يتطور الذكاء الاصطناعي المؤسسي سريعًا، مع تحول الشركات إلى استراتيجيات الذكاء الاصطناعي للأعمال ومزايا الذكاء الاصطناعي التي يتم السعي وراءها داخل المؤسسات.
لذلك لتلبية احتياجات العملاء المتطورة وتسريع التحول الرقمي، ستبدأ المزيد من الصناعات في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في الأيام المقبلة.
ففي مختلف الصناعات، قدمت الشركات أدلة ناجحة للمفهوم ونجحت أيضًا في نشر الذكاء الاصطناعي في الإنتاج.
حتى أن بعض المنظمات قامت بتفعيل استراتيجيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الخاصة بها، مع تزايد المشاريع داخل المؤسسة، وتزويدها بأفضل الممارسات.
هذا الاتجاه في المؤسسات يغير طريقة نظر الشركات للقيمة الاستراتيجية للذكاء الاصطناعي — وكيف يتطلعون لرؤية فوائده تتحقق.
فيما يلي نظرة على 10 اتجاهات لاستراتيجية مؤسسة الذكاء الاصطناعي التي يشهدها خبراء الصناعة اليوم:
1. عودة الذكاء الاصطناعي إلى العمل
في الأيام الأولى للذكاء الاصطناعي، كان علماء البيانات هم من يقودون المشاريع بالكامل. كانت لديهم البيانات والخوارزميات، وتم منحهم حرية البحث عن طرق لتطبيق أدواتهم الجديدة على مشاكل العمل. وقد نجحوا في بعض الأحيان. لكن اليوم انقلبت هذه الديناميكية.
فقد تعلم قادة الأعمال من أمثلة المشاريع الناجحة وهم أكثر دراية حول ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي لهم.
ونتيجة لذلك، أصبحت الشركات الآن أقل استعدادًا للاستثمار في إثباتات المفاهيم ذات القيمة التجارية غير الواضحة. ويرى هذا الاتجاه وحدات الأعمال بشكل متزايد في مقعد القيادة لاعتماد الذكاء الاصطناعي.
يقول Alex Singla، الرائد العالمي لـ QuantumBlack في McKinsey & Co، “عندما أرى الشركات تعمل بشكل جيد في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا المعلومات موجودان لمساعدتهم في حل المشكلة، لكنها ليست تقنية تدفع الحل للخارج. إنه العمل الذي يحرك زمام المبادرة، قائلا: “كنت جزءًا من الحل، وأؤمن بهذا، وهذه هي الإجابة الصحيحة”.
على سبيل المثال، تستخدم شركة Honeywell الذكاء الاصطناعي في جميع عملياتها الداخلية وتقوم ببنائها في منتجات وخدمات تواجه العملاء، كما تقول شيلا جوردان، رئيسة قسم التكنولوجيا الرقمية في الشركة. تقول: “نحن مرتبطون جدًا بالعمل”. “نحن مدفوعون بالقيمة. ستكون قيمة موجهة للعملاء. القيمة الداخلية “.
2. سوف يسود الذكاء الاصطناعي المشروع
عندما جاءت شيلا جوردان إلى شركة Honeywell قبل عامين، كان أول مشروع كبير لها هو تنفيذ استراتيجية مستودع البيانات لتجميع جميع بيانات المعاملات من جميع المصادر.
تقول: “كل وظيفة، كل وحدة أعمال، لها أجندة رقمية”. على سبيل المثال، قامت شركة Honeywell برقمنة جميع عقودها.
ويبلغ الإجمالي أكثر من 100،000 عقد، كما تقول، مشيرة إلى أن هذا يمنح الشركة ثروة من البيانات لاستخدامها للمساعدة في بناء حلول الذكاء الاصطناعي لأي مجال وظيفي تقريبًا.
على سبيل المثال، باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن الآن مراجعة جميع عقود شركة Honeywell تلقائيًا للمناطق التي تتأثر فيها بالتضخم أو مشاكل التسعير. وتستطرد جوردان “من المستحيل أن يتمكن أي إنسان من مراجعة 100000 عقد.”
وبالمثل، مع بيانات الجرد الكاملة، يمكن ل Honeywell الآن أن يفهم أي من البيانات هي مجرد خردة وأيها يمكن إعادة استخدامه وبالتالي يمكنها اتخاذ قرارات ذكية حول إدارة المواد الخام بشكل أكثر كفاءة، كما تقول جوردان.
