فوق كل شيء، تدرك المنظمات العالمية أن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد اتجاه تقني؛ بل هو محور استراتيجيات النمو. في هذا السياق، فإن التحول نحو العمليات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أمر لا يمكن التفاوض عليه بالنسبة للمنظمات بجميع أحجامها من أجل التكيف مع التغيرات في السوق، والحفاظ على الأداء، والبقاء على اتصال بالهدف.
ستقدم هذه المقالة تعريفًا للذكاء الاصطناعي المؤسسي واستكشاف كيفية عمله، باستخدام أمثلة من العالم الحقيقي لفوائده والتحديات التي قد تواجهها المؤسسات في أثناء التنفيذ.
ما المقصود بالذكاء الاصطناعي المؤسسي؟
يشير الذكاء الاصطناعي المؤسسي إلى التنفيذ الاستراتيجي لتقنيات الذكاء الاصطناعي لمعالجة تحديات الأعمال المعقدة على نطاق واسع داخل المنظمات الكبيرة.
الذكاء الاصطناعي المؤسسي ليس مجرد تطبيق لتقنيات الذكاء الاصطناعي؛ بل يتعلق بالاستفادة الاستراتيجية من إمكانات الذكاء الاصطناعي لتحويل عمليات الأعمال، ودفع النمو، وخلق ميزة تنافسية مستدامة. بينما قد تركز تطبيقات الذكاء الاصطناعي العامة على مهام أو وظائف محددة - مثل روبوتات الدردشة لخدمة العملاء أو محركات التوصية للتجارة الإلكترونية - يتميز الذكاء الاصطناعي المؤسسي بتركيزه على قابلية التوسع والأمان والقدرة على معالجة كميات كبيرة من البيانات من مصادر متنوعة.
تم تصميم المنصات وحلول الذكاء الاصطناعي المؤسسي للتكامل مع الأنظمة الحالية ومهام سير العمل مع الحفاظ على أمان قوي والامتثال على نطاق واسع. يتمثل الهدف منها في تمكين المؤسسات من نشر إمكانات الذكاء الاصطناعي عبر الفِرق وحالات الاستخدام لأتمتة عمليات الأعمال وتحسينها، وتعزيز تجارب العملاء، وتحقيق نتائج أعمال قابلة للقياس.
ما سبب أهمية الذكاء الاصطناعي المؤسسي للمنظمات؟
تنبع مجموعة من أبرز مزايا الذكاء الاصطناعي المؤسسي من قدرته على أتمتة العمل من المهام البسيطة والمتكررة إلى مهام سير العمل المعقدة. يمكن أن يؤدي نشر الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى تقليل الأخطاء بشكل كبير، وتسريع العمليات، والسماح للموظفين بالتركيز على الأنشطة ذات القيمة الأعلى.
يعد تعزيز عمليات اتخاذ القرار أحد المجالات الرئيسية الأخرى للقيمة. من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات التي قد تكون غير ملحوظة للبشر، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تقديم رؤى قابلة للتنفيذ تدفع العملية نحو اتخاذ قرارات أعمال أكثر سرعة ودقة. يتميز اتخاذ القرارات بصورة أسرع وأكثر فعالية بأن له قيمة خاصة في مجالات مثل التنبؤ المالي، وإدارة المخزون، وتحليل السوق، حيث تكون القرارات في الوقت المناسب والقائمة على معلومات دقيقة عاملاً جوهريًا في نمو الأعمال.
نظرًا لزيادة تعقيد البيانات وحجمها بالتوازي مع حجم المنظمة، تم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية للعمل على نطاق واسع. تم تصميمها لمعالجة أحمال البيانات ذات الحجم الكبير والعمليات الأكثر تعقيدًا ولتتوسع بسلاسة مع زيادة احتياجات السعة. تدعم قابلية التوسع هذه الحفاظ على الكفاءة ومستويات الأداء دون المساس بجودة العملية أو سرعتها، حتى في ظل تصاعد المتطلبات التشغيلية.
يعد تعزيز تفاعلات العملاء أحد المجالات الأخرى ذات القيمة العالية حيث يُحدث الذكاء الاصطناعي المؤسسي تأثيرًا كبيرًا. يمكن للأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وأنظمة الوكيل، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر روبوتات الدردشة والأدوات المساعدة الافتراضية، أن توفر تجارب مخصصة في الوقت الحقيقي من خلال دمج بيانات العملاء وتفضيلاتهم ضمن التفاعلات ومهام سير العمل. تتيح هذه الأنظمة الذكية دعم العملاء على مدار الساعة، ويمكنها التعامل مع الاستفسارات بشكل مستقل، ويمكنها تخصيص التوصيات - وتعد جميعها عوامل مهمة في إرضاء العملاء وتعزيز ولاء العلامة التجارية.
كيف تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي المؤسسي؟
يعمل الذكاء الاصطناعي المؤسسي، مثل أنظمة الذكاء الاصطناعي بوجه عام، من خلال دمج البيانات مع خوارزميات ذكية للتعلم من الأنماط والميزات الموجودة في البيانات لاتخاذ الإجراءات المناسبة، سواء كان ذلك من خلال تقديم رؤى، أو الاستجابة مباشرة لطلبات العملاء، أو عرض البيانات ذات الصلة ضمن مهام سير العمل.
تعتمد فعالية الذكاء الاصطناعي بالتالي على جودة البيانات وكميتها، سواء كانت منظمة أو غير منظمة. وهذا يعني أنه من الضروري دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع أنظمة المؤسسات الحالية، مثل إدارة علاقات العملاء (CRM) وتخطيط موارد المؤسسات (ERP) ومنصات إدارة سلسلة التوريد، لتمكين تدفق البيانات بسلاسة وضمان إمكانية وصول تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى المعلومات في الوقت الحقيقي. من دون التكامل، أو عندما يكون الذكاء الاصطناعي مقيدًا ببيانات غير مكتملة أو مجزأة أو معزولة، تخاطر الشركات بعدم تحقيق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي.
تعد نماذج التعلم الآلي (ML) المحركات التي تدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية. تم تدريب هذه النماذج على مجموعات بيانات كبيرة تتعلق بعمليات المنظمة، ما يتيح لها إمكانية التعلم والتكيف بشكل مستمر. في ظل معالجة النماذج لمزيد من البيانات، تصبح أكثر دقة في توقعاتها وتوصياتها، ما يعزز قدرتها على دعم عمليات اتخاذ قرارات الأعمال والعمليات التشغيلية. تعد نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) التي تشكل العمود الفقري لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثالاً قويًا حديثًا على نماذج التعلم الآلي.
غالبًا ما يتم نشر الذكاء الاصطناعي المؤسسي إلى جانب الأتمتة. يوفر هذا النهج إطارًا قويًا لدمج إمكانات الذكاء الاصطناعي ضمن مهام سير العمل في المؤسسات وتحقيق قيمة فورية مع ضمان تلبية متطلبات السلامة والأمان والامتثال. تحسن الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، بدورهها، أداء الأتمتة - على سبيل المثال، إدخال البيانات المؤتمتة التي تستخدم التحقق من البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لضمان دقة المعلومات - وتتيح إمكانية أتمتة العمليات المعقدة التي تتطلب اتخاذ القرارات والقدرة على التكيف.
