دينيس رومانوفسكي، كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي في SOFTSWISS – سلسلة مقابلات

دениس رومانوفسكي، كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي في SOFTSWISS، هو مسؤول تقني متمرس مع أكثر من 25 عامًا من الخبرة في قيادة برامج هندسية على نطاق كبير عبر ألعاب القمار، والبرمجيات المؤسسية، وأجهزة إنترنت الأشياء، ومنصات الإنترنت عالية الحمل. وقد قضى الخمس سنوات الماضية في قطاع القمار عبر الإنترنت، حيث شغل منصب نائب الرئيس الفني في SOFTSWISS، للإشراف على الحوكمة الفنية عبر فرق المنتجات المتعددة مع التركيز القوي على منصات الكازينو والرياضة قبل أن ينتقل إلى دوره الحالي لتحديد وتنفيذ استراتيجية الشركة لتقنية الذكاء الاصطناعي.

SOFTSWISS هي شركة تقنية قمار عبر الإنترنت مقرها مالطا، توفر حلول شاملة لкасينوهات القمار عبر الإنترنت ورياضات القمار، بما في ذلك منصة كازينو، ومجمّع ألعاب، وحل رياضة القمار، وخدمات إدارة. تدعم الشركة مشغلي خدمات القمار في جميع أنحاء العالم ببنية تحتية مصممة للتنقل، والامتثال، والموثوقية، وتوضع نفسها عند تقاطع تقنية القمار وتحسين الذكاء الاصطناعي الناشئ.

كيف تشكل خلفيتك في الأنظمة عالية الحمل وعالية التوافر طريقة 접근ك لدمج الذكاء الاصطناعي عبر منظمة تضم أكثر من 2000 شخص؟

علمني خبرتي في الأنظمة عالية الحمل وعالية التوافر درسًا أساسيًا واحدًا: أي تغيير معقد على نطاق واسع يتطلب نهجًا شاملا. لا يمكنك فقط نشر تقنية وتأمل في نجاحها – عليك تصميم النظام بأكمله حولها وضمان أن العمليات، والهيكل، والتكنولوجيا تعمل معًا.

نطبق هذا المبدأ بالضبط على تبني الذكاء الاصطناعي في SOFTSWISS. يبدأ الأمر على المستوى الفردي. نُفسر لكل موظف كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بأمان وفعالية – ما يمكنه فعله، وأين تقع حدوده، وما هي المخاطر المرتبطة به. ومن المهم أن نعلمهم أن مسؤوليتهم عن النتائج لا تختفي عندما يدخل الذكاء الاصطناعي الصورة. يوسع الذكاء الاصطناعي قدراتك، لكن المسؤولية تبقى معك. لا تزال تمتلك جودة الإخراج، والقرارات، والنتائج.

ثم ننتقل إلى مستوى الفريق، وهنا تتغير الديناميكيات. تظهر فرص جديدة – دورات التخطيط الأسرع، والتحقق الآلي، والتحليل المحسن – ولكن تظهر أيضًا مخاطر جديدة: الاعتماد المفرط على مخرجات الذكاء الاصطناعي، وتآكل التفكير النقدي، واعتماد غير متسق عبر الفريق. هذا هو المكان الذي يلعب فيه المديرون دورًا حاسمًا. عليهم أن يعدلوا كيفية استعراض العمل، والأسئلة التي يطرحونها، والإشارات التي يبحثون عنها. عندما يقدم شخص نتيجة بمعدل مرتين أسرع، يكون دور المدير هو فهم ما إذا كانت الجودة قد تم الحفاظ عليها وما إذا كان الشخص يفهم بالفعل ما قدمه.

هذا النهج المتدرج – الوعي الفردي، وتكيف الفريق، والرقابة الإدارية – هو ما يسمح لنا بتوسيع الذكاء الاصطناعي عبر منظمة كبيرة دون المساس بالاستقرار والموثوقية التي يطالبها بيئتنا المنظمة.

