Blog Empowering cognizant

في محادثة أجريت مؤخرًا مع ماريسا كوغانور، رئيسة قسم الاستشارات لممارسة التشغيل الآلي في Cognizant، اكتسبنا رؤى قيِّمة عن عالم التشغيل الآلي والذكاء الاصطناعي (AI). تقدم ماريسا خبرة كبيرة، بفضل مسيرتها المهنية التي تشمل كلاً من الشركات الناشئة والشركات العالمية العملاقة مثل GE. تابع القراءة واعرف المزيد عن المقابلة التي أجريناها، حيث نستكشف التحديات والإستراتيجيات في تطبيق التشغيل الآلي والذكاء الاصطناعي، إضافة إلى التركيز على إستراتيجيات الإطلاق الناجحة.

هل أنت في عجلة من أمرك؟ في ما يلي أبرز خمسة دروس مستفادة رئيسية تقدمها ماريسا إلى الشركات التي تتطلع إلى الاستفادة من التشغيل الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي:

  1. البدء بالمجالات الأقل خطورة: ابدأ رحلة التشغيل الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال تطبيقه في المجالات الأقل حساسية أو خطورة. يتيح هذا النهج المنفذ على مراحل، للمؤسسات التعلم واكتساب الثقة وبناء القوة الدافعة للاستمرار من دون تعريض الوظائف بالغة الأهمية لمشاكل منحنى التعلم المحتملة.
  2. إعطاء الأولوية لجودة البيانات: عالج مشاكل البيانات وأعطِ الأولوية لجودة البيانات عند تضمين التشغيل الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي. اعرف أن البيانات تمثل تحديًا لمعظم المؤسسات، وفكِّر في إستراتيجيات للحصول على البيانات الصحيحة وضمان موثوقيتها. سيؤدي ذلك إلى تحسين النتائج مع إعادة الجودة في مراكز البيانات الأساسية لديك.
  3. تعزيز الوعي بالتكنولوجيا: كن على دراية بأن أساليب العمل ستتطور بسبب التشغيل الآلي والذكاء الاصطناعي، وهذا لا يعني بالضرورة فقدان الوظيفة. يجب على الشركات تعزيز الوعي بالتكنولوجيا وتحسين المهارات بين الموظفين. من المحتمل أن تتضمن القوى العاملة المستقبلية مزيجًا من العمال البشريين والرقميين.
  4. الأمان والخصوصية: حافظ على التركيز القوي على أمن المعلومات وخصوصية البيانات عند تضمين تقنيات الذكاء والاصطناعي والتشغيل الآلي. قم بتطبيق الضوابط وإجراءات الحماية القوية لحماية البيانات الحساسة.
  5. مجموعات المهارات المتنوعة: شجِّع على وجود مجموعة متنوعة من الأدوار داخل المؤسسة. ليس من الضروري أي يكون كل شخص مطورًا. بدلاً من ذلك، يجب على المؤسسات تقدير المتخصصين بالإضافة إلى الأفراد ذوي المهارات الأوسع نطاقًا، ما يؤدي إلى إنشاء قوة عاملة شاملة وقادرة على الاستفادة من الأدوات المختلفة لتحقيق الأهداف.

استخدام قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي

كيف تساعد Cognizant العملاء على تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

ماريسا: لدينا فرق متعددة ومجموعة عمل مخصصة لهذا الأمر، ما يجعله أولوية قصوى. ينصب تركيزنا الأساسي على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحقيق نتائج وقيم قابلة للتنفيذ. في حين أن اكتساب الأفكار أمر بالغ الأهمية، فإن الأثر الحقيقي يظهر عندما نترجم هذه الأفكار إلى عمليات أعمال أسرع وتجارب مبتكرة. هذا هو تركيزنا الأساسي، ما يتيح لفرقنا تحقيق النتائج وتعزيز الإجراءات داخل المؤسسة.

