استكشاف نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وتأثيرها على المؤسسات السعودية

تخطّت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) حدود الاستخدامات التجريبية، وأصبحت اليوم عنصرًا محوريًا في تطوير الحلول الرقمية ورفع كفاءة الأعمال. من تحسين تجربة العملاء إلى تحليل البيانات وإنشاء المحتوى الذكي، تَبرُز LLMs كواحدة من أقوى تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بفضل قدرتها الفائقة على فهم اللغة البشرية والتفاعل معها بسلاسة.

في عالم يتسارع فيه التحول الرقمي، تقود هذه النماذج موجة التغيير في طريقة عمل المؤسسات، وبشكل خاص في المملكة العربية السعودية، حيث تُعد الرقمنة ركيزة أساسية لرؤية 2030، تبرز LLMs كأداة استراتيجية يمكن أن تُحدث فرقًا ملموسًا في الأداء، الابتكار، وتجربة العميل.

في هذا المقال، نستكشف معًا ماهية نماذج اللغة الكبيرة، كيف تعمل، ولماذا أصبحت من أهم التقنيات التي يجب على المؤسسات السعودية تبنّيها اليوم.

ما هي نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)؟

نموذج اللغة الكبير (Large Language Model)، ويُعرف اختصارًا بـ LLM، هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)، تم تصميمه خصيصًا لفهم اللغة البشرية والتعامل معها بذكاء يشبه التفاعل البشري الحقيقي.

يعتمد هذا النوع من النماذج على تقنية التعلم العميق (Deep Learning)، وتحديدًا على بنية المحوّلات (Transformers)، وهي التقنية التي أحدثت ثورة في فهم النصوص. من أبرز الأمثلة على هذه النماذج:

• GPT من OpenAI
• BERT من Google
• Claude من Anthropic
• AQL GenAI من WideBot AI

ما الذي يجعلها "كبيرة" فعلًا؟

الصفة "كبير" في نماذج الـ LLM لا تشير إلى الحجم الفيزيائي، بل إلى الكمّ الهائل من المعاملات (Parameters) التي يعتمد عليها النموذج — وغالبًا ما تصل إلى مليارات المعاملات.
كذلك، تُدرَّب هذه النماذج على كميات ضخمة من النصوص تشمل كتبًا، مقالات، مواقع إلكترونية، محادثات، تقارير، وغير ذلك، ما يمنحها قدرة غير مسبوقة على فهم اللغة وسياقها.

ماذا يمكن أن تفعل LLMs فعليًا؟

نموذج اللغة الكبير ليس مجرد آلة لتحويل الكلمات، بل هو نظام ذكي قادر على أداء مجموعة واسعة من المهام اللغوية بكفاءة عالية وفهم عميق للنصوص البشرية. دعنا نغوص أكثر في كل وظيفة يستطيع نموذج اللغة الكبير القيام بها:

فهم اللغة الطبيعية وتحليل السياقات والنصوص

LLM يستطيع قراءة النصوص المكتوبة باللغة البشرية مثل رسائل العملاء أو تقارير الاجتماعات وتحليلها كما يفهمها الإنسان، بل وأحيانًا بشكل أدق.

LLM تصنيفها إلى فئات (شكاوى، استفسارات، إشادة...) وتحديد درجة الإلحاح تلقائيًا لترتيب أولوية التعامل معها.

💡مثال:شركة اتصالات تتلقى آلاف الرسائل يوميًا من العملاء. يمكن للـ

إنتاج نصوص جديدة بأسلوب طبيعي وجودة عالية

إذا كان لديك منشور على وسائل التواصل، بريد إلكتروني احترافي، أو حتى تقرير داخلي، LLM يكتبها لك بنبرة مناسبة لعلامتك التجارية.

💡مثال:فريق التسويق يطلب من النموذج صياغة 5 أفكار لحملة إعلانية لمنتج جديد باللغة العربية واللهجة الخليجية ويتم توليدها في ثوانٍ وبدقة احترافية.

