من الطيار إلى الإنتاج: رؤى حول توسيع برامج GenAI على المدى الطويل

سننظر بعد سنوات إلى عام 2024 على أنه لحظة حاسمة – فترة من التجارب الشاملة والتفاؤل والنمو، عندما كان قادة الأعمال مترددون في الغوص في مياه الابتكار غير المجربة، ثم قفزوا فيها برأسهم. في استطلاع مكنزي العالمي حول الذكاء الاصطناعي الذي أجري في منتصف عام 2024، توقع 75٪ أن تؤدي GenAI إلى تغيير كبير أو مقلق في صناعاتهم في السنوات القادمة.

على الرغم من كل ما تم تعلمه حول مزايا وقيود GenAI، من المهم تذكر أننا ما زلنا في مرحلة التطور. يمكن تسريع برامج الطيار بسرعة وتكلفتها منخفضة نسبيًا، ولكن ماذا يحدث عندما تتحرك هذه البرامج إلى الإنتاج تحت إشراف مكتب مدير المعلومات؟ كيف سيتعامل استخدام الحالات المحددة للوظيفة في بيئات أقل تحكمًا، وكيف يمكن للفرق تجنب فقدان الزخم قبل أن تظهر برنامجهم أي نتائج؟

التحديات الشائعة عند الانتقال من الطيار إلى الإنتاج

نظرًا للإمكانات الهائلة لتحسين GenAI للكفاءة وتخفيض التكاليف وتحسين اتخاذ القرارات، فقد كان الأمر واضحًا لمديري الإدارات التنفيذية لزعماء الأعمال الوظيفية – اذهبوا، وجربوا. بدأ قادة الأعمال في العمل، وابتكروا برامج تجريبية لهم باستخدام وظيفة GenAI. استخدمت فرق التسويق GenAI لإنشاء تجارب عملاء مخصصة للغاية وتحسين المهام المتكررة. في خدمة العملاء، ساعد GenAI في تشغيل المحادثات الذكية لحل المشكلات في الوقت الفعلي، وتمكنت فرق البحث والتطوير من تحليل كميات هائلة من البيانات لاكتشاف اتجاهات جديدة.

ومع ذلك، لا يزال هناك الكثير من الانقطاع بين كل هذه الإمكانيات وتنفيذها النهائي.

مرة واحدة عندما تتحرك برنامج الطيار إلى مدار مكتب مدير المعلومات، يتم فحص البيانات بدقة أكبر. نحن معتادون الآن على بعض القضايا الشائعة مع GenAI مثل انحياز النموذج والهلوسة، وعلى نطاق أكبر تصبح هذه القضايا مشكلات كبيرة. يتحمل مدير المعلومات مسؤولية الخصوصية والحوكمة للبيانات في جميع أنحاء المنظمة، بينما يستخدم قادة الأعمال بيانات قد تخص فقط مجالهم المحدد.

3 أشياء رئيسية للتفكير فيها قبل التوسع

لا شك في أن قادة الأعمال قد أحرزوا تقدمًا كبيرًا في بناء حالات استخدام GenAI مع نتائج مثيرة للإعجاب لموظفيهم المحددين، ولكن التوسع من أجل التأثير على المدى الطويل يختلف تمامًا. إليك ثلاثة اعتبارات قبل الشروع في هذه الرحلة:

1. اشرك فرق تكنولوجيا المعلومات وأمن المعلومات في وقت مبكر (والدائم)

من الشائع أن يصاب قادة الأعمال بالعمى في عملهم اليومي وتقليل ما هو مطلوب لتوسيع برنامجهم التجريبي إلى المنظمة الأوسع. ولكن عندما يتحرك ذلك البرنامج إلى الإنتاج، يحتاج قادة الأعمال إلى دعم فريق تكنولوجيا المعلومات وفريق أمن المعلومات للتفكير في جميع الأشياء التي قد تذهب بشكل خاطئ.

