كيفية التغلب على خوف الفوات في الابتكار واستخدام الذكاء الاصطناعي / الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي لحل مشاكل الأعمال المحددة

نحن ندخل في الموسم المزدحم لقيادة الشركات عندما يلتقي المديرون من جميع الوظائف لتقييم الأداء وتخطيط ما يأتي بعد ذلك. بعد عام من زيادة التكاليف ومشاكل سلسلة التوريد المستمرة والجهود المستمرة لتحقيق أهداف الاستدامة ، هناك الكثير من التحديات. ولكن هناك موضوع واحد لا يزال يبدو أنه في صدارة عقل الجميع – الذكاء الاصطناعي (AI) / الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي (GenAI).

إنها عصر خوف الفوات في الابتكار ، والقادة يُطلب منهم بشكل ساحق دمج بعض الوظائف الذكية الاصطناعية / الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي في عملياتهم حتى لا تتراجع شركاتهم. ولكن في وسط كل هذا الحماس ، من المهم تذكر أن الابتكار هو عملية ، وليس حلًا. ل创造 تأثير دائم ، يجب على المنظمات ضمان أن تكون أي قدرات جديدة متوافقة مع الاحتياجات المحددة ، وتقييم المخاطر ، وترتبط بنتائج أعمال قابلة للقياس.

هنا ثلاثة أسئلة / تحديات شائعة من فرق القيادة في الشركات وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي / الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي المساعدة ، إلى جانب أمثلة من عدة صناعات حيث تحدث هذه الابتكار فرقًا:

يبدو أن هناك تكنولوجيا جديدة تُقدم كل يوم ، وميزانيتنا已经 متوترة. كيف يمكننا تحديد مكان استثمارنا في ابتكار الذكاء الاصطناعي / الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي سوف يولد أعلى عائد على الاستثمار؟

عندما يبدأ الجميع في التسريع ، يكون الوقت مناسبًا لفريق القيادة لتبطيء وتوجيه الانتباه إلى الأساسيات. أولاً ، تأكد من أن الجميع على نفس الصفحة فيما يتعلق بكيفية تفكيرك في الذكاء الاصطناعي / الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي. لقد كان الذكاء الاصطناعي موجودًا لفترة الآن ، وعلى مستوى عال ، من الأفضل التفكير فيه كأداة لتحليل البيانات وجمع Informationen والعمل بذكاء. الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي أكثر نضجًا ويتضمن كيفية استخدام جميع هذه المعلومات لإنشاء محتوى فعلي وتوصيات بشكل مستقل. يمكن لكل شركة أن تستفيد من دمج قدرات الذكاء الاصطناعي / الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي ، ولكن من المفيد تحقيق التحول الديمقراطي حتى يشعر العمال بالتقدير.

الشركات التي تبحث عن بناء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة يمكن أن تأخذ الإلهام من طريقة “كايزن” التي طورتها شركة تويوتا. هذا النهج يتضمن التحسين المستمر ، حيث يتم تشجيع الفرق على جميع مستويات المنظمة على إجراء تغييرات صغيرة ومتكررة لتحقيق أقصى استفادة من الموارد وتحسين العمليات. لا يساعد ذلك فقط في تحديد مكان تأثير الذكاء الاصطناعي / الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي ، بل يساهم أيضًا في تعزيز عقلية “التجربة والتعلم” التي سوف تنتشر عبر ثقافة المنظمة وتؤدي إلى موظفين أكثر سعادة وإنتاجية.

التركيز على: صناعة النقل

في صناعة النقل ، يساعد الذكاء الاصطناعي / الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي الشركات على تحسين كل شيء من توقعات الطلب وإدارة المخزون إلى الصيانة التنبؤية وتنظيم المسارات. تستخدم ديلتا إير لاينز الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات العملاء وتقديم تجارب سفر شخصيّة ، ويستخدم يوبीएस نظام أورايون القوي بالذكاء الاصطناعي لتعديل مسارات التسليم مع تغيير ظروف المرور ، وتستخدم مؤسسة نيويورك سيتي إم تي إيه الذكاء الاصطناعي لتقليل التهرب من دفع الرسوم.