من أين تبدأ الشركات لاستكشاف الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

ماريسا: تبدأ الشركات تقليديًا بمجالات، مثل أقسام المكتب الخلفي لتحقيق مكاسب تتعلق بالكفاءة. ومع ذلك أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي في متناول الجماهير بدرجة أكبر. حيث يُستخدم الآن بصورة شائعة على أجهزة الكمبيوتر الشخصية غالبًا للمساعدة على إنجاز المهام المختلفة. وقد أدت إمكانية الوصول هذه إلى تبنيه في المجالات التي يصعب تشغيلها آليًا بطريقة تقليدية، مثل عمليات المكاتب الأمامية والمبيعات والتسويق. على سبيل المثال، يستخدمه المسوقون لصياغة رسائل مقنعة وتحسين المحتوى. بينما تستفيد فرق مراكز الاتصالات والتواصل من تحليل المشاعر. خلاصة الأمر، يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر الأدوار والأقسام داخل أي مؤسسة.

إننا نشهد وظائف تتبنى الذكاء الاصطناعي التوليدي، كان من الصعب تقليديًا تحديد نطاق فرص التشغيل الآلي لها. يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي على أي دور وأي مساحة داخل المؤسسة.

في تقرير Automation Now & Next لعام 2023، أكد 80% من المشاركين على أهمية التشغيل الآلي والذكاء الاصطناعي في تحقيق أهدافهم. هل يتوافق هذا مع وجهة نظرك؟

ماريسا: بالتأكيد، ثمة اهتمام شديد وهائل يحيط بهذه التقنيات. حتى والدايَ يشعران بالفضول حول الذكاء الاصطناعي التوليدي، في حين أن وصف عملي اليومي غالبًا ما يؤدي إلى تعبيرات محيرة. يمكن التعامل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي بسهولة أكبر لأنه يوفر فوائد ملموسة يستطيع أن يفهمها الأشخاص من خلال الأمثلة والتفاعل المباشر. كم أنه سهل الاستخدام وعملي، ما يساهم في تبنيه السريع. ومع ذلك تحتاج المؤسسات إلى فهم أن نشر هذه التكنولوجيا ينطوي على تعقيدات وتخطيط متعمد.

بمجرد إدخالها إلى المؤسسة، تنشأ اعتبارات عديدة، بما في ذلك التحديات المتعلقة بأمن المعلومات والبيانات. تعد مشاكل البيانات موجودة في كل مكان عبر الشركات، بغض النظر عن حجمها. ويمكن أن يؤدي تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى تفاقم هذه المشاكل من خلال الكشف عن فجوات البيانات والمشاكل المتعلقة بالثقة. لذا، يجب على المؤسسات معالجة جودة البيانات ومصادرها لتحقيق الاستفادة القصوى من هذه التكنولوجيا.

إضافة إلى ذلك تتطلب خصوصية البيانات وأمنها تخطيطًا دقيقًا، ما يستلزم وضع إجراءات الحماية المناسبة. يجب أيضًا وضع اعتبارات تتعلق بإتاحة الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي، سواء للاستفادة من بيانات الشركة أو المصادر الخارجية. عند معالجة المخاوف المتعلقة بالبيانات الحساسة، يجب أن تمكِّن المؤسسات فرقها بسرعة وكفاءة من دون التسبب في الإحباط. وهذه هي اللحظة المناسبة لتبنيه.

أعتقد أن هناك الكثير من الحماس، ولكن ثمة أيضًا بعض من سوء الفهم والكثير من عدم الرغبة في التخلف عن الركب.

الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي

هل يمكنك مشاركة بعض قصص النجاح من الشركات التي قامت بتنظيم بياناتها بفعالية مع ضمان الأمان؟

ماريسا: يتمثل أحد النُهُج في البدء بتمكين الذكاء الاصطناعي التوليدي في المجالات الأقل حساسية والأقل خطورة. على سبيل المثال، تتطلب الصناعات التي تتعامل مع البيانات الحساسة، مثل سجلات التجارب السريرية أو الشؤون المالية، مزيدًا من التخطيط والحذر عند تطبيق التقنيات الجديدة. إنَّ البدء بالمجالات الأقل خطورة يتيح للمؤسسات التعلم واكتساب الثقة بالتكنولوجيا من دون الكشف عن المعلومات المنظمة والحساسة للغاية. يشجع هذا النهج المنفذ على مراحل على التبني ويمهد الطريق للتطبيق على نطاق أوسع.

