تحقيق أقصى عائد على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي في الشركات

كما هو الحال مع العديد من التقنيات السابقة، يُعتبر الذكاء الاصطناعي (AI) التطور العظيم التالي الذي يجب على الشركات استخدامه. ومع ذلك، فإن التكنولوجيا الأساسية كانت موجودة منذ عقود، ولكن مع الإصدارات الأخيرة،达到了 مستوى من الهysteria يفوق واقع التنفيذ عبر الشركات. ومع ذلك، عندما تواجه فرق التكنولوجيا المعلوماتية ضغطًا متزايدًا للركوب على قطار التكنولوجيا المعلوماتية، يجب أن يوازنوا بين ذلك الحماس وواقع الخط السفلي. تتطلب تنفيذات مختلفة مستويات استثمار مختلفة، مما يعني أنها يجب أن تؤدي أيضًا إلى عائد مختلف – غالبًا على جدول زمني مختلف.

تعتمد القدرة على تقديم منتجات الذكاء الاصطناعي الناجحة على العديد من العوامل: الاستراتيجيات المحددة والتخطيط والتنفيذ التي يختارها قادة الأعمال؛ وتوافر الموارد الماهرة؛ والتوافق مع خارطة المنتج؛ وقبول المنظمة للمخاطر؛ وادارة الوقت مقابل العائد المتوقع على الاستثمار (ROI).

تحقيق التوازن بين هذه العوامل هو التحدي، ولكن اتباع هذه الخطوات الثلاث يمكن أن يحافظ على المنظمات على المسار نحو عائد الذكاء الاصطناعي.

فهم التكنولوجيا

تدخل العديد من الشركات في مجال الذكاء الاصطناعي معتقدة أنها متأخرة ولكنها لا تفهم تمامًا لماذا أو كيف أو حتى ما هي التكنولوجيا. ونتيجة لذلك، يكون مهمتهم الأولى هي التمييز بين نكهات مختلفة من الذكاء الاصطناعي، بدءًا من الذكاء الاصطناعي الدقيق مقابل الذكاء الاصطناعي التوليدي.

الذكاء الاصطناعي الدقيق هو استخدام نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق لتحسين النتائج. إنه يسمح للشركات بتحسين عمليات اتخاذ القرارات، مما يخلق كفاءة ويزيد من العائد على الاستثمار. لقد نضج الذكاء الاصطناعي الدقيق إلى تكنولوجيا محورية محددة للشركات التي لا تزال تشهد تبنيًا كبيرًا وتصبح أكثر شيوعًا يومًا بعد يوم.

الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) جديد وبرز إلى الصدارة منذ إصدار OpenAI ChatGPT في أواخر عام 2022. يتكون من نماذج لغة كبيرة أساسية تم تدريبها مع مليارات المعلمات لتوليد سياق نصي семанти جديد، ويوفر GenAI فرصًا كبيرة للتأثير التجاري والكفاءة التشغيلية ولكنه في بداية دورة حياته.

أحد العوائق الكبيرة هو معيار جودة البيانات، الذي يتم رفع مستوى متطلباته لتنطبق على تطبيقات GenAI لأن مجموعات البيانات منخفضة الجودة يمكن أن تroduce قضايا الشفافية والأخلاق.

تبدأ موثوقية البيانات بتصميم وتنفيذ سير العمل؛ وتأسيس خطوط أنابيب للتنفيذ؛ وتنقيح من خلال واجهات برمجة التطبيقات؛ وتنمية وتحرير؛ ومعالجة أنواع بيانات مختلفة. بدلاً من جيل متطلبات جودة البيانات السابقة التي شملت 4Vs (الحجم والسرعة والدقة والتنوع)، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى متطلبات جديدة تشمل 4Ps: التنبؤ والإنتاجية والدقة والشخصية بال鱗ة.

التنبؤ: يسمح خوارزميات الذكاء الاصطناعي باستخدام التحليل الإحصائي للعثور على الأنماط في البيانات وتحديد السلوكيات للتنبؤ بالحدث المستقبلي بالارتباط مع البيانات التاريخية في حالة الراحة والبيانات التي يتم بثها لاتخاذ القرارات في الوقت الفعلي.

الإنتاجية: يسمح الذكاء الاصطناعي بتحسين عمليات الأعمال، مما يزيد من كفاءة وتشغيلية الشركات، ويقلل من المهام المتكررة ويوفر وقت الموظفين للعمل على مهام استراتيجية أكثر.

الدقة: يقيس هذا المقياس نتائج النموذج بطريقة يمكن أن تنتج نماذج التعلم الآلي دقة بين النطاق المقبول الذي يحدده استخدام الحالات. كما يتم احتساب الدقة على أنها عدد الإيجابيات الحقيقية مقسومًا على إجمالي عدد التنبؤات الإيجابية.

الشخصية بال鱗ة: يشير هذا إلى عملية استخدام بيانات موثوقة مثل تاريخ مشتريات العملاء، وعمليات الموقع، وتحليلات مشاعر العملاء لمواد معينة واستجابات المسح. وهو يوفر تجارب فردية عبر الديموغرافية.

بالإضافة إلى جودة البيانات، يجب على الشركات أن تضع في اعتبارها العديد من العوامل الأخرى – الداخلية والخارجية – عند تقييم جاهزيتها للذكاء الاصطناعي: الحوكمة، وتناغم الامتثال، والاستثمارات السحابية، والموهبة، ونموذج العمليات التجارية الجديد، وإدارة المخاطر، والالتزام القيادي.