على سبيل المثال، في إدارة سلسلة التوريد، يمكن للأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تتنبأ بتقلبات الطلب، وتحسن مستويات المخزون، وتدير اللوجستيات بشكل أكثر كفاءة من طرق الأتمتة التقليدية.
أمثلة من العالم الحقيقي على الذكاء الاصطناعي المؤسسي قيد التنفيذ.
يُحوّل الذكاء الاصطناعي المؤسسي الصناعات ووظائف الأعمال من خلال تمكين أتمتة مهام سير العمل المعقدة واكتشاف الفرص لطرق جديدة للتشغيل والتحسين.
تُظهر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بالصناعة تنوعه وقدرته على تقديم القيمة عبر سياقات الأعمال المتنوعة. على سبيل المثال، في الخدمات المالية، تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المؤسسي الكشف عن الاحتيال وتقييم المخاطر، بينما في الرعاية الصحية، يمكن أن يدعم الذكاء الاصطناعي التشخيصات، وتوصيات العلاج، ومراقبة الأنظمة شديدة الأهمية.
في الخدمات المالية، استخدمت HSBC خوارزميات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحليل أنماط المعاملات في الوقت الحقيقي، ما يحدد الحالات غير الطبيعية التي تدل على نشاط احتيالي. زادت المقاربة الاستباقية من الكشف عن مخاطر الجرائم المالية بمعدل 2-4 مرات وقللت من التنبيهات الإيجابية الكاذبة بأكثر من 60%.
في صناعة الرعاية الصحية، يقدم الذكاء الاصطناعي الدعم المطلوب بشدة لكل من العمليات الإدارية وعمليات الرعاية شديدة الأهمية. في المملكة المتحدة، أصبحت عدة منظمات تابعة لـ NHS رائدة في الابتكار من خلال تنفيذ الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. وفرت واحدة منها، وهي Kent Community Health NHS Foundation Trust (KCHFT)، أكثر من 700,000 جنيه إسترليني، ما أتاح 45,000 ساعة من القدرة من خلال مهام سير العمل الإدارية المؤتمتة في الموارد البشرية. وأنشأت منظمة أخرى، وهي Northampton General Hospital، نظام أتمتة فريد من نوعه لمراقبة إمدادات الأكسجين، محققة دقة إدخال بيانات بنسبة 100% والقضاء على المخاطر السريرية.
في كل من صناعات الطاقة والتعدين، يعد تبسيط العمليات هو الأمر الأكثر أهمية. في Vale، جعلت الزيادة المتوقعة في المبيعات من أتمتة العمليات الأساسية ضرورة. حللت تقنية Process Discovery المدعومة بالذكاء الاصطناعي الإجراءات عبر قوة عمل مكونة من 234,000 شخص في 18 بلد وحددت بسرعة خمسة مسارات عمل لأتمتتها. أدت الكفاءات الناتجة إلى توفير أكثر من 121,000 ساعة و5 ملايين دولار أمريكي سنويًا لشركة Vale، ما أتاح للمنظمة إمكانية معالجة عبء العمل المتزايد.
تقوم أكبر شركة كهرباء في أمريكا اللاتينية، Electrobras، بمراجعة 65,000 مستند تقني بدقة كل عام. حولت الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي 10,000 ساعة من معالجة المستندات المعقدة واليدوية خلال أربعة أسابيع، محققةً 92% من الأتمتة وتوفير 227,000 دولار.
في مجال التصنيع، تقوم شركات مثل Siemens بدمج الذكاء الاصطناعي في خطوط الإنتاج للصيانة التنبئية وتحسين العمليات، ما يحقق مكاسب كبيرة في الكفاءة وتقليل التكاليف.
تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المؤسسي ضمن وظائف الأعمال بشكل مشابه لمجموعة العمليات، ما يظهر الفرص اللامتناهية لتطبيق الذكاء الاصطناعي.
في خدمة العملاء، تعمل روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والأتمتة التي توجه الاستفسارات إلى الوكيل المناسب على تسريع الخدمة وتحسين تجربة العملاء ورضاهم. استطاع فريق دعم العملاء في Automation Anywhere تقليل التكاليف بنسبة 30% وزيادة رضا العملاء بنسبة 10% من خلال تنفيذ مهام سير العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
لتوجيه التذاكر، تعمل برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي على تبسيط مراجعة الاستفسارات ومهام سير عمل التوجيه من خلال تحليل السياق والهدف من استفسارات خدمة العملاء الواردة. يمكن حل الاستفسارات البسيطة ذات الأولوية المنخفضة على الفور من خلال ردود قاعدة المعرفة، بينما يتم توجيه المشكلات المعقدة إلى الوكلاء البشر لإجراء المزيد من المعالجة.
تتطلب عمليات الموارد البشرية والبيانات المرتبطة بها الأتمتة والتحليل القادرين على التعامل مع الفروق الإنسانية الكامنة في هذا المجال - وهو مجال ذو إمكانات عالية لتطبيق حلول الذكاء الاصطناعي. يمكن لتحليلات الذكاء الاصطناعي تقييم مشاركة الموظفين من خلال تحليل المشاعر لبيانات الاستطلاع، ما يتيح للموارد البشرية إمكانية معالجة الملاحظات بشكل أسرع من خلال مبادرات مستهدفة.
ثمة تطبيق آخر للذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية يتمثل في عملية التوظيف، حيث يمكن أن تقلل الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي من الوقت المستغرق في مراجعة السير الذاتية اليدوية وتحسن جودة عملية التوظيف. في Softbank، حولت الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي العمليات الرئيسية لاكتساب المواهب، ما أدى إلى تقليص بنسبة 85% في الساعات المستغرقة في تقييم التوظيف.
تمثل عمليات التسويق وإنشاء المحتوى واحدة من أهم مجالات الاعتماد المبكر للذكاء الاصطناعي التوليدي داخل المؤسسات. يمكن لفِرق التسويق استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات العملاء وسلوكهم، ما يساعد في إنشاء حملات إعلانية مستهدفة تتناسب مع شرائح السوق المحددة، ما يؤدي إلى زيادة معدلات التحويل والعائد على الاستثمار. بالنسبة للعلامات التجارية الاستهلاكية، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل المشاعر لمراقبة محادثات وسائل التواصل الاجتماعي وملاحظات العملاء، ما يتيح إجراء تعديلات فورية على استراتيجيات التسويق بناءً على التصور العام. بالإضافة إلى تحسين الحملات، تستخدم فِرق التسويق بشكل متزايد برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي للتوطين لتبسيط إنشاء المحتوى متعدد اللغات، وتقليل التكاليف، وضمان الاتساق عبر الأسواق العالمية.
الفوائد الرئيسية للذكاء الاصطناعي
بينما توضح حالات الاستخدام المحددة عمق تطبيقات الذكاء الاصطناعي وامتدادها للمنظمات الكبيرة، فإن جانبًا آخر مهم تجب مراعاته يتمثل في الفوائد الشاملة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي المؤسسي.
التركيز على الأعمال ذات القيمة الأعلى
من خلال أتمتة المهام الروتينية المتكررة، يتيح الذكاء الاصطناعي المؤسسي للموظفين إمكانية إعادة التركيز على الأعمال التي تتطلب الإبداع والتفكير الاستراتيجي والذكاء العاطفي. لا يدعم هذا التحول فقط تجربة الموظف بشكل أفضل، بل يعزز أيضًا الابتكار ونمو الأعمال حيث تشارك الفِرق في مشروعات أكثر استراتيجية وتأثيرًا.
