أجاي فاسال، الزعيم العالمي لبيانات وذكاء اصطناعي، جينباكت – سلسلة المقابلات

أجاي فاسال، الزعيم العالمي لبيانات وذكاء اصطناعي، جينباكت، هو خبير تقني واستراتيجي متمرس مع أكثر من عقدين من الخبرة في مجالات الذكاء الاصطناعي، استراتيجية البيانات، التحول الرقمي، الاندماجات والاستحواذ، والاستشارات المؤسسية. في منصبه الحالي في جينباكت، يُدير مبادرات تركز على مساعدة الشركات على توسيع نطاق اعتماد الذكاء الاصطناعي وتنقلها من الذكاء الاصطناعي المساعد إلى أنظمة أكثر استقلالية ومتأصلة في العمليات. قبل انضمامه إلى جينباكت، قضى فاسال ما يقرب من تسع سنوات في أكسنتشر، حيث شغل مناصب قيادية رفيعة المستوى بما في ذلك قيادة البيانات والذكاء الاصطناعي العالمية لقطاع الصناعات الاستهلاكية ورئيس مركز البيانات والرؤى. على مدار مسيرته المهنية، ركز على مساعدة المنظمات على إطلاق القيمة التجارية القابلة للقياس من البيانات من خلال الكفاءة التشغيلية، نمو الإيرادات، وتخفيف المخاطر، بالإضافة إلى قيادة الاستثمارات الاستراتيجية ومبادرات الاندماجات والاستحواذ، وبرامج التحول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي عبر القطاعات.

جينباكت هي شركة خدمات مهنية رقمية وشركة تحول رقمي عالمية تختص في البيانات، الذكاء الاصطناعي، التحليلات، الآتمتة الذكية، والتحديث التشغيلي للمؤسسات الكبيرة. تأسست في الأصل داخل شركة جنرال إلكتريك قبل أن تصبح شركة مستقلة، جينباكت تقدم الآن خدمات للمنظمات عبر قطاعات بما في ذلك الخدمات المالية، الرعاية الصحية، التصنيع، التجزئة، والسلع الاستهلاكية. لقد وضعت الشركة نفسها بشكل متزايد حول التحول المؤسسي المدفوع بالذكاء الاصطناعي، مدمجة بين التحليلات، الآتمتة، والخبرة القطاعية لمساعدة الأعمال على تحديث العمليات، وتحسين اتخاذ القرارات، وتنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع بشكل مسؤول.

لقد قمت بإنفاق سنوات في أكسنتشر لتشكيل استراتيجية البيانات والذكاء الاصطناعي عبر القطاعات قبل أن تتولى منصبك الحالي في جينباكت. كيف أثرت تلك الخبرة على منظورك حول سبب صعوبة الشركات في استخراج القيمة الحقيقية من استثماراتها في الذكاء الاصطناعي اليوم؟

أحد أكبر الدروس التي استفدتها من العمل عبر القطاعات هو أن معظم المنظمات لا تفشل لأن التكنولوجيا ضعيفة. الحقيقة هي أنها تواجه صعوبات لأنها تحاول وضع الذكاء الاصطناعي على نماذج تشغيلية لم تُصمم أبدًا للتنفيذ المستقل. النتائج من أبحاثنا الأخيرة تؤكد ذلك بوضوح. بينما تتحرك المؤسسات بثبات في اتجاه اعتماد الذكاء الاصطناعي، لا تزال العديد منها تواجه صعوبات في إعادة تصميم نماذج التشغيل اللازمة لدعم التنفيذ المستقل على نطاق واسع. ذلك الفجوة يبرز كيف أن العديد من المؤسسات لا تزال تعمل على إجابة أسئلة حول الحوكمة، والمسؤولية، والاستعداد التنظيمي.

نحن نشهد أيضًا مؤسسات تتحرك بسرعة قبل أن يكون لديها الإطارات القياسية للقياس المناسبة. يعتقد 71% من التنفيذيين أن الذكاء الاصطناعي العامل سيلهم عائد الاستثمار أسرع من أي موجة تقنية سابقة، ومع ذلك، لا يزال 67% منهم يعتمدون على مقاييس الإنتاجية التي تم بناؤها لطرز آتمتيكية سابقة. خبرتي أظهرت أن اعتماد الذكاء الاصطناعي الناجح لا يتعلق أبدًا ببساطة بتشغيل النماذج. إنه يتعلق بتحديث سير العمل، وتوجيه التكنولوجيا مع الأولويات التجارية، ومساعدة الأشخاص على فهم كيف تتطور أدوارهم جنبًا إلى جنب مع الأنظمة المستقلة بشكل متزايد.