ما الذي يفصل بين الذكاء الاصطناعي المستخدم كأداة إنتاجية وتطبيق الذكاء الاصطناعي مباشرة في البنية التحتية وأنظمة اتخاذ القرارات، وكيف يتغير هذا التمييز النتائج التجارية طويلة الأجل؟

الذكاء الاصطناعي الإنتاجي – مساعدي المحادثة ورفاق الكود – هو المكان الذي يلتقي فيه الناس لأول مرة بالذكاء الاصطناعي في العمل. هذه الخطوة مهمة، ولا يمكنك تخطيها. إنها تبني أداة الذكاء الاصطناعي، وتعليم الناس تقييم المخرجات، وتنمية عادات استخدام مسؤول عبر المنظمة.

لكن هناك فرقًا أساسيًا بين الذكاء الاصطناعي الذي يساعد الفرد والذكاء الاصطناعي المتأصل في كيفية عمل المنظمة. الذكاء الاصطناعي في البنية التحتية – المتكامل في أنظمة المؤسسة من خلال منصات الذكاء الاصطناعي – يصبح جزءًا من نظام الإدارة. يتضمن التخطيط والرقابة والتدقيق. يحترم إطارات الحوكمة ويتغذى مباشرة إلى سلاسل اتخاذ القرار.

الفجوة في التأثير كبيرة. تُحقق أدوات الإنتاجية مكاسب في الكفاءة بنسبة 20-30% في المهام الفردية – قيمة، ولكنها زيادة渐ية. يسرع الذكاء الاصطناعي في البنية التحتية العمليات بأكملها بثلاث إلى خمس مرات. وعلى مر الوقت، يغير هيكل المنظمة نفسها – يلغي بعض الأدوار جزئيًا أو كليًا، ويخلق أدوارًا جديدة، ويعصر العمليات التي كانت تتطلب في السابق عدة عمليات.

لهذا السبب تتطلب هذه الفئتان نهجين مختلفين. الذكاء الاصطناعي الإنتاجي هو تحدي تمكين. الذكاء الاصطناعي في البنية التحتية هو تحول مؤسسي يتطلب التخطيط الدقيق وإدارة التغيير والرقابة المستمرة.

ما هي التحولات المعمارية والثقافية المطلوبة للانتقال من تجارب الذكاء الاصطناعي المعزولة إلى منصة الذكاء الاصطناعي المركزية على مستوى المنظمة؟

من الناحية المعمارية، المنصة المركزية ضرورية – توفر وصولًا آمنًا إلى عدة موردين للنماذج مع الحفاظ على حوكمة البيانات الصارمة. بدون هذه الطبقة، يؤدي التجربة إلى زيادة التجزئة بدلاً من القيمة.

من الناحية الثقافية، التحول الأكبر هو الانتقال من التفكير الموجه للتنفيذ إلى التفكير الموجه للتصميم. مع أن التنفيذ يصبح أرخص وأسرع مع الذكاء الاصطناعي، ينتقل الميزة التنافسية إلى كيفية تصميم الفرق للعمليات. يجب على الموظفين تصميم العمليات التي يتعامل فيها الذكاء الاصطناعي مع العمليات المتكررة، في حين يبقى البشر تحت السيطرة على التوجيه وجودة القرار.

كيف يمكن للمنظمات الكبيرة زيادة سرعة التعلم بشكل منهجي عند نشر الذكاء الاصطناعي، وما هي الآليات التشغيلية التي تجعل ذلك قابلاً للقياس؟

تزداد سرعة التعلم عندما يتم هيكلة التجربة. في SOFTSWISS، نعيّن أبطال الذكاء الاصطناعي داخل فرق المنتجات لتحديد الحالات الاستخدامية وتحسين أفضل الممارسات ومشاركتها عبر المنظمة. تعمل الورشة على تعزيز نقل المعرفة.

القياس مربوط بمؤشرات الأعمال. نتابع مؤشرات مثل وقت الحل في الدعم أو مستويات التأتمت في مراجعة الكود. إذا لم يُحسّن تبني الذكاء الاصطناعي المؤشرات القابلة للقياس، يبقى سطحيًا.

