تغيير كيف نفكر في GenAI في الغرفة المجلس الإداري: التنقل في عائد الاستثمار على المدى القصير والطويل

مع بدء فرق القيادة حول العالم في التخطيط لعام 2025، الموضوع الذي ي占 عقل الجميع هو متى يتوقعون أن تعود استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي و/أو الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) عليهم. وقد كشفت أبحاث جديدة من Google Cloud أن أكثر من 6 من كل 10 شركات كبيرة (أكثر من 100 موظف) تستخدم GenAI، و74٪ منهم يرون بالفعل بعض العائدات الملموسة على الاستثمار (ROI). ولكن تحقيق أقصى عائد من الاستثمار في الذكاء الاصطناعي / GenAI يتطلب نهجًا استراتيجيًا يمتد إلى ما هو أبعد من تبرير التكاليف، ويشمل العائدات المباشرة وغير المباشرة، وفهم واضح لأوقات التأخير والنفقات الخفية، وتكامل الميزات المرتكزة على الإنسان لضمان عمليات موثوقة وقابلة للتوسع.

إعادة تعريف ROI

نظرًا لجميع الانتباه الذي تلقاه الذكاء الاصطناعي / GenAI في وسائل الإعلام خلال العام الماضي، يمكن أن يكون من السهل نسيان أن هذه الاستثمارات لا تزال جديدة نسبيًا، مما يعني أن معظم الشركات لم تشهد بعد النوع من ROI الذي من الممكن تحقيقه. هذا يجعل من المهم أكثر إدارة التوقعات في الغرفة المجلس الإداري من البداية، لأن أي تقييم مبكر سينشئ انطباعات حاسمة ستؤثر على كيفية نظر القيادة إلى الاستثمارات المستقبلية. إذا كان لديهم آمال كبيرة للتغيير الفوري والتحول، قد تتحول آراؤهم إذا كانت تلك التغييرات لا تزال في مراحلها الأولى. وبعبارة أخرى، التطورات الجديدة تتطلب منظورات قياس جديدة، وينبغي للقادة إعادة تحديد كيفية تفكيرهم في ROI على المدى القصير والطويل.
فيما يتعلق بما يشكل تحولاً ناجحًا، غالبًا ما يتم قياس التقدم بشكل أفضل في عين المشاهد، ولكن حتى “الفوز الصغير” يمكن أن يؤدي إلى نتائج أكبر في المستقبل. هنا ثلاث طرق لمساعدتك في وضع استثماراتك في الذكاء الاصطناعي / GenAI في سياق، بالإضافة إلى بعض الأمثلة من أولئك الذين في رحلة مماثلة.

1. تمييز العائد المباشر وغير المباشر

في بعض الصناعات، من الأسهل رؤية العائد المباشر. على سبيل المثال، إذا بدأت شركة بيع بالتجزئة أو شركة سلع استهلاكية في تقديم ميزات GenAI الجديدة، فمن المحتمل أن تحصل على فكرة فورية من العملاء عن كيفية استقبالهم للميزات. في حين أن هناك صناعات أخرى مثل التصنيع، حيث يكون هناك عائد غير مباشر يعتمد على استثمارات أطول أمدًا. مع هذه الأنواع من العائدات الناعمة، عادة ما يكون “التأثير المنحدر” هو ما يخلق فرصًا جديدة أو يفتح قيمة جديدة. تخيل أنك تطبق حلًا جديدًا للذكاء الاصطناعي لتحسين إنتاجية الفريق. في حين أن هدفك الأول قد يكون الإنتاج، فإن الزيادة في النشاط يمكن أن تؤدي أيضًا إلى الكشف عن مسارات نمو جديدة完全 لم تكن قد فكرت فيها. هذا هو الجزء الأكثر إثارة والمثير حول الذكاء الاصطناعي / GenAI – الإمكانات غير المعروفة. وعلى الرغم من أن الإمكانات صعبة القياس، يجب أن يتم تضمينها دائمًا كعامل في حساب العائد.
يمكن العثور على مثال جيد للعائد المباشر وغير المباشر في شركة التجارة الإلكترونية Mercari، والتي أضافت مساعدًا للتسوق مدعومًا بتشات جبت إلى منصة السوق الخاصة بها للسلع المستعملة في العام الماضي. سيكون مساعد التاجر الجديد “Merchant AI” يسمح للعملاء “بالدخول إلى الموقع، والتفاعل مع مساعد التسوق في محادثة طبيعية، والإجابة على أسئلة حول احتياجاتهم، ثم الحصول على سلسلة من التوصيات” للخطوات التالية. كان العائد المباشر من هذا هو تخفيض بنسبة 74٪ في حجم التذاكر في Mercari، في حين كان العائد غير المباشر هو أن التوفير الناتج في الوقت سمح للشركة بالتخفيض التدريجي للديون الفنية وتوسيع عملياتها.