تظهر تقريرك الأخير، الاستقلالية تتطلب ثقة في الذكاء الاصطناعي، أن معظم التنفيذيين يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي العامل سيتغير بشكل جوهري في عمليات الأعمال، ومع ذلك، لا تزال معظم الأنظمة تحت إشراف. ما هو أكبر انقطاع بين الاعتقاد والتنفيذ؟

الانقطاع يتمحور حول الثقة بالكامل. التنفيذيون يعتقدون بوضوح أن الذكاء الاصطناعي العامل سيعيد تشكيل كيفية إنجاز العمل، لكن الاعتقاد في التكنولوجيا لا يترجم تلقائيًا إلى راحة مع منح سلطة اتخاذ القرار. وجدت أبحاثنا أن hanya 22% من المنظمات مرتاحة لسماح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بالعمل مع استقلالية على مستوى المجال أو على نطاق واسع.

معظم المؤسسات لا تزال مرتاحة باستخدام الذكاء الاصطناعي كمساعد يمكن أن يقترح أو يلخص أو يدعم سير العمل. التردد يبدأ عندما من المتوقع أن تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل في طرق تؤثر على العمليات، العملاء، الامتثال، أو النتائج المالية. ذلك التردد يضطر العديد من المؤسسات إلى إبقاء البشر متورطين بشكل وثيق في عمليات الموافقة والإشراف حتى مع دفعهم نحو نماذج تشغيلية أكثر استقلالية.

كثير من المؤسسات تستثمر بكثافة في الذكاء الاصطناعي ولكنها تفشل في إظهار عائدات هامة. ما هي أكثر الأخطاء شيوعًا التي ترتكبها المنظمات عند محاولة قياس القيمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي؟

خطأ كبير هو أن العديد من المنظمات لا تزال تستخدم مقاييس الإنتاجية المصممة لموجات الآتمتيك السابقة. البيانات تظهر أن 67% من المؤسسات لا تزال تعتمد على مقاييس الإنتاجية التي لا تستطيع التقاط قيمة الأنظمة القرارية والمتكيفة بشكل كامل. ذلك يخلق فجوة حقيقية بين التوقعات وطريقة قياس القيمة.

مشكلة أخرى هي أن العديد من المنظمات لم تعرف بعد مقاييس النجاح الأصلية للذكاء الاصطناعي. فقط نسبة صغيرة من المؤسسات تقيس أشياء مثل إكمال سير العمل المستقل، وتقليل معدلات التصعيد، أو معالجة الاستثناءات المستقلة. إذا استمرت الشركات في التركيز فقط على تقليل التكاليف أو الساعات المحفوظة، فسيفتقن التأثير التشغيلي الأوسع للذكاء الاصطناعي العامل.

يقترح التقرير أن الاستعداد التنظيمي هو عائق أكبر من التكنولوجيا نفسها. ما هي التغييرات الهيكلية المحددة التي تحتاجها الشركات لإطلاق القوة الكاملة للذكاء الاصطناعي العامل؟

المنظمات تحتاج إلى إعادة التفكير في كيفية عمل المسؤولية، ملكية سير العمل، وصنع القرار عبر الأعمال. واحدة من أبرز النتائج من الأبحاث هي أن الاستعداد التنظيمي يصبح عائقًا أكبر من التكنولوجيا نفسها. في الواقع،حددت 33% من المؤسسات أن عمليات الأعمال ليست جاهزة لدمج الذكاء الاصطناعي العامل كأعلى عقبة للاستحواذ.

الشركات التي تحقق تقدمًا أكبر هي تلك التي تعيد تصميم سير العمل من البداية إلى النهاية بحيث يمكن لأنظمة مستقلة العمل داخل حدود واضحة وهياكل إشراف. وجدنا أيضًا أن 44% من المؤسسات تتوقع أن يؤدي الذكاء الاصطناعي العامل إلى تقليل طبقات الإدارة عبر المنظمة لأن الأنظمة المستقلة تتولى المزيد من مسؤوليات الإشراف التشغيلي. الموظفون بحاجة إلى وضوح أكبر حول مسؤوليات الإشراف، نقاط التدخل، ومن أين يأتي الحكم البشري في بيئة متزايدة الاستقلالية.

