لماذا يعتمد نجاح الذكاء الاصطناعي على تحسين سير العمل، وليس على أدوات الذكاء الاصطناعي الإضافية

لقد لاحظت نمطًا متسقًا عبر المؤسسات المالية التي جربت أدوات الذكاء الاصطناعي العامة ولكنها تعاني في تحديد وتقييم الأثر. يتخذ القيادة قرار الاستثمار، ثم ينفذ عبر الفرق وينتظر الأثر. بعد بضعة أشهر، يصيب الارتباك. النتائج ليست واضحة، والعمليات لا تتحسن، والاستخدام متأخر، والأرقام لا تزال غير متغيرة. عائد الاستثمار غير واضح، ويشير إلى الأداة على أنها المشكلة، ولكن الحقيقة هي أن عندما تنفذ أداة عامة من أجل مكاسب إنتاجية عامة، لا يوجد طريقة معنوية لتحديد عائد الاستثمار.

عندما أتحدث مع البنوك والاتحادات الائتمانية حول الذكاء الاصطناعي، أحاول أن أدرك العمق وحدد المشكلة التي يحاولون حلها به. الجواب غالبًا ما يعكس نهجًا أدواتيًا بدلاً من نهج مشكلة أولا. يتم إعطاءهم التكنولوجيا وتوجيههم ليكونوا منتجين، لكن لا أحد يأخذ الوقت لتقدير أي سير عمل معيب، وأين تعيش العوائق، وما هي معايير النجاح للمؤسسة. هذه التحديد والتمييز يساعدان في توضيح ما إذا كان الذكاء الاصطناعي هو الأداة المناسبة للعمل، ويتقلل الفجوة بين التكنولوجيا وسير العمل الذي يحاول تحسينه.

لماذا يعتمد نجاح الذكاء الاصطناعي على تحسين سير العمل، وليس على أدوات الذكاء الاصطناعي الإضافية

عندما تضيف أداة الذكاء الاصطناعي العامة بدون دمجها في سير عمل محدد، فإنك تزيد فقط من العبء. يُطلب من عضو الفريق أن يتعلم شيئًا جديدًا، ويسحب استنتاجات حول أين وكيف يستخدمه، ويتحرك بين أنظمة متعددة لمعلومات السياق، ثم يُجمّع النتائج للاستدلال على القرارات. كما يساهم في ما يسمى بعملية “تأثير الكرسي الدوار”: التحرك المستمر بين المنصات والأنظمة لإنشاء صورة كاملة.

بالمقارنة، الأدوات الذكاء الاصطناعي المصممة لسير عمل محدد تلقاء موظفيها حيث يعملون بدلاً من طلبهم لتقديم عادة جديدة أو نظام. لأن هذه الأدوات مصممة لغرض محدد، فهي تفهم دقائق سير العمل، ولديها إمكانية الوصول إلى مصادر البيانات، وتفهم ما يمكن وما لا يمكن فعله.

إذا كانت الأهداف هي عائد الاستثمار والاستخدام ولكن لا يوجد خطة إدارة للتغيير أو ميزانية، فإن الفرق بين “أداة أخرى لتعلمها” و”إضافة مصممة لغرض سير العمل” هو الفرق بين رؤية النتائج وعدم رؤيتها.

ماذا يبدو هذا في الممارسة

حالات الاستخدام مألوفة. يتم توجيه مكالمة إلى ممثل خدمة العملاء لطلب دعم لحامل حساب يرغب في إجراء عملية دفع أكبر من المعتاد ويتساءل عما إذا كانت حدود التحويل سوف تمنعه. بدون أداة ذكاء اصطناعي مضمنة، يُجبر ممثل خدمة العملاء على القفز بين أنظمة متعددة: واحدة لمراجعة المعاملات الأخيرة، واحدة لتقييم الحدود، وربما ثالثة لطلب أي تعديلات، بالإضافة إلى مراجعة سياسية لتأكيد ما هو مصرح به. كل هذا يحدث أثناء وجود حامل الحساب على الهاتف ويمكن أن يستغرق ما يصل إلى ثلاثين دقيقة.

