بالنسبة للعديد من المديرين التنفيذيين في المملكة المتحدة، أصبح الاستثمار في الذكاء الاصطناعي ضرورة، وليس تجربة في الابتكار. تطلب مجالس الإدارة الآن أدلة على التأثير القابل للقياس – سواء من خلال مكاسب الكفاءة، أو نمو الإيرادات، أو تقليل المخاطر التشغيلية. ومع ذلك، كما لاحظ بيت سميث، الرئيس التنفيذي لشركة Leading Resolutions، فإن العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة تتعامل مع الذكاء الاصطناعي باعتباره تمرينًا استكشافيًا، وليس كاستراتيجية عمل منظمة. والنتيجة هي إهدار الاستثمار وعدم وجود عائد يمكن إثباته.
تأثير الأعمال
الشركات التي تطبق الذكاء الاصطناعي بشكل فعال تفعل ذلك مع التركيز على نتائج الأعمال. وبدلاً من التجارب المعزولة، فإنها تعمل على مواءمة المبادرات مع الأهداف الإستراتيجية – على سبيل المثال، تحسين العمليات وتعزيز تجربة العملاء. يمكن لقادة المؤسسات من أي حجم تحويل الذكاء الاصطناعي من تقنية تأملية إلى تحسين الأداء من خلال ترجمة طموحاتهم إلى مقاييس قابلة للقياس الكمي.
يقدم Smyth أمثلة تتضمن أتمتة التحليل الروتيني لتقليل سير العمل اليدوي، أو تطبيق التحليلات التنبؤية لتحسين المخزون، أو استخدام نماذج اللغة الطبيعية لتبسيط خدمة العملاء. ويقول إن التأثير قابل للقياس: تحسين الهوامش، واتخاذ قرارات أسرع، ومرونة الأعمال.
التنفيذ والتحديات
وفقًا لقرارات سميث الرائدة، يعتمد نجاح التنفيذ على الأولويات. تبدأ العملية بمشاركة أصحاب المصلحة التي تحدد الاستخدامات المحتملة للذكاء الاصطناعي في الأقسام المختلفة. يتم تقييم كل فكرة من حيث قيمة الأعمال والاستعداد للتنفيذ؛ تنتج هذه العمليات قائمة مختصرة للمخططات التجريبية المحتملة.
ويأتي بعد ذلك تقييم منظم للقيمة، يجمع بين تحليل التكلفة والعائد مع جدوى التنفيذ وتحمل المخاطر. يجب أن يتفق القادة على المقاييس التي تحدد النجاح قبل بدء أي تجربة. وقد يتضمن ذلك تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (خفض التكلفة، والاحتفاظ بالعملاء، ومكاسب الإنتاجية، وما إلى ذلك). بمجرد التحقق من صحة استخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن توسيع نطاقه بعناية في وحدات عمل منفصلة.
الوجبات الجاهزة الاستراتيجية
بالنسبة لقادة البيانات وصناع القرار في مجال الأعمال، يتطلب عائد الاستثمار القابل للقياس تحولًا عمليًا من التجريب إلى المساءلة التشغيلية. يجب أن يكون التركيز على ثلاثة مبادئ، كما يفترض سميث:
- ربط مشاريع الذكاء الاصطناعي مباشرة بنتائج الأعمال باستخدام مؤشرات الأداء الرئيسية المتفق عليها مسبقًا.
- قم بتضمين الحوكمة وضوابط المخاطر وقابلية التفسير مبكرًا.
- قم ببناء ثقافة الذكاء الاصطناعي المرتكزة على جودة البيانات والتعاون واتخاذ القرارات القائمة على الأدلة.
وبينما تتجه الشركات نحو التنظيم الأكثر صرامة والتوقعات المتزايدة للذكاء الاصطناعي، فإن النجاح لا يعتمد على حجم استثماراتها، بل على مدى فعالية قياس النتائج الإيجابية وتوسيع نطاقها. إن الانتقال من طموح المضاربة إلى الأداء القابل للقياس هو السمة المميزة لتطبيق الذكاء الاصطناعي الموثوق.
(مصدر الصورة الرئيسي: “M4 AT Night” لـ Paulio Geordio مرخص بموجب CC BY 2.0.)
هل تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة من قادة الصناعة؟ اطلع على معرض الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة الذي يقام في أمستردام وكاليفورنيا ولندن. يعد هذا الحدث الشامل جزءًا من TechEx ويقام في مكان مشترك مع الأحداث التكنولوجية الرائدة الأخرى. انقر هنا لمزيد من المعلومات.
يتم تشغيل AI News بواسطة TechForge Media. استكشف الأحداث والندوات عبر الإنترنت القادمة الأخرى المتعلقة بتكنولوجيا المؤسسات هنا.