يواجه الذكاء الاصطناعي في المؤسسات حاليًا مشكلة ضخمة في الإنفاق. تقوم الشركات بصب مليارات في النماذج الأساسية والبنى التحتية، ومع ذلك فإن 95% من هذه المشاريع لا تتجاوز مرحلة الاختبار. المشكلة ليست في الذكاء الاصطناعي نفسه؛ بل في كيفية محاولتنا إجبار النماذج الحديثة الاحتمالية على العمل مع أنظمة أعمال صلبة تعود لعدة عقود. تعتمد معظم فرق الهندسة على الترميز اليدوي وواجهات برمجة التطبيقات الهشة لربط الاثنين. إنها دورة تستنزف الميزانيات، تولد نقاط عمياء، وتتلف باستمرار. تتخذ هذه الورقة نهجًا مختلفًا تمامًا. بدلاً من إرفاق روبوت محادثة ذكاء اصطناعي عام أو وكيل ذكاء اصطناعي خارجي للتطبيق، يدمج محرك الاكتشاف والتشفير الآني (RTDC) مباشرة في البنية التحتية الحالية لديك. يعمل كقوة عمل رقمية مستقلة تفحص بشكل نشط أنظمة المؤسسة، وتفهم قواعد الأعمال الأساسية للمؤسسة، وتكتب رمز التكامل الخاص بها في الحال. تزيل هذه الوظيفة لمنصة ذكاء اصطناعي واعية بالتطبيق الحاجة إلى التعيين اليدوي للبيانات تمامًا، مما يمنح فرق الذكاء الاصطناعي تكاملًا مؤسسيًا فوريًا بدون جهد يدوي، وبكلفة شبه صفرية. تم تصميم تكاملات RTDC لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي، ولكن يمكن أيضًا استخدامها في حالات تكامل نظام المؤسسة التقليدية. مع RTDC، يمكن استبدال فرق الهندسة الموزعة إلى الأمام بشكل كبير، أو تكملتها، بفريق موزع مسبقاً من عمال وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يؤدون مهام RTDC للذكاء الاصطناعي الواعي بالتطبيق. عرض منتج Zenera هو مثال على RTDC على منصة ذكاء اصطناعي وكيلية واعية بالتطبيقات. هناك منصات أخرى تقدم نسخًا أكثر تحديدًا من هذه الفكرة.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Stephane Maes
Escola Superior de Saúde Egas Moniz
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
درس ستيفان ماس (Sat,) هذا السؤال.
www.synapsesocial.com/papers/69e713decb99343efc98d3b3 — DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.19655879
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: