الخدمات
هندسة الذكاء الاصطناعي والأتمتة
نبني مزايا الذكاء الاصطناعي داخل منتجك ونؤتمت الأعمال التي تقف خلف عملياتك، باستخدام نماذج لغوية مُدرَّبة ومحركات قرار وسير عمل للوكلاء مرتبط بنتائج عمل قابلة للقياس.
منهجيتنا في هندسة الذكاء الاصطناعي
تتوقف معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي في المسافة بين عرض تجريبي واعد وميزة يُعتمد عليها. هذه المسافة هندسية: خطوط بيانات نظيفة، وتقييم، وضوابط أمان، وتحكم في التكلفة، وزمن استجابة، وطريقة يصحّح بها الناس النظام حين يخطئ. وهذه المسافة هي حيث نعمل.
نبدأ من مشكلة عمل، مثل طابور دعم طويل أو خطوة مراجعة يدوية تبطئ المبيعات أو منتج سيكون أنفع لو فهم اللغة الطبيعية. ثم نصمّم أصغر قدرة ذكاء اصطناعي تحسّنها بشكل قابل للقياس. أحيانًا تكون نموذجًا أساسيًا موجّهًا بعناية مع استرجاع من مستنداتك، وأحيانًا نموذجًا مُدرَّبًا خصيصًا، وأحيانًا يكون نموذج تعلّم آلي تقليدي أو محرك قواعد هو الإجابة الأفضل. ونحكم على العمل بمدى استمرار فريقك في استخدامه.
للمؤسسات في السعودية، نصمّم للعربية منذ البداية، بما في ذلك المدخلات العربية والمختلطة عربي/إنجليزي والتقييم الذي يراعي اللهجات. كما تحدد متطلبات حماية البيانات، مثل نظام حماية البيانات الشخصية (PDPL)، أين تُخزَّن البيانات وأي النماذج يمكنها رؤيتها.
ما نقدّمه
مزايا الذكاء الاصطناعي داخل المنتج
مساعدون وبحث ذكي وتلخيص وتوليد محتوى وتفسير، مدمجة في تطبيقات الويب والجوال، مثل محرك تفسير الأحلام الذي بنيناه لتطبيق Manami.
- Anthropic
- Google Gemini
- Hugging Face
- React
دمج النماذج اللغوية وتدريبها
توليد معزّز بالاسترجاع من بياناتك، وتقييم الأوامر والنماذج، وتدريب مخصّص حين لا يكفي النموذج الجاهز.
- Hugging Face
- PyTorch
- LangChain
- Python
وكلاء الذكاء الاصطناعي وأتمتة سير العمل
وكلاء يقرؤون ويقرّرون ويتصرّفون عبر أدواتك، مثل إدارة علاقات العملاء والبريد والتذاكر وأنظمة تخطيط الموارد، مع موافقة بشرية حيث يلزم.
- LangChain
- n8n
- Zapier
- HubSpot
محركات القرار
أنظمة تقييم وتوجيه وتوصية تتخذ القرارات التشغيلية أو تدعمها تلقائيًا.
- Python
- TensorFlow
- FastAPI
- PostgreSQL
كيف نعمل
رسم الفرص
نحدّد العمليات ولحظات المنتج التي يمكن للذكاء الاصطناعي فيها توفير الوقت أو تحقيق الإيراد بشكل قابل للقياس، ونرتّبها حسب القيمة وقابلية التنفيذ.
إثبات القيمة
نموذج أولي مركّز على بياناتك الحقيقية، مع مجموعة تقييم تحدد معنى «جيد بما يكفي» قبل التوسّع.
هندسة الإنتاج
واجهات برمجية وخطوط بيانات وضوابط أمان ومراقبة وتحكم في التكلفة وبدائل احتياطية، لتكون الميزة موثوقة تحت الحمل الحقيقي.
التبنّي والتحسين
تدريب وحلقات ملاحظات وجولات تقييم منتظمة مع تغيّر النماذج والأوامر وبياناتك.
التقنيات التي نستخدمها
الأسئلة الشائعة
هل نحتاج إلى نموذج خاص بنا؟
غالبًا لا في البداية. معظم المنتجات تحقق أفضل عائد من نموذج أساسي قوي مع استرجاع من بياناتها. ولا ندرّب نماذج مخصّصة إلا حين يُظهر التقييم أنها تستحق التكلفة.
هل تعمل مزايا الذكاء الاصطناعي بالعربية؟
نعم. نختبر بمدخلات عربية ومختلطة، ونختار النماذج ومجموعات التقييم التي تتعامل معها جيدًا.
كيف تحافظون على أمان بياناتنا؟
نصمّم تدفّقات البيانات حول متطلباتك الأمنية والتنظيمية، بما في ذلك مكان معالجة البيانات وتخزينها، ومن يمكنه الوصول إليها من المزوّدين، ومدة الاحتفاظ بها.
كيف نعرف أنها تعمل؟
كل ميزة ذكاء اصطناعي تُطلق مع مجموعة تقييم ومراقبة في بيئة الإنتاج، فتُقاس الجودة والتكلفة وزمن الاستجابة باستمرار بدلًا من الحكم عليها بالانطباع.
لنتحدث عن مشروعك في هندسة الذكاء الاصطناعي
احجز استشارة مجانية واخرج منها برؤية واضحة وتوجيه عملي ونصائح خبراء يمكنك تطبيقها فورًا.