الدكتور ريتش سوننبليك، رئيس علماء البيانات في Planview – سلسلة المقابلات

الدكتور ريتش سوننبليك، رئيس علماء البيانات في Planview، يمتلك سنوات من الخبرة في العمل مع بعض أكبر الشركات الصيدلانية وعلوم الحياة في العالم. من خلال هذه الدراسة العميقة والتطبيق، قام بنجاح بصياغة عمليات تحديد الأولويات ومراجعة المحفظة، ونظم التقييم والتنبؤ المالي، لتحسين كل من توقعات المنتج وتحليل المحفظة. يحمل الدكتور سوننبليك شهادة الدكتوراه و الماجستير من جامعة كارنيغي ميلون في الهندسة والسياسات العامة وشهادة البكالوريوس في الفيزياء من جامعة كاليفورنيا، سانتا كروز.

منصة Planview للعمل المرتبط مصممة لتعزيز الوقت حتى السوق والتنبؤ، وتحسين الكفاءة لزيادة القدرة، ودعم تسليم المبادرات الاستراتيجية التي تهدف إلى تحقيق النتائج التجارية المثلى.

لقد عملت في مسيرتك المهنية على الانتقال من الاستشارات الإدارية إلى قيادة مبادرات علوم البيانات. ما هو ما ألهمك لاتخاذ هذا التحول، وكيف ساهم مسارك في تشكيل نهجك لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال اليوم؟

قدمت لي الاستشارات الإدارية نظرة عامة على عيوب الأعمال والفرص غير المستغلة، حيث توجد فجوة واضحة بين المشورة الاستراتيجية والرؤى القابلة للتنفيذ. علوم البيانات تُغلق هذه الفجوة، وتحول البيانات الخام إلى أصول استراتيجية تتمتع بالقدرة على إطلاع اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي. علمتني رحلتي أن أرى الذكاء الاصطناعي كعامل مساعد يمكن أن يُحسن العمليات، ويعجل اتخاذ القرارات، ويفكك الإبداع بطرق تُعزز الخبرة البشرية.

في Planview، قادت مبادرات التكامل المتقدمة للحلول الذكية في مختلف الوظائف التجارية. هل يمكنك مشاركة كيف أثرت دورك كرئيس علماء البيانات على استراتيجية الشركة للذكاء الاصطناعي، وأكبر التحديات التي واجهتها في هذه الرحلة؟

في Planview، يتم دمج الذكاء الاصطناعي في منصتنا كأداة لفك الشفرة وتحسين اتخاذ القرارات. ركزت على استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين إدارة الموارد، وتخطيط المشاريع، والكفاءة التشغيلية. يوفر مساعد Copilot AI التدريب على الوظيفة للمستخدمين على جميع مستويات المهارة، ويتوافق مع المهام المتكررة مثل توليد التقارير، ويوفر أفضل الممارسات لاقتراح مسارات إجرائية منتجة، مما يتيح للفرق اتخاذ قرارات مستنيرة بسرعة.

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الشركات على تحديد عيوب الكفاءة داخل الفرق وتحسين تخصيص الموارد؟

يتفوق الذكاء الاصطناعي في تحديد الأنماط في البيانات التي تكون معقدة للغاية بحيث لا يمكن للبشر التعرف عليها بسرعة. يمكنه تسليط الضوء على الموارد غير المستغلة، وتحديد معوقات، وتنبؤ بفجوات الحمل العمل. على سبيل المثال، من خلال تحليل أهداف المحفظة، وجدول زمني المشروع، ومتغيرات أداء الفريق، يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح إعادة توزيع المهام أو إعادة تخصيص الموارد عبر المحفظة لتحقيق أقصى تأثير دون إضافة موارد إضافية.

ما هي بعض عيوب الكفاءة الشائعة في إدارة الموارد التي يكون الذكاء الاصطناعي فعالًا بشكل خاص في معالجتها؟

الذكاء الاصطناعي ماهر بشكل خاص في تسليط الضوء على المبادرات الخارجه عن الاستراتيجية والمنخفضة الأداء، وقد بنينا هذه المهارات الحاسمة في مساعد Planview Copilot.随着 تطور Copilot، يصبح أكثر قدرة على تسليط الضوء واقتراح تدابير التخفيف. يمكنه أيضًا تحديد الفاقد في العمليات، مثل المهام المتكررة أو عمليات التسليم الزائدة، واقتراح تحسينات.

لماذا представляет الفاقد تحديًا كبيرًا للفرق التطويرية البرمجية، وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي تقليله؟

الفاقد في تطوير البرمجيات غالبًا ما ينشأ من عيوب مثل تحديد الأولويات السيئة، أو تصحيح الأخطاء الزائد، أو جهود الفريق غير المتناسقة. يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل الفاقد بالacting كمساعد للبرمجة، وآليته المهام المتكررة، واقتراح رؤى تنبؤية حول جداول المشاريع والمخاطر المحتملة. على سبيل المثال، يمكنه تحليل المشاريع السابقة لتحديد الأنماط التي تؤدي إلى التأخير، مما يساعد الفرق على تجنب تلك العواقب.

