أنظمة الذكاء الاصطناعي والبنية الوكيلية

فلسفتنا في الذكاء الاصطناعي

خليني أكون صريح معك: معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي تفشل. مش لأن التكنولوجيا ما تشتغل، لكن لأن الشركات تندفع للذكاء الاصطناعي من غير ما تفهم شو تبني أو ليش.

شفنا هذا الشي مرات كثيرة. شركة تبي "ذكاء اصطناعي" لأن المنافسين عندهم. يسجلون في منصة SaaS، يربطون API ويعتبرون خلاص. بعد ستة شهور، هم مقفلين مع مورد، يدفعون رسوم متزايدة، و"حل الذكاء الاصطناعي" حقهم مجرد شات بوت مزين يحبط العملاء.

هذي مش طريقة شغلنا.

فلسفتنا بسيطة: أنت تملك ذكاءك الاصطناعي. مش بمعنى مجرد، لكن حرفياً. النماذج، البيانات، البنية التحتية، الكود. لما نبني أنظمة ذكاء اصطناعي، تقدر تاخذ كل شي وتشغله بنفسك بكرة لو تبي.

الذكاء الاصطناعي لازم يكون قدرة تملكها، مش اشتراك تأجره.

شو نقصد بأنظمة الذكاء الاصطناعي

لما نتكلم عن أنظمة الذكاء الاصطناعي، ما نتكلم عن شات بوتات. نتكلم عن برمجيات ذكية تسوي شغل فعلي.

البنية اللي نبنيها

الطبقة 1: تنسيق النماذج

في الأعلى طبقة التنسيق. هذا العقل اللي يقرر أي نماذج يستخدم، متى يستخدمها، وكيف يجمع مخرجاتها.

ليش التنسيق مهم: أنت مش مقفل على نموذج واحد. لما يطلع نموذج أحسن، تبدل. لما تتغير الأسعار، تحسن. لما مزود يتعطل، تسوي failover.

الطبقة 2: إدارة السياق

الذكاء الاصطناعي بجودة السياق اللي تعطيه. هذي الطبقة تتعامل مع كل شي له علاقة ببناء هذا السياق.

الطبقة 3: تكامل الأدوات

أنظمة الذكاء الاصطناعي تحتاج تسوي أشياء، مش بس تتكلم. هذي الطبقة تربط الذكاء الاصطناعي بأنظمة عملك الفعلية.

RAG: خلي الذكاء الاصطناعي يعرف عملك

التوليد المعزز بالاسترجاع هو كيف نخلي الذكاء الاصطناعي مفيد فعلاً لعملك المحدد.

بناء RAG فعال

اختيار النموذج: ما في جواب واحد

ما في نموذج ذكاء اصطناعي "أفضل". في أفضل نموذج لمهمتك وميزانيتك ومتطلباتك المحددة.

الملكية وبدون قفل

خليني أشرح شو نقصد بالملكية بشكل ملموس.

أنت تملك الكود: كل شي نبنيه لك هو لك. مش مرخص، مش متاح عبر منصتنا—لك فعلياً.

أنت تملك البيانات: بيانات التدريب حقتك، الـ embeddings، قواعد البيانات المتجهية، سجلات المحادثات.

أنت تملك النماذج: لما نسوي fine-tune لنماذج لك، هذي الأوزان المضبوطة لك.

بدون تبعيات ملكية: ما نبني أنظمة تحتاج أدواتنا الملكية.

وين يشتغل الذكاء الاصطناعي فعلاً اليوم

البدء معنا

هكذا نشتغل عادة على مشاريع الذكاء الاصطناعي:

المرحلة 1: الاكتشاف (1-2 أسبوع) - نفهم عملك، بياناتك، أنظمتك الحالية.

المرحلة 2: إثبات المفهوم (4-6 أسابيع) - نبني نموذج أولي يشتغل على بيانات حقيقية.

المرحلة 3: بناء الإنتاج (8-16 أسبوع) - تنفيذ كامل مع كل الطبقات الموصوفة.

المرحلة 4: التسليم والدعم - أنت تملك كل شي. ندرب فريقك.

الخلاصة

الذكاء الاصطناعي تكنولوجيا تحويلية، لكن بس إذا سويتها صح. هذا يعني البناء للملكية، مش التبعية. البدء بحالات استخدام واضحة. قياس كل شي والتكرار بناءً على البيانات.

الشركات اللي بتكسب مع الذكاء الاصطناعي مش اللي تتبناه أول. هم اللي يتبنونه صح—بأنظمة يملكونها، يفهمونها، ويقدرون يطورونها.

إذا تفكر في الذكاء الاصطناعي لمنظمتك، بنكون سعداء نشارك اللي تعلمناه.