تريليون دولار أمريكي من المرجح أن تأتي من زيادة الإنتاجية، و9.1 تريليون دولار أمريكي من المرجح أن تأتي من الآثار الجانبية للاستهلاك". عند ملاحظة تأثيرها المحتمل داخل الصناعة، معهد ماكينزي العالمي تشير التقديرات إلى أنه في قطاع التصنيع فقط، ستضيف التقنيات الناشئة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي قيمة تصل إلى 2025 تريليون دولار أمريكي بحلول عام 3.7. أثبتت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بسرعة أنها عنصر حاسم في ذكاء الأعمال داخل المنظمات عبر الصناعات. قام كبار موفري البنية التحتية السحابية مثل IBM وAmazon AWS وMicrosoft Azure وGoogle Cloud بتوسيع السوق من خلال إضافة منصات الذكاء الاصطناعي إلى عروضهم. 

توفر منصات الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من الإمكانات التي يمكن أن تساعد المؤسسات على تبسيط العمليات واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل فعال وتحقيق المزايا التنافسية. تدعم منصات التطوير هذه التعاون بين فرق علوم البيانات والهندسة، مما يقلل التكاليف عن طريق تقليل الجهود المتكررة وأتمتة المهام الروتينية، مثل تكرار البيانات أو استخراجها. توفر بعض منصات الذكاء الاصطناعي أيضًا إمكانات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مثل معالجة اللغة الطبيعية (البرمجة اللغوية العصبية) والتعرف على الكلام.  

ومع ذلك، فإن اختيار النظام الأساسي يمكن أن يكون عملية صعبة، حيث يمكن للنظام الخاطئ أن يؤدي إلى زيادة التكاليف بالإضافة إلى احتمال الحد من استخدام الأدوات أو التقنيات القيمة الأخرى. بصرف النظر عن التسعير، هناك العديد من العوامل الأخرى التي يجب مراعاتها عند تقييم أفضل منصات الذكاء الاصطناعي لشركتك. يمكن أن يساعدك فهم أدوات الذكاء الاصطناعي المتاحة وقدراتها في اتخاذ قرارات مستنيرة عند اختيار النظام الأساسي الذي يتوافق مع أهداف عملك. 

ما أنواع الميزات التي تقدمها منصات الذكاء الاصطناعي؟ 

تساعد منصات الذكاء الاصطناعي في العديد من المهام التي تتراوح من فرض حوكمة البيانات إلى التوزيع الأفضل لأعباء العمل إلى البناء المتسارع لنماذج التعلم الآلي. نظرًا لأن تحقيق النجاح باستخدام الذكاء الاصطناعي يعتمد عادةً على قدرة المؤسسة على نشر النماذج على نطاق واسع بسرعة، فمن الضروري البحث عن القدرات المناسبة في منصة الذكاء الاصطناعي لديك لدعم أهداف مؤسستك. يمكن أن تشمل هذه، على سبيل المثال لا الحصر، ما يلي: 

