حلول الذكاء الاصطناعي للشركات في كردستان والعراق

ذكاء اصطناعي عملي، داخل البرمجيات التي تستخدمها أصلًا

Enzziro شركة برمجيات في السليمانية، تضيف الذكاء الاصطناعي إلى برمجيات الأعمال لشركات في إقليم كردستان وفي أنحاء العراق. تركيزنا عملي: المهام المتكررة الكثيرة النصوص، حيث يستطيع نموذج لغوي أن يوفّر وقت الناس، مع بقاء القرار في كل ما يهم بيد إنسان.

قد يعني ذلك فرز طلبات الدعم، أو معالجة المستندات، أو البحث الداخلي، أو كتابة المسودات، أو نموذجًا أوليًا للتنبؤ، بحسب البيانات المتوفرة لديك وما يتطلبه العمل. وسنخبرك أيضًا حين تكفي قاعدة بسيطة أو استمارة أفضل لإنجاز المهمة دون أي ذكاء اصطناعي.

ما الذي نبنيه

• مساعدات ووكلاء ذكاء اصطناعي. أدوات موجّهة تبحث عن المعلومات في أنظمتك، وتكتب مسودات الردود أو المستندات، وتنفّذ إجراءات وافق عليها شخص.
• معالجة المستندات واللغة. تصنيف المستندات وتلخيصها والبحث فيها، واستخراج حقول متفق عليها من الاستمارات أو العقود أو الطلبات ليراجعها موظف.
• البحث الداخلي. يطرح الموظفون أسئلتهم بلغة عادية ويحصلون على إجابات مستمدة من مستنداتكم أنتم، مع إظهار المصدر.
• أتمتة سير العمل. ربط الأنظمة ببعضها لتتم الخطوات الروتينية دون أن ينسخ أحد البيانات بينها.
• نماذج أولية للتنبؤ. اختبار ما إذا كانت بياناتك التاريخية تكفي لإعطاء مؤشرات مفيدة عن المبيعات أو الطلب أو فقدان العملاء، قبل أن يُبنى عليها أي شيء.

العربية والكردية والإنجليزية

دعم اللغة هو ما ينجح عنده مشروع الذكاء الاصطناعي في هذه المنطقة أو يفشل، لذلك نختبره أولًا:

• العربية مدعومة جيدًا في النماذج اللغوية الكبرى.
• الكردية السورانية دعمها أقل ثباتًا بكثير. تتفاوت الجودة بحسب النموذج والمهمة، وتضعف في كل ما هو متخصص.
• النص المختلط اللغات، مثل الكردية المكتوبة بحروف لاتينية، أو العربية التي تتخللها مصطلحات إنجليزية، أو رسالة WhatsApp بثلاث أبجديات، يحتاج إلى اختبار على أمثلة حقيقية.

لذلك، قبل أن نعد بأي نتيجة، نجرّب المهمة على عينة من رسائلك أو مستنداتك الحقيقية بكل لغة، ونريك أين تنجح وأين لا تنجح.

القرار بيد الإنسان

أنظمة الذكاء الاصطناعي تحتاج حدودًا واضحة. في كل مشروع نتفق على:

• أين تذهب البيانات. ما الذي يُرسل إلى أي مزوّد، وما الذي يُخزَّن، وما الذي يُسجَّل، ولأي مدة.
• من يرى ماذا. صلاحيات حسب الدور للأشخاص وللخطوات المؤتمتة.
• متى يقرر الإنسان. موافقات على كل ما له أثر مالي أو قانوني أو يمس العملاء مباشرة.
• كيف تُفحص الجودة. مجموعة تقييم من أمثلة حقيقية، نعيد تشغيلها كلما تغيّر النموذج أو التعليمات المعطاة له.
• سجل بما حدث. تسجيل المدخلات والمخرجات والموافقات والإجراءات حيث يحتاج سير العمل إلى سجل تدقيق.

نقارن لكل مشروع بين الخدمات المستضافة والسحابة الخاصة والاستضافة الذاتية بحسب احتياجاته الأمنية. ولا نفترض أي نتيجة تخص الخصوصية أو الأمان قبل تحديد تلك المتطلبات.

