إثبات المفهوم والمنتج الأولي للذكاء الاصطناعي (AI PoC &
MVP)

نركز رؤيتك في فرضية واحدة قابلة للاختبار. نحدد بالضبط ما يجب أن يحققه إثبات المفهوم (على سبيل المثال، دقة 85% في تصنيف التذاكر) ليُعتبر ناجحاً.

لا يكون الذكاء الاصطناعي جيداً إلا بقدر جودة بياناته. نطلب عينة من بياناتك الفعلية (مستندات، مخرجات قاعدة البيانات) ونقوم بتنظيفها للتأكد من ملاءمتها للنموذج الأولي.

نبني المنطق الأساسي للذكاء الاصطناعي باستخدام واجهات API الجاهزة (مثل OpenAI) أو نماذج مفتوحة المصدر مدربة مسبقاً (مثل Hugging Face) للتحرك بسرعة. ينصب التركيز على الوظيفة بدلاً من التحسين المثالي.

يجب أن يكون الـ PoC ملموساً. نبني واجهة خفيفة — غالباً باستخدام Streamlit أو Gradio أو Next.js — حتى يتمكن أصحاب المصلحة غير التقنيين من التفاعل مع الذكاء الاصطناعي مباشرة.

نختبر النموذج الأولي مقابل معايير النجاح المحددة في الخطوة الأولى. نقيس دقة الذكاء الاصطناعي، ووقت الاستجابة، وتكلفة الـ Tokens لكل تفاعل.

نقدم المنتج الأولي (MVP) العامل جنباً إلى جنب مع تقرير تنفيذي. نقدم توصية نهائية بالمضي قدماً أو التوقف (Go/No-Go)، وخارطة طريق مفصلة، وميزانية للتطبيق الجاهز للإنتاج.