تقليل التكلفة التشغيلية
تؤدي الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى تقليل التكاليف بشكل كبير من خلال تحسين مهام سير العمل واستخدام الموارد. يمكن للمنظمات تحقيق كفاءة أعلى باستخدام موارد أقل، ما يقلل من النفقات التشغيلية (OpEx) مع الحفاظ على جودة الخدمة والإنتاج أو حتى تحسينها.
حوكمة البيانات والامتثال
يمكن للذكاء الاصطناعي المؤسسي أن يعزز حوكمة البيانات بشكل أفضل من خلال جعله ضرورة تشغيلية تضمن إدارة البيانات بشكل متسق وآمن عبر المنظمة. ويمكن أن تفرض أنظمة الذكاء الاصطناعي معايير جودة البيانات، ومراقبة الامتثال للمتطلبات التنظيمية، وحماية المعلومات الحساسة من خلال حماية خصوصية بيانات الذكاء الاصطناعي المتقدمة وأمنها.
تحسين عملية اتخاذ القرار
توفر قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل مجموعات البيانات الكبيرة للمنظمات رؤى يمكن أن تحسن بشكل كبير من عملية اتخاذ القرارات. من خلال تحديد الاتجاهات والأنماط بسرعة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتخذ القرارات، بدءًا من التنبؤ باتجاهات السوق إلى تحسين سلاسل الإمداد وتخصيص تجارب العملاء.
القدرة على التوسيع والمرونة
تعد أنظمة الذكاء الاصطناعي قابلة للتوسع ومرنة بطبيعتها، ما يجعلها مثالية لدعم الشركات التي تحتاج إلى التكيف مع الطلب المتطور والأسواق المتغيرة. تم تصميم حلول الذكاء الاصطناعي المؤسسي عادةً للتكامل بسلاسة مع الأنظمة الحالية، ما يسمح للمنظمات بتعزيز إمكانات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى إعادة إنشاء البنية التحتية.
تحسين تجربة العملاء
من خلال تحليل بيانات العملاء وتفضيلاتهم، حتى في الوقت الحقيقي، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم قيمة هائلة لتفاعلات العملاء من خلال تخصيص التجارب وضمان توفير خدمة متسقة وموثوقة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لروبوتات الدردشات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وأدوات المساعدة الافتراضية تقديم الدعم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، ما يتيح للعملاء الوصول إلى المساعدة كلما احتاجوا إليها، ويساعد الشركات على تلبية توقعات العملاء المتزايدة وكسب ولائهم.
الابتكار والميزة التنافسية
أخيرًا وليس آخرًا، يُعد الذكاء الاصطناعي المؤسسي محفزًا للابتكار والمرونة والاستجابة لديناميكيات السوق. يمكن للاستفادة من الذكاء الاصطناعي أن تفتح أبوابًا لنماذج أعمال جديدة وفرص لم تكن ممكنة من قبل.
تحديات تنفيذ الذكاء الاصطناعي المؤسسي.
في الوقت الذي يقدم فيه الذكاء الاصطناعي المؤسسي كفاءات وإمكانات لتقليل التكاليف، فإن الطريق إلى تنفيذ الذكاء الاصطناعي لا يخلو من التحديات. إن اعتماد أي تقنية جديدة يأتي مع نصيبه من المخاطر والمكافآت المحتملة - والذكاء الاصطناعي المؤسسي ليس استثناءً. إن إدراك التحديات المتعلقة بتنفيذ الذكاء الاصطناعي على نطاق المؤسسات أمرًا ضروريًا لوضع استراتيجيات تضمن الاعتماد الناجح وزيادة العائد على الاستثمار إلى أقصى حد ممكن.
جمع البيانات والتكامل
يتمثل أحد التحديات الرئيسية في تنفيذ الذكاء الاصطناعي المؤسسي في جمع بيانات عالية الجودة ودمجها من مصادر متنوعة تمثل المجال المعني. تعد أنظمة البيانات المتباينة، ومستودعات البيانات، والأشكال غير المتسقة عقبات شائعة تؤثر على دقة نماذج الذكاء الاصطناعي وفعاليتها.
نقص الخبرة في مجال الذكاء الاصطناعي
ثمة عقبة أخرى كبيرة أمام تنفيذ الذكاء الاصطناعي تتمثل في نقص الاحترافيين المهرة في الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي وتطويرها وإدارتها بفعالية. يمكن أن تؤدي هذه الفجوة في المواهب إلى تأخير تنفيذ مشروعات الذكاء الاصطناعي وتحد من الفوائد المحتملة لتقنيات الذكاء الاصطناعي. تشمل الحلول تحسين مهارات الموظفين الحاليين، والشراكة مع مقدمي خدمات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى الاستفادة من منصات الذكاء الاصطناعي من دون تعليمات برمجية، مثل تقنية AI Agent Studio من Automation Anywhere، التي تتطلب خبرة قليلة في علم البيانات لإنشاء حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي ونشرها.
الاستثمار الأولي
يمكن أن يتطلب تنفيذ الذكاء الاصطناعي المؤسسي استثمارات كبيرة مسبقة في التكنولوجيا والبنية التحتية والتدريب. وعلى الرغم من ذلك، تقدم العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي قيمة بصورة فورية. في حالة Petrobras، أدى تنفيذ حل أتمتة الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى تحقيق وفورات قدرها 120 مليون دولار في فترة ثلاثة أسابيع. بالطبع، ستستمر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفعالة في إضافة قيمة على المدى الطويل، مع تحقيق عائد على الاستثمار من الكفاءات التشغيلية، وتوفير التكاليف، وزيادة الإيرادات.
تأييد الأطراف المعنية
إن تأمين موافقة جميع الأطراف المعنية المؤسسية يعد جوهر نجاح اعتماد الذكاء الاصطناعي. يمكن لمقاومة التغيير، وعدم وضوح الفوائد من الذكاء الاصطناعي، والقلق بشأن فقدان الوظائف أن تعيق مبادرات الذكاء الاصطناعي. يمكن لاستراتيجيات فعالة لإدارة التغيير، مقترحات قيمة واضحة، وعرض تنوع حالات استخدام الذكاء الاصطناعي وتنفيذات الذكاء الاصطناعي الناجحة أن تساعد في توحيد الأطراف المعنية وإشعال الحماس.
أفضل الممارسات لتنفيذ الذكاء الاصطناعي المؤسسي.
نظرًا لأن اعتماد الذكاء الاصطناعي يتسارع، لا يوجد نقص في أفضل الممارسات التي يمكن التعلم منها، والتي تم استنباطها من النجاحات (والإخفاقات) التي مرت بها المؤسسات من جميع الأحجام والصناعات التي تخوض بالفعل رحلة الذكاء الاصطناعي المؤسسي.
يساعد التعلم من هذه الممارسات المفضلة المؤسسات على التنقل في تعقيدات تنفيذ الذكاء الاصطناعي لتقديم قيمة مهمة ومستدامة.