2. احسب وقت التأخير لاستثمارات الذكاء الاصطناعي / GenAI والتكاليف الخفية المرافقة

نظرًا للضغط المستمر على فريق الإدارة العليا لزيادة الأرباح، فمن غير المحتمل أن يعتمدوا فجأة على فلسفة “الجيد يأتي لمن ينتظر”. ولكن الحقيقة هي أن أي مسار في الذكاء الاصطناعي / GenAI يأخذ وقتًا ومالًا، حتى قبل أن تصل إلى خط البداية. من الاستثمار في البنية التحتية والتدريب إلى الحصول على واجهات برمجة تطبيقات مختلفة وبيانات ذات صلة، يمكن أن يكون هناك أشهر من الأعمال التحضيرية التي لن تظهر أي “عائد” بخلاف كونك جاهزًا للبدء. هناك تكلفة خفية أخرى (التي لا يتحدث عنها الكثير من الناس) هي حقيقة أنك ستحصل على هلوسات وأخطاء tạoة بواسطة الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تكلّف الشركات أموالًا طائلة من خلال إرسالها في الاتجاه الخطأ، أو فتح ثغرة، أو إمكانية تحريض مشكلة علاقات عامة مكلفة. إن التجربة بأكملها جديدة نسبيًا، مما يجعل كل شيء أكثر مخاطرًا وتكلفة، لذلك من المهم للقادة أن يأخذوا ذلك في الاعتبار عند تقييم ROI.
قدم مكينسي رؤية حول هذا عملية اتخاذ القرار والتكاليف المرتبطة بها، مع تكرار السيناريو الكلاسيكي “استأجر، اشتر، أو ابني”. في نموذجهم، يجب على مسؤولي تقنية المعلومات أو مسؤولي تقنية المعلومات أن يفكروا في ما إذا كانوا “مستفيدًا” (استخدام نماذج لغة عامة متاحة مع القليل من التخصيص)، أو “شكلًا” (تكامل النماذج مع البيانات المملوكة للحصول على نتائج أكثر تخصيصًا)، أو “صانعًا” (بناء نموذج مخصص للتعامل مع حالة عمل محددة). لكل نمط نمطي تكاليف خاصة سيتعين على قادة التكنولوجيا تقييمها، من “مستفيد” بتكلفة تصل إلى 2 مليون دولار، إلى “صانع” الذي يمكن أن يصل أحيانًا إلى 100 ضعف هذا المبلغ.

سعى جاهدًا لجعل استثمارك في الذكاء الاصطناعي / GenAI أكثر تركزًا على الإنسان

ما زال هناك خوف كبير (特别 بين العمال) أن يreplace الذكاء الاصطناعي البشر. بدلاً من تجاهل هذه المخاوف، ينبغي للشركات وضع أي تحول كتحسين بدلاً من استبدال، ومحاولة العثور على طرق لجعل استثماراتهم أكثر توجهاً نحو الإنسان. مع GenAI، لا علاقة؛ إنها شراكة، ولا يزال هناك حاجة حقيقية للبشر لتقييم فعالية أي استنتاجات أو مواد تم إنشاؤها للتأكد من أنها خالية من التحيز أو الهلوسة أو سوء الفهم. لذلك من الحاسم أن تتحدي الشركات باستمرار الذكاء الاصطناعي لتوفير مبرر لكل قرار لضمان الدقة. سوف يعطي المحتوى المزيد من الصحة، وسترى العمال دورًا محددًا في العملية، وسوف يساعد في النهاية ROI لأنك تتعلم في كل مرحلة.
من الجيد أيضًا وضع حدود قوية لتوفير حدود صارمة حول ما نوع المعلومات التي يمكن للذكاء الاصطناعي جمعها. اسأل نفسك، “هل يجب أن نسمح للذكاء الاصطناعي بالوصول إلى الإنترنت؟” ربما لا. النقطة هي، للنظر إلى الحاجة أولاً، وإذا كان لديك مناهج أخرى مثبتة، استخدمها. أحيانًا، يكون الذكاء الاصطناعي مفيدًا فقط لتلخيص، وليس “التفكير”. إنها كلها عن خلق التوازن الصحيح، ولا يزال البشر يلعبون دورًا حاسمًا. وفقًا لبحث من أكسنتشر، يشعر 94٪ من الكبار التنفيذيين بأن تكنولوجيا واجهة المستخدم البشرية ستمكننا من فهم أفضل للسلوكيات والنيات، مما يغير التفاعل بين الإنسان والآلة.

إغلاق الفجوة بين الوعد والواقع

ي同意 الخبراء أن، في حين أن حاجز الدخول المنخفض للذكاء الاصطناعي التوليدي هو ميزة رائعة، فإن إمكاناته على المدى الطويل تعتمد على إثبات قيمته على المدى القصير. هذا يعني أن أي تجارب للذكاء الاصطناعي / GenAI يجب أن يكون لها سلسلة من معايير النجاح المحددة بوضوح (ولكن مرنة) قبل إطلاقها، وينبغي للشركات مراقبة العمليات باستمرار لضمان أنها توفر قيمة دائمًا. عندما يتعلق الأمر بهذه الحقبة الجديدة من الابتكار الرقمي، قد لا يكون هناك خط نهاية تقليدي نهرع نحوه. بدلاً من ذلك، من خلال تغيير كيف نفكر في ROI على المدى القصير والطويل للذكاء الاصطناعي / GenAI، يمكن للشركات أن تكون أكثر ذكاءً مع أموال الاستثمار وتركز على تطوير القدرات التي يمكن أن تتوسع جنبًا إلى جنب مع الأعمال.