قادة الفكر
3 مبادئ أساسية لتحقيق عائد على الاستثمار من تطبيقات GenAI
يترقب قادة الشركات بفارغ الصبر تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في أعمالهم. لماذا يفشل الكثير من المشاريع في الخروج من مرحلة概念 الإثبات (POC)? في حدث جارتنر الأخير، قالت ريتا سالام، نائب الرئيس التنفيذي المتميز، إن ما لا يقل عن 30٪ من مشاريع GenAI سوف يتم إسقاطها بعد POCs نهاية عام 2025 بسبب مشاكل مثل جودة البيانات الرديئة وسيطرة المخاطر غير الكافية وزيادة التكاليف بسرعة أو عدم القدرة على تحقيق القيمة التجارية المرغوبة.
تعد هذه القضايا من بين الأسباب التي تجعل جارتنر تقول إن GenAI بدأت في الدخول إلى حفرة اليأس في دورة الهيجان لتقنيات الناشئة، 2024. ومع ذلك، في استطلاع جارتنر منفصل، أفاد المستجيبون أن تطبيقات GenAI ساهمت في تحقيق الشركات زيادات في الإيرادات بنسبة 15.8٪ وتوفيرات في التكاليف بنسبة 15.2٪ وتحسينات في الإنتاجية بنسبة 22.6٪.
ما الذي يفصل الشركات التي تنجح في دمج GenAI في تدفقات العمل الرئيسية عن تلك التي تفشل في تحقيق القيمة التجارية المتوقعة؟ هذه القيادة والفرق تستخدم نهجًا مختلفًا يتميز بالاستعداد الدقيق وإدارة التغيير. هنا ثلاثة مبادئ أساسية لتوجيه تقييم واختيار وتفعيل حالات استخدام مع GenAI، بحيث يمكن للفرق التخفيف من المخاطر وإدارة التكاليف أثناء تحويل العمليات التجارية.
1. المبدأ الأساسي 1: تقييم قيمة الأعمال بدقة من البداية:
في حين أن قادة الأعمال قد أ给وا الأولوية لتجربة GenAI في البداية، هم الآن يرغبون في حصد قيمة الأعمال الملموسة من الاستثمارات.
يمكن للشركاء مساعدة الشركات على تطوير حالات أعمال مفصلة من خلال عقد ورش عمل لفهم الأهداف العامة والحالة الحالية للعمليات والبنية التحتية للتكنولوجيا وأكثر من ذلك. في هذه العملية، يعملون مع فرق الشركات لتقييم حالات استخدام محتملة، وتحديد الأولويات من خلال حل آلام الأعمال، وتحديد مستوى الجهد والقيمة المتوقعة من العائد على الاستثمار، وتطوير مؤشرات أداء رئيسية لقياس التقدم. في جوجل كلود نكست ’24، أبرزت الشركة 101 قصة من المنظمات الناجحة مع GenAI من خلال نشر وكلاء العملاء والموظفين والإبداعية والبيانات والرموز والأمان.
تستمر قدرات السوق في التطور، مما يسهل الطريق إلى إنشاء القيمة. قامت مايكروسوفت وجوجل بتكامل نماذج اللغة الكبيرة في محركات البحث الخاصة بهم. يمكن للمستخدمين على الإنترنت الآن الحصول على إجابات مجزأة وروابط، مما يسرع وقت الوصول إلى الاكتشاف. بشكل مماثل، يقدم الشركاء منصات تسريع GenAI مع نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي يمكن للشركات تخصيصها ونشرها في بيئتهم في غضون أسابيع. تكتسب الشركات من خلال الحصول على أدوات مجربة، وتقليل تكلفة وخطورة النشر، وتوسيع قدرات الأعمال الجديدة بشكل أسرع.
2. المبدأ الأساسي 2: ضمان جودة البيانات والخصوصية والأمان.
توفير بيانات عالية الجودة ومتوافقة مع الخصوصية وأمنها هو أساس كل تطبيق ناجح ل GenAI. يجب على الشركات إعداد البيانات لضمان أن توليد نماذج الذكاء الاصطناعي مخرجات دقيقة وموثوقة. بالإضافة إلى ذلك، فإنهم ينفذون حواجز وأدوات جديدة لحماية المعلومات الحساسة، بما في ذلك مخرجات النموذج، من التعرض. يمكن استخدام GenAI أيضًا لتحديد مشاكل أمنية يمكن علاجها بواسطة الفرق أو التأتمتة.
