الفجوة المعرفية التي تخلقها الذكاء الاصطناعي هي الفجوة الأمنية الجديدة. هنا كيفية إغلاقها.

تعمل شركات التكنولوجيا على رهان مألوف: أن الذكاء الاصطناعي يمكنه القيام بالعمل بشكل أسرع وأرخص من البشر. في حين أن هذا قد يكون صحيحًا في العديد من الحالات، إلا أنه يتم استخدامه أيضًا كزر आसان للوفاء بالتزامات الخروج.

في تقرير لشركة PwC تم نشره في وقت سابق من هذا العام، قال 56% من المديرين التنفيذيين إنهم لم يروا أي فائدة مالية كبيرة من استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي حتى الآن، وreported فقط 12% أنهم شهدوا وفورات في التكاليف ونمو الإيرادات من الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، وجدت دراسة أجريت في فبراير بواسطة المكتب الوطني للبحوث الاقتصادية أن تقريبا 90% من الشركات قالت إن الذكاء الاصطناعي لم يكن له أي تأثير على التوظيف أو الإنتاجية خلال السنوات الثلاث الماضية. هذا كلها تؤكد حقيقة كاشفة: العديد من المنظمات لم ترى بعد العائدات والفوائد الإنتاجية التي وعدت بها الذكاء الاصطناعي في البداية، ولتغطية خسائرها، تستمر في قطع الآلاف من القوى العاملة.

لكن ما لم يقل عنه مكالمات الأرباح هو: عندما تقوم بحذف مدير الحساب الذي يحمل عشر سنوات من السياق العلاقي في رأسه، أو مهندس ضمان الجودة الذي يعرف المعرفة المؤسسية الوحيدة التي تكتشف العيوب قبل وصولها إلى العملاء، أنت لا تقوم بحذف الدهون. أنت تقوم بحذف الجدران الحاملة. تكاليف إعادة العمل، وتراجع العملاء، وفشل الجودة الذي يلي ذلك نادرا ما يظهر في نفس شريحة العرض التي احتفلت bằng تقليص عدد الموظفين. يتم امتصاصها بشكل صامت في الفترات الربع السنوية التالية، ويعزى إلى الظروف السوقية، وينسى. الفجوة بين ما وعد به إعادة الهيكلة التي يقودها الذكاء الاصطناعي وما يقدمه في الواقع حقيقية، وتتزايد، ولمنظمات كثيرة، تبقى غير معترف بها.

التكاليف الحقيقية لهذا الدورة لا تهبط في مكان واحد. إنها تنتشر عبر كل فريق متبقي بعد القطع. يتحمل المطورون عبء العمل للمهندسين الذين غادروا، وفي الوقت نفسه يتم تسليم لهم أدوات الذكاء الاصطناعي التي لا تزال غير ناضجة لتعويض عن فقدان عدد الموظفين. تفقد فرق المنتج السياق الذي أبقى خطط الطريق في الواقع العملاء. يتم بسط فرق الدعم ويتدهور جودة الاستجابة عندما يدرك العملاء على الفور استجابات “سخيفة” لتذاكرهم. العبء ليس مركزًا، إنه موزع، وهذا التوزيع جزء من ما يجعله سهل الإهمال في التقرير الربع سنوي. لكن في هذا الانتشار الأوسع، تواجه فرق تكنولوجيا المعلومات مشكلة مركبة ومحددة. إنهم لا يفعلون المزيد بأقل، إنهم يطلبون منهم إدارة البنية التحتية التي تم بناؤها بسرعة، دون المعرفة المؤسسية التي أعطتها تماسكًا، وفي الوقت نفسه تنفيذ إنهاء الخدمة لموظفيهم السابقين وتوظيف بديل لهم عندما تعود الشركات بشكل صامت على القطع الذي احتفلت به علنًا.

مع استمرارنا خلال العام، والمنظمات تسعى لتحقيق وعود الذكاء الاصطناعي، حان الوقت لنا أن ندرك أن هناك الكثير أكثر من الإيرادات الذي يفقد عندما تقطع الخبرة البشرية باسم الكفاءة التي يتم تمكينها بواسطة الذكاء الاصطناعي. الجيد هو أنك يمكنك الحصول على أفضل العالمين. لكن ذلك يتطلب اتخاذ نهج أكثر عمليًا وواقعيًا للذكاء الاصطناعي. نهج يبقي البشر في مركز استراتيجيتك.