ما هي العمليات التقليدية التي تقيد تأثير تبني الذكاء الاصطناعي في الشركات التكنولوجية القائمة بشكل شائع؟

القيود الرئيسية هي محاولة دمج الذكاء الاصطناعي في هياكل إدارة صارمة مع دورات تخطيط طويلة وتخصيص موارد ثابت. ميزة الذكاء الاصطناعي هي السرعة، ونموذج الحوكمة القديم يبطئ من هذه الميزة.

عامل آخر مقيد هو تصنيف البيانات الضعيف. بدون بيانات منظمَة وحوكمة جيدة، يصبح التكامل الآمن والمقابل للذكاء الاصطناعي صعبًا للغاية.

هل يمكنك مشاركة أمثلة حيث أدى دمج الذكاء الاصطناعي مباشرة في الأنظمة الأساسية إلى مكاسب قابلة للقياس في الكفاءة أو الإيرادات أو الأداء التشغيلي؟

في الدعم الفني، يُحلل الذكاء الاصطناعي المتأصل في Jira تاريخ التذاكر والوثائق لطرح مسارات حل، مما يقلل بشكل كبير من وقت الحل.

في الموارد البشرية، تحفظ المساعدين الآليين الذين يتعاملون مع استفسارات المنافع والإجازات مئات الساعات كل شهر.

في التطوير، يصل التأتمت الموجه بالذكاء الاصطناعي في مراجعة الكود إلى 60-80%، مما يسرع دورة حياة التطوير بمعدل مرتين إلى أربع مرات. هذه المكاسب قابلة للقياس عمليًا وتؤثر مباشرة على الكفاءة.

كيف تصمم إطارات الحوكمة التي تضمن الشفافية والأمان والمسؤولية عند دمج الذكاء الاصطناعي深 في سير العمل المؤسسي؟

يجب أن تخلق الحوكمة بيئة خاضعة للرقابة بدلاً من تقييد الابتكار. نعتمد على اتفاقيات موردين على مستوى المؤسسة ونطبق التمويه البيانات قبل إرسال المعلومات إلى نماذج السحابة.

تُبنى المسؤولية في تصميم النظام. تعمل الإجراءات الموجهة بالذكاء الاصطناعي في نافذة إعادة التشغيل المحددة، مما يسمح بتعويض إنساني. تظل المسؤولية في النهاية مع قائد الفريق الذي يصمم ويمتلك سير العمل.

ما هي المزايا الهيكلية التي تسمح للفرق الأصغر التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي بتوسيع نطاقها بشكل أسرع من الشركات التقليدية، وكيف يمكن للمنظمات الأكبر أن تتكيف دون فقدان الاستقرار؟

الفرق الرئيسية هي هيكلية. تقسم الشركات التقليدية العمل إلى مراحل متسلسلة – كل مرحلة مملوكة لدور منفصل، مع عمليات نقل وتراكم بينهما. يمكن للفرق الأصغر التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تنفيذ جميع المراحل في نفس الوقت. لا توجد عمليات نقل، لا انتظار للشخص التالي في السلسلة. يتم تلقين العملية بأكملها تلقائيًا من النهاية إلى النهاية، مما يعطيهم ميزة سرعة كبيرة.

للشركات الأكبر، الطريق هو التدرج. أولاً – بناء أداة الذكاء الاصطناعي وتجهيز الفرق بأدوات الذكاء الاصطناعي. إعطاء الناس الوقت للتعلم والتجربة ودمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل الحالي. في هذه المرحلة، يحدث الابتكار داخل العمليات الحالية، وليس بدلاً منها.

مرة واحدة يحصل الفرق على الخبرة والثقة، يمكن وضع أهداف أكثر طموحًا – تحسين العمليات بأكملها بدلاً من الخطوات الفردية. यह هو المكان الذي يبدأ فيه التحول الحقيقي، ولكنه يعمل فقط عندما يكون الناس والعمليات جاهزين له.

المفتاح هو الإيقاع. التحرك بسرعة كبيرة يكسر الاستقرار. التحرك ببطء شديد يترك السوق خلفك. النهج الصحيح هو التقدم المتعمد والمتسلسل – بحيث تطور المنظمة دون فقدان ما يعمل بالفعل.

