آشلي موزر، المؤسس المشارك والمسؤول التجاري الرئيسي في MelodyArc – سلسلة المقابلات

آشلي موزر، المؤسس المشارك والمسؤول التجاري الرئيسي في MelodyArc، تقود استراتيجية الشركة التجارية، وتعمل مع العملاء لتحويل الأهداف التشغيلية الطموحة إلى نتائج قابلة للقياس. تجلب معها خلفية تشمل العمليات، استراتيجية المنتج، اللوجستيات، المبيعات، والخدمات المالية، بما في ذلك أدوار قيادية في Wonder وJetblack التابعة لـ Walmart، حيث عملت عبر سلسلة التوريد، التحسين المستمر، الاستراتيجية، واللوجستيات. في مرحلة سابقة من مسيرتها، شغلت منصب مدير المبيعات في Stella Connect، التي استحوذت عليها Medallia، وعملت مع منصة التجزئة المتنقلة NewStore، وقضت أكثر من أربع سنوات في J.P. Morgan في مبيعات الأسهم المؤسسية.

MelodyArc هي منصة تنسيق ذكاء اصطناعي للمؤسسات صُممت لمساعدة فرق العمليات على تنسيق البيانات، قواعد الأعمال، أنظمة الذكاء الاصطناعي، واتخاذ القرار البشري ضمن بيئة واحدة مُحكومة. تم بناء المنصة حول تنفيذ عمليات تشغيلية معقدة من البداية إلى النهاية، مما يتيح للفرق تعريف سير العمل، تطبيق منطق الأعمال، نشر مشغلي الذكاء الاصطناعي أو وكلاء آخرين، وتصعيد الحالات إلى الأشخاص عندما يتطلب الأمر حكمًا أعمق. تُقيّم محرك النقاط الخاص بها المسارات المحتملة لحل كل حالة مع الالتزام بقواعد المنظمة وتسجيل كل خطوة، مما يمنح الشركات رؤية أكبر وتحكمًا أفضل في سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي عبر مجالات مثل خدمة العملاء، التسويق التجاري، رسائل الموقع، سلسلة التوريد، والتشكيلة.

لقد امتلكت مسارًا مهنيًا متنوعًا يشمل المالية في J.P. Morgan، وبرمجيات SaaS للمؤسسات في Medallia، وأدوارًا تشغيلية داخل Jetblack التابعة لـ Walmart. ما هو البصيرة أو الإحباط المحدد الذي دفعك إلى تأسيس MelodyArc، وكيف شكلت تلك التجارب الرؤية الأساسية للشركة؟ 

بدأنا الشركة لأن شريكي المؤسس، جيمس ماكنري، وأنا كنا كلاهما مشغلين وتقنيين من قبل. لقد رأينا ذلك عن كثب، وفي العديد من الحالات، ساعدنا في بناء تقنيات رائعة لفرق العمليات. لكننا كنا نواجه دائمًا نفس الفجوة، وهي حلول نقطية إما تعالج جزءًا ضيقًا مما تفعله العمليات فعليًا، أو لا تتطابق مع الطريقة التي يتم بها إنجاز العمل على الأرض.

مع وضع ذلك في الاعتبار، انطلقنا لبناء منصة يمكنها جلب تقنيات جديدة لفرق العمليات في الخط الأمامي بطريقة يمكنهم استخدامها فعليًا. اليوم، تجسد ذلك في تنسيق الإنسان داخل الحلقة.

تضع MelodyArc الذكاء الاصطناعي مباشرة في أيدي المشغلين في الخط الأمامي. كيف يختلف هذا النهج عن نشرات الذكاء الاصطناعي التقليدية من أعلى إلى أسفل في المؤسسات، ولماذا يحدث هذا التحول الآن؟ 

مع MelodyArc، بمجرد أن تكون المنصة جاهزة، نضع القدرة على إنشاء سير عمل جديد، أفكار، وعمليات الإنسان داخل الحلقة مباشرة في أيدي الفرق، مع تأثير قليل أو لا تأثير على خارطة الطريق العامة. هذا يعني أن الفرق يمكنها تحسين عملياتها باستخدام الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى الصعود والنزول في سلسلة القيادة في كل مرة. إنها طريقة مختلفة جذريًا لنشر هذه التقنية.

