توجد مشكلات تجارية يُضيف فيها إدخال نموذج ذكاء اصطناعي تكاليف متغيرة، وتأخيرًا، وعدم يقين، والتزامًا إداريًا، دون أن يُضيف أي شيء لم تُغطِّه قاعدة مكتوبة بالفعل. إن رفض هذا النموذج في هذه الحالات ليس تحفظًا، بل هو نفس الانضباط التقني الذي يُفضي إلى الموافقة في حالات أخرى.
إن الشركة التي لم تستبعد قط استخدام الذكاء الاصطناعي ربما لا تقوم بالتقييم: بل تقوم بالتبني.
عندما تكون القاعدة حتمية ومكتوبة. حساب العمولة، والتحقق من صحة الضريبة، وحدود الخصم. إذا أمكن التعبير عنه كشرط، يُعبَّر عنه كشرط. لا يُدخل النموذج هنا أي تباين إلا في الحالات التي كانت فيها النتائج مؤكدة.
عندما تكون تكلفة الخطأ مرتفعة والحجم منخفض. لا يمكن أتمتة عشرة قرارات شهرياً ذات تأثير كبير: فهي تتطلب تخطيطاً دقيقاً ويتخذها شخص. صحيح أن الوفورات المحتملة ضئيلة، لكن المخاطرة ليست كذلك.
عندما لا توجد بيانات خاصة توفر ميزة. إذا كان بالإمكان حل القضية بنفس الكفاءة باستخدام المعرفة العامة المتاحة للجميع، فلن يُحدث ذلك أي فرق. قد يكون مفيدًا كأداة فردية، لكن ليس كمشروع.
عندما لا تكون العملية محددة. يؤدي التشغيل الآلي قبل رسم الخرائط إلى تشغيل آلي للغموض، كما ناقشنا في لن يُصلح الذكاء الاصطناعي شركة مصممة بشكل سيئ.
عندما لا تتطابق تكلفة الوحدة. إذا كانت تكلفة حل قضية ما تتجاوز تكلفة العملية الحالية بعد إضافة عمليات إعادة المحاولة والإشراف وتصحيح الأخطاء، فإن الأرقام هي التي تحكم.
عندما تفوق التزامات الحوكمة الفوائد المرجوة. في حالة استخدام تندرج ضمن فئة المخاطر العالية بموجب لائحة الذكاء الاصطناعي الأوروبية، قد تكون تكلفة أجهزة التوثيق والمراقبة والتتبع غير متناسبة مع الوفورات المتواضعة. لذا يُنصح بحساب ذلك مسبقًا.
مشكلة | حل مدعوم بالذكاء الاصطناعي | بديل أرخص |
|---|---|---|
تصنيف المستندات حسب النوع | نموذج اللغة | قواعد البيانات الوصفية والهيكلية |
استخرج البيانات من فواتير الموردين الثابتين | نموذج متعدد الوسائط | قوالب حسب المزوّد |
اكتشاف العملاء المكررين | نموذج التشابه | التطبيع والقواعد الحتمية |
أجب عن الأسئلة الشائعة | مساعد محادثة | ابحث بدقة في قاعدة بيانات منظمة |
إعطاء الأولوية للحوادث | نموذج تنبؤي | قواعد العمل الصريحة |
لا يوجد أي من البدائل الموجودة على اليمين جذاب، وجميعها تتمتع بثلاث مزايا يمكن التحقق منها: التكلفة الثابتة، والسلوك القابل للتكرار، وإمكانية التتبع البسيطة.
القاعدة العامة التي نطبقها: إذا كان بالإمكان حل المشكلة بقاعدة، فسيتم حلها بقاعدة.. يُستخدم هذا النموذج في الحالات التي يوجد فيها غموض حقيقي - اللغة الحرة، والتغيرات العالية، والحالات غير المتوقعة.
يؤدي رفض حالة استخدام غير محددة بوضوح إلى حدوث احتكاك إذا تم ذلك كرفض مباشر. من الأفضل التعامل معها كإعادة توجيه.
ما الذي يحل المشكلة؟. «"هذا لا يحتاج إلى نموذج، بل يحتاج إلى أن تكون بيانات العملاء في مكان واحد." يتحول الحديث من سلبي إلى تشخيصي.
حدد الفرق كمياً. تكلفة البديل مقابل تكلفة مشروع الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التشغيل والإدارة. الرقم أكثر إقناعاً من الحجة.
اترك الباب مفتوحاً بحذر. انخفضت تكلفة الاستدلال بأكثر من 280 ضعفًا بين نهاية عام 2022 ونهاية عام 2024، وفقًا لمركز ستانفورد لتحليل الذكاء الاصطناعي. قد لا تكون الحالة مربحة اليوم، لكنها قد تصبح كذلك العام المقبل. لذا، من المفيد تسجيل الحسابات ومراجعتها، بدلًا من تجاهلها نهائيًا.