وتقول: “نحن نرى الذكاء الاصطناعي يظهر في كل وظيفة “.” في التمويل، في القانون، في الهندسة، في سلاسل التوريد، وبالطبع في تكنولوجيا المعلومات.”
اقرأ أيضاً:ما هو Web3
3. أتمته كاملة باستخدام الذكاء الاصطناعي
هذه هي السنة الثالثة لشركة Honeywell في برنامج أتمته قوي. فإذا كانت هناك مهمة متكررة، فستحاول الشركة تشغيلها تلقائيًا. تقول جوردان: “من المحتمل أن يكون لدينا 100 مشروع هذا العام”.
وتضيف أن شركة Honeywell تعمل على جعل هذه الأتمتة أكثر ذكاءً. وتقول: “سنقوم بإدخال المزيد من الذكاء الاصطناعي في المزيد من هذه الروبوتات الآلية”. “يتعلق الأمر بأن يصبح الروبوت الآلي أكثر ذكاءً.”
شركة أخرى بدأت بالأتمتة الأساسية المستندة إلى القواعد وهي Booz Allen Hamilton. تتقدم الشركة الآن نحو دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تلك الأتمتة لجعلها قابلة للتطبيق على نطاق أوسع من المهام، كما يقول جوستين نيرودا، نائب الرئيس في ممارسة الذكاء الاصطناعي في بوز ألن.
يبدأ الناس بأبسط أتمتة، كما يقول. “ثم يسألون أنفسهم،” ما الذي يمكنني أتمتة أيضًا؟ “ووجدوا أنه يحتاج إلى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.” يقول إن الأتمتة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تساعد الشركات في التعامل مع نقص الموظفين أو حجم العمل الكبير. “أو يمكن أتمتة نصف المهمة، وبعد ذلك يمكن للأشخاص القيام بالجزء الصعب منها.”
4. دمج الذكاء الاصطناعي لتحقيق فوائد أكبر
يقول Singla من McKinsey، إن هناك عنصرًا رئيسيًا لإدارة التغيير للقيام بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. إنه يتطلب فهم كيفية استخدام الناس لها، وهذا لا يأتي من التكنولوجيا التي يعمل بها الأشخاص بمفردهم، ولكن من خلال مزيج من خبراء التكنولوجيا والموضوع وخبراء الأعمال، كما يقول.
يكمل: “إذا كان عليّ الحصول على أداة الضبط وأخبرهم بالذهاب إلى ثلاثة تطبيقات مختلفة للذكاء الاصطناعي، فإن احتمالات تطبيقهم له ستكون معدومة”. “ولكن كلما تم دمجها تلقائيًا في سير العمل، زاد احتمال نجاحنا. كلما كان عليّ تغيير سلوك شخص ما أقل، زادت احتمالية الحصول على التبني “.
5. سوف تأخذ استراتيجيات الذكاء الاصطناعي دورًا فدراليًا
بعد أن تنجح الشركات في البراهين الأولية للمفهوم، فإنها غالبًا ما تبني مراكز امتياز للذكاء الاصطناعي لتفعيل التكنولوجيا وبناء المواهب والخبرة وأفضل الممارسات.
ولكن بمجرد أن تصل الشركة إلى مستوى الكتلة الحرجة، فمن المنطقي تفكيك بعض مراكز التميز هذه وتوحيد الذكاء الاصطناعي، ونقل الخبراء مباشرة إلى وحدات الأعمال حيث تشتد الحاجة إليهم.
يقول Singla من McKinsey: “بالنسبة لتلك الشركات الأقل نضجًا، هناك قيمة في وجود مركز امتياز يضم المواهب والتعلم عبر المؤسسة”.
“بدون ذلك، لا تمتلك الشركات عادةً القدرة على التوسع. الأشخاص الموهوبون يريدون أن يكونوا مع أشخاص آخرين متشابهين في التفكير. ويستفيد الأشخاص الأقل خبرة من التواجد في مركز التميز لأنهم يستطيعون النمو أو التعلم “.
إن توزيعها في وقت مبكر جدًا من شأنه أن يخفف من تأثيرها ويقلل من قدرة الشركة على تكرار المشاريع الناجحة وتكرارها عبر خطوط أعمال متعددة.
يقول: “ولكن عندما تصل إلى طبقة من النضج على المدى الطويل، فإن الاستفادة من التقنيين الذين يتمتعون بخبرة عميقة في مجال الذكاء الاصطناعي وخبرة في المجال هي إدارة منزلية حقيقية”. “ولكن فقط عندما يكون لديك مقياس.” تتوزع مشاكل العمل، كما يقول أمول أجاونكار، المهندس المتميز في إنسايت.
ويضيف: “إن مشاكل العمل ليست في مكان واحد، لذلك لا يمكنك أن تتوقع عمليات نشر مركزية للذكاء الاصطناعي”.
“يجب توزيعها أيضًا. لكنك تحتاج إلى استراتيجية مركزية للذكاء الاصطناعي مرتبطة بتأثير الأعمال “. أو تأثيرات أعمال متعددة، كما يضيف، مثل الإيرادات، أو توفير التكاليف، أو تحديد المواقع التسويقية.
مثل العديد من الشركات الأخرى، بدأت Booz Allen Hamilton مع مجموعة أساسية للذكاء الاصطناعي.
يقول جاستن نيرودا، نائب الرئيس في ممارسة الذكاء الاصطناعي في شركة بوز ألين هاملتون: “لكن في العام الماضي، عملنا حقًا على دفعه للخارج”.
“لدينا خلايا فرعية من خلال تلك الشركة لديها هؤلاء الخبراء في الذكاء الاصطناعي. لكن عليك أن تبني كتلة حرجة قبل أن تنشرها وإلا فسوف تنهار كلها “. ويضيف: “هذا شيء رأيناه داخل مؤسساتنا والعملاء الذين نعمل معهم”.
6. سيعمل الذكاء الاصطناعي إلى إحداث تحول في عملية الأعمال
عندما تبدأ الشركات في استخدام الذكاء الاصطناعي لأول مرة، فإنها غالبًا ما تبحث عن خطوات فردية في العمليات التجارية حيث يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث فرقًا.
يقول سانجاي سريفاستافا، كبير المسؤولين الرقميين في Genpact: “يمكنك تقسيم العملية إلى أجزاء، ورقمنة كل قطعة، ووضع الذكاء الاصطناعي لجعلها فعالة”.
لكن في نهاية المطاف، فإن العملية نفسها لا تتغير. كل جزء منها أفضل وأسرع وأرخص -لكن العملية نفسها لا تتغير “.
لكن الذكاء الاصطناعي لديه أيضًا القدرة على تغيير العمليات التجارية بشكل أساسي، كما يقول. على سبيل المثال، تقوم Genpact بقدر كبير من أعمال معالجة الحسابات للعملاء.
يقول: “عندما نطبق الذكاء الاصطناعي على الفواتير، يمكننا تحديد الفواتير التي سيتم التنازع عليها”. “يمكننا معرفة أي جزء من المحفظة يحتوي على أعلى مخاطر.”
يقول إنه مع القوى التنبؤية المتاحة مع الذكاء الاصطناعي، يمكن إعادة هيكلة العملية برمتها. “عند تطبيق الذكاء الاصطناعي، يمكنك التفكير في سلسلة القيمة الشاملة وإعادة هندستها بالكامل.”
7. MLOps يصبح حقيقة
وفقًا لتقرير McKinsey الصادر في نهاية عام 2021، فإن أحد العوامل التي تميز الشركات التي تحصل على أكبر زيادة في الأرباح من الذكاء الاصطناعي هو استخدامها لـ MLOps.
هذا هو الاتجاه الكبير التالي في الذكاء الاصطناعي، كما تقول كارمن فونتانا، عضو IEEE، وقائدة الممارسات السحابية والتكنولوجيا الناشئة في Augment Therapy، وهي شركة لتكنولوجيا العلاج الطبيعي للأطفال. كانت فونتانا سابقًا المسؤول العملي عن التقنيات السحابية والناشئة في Centric Consulting.
وتقول إن الهدف هو نقل التعلم الآلي من النظرية إلى الإنتاج. تقول: “قبل عامين، ثلاثة أعوام، كان هذا مجالًا مزدهرًا، وكان الناس يعتقدون أن عليهم القيام به”.