يتضح ذلك بشكل خاص في أكبر عمليات النشر للمؤسسات لدينا. لدى أحد العملاء، بدأنا بحالة استخدام واحدة لفريق واحد. اليوم، نحن نشطون بأكثر من خمس حالات استخدام عبر فرق متعددة.

لقد رأينا أيضًا فرقًا تبني عملية مدعومة بالذكاء الاصطناعي في يوم واحد، وهو شيء كانوا قد قللوا من أهميته سابقًا لأنهم لم يتمكنوا من تحقيق عائد الاستثمار المطلوب لبناء كان سيتطلب جهودًا هندسية مكثفة.

العديد من المؤسسات تستثمر بشكل كبير في الذكاء الاصطناعي ولكنها لا تزال تواجه صعوبة في تشغيله عمليًا. ما هي الفجوات الأكثر شيوعًا التي تراها بين استراتيجية الذكاء الاصطناعي والتنفيذ الفعلي في الواقع؟

هناك نقطتان رئيسيتان تبرزان. أولاً، عندما تنظر الشركات إلى عملية تريد تطبيق الذكاء الاصطناعي عليها، غالبًا ما تتبع نهجًا كليًا إما/أو. إما أن يقوموا بأتمتة كل شيء يتعلق بالعملية المستهدفة، أو لا يلمسونها على الإطلاق. نشجع الشركات بدلاً من ذلك على النظر إلى تركيبة العملية وتحديد أين يتناسب الأتمتة، وأين يتناسب الذكاء الاصطناعي، وأين لا يزال الناس بحاجة إلى المشاركة، ليس بالضرورة بهذا الترتيب. يفتح هذا النهج عددًا أكبر من العمليات كمرشحين للذكاء الاصطناعي، كما يتيح المزيد من الأتمتة في المراحل اللاحقة، لأنكم كنتم متعمدين في تحديد أماكن إشراك الأشخاص.

ثانيًا، من منظور استراتيجي، غالبًا ما تمتلك الشركات مئات الحالات المؤهلة للاستخدام للاختيار منها. المفتاح هو تقييمها بناءً على التأثير التجاري الحقيقي، والدولار، والساعات، والمؤشرات الملموسة، بدلاً من السعي وراء ما هو أكثر بريقًا أو سهولة. استهداف أكبر المجالات ذات التأثير الأعلى أولاً، حتى وإن كانت أصعب، هو ما يحقق أقصى قيمة للشركات. وهذا أيضًا يظهر دورة قيمة إيجابية يمكن لمشروعات الذكاء الاصطناعي أن تخلقها داخل المؤسسات.

تجمع MelodyArc بين الذكاء الاصطناعي وسير العمل البشري بدلاً من استبدالهما. كيف تحدد التوازن الصحيح بين الأتمتة واتخاذ القرار البشري في بيئات المؤسسات؟

تساعد MelodyArc المؤسسات على تحقيق أهداف الأتمتة من خلال إيجاد التوازن الصحيح بين الذكاء الاصطناعي واتخاذ القرار بمشاركة الإنسان. عندما تبدأ MelodyArc عملية التنفيذ، قد يكون الهدف النهائي للمنظمة هو أن تُنجز الأتمتة 90٪ من العمل، بينما يعتمد الـ10٪ المتبقية على خبرة أعضاء الفريق. ولكن بدلاً من إعطاء الأولوية للسرعة فقط، تستفيد MelodyArc من مشاركة الإنسان في الحلقة منذ البداية. على سبيل المثال، بدءًا بتقسيم 50-50 بين الأتمتة ومدخلات أعضاء الفريق، ثم زيادة الأتمتة تدريجيًا في العملية. يتيح هذا النهج وضع سير عمل على مستوى المؤسسة في الإنتاج بسرعة أكبر، لأننا لا نحاول إتقان سير العمل قبل دمج الذكاء الاصطناعي.