ماستركارد تستخدم GenAI لتسهيل التفاعلات مع العملاء وتقليل الاحتيال. توفر بوتات الدردشة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي للعملاء وصولًا فوريًا إلى التوصيات المخصصة ومعلومات الحساب وسجل المعاملات.
تستخدم الشركة أيضًا نمذجة GenAI التنبؤية لتحديد أنماط الإنفاق غير العادية، والتي قد تشير إلى الاحتيال المحتمل. مع GenAI، زادت ماستركارد معدل الكشف عن البطاقات المخترقة مرتين؛ وقامت بتقليل الإيجابيات الكاذبة بنسبة تصل إلى 200٪؛ وزادت سرعة تحديد التجار المعرضين للاحتيال بنسبة 300٪.
3. المبدأ الأساسي 3: تعزيز التعاون بين البشر و GenAI.
في حين أن GenAI سوف يؤتمت بعض العمليات، معظم الوقت سوف يساعد البشر في اتخاذ قرارات أفضل. يمكن ل GenAI إنشاء بيانات اصطناعية ومعالجة البيانات وتمييز الأنماط وإنشاء تحليلات تنبؤية لتمكين العمل الجماعي وإنشاء خدمات جديدة. على سبيل المثال، يمكن ل GenAI تقديم سيناريوهات وتوصيات للمُ决مين النظر فيها بحيث يمكنهم تحسين النتائج.
كيف يمكن للشركات تعظيم إمكانات التعاون بين البشر و GenAI؟ يجب على القيادات أن تأخذ الوقت لتحديد الأدوار والمسؤوليات بوضوح، وتدريب الفرق بشكل مستمر على أحدث القدرات، وتوفير حواجز ومسارات تصعيد عندما لا يعمل GenAI كما هو متوقع. بالإضافة إلى ذلك، يجب عليهم مشاركة رؤيتهم ل GenAI لإعادة تشكيل الأعمال والتأكيد على أنهم يُضيفون قدرات بشرية بدلاً من استبدالها. وجد استطلاع فورستر أن 36٪ من الموظفين يخافون من فقدان وظائفهم بسبب الأتمتة أو الذكاء الاصطناعي، ولكن فقط 1.5٪ سيفعلون ذلك، بينما سيتأثر 6.5٪ بدورهم ب GenAI. ونتيجة لذلك، يجب على الموظفين أن يعتمدوا هذه التكنولوجيا بدلاً من تجنبها.
أولستيت قد نفذت بوت دردشة مدعومًا ب GenAI الذي يعتمد على معالجة اللغة الطبيعية لتوفير دعم متواصل ومultilingual في الوقت الفعلي والحصول على رؤية أكبر في سلوك العملاء.
تستخدم البوت الدردشة لتحسين أداء النماذج السابقة ثلاث مرات من خلال تحديد الرحلات التي تتطلب دعم وكلاء. ي简د البوت عملية المطالبات من خلال توفير منصة مركزية لجمع ومراجعة المعلومات ذات الصلة. بينما يواصل وكلاء بشريون التعامل مع مطالبات معقدة تتطلب حكمًا خبيرًا، يزيد البوت بشكل كبير من الكفاءة من خلال توفير المهام الروتينية وتقليل وقت المعالجة. من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين استكمال النماذج، تحسن أولستيت الدقة ورضا العملاء.
تحقيق عائد أكبر على الاستثمار من GenAI من خلال اتباع هذه 3 مبادئ الأساسية
عندما ظهر GenAI في وعي العالم، طبق قادة الأعمال بسرعة على أعمالهم، وشجعوا على التجربة والابتكار. ومع ذلك، في بعض الأحيان، تقدمت POCs إلى الأمام من الأساسيات، مما أدى إلى زيادة التكاليف وإنشاء حلول لم تؤد إلى القيمة المرغوبة.
يمكن للقادة استخدام هذه المبادئ الأساسية الثلاثة – تطوير حالة أعمال صحيحة، ومعالجة متطلبات البيانات، ومساعدة الفرق على التعاون مع الذكاء الاصطناعي – لجعل مبادرات GenAI الجديدة ناجحة. سوف يكونون قادرين على الإشارة إلى حالات استخدام قيمة عالية وأدوات وضمانات بيانات وتحسينات في الإنتاجية والابتكار التي تثير إعجاب غرفة الاجتماعات والboards والعملاء والمستثمرين على حد سواء.