هل هناك نماذج أو أدوات ذكاء اصطناعي معينة تُعتبر مناسبة بشكل خاص لتحسين دورة حياة تطوير البرمجيات؟

لتحسين دورة حياة تطوير البرمجيات، نحن نبحث عن تعزيز الكفاءة والتناسق. يوفر مساعد Planview Copilot في Viz تحديد معوقات وعوائق سرعة التدفق، ويوفر رؤى قابلة للتنفيذ مخصصة لبيانات المنظمة. يمكن للفرق استخدام اللغة الإنجليزية البسيطة لفهم مقاييس التدفق، وتحديد تباطؤات التسليم النظامية، وReceipt توصيات مفصلة. هذا التحسين هو مفتاح زيادة الإنتاجية، و في النهاية، تسريع التسليم.

كيف تخلق العلاقات الأساسية بين البيانات قيمة إضافية عند نشر الذكاء الاصطناعي كمساعد للعمل؟

من خلال رسم العلاقات بين نقاط البيانات – سواء في جداول المشاريع، أو استخدام الموارد، أو تواصل الفريق – يمكن للذكاء الاصطناعي إظهار رؤى تتجاوز الواضح. على سبيل المثال، ربط اتجاهات المزاج في التحديثات الحالة بنتائج المشروع يمكن للمديرين توقع العوائق قبل أن يُظهرها الفريق إلى الإدارة، مما يوفر الوقت الكافي لاتخاذ التعديلات الوقائية.

ما هي الخطوات التي يجب أن يتخذها المنظمات الصغيرة لتبني الذكاء الاصطناعي بأسعار معقولة دون المساس بالتأثير؟

يجب على المنظمات الصغيرة أن تبدأ بأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية المتاحة التي تعمل كبوابات لحلول أكثر تعقيدًا. الأدوات التي تلخص الوثائق، أو تساعد في محتوى التسويق، أو تساعد في توليد الشفرة، هي وسائل فعالة من حيث التكلفة لبدء المنظمات في تبني الذكاء الاصطناعي دون استثمار كبير. البدء bằng عرض ذكاء اصطناعي أفقي قابل للتطبيق على مجموعة واسعة من الحالات سيكون أكثر قيمة من الاستثمار في تطبيقات متخصصة تثني الذكاء الاصطناعي التوليدي على مهام محددة للغاية. هذا يسمح للمنظمة بتحديد حالات الاستخدام ذات التأثير الأعلى المحددة لمنظمتهم بدلاً من الاستثمار الزائد في عروض متعددة.

ما هو الدور الذي يلعب تحليلات التنبؤ في تحسين نتائج المشروع؟

تحليلات التنبؤ تساعد الفرق على توقع العوائق المحتملة والنتائج بناءً على البيانات التاريخية والاتجاهات الحالية. يمكن للوكلاء الذكاء الاصطناعي توقع احتمال تأخيرات المشروع أو نقص الموارد، مما يسمح لمديري المنتج بتعديل الخطط بشكل استباقي. هذا التبصر يقلل من المخاطر ويزيد من الكفاءة، و في النهاية، يسمح للمنظمات بتحقيق أهدافها الاستراتيجية بسرعة أكبر.

متى نتطلع إلى المستقبل، كيف تتخيل أن يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل العمليات التجارية خلال العقد القادم، وما هي الاتجاهات الناشئة للذكاء الاصطناعي التي أنت أكثر حماسًا لها لتحقيقها على الصناعات؟

سوف يستمر الذكاء الاصطناعي في تحويل العمليات التجارية في العقد القادم. سوف يخلق أدوارًا جديدة، ويعزز القدرات التنبؤية، ويسرع الابتكار.

سوف يصبح مطورو LLM الأصليون، الخبراء في دمج تعاون الذكاء الاصطناعي، هو المعيار وسيستبدل المطورين الذين لا يعتمدون الذكاء الاصطناعي في مهامهم اليومية. سوف يستمر الذكاء الاصطناعي التوليدي في طمس الخطوط الفاصلة مع الذكاء الاصطناعي التنبؤي، وغني الخوارزميات بالسيناريوهات الاصطناعية لاتخاذ القرارات الاستراتيجية بناءً على العوامل الداخلية والخارجية. في مجال البايوتكنولوجيا، سوف يخلق الذكاء الاصطناعي التوليدي ملفات تعريف مرضية معقدة لاكتشاف علاجات جديدة، بينما في مجال الأمن السيبراني، سوف ي模ulkan الذكاء الاصطناعي تهديدات جديدة للنماذج التنبؤية لمواجهةها. الاتجاهات الناشئة مثل الاستدلال التكيفي والنمذجة الذكية الصغيرة والفعالة سوف تتعامل مع التحديات الحسابية في السنوات القادمة. سوف يضمنون حلولًا أسرع وأكثر استهدافًا.

من التخطيط الاستراتيجي إلى الأمن الاستباقي، سوف يسمح دمج الذكاء الاصطناعي للأعمال بالانعطاف بسرعة، واكتشاف استراتيجيات متينة وتميز تشغيلي في عالم ديناميكي متزايد.

شكرًا على المقابلة الرائعة، يرغب القراء في معرفة المزيد فيزيتم Planview.