ما يفقد عندما يغادر المعرفة الباب

المعرفة التشغيلية الحاسمة تعيش في الناس وتطبق من خلال الحكم البشري، وليس الأنظمة. عندما يغادر هؤلاء الناس، تذهب تلك المعرفة معهم. مهما كانت متقدمة النموذج، لا يمكن للذكاء الاصطناعي ملء هذه الفجوة اليوم.

حتى مع توسع قدرات الذكاء الاصطناعي، فإن التأتمتة بدون سياق دقيق تخلق ثغرات خطيرة في المناطق الحاسمة:

• الحكم والاستراتيجية: لا تعيش الحدس والمعرفة المؤسسية والوعي السوقي بشكل منظم في مجموعات البيانات، حتى تلك غير المنظمة.
• السياق والوعي بالمواقف: يعرف البشر النعومة والقصد ويمكنه التنقل في المناطق الرمادية حيث قد تتفكك القواعد الصارمة.
• التعاطف والثقة: تتطلب اللحظات ذات التأثير الكبير أو المشحونة عاطفيًا (特别 تلك التي تتضمن العملاء أو الموظفين) استجابة مركزة حول الإنسان.
• الإشراف والمساءلة: يجب على شخص ما أن يكون مسؤولاً عن تحديد الفشل والتحيز أو التقدّم في نشر المعلومات الخاطئة. مجرد قول “أنت على حق، دعني أحاول ذلك مرة أخرى” بعد تقديم معلومات غير صحيحة تمامًا لا يكفي.
• الذاكرة المؤسسية والسياق النظامي: فهم لماذا بنت الفرق البنية التحتية بطريقة معينة (أو لم تفعل)، ماذا حاولوا من قبل، وما هي الحالات الخاصة التي لم يتم توثيقها.
• القيادة والحوكمة: تعريف السياسة وتحمل المخاطر والالتزام بالحدود الأخلاقية يبقى مسؤولية أساسية للإنسان.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يظهر رؤى ويوصي بإجراءات ويسرع التنفيذ، لكنه لا يمكنه استبدال الذاكرة المؤسسية التي تمنع الكوارث أو تقدم المساءلة التي تكتشفها قبل أن تتفاقم.

ما تفعله المنظمات الذكية بشكل مختلف

المنظمات التي تنجح مع الذكاء الاصطناعي لا تحذف البشر من المعادلة. إنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتبسيط العمليات الروتينية التي تضيف الاحتكاك إلى العمليات اليومية. وتحرير البشر لتكريس الوقت والموارد الحاسمة الأخرى لfinding طرق إبداعية جديدة لتحقيق منافع أعمال أكبر. إنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي كأداة “سباق مع” من أجل التضخيم القسري. ضع في اعتبارك عالم عمليات تكنولوجيا المعلومات. هذه الفرق已经 ممتدة، وتدير البنية التحتية المتفرقة بالوسائل المحدودة. يمكن للذكاء الاصطناعي، أو ربما أكثر تحديدًا، التعلم الآلي (ML)، أن يقدم قيمة حقيقية هنا. يمكن للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي توفير قيمة حقيقية هنا. يمكن أن يأتم الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي المهام التي كانت تستهلك وقتًا طويلاً وصعبًا، والتي كانت ت埋ي الخبراء ذوي الصلاحية في عمل تشغيلي روتيني: اختبار التصحيح والبحث، وتصنيف التذاكر، وتوليد سير العمل، واكتشاف، وخرائط المخاطر.

ت形成 هذه المهام أساس عمليات تكنولوجيا المعلومات، لكنها تستهلك كميات هائلة من الوقت (特别 مع توسع الممتلكات الرقمية للمنظمة، وتغيير منظورة التهديدات، وزيادة التوقعات لدى الموظفين لتحقيق تجارب رقمية إيجابية مع الأجهزة التي يستخدمونها للعمل). عندما تفشل الفرق في القيام بالأساسيات جيدًا (إدارة أو مراقبة هذه القدرات والعمليات) لأنهم مغمورون، فإن العواقب تصل إلى حد كبير: انقطاع، تصحيح متأخر، تسرب البيانات، انتهاكات أمنية.