قدّم بديلاً سريعاً. عادةً ما تكون الطاقة الكامنة وراء الاقتراح إيجابية. وتوجيهها نحو شيء سيتم إنجازه في غضون أسابيع يحافظ على الزخم.
المنظمات التي تدير هذا الأمر بشكل جيد لديها شيء لا يملكه الآخرون: قائمة موثقة بالحالات التي تم تقييمها واستبعادها، مع ذكر السبب والتاريخ.
تخدم هذه القائمة ثلاثة أغراض: فهي تمنع إعادة فتح النقاش نفسه كل ثلاثة أشهر مع مختلف أصحاب المصلحة، وتتيح مراجعة القرارات عند تغير الظروف الاقتصادية أو التقنية، كما أنها تُظهر للجنة أو العميل أو المدقق أن الشركة تُقيّم الوضع بدلاً من مجرد اتباع الاتجاهات.
إن جرد حوكمة الذكاء الاصطناعي دون أي حالات مهملة هو، عملياً، جرد لكل ما اقترحه أي شخص.
هناك أثر ثانوي يُخفف من حدة الاحتكاك الأولي. فعندما ترفض المنظمة القضايا بناءً على تقدير سليم، تصل القضايا التي توافق عليها إلى اللجنة بمصداقية أكبر بكثير. ويتوقف الدعم الداخلي عن كونه مجرد حماس عابر، ليصبح قرارًا قابلاً للدفاع عنه.
وهناك جانب تجاري في الأمر. فالمورد الذي ينصح بعدم تنفيذ مشروع ما عندما لا تتوافق الأرقام مع الواقع، هو مورد ذو قيمة كبيرة. نحن نفضل خسارة هذا المشروع والفوز بالمشروع التالي، والذي يكون عادةً أكبر حجماً.
السؤال الذي ينبغي طرحه في أي تقييم ليس ما إذا كان بالإمكان القيام بذلك باستخدام الذكاء الاصطناعي. فكل شيء تقريبًا ممكن. السؤال هو: هل ينبغي "الوصول إلى استخدام الذكاء الاصطناعي" هو سؤال مختلف وأكثر فائدة بكثير.
في ست حالات: عندما تكون القاعدة حتمية ومكتوبة، وعندما تكون تكلفة الخطأ عالية والحجم منخفض، وعندما لا توجد بيانات خاصة توفر ميزة، وعندما لا تكون العملية محددة، وعندما لا تكون تكلفة الوحدة مربحة، وعندما يتجاوز عبء الحوكمة الفائدة المتوقعة.
توفر قواعد العمل الصريحة، وتطبيع البيانات، والقوالب الخاصة بالبائعين، والبحث المنظم جيدًا، والتحقق الحتمي ثلاث مزايا: التكلفة الثابتة بدلاً من التكلفة المتغيرة، والسلوك القابل للتكرار، وإمكانية التتبع البسيطة.
القاعدة العامة هي: إذا أمكن التعبير عن المشكلة كشرط، يتم حلها بشرط. يُستخدم هذا النموذج في الحالات التي تتسم بالغموض الحقيقي - كاللغة الحرة، أو التباين الكبير، أو المواقف غير المتوقعة.
لا ينبغي أن يكون الأمر كذلك. فقد انخفضت تكلفة الاستدلال بأكثر من 280 ضعفًا بين نهاية عام 2022 ونهاية عام 2024، وفقًا لمعهد ستانفورد لتحليل الذكاء الاصطناعي، لذا فإن حالةً غير مجدية اليوم قد تصبح مربحة في غضون عام. يُنصح بتوثيق الحساب وتاريخه ليسهل مراجعته.
لأنه يتجنب إعادة فتح نفس النقاش كل ثلاثة أشهر، ويسمح بمراجعة القرارات عند تغير الظروف الاقتصادية أو التقنية، ويوضح للجنة أو المدقق أن المنظمة تقوم بالتقييم بناءً على الحكم بدلاً من الاعتماد بشكل افتراضي.
تحديد ما من شأنه حل المشكلة، وتحديد الفرق في التكلفة بين البدائل، وتسجيل الحساب للمراجعة لاحقاً، وتقديم بديل يمكن تقديمه في غضون أسابيع للحفاظ على الزخم.
هل يستحق الأمر القيام بذلك باستخدام الذكاء الاصطناعي؟ نقوم بتحليل حالتك الخاصة ونخبرك ما إذا كان الأمر مجديًا، وما هو البديل الأقل تكلفة، ومتى يُنصح بمراجعته. وإذا كانت الإجابة بالنفي، فسنخبرك بذلك أيضًا. لنتحدث →
Español Español 
English
Français
العربية
Português
Deutsch
Italiano