المحافظة على جودة البيانات والحوكمة
وانعكاسًا للتحدي المتمثل في جمع البيانات وتكاملها، فإن الحفاظ على جودة البيانات العالية وممارسات الحوكمة القوية أمر لا يمكن التفاوض عليه لنشر الذكاء الاصطناعي بفعالية. يساهم إنشاء مسارات بيانات قوية، وضمان جاهزية البيانات، وتنفيذ أطر حوكمة البيانات في إدارة بيانات متسقة وآمنة. تدعم هذه الممارسات موثوقية نماذج الذكاء الاصطناعي وتدعم أيضًا الامتثال التنظيمي.
ابدأ بالقليل، ثم توسّع
يمكن للشروع في دمج الذكاء الاصطناعي من خلال مشروعات صغيرة ومركزة أن يزيد من فرص النجاح. تتيح المشروعات التجريبية للمنظمات اختبار حل الذكاء الاصطناعي وإظهار الفوائد الملموسة قبل توسيع مبادرات الذكاء الاصطناعي أو زيادتها عبر المؤسسة. على سبيل المثال، ركزت Merck على معالجة المستندات المتعلقة بالامتثال لنشر الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تم توفير 150,000 ساعة نتيجة لذلك - وكسب جائزة الامتثال في الصناعة - ما ساعد على تحفيز توسيع مبادرات الذكاء الاصطناعي في المؤسسة عبر العمليات، بما في ذلك عمليات الوصول إلى السوق، وتطوير المنتجات، وسلسلة التوريد.
تحديد أهداف واضحة
يجب أن تكون تطبيقات الذكاء الاصطناعي موجهة بأهداف أعمال واضحة لضمان التوافق مع الأهداف التنظيمية. يؤدي تحديد حالات الاستخدام المحددة حيث يمكن للذكاء الاصطناعي إضافة قيمة، سواء في تجربة العملاء أو تحسين العمليات، إلى المساعدة في اختيار الأدوات المناسبة للذكاء الاصطناعي وتحديد الأهداف القابلة للقياس. يضمن هذا التركيز أن مشروعات الذكاء الاصطناعي تحقق نتائج مهمة وتساهم في التطور العام للأعمال.
إشراك الفِرق متعددة الوظائف
يدعم التنوع فعالية تطبيق الذكاء الاصطناعي. يساعد جمع الأقسام المختلفة في تطوير استراتيجيات شاملة للذكاء الاصطناعي تعالج الواقع المتعدد الأبعاد لمهام سير العمل الحالية لتحقيق النجاح الجماعي.
اعتماد الذكاء الاصطناعي باعتباره نظامًا متطورًا
الذكاء الاصطناعي هو نظام يتطور باستمرار، ويتطلب تحديثات مستمرة وتحسين النماذج، ودمج الملاحظات، والتكيف مع بيئات العمل المتغيرة واحتياجاتها. يضمن اتخاذ نهج تكيفي أن تظل مبادرات الذكاء الاصطناعي فعالة وذات صلة، وتقدم قيمة باستمرار على المدى الطويل.
ضمان الاستخدام المسؤول
وضع إرشادات أخلاقية وهياكل حوكمة من أجل الإشراف على نشر الذكاء الاصطناعي وضمان الاستخدام المسؤول. على سبيل المثال، يساعد إنشاء لجنة أخلاقيات الذكاء الاصطناعي لمراجعة المشروعات والحفاظ على معايير العدالة والشفافية في بناء الثقة مع ضمان الامتثال للمتطلبات التنظيمية.
الميزات الرئيسية التي يجب البحث عنها في منصة الذكاء الاصطناعي المؤسسي.
معالجة البيانات وقابلية التوسع
يجب أن تكون منصة الذكاء الاصطناعي المؤسسية القوية قادرة على معالجة كميات كبيرة من البيانات على مستوى المؤسسات والتوسع في ظل نمو المنظمة. تعد إدارة البيانات بكفاءة، وقابلية التوسع عبر الأقسام، والقدرة على معالجة أنواع البيانات المتنوعة ميزات أساسية تضمن قدرة المنصة على دعم احتياجات الأعمال المتزايدة دون التأثير على الأداء.
التكامل مع أدوات الأتمتة
يعد التكامل السلس مع أدوات الأتمتة أمرًا حيويًا لزيادة إمكانات الذكاء الاصطناعي إلى أقصى حد. يجب أن تتصل منصة الذكاء الاصطناعي المؤسسية بسلاسة مع أنظمة الأعمال الأخرى وأدوات الأتمتة، ما يعزز أتمتة مهام سير العمل بسلاسة من خلال موصلات جاهزة، وواجهات برمجة التطبيقات الجاهزة، والتنفيذ السحابي.
معالجة البيانات الآمنة
لن تختفي مخاوف أمان بيانات المؤسسات في أي وقت قريب. يجب أن تتضمن أي منصة ذكاء اصطناعي آليات أمان شاملة مضمنة لحماية البيانات الحساسة في أثناء المعالجة والتخزين. تعد الميزات مثل التشفير، وضوابط الوصول، والامتثال للمعايير الصناعية متطلبات أساسية لضمان معالجة البيانات بأمان وتقليل مخاطر اختراق البيانات والوصول غير المصرح به.
نماذج التعلم الآلي التكيفية
تعد نماذج الذكاء الاصطناعي الفعالة قابلة للتكيف وتتعلم بناءً على البيانات المتطورة واحتياجات الأعمال. يتيح هذا إمكانية التحسين المستمر وزيادة الدقة والفعالية مع مرور الوقت.
بالإضافة إلى ذلك، يجب على المنصات التي تستفيد من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي أن تحافظ باستمرار على بيانات التدريب وتحدثها. في العديد من الحالات، يتطلب إنشاء مهام سير عمل مثالية مدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي نماذج أساسية متعددة و/أو اختيار نماذج مقارنة. ستوفر منصات الذكاء الاصطناعي المؤسسية القوية خيارات النماذج والمرونة.
مستقبل الذكاء الاصطناعي المؤسسي.
تتمتع تقنية الذكاء الاصطناعي بفترة من التقدم السريع، ما يؤدي إلى تحول ملموس للشركات التي تتطلع إلى الابتكار ومواكبة المنافسة. يُحدث التقدم في الذكاء الاصطناعي تأثيرًا كبيرًا على الأتمتة المؤسسية. على وجه الخصوص، تمثل برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي أفقًا جديدًا من الفرص التي تعيد صياغة تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر جميع المجالات.
وكلاء الذكاء الاصطناعي تجمع برامج بين الإمكانات المعرفية للذكاء الاصطناعي مع العمل والأتمتة عبر أنظمة المؤسسات والبيانات. ما يعنيه هذا من الناحية العملية أن برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لاتخاذ القرارات، والتعلم من البيانات، والتفاعل من خلال اللغة الطبيعية، واتخاذ إجراءات لتحقيق الأهداف المحددة مسبقًا. في ظل استمرار تطور هذه التقنية، تمثل برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي وسيلة لتحقيق الأتمتة الذاتية، والتي تُعرف بأتمتة عمليات الوكيل.
تعد أتمتة عمليات الوكيل جزءًا رئيسيًا في الأتمتة الذكية، التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي وتقنيات الأتمتة. تكتسب الأتمتة الذكية اعتمادًا واسع النطاق لأنها تسمح بأتمتة المهام الأكثر تعقيدًا والقائمة على اتخاذ القرارات، ما يؤدي إلى كفاءة تشغيلية وابتكار أكبر. مع برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي، يمكن للأتمتة الذكية أن تحول وظائف الأعمال، من إدارة سلسلة التوريد إلى خدمة العملاء، من خلال تمكين الأنظمة من التعلم والتكيف وأداء المهام على نحو مستقل.
