أصبح الذكاء الاصطناعي أولوية تكنولوجية لدى جميع المؤسسات تقريبًا. فمن الشركات الصغيرة إلى الشركات متعددة الجنسيات، تتطلع جميع القطاعات إلى دمج المساعدين الأذكياء، والأتمتة المتقدمة، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، والنماذج التوليدية القادرة على تحسين الإنتاجية وخفض التكاليف. ومع ذلك، وراء هذا الحماس تكمن حقيقة لا تُحللها سوى قلة من المؤسسات بعمق كافٍ.
لا تزال معظم الشركات غير مستعدة للعمل مع الذكاء الاصطناعي.
ليس السبب نقص الميزانية أو الأدوات، بل لأن بنيتهم التحتية التكنولوجية وعملياتهم وبياناتهم لم تُصمم لتغذية الأنظمة الذكية. في كثير من الحالات، ينتهي المطاف بتطبيق الذكاء الاصطناعي فوق عمليات يدوية، ومعلومات مكررة، وأنظمة منفصلة، وهياكل كانت تعاني من مشاكل حتى قبل ظهور النماذج التوليدية.
يفسر هذا السيناريو سبب توليد العديد من مبادرات الذكاء الاصطناعي لتوقعات عالية للغاية خلال الأشهر القليلة الأولى ونتائج أكثر تواضعًا عندما تبدأ في العمل على نطاق واسع.
لم يعد السؤال الحقيقي هو أي أداة من أدوات الذكاء الاصطناعي يجب استخدامها.
السؤال الصحيح هو سؤال استراتيجي أكثر بكثير:
هل شركتكم مستعدة حقاً للعمل مع الذكاء الاصطناعي؟
تعتقد العديد من المنظمات أنها جزء من ثورة الذكاء الاصطناعي لأن بعض الموظفين يستخدمون مساعدين توليديين لكتابة المستندات أو تلخيص الاجتماعات أو إنشاء المحتوى.
على الرغم من أن هذه الأدوات توفر قيمة، إلا أنها لا تمثل سوى الطبقة الأكثر وضوحاً من تغيير أعمق بكثير.
الشركة الجاهزة للذكاء الاصطناعي هي الشركة التي قامت ببناء بنية تحتية قادرة على دمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها التجارية بطريقة آمنة وقابلة للتطوير ومستدامة.
وهذا يتطلب وجود بيانات موثوقة، وأنظمة متكاملة، وبنية تكنولوجية حديثة، وسياسات حوكمة، وعمليات موثقة، واستراتيجية واضحة بشأن الدور الذي سيلعبه الذكاء الاصطناعي داخل المنظمة.
إن الفرق بين استخدام الذكاء الاصطناعي وكون الشركة مستعدة له يُشبه الفرق بين امتلاك جهاز كمبيوتر وبناء مركز بيانات. فكلا الحالتين تستخدمان التكنولوجيا، لكنهما تعملان على مستويات نضج مختلفة تماماً.
المنظمات التي تفهم هذا الفرق هي التي تحقق نتائج أفضل على المدى الطويل.
من أكثر الأخطاء شيوعاً الاعتقاد بأن نجاح مشروع الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل أساسي على النموذج المختار.
يثبت الواقع عكس ذلك تماماً.
تتمتع النماذج الحالية بقدرات استثنائية. لكن العائق الحقيقي يكمن عادةً داخل الشركة نفسها.
معلومات مكررة.
قواعد بيانات غير متناسقة.
أنظمة إدارة علاقات العملاء القديمة.
تم فصل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP).
العمليات اليدوية.
وثائق متفرقة.
عندما يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي على هذا النوع من المعلومات، فإنه يبدأ حتماً في إنتاج إجابات غير موثوقة.
يوجد مبدأ مقبول على نطاق واسع في مجال تحليل البيانات يُعرف باسم «"المدخلات الرديئة تؤدي إلى مخرجات رديئة"». إذا كانت المعلومات التي يتلقاها النظام غير صحيحة، فستكون النتيجة غير صحيحة أيضاً.
