يشهد مشهد الأعمال الحديث تحولًا جذريًا بفضل التقدم السريع في مجال الذكاء الاصطناعي. من أتمتة المهام الروتينية إلى اكتشاف الرؤى المعقدة، لا يمكن إنكار الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي. تتوقع شركة الأبحاث Gartner أن بحلول عام 2027، سيتم أتمتة جزء كبير من قرارات الأعمال بالكامل أو تعزيزها بشكل كبير بواسطة وكلاء الذكاء الاصطناعي. هذا لا يشير إلى مجرد اتجاه، بل إلى تحول في كيفية عمل المؤسسات واستراتيجياتها.
ومع ذلك، فإن مجرد “الرهان على الذكاء الاصطناعي” دون استراتيجية واضحة يمكن أن يؤدي إلى مطبات. يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي بنجاح في عمليات عملك أكثر من مجرد الاستثمار في أحدث الأدوات؛ بل يتطلب فحصًا دقيقًا لقدراتك الأساسية وفهمًا واضحًا للفرص والتحديات على حد سواء. بناءً على الأفكار التي شاركها كبار المسؤولين التنفيذيين في مجال الأعمال، إليك أربعة أسئلة حاسمة يجب على كل مؤسسة الإجابة عليها قبل الشروع في رحلتها مع الذكاء الاصطناعي.
ما هي استراتيجية السحابة الخاصة بك؟
إن رحلة التحول إلى مؤسسة تعتمد على الذكاء الاصطناعي ترتبط ارتباطًا لا ينفصل عن استراتيجية سحابة قوية. تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وخاصة تلك التي تشمل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ومعالجة البيانات المعقدة، كثيفة البيانات بطبيعتها وتتطلب بنية تحتية حوسبة قابلة للتطوير ومرنة. توفر السحابة هذه الأساسيات الأساسية، وتقدم القوة الحسابية اللازمة، وقدرات التخزين، والمرونة لدعم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الديناميكية.
خذ بعين الاعتبار تجربة أسترازينيكا، العملاق الصيدلاني الذي كان في طليعة تطبيق الذكاء الاصطناعي. يستخدمون مساعدي بحث مدعومين بالذكاء الاصطناعي لتعزيز إنتاجية باحثيهم العلميين بشكل كبير، مع التركيز على تحسين قابلية تكرار الطرق العلمية وتسريع تطوير الأدوية الجديدة. بالشراكة مع مؤسسات أكاديمية مرموقة مثل جامعة ستانفورد، تجري أسترازينيكا أيضًا تجارب الذكاء الاصطناعي الوكيلة، متخيلة فرقًا من وكلاء الذكاء الاصطناعي يدعمون العلماء التقليديين في مساعيهم البحثية المعقدة.
بالإضافة إلى البحث، تستفيد أسترازينيكا من الذكاء الاصطناعي في التطبيقات التجارية. العمل في 126 سوقًا متنوعًا، وخدمة مواقع مختلفة بمحتوى مخصص يمثل تحديًا هائلاً. كان الذكاء الاصطناعي أداة رئيسية في أتمتة إنشاء المواد التسويقية ومعلومات تطوير الأدوية، مما يبسط العمليات التي كانت في السابق كثيفة العمالة وعرضة للتأخير. أظهرت هذه المبادرات الطموحة للذكاء الاصطناعي بشكل لا لبس فيه الفوائد الملموسة للتكنولوجيا، لكنها سلطت الضوء أيضًا على درس حاسم: الضرورة المطلقة لأسس بيانات قوية.
وفقًا للمسؤولين التنفيذيين المشاركين في هذه المشاريع، لا يمكن للمؤسسات حل المشكلات بالذكاء الاصطناعي حقًا إلا إذا قامت ببناء بنية تحتية سحابية قوية وأساسية. الشعار واضح: لا يمكنك أن تكون “مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي في المقام الأول” دون أن تكون “مدفوعًا بالسحابة في المقام الأول”. توفر بيئة سحابية ذات بنية جيدة المرونة والأمان والموارد الحسابية اللازمة لجمع ومعالجة وتحليل الكميات الهائلة من البيانات التي تغذي تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة، مما يجعلها حجر الزاوية لأي تبني ذي مغزى للذكاء الاصطناعي.
هل عالجت مخاوف حوكمة البيانات؟
في حين أن جاذبية قدرات الذكاء الاصطناعي قوية، يجب الاعتدال في الحماس من خلال التركيز الصارم على حوكمة البيانات. بالنسبة للشركات، وخاصة تلك التي تعمل في الصناعات المنظمة، فإن حوكمة البيانات ليست مجرد اعتبار تقني بل هي ركيزة أساسية للثقة والامتثال. سلط كبير مسؤولي البيانات في قطاع الخدمات المصرفية بالجملة في Truist الضوء على درسين محوريين من طرح الذكاء الاصطناعي لديهم: الأهمية القصوى لأساس البيانات الأساسي والحاجة إلى إدارة التوقعات فيما يتعلق بنشر الذكاء الاصطناعي في بيئة المؤسسات.