يشهد الذكاء الاصطناعي المؤسسي أيضًا تقدمًا كبيرًا في التحليلات التنبئية. ستتيح الابتكارات في هذا المجال للشركات إمكانية التنبؤ باتجاهات السوق وسلوكيات المستهلكين واحتياجات العمليات بدقة غير مسبوقة. ستدعم القدرات التنبئية المعززة التخطيط الاستراتيجي، وإدارة المخاطر، واتخاذ القرارات الاستباقية، ما يعزز النمو المستدام للأعمال.
وفي ظل استمرار تطور الذكاء الاصطناعي المؤسسي، ستستمر أدوار العمل داخل المنظمات في التحول أيضًا. سيتطلب الانتقال من المهام الروتينية واليدوية إلى الأدوار القائمة على العمل الاستراتيجي والإبداعي والتفاعلي قوة عاملة ماهرة في الإدارة والتعاون مع أنظمة الذكاء الاصطناعي وقائمة على ثقافة التعلم المستمر والقدرة على التكيف.
ربط الذكاء الاصطناعي بقيمة المؤسسة.
يضمن ربط مبادرات الذكاء الاصطناعي بنتائج الأعمال الملموسة أن تحقق المؤسسات القيمة وتحقق الأهداف الاستراتيجية. على الرغم من أنه من المؤكد أن ذلك يسهل قوله أكثر من فعله، فإن المنظمات التي تتبع أفضل الممارسات في الذكاء الاصطناعي المؤسسي - مثل البيانات عالية الجودة، والأمان القوي، والحوكمة، وتطبيق الذكاء الاصطناعي بناءً على أهداف أعمال واضحة - هي من بين تلك التي تحقق عائدًا على استثمارات الذكاء الاصطناعي.
على نحو أساسي، تقيس المنظمات قيمة مبادرات الذكاء الاصطناعي من خلال زيادة الإنتاجية. نظرًا لأن التقديرات الأخيرة تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي في المؤسسات لديه القدرة على أتمتة ما يصل إلى 70% من العمل الذي يستغرق وقت الموظفين، فإن تقييم الإنتاجية يعد أمرًا دقيقًا لتقييم كيفية تحقيق الذكاء الاصطناعي لقيمته المحتملة.
يعد خفض تكاليف اكتساب العملاء (CAC) فرصة أخرى لربط تطبيقات الذكاء الاصطناعي بقيمة المؤسسة. تتصدر تطبيقات المبيعات والتسويق للذكاء الاصطناعي حزمة الاعتماد. تحمل الاستفادة من الرؤى المدعومة بالذكاء الاصطناعي لاستهداف العملاء المحتملين بشكل أكثر فعالية تأثيرًا مباشرًا على تكلفة اكتساب العملاء (CAC). من خلال تحليل بيانات العملاء والتنبؤ بسلوكهم، يمكن للشركات ضبط استراتيجيات التسويق لجذب المشترين المناسبين، وتقليل النفقات وزيادة العائد على الاستثمارات التسويقية.
تعد زيادة معدل الاحتفاظ بالعملاء من خلال تحسين تجارب العملاء وسيلة لقياس قيمة عمليات نشر الذكاء الاصطناعي في بيئات عمليات الخدمة. تؤدي التفاعلات الأكثر تخصيصًا والدعم الأسرع إلى زيادة معدلات الاحتفاظ بالعملاء. يمكن للأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي توقع احتياجات العملاء، وحل المشكلات بصورة استباقية، والحفاظ على تفاعل مستمر، ما يسهم في ولاء العملاء والإيرادات المستدامة.
يعد قياس التخفيضات في النفقات التشغيلية (OpEx) هو مسارًا آخر للاعتراف بقيمة المؤسسة من الذكاء الاصطناعي، وخاصة من خلال الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تعمل الأتمتة الذكية على تحسين مهام سير العمل، وأتمتة المهام الروتينية، وتعزيز استخدام الموارد بكفاءة، ما يسهم في خفض تكاليف التشغيل. وفي المقابل، تدعم مكاسب كفاءة التكلفة الربحية والاستقرار المالي.
تقديم منصة الذكاء الاصطناعي المؤسسي من Automation Anywhere.
يغير الذكاء الاصطناعي المؤسسي كيفية عمل المنظمات، ويتسارع اعتماد الذكاء الاصطناعي. في ظل هذا الزخم المتزايد يأتي ضغط متزايد على القادة لنشر الذكاء الاصطناعي وتحقيق العائد على الاستثمار اليوم. في هذا السياق، من الصعب اتخاذ خيارات مستقبلية - ولكنها ليست مستحيلة.
في حين أن رحلة دمج الذكاء الاصطناعي تنطوي على تحديات تتراوح من نقص البيانات إلى نقص المواهب، فإن الفوائد تفوق بكثير العقبات، كما يتضح من أمثلة تأثير أتمتة الذكاء الاصطناعي المذهلة، مثل عائد استثمار بنسبة 1300%. يضمن تطبيق أفضل الممارسات واختيار الأدوات التي تتمتع بسجل حافل في تقديم القيمة والابتكار على حد سواء، مسارًا لتطبيق الذكاء الاصطناعي الفعال.
يجسد نظام الذكاء الاصطناعي + الأتمتة المؤسسية من Automation Anywhere مستقبل الذكاء الاصطناعي المؤسسي، حيث يقدم حلولاً آمنة وقابلة للتكيف مصممة للنشر على نطاق واسع، بما في ذلك الأتمتة ذاتية الإصلاح المدعومة بالذكاء الاصطناعي وإنشاء برامج وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصة ذات تعليمات برمجية منخفضة.
استكشف كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي المؤسسي في مؤسستك من خلال عرض توضيحي مخصص.
الأسئلة الشائعة
كيف تتعامل منصات الذكاء الاصطناعي ومنصات الوكيل مع كميات كبيرة من البيانات من مصادر متعددة مع الحفاظ على الأداء؟
تم تصميم منصات الذكاء الاصطناعي ومنصات الوكيل لإدارة كميات كبيرة من البيانات ومعالجتها بكفاءة. للحفاظ على الأداء حتى في أثناء العمل مع كميات كبيرة من المعلومات، تعتمد على عدد من الإمكانات:
- التكامل السلس للبيانات: تستخدم منصات الذكاء الاصطناعي ومنصات الوكيل واجهات برمجة التطبيقات (APIs) للتواصل مع أنظمة المؤسسات الحالية مثل إدارة علاقات العملاء (CRM) وتخطيط موارد المؤسسات (ERP). يجعل هذا من الممكن لها تجميع البيانات من مصادر متنوعة في الوقت الحقيقي، ما يضمن أن نماذج الذكاء الاصطناعي لديها وصول إلى أحدث المعلومات وأكثرها صلة.
- بنية قابلة للتوسع: يمكن لهذه المنصات القائمة على بنى تحتية تستند إلى السحابة، تخصيص الموارد ديناميكيًا بناءً على حجم البيانات واحتياجات المعالجة. في ظل زيادة حجم البيانات، يمكن للمنصة التوسع أفقيًا أو عموديًا للحفاظ على الأداء الأمثل.
