تمكين المؤسسة من خلال منصة ذكاء اصطناعي

عبر الصناعات، أرى نفس النمط: الحالات القيمة الأولى لاستخدام الذكاء الاصطناعي نادرًا ما تأتي من لجنة التوجيه. إنها تأتي من الفرق الأقرب إلى الاحتكاك التشغيلي.

أقضي الكثير من الوقت مع فرق القيادة لمناقشة نفس السؤال: “نحن نستثمر في الذكاء الاصطناعي، لذلك أين القيمة التجارية؟” هذا سؤال عادل، والجواب الصادق هو أن القيمة لا تظهر بسرعة كافية لمعظم المنظمات. قدرت RAND أن أكثر من 80% من مشاريع الذكاء الاصطناعي تفشل، وهو معدل أعلى مرتين من مشاريع تكنولوجيا المعلومات غير الذكاء الاصطناعي. أبحاث BCG لا تقل قلقًا: بحل نهاية عام 2025، كانت 60% من الشركات تنتج قيمة مادية قليلة أو لا توجد قيمة من الذكاء الاصطناعي، و chỉ 5% كانت تنتج قيمة على نطاق واسع. وضع مبادرة NANDA في MIT الأمر بشكل واضح: فقط حوالي 5% من مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدية في المؤسسات تصل إلى تعجيل الإيرادات السريع.

لماذا يبدأ القيمة في الخطوط الأمامية

في أي منظمة ذات عدد كبير من العمال المعرفيين، غالبًا ما يتم العثور على القيمة بسهولة إذا سُئلت الأشخاص المناسبون، وأكبر من سؤال-bot تلخيص وثيقة. الفرصة الحقيقية هي الذكاء الاصطناعي العامل المدمج في تدفقات العمل التشغيلية. لقد استخدمنا منصات منخفضة الرمز في المحاسبة لتسريع معالجة الفواتير وتوضيح أسئلة دفع الحسابات تلقائيًا. في دعم العملاء، يمكن للوكيل الذي يوجه الحالة الواردة، ويسحب تاريخ العميل، ويكتب قرارًا للمراجعة البشرية أن ي cải thiện معدلات الاستجابة ورضا العملاء بشكل كبير. هذه هي تدفقات عمل متعددة الخطوات التي تمتد عبر الأنظمة، وتتطلب الحكم، وتقع أقرب إلى الأشخاص الذين يعرفون بالفعل أين يعيش الاحتكاك. لا يحتاجون إلى مرحلة اكتشاف مدتها ستة أشهر لتقول لهم ما هو مكسور. هم يتعاملون معه كل يوم.

فجوة الطيران إلى الإنتاج هي مشكلة منصة

تتعثر العديد من المنظمات في مناقشة أي نموذج لاستخدامه. هذا الأمر مهم، ولكن ليس العائق الرئيسي. القضية الأكبر هي نضج المنصة. يمكن للفرق إنشاء نماذج أولية بسرعة، ولكنهم لا يستطيعون النشر بشكل متسق عبر المؤسسة عندما تكون الأسس المشتركة مفقودة: تحكمات الهوية والوصول التي يمكن لأفراد الأعمال استخدامها، حدود بيانات واضحة، أنماط تكامل قابلة لإعادة الاستخدام، وعمليات عملية لمراجعة وطرح وتحديد الموعد. وجدت S&P Global (SPGI ) أن المنظمة المتوسطة ألغت 46% من براهين الذكاء الاصطناعي قبل أن تصل إلى الإنتاج.

فخ البيانات، ولماذا لا يجب الانتظار

هذا ما يوقف معظم البرامج الباردة: البيانات. تنبأ Gartner أن المنظمات سوف تتخلى عن 60% من مشاريع الذكاء الاصطناعي التي لا تدعمها بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي من خلال عام 2026. العادة رد فعل هو إطلاق برنامج منصة بيانات ضخم أولاً، وmodernize كل شيء، وperfect النسب، ثم القيام بالذكاء الاصطناعي.

هذا التسلسل يبدو منضبطًا، ولكن غالبًا ما يؤخر القيمة لسنوات. تحديث منصة البيانات حقيقي، ضروري، و لا يمكن المساومة عليه. كما أنه يدير على جداول زمنية متعددة السنوات في معظم المؤسسات. إذا كان كل حالة استخدام للذكاء الاصطناعي ينتظر حتى تكتمل كل طبقة أساسية، فإن ثقة القيادة تضعف قبل وصول النتائج المهمة.

الحوكمة في الوقت المناسب، والحد الأدنى من الحوكمة للتدفقات العمل الشديدة الاحتكاك

ابداً مع ألم العملية، وليس خريطة التكنولوجيا. حدد أين يكون الاحتكاك أعلى وأثر الأعمال أوضح: دورات الفواتير المتأخرة، و حل الحالات البطيئة، و الموافقات الكثيرة الاستثناء، و عمليات البحث التكرارية عن البيانات، أو دوائر التconciliation اليدوية. ثم استهدف تلك التدفقات العمل أولاً لتمكين الذكاء الاصطناعي.

استخدم الحوكمة في الوقت المناسب لجعل ذلك ممكنًا. بدلاً من محاولة الحوكمة لكل شيء في البداية، احكم البيانات المحددة المطلوبة لكل حالة استخدام مميزة عندما تكون جاهزة للانتقال. يمكن لفريق صغير متعدد التخصصات أن يحدد الملكية، والوصول، ومتطلبات الجودة، والتحكم في غضون أيام، وليس أشهر، في دورات اللجان.

الجدول الزمني هو الجسر إلى استعداد البيانات الكاملة

يجب أن تولد كل عملية طيران أمامية تعلمًا منظمًا: ما هي البيانات المستخدمة، وما هي عيوب الجودة التي ظهرت، وما هي التحويلات المطلوبة، وما هي قرارات الحوكمة التي تم اتخاذها. احفظ كل فجوة كعنصر جدول زمني لتصحيح المنصة.

يصبح الجدول الزمني هذا خريطة الطلب لتحديث البيانات. بدلاً من تخمين أين الاستثمار أولاً، تحسن مجموعات البيانات ومنتجات البيانات التي تتصل بالفعل بنتائج الأعمال القابلة للقياس. مع مرور الوقت، يخلق هذا حلقة تعزيزية: حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الأمامية تكشف عن فجوات البيانات الأكثر أهمية، وفرق المنصة تصلحها، وتنشر الموجة التالية من حلول الذكاء الاصطناعي بسرعة أقل ومخاطر أقل.

الفكرة النهائية: المنصة هي القرار

القرار ليس “الطيران أو لا”. إنه 是否 ستبني منصة ذكاء اصطناعي وبيانات محكمة تسمح لمؤسستك بالتعلم والنشر والتوسع بأمان.

اعامل البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي كأمر حاسم. ابني منصة البيانات كبرنامج استراتيجي. ولكن لا تنتظر حتى يتم كل شيء. أهمية أعلى المناطق العملية الاحتكاك، وتمكينها بالذكاء الاصطناعي، وحكم البيانات في الوقت المناسب. هذا هو كيفية خلق القيمة الآن بينما تبني الأساس الذي يدعم القيمة على نطاق واسع.