خارطة طريق الذكاء الاصطناعي لمشغلي الخدمات: من المطالبات إلى محركات التنبؤ - مقدمة من شركة «4 Elements Hospitality»

ينقسم معظم مشغلي المرافق الترفيهية إلى فئتين: إما أن الذكاء الاصطناعي مجال لم يختبروه بعد، أو أنهم يستخدمونه يوميًا ويتساءلون في سرهم عما إذا كانوا قد بنوا على أساس هش أم على أساس متين. هذه الجلسة موجهة لكلا الفئتين. 

نبدأ بقصة الذكاء الاصطناعي، التي تمتد لفترة أطول مما يعتقد معظم الناس: عقود من التقدم البطيء، ثم ظهور مفاجئ في الحياة اليومية. وهذا النمط بالذات هو السبب في أن الوتيرة لا تتباطأ الآن 

ثم خريطة الأدوات حسب المستوى: مستوى المبتدئين: معرفة الأداة التي يجب تشغيلها صباح يوم الاثنين لأداء مهمة معينة؛ والمستخدمون المتقدمون: فهم الجزء الذي يتخطاه معظم الناس، وهو مشهد النماذج نفسه: نماذج اللغة، ونماذج الاستدلال، ونماذج الرؤية، ونماذج الكلام، ونماذج التنبؤ. كل منها يحل مشكلة مختلفة، والخطأ المكلف الأكثر شيوعًا في هذه الصناعة هو توجيه روبوت الدردشة لحل مسألة رياضية. 

ثم ننتقل إلى نموذج تطبيق حقيقي. تستعرض الشيف نيكول نظام التنبؤ بالذكاء الاصطناعي وإجراءات التشغيل القياسية (SOP) الذي قادت فريق التطوير لبنائه من أجل عملية في قطاع الأغذية والمشروبات. التنبؤ الدقيق هو الفرق بين التخمين بشأن الطلب والتحضير، وبين المعرفة الدقيقة بذلك. تُظهر هذه الجلسة نموذج تنبؤ يقوم بهذا العمل في عملية حقيقية، مما يمنح الإدارة مزيدًا من الوقت لرعاية موظفيها. 

يغادر الحضور مزودين بخريطة لاختيار النماذج، وإطار عمل سريع الاستجابة، وصورة واقعية لما يتطلبه التنفيذ فعليًا 

أهداف التعلم:

1. تحديد ما هو موجود بخلاف روبوتات الدردشة، بما في ذلك نماذج الرؤية ونماذج التضمين ونماذج التنبؤ، والتعرف على المشكلة التشغيلية التي يحلها كل منها.
2. تطبيق إطار عمل موجه قابل للتكرار على العمل اليومي بحيث تكون النتائج قابلة للاستخدام من المرة الأولى بدلاً من الحاجة إلى إعادة كتابتها.
3. تحديد ما يلزم لتحويل الذكاء الاصطناعي من الاستخدام العرضي إلى نظام تشغيل، بما في ذلك البيانات التي يعتمد عليها، وأين يظل الإنسان في حلقة العمل، ونقاط التحقق التي تحافظ على موثوقية النتائج.