- معالجة البيانات بكفاءة: من خلال تطبيق خوارزميات متقدمة، بما في ذلك التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية، يمكن لهذه المنصات تحليل البيانات المنظمة (مثل قواعد البيانات) وغير المنظمة (مثل النصوص والصور) بسرعة. ومن خلال قدرات معالجة البيانات المتدفقة، يمكن لهذه المنصات تقديم رؤى واستجابات فورية.
- نماذج التعلم الآلي التكيفية: تم تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة لتتعلم باستمرار وتحسِّن من البيانات التي تعالجها. كلما واجهت المزيد من البيانات، فإنها تحسِّن خوارزمياتها، ما يزيد من الدقة ويتكيف مع الاتجاهات والأنماط.
- جودة البيانات والحوكمة: تتضمن هذه المنصات عادةً أطر عمل حوكمة البيانات وأدوات إدارة الجودة لضمان سلامة البيانات والامتثال للوائح. يساعد ذلك في منع المشكلات المتعلقة بالبيانات غير الدقيقة أو غير المكتملة، والتي يمكن أن تعيق الأداء.
كيف يمكن للمؤسسات استخدام الذكاء الاصطناعي مع ضمان استمرار أمان البيانات الحساسة والحفاظ على خصوصيتها؟
يمكن للمؤسسات استخدام الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على البيانات الحساسة بصورة خاصة وآمنة من خلال تنفيذ عدة استراتيجيات رئيسية. يمكن لاعتماد هذه الاستراتيجيات بشكل متكامل أن يجعل من الممكن للمؤسسات الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي مع حماية البيانات، وضمان الالتزام باللوائح، وتكوين ثقة العملاء.
استراتيجيات للحفاظ على أمان البيانات وخصوصية تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات:
- إخفاء هوية البيانات: قبل استخدام البيانات في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يمكن للمؤسسات إخفاء الهوية عن طريق إزالة معلومات تحديد الهوية الشخصية (PII). يضمن هذا أنه حتى إذا تم تحليل البيانات، فلا يمكن تتبعها إلى مستخدمين فرديين، ما يساعد على حماية خصوصيتهم.
- إخفاء البيانات: تتضمن عملية إخفاء البيانات تلقائيًا حذف المعلومات الحساسة أو تعتيمها في أثناء المعالجة. يعني هذا أنه عندما تتعامل تطبيقات الذكاء الاصطناعي مع البيانات لمهام الأعمال وسير العمل، يتم إخفاء أي تفاصيل حساسة أو تغييرها، ما يضمن أن المعلومات غير الحساسة فقط هي التي يتم الكشف عنها. يساعد هذا في حماية الخصوصية مع السماح للذكاء الاصطناعي بأداء وظائفه بفعالية.
- التشفير: يعد تشفير البيانات سواء كانت في حالة السكون (عند التخزين) أو في أثناء النقل (عند الإرسال عبر الشبكات) أمرًا أساسيًا. يحول التشفير البيانات إلى تنسيق آمن لا يمكن الوصول إليه إلا باستخدام مفتاح فك التشفير الصحيح، ما يجعل من الصعب جدًا على المستخدمين غير المصرح لهم الوصول إلى المعلومات الحساسة.
- عناصر التحكم في الوصول: يضمن تنفيذ ضوابط وصول صارمة أنه يمكن فقط للأشخاص المخولين عرض البيانات الحساسة أو التفاعل معها. تتيح إدارة الوصول المعتمدة على الأدوار للمؤسسات تحديد الأذونات بناءً على أدوار الموظفين، ما يحد من التعرض فقط للمعلومات الضرورية لوظائفهم.
- الامتثال: يجب على المؤسسات الالتزام بقوانين حماية البيانات مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA). تحدد هذه القوانين إرشادات صارمة حول كيفية جمع البيانات الشخصية وتخزينها ومعالجتها، ما يساعد على ضمان أن تدير المؤسسات المعلومات الحساسة بشكل مسؤول.
- عمليات المراجعة والمراقبة المنتظمة: إن إجراء عمليات المراجعة والمراقبة المنتظمة للوصول إلى البيانات يمكن أن يساعد في اكتشاف أي محاولات غير مصرح بها للوصول إلى المعلومات الحساسة. يتيح هذا النهج الاستباقي للمؤسسات تحديد الثغرات ومعالجتها قبل أن تؤدي إلى حالات اختراق البيانات.
- الخصوصية حسب التصميم: إن دمج اعتبارات الخصوصية في عملية تطوير الذكاء الاصطناعي منذ البداية هو السبيل لإنشاء أنظمة تمنح الأولوية لخصوصية المُستخدِم وحماية البيانات بحيث تُدمَج تدابير الأمان في حل الذكاء الاصطناعي منذ اليوم الأول.
- التدريب والتوعية: إن تثقيف الموظفين بخصوص أفضل ممارسات خصوصية البيانات وأمانها يُعد أيضًا جزءًا أساسيًا من إجراء الحفاظ على الأمان والخصوصية. إن تدريب الموظفين على كيفية التعامل مع المعلومات الحساسة والتعرّف على التهديدات الأمنية المحتملة يمكن أن يقلل بشكل كبير من خطر اختراق البيانات، في سياق تطبيقات الذكاء الاصطناعي، كما يمكن أن يمنع حالات إساءة استخدام البيانات وسوء التعامل معها التي قد تعرض الأمان والخصوصية للخطر.
هل يمكن تخصيص حلول الذكاء الاصطناعي لتتوافق مع الاحتياجات المحددة لإحدى المؤسسات ومتطلبات الصناعة؟
بالتأكيد! إن حلول الذكاء الاصطناعي متعددة الاستخدامات ويمكن تخصيصها بشكل كبير لتلبية الاحتياجات الفريدة للمؤسسة ومتطلبات الصناعة المحددة لديها.
وإليك كيفية عمل هذا التخصيص:
- تخصيص الخوارزميات: يمكن تطوير حلول الذكاء الاصطناعي باستخدام خوارزميات مصممة خصيصًا لعمليات الأعمال الخاصة بالمؤسسة. وهذا يعني أنه يمكن للذكاء الاصطناعي التعلّم من البيانات والسيناريوهات المحددة ذات الصلة بالأعمال، مما يجعله أكثر فعالية وأهمية.
- الدمج مع الأنظمة المتاحة حاليًا: يمكن دمج حلول الذكاء الاصطناعي مع البرمجيات والأنظمة المتاحة حاليًا لدى المؤسسة، مثل أدوات إدارة علاقات العملاء (CRM) أو تخطيط موارد المؤسسة (ERP). تتيح عمليات الدمج هذه للذكاء الاصطناعي العمل بسلاسة ضمن مهام سير العمل الحالية.
- التدريب محدد المجال: يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات محددة خاصة بقطاع عمل المؤسسة. على سبيل المثال، يمكن لمؤسسة الرعاية الصحية تدريب الذكاء الاصطناعي لديها على مجموعات البيانات الطبية، في حين يمكن للمؤسسة المالية استخدام البيانات المالية. يساعد هذا التدريب المتخصص الذكاء الاصطناعي على فهم المصطلحات والفروق الدقيقة الخاصة بقطاع العمل، مما يعمل على تحسين أدائه.