قدرات MLOps      

• خطوط الأنابيب التنسيقية: تسمح منصة واحدة موحدة للفرق بالحصول على مجموعة مشتركة من الأدوات عبر تحليلات البيانات وعلوم البيانات والتعلم الآلي، بالإضافة إلى دعم مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك الشبكات العصبية للتحليلات التنبؤية المعقدة. تعمل هذه التجربة الموحدة على تحسين عملية تطوير نماذج تعلم الآلة ونشرها من خلال تبسيط سير العمل لزيادة الكفاءة. 
• AutoML أدوات: يدعم التعلم الآلي الآلي، أو autoML، إنشاء نموذج أسرع باستخدام وظائف منخفضة التعليمات البرمجية وبدون تعليمات برمجية. 
• تحسين القرار: قم بتبسيط اختيار نماذج التحسين ونشرها وتمكين إنشاء لوحات المعلومات لمشاركة النتائج وتعزيز التعاون والتوصية بخطط العمل المثالية. يمكنك تحسين المفاضلات بين أهداف العمل - مثل تقليل تكاليف خدمة العملاء أو تحسين رضا العملاء - وتحديد أفضل مسار للعمل في كل موقف. 
• النمذجة المرئية: يمكنك الجمع بين علم البيانات المرئية والمكتبات مفتوحة المصدر والواجهات المستندة إلى أجهزة الكمبيوتر المحمولة في استوديو بيانات موحد واستوديو للذكاء الاصطناعي. من خلال استكشاف البيانات من وجهات نظر مختلفة باستخدام المرئيات، يمكنك تحديد الأنماط والاتصالات والرؤى والعلاقات داخل تلك البيانات وفهم كميات كبيرة من المعلومات بسرعة. 
• التطوير الآلي: بدافع AutoAI، يمكن للمبتدئين البدء بسرعة ويمكن لعلماء البيانات الأكثر تقدمًا تسريع التجارب في تطوير الذكاء الاصطناعي. يقوم AutoAI بأتمتة إعداد البيانات وتطوير النماذج وهندسة الميزات وتحسين المعلمات الفائقة. 
• مولد البيانات الاصطناعية: البيانات التركيبية يمكن استخدامها كبديل أو مكمل لبيانات العالم الحقيقي عندما لا تكون بيانات العالم الحقيقي متاحة بسهولة، مما قد يكون مفيدًا بشكل خاص في التجريب. يمكن أن تساعدك إمكانات النظام الأساسي في إنشاء مجموعة بيانات جدولية تركيبية تعمل على تعزيز البيانات الموجودة أو مخطط البيانات المخصص. يمكنك الاتصال بقاعدة البيانات الحالية وتحميل ملف بيانات وإخفاء هوية الأعمدة وإنشاء أكبر قدر ممكن من البيانات لمعالجة فجوات البيانات أو تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكلاسيكية.

قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية 

• مولد المحتوى: الذكاء الاصطناعي التوليدي يشير إلى نماذج التعلم العميق التي يمكنها إنشاء نصوص وصور ومحتويات أخرى بناءً على البيانات التي تم تدريبهم عليها. يمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي إنشاء محتوى والمساعدة في مهام مختلفة، مثل صياغة رسائل البريد الإلكتروني التسويقية وإنشاء شخصيات العملاء. 
• التصنيف الآلي:  يمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي قراءة وتصنيف المدخلات المكتوبة، مثل تقييم وفرز شكاوى العملاء أو مراجعة آراء العملاء.
• مولد الملخص: يمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي أيضًا تحويل النص الكثيف إلى ملخص عالي الجودة، والتقاط النقاط الرئيسية من التقارير المالية، وتسجيل الاجتماعات، والمزيد. 
• استخراج البيانات: تساعد إمكانات النظام الأساسي في فرز التفاصيل المعقدة وسحب المعلومات الضرورية بسرعة من المستندات الكبيرة. ويقوم بذلك عن طريق تحديد الكيانات المسماة، وتحليل الشروط والأحكام، والمزيد. 

الفوائد الرئيسية لمنصة الذكاء الاصطناعي 

يمكن أن تساعدك منصات الذكاء الاصطناعي في الاستفادة من قوة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وتحقيق مجموعة من الفوائد لشركتك، مثل زيادة الأتمتة والتوسع والأمان والمزيد. تمكن هذه المنصات الشركات من تحليل كميات هائلة من البيانات واستخلاص رؤى قيمة والتكيف بسرعة مع ديناميكيات السوق المتغيرة، مما يؤدي في نهاية المطاف إلى تعزيز الابتكار والميزة التنافسية. 

زيادة الأتمتة 

تلعب الأتمتة دورًا محوريًا في تسريع حجم ووتيرة الأنشطة طوال دورة حياة البيانات. بمجرد أن تحدد الفرق عملية ناجحة وقابلة للتكرار، مثل عملية متسقة تسمية البياناتيمكنهم البحث عن طرق لأتمتة ذلك باستخدام التعلم الآلي. وفي هذه الحالة، فإن توظيف قدرات منصة الذكاء الاصطناعي لأتمتة تصنيف البيانات من شأنه أن يؤدي إلى دقة أكبر في التنبؤات وتعزيز سهولة استخدام متغيرات البيانات. 

