3 مبادئ أساسية لتعزيز عائد الاستثمار من تطبيقات GenAI

يترقب قادة الشركات بفارغ الصبر فرصة تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في أعمالهم. لماذا يفشل العديد من المشاريع في الخروج من مرحلة概念 الإثبات (POC)؟ في حدث جارتنر الأخير، قالت ريتا سالام، نائب الرئيس المتميز للتحليل، إن ما لا يقل عن 30٪ من مشاريع GenAI ستُطرح بعد مرحلة POC بحلول نهاية عام 2025 بسبب مشاكل مثل جودة البيانات الرديئة وعدم كفاية ضوابط المخاطر وارتفاع التكاليف بسرعة أو عدم القدرة على تحقيق القيمة التجارية المرغوبة.

تعد هذه القضايا من بين الأسباب التي تجعل جارتنر تقول إن GenAI بدأت تدخل مرحلة الخيبة في دورة الهوس الأخيرة للتكنولوجيا الناشئة 2024. ومع ذلك، في استطلاع جارتنر منفصل، أفاد المستجيبون أن تطبيقات GenAI ساعدت الشركات على تحقيق زيادات في الإيرادات بنسبة 15.8٪ وتوفيرات في التكاليف بنسبة 15.2٪ وتحسينات في الإنتاجية بنسبة 22.6٪.

ما الذي يميز الشركات التي تنجح في دمج GenAI في عمليات 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 الحالات الاستخدامية مع GenAI، بحيث يمكن للفرق التقليل من المخاطر وإدارة التكاليف أثناء تحويل عمليات الأعمال.

1. المبدأ الأساسي 1: قياس القيمة التجارية بدقة من البداية:

في حين قد يكون قادة الأعمال قد أعطوا الأولوية لاختبار GenAI في البداية، الآن هم يرغبون في الحصول على قيمة تجارية ملموسة من الاستثمارات.

يمكن للشركاء مساعدة الشركات على تطوير حالات أعمال مفصلة من خلال عقد ورش عمل لفهم الأهداف العامة وحالة عمليات البيانات والبنية التحتية للتكنولوجيا وغيرها. في هذه العملية، يعملون مع فرق الشركات لتقييم الحالات الاستخدامية المحتملة، و Prioritizeها من خلال حل آلام الأعمال وتحديد مستوى الجهد والقيمة المتوقعة والروي، وتطوير مؤشرات الأداء الرئيسية لقياس التقدم. في مؤتمر Google Cloud Next ’24، أبرزت الشركة 101 قصة لمنظمات نجحت مع GenAI من خلال نشر وكلاء العملاء وال्मचين والخلق والبيانات والرمز والسلامة.

تستمر قدرات السوق في التطور، مما يسهل طريق إنشاء القيمة. قامت مايكروسوفت وجوجل بدمج نماذج اللغة الكبيرة في محركات البحث الخاصة بهم. يمكن للمستخدمين على الإنترنت الآن الحصول على إجابات ملخصة وروابط، مما يسرع وقت الوصول إلى المعلومات. في نفس الوقت، يقدم الشركاء منصات تسريع GenAI مع نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي يمكن للشركات تخصيصها ونشرها في بيئتها في غضون أسابيع. تكتسب الشركات من خلال الحصول على أدوات مثبتة، وتقليل تكاليف النشر والمخاطر، 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 لجين إيه آي. يجب على الشركات إعداد البيانات لضمان أن توليد نماذج الذكاء الاصطناعي خرجًا دقيقًا وموثوقًا به. بالإضافة إلى ذلك، فإنهم ينفذون حواجز وأدوات جديدة لحماية المعلومات الحساسة، بما في ذلك خرج النماذج، من التعرض. في نفس الوقت، يمكن استخدام جين إيه آي لتحديد قضايا الأمان التي يمكن للفرق أو التutomatization معالجتها.

ماستركارد تستخدم جين إيه آي لتسهيل التفاعلات مع العملاء وتقليل الاحتيال. توفر بوتات الدردشة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي للعملاء وصولًا فوريًا إلى التوصيات الشخصية ومعلومات الحساب وتاريخ المعاملات.