في البيئة المصرفية، تكون المخاطر عالية بشكل لا يصدق. يجب على المنظمات إثبات مصدر بياناتها ودقتها وحوكمتها وسلالتها وبياناتها الوصفية وفحوصات الجودة بشكل لا لبس فيه للمنظمين الخارجيين. هذا المطلب الصارم يعني أن نموذج اللغة الكبير لا يمكن ببساطة “إطلاقه في البرية” أو توجيهه نحو أي مصادر بيانات داخلية. يجب أن يتفاعل فقط مع نقاط التزويد الخاضعة للحوكمة والمصرح بها. هذا التركيز الصارم على مصادر البيانات المنظمة غالبًا ما يكشف عن تحدٍ شائع للعديد من كبار مسؤولي البيانات (CDOs): نقص مصادر بيانات موثوقة ومنظمة بشكل كافٍ لتغذية مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. يجب أن يسبق العمل الأساسي لتنظيم البيانات وضمان نظافتها وإمكانية الوصول إليها أي تطبيق متقدم للذكاء الاصطناعي.
علاوة على ذلك، هناك تصور خاطئ منتشر بين الموظفين، غالبًا ما ينبع من تجاربهم الشخصية مع أدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة للمستهلكين، بأن نشر نماذج اللغات الكبيرة في بيئة المؤسسات هو عملية بسيطة “نقطة وانقر”. هذا بعيد كل البعد عن الحقيقة. يتطلب تطبيق الذكاء الاصطناعي في سياق الأعمال تعريف ضوابط صارمة حول ما يمكن للنماذج الوصول إليه وتحليله. يتطلب اهتمامًا دقيقًا بتحديد البيانات الوصفية لتوجيه تفسيرات النماذج، وهي عملية غالبًا ما تكون مستهلكة للوقت ومعقدة.
يعالج فريق Truist بنشاط هذه المفاهيم الخاطئة للموظفين من خلال تمارين إعداد التوقعات الدقيقة. مع تمكين حالات الاستخدام الواقعية، يبدأ الموظفون في فهم أن الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات ليس بسيطًا مثل المساعد الشخصي للذكاء الاصطناعي. في حين أن تطبيق التكنولوجيا قد تسارع بلا شك، إلا أنه لا يزال مسعى صعبًا يتطلب وقتًا كبيرًا وفكرًا استراتيجيًا، لا سيما فيما يتعلق بإنشاء حوكمة وهيكل قويين حول الذكاء الاصطناعي قبل أن يتم نشره بفعالية عبر المؤسسة.
ما هي جودة مخرجاتك؟
يعتمد نجاح تبني الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسة بشكل حاسم على جودة وموثوقية مخرجاته. شددت أناحيتا تافيزي، كبيرة مسؤولي البيانات والتحليلات في Snowflake، على هذه النقطة، موضحة كيف أن فريقها لا يقوم فقط بتطوير منتجات مدعومة بالذكاء الاصطناعي للعملاء، بل يعمل أيضًا كأول عميل داخلي، ويقوم بتجربة هذه التقنيات بدقة قبل النشر على نطاق واسع.
قدم تطوير Snowflake لمساعدين مدعومين بالذكاء الاصطناعي لقسم المبيعات الداخلي لديهم رؤى قيمة حول التوتر المتأصل بين سرعة الابتكار والحتمية التنظيمية. كان السؤال المركزي الذي برز باستمرار هو: “هل جودة 95٪ كافية؟” يمكن أن يكون لهذا الاختلاف الصغير ظاهريًا آثار عميقة، خاصة في الوظائف التجارية الحرجة حيث يمكن أن تؤدي الأخطاء إلى أضرار مالية أو سمعة كبيرة. عندما يتم دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل اليومي، يجب أن يكون الموظفون لديهم ثقة مطلقة في دقة وموثوقية المعلومات أو التوصيات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
يجب على قادة الأعمال النظر بعناية في تحديات الجودة هذه. إذا لم يثق الموظفون في مخرجات الذكاء الاصطناعي، فسوف يتوقف التبني، وستظل الفوائد الموعودة بعيدة المنال. ضمان النتائج عالية الجودة يتطلب أكثر من مجرد خوارزميات متقدمة؛ بل يتطلب نهجًا شاملاً لسلامة البيانات والنظام. ويشمل ذلك تنفيذ هياكل حوكمة صحيحة، وإنشاء ضوابط وصول صارمة، والحفاظ على سلالة بيانات واضحة، واستخدام بيانات وصفية ونماذج دلالية قوية. هذه العناصر ليست مجرد إضافات؛ بل هي مكونات حاسمة توازن باستمرار بين الدافع للابتكار والحاجة الأساسية لحلول ذكاء اصطناعي موثوقة وخاضعة للمساءلة.