كذلك نساعد العملاء على تعزيز إدارة البيانات الرئيسية من خلال الاستخدام الإستراتيجي للتشغيل الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي، مع إنشاء واجهات سهلة الاستخدام بالنسبة إلى مستخدمي الأعمال. تمكِّن هذه الواجهات المستخدمين من مراجعة البيانات والخيارات، والتحقق من دقة البيانات، واقتراح المسح اللازم، ما يضفي طبقة إضافية من المعرفة العملية والأمان.

على سبيل المثال، فريق الموارد البشرية الذي استخدم هذه المنهجيات لتقييم رموز الرواتب. ومع توسع المؤسسة عالميًا وحصولها على أعمال جديدة، لم تواكب إزالة الرموز غير النشطة وتيرة التقدم هذه. لا يبسِّط هذا النهج عملية إدارة البيانات الرئيسية من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي فحسب، بل إنه يشرك أيضًا شركاء الأعمال بفاعلية في ضمان جودة البيانات.

بينما نحتاج جميعًا إلى ضمان الاستخدام الأخلاقي والمسؤول للذكاء الاصطناعي، يجب علينا البحث عن طرق لتطبيقه على الرغم من التحديات المحتملة؛ لأنه يمكن أن يوفر جودة بيانات محسَّنة وعمليات أسرع ونتائج أكثر تأثيرًا في نهاية المطاف.

كيف يمكن أن تدمج المؤسسات بيانات ملكيتها بفعالية في نماذج اللغات الضخمة (LLM) لتعزيز اتخاذ القرارات والعمليات؟

ماريسا: عند التعامل مع بيانات الملكية ونماذج اللغات الضخمة (LLM)، يكون التخطيط المتعمد أمرًا بالغ الأهمية. يجب تنفيذ ضوابط إضافية وتقييد الوصول. حتى داخل فرق التطوير، تأكد من فصل المهام عند الاقتضاء، ولا سيما في ما يتعلق بالتطوير والوصول إلى بيئات الإنتاج. على غرار التشغيل الآلي، يجب عليك تطبيق إجراءات الحماية. في حين أن العملاء يفكرون في هذا التكامل، فإنهم يظلون حذرين بسبب حساسية البيانات. إن الأمر قابل للتحقيق تمامًا، لكنه يتطلب نهجًا مختلفًا وإنشاء حواجز حماية قوية.

حتى مع التشغيل الآلي، يتوخى الأشخاص الحذر الشديد عندما يتعلق الأمر بالمعلومات الخاصة. لا يعني ذلك أنك لا تستطيع القيام بالأمر، ولكن يتعين عليك أن تفكر فيه بشكل مختلف قليلاً. ويجب عليك وضع حواجز الحماية المناسبة. حيث يحتاج الأشخاص إلى الشعور بالتمكين، ولكن يجب أيضًا تقليل المخاطر.

هل ثمة مخاوف بين الأشخاص بشأن احتمالية استحواذ هذه التقنيات على وظائفهم في المستقبل؟

