تستمر الفجوة بين تجارب الذكاء الاصطناعي وتأثيره في الاتساع، حيث لا تزال العديد من المؤسسات تكافح لتحويل الزخم إلى قيمة. جزء من هذا يرجع إلى افتقار الشركات للأطر اللازمة لترجمة إمكانات الذكاء الاصطناعي إلى نتائج قابلة للتوسع عبر المؤسسة، والجزء الآخر ينبع من سوء مواءمة أعمق حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي وإدارته ودمجه في العمليات الحالية.
"ما زلنا في بداية الذكاء الاصطناعي، والناس لا يفهمون دائمًا ما يمكنه فعله أو ما هي قيوده،" يقول أدريان لو جوفيلو، الشريك الأخير في super{set} AI Advisors والمؤسس المشارك لشركة Lucenn. بعد أن قضى أكثر من عقد في توجيه شركات فورتشن 100 والشركات في مراحلها المبكرة خلال هذا التحدي بالتحديد، فقد رأى مدى أهمية الأسس القوية لتحقيق تأثير هادف للذكاء الاصطناعي. ينجح الذكاء الاصطناعي فقط عندما تحدد الشركات المشكلات القابلة للحل، وتبني أطرًا حول سير العمل الحقيقي، وتشرك المستخدمين مبكرًا، وتصمم الحلول وفقًا لاحتياجاتهم، وتدمج الحوكمة المسؤولة منذ البداية.
يبدأ الذكاء الاصطناعي القابل للتوسع بمشكلات واضحة وقابلة للحل
"الشركات لا تعرف كيفية تقسيم رغباتها إلى أجزاء قابلة للحل للذكاء الاصطناعي،" كما يقول. هذا الافتقار إلى التحديد هو العائق الأول أمام التبني القابل للتوسع. تخيل أن تسأل وكيل الذكاء الاصطناعي كيفية الوصول إلى القمر دون تقديم سياق مثل الموقع أو الموارد. ستؤدي المطالبة غير المكتملة حتمًا إلى إجابة غير دقيقة لأن النظام يفتقر إلى المعلومات اللازمة للتفكير بشكل فعال.
يؤدي الذكاء الاصطناعي أفضل أداء عندما توفر المؤسسات مدخلات مفصلة ومنظمة تربط النموذج بالواقع. هذا هو السبب في أن هندسة السياق قد تجاوزت هندسة المطالبات في الأهمية. "كل نموذج مختلف،" كما يقول، وكل منها يعتمد على التأطير الصحيح لتقديم مخرجات ذات معنى وموثوقة.
بمجرد أن تصبح المشكلة واضحة، ينتقل العمل إلى تصميم أطر تسمح للذكاء الاصطناعي بتقديم قيمة متكررة. هنا تتوقف العديد من الشركات. غالبًا ما يصمم المديرون التنفيذيون حلول الذكاء الاصطناعي من أعلى إلى أسفل دون إشراك الأشخاص الذين سيستخدمونها يومًا بعد يوم. النتيجة هي أدوات تبدو واعدة نظريًا ولكنها تفشل عمليًا. إنه سيناريو يراه كثيرًا. "ثمانون بالمائة من التجارب تبقى في مراحل تجريبية،" كما يقول، لأن الحلول تفشل في عكس سير العمل الحقيقي. عندما يحدث ذلك، ينفصل المستخدمون وينهار التبني بسرعة.
تحويل تحديات التبني إلى أطر قابلة للتنفيذ
علاجه هو إشراك المستخدمين في العملية منذ اليوم الأول. "إذا لم تشرك مندوب المبيعات في العملية منذ البداية، كيف يمكنك أن تتوقع من المستخدم استخدامه فعليًا؟" رؤاهم تشكل قرارات التصميم، ومشاركتهم تحولهم إلى أبطال يساعدون في توسيع نطاق المنتج عبر المؤسسة.