الترجمة الدقيقة بين لغات متعددة

LLMs المدربة على لغات متعددة يمكنها ترجمة المحتوى باحتراف، مع فهم المعنى الثقافي والسياقي وليس فقط الترجمة الحرفية.

💡مثال:مؤسسة حكومية تحتاج لترجمة تعاميم رسمية بين العربية والإنجليزية، مع الحفاظ على الصيغة القانونية والدقة، يقوم LLM بترجمتها بدقة عالية.

تلخيص المحتوى الطويل واستخراج الأفكار الرئيسية

عند التعامل مع تقارير طويلة، بريد إلكتروني معقّد، أو حتى دراسات كاملة، يمكن لـLLM تلخيص المحتوى في نقاط موجزة.

💡مثال:مدير شركة يستقبل تقريرًا من 30 صفحة، يطلب من النموذج تلخيص النقاط الجوهرية في فقرة واحدة، ويقوم بذلك خلال دقيقة واحدة.

الإجابة على الأسئلة بناءً على المعلومات المتاحة

عندما تقوم بربط LLM بقاعدة بيانات أو مستندات داخلية، يمكنه الرد على استفسارات الموظفين أو العملاء بشكل فوري وموثوق.

💡مثال:موظف يسأل عن إجازاته المتبقية أو سياسة العمل عن بعد، فيقوم النموذج بقراءة الدليل الداخلي ويقدّم الإجابة فورًا.

تحليل المشاعر في النصوص (مثل رضا العميل أو نبرة المحادثة)

يمكن لـLLM قراءة تغريدة أو مراجعة عميل وتحديد: هل العميل سعيد؟ غاضب؟ محبط؟ وهذا التحليل مهم لاتخاذ الإجراء المناسب.

💡مثال:مطعم يربط النظام بتقييمات العملاء على تطبيقات التوصيل، ويكتشف تلقائيًا التراجع في رضا العملاء عن أحد الفروع، وبناء على ذلك يقوم باتخاذ الإجراءات اللازمة لاستعادة معدل رضا عملاء هذا الفرع عن مستوى الخدمة.

نظرة متعمّقة على النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وكيف يمكن للشركات السعودية الاستفادة منها

نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models - LLMs) هي نماذج ذكاء اصطناعي متطورة يتم تدريبها على كميات ضخمة من النصوص لتتعلم أنماط اللغة وتفهمها بدقة وتستطيع إنتاجها والتفاعل معها. هذه النماذج قادرة على أداء مهام معقّدة مثل الترجمة، تلخيص المحتوى، تحليل المشاعر، وإنشاء نصوص عالية الجودة بشكل فوري.

وبالنسبة للسوق السعودي، تتميّز LLMs بقدرتها على فهم اللهجة المحلية، وتحليل السياق الثقافي، مما يجعلها مناسبة بشكل خاص للاستخدامات المؤسسية. ومن أبرز تطبيقات LLMs:

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تُستخدم لفهم استفسارات العملاء في المحادثات النصية أو الصوتية، وتصنيفها، واستخلاص المعلومات المفيدة من مستندات طويلة مثل العقود أو التقارير الطبية، والتفاعل مع النصوص باللغة الطبيعية بطريقة تشبه البشر.
• تحليل المشاعر: تساعد المؤسسات على تحليل آراء العملاء من تقييماتهم على المنصات الاجتماعية أو الاستبيانات التي تقيس مدى رضا العملاء، مما يوفّر رؤية آنية حول رضا العملاء، ويساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات تصحيحية فورية في التسويق أو الإنتاج وغيرها من الأقسام في المؤسسة لضمان استمرارية نجاح المؤسسة.
• أتمتة خدمة العملاء: يمكن استخدام LLMs كمساعد ذكي داخل المؤسسات للرد على استفسارات الموظفين حول السياسات أو الأدوات، أو كواجهة تفاعلية للعملاء للرد على الأسئلة الشائعة، مما يقلل الضغط على فرق الدعم.
• تلخيص المحتوى: تستطيع تلخيص تقارير طويلة أو محاضر اجتماعات أو وثائق قانونية إلى نقاط مختصرة وواضحة، مما يوفر الوقت ويساعد صناع القرار على الوصول للمعلومة بشكل أسرع.
• تصنيف المحتوى: يمكن للـLLMs تصنيف الوثائق أو رسائل البريد الإلكتروني أو الشكاوى إلى فئات منظمة، مما يسهل إدارتها وتحليلها لاحقًا، وهو أمر مهم في قطاعات مثل البنوك والتأمين والحكومات وغيرها. 

