#

النقاط الرئيسية

• غيّرت Allbirds اسمها إلى Smartbird وتتجه نحو بنية تحتية للذكاء الاصطناعي.

• التركيز المعلن هو سيادة البيانات وعمليات النشر المُتحكَّم بها.

• بالنسبة للمغرب، تكتسب الفكرة أهمية في المجالات التي تكون فيها السيطرة على البيانات والامتثال من الأولويات.

• أبرز العوائق هي جودة البيانات، والمهارات، والمشتريات، والبنية التحتية.

• ينبغي على الفرق المغربية البدء بحالات استخدام محددة وحوكمة واضحة.

ما الذي حدث

تذكر TechCrunch أن Allbirds باعت نشاطها في مجال الأحذية مقابل 43 مليون دولار. كما جمعت 100 مليون دولار إضافية من سوق الأسهم. ثم أعادت الشركة تسمية نفسها إلى Smartbird وعيّنت رئيسًا تنفيذيًا جديدًا.

الخطة الجديدة هي بناء نشاط تجاري في مجال بنية الذكاء الاصطناعي التحتية. ويركز هذا التوجه على سيادة البيانات وعمليات النشر المُتحكَّم بها. إنها مساحة متخصصة لكنها مهمة. وهذا يشير إلى أن بعض المشترين يريدون مزيدًا من التحكم في مكان تشغيل النماذج وكيفية التعامل مع البيانات.

بالنسبة للقراء المغاربة، فالإشارة لا تتعلق بالأحذية. بل تتعلق بتحول في كيفية بيع بنية الذكاء الاصطناعي التحتية. عرض القيمة هنا هو التحكم، وليس السرعة أو الحجم فقط.

لماذا يهم هذا المغرب

غالبًا ما تحتاج المؤسسات المغربية إلى تقنيات تناسب القيود المحلية. وقد يشمل ذلك بيئات متعددة اللغات، وجودة بيانات غير متساوية، وقواعد مشتريات دقيقة. وقد يشمل أيضًا مخاوف الخصوصية وعمليات الموافقة الداخلية.

قد تكون إعدادات الذكاء الاصطناعي السيادية أو المُتحكَّم بها جذابة للقطاعات التي تتعامل مع معلومات حساسة. وقد يشمل ذلك المؤسسات العامة، والأعمال الخاضعة للتنظيم، والشركات الكبرى. والجاذبية بسيطة: قد ترغب هذه الجهات في رؤية أوضح لتدفقات البيانات وخيارات النشر.

هذا لا يعني أن كل فريق مغربي يحتاج إلى بنية سيادية. بل يعني أن السوق قد ينقسم إلى احتياجات مختلفة. فبعض المشترين يريدون أسرع خيار سحابي. وآخرون قد يحتاجون إلى تحكم أشد وحوكمة أوضح.

حالات استخدام في المغرب

1) مساعدين داخليين مع تقليل تعرّض البيانات

يمكن لشركة مغربية استخدام عمليات نشر ذكاء اصطناعي مُتحكَّم بها لأدوات الدعم الداخلية. والهدف هو تقليل تعرّض المستندات الحساسة. وقد يكون ذلك مهمًا للموارد البشرية أو المالية أو القانونية أو سجلات العملاء.

2) سير عمل خاص بقطاع معين

قد ترغب المؤسسات في المغرب في أنظمة ذكاء اصطناعي تبقى ضمن بيئات محددة. وقد يساعد ذلك عندما تحتاج الفرق إلى قواعد وصول متوقعة. كما قد يساعد عندما لا تستطيع الأقسام المختلفة مشاركة البيانات بحرية.

3) عمليات ثنائية اللغة أو متعددة اللغات

غالبًا ما تعمل أماكن العمل المغربية بالعربية والفرنسية وأحيانًا بالإنجليزية. ويجب أن تتعامل أنظمة الذكاء الاصطناعي مع هذا المزيج بعناية. وقد يجعل النشر المُتحكَّم به من الأسهل اختبار المخرجات ومراقبتها وتعديلها للاستخدام المحلي.

4) مشاريع تجريبية قبل التوسع الأوسع

سيستفيد العديد من الفرق المغربية من البدء بتجارب أصغر. ويمكن للإعداد المُتحكَّم به أن يحد من المخاطر بينما تتعلم الفرق. كما يمكنه أن يوضح ما إذا كانت البيانات جاهزة قبل استثمار أكبر.