عندما يتم دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل، يمكن أن يستغرق المهمة نفسها ما يقرب من عشرة ثوان. يتم تقديم تفاصيل المعاملات ذات الصلة على الفور، وتتم مقارنة الحدود، وتتم التعديلات التي تتماشى مع سياسات المؤسسة، ويمكن رؤية كل شيء في مكان واحد. يتم بناء العلاقة بين ممثل خدمة العملاء وحامل الحساب، ويمكن للمؤسسة تخصيص ما كان يمكن أن يكون ثلاثين دقيقة لعمله أكثر معنى. الفرق هو تحسين كمي في سير العمل اليومي الذي يؤثر مباشرة على تجربة العملاء والأعضاء.

أساس للنتائج القابلة للقياس

الذكاء الاصطناعي المصمم لغرض محدد يبسط القدرة على قياس وقييم النجاح لأنها مبنية لغرض سير العمل نفسه الذي تم تحديده وقياسه واختياره كفرصة لتحسين الذكاء الاصطناعي. هذا يعني أن هناك معيارًا أساسيًا موجودًا، ويمكنك بعد ذلك قياسه مقابل تلك المعايير بعد ذلك. هذا مهم لأن الذكاء الاصطناعي مكلف. تكلفتات الاستخدام مستمرة ويتعين تبريرها. القدرة على التواصل بوضوح التحسينات القابلة للقياس أمر حاسم لضمان الموافقة على الميزانيات ومعالجتها.

المنافسة المؤسسية المجتمعية

أعمل بشكل وثيق مع العديد من المؤسسات المجتمعية، وهم لديهم ميزة غالبًا ما يتم تجاهلها. هذه البنوك والاتحادات الائتمانية تعرف عملائها وأعضائها شخصيًا. فهم يفهمون الدقائق التشغيلية التي تجعلها فريدة، ويمكنهم بسرعة تحديد أين يتعطل سير العمل، وأين تعيش العوائق والتناقضات. هذه القرب Matters. عندما يتم تنفيذ الذكاء الاصطناعي المصمم لغرض محدد بتفكير، غالبًا ما يكون هناك تأثير فوري. الفرق يظهر بشكل أكثر ثباتًا وأكثر إطلاعًا، ويتحول المعرفة المؤسسية إلى شيء يمكن للمؤسسة بأكملها الوصول إليه والبناء عليه.

عندما يحل الذكاء الاصطناعي مشاكل العملاء الحقيقية ويتحرك لتحويل ما هو متكرر، يمكن لفريق من 20 شخصًا تقديم الإنتاج والاتساق لفريق من 35 شخصًا. يتحسن الخبرة للعملاء والأعضاء، ويتحصل الموظفون على وقتهم مرة أخرى لتركيزه على ما يفعلونه أفضل، مثل القرارات القضائية واللطف والتعاطف الذي يحافظ على الناس قادمين ويجعل المؤسسات المجتمعية متميزة.

أين تبدأ

إذا شعرت بأن استثمارات الذكاء الاصطناعي مخيفة، ابدأ بالمشكلة، لا بأداة الذكاء الاصطناعي. خذ الوقت للجلوس مع فرقك لتعلم ما هي تحدياتهم وأين تكمن الفرصة لتحسين تجربتهم العملية. افهم أين يوجد الاحتكاك، ما الذي يتطلب أكثر من الإنتاج مما ينبغي، وما هي المعلومات التي تظل تحديًا دائمًا لاكتشافها. الإجابات سوف تساعد في إعلامك عن أين يمكن للذكاء الاصطناعي خلق قيمة حقيقية.

المؤسسات المالية التي تحقق أكثر تقدمًا مع الذكاء الاصطناعي ليست تلك التي تحركت بسرعة، بل تلك التي بنيت بغرض.