كيف تُسهم النماذج اللغوية الكبيرة في تسهيل عمل الشركات السعودية في القطاعات المختلفة؟

القطاع القانوني

تُسهم النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في إحداث تحوّل نوعي في العمليات التجارية داخل الشركات السعودية، وذلك عبر قدرتها على معالجة اللغة وتحليل البيانات النصية بطرق ذكية وسريعة. في القطاع القانوني، مثلًا، بات من الممكن تحليل العقود واستخلاص البنود الأساسية منها بشكل آلي، ما يقلل الوقت والجهد المبذول في مراجعة الوثائق. 

كما تساعد LLMs في توليد ملخصات قانونية واضحة تدعم عملية اتخاذ القرار، فضلًا عن تقديم دعم ذكي في صياغة المستندات الرسمية بطريقة متوافقة مع المعايير القانونية.

خدمة العملاء

أما في مجال خدمة العملاء، فإن النماذج اللغوية باتت قادرة على تشغيل روبوتات محادثة تفهم اللهجة السعودية وتقدّم تفاعلًا طبيعيًا وسلسًا مع المستخدمين. يمكنها أيضًا تحليل نبرة صوت العميل لتقدير حالته النفسية، ومن ثم تخصيص الردود وفقًا لسجله وتاريخه مع الشركة. 

ويُعد دمج LLMs مع أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) خطوة استراتيجية لتحقيق تجربة أكثر تخصيصًا واحترافية.

التسويق

في التسويق، تُحدث LLMs فارقًا كبيرًا في سرعة وجودة إنتاج المحتوى. يمكن استخدامها لتوليد نصوص إبداعية لحملات البريد الإلكتروني ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، وتحليل أداء الحملات السابقة لتقديم اقتراحات دقيقة للتحسين. بل ويمكن إعادة توظيف المحتوى تلقائيًا ليُناسب منصات وقنوات متعددة.

الموارد البشرية

تدخل LLMs أيضًا في قلب عمليات الموارد البشرية، حيث يمكنها صياغة أوصاف وظيفية تلقائيًا استنادًا إلى متطلبات الفرق المختلفة. كما تساعد في فرز السير الذاتية واستخلاص المرشحين الأنسب من خلال تحليل الكلمات المفتاحية. 

ويمكن حتى إجراء مقابلات أولية عبر روبوتات دردشة ذكية لتقييم المهارات اللغوية والثقافية. ومن التطبيقات المفيدة أيضًا تحليل نتائج استطلاعات رضا الموظفين وتوليد تقارير تحتوي على مقترحات عملية لتحسين بيئة العمل.

إدارة المعرفة واتخاذ القرار

وأخيرًا، تلعب LLMs دورًا مهمًا في مجال إدارة المعرفة واتخاذ القرار داخل الشركات. يمكنها تلخيص اجتماعات طويلة أو تقارير تفصيلية وتحويلها إلى نقاط مركزة تساعد المدراء في التركيز على الجوانب الأهم. كما يمكنها اقتراح قرارات بناءً على تحليل نصوص وبيانات تاريخية، وتنظيم كمّ كبير من المعرفة الداخلية في الشركة بطريقة تسهّل الوصول إليها والبحث فيها.