المزيد من قابلية التوسع 

تعد قابلية التوسع في كل من مرحلتي التدريب والإنتاج لنماذج التعلم الآلي أمرًا حيويًا، حيث أن بناء النماذج وتدريبها على جهاز محلي، مثل الكمبيوتر المحمول، له حدوده. قد يكون هذا كافيًا لمجموعات البيانات الأصغر، لكن علماء البيانات لن يتمكنوا من استخدام هذا النهج لنماذج أكثر قوة. للتوسع، سيحتاجون إلى سير عمل مركزي، مما يسهل الشفافية والتعاون مع زملائهم الممارسين لمواءمة البيانات مع المعايير ومراقبة توفر الحوسبة جنبًا إلى جنب مع استخدام GPU وTPU.  

تكامل أفضل 

يجب أن توفر منصة الذكاء الاصطناعي أيضًا عمليات تكامل سهلة الاستخدام تسهل الاستخدام برنامج مفتوح المصدر والمكتبات. تتوافق معظم الأنظمة الأساسية بالفعل مع أطر العمل الشائعة مفتوحة المصدر مثل PyTorch وTensorFlow وScikit-learn، ولكن بالنسبة لنظام بيئي شامل للذكاء الاصطناعي، ابحث عن نظام أساسي للذكاء الاصطناعي يوفر وصولاً سلسًا ومريحًا إلى الأنظمة الأساسية مفتوحة المصدر مثل MongoDB وRedis وPostgreSQL.

علاوة على ذلك، يتم تطوير أفضل منصات الذكاء الاصطناعي واستدامتها من قبل المنظمات والفرق المشاركة بعمق في مجتمع المصادر المفتوحة. إنهم يساهمون في البحث وتخصيص الموارد وتقديم خبراتهم، وبالتالي إثراء تنوع المهارات والمساهمات البحثية مع توسيع مجموعة التقنيات المبتكرة التي يمكن لمحترفي علوم البيانات والتعلم الآلي الوصول إليها. 

وكانت شركة IBM واحدة من أوائل أبطال المصادر المفتوحة، ودعم المجتمعات المؤثرة مثل Linux وApache وEclipse، والضغط من أجل التراخيص المفتوحة والحوكمة المفتوحة والمعايير المفتوحة. أصبح ارتباط IBM بالمصادر المفتوحة أكثر وضوحًا بعد ظهورها الاستحواذ على ريد هات. 

بالإضافة إلى ذلك، من المهم مراعاة استراتيجية النشر والاستخدام لمنصة الذكاء الاصطناعي لديك. هل سيتم تنفيذه محليًا أم سيتم استضافته باستخدام منصة سحابية؟ هل هو مخصص لاستخدام الفريق الداخلي أم ليكون في متناول العملاء الخارجيين؟ تعتبر هذه العوامل مهمة أيضًا في تحديد منصة الذكاء الاصطناعي التي يمكن دمجها بشكل أكثر فعالية لتتوافق مع أهداف عملك. 

تعزيز الأمن  

يتم استخدام الحزم مفتوحة المصدر بشكل متكرر من قبل علماء البيانات ومطوري التطبيقات ومهندسي البيانات، ولكنها يمكن أن تشكل خطرًا أمنيًا على الشركات. تعد الضوابط الأمنية أمرًا حيويًا للمساعدة في تحديد التهديدات سريعة التطور والحماية منها. عادةً ما يكون لدى أفضل منصات الذكاء الاصطناعي تدابير مختلفة لضمان حماية بياناتك ونقاط نهاية التطبيق وهويتك.  

تشمل التدابير الأمنية الرئيسية ما يلي: 

• أمن الشبكة: أمن الشبكة له ثلاثة أهداف رئيسية: منع الوصول غير المصرح به إلى موارد الشبكة، واكتشاف وإيقاف الهجمات الإلكترونية والانتهاكات الأمنية الجارية، والتأكد من أن المستخدمين المصرح لهم لديهم وصول آمن إلى موارد الشبكة التي يحتاجون إليها، عندما يحتاجون إليها. 