ولهذا السبب يبدأ الاستعداد للذكاء الاصطناعي بتنظيم البيانات قبل تطبيق أي خوارزمية.
تجد العديد من الشركات أن مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بها تتقدم ببطء لسبب يبدو أنه لا علاقة له بالذكاء الاصطناعي.
الدين التقني.
إن التطبيقات القديمة، وعمليات التكامل المؤقتة، والعمليات غير الموثقة، والهياكل التي يصعب صيانتها، والأنظمة التي تم تطويرها منذ سنوات، تحد في نهاية المطاف من القدرة على دمج التقنيات الجديدة.
يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى الاتصال بمصادر معلومات متعددة.
إنها تحتاج إلى واجهات برمجة تطبيقات (APIs).
إنها بحاجة إلى هندسة معمارية حديثة.
إنها تحتاج إلى قابلية التشغيل البيني.
عندما تعمل مؤسسة ما على منصات جامدة أو مخصصة للغاية، يصبح أي تكامل بطيئًا ومكلفًا ومعقدًا.
وبالتالي، فإن التحول القائم على الذكاء الاصطناعي لم يعد مشكلة تتعلق بالنماذج، بل أصبح مشكلة تتعلق بالبنية التكنولوجية.
تميل الشركات التي تستثمر أولاً في تحديث بنيتها التحتية إلى تسريع تبني الذكاء الاصطناعي بشكل كبير لاحقاً.
جانب آخر تقلل العديد من المنظمات من شأنه هو جودة عملياتها الداخلية.
الذكاء الاصطناعي لا يخترع العمليات.
إنها تقوم بأتمتتها.
إذا كان سير العمل التشغيلي يحتوي بالفعل على أخطاء أو استثناءات مستمرة أو نقص في التوحيد القياسي، فإن الذكاء الاصطناعي سيعمل ببساطة على حل هذه المشكلات نفسها بشكل أسرع.
ولهذا السبب تخصص الشركات الرائدة في تبني الذكاء الاصطناعي وقتاً لمراجعة كيفية عملها قبل الأتمتة.
يقومون بتوثيق الإجراءات.
فهي تقضي على الأنشطة المتكررة.
إنهم يحددون من المسؤول.
إنهم يحددون المؤشرات.
عندها فقط يتم دمج عوامل ذكية قادرة على أداء بعض تلك الأنشطة.
لا تتحقق الكفاءة من خلال التكنولوجيا وحدها.
إنها تأتي من عمليات مصممة بشكل صحيح.
مع بدء الذكاء الاصطناعي بالمشاركة في القرارات التجارية والمالية والتشغيلية، يظهر تحدٍ جديد تمامًا: الحوكمة.
من الذي يتحقق من صحة استجابات النموذج؟
كيف يتم التحكم في استخدام البيانات؟
من يقوم بمراجعة القرارات الآلية؟
ماذا يحدث عندما يرتكب الذكاء الاصطناعي خطأً؟
إن الإجابة على هذه الأسئلة لا تقل أهمية عن اختيار التكنولوجيا المناسبة.
تقوم المنظمات الأكثر نضجاً بتطوير لجان الذكاء الاصطناعي، والسياسات الداخلية، وآليات المراقبة، وإجراءات الإشراف التي تسمح لها بتسخير إمكانات التكنولوجيا دون فقدان السيطرة.
لن يكون مفهوم الحوكمة مقتصراً على مجال تكنولوجيا المعلومات بعد الآن.
سيصبح ذلك كفاءة استراتيجية للشركة بأكملها.
لسنوات، استثمرت المنظمات جهوداً كبيرة في اختيار أفضل الأدوات.
اليوم، تركز الشركات الأكثر تقدماً على شيء مختلف.
بنيان.
لا يهم عدد المنصات التي تمتلكها المؤسسة إذا كانت جميعها تعمل بمعزل عن بعضها البعض.
