قادة الفكر
كيف يغير تحويل الذكاء الاصطناعي قواعد برامج المؤسسات
قادة الصناعة وصفوا مستقبلًا حيث يتم توفير الذكاء الاصطناعي حسب الطلب ويتحمل على أساس مقدار استخدامه، مثل الكهرباء أو الماء. في الممارسة، هذا يعني أن التكاليف تعكس الاستهلاك؛ فهي ترتفع وتنخفض مع النشاط، بدلاً من أن تكون ثابتة في مكانها.
لقد فضل برامج المؤسسات لفترة طويلة الأسعار لكل مستخدم. سواء كانت المنظمة تستخدم النظام بشكل مكثف أو نادرًا، فإن التكلفة ظلت معقولة. الذكاء الاصطناعي يغير ذلك لجميع النماذج. كما هو الحال في أي نظام مقاس، لا كل طلب يستهلك نفس مقدار الطاقة. الاستفسارات البسيطة تتطلب معالجة قليلة، بينما يمكن أن تستهلك المهام الأكثر تعقيدًا كمية أكبر بشكل كبير. هذا التباين يطرح مستوى من تباين الاستخدام الذي يحتاج إليه العديد من المنظمات الآن لإدارته. مع نمو اعتماد الذكاء الاصطناعي، تحتاج المنظمات إلى فهم ليس فقط أين يستخدمون الذكاء الاصطناعي، ولكن ما هي تكلفة هذا الاستخدام وكيف يترجم إلى قيمة للأعمال.
من الوصول إلى النتائج: مقياس قيمة الذكاء الاصطناعي الجديد
随着 بدء الشركات في فهم كيف يمكن أن يكون التكاليف المتغيرة للذكاء الاصطناعي، تظهر سؤال أكثر أساسية: كيف تعرف أن الذكاء الاصطناعي يساعد الفعلًا في الأعمال؟ الموجة الأولى من اعتماد الذكاء الاصطناعي كانت مدفوعة في الغالب بالحماس والتجربة. يجب أن تدفع الموجة التالية بالنتائج القابلة للقياس.
تشارك أكثر عمليات نشر الذكاء الاصطناعي فعالية سمة مشتركة: الذكاء مضمن مباشرة حيث يحدث العمل. بدلاً من أن يتطلب من الموظفين تصدير البيانات إلى أداة منفصلة وتفسير النتائج بأنفسهم، يظهر الذكاء الاصطناعي رؤى داخل العمليات التي يستخدمونها كل يوم. عندما يُشير اكتشاف الشذوذ إلى انحراف في تقرير مالي، أو عندما يُقترح التحليل التنبؤي تعديل مخزون قبل أن تتطور نقصًا، أو عندما يُبرز لوح التحكم اتجاه تدفق نقدي يبرر الانتباه، هذه ليست مخرجات نظام ذكاء اصطناعي مستقل. إنها متكاملة في الأدوات التي تعتمد عليها فرق المالية والعمليات وسلسلة التوريد بالفعل.
هذا التمييز يهم، خاصة بالنسبة للشركات متوسطة الحجم التي لا تملك فرقًا كبيرة من أفراد تكنولوجيا المعلومات لإدارة التكاملات المعقدة. عندما يكون الذكاء الاصطناعي مضمنًا في المنصة حيث تعيش بيانات الأعمال، يمكن للفرق التفاعل مع الرؤى على الفور. القيمة تظهر في أوقات دورة أقصر، وأقل استثناءات، وبتخاذل أفضل.
الإنفاق المتزايد والضغط لتحقيق القيمة
随着 اندماج الذكاء الاصطناعي في العمليات اليومية، يبدأ العداد في التشغيل، وتبدأ النفقات في الزيادة. في بعض المنظمات، تصل تكلفة تشغيل حمولات الذكاء الاصطناعي إلى أو تتجاوز تكلفة بعض الأدوار. فرق القيادة تريد معرفة ما الذي يحصلون عليه في المقابل. مكاسب الإنتاجية، وتسريع العمليات، وتحسين اتخاذ القرارات كلها جزء من الوعد، لكنها تحتاج إلى أن تكون قابلة للقياس.
في بيئة التوزيع، على سبيل المثال، يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي على تلقين معالجة الاستثناءات في معالجة الطلبات. بدلاً من مراجعة الطلبات المُشير إليها يدوياً، يوجه النظام ويعالج القضايا الروتينية تلقائياً، ويقلل من التأخيرات ويوفر الموظفين لأعمال أكثر قيمة. التأثير مرئي في أوقات دورة أقصر وأقل عقبات. هذه النتائج قابلة للتعقب، وقابلة للدفاع عنها، وقابلة للتكرار – السمات التي تجعل مديري المالية ومديري العمليات يشعرون بالراحة لتوسيع استخدام الذكاء الاصطناعي بدلاً من تقييده.
نماذج التسعير التي تتوافق مع كيفية تسليم الذكاء الاصطناعي للقيمة
استجابةً للنفقات المتزايدة والضغط المتزايد لتحقيق عائد على الاستثمار، يحتاج السوق إلى التحرك بعيدًا عن تسعير واحد يناسب الجميع نحو نماذج تسعير ت反映 بشكل أفضل كيف تستخدم الشركات أنظمة الذكاء الاصطناعي. هذا التحول سيكون له آثار كبيرة على كيفية قيام المنظمات بتخصيص الموارد المالية للذكاء الاصطناعي وتقييم البائعين.
