تحليل الاحتياجات: فهم أهداف العمل وحالات الاستخدام المستهدفة.

جمع البيانات وإعدادها: تنظيف البيانات وهيكلتها وتحويلها للنمذجة.

اختيار الخوارزميات: اختيار التقنيات المناسبة (التعلم الآلي، التعلم العميق، معالجة اللغة الطبيعية، الرؤية الحاسوبية).

بناء النموذج والتدريب عليه: التدريب باستخدام بياناتك (المفضلة)، ومجموعات البيانات العامة المُعززة، عند الاقتضاء.

الاختبار والتقييم: قياس الدقة والسرعة والكفاءة مقارنةً بمؤشرات الأداء الرئيسية المحددة.

النشر: الشحن إلى بيئات سحابية أو محلية آمنة مع واجهات برمجة التطبيقات (APIs) وتكامل مستمر/تطوير مستمر (CI/CD).

7. المراقبة والصيانة: تتبع الأداء المستمر، وإعادة التدريب، والتحسين.