الأمر المهم حقًا هو القدرة على ربط المعلومات، وأتمتة العمليات، والسماح للذكاء الاصطناعي بالوصول إلى السياق الكامل للأعمال.
إدارة علاقات العملاء (CRM).
نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP).
إدارة المستندات.
المنصات المالية.
الأتمتة.
وكلاء أذكياء.
يجب أن يكون كل شيء جزءًا من نظام بيئي متكامل.
لم يعد مفهوم الهندسة المعمارية مجرد مفهوم تقني، بل أصبح أحد الأصول الاستراتيجية الرئيسية للشركة.
لا تزال العديد من المنظمات تنظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه تطبيق لمرة واحدة.
يشترون أداة، أو يطورون برنامج دردشة آلي، أو يدمجون وكيل محادثة، ويعتبرون المشروع منتهياً.
الواقع مختلف تماماً.
إن جاهزية الذكاء الاصطناعي هي عملية تطور مستمرة.
تتغير النماذج.
البيانات في ازدياد.
تتطور العمليات.
تظهر اللوائح.
تتغير احتياجات الأعمال.
ولهذا السبب تقوم الشركات المستعدة حقاً بتطوير قدرات داخلية للتكيف باستمرار مع هذا السيناريو الجديد.
إنهم لا يسعون إلى تطبيق حل واحد.
إنهم يسعون إلى بناء منظمة قادرة على التطور جنباً إلى جنب مع التكنولوجيا.
على مجموعة السحابة نحن نساعد المؤسسات على الاستعداد للذكاء الاصطناعي قبل تطبيقه.
يجمع نهجنا بين هندسة المؤسسات، وتكامل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وإدارة علاقات العملاء (CRM)، والأتمتة الذكية، وحوكمة الذكاء الاصطناعي، وتطوير البرمجيات، وتحديث التكنولوجيا لبناء أنظمة بيئية قادرة على تسخير الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي بطريقة آمنة ومستدامة.
لا نعتقد أن النجاح يعتمد فقط على نموذج الذكاء الاصطناعي.
نعتقد أن الأمر يعتمد على مدى استعداد المنظمة.
لأن حتى أقوى تقنيات الذكاء الاصطناعي ستظل محدودة إذا عملت على شركة غير مستعدة لها بعد.
إنها منظمة لديها بيانات منظمة، وعمليات محددة، وأنظمة متكاملة، وحوكمة، وبنية تكنولوجية جاهزة لدمج الذكاء الاصطناعي بطريقة آمنة وقابلة للتطوير.
لأنهم يحاولون دمج النماذج المتقدمة دون حل المشكلات المتعلقة بالبيانات والعمليات والبنية التكنولوجية أولاً.
ليس دائماً. في كثير من الحالات، يكفي دمجها بشكل صحيح وتحسين جودة البيانات التي تحتويها.
فهو يسمح بمراقبة استخدام الذكاء الاصطناعي، وحماية المعلومات، والامتثال للوائح، وضمان موثوقية القرارات الآلية.
ينبغي أن يشمل التقييم تحليل جودة البيانات، والبنية التكنولوجية، ومستوى التكامل بين الأنظمة، ونضج العمليات، واستراتيجية الحوكمة.
لقد بدأ السباق نحو الذكاء الاصطناعي بالفعل، لكن الميزة التنافسية لن تذهب إلى الشركات التي تطبق أكبر عدد من الأدوات.
سيكون ذلك لمن يبنون منظمات أفضل.
لن يتم تحديد السنوات القادمة فقط من خلال نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة، ولكن من خلال قدرة الشركات على دمج البيانات والعمليات والهيكلية والحوكمة ضمن استراتيجية متماسكة.
لأن السؤال لم يعد ما إذا كانت شركتك ستستخدم الذكاء الاصطناعي.
السؤال الحقيقي هو ما إذا كانت ستكون مستعدة للاستفادة منها عندما تصبح هذه التقنية جوهر العمليات التجارية.
Español Español 
English
Français
العربية
Português
Deutsch
Italiano