تستخدم الشركة أيضًا جين إيه آي لنمذجة التنبؤ بالاحتيال لتحديد أنماط الإنفاق غير العادية، والتي قد تشير إلى الاحتيال المحتمل. مع جين إيه آي، زادت ماستركارد معدل الكشف عن البطاقات المخترقة مرتين؛ وقامت بتخفيض الإيجابيات الكاذبة بنسبة تصل إلى 200٪؛ وزادت سرعة تحديد التجار المعرضين للاحتيال بنسبة 300٪.

3. المبدأ الأساسي 3: تعزيز التعاون بين البشر وجين إيه آي.

في حين سيتم ت 자동化 بعض العمليات بواسطة جين إيه آي، فإن معظم الوقت ستساعد جين إيه آي البشر في اتخاذ قرارات أفضل. يمكن لجين إيه آي إنشاء بيانات اصطناعية ومعالجة البيانات والتعرف على الأنماط وتحليلات تنبؤية لدعم العمل الجماعي وإنشاء خدمات جديدة. على سبيل المثال، يمكن لجين إيه آي تقديم سيناريوهات وتوصيات للمُ决مين لكي يُحسّنوا النتائج. يُحضّرون البشر الوعي بالسوق والسياق والمعرفة التجارية والقضاء والتعاطف مع اتخاذ القرارات، مما يُكمل قدرات جين إيه آي.

كيف يمكن للشركات تحقيق أقصى استفادة من تعاون الإنسان وجين إيه آي؟ يجب على القيادة أن تخصّص الوقت لتحديد الأدوار والمسؤوليات بوضوح، وتدريب الفرق بشكل مستمر على القدرات الأخيرة، وتوفير حواجز ومسارات تصاعد عندما لا تُؤدّي جين إيه آي كما هو متوقع. بالإضافة إلى ذلك، يجب عليهم مشاركة رؤيتهم لجين إيه آي في تغيير الأعمال والتأكيد على أنهم يُكملون قدرات البشر 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، في حين أن 6.5٪ سيتأثرون بجين إيه آي. وبالتالي، يجب على الموظفين أن يُرحبوا بهذه التكنولوجيا بدلاً من تجنبها.

أولستيت قد طبّقت بوت دردشة مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي يستخدم معالجة اللغة الطبيعية لتوفير دعم فوري ومتعددي اللغات واكتساب رؤية أعمق في سلوك العملاء. على سبيل المثال، تسعى إلى تحسين أداء النماذج السابقة ثلاث مرات من خلال تحديد رحلات العملاء التي تتطلب دعم وكلاء.

يُبسّط بوت الدردشة عملية المطالبات من خلال توفير منصة مركزية لجمع ومراجعة المعلومات ذات الصلة. في حين أن وكلاء الإنسان يُديرون مطالبات معقدة تتطلب حكمًا خبيرًا، يُحسّن بوت الدردشة الكفاءة بشكل كبير من خلال توفير المهام الروتينية وتقليل وقت المعالجة. من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لتبسيط إكمال النماذج، تحسّن أولستيت الدقة ورضا العملاء.

زيادة عائد الاستثمار من جين إيه آي بالاعتماد على هذه 3 مبادئ الأساسية

عندما ظهر جين إيه آي في وعي العالم، سارع القادة بتطبيقها على أعمالهم، مشجعين على التجربة والابتكار. ومع ذلك، في بعض الأحيان، سبقت تجارب POC الأساسيات، مما أدى إلى زيادة التكاليف وإنشاء حلول لم تُحقق القيمة المرغوبة.

يمكن للقادة استخدام هذه المبادئ الأساسية الثلاثة – تطوير حالة أعمال صوتية، وتلبية متطلبات البيانات، ومساعدة الفرق على التعاون مع الذكاء الاصطناعي – لجعل مبادرات جين إيه آي الجديدة ناجحة. سيكونون قادرين على الإشارة إلى حالات استخدام وادوات قيمة عالية، وضمانات بيانات، وتحسينات في الإنتاجية والابتكار التي تُثير إعجاب الإدارة العليا والمجالس والعملاء والمستثمرين على حد سواء.