غالبًا ما يفشل تسعير البرامج التقليدية في خدمة الشركات متوسطة الحجم على وجه الخصوص. تطبق الرسوم المرخصة الثابتة سواء كانت الفرق تستخدم النظام بشكل مكثف أو نادرًا، مما يعني أن الشركات تدفع غالبًا مقابل قدرات غير مستخدمة. مع نمو الذكاء الاصطناعي كعنصر مهم في الميزانية، يصبح هذا الخلاف أكثر صعوبة في التبرير.
يتمثل تسعير استهلاك في ربط التكلفة بالاستخدام الفعلي. يمكن للشركات البدء بقدرة محددة (مثل معالجة الفواتير الآلية، وتوقعات الطلب، ومعالجة الاستثناءات)، وتصديق عائد الاستثمار، وتوسيعها من هناك. تتناسب التكاليف مع النشاط، ولا تقيد المنظمات بدفع مقابل أدوات قبل أن تثبت قيمتها. بعض البائعين يذهبون إلى أبعد من ذلك، ويجربون تسعيرًا قائمًا على النتائج مرتبطة بمهام مكتملة، مثل حل طلب دعم أو إغلاق عملية. هذه النماذج تسمح للبائعين بتوحيد تسعيرهم مع ميزانيات تشغيلية مرتبطة تقليديًا بالعمل البشري وليس برخص البرامج.
هذه التمييزات مهمة للمشترين الذين يقيمون المنصات. يمكن لصورتين لهما مجموعات ميزات متشابهة أن تحمل هياكل تكلفة مختلفة بشكل كبير اعتمادًا على كيفية كفاءة توجيه الطلبات، واختيار النماذج، وتنظيم البيانات. منصة تعمل بكفاءة في الخلفية تنتقل التوفيرات إلى العملاء. منصة لا تعمل بكفاءة يمكن أن تولد تكاليف غير متوقعة مع زيادة الاستخدام.
الاعتماد يتسارع، لكن النتائج لا تزال تختلف
يستمر الاعتماد في التوسع مع ظهور تحولات في التسعير والهياكل التكلفة. أتاحت التكاليف الأولية المنخفضة والوصول الأسهل من خلال منصات السحابة لمزيد من المنظمات تجربة وأدوات الذكاء الاصطناعي. الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم، على وجه الخصوص، تعتمد هذه التكنولوجيا بشكل أسرع من الجيل السابق الذي اعتمد التكنولوجيا السابقة.
ومع ذلك، لا يترجم الاعتماد دائمًا إلى تأثير. بعض المنظمات تطبق الذكاء الاصطناعي بطرق محددة واضحة وترى فوائد واضحة. بينما تتوسع منظمات أخرى استخدامها على نطاق واسع دون خطة محددة لربطها بأهداف الأعمال. يزيد النشاط، لكن النتائج أكثر صعوبة في تحديدها. الفجوة بين المجموعتين غالبًا ما ت归 إلى ما إذا كان الأشخاص المسؤولون عن اتخاذ القرارات اليومية يمكنهم حقًا التصرف علىbasis الرؤى التي يولدها الذكاء الاصطناعي، أو ما إذا كانت هذه الرؤى تستخدم فقط من قبل علماء البيانات وموظفي تكنولوجيا المعلومات.
جعل الذكاء الاصطناعي قابلًا للاستخدام من قبل الأشخاص الذين يقومون بالعمل
من أجل توليد قيمة متسقة، يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي قابلًا للاستخدام من قبل الأشخاص المسؤولين عن اتخاذ القرارات التشغيلية، وليس فقط أولئك الذين لديهم خلفية تقنية. مدير مالي يمكنه استفسار البيانات التشغيلية باستخدام لغة بسيطة والحصول على إجابة مفيدة لا يحتاج إلى انتظار تقرير من فريق تكنولوجيا المعلومات. مشرف مستودع يمكنه رؤية توقعات الطلب داخل تدفق العمل الحالي لا يحتاج إلى نظام منفصل للتفاعل معها.
هنا يحدث تأثير أكبر للقدرات التي تقدمها معالجة اللغة الطبيعية في تبني الذكاء الاصطناعي العملي. عندما يمكن للمستخدمين توليد تقارير أو استفسار البيانات من خلال أوامر محادثية – دون الحاجة إلى SQL أو التدريب التقني أو تقديم تذكرة – ينخفض الحاجز لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. يزداد الاعتماد مع زيادة سهولة الوصول إلى التكنولوجيا لأولئك الذين يحتاجون إليها. يتحول مقياس النجاح من التوزيع إلى الاستخدام اليومي، ومن الاستخدام إلى النتائج.
النظر إلى المستقبل
برامج المؤسسات تدخل مرحلة جديدة، تشكلها طريقة استخدام الذكاء الاصطناعي الآن. المنظمات التي تنجح ليست بالضرورة تلك التي لديها أكبر ميزانيات للذكاء الاصطناعي. إنها تلك التي أدخلت الذكاء في تدفقات العمل الأساسية، وحددت الإنفاق بالقيمة التي تقدمها هذه التدفقات، وضمنت أن الأشخاص الذين يديرون هذه التدفقات يمكنهم استخدام الأدوات المتاحة لهم.
يجب على قادة الأعمال الذين يقيمون استراتيجية الذكاء الاصطناعي أن يطرحوا أسئلة أكثر صرامة من “هل لدينا ذكاء اصطناعي؟” الأسئلة الأكثر فائدة هي:
- أين يُدمج الذكاء الاصطناعي في العمل الذي يولد النتائج؟
- هل نموذج التسعير الخاص بنا يُكافئ القيمة أو النشاط فقط؟
- هل يمكن للأشخاص الذين يتخذون القرارات كل يوم استخدام ما بنيناه؟
المنظمات التي تطرح هذه الأسئلة بكل وضوح وضبط سيكونون في وضع أفضل لمواجهة ما يأتي بعد ذلك.