- المعلمات القابلة للتعديل: تتيح العديد من منصات الذكاء الاصطناعي للمُستخدِمين تعديل المعلمات والإعدادات لتناسب حالات الاستخدام المحددة الخاصة بهم. وتتيح هذه المرونة للمؤسسات إمكانية ضبط كيفية عمل الذكاء الاصطناعي، مثل تعديل كيفية تحليله للبيانات أو كيفية تفاعله مع العملاء.
- الواجهات سهلة الاستخدام: تُقدَم حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة غالبًا بواجهات بديهية تمكِّن المُستخدِمين غير الفنيين من تخصيص الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى معرفة واسعة بتقنيات البرمجة. تتيح هذه الميزة للفرق إجراء التعديلات حسب احتياجاتهم الخاصة بسرعة وسهولة.
- حلقات الملاحظات: يمكن تصميم حلول الذكاء الاصطناعي لتشمل ملاحظات المُستخدِمين. وهذا يعني أنه عندما يتفاعل الموظفون مع الذكاء الاصطناعي، يمكن استخدام آرائهم لتنقيح النظام وتحسينه بمرور الوقت، مما يضمن استمراره في تلبية الاحتياجات المتغيرة للمؤسسة.
- ميزات الامتثال والأمان: يمكن للمؤسسات تخصيص حلول الذكاء الاصطناعي لتشمل تدابير الامتثال والأمان المحددة التي تتوافق مع اللوائح التنظيمية لقطاع العمل. ويضمن هذا أداء الذكاء الاصطناعي للمهام المرجوة من استخدامه، فضلًا عن التزامه بالمعايير المحددة - القانونية والتنظيمية والأخلاقية.
ما أطر الحوكمة التي يجب تنفيذها لمراقبة عمليات نشر الذكاء الاصطناعي والتحكم فيها عبر المؤسسة؟
تُعد أطر الحوكمة الفعالة عاملًا ضروريًا لمراقبة عمليات نشر الذكاء الاصطناعي والتحكم فيها، مما يساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على العمل بشكل أخلاقي ويتسم بالشفافية ومتوافق مع اللوائح التنظيمية.
المكونات الرئيسية للإطار الصارم لحوكمة الذكاء الاصطناعي:
- تطوير السياسات: وضع سياسات واضحة تحدد نهج المؤسسة في استخدام الذكاء الاصطناعي. يجب أن تحدد هذه السياسات حالات الاستخدام المقبولة، وممارسات التعامل مع البيانات، والمبادئ التوجيهية لنشر الذكاء الاصطناعي الأخلاقي. ويجب أن تُعالج هذه السياسات أيضًا قضايا أخرى مثل التحيز والمساءلة والشفافية.
- المبادئ التوجيهية الأخلاقية: إنشاء المبادئ التوجيهية الأخلاقية التي تحكم تطوير الذكاء الاصطناعي واستخدامه. ينبغي أن تركز هذه المبادئ التوجيهية على العدالة والمساءلة والشفافية، وضمان عدم تسبب أنظمة الذكاء الاصطناعي في ترسيخ أوجه التحيز أو التمييز ضد مجموعات معينة. يمكن للمؤسسات اعتماد أطر عمل مثل المبادئ التوجيهية لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي من مؤسسات مثل معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات (IEEE) أو الاتحاد الأوروبي (EU).
- حوكمة البيانات: تنفيذ سياسات حوكمة البيانات لإدارة كيفية جمع البيانات وتخزينها واستخدامها في أنظمة الذكاء الاصطناعي. ويشمل ذلك ضمان جودة البيانات والخصوصية والأمان. يجب على المؤسسات أيضًا إنشاء بروتوكولات للوصول إلى البيانات ومشاركتها للتأكد من حماية المعلومات الحساسة.
- المراقبة والمراجعة: إعداد عمليات المراقبة والمراجعة المستمرة لتتبع أداء الذكاء الاصطناعي والامتثال للسياسات المعمول بها. ويشمل ذلك عمليات المراجعة المنتظمة لعمليات اتخاذ القرار في مجال الذكاء الاصطناعي، ودقة النماذج، والالتزام بالمبادئ التوجيهية الأخلاقية. يمكن أن تساعد عمليات المراجعة في تحديد أي مشكلات محتملة والسماح بالتدخل في الوقت المناسب.
- إدارة المخاطر: وضع إطار عمل لإدارة المخاطر خاص بعمليات نشر الذكاء الاصطناعي. يجب أن يُقيِّم إطار العمل هذا المخاطر المحتملة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك المخاطر التشغيلية والقانونية والمتعلقة بالسمعة. يجب على المؤسسات تنفيذ استراتيجيات للحد من هذه المخاطر وإنشاء بروتوكولات للتعامل مع الحوادث.
- مشاركة أصحاب المصلحة: إشراك مختلف أصحاب المصلحة، بما في ذلك الموظفين والعملاء والهيئات التنظيمية، في عملية الحوكمة. يمكن أن يوفر إجراء الإشراك هذا منظورًا قيمًا ويساعد في ضمان تلبية حلول الذكاء الاصطناعي لاحتياجات واهتمامات جميع الأطراف المعنية.
- التدريب والتوعية: توفير التدريب اللازم للموظفين بخصوص سياسات حوكمة الذكاء الاصطناعي وممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية. إن التأكد من فهم الموظفين لأهمية الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي ودرايتهم بأطر الحوكمة سيساعد في تطوير ثقافة المساءلة ودعمها داخل المؤسسة.
- آليات تقديم الملاحظات: إنشاء آليات لتقديم الملاحظات تتيح للمُستخدِمين الإبلاغ عن المشكلات أو المخاوف المتعلقة بأنظمة الذكاء الاصطناعي. يمكن لهذا مساعدة المؤسسات على تحديد المشكلات والتعامل معها بسرعة، مما يضمن استمرار توافق عمليات نشر الذكاء الاصطناعي مع المعايير الأخلاقية والتشغيلية.
ما أفضل طريقة لتقييم مدى أداء الذكاء الاصطناعي في مختلف أجزاء أعمالنا؟
إن إجراء تحديد الطريقة الأفضل لتقييم أداء الذكاء الاصطناعي في عملك ليس نهجًا واحدًا يناسب الجميع؛ بل إنه إجراء يعتمد إلى حد كبير على السياق والأهداف المحددة للمناطق التي يُنشر فيها الذكاء الاصطناعي. تختلف طرق التقييم الصحيحة بناءً على ما تهدف إلى تحقيقه باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، توجد بعض الاستراتيجيات الفعالة لتقييم أداء الذكاء الاصطناعي:
- حدد أهدافًا واضحة لكل نشر للذكاء الاصطناعي. ما الذي تريد أن يحققه الذكاء الاصطناعي؟ إن وجود أهداف واضحة سيساعد في قياس مدى النجاح سواء كان الأمر يتعلق بتحسين خدمة العملاء، أو زيادة الكفاءة، أو تعزيز عملية اتخاذ القرار.
- حدد مؤشرات الأداء الرئيسية ذات الصلة التي تتوافق مع أهدافك لقياس الأداء كميًا وتتبعها. على سبيل المثال، في حالة استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء، يمكنك قياس الوقت المستغرق للرد، أو درجات رضا العملاء، أو معدلات الحل. أو، في حالة استخدام الذكاء الاصطناعي في التسويق، يمكنك النظر في معدلات التحويل أو العائد على الاستثمار (ROI).