نحن نجد أثناء التوسع أن فجوات الاتصال تتشكل بين فريق الإدارة العليا والقيادة الوظيفية ، خاصة في مجال تكنولوجيا المعلومات. كيف يمكننا استخدام الذكاء الاصطناعي / الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي لإنشاء رسائل داخلية وخارجية أكثر فعالية دون فقدان أصالتنا؟

على الرغم من أن الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي يمكن أن ينتج رسائل واقعية بشكل ملحوظ ، من المهم الحفاظ على معايير معينة لحماية سمعة العلامة التجارية. بعبارة أخرى ، يعتمد الأسلوب ، والناس يريدون التواصل بطريقة تشعر بالصدق. وفقًا لمسح حديث من بي دبليو سي ، من المهم بشكل متزايد بناء الثقة بين فريق الإدارة العليا والعملاء والموظفين ، و 93٪ من كبار المسؤولين في الأعمال يتفقون على أن بناء الثقة والحفاظ عليها يحسن الأداء المالي. نفس الشيء صحيح داخل المنظمة ، ومن الشائع أن يكون العمال حذرين من توجيهات الإدارة الجديدة التي تبدو غير صادقة أو غير موثوقة من التكنولوجيا الجديدة التي لم توضع في السياق الصحيح.

تؤدي سوء الاتصال إلى تبديد الوقت والمال ، مما يبطئ من الابتكار والكفاءة التشغيلية. يمكن للجيل التالي من الذكاء الاصطناعي أن يعالج ذلك بشكل استباقي من خلال تحليل مجموعات بيانات ضخمة من التفاعلات السابقة (مع العملاء والموظفين) لنمذجة ردود الفعل المحتملة ، و提出 رؤى في الوقت الفعلي ، وتخدم كجسر بين لغتين (أي ما تريد الشركة قوله وكيف يُستقبل من قبل العملاء / الموظفين). عندما يكون لدى الكبار مسؤولين رؤى مدفوعة بالذكاء الاصطناعي حول الأداء ، يمكنهم تحسين اتخاذ القرارات التشغيلية بالتزامن مع الأهداف الاستراتيجية. وعندما يتم جعل العمال جزءًا من العملية من خلال مبادرات التعليم المستمر وتحسين المهارات ، يمكن اعتبار الذكاء الاصطناعي / الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي كأصل وليس تهديدًا.

التركيز على: صناعة التجزئة

لقد تغير سلوك المستهلك بعد الجائحة بشكل كبير ، لذا من المهم أن تستخدم الشركات التجزئة الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات العملاء وتقديم خدمة شخصيّة عالية الجودة وتوصيات المنتجات والحملات التسويقية. على نطاق واسع ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا لمساعدة الشركات على توقع السلوك المستقبلي ، وتمكين الجهود التسويقية المستهدفة وتحسين اكتساب العملاء. مستقبل هذا المجال مثير ، ومن المحتمل أن يغيّر تمامًا طريقة تسوقنا. على سبيل المثال ، تواصل أمازون تحسين تكنولوجيا “خروج فقط” القوية بالذكاء الاصطناعي التي تحليل البيانات من الكاميرات وأجهزة الاستشعار داخل المتجر لتزويد متاجر بدون كاشير في جميع أنحاء العالم.