• أمن البيانات: أمن البيانات يحمي المعلومات الرقمية من الوصول غير المصرح به أو الفساد أو السرقة طوال دورة حياتها بأكملها.  
• أمن التعاون: يحمي أمان المتعاون مساحات العمل الخاصة بك عن طريق تعيين عناصر التحكم في الوصول المستندة إلى الأدوار للمتعاونين.

تحسين الحكم 

حوكمة الذكاء الاصطناعي تسعى إلى ضمان التطوير والتنفيذ الأخلاقي والمسؤول والمتوافق لنماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة الخاصة بالمؤسسة. تسمح منصة الذكاء الاصطناعي التي تتمتع بقدرات حوكمة مدروسة بتحسين التعاون والتنسيق بشأن الموافقات النموذجية والمراقبة وحوكمة الامتثال. تعد حوكمة الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا لغرس الثقة والاعتماد في القرارات المستندة إلى البيانات التي تتخذها المؤسسات باستخدام الرؤى المستمدة من هذه المنصات. وتمتد هذه الثقة إلى تلبية متطلبات الامتثال الداخلي واللوائح الخارجية. 

يمكن أن يؤدي الافتقار إلى حوكمة الذكاء الاصطناعي إلى عواقب مثل عدم الكفاءة والعقوبات المالية والإضرار الكبير بسمعة العلامة التجارية. ويمكن أن يعيق أيضًا توسيع نطاق عمليات تعلم الآلة، مما يجعل إعادة إنتاج النتائج أكثر صعوبة والمخاطرة بحدوث أخطاء بسبب البيانات غير الصحيحة أو غير الكاملة. يمكن أن تكون العقوبات كبيرة، حيث يتلقى مشغلو البنوك غرامات من سبعة أرقام بسبب نماذج أهلية القروض المتحيزة، والعقوبات المحتملة غرامات اللائحة العامة لحماية البيانات بما يصل إلى 20 مليون يورو أو أربعة بالمائة من الإيرادات السنوية.

علاوة على ذلك، يعد ضمان الوصول المناسب للمستخدم عنصرًا أساسيًا للحوكمة داخل منصة الذكاء الاصطناعي لأنه يمكن أن يمنع أدوارًا معينة من ارتكاب خطأ عن غير قصد يؤثر على النظام بأكمله. يجب أن يتمتع مسؤولو تكنولوجيا المعلومات بالقدرة على تخصيص الحسابات بناءً على الأدوار الوظيفية ومراقبة أنشطة المستخدم وتسهيل المشاركة والتعاون السلس بين الممارسين. 

ابحث عن منصة تنفذ ممارسات حوكمة قوية لضمان توحيد البيانات وتخفيف التحيز والامتثال للوائح الصناعة. 

دعم فني 

إذا كنت بحاجة إلى مساعدة في التدريب والتعليم، أو الإبلاغ عن الأخطاء وتتبعها بشكل موثوق، أو حل المشكلات أو الاستجابة لحالات الطوارئ، فمن الحكمة اختيار منصة ذكاء اصطناعي قادرة على تقديم الدعم الذي تحتاجه. 

يمكن أيضًا أن يكون مجتمع المستخدمين القوي إلى جانب موارد الدعم (مثل المنتديات والوثائق ودعم العملاء) ذا قيمة لا تقدر بثمن لاستكشاف المشكلات وإصلاحها ومشاركة المعرفة. 

أفضل الأمثلة على حالات استخدام منصة الذكاء الاصطناعي 

يعد تبني الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا للمؤسسات للحفاظ على قدرتها التنافسية وتجنب خطر التخلف عن الركب. توضح حالات الاستخدام التالية كيف قامت المؤسسات بدمج الذكاء الاصطناعي في الصناعات الخاصة بها. 