السياق المغربي: ما الذي تعنيه هذه الإشارة حقًا

تشير قصة Smartbird إلى اتجاه أوسع. فالذكاء الاصطناعي لا يتعلق بالنماذج فقط. بل يتعلق أيضًا بمكان وجود هذه النماذج، ومن يمكنه الوصول إليها، وكيف تتحرك البيانات.

وهذا مهم في المغرب لأن العديد من المؤسسات ما زالت تبني أسسها الرقمية. فإذا كانت البيانات مبعثرة، تصبح مشاريع الذكاء الاصطناعي أصعب. وإذا كانت المشتريات بطيئة، يستغرق النشر وقتًا أطول. وإذا كانت المهارات محدودة، فقد تبقى حتى المنصة الجيدة غير مستخدمة.

لذا فالسؤال العملي ليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي السيادي يبدو جذابًا. بل ما إذا كان بإمكان فريق مغربي دعمه. وهذا يعني التحقق من جاهزية البيانات والبنية التحتية والملكية الداخلية قبل شراء أي شيء.

المخاطر والحوكمة

يمكن للذكاء الاصطناعي المُتحكَّم به أن يقلل بعض المخاطر، لكنه لا يزيلها. فلا تزال خصوصية البيانات تحتاج إلى قواعد واضحة. ولا تزال الأمن السيبراني تحتاج إلى مراقبة نشطة. ولا يزال الامتثال يحتاج إلى مراجعة.

هناك أيضًا خطر متعلق بالمشتريات. فقد تعد المنصة بالتحكم، لكن المشتري قد لا يفهم نموذج التشغيل بالكامل. ينبغي على الفرق المغربية أن تسأل أين تُخزَّن البيانات، ومن يمكنه الوصول إلى السجلات، وكيف تُدار التحديثات. كما ينبغي أن تسأل عمّا يحدث إذا غيّر المورّد الشروط.

المهارات قيد آخر. فقد يتطلب النشر المُتحكَّم به إشرافًا تقنيًا أكبر من مجرد اشتراك بسيط في تطبيق. وقد تحتاج المؤسسات المغربية إلى موظفين قادرين على إدارة الوصول، ومراجعة المخرجات، والتعامل مع الحوادث. ومن دون ذلك، قد يصبح النظام مكلفًا وهشًا.

اللغة أيضًا مسألة حوكمة. فإذا استُخدم النظام بالعربية والفرنسية، فيجب أن تعكس الاختبارات هذه الحقيقة. وإلا فقد لا تظهر الأخطاء إلا بعد الإطلاق. وهذا قد يخلق مخاطر تشغيلية وسمعية.

ما الذي ينبغي على الفرق المغربية فعله بعد ذلك

ابدأ بحالة استخدام واحدة واضحة. لا تبدأ بخطة تحول واسعة في الذكاء الاصطناعي. اختر سير عمل تكون فيه حساسية البيانات أو التحكم في الوصول أو قابلية التدقيق مهمة فعلًا.

ثم ارسم خريطة للبيانات. حدّد ما هو متاح، وما هو مفقود، وما الذي لا ينبغي أن يغادر البيئات المُتحكَّم بها أبدًا. هذه خطوة أساسية، لكنها غالبًا ما تُهمَل. وهي أيضًا المكان الذي تفشل فيه العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي.

بعد ذلك، حدّد الحوكمة قبل النشر. قرر من يوافق على الاستخدام، ومن يراجع المخرجات، ومن يستجيب للحوادث. وبالنسبة للقراء المغاربة، يجب أن يشمل ذلك منذ البداية فحوصات الخصوصية والأمن السيبراني والامتثال.

وأخيرًا، اختبر الملاءمة التشغيلية. اسأل ما إذا كان لدى الفريق المهارات اللازمة لتشغيل النظام. واسأل ما إذا كانت البنية التحتية قادرة على دعمه. واسأل ما إذا كانت المشتريات قادرة على التعامل مع العقد وما إذا كان مزيج اللغات قد تم اختباره.

الخلاصة

يُظهر تحول Smartbird أن بنية الذكاء الاصطناعي التحتية أصبحت أكثر تخصصًا. فبعض المشترين يريدون التحكم أكثر من الراحة. وقد يخلق ذلك مجالًا حقيقيًا في المغرب، خاصة حيث تهم سيادة البيانات وعمليات النشر المُتحكَّم بها.

والدرس للمؤسسات المغربية عملي. ابدأ صغيرًا. حافظ على حوكمة صارمة. وتأكد من أن البيانات والمهارات والبنية التحتية جاهزة قبل الالتزام.