من نقاط القوة في هذا النهج أنه عندما نطلقه في الإنتاج، نجمع بيانات العملية التي تخبرنا بالضبط أي أجزاء العملية يجب أتمتتها لاحقًا. يتيح ذلك لـ MelodyArc الاستمرار في التقدم نحو أهداف الأتمتة بسرعة وبطريقة منهجية. عمليًا، يعني ذلك غالبًا أن الشركة تشهد تحسينًا مستمرًا في الأتمتة دون الحاجة إلى تعطيل سير العمل لإجراء تصحيحات أو تعديلات.

مع خلفيتك في تجربة العملاء والعمليات، كيف تعتقد أن الذكاء الاصطناعي يعيد تعريف ما يبدو عليه “الخدمة الممتازة” في بيئة يمكن فيها توليد الردود على الفور؟

أعتقد أن “الفورية” ستصبح معيارًا أساسيًا وستصبح سلعة. لم تكن الخدمة الممتازة أبدًا مجرد تقديم إجابة سريعة للعميل، بل تقديم الإجابة الصحيحة بأقل جهد ممكن. يمنحنا الذكاء الاصطناعي طرقًا جديدة لتقليل ذلك الجهد، سواءً كان ذلك بتنفيذ مهام نيابة عن العملاء، أو اقتراح الخطوات التالية، أو ملء الحقول تلقائيًا – أي شيء يجعل التجربة أسرع وأكثر إمتاعًا. توليد إجابة على الفور لا يعني شيئًا إذا لم تكن ذات صلة فعلًا، وأرى أن السعي وراء السرعة فقط هو ما يدفع الشركات إلى تحسين شيء غير مناسب.

غالبًا ما يفشل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات في المرحلة النهائية، حيث يصبح التبني وسهولة الاستخدام أمرًا حاسمًا. ما هي مبادئ التصميم التي كانت أساسية لضمان أن فرق الخط الأمامي تستخدم MelodyArc فعليًا؟

نبدأ من الفهم أن هناك الكثير من المعرفة الضمنية التي يعيشها فرقنا، ونحن واضحون جدًا بشأن ما يمكننا أتمتته وما لا يمكننا أتمتته. إن الصراحة بشأن هذا التمييز تجعل التجربة أكثر بديهية. ليست صندوقًا أسود لا تعرف الفرق ما يحدث أو لماذا.

تعود سهولة الاستخدام إلى فكرة أن التكنولوجيا تعمل مع فرق الخط الأمامي، بدلاً من أن تصبح شيئًا يجب عليهم التكيف معه. وهذا يرتبط بالسبب الذي جعلنا نؤسس الشركة في المقام الأول، حيث كانت العديد من الحلول النقطية إما تقتصر على جزء ضيق من العمليات، أو لا تتماشى مع طريقة حدوث العمل فعليًا على الأرض. وجدنا أن هذا سبب كبير في ترك العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات غير مستخدمة لأشهر بعد الإطلاق.

مع تزايد استقلالية وكلاء الذكاء الاصطناعي، ما هي تحديات الحوكمة والضبط التي يجب على المؤسسات الاستعداد لها قبل توسيع نطاق هذه الأنظمة؟

المراقبة في أي بيئة مؤسسية أمر أساسي، خاصة القدرة على رؤية ما هي القرارات التي تم اتخاذها ولماذا. بالنسبة للعمليات التي يمكن للمؤسسات أتمتتها ولكنها لا تشعر بالراحة في أتمتتها بالكامل، أوصي بالحفاظ على وجود إنسان في الحلقة. من الضروري ليس فقط الحفاظ على الرقابة، بل تجربة الأنظمة الجديدة لفهم كيفية عملها وتأثيراتها، سواء كانت إيجابية أو سلبية.