لماذا تُعد LLMs أداة حيوية للشركات السعودية اليوم؟

في ظل التحوّلات الرقمية المتسارعة التي تقودها المملكة ضمن رؤية 2030، تبرز نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) كأداة محورية لتمكين الابتكار وتعزيز كفاءة الأعمال. فمع تزايد حجم البيانات، وتنوّع اللهجات المحلية، وتعقيد متطلبات العملاء، تقدم LLMs حلولًا ذكية تتجاوز قدرات الأدوات التقليدية.

• فهم عميق للسياق المحلي: 

تتميّز LLMs بإمكانية تدريبها على بيانات سعودية ومحلية، ما يجعلها قادرة على فهم النصوص العربية بمستويات لغوية دقيقة.

• تحسين تجربة العملاء: 

من خلال روبوتات دردشة تفهم اللهجة السعودية وتُقدّم ردودًا فورية وشخصية، تُسهم LLMs في خلق تجربة تفاعلية أكثر سلاسة ورضًا للعملاء.

• رفع كفاءة العمليات: 

يمكن لـ LLMs أتمتة العديد من المهام الروتينية مثل تصنيف الشكاوى، صياغة التقارير، تلخيص الاجتماعات، ما يقلل الاعتماد على العمليات اليدوية ويوفّر وقت الموظفين.

• دعم اتخاذ القرار: 

بفضل قدرتها على تحليل كميات ضخمة من البيانات وتوليد ملخصات مفيدة، تساعد LLMs المدراء في اتخاذ قرارات دقيقة وسريعة.

• تعزيز المحتوى العربي: 

سواء في التسويق أو التعليم أو الإعلام، يمكن لـ LLMs توليد محتوى عربي عالي الجودة، مما يدعم الهوية الثقافية ويزيد من فاعلية التواصل.

📊 إحصائية هامة: تشير التوقعات إلى أن سوق الذكاء الاصطناعي في السعودية قد يصل إلى 135 مليار ريال سعودي بحلول عام 2030، ونماذج LLMs تُعد من أبرز محركات هذا النمو.

باختصار، LLMs ليست فقط أداة تقنية، بل شريك استراتيجي لأي مؤسسة سعودية تتطلع إلى مستقبل أكثر كفاءة وذكاء وتكيّف مع متطلبات السوق المحلية والعالمية.

تطبيقات عملية في قطاعات مختلفة داخل السعودية

الرعاية الصحية

• توليد تقارير طبية من ملاحظات الأطباء.
• تحليل بيانات المرضى لتحديد الحالات العاجلة.
• الترجمة الفورية للمصطلحات الطبية بين اللغات.

مثال: LLM يقرأ نتائج الفحوصات ويوجّه الحالات الحرجة للأقسام المختصة تلقائيًا.

العقارات

• إنشاء أوصاف للعقارات بشكل تلقائي من البيانات.
• التفاعل مع العملاء والرد على استفساراتهم بسرعة.
• تحليل اتجاهات السوق العقاري.

📌نصيحة: إعداد تقارير أسبوعية عن السوق العقاري باستخدام تقييمات العملاء والتقارير.

التأمين

• أتمتة تقييم مطالبات التأمين وتقليل الاحتيال.
• تحليل استفسارات العملاء وتوجيههم للخدمة المناسبة.

📊 إحصائية هامة:

يشير تقرير على Persistent.AI إلى أن استخدام نماذج اللغة الكبيرة LLMs في قطاع التأمين يمكن أن يفتح آفاقًا جديدة للإيرادات تصل إلى 1.1 تريليون دولار.

🔹 ونحو 400 مليار دولار من هذه القيمة قد تأتي من تحسينات في التسعير، الاكتتاب، واستراتيجيات الترويج باستخدام  نماذج اللغة الكبيرة LLMs.
🔹 في حين يمكن أن تساهم خدمات العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي والعروض الشخصية في تحقيق ما يقارب 300 مليار دولار إضافية.

في ضوء هذه الأرقام، لم تعد  نماذج اللغة الكبيرة LLMs خيارًا تكميليًا، بل فرصة استراتيجية لا ينبغي على شركات التأمين تفويتها!