يُعتبر فقط نسبة صغيرة من المنظمات مرتاحة لمنح وكلاء الذكاء الاصطناعي استقلالية حقيقية. ما هو ما سيتطلبه من الشركات لثقة أنظمة الذكاء الاصطناعي بسلطة اتخاذ القرار؟

الثقة في الذكاء الاصطناعي العامل ترجع إلى المسؤولية والسيطرة. المؤسسات ما زالت حذرين من منح سلطة اتخاذ القرار لأن القيادة تريد الثقة بأن الأنظمة المستقلة يمكنها العمل داخل حدود واضحة وهياكل حوكمة.

الشركات التي تتقدّم هي تلك التي تصمم أنظمة حيث مسارات التصعيد، محفزات التدخل، وضوابط الحوكمة متأصلة مباشرة في نموذج العمل. معظم المنظمات تمنح الاستقلالية بشكل متزايد بناءً على السياق التجاري وتحمل المخاطر بدلاً من القيام بقفزة فجائية إلى الاستقلالية الكاملة. مع تحقيق المؤسسات الثقة من خلال النشرات الناجحة، تزداد الثقة لأن القيادة يمكنها رؤية بوضوح كيف يتم اتخاذ القرارات، وأين تقع المسؤولية، وكيف يتم الحفاظ على الإشراف البشري.

تتوقع المؤسسات توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي العامل بسرعة، ومع ذلك، لا تزال العديد منهم تعتمد على مقاييس الإنتاجية القديمة. ما يجب أن تبدو عليه مقاييس الأداء الفعالة والمستقلة للذكاء الاصطناعي؟

مقاييس الذكاء الاصطناعي الأصلية تحتاج إلى قياس التنفيذ والنتائج بدلاً من النشاط. المقاييس التقليدية للإنتاجية تركز على ما إذا كان الناس يعملون بشكل أسرع، لكن الذكاء الاصطناعي العامل يغير المعادلة لأن النظام نفسه يبدأ في حمل جزء من عبء العمل التشغيلي. ذلك مهم لأن العديد من المنظمات لا تزال تقيس الذكاء الاصطناعي العامل من خلال عدسة الإنتاجية التي تم تصميمها لموجات الآتمتيك السابقة بدلاً من التنفيذ المستقل.

المقاييس الأكثر فعالية يجب أن تركز على إكمال سير العمل المستقل، وتقليل معدلات التصعيد، وتسريع تنفيذ القرارات، وكيف تدير الأنظمة الاستثناءات بتدخل بشري محدود. تلك المقاييس توفر صورة أوضح بكثير عما إذا كان الذكاء الاصطناعي يحسن حقًا التنفيذ على نطاق واسع.

تشير إلى أن إعادة تصميم العملية هي العائق الرائد للاستحواذ. لماذا يهم إعادة تصميم سير العمل أكثر من أداء النموذج في هذه المرحلة القادمة من الذكاء الاصطناعي؟

إعادة تصميم سير العمل يهم لأن حتى الأنظمة الأكثر تطورًا لا تستطيع النمو بشكل فعال داخل عمليات معطوبة أو منقسمة. وجدت أبحاثنا أن 33% من المؤسسات حددت استعداد العملية كعائق رئيسي لاعتماد الذكاء الاصطناعي العامل.

ما يجعل هذه المرحلة التالية مختلفة هو أن الذكاء الاصطناعي العامل مصمم للتنفيذ عبر سير العمل وليس فقط مساعدة داخلها. يجب على المنظمات إعادة تصميم العمليات حول التنفيذ المستقل من خلال توضيح ملكية القرار، وإزالة التحويلات غير الضرورية، ودمج الحوكمة مباشرة في سير العمل. من نواحٍ كثيرة، إعادة تصميم سير العمل أصبحت الآن الأساس الحقيقي لاعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

يقترح التقرير أن الذكاء الاصطناعي سيعمل على تقليل الهياكل التنظيمية مع أتمتة مهام التنسيق. كيف ترى أدوار القيادة والإدارة الوسطى تتطور نتيجة لذلك؟

مع تولي الذكاء الاصطناعي العامل المزيد من مهام التنسيق والإشراف التشغيلي، من المرجح أن تتغير أدوار القيادة من إدارة التنفيذ الروتيني إلى توجيه الاستراتيجية، والحكم، والحوكمة. وجدت أبحاثنا أن العديد من المؤسسات تتوقع أن يقلل الذكاء الاصطناعي العامل من طبقات التنسيق عبر المنظمة لأن الأنظمة المستقلة تتولى المزيد من مسؤوليات الإشراف التشغيلي.