من منظور تجاري، كيف تطورت عملية بيع الذكاء الاصطناعي للمؤسسات خلال السنوات القليلة الماضية مع ازدياد وعي المشترين ولكن أيضًا حذرهم؟

أصبح الجميع أكثر ذكاءً، المشترين والبائعين على حد سواء. نحن الآن في السنة الرابعة من دورة تمتد لعدة عقود، لذا ما زلنا جميعًا نتعلم. مع تزايد قدرة الذكاء الاصطناعي وتوفره، نُعيد الابتكار بسرعة فيما يمكننا تقديمه للعملاء في الوقت الذي يتعلمون فيه ما يمكنهم القيام به داخل مؤسساتهم، وهذا أمر مثير حقًا لأن هناك تبادلًا كبيرًا للقيمة.

تركز المؤسسات أكثر من أي وقت مضى على أمان المعلومات، وعلى الحفاظ على ما يميزها، وعلى الكفاءة الفعلية التي يقدمها الذكاء الاصطناعي. كما أنها تتعامل مع المشاريع بصورة أكثر عقلانية، مستعدة للانتقال التدريجي إلى التبني بدلاً من القفز الكامل مرة واحدة. لا يزال حساب بناء مقابل شراء حلًا حيًا داخل المؤسسات، ونحن نرى بشكل متزايد نهجًا هجينًا مثل البناء والشراء، أو “البناء عبر الشراء”، بدلاً من اختيار أحدهما فقط.

لقد عملت في كل من الشركات الناشئة سريعة النمو والمؤسسات الكبيرة مثل Walmart. كيف يختلف بناء الذكاء الاصطناعي لعمليات المؤسسات حسب حجم الشركة وتعقيدها التنظيمي؟

هناك بُعدان رئيسيان هنا: اتساع المنظمة، والعمق التاريخي لتقنيتها وبُنيتها العملية.

في الشركات الناشئة سريعة النمو، لا يكون لديك عدد كبير من الأشخاص أو تعقيد تنظيمي كبير، ولا تعمل حول أنظمة بُنيت قبل 20 عامًا أو فرق عمل قامت بنفس المهمة لعقد من الزمن. كلما كانت المنظمة أكبر وأكثر رسوخًا، كلما احتجت إلى إعادة التفكير في طرق إنجاز الأعمال من الصفر. وهذا يعني تحديد كيفية تشغيلك في المستقبل، ثم التقدم تدريجيًا نحو ذلك بطريقة تتناسب مع المنظمة. أحيانًا يعني ذلك أيضًا إجراء تجارب مستقلة على الحافة، منفصلة إلى حد ما أو موازية للعمليات القائمة.

نظرةً إلى المستقبل، كيف ترى تطور دور العاملين في الخطوط الأمامية مع دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل اليومي؟ هل نتجه نحو التعزيز، أو التنسيق، أم شيءٍ جديد تمامًا؟ 

بالنسبة لسير العمل اليومي، تُعد طبقة التنسيق أمرًا حيويًا. إن جمع جميع أفراد فريقك والتقنية للعمل معًا بشكل أصلي هو الاتجاه الذي نتجه إليه. لكن تنفيذ هذه التقنية قد يكون معقدًا لأنه ليس مجرد صومعة بسيطة يمكن للمنظمات فيها أتمتة خطوة واحدة ثم تسليمها إلى موظف. إنها مزيج من الذكاء الاصطناعي، والأتمتة، وموظف يعمل جنبًا إلى جنب.

هناك الكثير من الفرص أمام فرق الخطوط الأمامية لتنفيذ سير العمل. في كل مرة نتحدث فيها مع العملاء، نجد العشرات، إن ليس المئات، من المشاريع التي يرغبون في التعامل معها ولكن لا يستطيعون، سواء كان السبب الميزانية، أو خارطة الطريق التقنية، أو حجم الفريق، أو العائد على الاستثمار الذي يعيقهم. هنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي والتنسيق، حيث يساعد الفرق على إنجاز المزيد باستخدام ما لديهم بالفعل مع خفض تكلفة الإطلاق. وهذا في النهاية يؤدي إلى عائد استثمار إيجابي للمشاريع المستقبلية.

شكرًا على المقابلة الرائعة، يجب على القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد زيارة MelodyArc.