“لكننا لم نلاحظ ذلك كثيرًا في الممارسة.”
ومع ذلك، فهي ترى اليوم أدوات ومنهجيات راسخة تمكّن المؤسسات من أن تصبح أكثر صرامة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها ومراقبتها.
وتقول: “هذا يقطع شوطًا طويلاً نحو إضفاء الطابع المؤسسي على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.” “لقد لاحظت كل ذلك على عملائنا. لقد تغير السوق بشكل كبير.”
8. سيساعد الذكاء الاصطناعي في توفير التكاليف ومساعدة الشركات في التغلب على نقص المهارات
“للحصول على قيمة أكبر من الذكاء الاصطناعي (AI)، ستعطي المنظمات الأولوية لإضفاء الطابع الديمقراطي على التكنولوجيا. علماء البيانات مكلفون ويصعب العثور عليهم، لذلك تبحث المؤسسات عن طرق بديلة لتوليد قيمة من بياناتهم بالموارد المحدودة.
كما ستعمل الشركات التي تطبق أدوات الذكاء الاصطناعي الآلي (AutoAI) المدمجة على تمكين المحللين بمستويات خبرة مختلفة لتحليل تدفقات البيانات، وإنشاء نماذج تعلم الآلة بسرعة، والعثور على رؤى قابلة للتنفيذ مثل عالم البيانات. هذا يساعد الشركات على زيادة الإيرادات، وتحسين التكاليف، وتعزيز العمليات. أتوقع أن يبدأ الآخرون في السير على هذا الاتجاه للمضي قدمًا.” توم شيا، الرئيس التنفيذي ومؤسس OneStream Software
9. تحسين تقنية Low Code وNo-Code
“مع بدء تطبيق الذكاء الاصطناعي في الصناعة، بدأت الشركات في استخدام نماذج الأساس الجاهزة، مما يقلل بشكل كبير من الوقت المستغرق في تحقيق القيمة لحلول الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل اللغة والرؤية وغيرها. كما سيكون للذكاء الاصطناعي تأثير كبير على تنمية المواطن. فسيتمكن الجميع من أن يصبح مطورًا مواطنًا، وذلك بفضل تحسينات الذكاء الاصطناعي في التقنيات منخفضة التعليمات البرمجية.
وسيتمكن المبرمجون المواطنون من وصف المشكلة التي يسعون إلى معالجتها بلغة إنجليزية بسيطة، وسيقوم الذكاء الاصطناعي للمحادثة بإنشاء كود.
ووفقا لاستطلاع TechRepublic، فإن أكثر من نصف الشركات (47 في المائة) تستخدم بالفعل Low Code وNo-Codeفي عملياتها. كما أن خُمس أولئك الذين لم يتبنوا التكنولوجيا بعد أنهم يهدفون إلى القيام بذلك في غضون العام المقبل. المعدل سيزداد في الأيام القادمة.
10. تحسين معالجة اللغة الطبيعية
يتم دمج معالجة اللغة الطبيعية بشكل متكرر في عمليات الشركات لتحليل البيانات وتحديد الأنماط والاتجاهات.
في عام 2022، من المتوقع أن يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية للاسترجاع السريع للبيانات من مستودعات البيانات. وستتمتع معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بإمكانية الوصول إلى بيانات عالية الجودة، مما ينتج عنه رؤى عالية الجودة. المجالات التي سوف يتم فيها استخدام البرمجة اللغوية العصبية، هي تحليل المشاعر وتحليلات تويتر وفهم سلوك وارضاء العملاء وما إلى ذلك.
الخلاصة
مع تقنيات البيانات المتقدمة المتاحة حاليًا، لم يكن الوصول إلى البيانات أكثر قيمة من أي وقت مضى للمؤسسات من جميع الأنواع.
كما توفر اتجاهات علم البيانات والذكاء الاصطناعي التي تمت مناقشتها هنا نظرة ثاقبة للأهداف الأساسية الجديدة للسوق، بما في ذلك الأتمتة وإمكانية الوصول والحدس.
في السنوات المقبلة، سيظل علم البيانات في دائرة الضوء وسنشهد المزيد من هذه الاختراقات والتحسينات في المستقبل. لذا من المتوقع أن تزداد الحاجة إلى علماء البيانات ومحللي البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي.