كيف يتأثر تشغيل المنشأة في قطاع القمار عبر الإنترنت، مع متطلباته التنظيمية وموثوقيته، بتصميم وبناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟

قطاع القمار عبر الإنترنت هو بيئة فريدة. يتضمن الأموال الحقيقية، والتعاملات في الوقت الفعلي، والرقابة التنظيمية عبر عدة ولايات قضائية. في SOFTSWISS، نعمل تحت تراخيص متعددة – كل منها له متطلبات امتثال خاصة به. هذا يعني أن كل قرار تقني، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي، يجب أن يأخذ في الاعتبار منظураً تنظيميًا معقدًا يتجاوز حماية البيانات القياسية.

الأسواق التنظيمية تتطلب الامتثال الصارم لقواعد تخزين البيانات، وحذفها، ومعالجتها، بما في ذلك لوائح GDPR. ولكن في قطاع القمار عبر الإنترنت، النطاق أوسع – متطلبات مكافحة غسيل الأموال، والتزامات القمار المسؤول، وشرط تراخيص يحدد كيفية تدفق البيانات وأين يمكن معالجتها. يجب أن تضمن البنية التحتية أن البيانات الحساسة لا تستخدم لتدريب النماذج الخارجية وأن كل قرار مدفوع بالذكاء الاصطناعي يبقى قابلًا للتدقيق.

في الوقت نفسه، معايير الموثوقية عالية بشكل استثنائي. تعمل الأنظمة 24/7 مع حجم معاملات ضخم. يجب أن تتوافق أي نظام ذكاء اصطناعي ننشره مع المعايير نفسها – دائمًا متاح، ومتاح بالكامل للتدقيق، وقادر على التعامل مع أحجام البيانات التي نراها في عمليات الدعم والامتثال.

مع نضج الذكاء الاصطناعي في الشركات، ما هي القدرات التي ستفرق بين الشركات التي تدمج الذكاء الاصطناعي حقًا في نموذج تشغيلها وتلك التي تظل متبنية سطحية؟

في المنظمات الناضجة للذكاء الاصطناعي، سيكون كل موظف لديه الذكاء الاصطناعي تحت إمرته – مع وصول آمن إلى بيانات الشركة عبر الأنظمة، دون عوائق أو طلبات يدوية. ستكون العمليات مأتمتة من النهاية إلى النهاية، بدون صفوف أو عمليات نقل بين الأدوار. ستتدفق العمل بشكل مستمر، وليس في مراحل.

لكن التأتمت وحده ليس كافياً. ما يفصل بين القادة عن الباقين هو القدرة علىควบคلة العمل الموجه بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. ستتأقلم الفرق والمنظمات مع مراقبة الجودة الآلية – اكتشاف المشاكل في وقت مبكر وتصحيحها قبل أن تتفاقم.

دور الموظف الفردي يتغير بشكل جوهري. بدلاً من تنفيذ المهام، يحدد مواصفات للذكاء الاصطناعي – يوفر السياق الكافي، والأهداف الواضحة، وطرق مراقبة الجودة. قيمته تكمن في توجيه الذكاء الاصطناعي وضبط مخرجاته، وليس في تنفيذ العمل يدوياً.

دور القيادة يتغير أيضًا. يصبح المديرون والمسؤولون التنفيذيون مصممين للتفكير النظمي عبر المنظمة. مهمتهم هي ربط سلاسل العمل والأدوات والوثائق في تدفقات قيمة تحل مشاكل العملاء بشكل أفضل مما يمكن للمنافسين، وليس بتحسين المهام الفردية – ولكن بتصميم كيفية عمل كل شيء معًا.

هذه العمق في التكامل – الذكاء الاصطناعي في كل يد، والعمليات المأتمتة، ومراقبة الجودة النظامية، والقيادة التي تركز على القيمة الشاملة – سوف يحدد الميزة التنافسية طويلة الأجل.

شكراً على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم المزيد يجب أن يزوروا SOFTSWISS.