- راقب أداء الذكاء الاصطناعي باستمرار. قد يشمل ذلك لوحات معلومات التحليلات الآنية التي تعرض مؤشرات الأداء الرئيسية والبيانات الأخرى ذات الصلة. إن المراجعة المنتظمة لبيانات الأداء تتيح اكتشاف التوجهات وتحديد المشكلات واتخاذ قرارات مستنيرة.
- جمع الملاحظات من الموظفين والعملاء الذين يتفاعلون مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. يمكن أن توفر رؤاهم معلومات قيمة عن مدى نجاح الذكاء الاصطناعي في تلبية احتياجاتهم وأين يمكن إجراء التحسينات. وتمثل الاستطلاعات والمقابلات ومجموعات التركيز طرقًا فعالة لجمع هذه الملاحظات.
- قياس أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك مقارنة بمعايير قطاع العمل أو المنافسين. يمكن أن يساعدك القياس المقارن على فهم مكانة الذكاء الاصطناعي لديك مقارنة بمكانته لدى الآخرين في مجالك وتحديد مجالات التحسين.
- استخدم اختبار A/B لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي أو أساليبه المختلفة. من خلال مقارنة أداء متغيرين في سيناريوهات العالم الحقيقي، يمكنك تحديد أيهما يقدم نتائج أفضل. وهذه الطريقة مفيدة بشكل خاص لتحسين الخوارزميات وتنقيح استراتيجيات الذكاء الاصطناعي.
- نفِّذ عمليات مراجعة لأنظمة الذكاء الاصطناعي بانتظام لتقييم دقتها ونزاهتها وامتثالها للمبادئ التوجيهية الأخلاقية. يشمل ذلك مراجعة البيانات المُستخدَمة، والخوارزميات المعتمدة، والنتائج الناتجة. تساعد عمليات المراجعة على ضمان عمل الذكاء الاصطناعي على النحو المطلوب وعدم إدخال أي أوجه تحيز أو أخطاء.
- تقييم تأثير الذكاء الاصطناعي على نتائج الأعمال. راقب كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على الإنتاجية وتوفير التكاليف ورضا العملاء ونمو الإيرادات. يساعدك تقييم التأثير الأوسع على الأعمال على فهم القيمة التي يضيفها الذكاء الاصطناعي إلى مؤسستك.
- التكرار والتحسين، باستخدام الرؤى المكتسبة من التقييمات لإجراء تحسينات مستمرة على أنظمة الذكاء الاصطناعي. إن الاستعداد للتكرار يضمن استمرار فعالية الذكاء الاصطناعي وتوافقه مع أهداف الأعمال سواء كان الأمر يتعلق بالضبط الدقيق للخوارزميات أو تعديل مدخلات البيانات أو تغيير عمليات سير العمل.
هل تحتاج المؤسسات إلى تحديث البنية الأساسية لتكنولوجيا المعلومات لديها قبل نشر حلول الذكاء الاصطناعي؟
الإجابة بإيجاز هي "نعم"، فغالبًا ما تحتاج المؤسسات إلى تحديث البنية الأساسية لتكنولوجيا المعلومات لديها قبل نشر حلول الذكاء الاصطناعي. ورغم أنه لا يلزم دائمًا إجراء إصلاح كامل للبنية الأساسية لتكنولوجيا المعلومات قبل نشر الذكاء الاصطناعي، إلا أن البنية الأساسية المحدثة تعمل على تعزيز التوافق وقابلية التوسع وإدارة البيانات والأداء والأمان والتعاون - وجميعها عوامل بالغة الأهمية لتنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي والاستفادة منها بنجاح.
الأسباب وراء أهمية - وأحيانًا حتمية - تحديث البنية الأساسية لتكنولوجيا المعلومات قبل نشر حلول الذكاء الاصطناعي:
- التوافق: تتطلب العديد من حلول الذكاء الاصطناعي قوة حوسبة متقدمة وقدرات تخزين قد لا تدعمها البنى الأساسية القديمة لتكنولوجيا المعلومات. يضمن تحديث البنية الأساسية التوافق مع أحدث أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي، مما يسهل من دمجها في الأنظمة الحالية.
- القابلية للتوسع: يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي إنشاء كميات هائلة من البيانات ولذا تتطلب قوة معالجة كبيرة. تتميز البنية الأساسية الحديثة لتكنولوجيا المعلومات عادةً بأنها أكثر قابلية للتوسع، مما يتيح توسيع القدرات بسهولة مع نمو احتياجات الذكاء الاصطناعي. وتُعد هذه المرونة أمرًا أساسيًا للتعامل مع أعباء العمل وأحجام البيانات المتزايدة.
- إدارة البيانات: تعتمد حلول الذكاء الاصطناعي الفعالة على بيانات عالية الجودة ومنظمة تنظيمًا جيدًا. يتضمن تحديث البنية الأساسية لتكنولوجيا المعلومات غالبًا تنفيذ ممارسات أفضل لإدارة البيانات، مثل مستودعات البيانات والتخزين السحابي. يساعد هذا التحسين على ضمان إمكانية الوصول إلى البيانات المُستخدَمة في تدريب الذكاء الاصطناعي وتحليله، وأنها آمنة وموثوقة.
- الأداء: قد تواجه أنظمة تكنولوجيا المعلومات القديمة صعوبة في توفير مستويات الأداء المطلوبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. يمكن للبنية الأساسية الحديثة، بما في ذلك الخوادم الأسرع والشبكات المحدثة، أن تعمل على تعزيز سرعة عمليات الذكاء الاصطناعي وفعاليتها بشكل كبير.
- الأمان: تتعامل حلول الذكاء الاصطناعي مع بيانات حساسة، لذا فإن وجود إطار أمان قوي أمر غير قابل للتفاوض. تتضمن البنية الأساسية الحديثة لتكنولوجيا المعلومات عادةً تدابير أمان متقدمة، مثل التشفير، وضوابط الوصول، والمراقبة الآنية، والتي تساعد في الحماية من حالات اختراق البيانات والتهديدات الإلكترونية.
- أدوات التعاون: يتطلب الذكاء الاصطناعي غالبًا التعاون بين مختلف الفرق والإدارات. يمكن للبنية الأساسية الحديثة لتكنولوجيا المعلومات دعم أدوات التواصل والتعاون بشكل أفضل، مما يسهل على الفرق العمل معًا في مشروعات الذكاء الاصطناعي.
- الدمج السحابي: تعتمد العديد من حلول الذكاء الاصطناعي على السحابة، مما يوفر المرونة والفعالية من حيث التكلفة. يتضمن تحديث البنية الأساسية لتكنولوجيا المعلومات غالبًا اعتماد التقنيات السحابية، والتي يمكنها تسهيل نشر حلول الذكاء الاصطناعي والسماح بالوصول السهل إلى موارد الذكاء الاصطناعي القوية.
- الصيانة والدعم المستمران: إن البنية الأساسية المحدثة أسهل من حيث الصيانة والدعم عمومًا. وهذا يعني أنه يمكن لفرق تكنولوجيا المعلومات التركيز تركيزًا أكبر على تحسين حلول الذكاء الاصطناعي بدلًا من قضاء الوقت في استكشاف أخطاء الأنظمة القديمة وإصلاحها.