لذلك من الجيد إشراك فرق تكنولوجيا المعلومات وأمن المعلومات من البداية لمساعدتهم في اختبار برنامج الطيار وتحليل المخاوف المحتملة. هذا سيساعد أيضًا في تعزيز التعاون عبر الوظائف، وهو أمر بالغ الأهمية لإحضار وجهات نظر خارجية و挑يج انحياز التأكيد الذي قد يحدث داخل الوظائف الفردية.

2. استخدم البيانات الحقيقية كلما كان ذلك ممكنًا

كما ذكرنا سابقًا، فإن القضايا المتعلقة بالبيانات هي من أكبر العوائق في توسيع GenAI. ذلك لأن برامج الطيار غالبًا ما تعتمد على بيانات اصطناعية يمكن أن تؤدي إلى توقعات غير متوافقة بين قادة الأعمال وفرق تكنولوجيا المعلومات ومدير المعلومات في النهاية. البيانات الاصطناعية هي بيانات تم إنشاؤها بشكل اصطناعي لتقليد البيانات في العالم الحقيقي، وتعمل بشكل أساسي كبديل للبيانات الفعلية، ولكن بدون أي معلومات شخصية حساسة.

قد لا يكون قادة الوظائف دائمًا قادرين على الوصول إلى البيانات الحقيقية، لذلك بعض النصائح الجيدة لمعالجة هذه القضية هي: (1) تجنب برامج الطيار التي قد تتطلب التدقيق التنظيمي الإضافي في المستقبل؛ (2) وضع إرشادات لمنع البيانات السيئة من تلوث أو تشويه نتائج برنامج الطيار؛ و (3) الاستثمار في حلول تستخدم تكنولوجيا الشركة الحالية لزيادة احتمالية التوافق في المستقبل.

3. ضع التوقعات الواقعية

عندما حصل GenAI على الشهرة العامة بعد إطلاق ChatGPT في أواخر عام 2022، كانت التوقعات عالية جدًا لهذه التكنولوجيا لتحويل الصناعات خلال الليل. تلك الدعاية (للأفضل أو الأسوأ) لا تزال سارية، والفرق لا تزال تحت ضغط هائل لتحقيق نتائج فورية إذا كانت استثماراتهم في GenAI تريد الحصول على تمويل إضافي.

الواقع هو أن GenAI سيكون تحولًا، ولكن الشركات تحتاج إلى إعطاء التكنولوجيا الوقت (والدعم) لبدء التحول. GenAI ليس تطبيقًا سريعًا، ولا تقتصر قيمته الحقيقية على المحادثات الذكية أو الصور الإبداعية فقط. الشركات التي ستتمكن من توسيع برامج GenAI بنجاح ستكون تلك التي تأخذ الوقت لبناء ثقافة الابتكار التي تضع الأثر الطويل الأمد فوق النتائج القصيرة الأمد.

كلنا معًا في هذا

على الرغم من كل ما قرأنا عن GenAI مؤخرًا، لا يزال هذا التكنولوجيا في مرحلة ما قبل الرضيع، وينبغي للشركات أن تكون حذرًا من أي بائع يدعي أنهم قد وجدوا كل الحلول. هذا النوع من الغرور يعمي الحكم، ويسرع النظريات غير المكتملة، ويؤدي إلى مشاكل البنية التحتية التي يمكن أن تؤدي إلى افلاس الشركات. بدلاً من ذلك، مع اقترابنا من عام آخر من حماسة GenAI، دعونا نتخذ الوقت أيضًا للمشاركة في مناقشات معنیة حول كيفية توسيع هذه التكنولوجيا القوية بشكل مسؤول. من خلال إشراك فريق تكنولوجيا المعلومات في وقت مبكر من العملية، والاعتماد على البيانات في العالم الحقيقي، والحفاظ على توقعات عائد الاستثمار المعقولة، يمكن للشركات مساعدة ضمان استراتيجيات GenAI الخاصة بهم ليست فقط قابلة للتوسيع، ولكن أيضًا مستدامة.