أعمالنا حتى الآن

تشمل أعمالنا في الذكاء الاصطناعي حتى اليوم مشروعًا مفاهيميًا داخليًا، هو مساعد ذكاء اصطناعي داخل تطبيق مراسلة، يجمع بين المراسلة الشخصية ومساعد يقدّم دعمًا فوريًا وتوصيات، ويتيح للمستخدم اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يجيبه. إنه مشروع مفاهيمي، لا عمل لعميل، ونقول ذلك بوضوح. أما في برمجيات العملاء، فنضيف مزايا الذكاء الاصطناعي إلى الأنظمة التي نبنيها، مثل الأنظمة الإدارية المخصّصة ومنصات الويب، حين توجد مهمة متكررة تستحق الأتمتة.

التقنيات التي نستخدمها

• واجهات خلفية بـ Python وTypeScript، مع LangChain حيث يفيد في تنسيق الخطوات.
• نماذج لغوية مستضافة من كبار المزوّدين، أو نماذج مفتوحة حين يجب أن تبقى البيانات خاصة.
• استرجاع المعلومات من مستنداتك، باستخدام PostgreSQL والبحث المتجهي.
• أدوات تقييم مبنية من أمثلتك أنت.

كيف يسير المشروع

1. اختيار مهمة واحدة. نختار مهمة متكررة، قابلة للقياس، ولا يكلّف الخطأ فيها كثيرًا أثناء اختبارها.
2. الاختبار على بيانات حقيقية. إثبات مفهوم قصير على أمثلتك، بكل لغة، مع عرض النتائج عليك.
3. دمجها في سير العمل، مع الموافقات وضبط الصلاحيات والتسجيل.
4. القياس ثم التوسّع. لا نتوسع إلى مستخدمين أو مهام أخرى إلا إذا ثبتت الأرقام.

ما الذي يحدد التكلفة

• جودة بياناتك وشكلها. السجلات النظيفة والمنظمة أسرع في العمل عليها من الأوراق الممسوحة ضوئيًا.
• اللغات، خاصة إذا كانت دقة الكردية مهمة.
• استخدام النموذج. النماذج المستضافة تُحاسَب حسب الاستخدام، فيؤثر حجمه في تكلفة التشغيل إلى جانب تكلفة البناء.
• التكامل والضوابط: الموافقات، وسجلات التدقيق، والربط بأنظمتك الحالية.

اشرح المهمة في صفحة ابدأ مشروعك، وسنخبرك إن كان الذكاء الاصطناعي هو الأداة المناسبة لها.

الأسئلة الشائعة

هل يفهم الذكاء الاصطناعي اللغة الكردية؟

جزئيًا. النماذج الحالية تتعامل جيدًا مع العربية والإنجليزية. أما دعم الكردية السورانية فيتحسن لكنه غير متساوٍ، لذلك نختبر محتواك الفعلي قبل الاعتماد عليه.

هل تُستخدم بياناتنا لتدريب نموذج جهة أخرى؟

ليس إن استطعنا منع ذلك. شروط المزوّدين تختلف، لذلك نختار مزوّدين وإعدادات لا تدرّب النماذج على بياناتك، ونوثّق بدقة ما الذي يُرسل. وحين لا يكفي ذلك، يمكن تشغيل نماذج مفتوحة على بنية تحتية تتحكم بها أنت.

هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل موظفينا؟

ليس هكذا نصمّمه. الهدف أن نرفع عن الناس العمل المتكرر ليقضوا وقتهم في الحالات التي تحتاج إلى تقدير، مع موافقة شخص على كل ما يهم.

هل نحتاج إلى كمية كبيرة من البيانات؟

ليس لمعظم المساعدات ومهام المستندات، فهي تعمل انطلاقًا من مستنداتك الحالية. التنبؤ مختلف: يحتاج إلى تاريخ كافٍ من البيانات النظيفة، ومرحلة النموذج الأولي تخبرك إن كان ذلك متوفرًا لديك.