يجب على المنظمات أن تبدأ بتحديد رؤية للذكاء الاصطناعي تتوافق مع أهدافها وأهدافها الاستراتيجية. المشاركة من قبل الإدارة العليا هي أمر بالغ الأهمية، حيث يتطلب نشر الذكاء الاصطناعي استثمارًا كبيرًا في البداية. يجب على مدير التكنولوجيا المعلوماتية توضيح مسار العائد على الاستثمار إلى الإدارة العليا – وهو اختبار حقيقي لمدير التكنولوجيا المعلوماتية في رفع التكنولوجيا المعلوماتية من وظيفة تمكينية إلى وظيفة استراتيجية.

بعد ذلك، يجب على المنظمة محاذاة الناس والعمليات والتكنولوجيا. يتطلب الذكاء الاصطناعي مهارات وشهادات جديدة مثل نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي، حيث قامت المنظمات تقليديًا بدمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل البشري. ومع ذلك، ي đảo GenAI الديناميكية، ولكن معظم أفضل الممارسات ومرشدين استخدام مسؤول لا يزالون يتضمنون مكون “إنسان في الحلقة” للحفاظ على المعايير الأخلاقية والقيم.

كما يتطلب نشر الذكاء الاصطناعي عمليات أعمال جديدة للحوكمة وضمان جودة البيانات، مما يسمح للعلماء الذين يعملون على تقديم نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة بحل مشاكل أعمال معقدة.

مع تصميم وتنمية وتصنيع منتجات الذكاء الاصطناعي الجديدة للإنتاج، يجب على الشركات أن تظل حريصة على السياسات التنظيمية الأخيرة لصناعة الذكاء الاصطناعي. قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي قد أنشأ أفضل الممارسات لاستخدام الذكاء الاصطناعي – وعواقب لعدم اتباع تلك السياسات. ونتيجة لذلك، بنيت الشركات فرقًا لإنشاء وتقييم وتنقيح الجهود حول لوائح الذكاء الاصطناعي.

مع أن الشركات أصبحت أكثر تع赖ًا على البيانات، يجب عليها تطوير استراتيجيات أساسية لحماية أصول البيانات التي تمكنها من تقديم أفضل رؤى من خلال منصات تلقين العمليات التحليلية. ومن هناك، يمكنهم اختيار تقنيات الذكاء الاصطناعي والمنصات الجديدة التي تتوافق معهم أكثر.

تحديد الحالة التجارية

أخيرًا، يتطلب العائد الحقيقي على استثمار الذكاء الاصطناعي بيع الفوائد للعملاء، مما يعني أن جاهزية الذكاء الاصطناعي تتطلب عقلية تجارية جديدة حيث تقود التكنولوجيا التحول للشركات عبر الصناعات.

يتطلب تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي الناجحة فهمًا حميمًا لرحلات العملاء الخاصة بالصناعة وترتيب حلول الذكاء الاصطناعي مع أهداف الأعمال. تلعب مركزية العملاء دورًا رئيسيًا في تطوير نماذج تشغيلية جديدة، وتستخدم التكنولوجيا الحديثة لزيادة الكفاءة.

على سبيل المثال، يمكن للعملاء الذين يبحثون عن مكاسب صغيرة في نضج الذكاء الاصطناعي الاعتماد على أصول البرمجيات وبنية التخزين السحابي لتطوير منتجات وحلول جديدة. هذا يحافظ على رضا الموظفين أعلى ويحافظ على تركيزهم على تجاوز توقعات العملاء.

مع ذلك، يجب على نواة المنظمة أن تركز على تقصير وقت السوق وتحسين إدارة العملية الجديدة لتقليل دورة حياة تطوير المنتج وزيادة كفاءة تقديم منتجات جديدة. على سبيل المثال، يتم استخدام منصة تحليلات بيانات موزعة لتلقين الابتلاع والتنمية والتحليل في الوقت الفعلي – مما يزيد من الإنتاجية والعائد على الاستثمار.

فتح إمكانات الذكاء الاصطناعي بالكامل

الذكاء الاصطناعي في جوهره يعني خوارزميات متقدمة وجودة البيانات والقوة الحاسوبية و البنية ككود والحوكمة والذكاء الاصطناعي المسؤول مع الأخلاقيات لحماية خصوصية البيانات والسرية. يتطلب جوهر جاهزية تطبيق الذكاء الاصطناعي وتحديات إدارة البيانات إطارات بيانات قاسية مدعومة بأشخاص وعمليات واستراتيجية وأخلاقيات ومنصات تكنولوجية.

في نفس الوقت، تقارير McKinsey أن 65٪ من الشركات تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي – ضعف العدد من العام الماضي. إنه يظهر الزخم، ولكن النشرات لا تزال تتحرك ببطء من الفضول إلى استخدامات تجارية حقيقية بمقياس. يتيح GenAI إمكانيات جديدة، مما يسمح للمنظمات باستخدام قدرات جديدة من خلال تطوير نماذج لغة متعددة الأشكال. إنه يديم طيفًا كاملاً من إمكانات الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لهم بإنشاء تدفقات إيرادات جديدة.

مع الاستراتيجية الصحيحة والالتزام القيادي والاستثمار في الحالات الاستخدامية الصحيحة، يمكن للشركات تحقيق قيمة كبيرة وتحفيز نمو تحول من خلال الذكاء الاصطناعي.