بدون تركيز قوي على الجودة والبنية التحتية للبيانات الأساسية التي تدعمها، فإن مشاريع الذكاء الاصطناعي تخاطر بإنتاج رؤى غير موثوقة، وتقويض ثقة المستخدم، وفي النهاية الفشل في تحقيق وعدها التحويلي. يجب تعريف سؤال “ما يكفي من الجودة” بدقة وتقييمه باستمرار لضمان أن الذكاء الاصطناعي يعزز بالفعل عمليات الأعمال، بدلاً من أن يضر بها.
هل نظرت في الفوائد غير المتوقعة؟
بينما يركز التنفيذ الأساسي للذكاء الاصطناعي غالبًا على أتمتة العمليات اليدوية وتقليل الجهود التشغيلية، تكتشف المؤسسات الذكية أن التكنولوجيا غالبًا ما تحقق فوائد كبيرة، وغالبًا ما تكون غير متوقعة. شارك توماس بودينسكي، كبير مسؤولي البيانات والتحليلات في TS Imagine المتخصصة في التكنولوجيا المالية، أمثلة مقنعة على كيف لم يقلل الذكاء الاصطناعي من أعباء عمل الموظفين منذ أكتوبر 2023 فحسب، بل فتح أيضًا مستويات جديدة تمامًا من الكفاءة والقدرة.
أشار بودينسكي إلى أن القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي تمتد إلى ما هو أبعد من مجرد تقليل الجهد. ولاحظ أن الذكاء الاصطناعي يمكّن الشركات من “فعل الأشياء بشكل أسرع وأفضل، والحصول على تحسينات تغطية لا تصدق أيضًا”. مثال رئيسي على ذلك هو عملية TS Imagine للتعامل مع تحديثات البيانات من الموردين المتخصصين. تتلقى الشركة حوالي 100,000 بريد إلكتروني سنويًا تفصل التغييرات القادمة في المنتجات. تقليديًا، كان يجب قراءة كل بريد إلكتروني بعناية وفهم آثاره – وهي عملية كثيفة العمالة تستهلك ما يعادل وظيفتين ونصف بدوام كامل سنويًا. لم تكن هذه المهمة مستهلكة للوقت فحسب، بل كانت مرهقة للغاية أيضًا، نظرًا للعواقب الكارثية لعدم تفويت المعلومات الهامة. إذا تم تجاهل التحديث، فقد تتعطل أنظمة التداول، مما يمنع الآلاف من المتداولين من تنفيذ الصفقات ومديري المخاطر من تقييم التعرض.
من خلال الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي من Snowflake، حولت TS Imagine هذه العملية. يقوم الذكاء الاصطناعي الآن بإنجاز هذا العمل المستهلك للوقت بدقة، مما يضمن عدم تفويت أي تحديث حاسم أبدًا. حررت هذه الأتمتة ما يعادل وظيفتين ونصف بدوام كامل، مما سمح لهم بالانتقال من إدارة البيانات اليدوية وإدخالها إلى العمل المعرفي عالي القيمة، والمساهمة بشكل استراتيجي أكثر في الأعمال. يوضح هذا قدرة الذكاء الاصطناعي على رفع الإمكانات البشرية ليس فقط من خلال الأتمتة، ولكن عن طريق تخفيف المهام المتكررة وعالية المخاطر.
برزت فائدة غير متوقعة أخرى مهمة في إدارة طلبات العملاء خلال فترات عدم وجود موظفين، وخاصة أيام السبت. تقليديًا، لم يكن هناك موظفون بشريون متاحون لمعالجة هذه الاستفسارات. الآن، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الاستجابة لاستفسارات العملاء وتعيين التذاكر بذكاء للموظفين المناسبين، مما يضمن خدمة عملاء مستمرة واستجابة تشغيلية كانت مستحيلة في السابق. يسلط هذا الضوء على قدرة الذكاء الاصطناعي على سد الفجوات التشغيلية الهامة وتعزيز تقديم الخدمة بشكل عام، مما يخلق قيمة تتجاوز التوقعات الأولية.
احتضان الذكاء الاصطناعي بالاستراتيجية والبصيرة
إن الرحلة نحو مستقبل يعتمد على الذكاء الاصطناعي ليست مجرد ترقية تكنولوجية بل هي تحول استراتيجي. بينما تستكشف الشركات بشكل متزايد الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي، تؤكد الأفكار من كبار المسؤولين التنفيذيين أن النجاح لا يكمن فقط في تبني التكنولوجيا، بل في وضع أسس قوية وطرح الأسئلة الصحيحة.
للاستفادة حقًا من قوة الذكاء الاصطناعي، يجب على المؤسسات:
من خلال معالجة هذه الأسئلة الأربعة الحاسمة بعناية، يمكن للشركات تجاوز مجرد التجريب لدمج الذكاء الاصطناعي حقًا في عملياتها الأساسية، مما يدفع الابتكار ويعزز الإنتاجية ويؤمن ميزة تنافسية في عالم يزداد ذكاءً. المستقبل لمن يتبنى الذكاء الاصطناعي ليس كأداة فحسب، بل كشريك استراتيجي في تطورهم المستمر.
“