الرعاية الصحية 

يمكن لنقاط قوة الذكاء الاصطناعي أن تساعد في مواجهة التحديات التي لا تعد ولا تحصى التي ينطوي عليها تقديم الخدمات الرعاية الصحية- التحديات التي تتزايد فقط. 

مواجهة التحديات في مجال الأشعة 

ومع تزايد حجم بيانات المرضى وتعقيدها، هناك أيضًا ضغط متزايد على أطباء الأشعة ليكونوا أكثر كفاءة ويتعاملوا مع أعداد أكبر من المرضى. التحول إلى الرعاية القائمة على القيمة يجعل السداد أكثر صعوبة، مما يدفع المؤسسات إلى البحث عن طرق لتعزيز الكفاءة والإنتاجية من أجل تحقيق أهدافها المالية. وكما هو متوقع، أدت هذه التغييرات والطلبات المتزايدة إلى تزايد الإحباط والإرهاق لدى مقدمي الخدمة. 

بفضل إمكانات الذكاء الاصطناعي القوية في تحليل الصور والبيانات، يمكنه مساعدة أخصائيي الأشعة في: 

• الحصول على الصور 
• قراءات أولية وتفسيرات 
• تحديد أولويات الدراسة والفرز 
• توصيات النتائج ذات الصلة من سجلات المرضى في السجل الصحي الإلكتروني 
• توصيات النتائج ذات الصلة من الأدبيات أو المبادئ التوجيهية السريرية 

الخدمات المالية 

اليوم، القطاع المصرفي يخضع لعملية تحول باستخدام الذكاء الاصطناعي. بالنسبة للمصرفيين الذين يعملون مع المستهلكين، يمكن لأنظمة البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تعزز بشكل كبير وصولهم إلى المعلومات الأساسية حول المنتجات المختلفة المتوفرة لدى البنك، مثل البيانات المتعلقة بالميزات والفوائد والشروط والأحكام والتسعير وغيرها من المعلومات المهمة، وتمكين المصرفيين من تقديم الخدمات. أفضل خدمة. 

وهذا الوصول المحسن إلى المعلومات، الذي تم تمكينه بواسطة الذكاء الاصطناعي، يزود المصرفيين بمجموعة أدوات قوية لتقديم خدمة متميزة. ومن خلال المعرفة المتعمقة بعروض منتجات البنك والفهم الواضح لملفات تعريف العملاء الفردية، يمكنهم تصميم توصياتهم وحلولهم بشكل أكثر دقة، ومواءمتها مع الأهداف والظروف المالية الفريدة لكل عميل. 

اكتشف أحد البنوك أن روبوتات الدردشة الخاصة به، والتي كانت تدار من قبل IBM واتسون، نجح في الإجابة على 55 بالمائة من جميع أسئلة العملاء وطلباتهم ورسائلهم - مما سمح بإحالة الـ 45 بالمائة المتبقية إلى المصرفيين البشريين بسرعة أكبر. جزء من التنفيذ الفعال للذكاء الاصطناعي هو تحديد الوقت المناسب لتسليم عصا القيادة للذكاء الاصطناعي. 

• القطاع المالي قامت بتسخير الذكاء الاصطناعي بشكل فعال للمساعدة في مجالات إضافية، بما في ذلك: 

• أتمتة التقييمات الائتمانية 
• كشف الاحتيال في الوقت الحقيقي 
• منع غسيل الأموال 
• معالجة المطالبات 

خدمات البيع بالتجزئة 

على مدى العامين الماضيين، كنا جميعاً بحاجة إلى اعتماد أساليب هجينة جديدة في العمل، وتربية الأطفال، والتواصل الاجتماعي، والتسوق. لقد أصبح ظهور "التسوق المختلط"، الذي يمزج بين نقاط الاتصال الرقمية والمادية داخل المتجر، هو الاتجاه السائد. التسوق الهجين هي طريقة الشراء الأساسية لـ 27 بالمائة من جميع المستهلكين و36 بالمائة من جيل Z. في جميع الأعمار، يعتمد ما يقرب من ثلاثة من كل أربعة (72 بالمائة) من المستهلكين بشكل عام على المتاجر كجزء من طريقة الشراء الأساسية. 