لعب الإدارة الوسطى دورًا كبيرًا تاريخيًا في توجيه القرارات والحفاظ على استمرارية العمل عبر الفرق. مع تولي الأنظمة المستقلة المزيد من تلك الأنشطة، سيتعين على القيادة التركيز أكثر على إدارة الاستثناءات، والمسؤولية، وضمان أن الأنظمة تتوافق مع الأهداف التجارية. ستصبح القيادة البشرية أكثر أهمية في المجالات التي لا تزال السياق والأخلاق والحكم مهمة فيها.

تُعرّف جينباكت نفسها كشركة حلول تقنية متقدمة وذكاء اصطناعي. كيف تُقارِب الشركة الذكاء الاصطناعي العامل بشكل مختلف عن الشركات الاستشارية أو التكنولوجية التقليدية؟

منهج جينباكت يعتمد على التنفيذ والنتائج، وما نطلق عليه غالبًا “حل مشكلة الميل الأخير” لاعتماد الذكاء الاصطناعي. العديد من المنظمات قد أثبتت بالفعل أن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن تولد رؤى أو تحسن الإنتاجية، لكن التحدي الحقيقي هو دمج تلك القدرات في سير العمل الحية حيث يتم إنجاز العمل. ذلك هو المكان الذي تتعثر فيه العديد من مبادرات الذكاء الاصطناعي. تركيزنا هو على مساعدة العملاء في تشغيل الذكاء الاصطناعي العامل عبر الميل الأخير من التنفيذ بحيث يمكن للأنظمة دفع نتائج قابلة للقياس داخل الوظائف الأساسية للمؤسسة مثل المالية، سلسلة التوريد، خدمة العملاء، وغيرها.

ما يميز نهجنا هو الجمع بين الخبرة العميقة في العمليات مع قدرات البيانات والتكنولوجيا والذكاء الاصطناعي. نحن لا ننشر فقط نماذج أو نبني نماذج أولية. نحن نُصمم سير العمل، ونُدمج الحوكمة في العمليات، ونُساعد المؤسسات على إنشاء هياكل المسؤولية اللازمة للتنفيذ المستقل على نطاق واسع. لأننا قد دمجنا أيضًا الذكاء الاصطناعي العامل في عملياتنا الخاصة، نحن نأتي بتجربة عملية حول ما يلزم لانتقال من التجارب إلى التأثير على مستوى المؤسسة.

متطلعًا إلى الأمام، هل تعتقد أن الذكاء الاصطناعي العامل سيعمل على توسيع الفجوة بين المؤسسات الرائدة والمتأخرة، وما يجب على الشركات أن تفعل الآن لتجنب البقاء في الخلف؟

نعم، أعتقد أن الفجوة ستصبح أوسع لأن الذكاء الاصطناعي العامل يُكسب القيمة بطرق مختلفة عن موجات التكنولوجيا السابقة. المؤسسات التي تنجح في إعادة تصميم سير العمل، وإنشاء إطارات المسؤولية، وإنشاء الثقة في الأنظمة المستقلة، ستخلق ميزات تشغيلية تصبح صعبة على المنافسين لمطابقتها. ما يلفت الانتباه هو مدى سرعة حدوث هذا التحول. 29% من المؤسسات تتوقع أن ينتشر الذكاء الاصطناعي العامل عبر الأعمال خلال الـ12 شهرًا القادمة.

بالنسبة إلى الشركات التي تبحث عن البقاء التنافسي، يجب أن يكون الأولوية الآن هي إعداد نموذج العمل للاستقلالية. ذلك يشمل إعادة تصميم سير العمل، ووضع هياكل الملكية، وإنشاء إطارات القياس الأصلية للذكاء الاصطناعي، والاستثمار في استعداد القوى العاملة. المؤسسات التي تتحرك مبكرًا على تلك الأسس ستكون في وضع أفضل بكثير من تلك التي لا تزال تعامل الذكاء الاصطناعي كمبادرة تكنولوجية منفصلة.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا جينباكت.