متابعة – أمل علوي
أصبح الاستثمار في الذكاء الاصطناعي ضرورة ملحة للعديد من التنفيذيين في المملكة المتحدة، حيث تطالب مجالس الإدارة الآن بالأدلة على الأثر القابل للقياس — سواء من خلال زيادة الكفاءة، أو نمو الإيرادات، أو تقليل المخاطر التشغيلية. ومع ذلك، كما يشير بيت سميث، الرئيس التنفيذي لشركة Leading Resolutions، فإن العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة لا تزال تعالج الذكاء الاصطناعي كتمرين استكشافي بدلاً من كونه استراتيجية عمل منظمة، مما يؤدي إلى استثمارات غير مثمرة ونقص في العائدات الملموسة.
أثر الأعمال
تعمل المؤسسات التي تطبق الذكاء الاصطناعي بشكل فعال على التركيز على النتائج التجارية. بدلاً من تنفيذ مشاريع تجريبية معزولة، تتماشى المبادرات مع الأهداف الاستراتيجية، مثل تحسين العمليات وتعزيز تجربة العملاء. يمكن لقادة المنظمات من جميع الأحجام تحويل الذكاء الاصطناعي من تكنولوجيا تخمينية إلى تحسين في الأداء من خلال ترجمة طموحاتهم إلى مقاييس قابلة للقياس.
يعطي سميث أمثلة تشمل أتمتة التحليل الروتيني لتقليل العمل اليدوي، واستخدام التحليلات التنبؤية لتحسين المخزون، أو استخدام نماذج اللغة الطبيعية لتبسيط خدمة العملاء. يقول إن التأثير ملموس: تحسين الهوامش، اتخاذ قرارات أسرع، وزيادة مرونة الأعمال.
التنفيذ والتحديات
وفقًا لشركة Leading Resolutions، يعتمد نجاح التنفيذ على الأولويات. يبدأ هذا العملية بمشاركة المعنيين لتحديد الاستخدامات المحتملة للذكاء الاصطناعي في الإدارات المختلفة. يتم تقييم كل فكرة من حيث القيمة التجارية وجاهزيتها للتنفيذ، مما ينتج عنه قائمة مختصرة لمشاريع تجريبية محتملة.
تأتي بعد ذلك مرحلة التقييم الهيكلي للقيمة، حيث يجمع بين تحليل التكلفة والفائدة مع جدوى التنفيذ وتحمل المخاطر. يجب على القادة الاتفاق على المقاييس التي ستحدد النجاح قبل بدء أي مشروع تجريبي. قد تشمل هذه المقاييس تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (مثل تقليل التكاليف، والاحتفاظ بالعملاء، وزيادة الإنتاجية). بعد التحقق من صحتها، يمكن توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي بعناية في وحدات الأعمال المختلفة.
نقاط استراتيجية
بالنسبة لقادة البيانات وصناع القرار في الأعمال، يتطلب العائد القابل للقياس تحولًا عمليًا من التجريب إلى المساءلة التشغيلية. يجب أن يركز هذا التحول على ثلاثة مبادئ، كما يقترح سميث:
ربط مشاريع الذكاء الاصطناعي مباشرةً بالنتائج التجارية مع مؤشرات الأداء الرئيسية المتفق عليها مسبقًا.
تضمين الحوكمة، وضوابط المخاطر، والشفافية مبكرًا.
بناء ثقافة ذكاء اصطناعي قائمة على جودة البيانات، والتعاون، واتخاذ القرارات المستندة إلى الأدلة.
بينما تتنقل المؤسسات بين القوانين الأكثر صرامة وارتفاع توقعات الذكاء الاصطناعي، يعتمد النجاح على مدى فعالية قياس النتائج الإيجابية وتوسيع نطاقها، بدلاً من مقدار الاستثمارات. إن الانتقال من الطموحات التخيلية إلى الأداء القابل للقياس هو علامة من علامات تنفيذ الذكاء الاصطناعي الموثوق.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