إنه مبدأ يقع في مركز نهجه الأوسع، وهو ما يترجمه إلى ثلاثة إجراءات عملية تساعد الشركات على الانتقال من التجريب إلى القيمة على مستوى المؤسسة.
1. فهم العملية بعمق. يجب على القادة تشريح كيفية إنجاز العمل حاليًا، وما هي المعلومات الأكثر أهمية، وأين يبطئ الاحتكاك التقدم. التحسين، وليس النسخ، يصبح الهدف. غالبًا ما تظهر حلول الذكاء الاصطناعي الأكثر تأثيرًا ليس من إعادة إنتاج سير العمل ولكن من إعادة تصوره.
2. إشراك المستخدمين مبكرًا وبشكل متكرر. وجهة نظرهم تخلق صلة، وملكيتهم تعزز التبني. عندما يشعر المستخدمون أن الحل يعكس احتياجاتهم الحقيقية، فإنهم يدافعون عنه بشكل طبيعي.
3. تخصيص الحلول بدلاً من الاعتماد فقط على الأدوات الجاهزة. تقدم العديد من المنصات قدرات أساسية قوية فقط لتغطية جزء من المشكلة. يضمن التخصيص أن تعالج أنظمة الذكاء الاصطناعي النطاق الكامل لاحتياجات المؤسسة. "التعمق قليلاً" غالبًا ما يكون هو ما يفتح القيمة الحقيقية.
الذكاء الاصطناعي المسؤول يحمي الثقة ويسرع التوسع
حتى مع الهيكل الصحيح، لا يمكن للذكاء الاصطناعي، ولا ينبغي له، أن يتوسع بدون ضمانات. تحول ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة التجارب إلى نتائج يمكن للمؤسسات الاعتماد عليها، مما يخلق الاستقرار اللازم للتبني الواسع النطاق.
تتنقل الشركات اليوم بين الضغوط التنظيمية والمخاطر القانونية والمخاوف المتزايدة بشأن خصوصية البيانات والهلوسة، مما يجعل حماية المعلومات الملكية نقطة انطلاق غير قابلة للتفاوض. يبدأ ذلك ببناء بنيات آمنة، ووضع علامات على البيانات الحساسة بشكل مناسب، ومنع التعرض غير المقصود. تؤكد الحالات البارزة الأخيرة، بما في ذلك تغريم الشركات العالمية بسبب عدم دقة الذكاء الاصطناعي، مدى هشاشة الثقة عندما تكون هذه الحواجز مفقودة.
"الهلوسات حقيقة،" كما يقول، وهذا هو السبب في أن المؤسسات تحتاج إلى طبقات تقييم تتحقق باستمرار من المخرجات. الضمانة الأخيرة هي المشاركة البشرية. يجب أن يُعلم الذكاء الاصطناعي القرارات، لا أن يحل محلها. يقيّم البشر ما إذا كانت النتائج تجتاز "اختبار الشم" الأساسي، ويتحققون من الدقة، ويحافظون على المساءلة.
تدريب الموظفين ضروري أيضًا لضمان فهم كل مستخدم للإمكانات والمخاطر. عندما يعرف الناس كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية، تكتسب الشركات الثقة للتوسع.
بناء أطر الذكاء الاصطناعي التي تدوم
لا يبدأ الذكاء الاصطناعي القابل للتوسع بالتكنولوجيا. يبدأ بتعريف دقيق للمشكلة، وفهم عميق للعمليات، وتطوير يقوده المستخدم، وتصميم معماري مسؤول. عندما تتبنى المؤسسات هذه المبادئ، يصبح الذكاء الاصطناعي محفزًا للتحول القابل للقياس بدلاً من تجربة متوقفة. "تريد أن يعمل الذكاء الاصطناعي من أجلك، وليس حولك، وهذا يحدث فقط عندما تكون الأسس صحيحة."
يمكن للقراء التواصل مع أدريان لو جوفيلو على LinkedIn للمزيد من الرؤى.