ماريسا: الأمر المثير للدهشة هو أنه -مع وجود الذكاء الاصطناعي التوليدي- لا توجد الكثير من المخاوف بمجرد أن يفهمه الأشخاص. بل إن معظم المخاوف تتعلق بالأمان. يشعر القادة بالقلق من احتمالية مشاركة المعلومات غير المصرح بها. يبدو أن الأشخاص حريصون على تبني هذه التقنيات. في مجال التشغيل الآلي والذكاء الاصطناعي، من المهم الاعتراف بأن أساليب العمل ستتطور مع مرور الوقت. لن تكون الطريقة التي نعمل بها اليوم هي نفسها طريقة عملنا في العقد المقبل، تمامًا كما تغيرت في الماضي. على الرغم من أن الأدوار قد تتأثر، فإن ذلك لا يعني بالضرورة فقدان الوظيفة. بل إنه يدل على تحول في طريقة عملنا. وأعتقد اعتقادًا راسخًا أن التوظيف والمسارات المهنية في المستقبل ستتضمن الوعي بالتكنولوجيا. لا يحتاج كل شخص إلى أن يصبح مطورًا، ولكن سيصبح فهم كيفية تأثير التكنولوجيا في دورك واحتمال وجود "عمال رقميين" في فريقك، أمرًا أكثر شيوعًا. إنَّ الصدق بشأن هذه التغييرات أمر بالغ الأهمية، ولكن بوجه عام فإن عامل الخوف ليس بارزًا في هذا السياق.

تمكين حل المشاكل

ما الاعتبارات الرئيسية الأخرى للشركات التي تتطلع إلى توسيع نطاق برامج التشغيل الآلي لديها؟

ماريسا: سواء كان الأمر يتعلق بالذكاء الاصطناعي التوليدي أو التشغيل الآلي أو التحليلات، فإن تمكين الأفراد لمواجهة التحديات ضمن أدوارهم وفرقهم يعد أمرًا ضروريًا. بالتفكير في الفترة التي أمضيتها في GE، حيث بدأت مسيرتي المهنية، كانت المنهجية اللينة سائدة. لا يحتاج كل شخص إلى أن يكون خبيرًا، ولكن يجب أن يمتلك المعرفة الأساسية. لا ينبغي لكل شخص أن يصبح مطورًا؛ حيث تتطلب المؤسسات أدوارًا متنوعة، بما في ذلك المبيعات والموارد البشرية. قد لا يكون تشجيع الجميع على أن يكونوا مطورين نهجًا مثاليًا، ولكن فهم الجميع لكيفية الاستفادة من التكنولوجيا وكيفية المشاركة هو أمر ضروري. نحن بحاجة إلى متخصصين بالإضافة إلى أولئك الذين يتمتعون بمهارات أوسع نطاقًا؛ حيث يتعلق الأمر بامتلاك مجموعة أدوات متعددة الاستخدامات لتحقيق النتائج المرجوة، فلا يوجد حل واحد يناسب الجميع.

شكرًا لك يا ماريسا على مشاركة خبرتك وأفكارك معنا. إنَّ مساهماتك محل تقدير كبير، وستقوم من دون شك بتوجيه المؤسسات في طريقها للاستفادة من الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي التوليدي.

يمكن أن يؤدي تبني إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى حل المشاكل بطريقة مبتكرة وتبسيط العمليات وتعزيز مشاركة العملاء. إنها رحلة يجب على المؤسسات أن تبدأها بحذر وبعقل متفتح أيضًا تجاه الاحتمالات التي تنتظرنا في هذا المستقبل المدعوم بالتكنولوجيا.

بالنسبة إلى أولئك الذين يتطلعون إلى استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي اليوم، راجع الأدلة الإرشادية لدينا المتعلقة بكيفية بناء التشغيل الآلي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي التوليدي. اتخذ الخطوة الأولى نحو الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي لنمو مؤسستك وتحقيق كفاءتها

نبذة عن ماريسا كوغانور

user image

ماريسا هي رئيسة قسم الاستشارات لممارسة التشغيل الآلي في Cognizant.

الاشتراك عبر البريد الإلكترونيعرض كل المنشورات LinkedIn
تجربة Automation Anywhere
Close

للأعمال

تسجيل الاشتراك للحصول على وصول سريع إلى العرض التوضيحي الكامل والمخصص للمنتج

للطلاب والمطورين

ابدأ رحلة RPA على الفور مع وصول مجاني إلى Community Edition