في صناعتنا ، نتعامل مع كميات كبيرة من المعلومات الحساسة للعملاء ونحن قلقون من كيفية تعرض بياناتنا لخطر أكبر عند إدخال تكنولوجيا جديدة. ما هي بعض الفوائد لاستخدام الذكاء الاصطناعي / الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي في هذه الصناعات ، وكيف يمكننا تقليل المخاطر؟

مثل الطب ، القاعدة الذهبية في تحويل الذكاء الاصطناعي / الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي هي “أولاً ، لا تسبب أي ضرر”. كانت هناك صناعات معينة مثل الرعاية الصحية والخدمات المالية قد تبنت الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع بسبب بيئاتها المعقدة والخاضعة للتنظيم ، ولكن تم إحراز خطوات كبيرة في الوظائف المحددة. الأدلة الأكثر وضوحًا تظهر في خدمة العملاء ، حيث يمكن للrobots القوية بالذكاء الاصطناعي ووكلاء الفirtual تقديم الدعم على مدار 24 ساعة وتساعد في الإجابة على الأسئلة اللوجستية الشائعة. على سبيل المثال ، منذ إطلاقها في عام 2018 ، استجابت روبوت الدردشة إريكا التابع لبنك أمريكا على أكثر من 800 مليون استفسار من أكثر من 42 مليون عميل وقدمت رؤى شخصيّة وتوجيهات أكثر من 1.2 مليار مرة.

على الرغم من المخاوف المستمرة حول الأمان في الصناعات الحساسة ، فقد لاقى الذكاء الاصطناعي / الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي تأثيرًا إيجابيًا صافيًا في مجال اكتشاف الاحتيال. الاحتيال مشكلة متوطنة في التمويل التي تزداد سوءًا ، ويتوقع الخبراء أن تكلّف الاحتيال المصرفي الصناعة 48 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2029. يمكن للخوارزميات القوية بالذكاء الاصطناعي فحص مجموعات بيانات ضخمة لتحديد الشذوذ التي قد تشير إلى نشاط احتيالي ، ويمكن لأفراد الأمن تحديد عتبات للنشاط المشبوه ، مما يؤدي إلى تدخلات فقط عند تجاوز هذه العتبات. يمكن للجيل التالي من الذكاء الاصطناعي أيضًا مساعدة في توفير المهام الروتينية (ادخال البيانات ، المصادقة ، إلخ) وتحرير الوقت لأفراد الفريق لاتخاذ قرارات أكثر دقة (موافقة القروض ، إلخ) التي تستفيد من التحليل البشري الأعمق.

التركيز على: صناعة البنوك

في عام 2021 ، أطلق بنك بي ان سي تطبيقًا لإدارة النقد يُدعى بيناكل ، والذي يستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتدريب البيانات التاريخية للشركة. بمجرد تدريب الوحدة ، يمكن تحديثها يوميًا وتوليد توقعات متحركة لمساعدة الشركات على توقع تدفق النقد وتقليل مشاكل التحكم بالنسخة واكتساب رؤية أفضل لمواقف النقد الحالية والمستقبلية للسيناريوهات المختلفة. يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في تمكين المستثمرين ، خاصة أولئك الذين يركزون على الاستدامة. يُشير مورغان ستانلي إلى أن قدرات الذكاء الاصطناعي التحليلية يمكن أن تساعد في “تحديد الشركات التي تتمتع بأداء قوي في مجال الحوكمة والبيئة والمجتمع ، وتقليل المخاطر ، وتشكيل محفظة تتوافق بشكل أفضل مع أهداف الاستدامة”.

وضع التون في عام 2025

الشركات لديها فرصة فريدة من نوعها لتحسين عملياتها بالذكاء الاصطناعي / الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي ، ولكن هذا النوع من التحول يتطلب الانضباط. مع بداية العام المقبل ، يجب على القيادة أن تجعل من الواضح أن: (1) التغيير هو رياضة جماعية ؛ (2) عائد الاستثمار لأي تكنولوجيا جديدة يجب ربطه بنتائج أعمال محددة ؛ و (3) السرعة بدون اتجاه تؤدي إلى الفوضى. من خلال تجاهل الدعاية والإبقاء على التركيز على التأثير المهم ، ستكون المنظمات مهيأة للنجاح الدائم في هذا العصر الجديد المثير من الابتكار.