هندسة النشر الميداني في OpenAI
نتعاون مع المؤسسات لحل مشكلات عالية الأثر باستخدام الذكاء الاصطناعي، بدءًا من المبادئ الأولى وصولًا إلى نشر الأنظمة في بيئات واقعية.
هندسة النشر الميداني (FDE) هي الطريقة التي تنقل بها OpenAI الذكاء الاصطناعي إلى بيئات الإنتاج لمعالجة حالات استخدام معقدة وواقعية.
بدلًا من البدء بمنتج عام، تعمل فرق FDE مباشرة مع العملاء لحل مشكلة محددة، والتحقق من أثر الحل، ثم تحديد الأنماط التي يمكن توسيع نطاقها.
يساعد هذا النهج المؤسسات على الانتقال من تجريب الذكاء الاصطناعي إلى النشر الموثوق.
تعمل فرق FDE في بيئات شديدة الالتباس، حيث لا تعود أساليب البرمجيات التقليدية كافية.
البناء انطلاقًا من المبادئ الأولى
أعطِ الأولوية للسرعة والأثر الملموس الواقعي
العمل مباشرةً مع خبراء المجال
تقديم قيمة مبكرة، ثم التكرار والتطوير وصولًا إلى التوسع
الهدف بسيط: إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي تعمل في الواقع العملي، لا على المستوى النظري فحسب.
تعاونت BBVA مع OpenAI للمساعدة في بناء بنك قائم على الذكاء الاصطناعي على نطاق عالمي. وما بدأ كنشر مبكر لـ ChatGPT Enterprise سرعان ما توسّع في مختلف أنحاء المؤسسة، ليساعد الموظفين على تحسين سير العمل، وتعزيز عملية اتخاذ القرار، وتقديم تجارب أفضل للعملاء. واليوم، يتوسع هذا التعاون ليصل إلى 120,000 موظف في 25 بلدًا، مع دمج الذكاء الاصطناعي في صميم طريقة عمل البنك.
تعاونّا مع John Deere لنشر توصيات مدعومة بالذكاء الاصطناعي للمزارعين خلال موسم الزراعة. وبعد مراجعة مئات الأمثلة الواقعية مع خبراء المجال، وبناء أنظمة تقييم مخصصة لقياس الدقة، والتكرار السريع لتحسين أداء النموذج، تمكّنت John Deere من مساعدة المزارعين على خفض استخدام المواد الكيميائية بنسبة 70% وزيادة تفاعل العملاء بمقدار 6 أضعاف.
من خلال حل مشكلات العملاء الواقعية، تحدد فرق هندسة النشر الميداني لدينا أنماطًا قابلة للتكرار تتطور لاحقًا إلى قدرات داخل المنتج. وتربط هذه الدورة، من البناء إلى إثبات الفاعلية ثم التعميم، بين النشر وتطوير المنتج عبر Agent SDK وأنظمة التأليف بمساعدة الذكاء الاصطناعي وأدوات قياس أداء النماذج وموثوقيتها، وغير ذلك.