قطاع الأغذية والمشروبات (F&B)

• تحليل تقييمات العملاء من تطبيقات التوصيل.
• التنبؤ بالطلب الموسمي.
• ابتكار وصفات جديدة بناءً على التفضيلات.

فكرة: توليد تقارير تلقائية أسبوعية عن رضا العملاء من خلال تحليل مراجعاتهم.

القطاع الحكومي

• تحليل الوثائق الحكومية والمراسلات الداخلية.
• الرد على استفسارات المواطنين من خلال روبوتات محادثة ذكية.
• الترجمة بين اللغات في الوزارات متعددة اللغات.

شركات الاتصالات

• دعم مراكز الاتصال آليًا.
• تحليل شكاوى العملاء وتصنيفها.
• توليد تقارير دورية عن الأداء.

قطاع البنوك

• تلخيص تقارير العملاء والبيانات المالية.
• اكتشاف الأنماط غير الطبيعية في المعاملات (كجزء من الحماية ضد الاحتيال).
• الرد الآلي على الأسئلة الشائعة عبر تطبيقات الهواتف.

الأوتيلات والضيافة

• التفاعل الفوري مع الزوار من خلال تطبيقات المحادثة.
• توليد توصيات شخصية بناءً على تفضيلات العميل.
• تحليل مراجعات الضيوف لتقديم تحسينات فورية في الخدمة.

استخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في الشركات السعودية (النصائح والأسرار)

لتنفيذ تقنيات النماذج اللغوية الكبيرة بنجاح في الشركات السعودية، هناك مجموعة من النصائح التنفيذية التي يمكن أن تساعد في الحصول على أفضل النتائج:

1. ابدأ صغيرًا: 

من الأفضل البدء بنموذج صغير ومحدّد لا يتطلب استثمارًا ضخمًا في البداية. على سبيل المثال، يمكن البدء باستخدام LLM لتحليل الشكاوى أو إعداد التقارير التي يسهل أتمتتها.

2. استخدم بياناتك أولًا: 

عند تدريب النموذج على بيانات شركتك الخاصة، ستتحقق نتائج أكثر دقة وتخصيصًا، مما يعزز فعالية التطبيق ويعكس احتياجات المؤسسة بشكل أفضل.

3. ادمج LLM مع أنظمة العمل الحالية: 

لتوفير نتائج مترابطة وفعالة، يُنصح بدمج LLM مع أنظمة شركتك الحالية مثل ERP وCRM وHRMS. هذا سيسهم في تحسين الكفاءة التشغيلية وتوحيد العمليات.

4. كوّن فريق داخلي مختص: 

من الأفضل تدريب فريق داخلي على أدوات الذكاء الاصطناعي لضمان استدامة استخدام LLMs وتقليل الاعتماد على الشركات الخارجية. هذا يعزز من قدرة الشركة على التكيف مع التطورات التكنولوجية.

5. تابع التشريعات السعودية: 

يجب أن تكون الشركات على اطلاع دائم بالتشريعات الصادرة عن الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (SDAIA) لضمان الامتثال للقوانين المنظمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي.

الخلاصة:

في ضوء سعي المملكة العربية السعودية نحو ريادة الذكاء الاصطناعي، أصبحت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) فرصة استراتيجية لا يمكن تجاهلها. هذه التقنيات ليست مجرد أدوات تقنية، بل هي تغييرات جوهرية في طريقة عمل المؤسسات. 

يُتوقع أن يحقق سوق الذكاء الاصطناعي في السعودية نموًا كبيرًا ليصل إلى 135 مليار ريال سعودي بحلول عام 2030، ومن المتوقع أن تساهم LLMs بشكل كبير في هذا النمو.

السؤال الذي يجب على الشركات طرحه ليس "هل نستثمر في LLM؟"، بل "كيف نبدأ؟"

💡وللمساعدة في تفعيل LLMs بالطريقة التي تفيد مؤسستك، تواصل معنا الآن.