من ناحية أخرى، عندما تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل جيد لتبسيط العمل في هذه المناطق، فإنك تمنح موظفي تكنولوجيا المعلومات الوقت لفعل ما لا يمكن للذكاء الاصطناعي فعله: إزالة الديون الفنية، تحسين الأنظمة والعمليات الحالية، إعادة هندسة لضمان المرونة، والحفاظ على المعرفة المؤسسية التي تبقي الأنظمة الحاسمة تعمل. هذا أكثر من مجرد كفاءة. إنه تحديد المخاطر. ويساهم في تأسيس أساس أكثر استقرارًا للنمو على المدى الطويل.

الحصول على تبني الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح

المنظمات التي تبدأ بتطبيق وتبني الذكاء الاصطناعي الفكري، مع الأولوية للتمكين الآمن والفعال، ترى (وسوف تظل ترى) مكاسب أكبر من استراتيجيات الذكاء الاصطناعي. لا تأتي التحسينات من قطع الأشخاص.إنها تنبع من الاستثمار فيهم، وإعادة تصميم سير العمل، وتعليم الفرق حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل.

هذا ليس جديدًا. لقد كانت التكنولوجيا تتطور من خلال دورات الأجيال لآلاف السنين. كل مرة نكرر نفس الأخطاء. نحن نميل إلى التغلب على تقدم معين ونحاول جعلها علاجًا سحريًا لما يؤذينا. لا يوجد نقص في بائعين زيت الزيتون الذين سيستفيدون من هذا اليأس، ويتعهدون بوعود كبيرة ويتغيبون قبل أن يمكن قياس النتائج. الحقيقة هي أن الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي يمكنه أن يفعل ما كان يمكن للكمبيوتر أن يفعله دائمًا؛ أداء مهام معينة بسرعة وأدق من الإنسان. أولئك الذين يجدون هذه الفرص ويطبقون الذكاء الاصطناعي بطريقة عملية وواقعية سيرى عوائد سريعة على استثماراتهم. عمليًا، هذا يعني:

• استخدام الذكاء الاصطناعي لإزالة المهام منخفضة القيمة، وليس الحكم ذو القيمة العالية
• تصميم سير العمل التي تضع الإنسان في حلقة لتحديد القرارات عالية التأثير
• تحديد مسارات تصاعد واضحة عندما تفشل أنظمة الذكاء الاصطناعي أو تنتج نتائج غير مؤكدة
• تعيين ملكية صريحة للقرارات التي يقودها الذكاء الاصطناعي
• تدريب الفرق على فحص مخرجات الذكاء الاصطناعي، وليس قبولها بشكل أعمى

التكلفة الحقيقية لخطأ هذا

دورة الصناعة التكنولوجية الحالية من عمليات الإقالة الجماعية متبوعة بإعادة التوظيف الصامت ليست تحولًا في المواهب. إنها نقل للمخاطر. المنظمات تتبادل عقودًا من الذاكرة المؤسسية مقابل بضعة أشهر من السرعة الآلية، وقادة تكنولوجيا المعلومات هم الذين يتحملون حقيبة إدارة الآثار.

يقدم الذكاء الاصطناعي مكاسب حقيقية، لكن هذه المكاسب تعني أكثر عندما تستخدم الذكاء الاصطناعي لحفظ وتعزيز الخبرة، وليس استبدالها. الشركات التي سوف تستمر في الازدهار في عصر الذكاء الاصطناعي ليست تلك التي تقوم bằng القطع الأعمق أو نشر أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر. إنهم الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بطرق مدروسة لتحويل الروتين وتعزيز الإبداع والتعاون والخبرة البشرية.

لأنك عندما تفشل النظام التالي، أو يحدث فشل أو حادث أمني، لا تريد روبوتًا أو آلة في طليعة استجابة النظام أو التواصل مع العملاء. هذا هو المكان الذي تريد (وتحتاج) فيه الشخص الذي لديه السياق التاريخي العميق والمعرفة لا يزال في المبنى. إذا كنا نريد أن نوفّر كامل إمكانات الذكاء الاصطناعي، فمن الحاسم أن نركز على استخدام الذكاء الاصطناعي للمهام التي تغرق في الملل، ونتوقف عن استخدامه كعذر لسوء الأداء التجاري.