وهذا يخلق تحديًا وفرصة: كيف يمكن لتجار التجزئة أن يجمعوا بسلاسة تجارب التسوق الهجينة التي تشمل قنوات عبر الإنترنت وداخل المتجر والهاتف المحمول والقنوات الافتراضية ضمن رحلة عميل واحدة؟ 

• قطاع التجزئة تقوم بالتحول الرقمي، وتحتضن الذكاء الاصطناعي في جوهرها لتمكين القدرات الرئيسية عبر خمسة مجالات أساسية: 

• تجارب تسوق شخصية: يقدم الذكاء الاصطناعي رؤى محلية للغاية وتوصيات في الوقت الفعلي. 
• شركاء ذوو قوة عظمى: يتفاعل شركاء المتجر بمساعدة الذكاء الاصطناعي مع المستهلكين عبر جميع نقاط الاتصال. 
• سير العمل الذكي: يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين العمليات داخل المتجر وإدارة المخزون وعمليات التسليم. 
• مركز العمليات: تقوم تقنية الذكاء الاصطناعي بمراقبة حوادث المتجر وحلها بكفاءة.  
• منصة تشغيل المتجر: أساس آمن وقابل للتطوير يدعم الذكاء الاصطناعي على الحافة وتكامل البيانات. 

تصنيع 

غالبًا ما يواجه المصنعون تحديات مختلفة، مثل الأعطال غير المتوقعة في الآلات أو المشكلات المتعلقة بتوصيل المنتجات. ومن خلال تسخير قوة الذكاء الاصطناعي، يمكن للمصنعين تعزيز الكفاءة التشغيلية، وتقديم منتجات جديدة، وتصميم تصميمات المنتجات ووضع إستراتيجيات للقرارات المالية المستقبلية، وتعزيز رحلتهم نحو التحول الرقمي. 

تشمل حلول الذكاء الاصطناعي الرئيسية التي تعالج هذه التحديات بشكل مباشر ما يلي: 

• تنبؤي صيانة: يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات المصنعة على اكتشاف مشكلات المعدات من خلال بيانات المستشعر، مما يتيح إجراء صيانة استباقية وتوفير التكاليف. 

• تاكيد الجودة: تعمل الرؤية الآلية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على خطوط التجميع المبنية على البيانات على تحديد عيوب المنتج، وإصدار تنبيهات للإجراءات التصحيحية للحفاظ على الجودة. 
• ادارة المخزون: تعمل تطبيقات وأدوات التنبؤ بالطلب المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحسين التحكم في المخزون، مما يقلل من المخزون الزائد ونفاد المخزون مقارنة بالطرق التقليدية. 

تعرف على IBM WatsonX

IBM واتسونكس عبارة عن نظام أساسي للذكاء الاصطناعي والبيانات مزود بمجموعة من مساعدي الذكاء الاصطناعي المصممين لمساعدتك على توسيع نطاق تأثير الذكاء الاصطناعي وتسريعه من خلال البيانات الموثوقة عبر عملك.

تشمل المكونات الأساسية ما يلي: استوديو لنماذج الأساس الجديدة، والذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي؛ ومخزن بيانات مناسب للغرض مبني على بنية مخزن البيانات المفتوحة؛ ومجموعة أدوات لتسريع سير عمل الذكاء الاصطناعي الذي تم إنشاؤه بمسؤولية وشفافية وقابلية للتفسير. 

يعمل مساعد Watsonx AI على تمكين الأفراد في مؤسستك من القيام بالعمل دون معرفة الخبراء عبر مجموعة متنوعة من العمليات والتطبيقات التجارية، بما في ذلك أتمتة خدمة العملاء، وإنشاء التعليمات البرمجية، وأتمتة سير العمل الرئيسي في أقسام مثل الموارد البشرية.

استكشف Watsonx للاستفادة من الذكاء الاصطناعي وتحويل الأعمال