سارة فيليب، رئيس التمكين والتبني الاصطناعي في ألتيمتريك – سلسلة المقابلات

سارة فيليب، رئيس التمكين والتبني الاصطناعي في ألتيمتريك، تركز على مساعدة المنظمات على سد الفجوة بين الابتكار السريع في مجال الذكاء الاصطناعي والتبني الفعلي في بيئة العمل. تعمل على بناء برامج تعليمية لتعلم الذكاء الاصطناعي، واستراتيجيات تمكين سير العمل، ومبادرات تدريبية قائمة على الأدوار لمساعدة الموظفين والإدارات على دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات العمل اليومية. في ألتيمتريك، ساعدت في تشكيل برامج التبني للمنظمات حول تقنيات مثل ChatGPT Enterprise و OpenAI Agents SDK وسير العمل الاصطناعي على مستوى المؤسسة، بالإضافة إلى共同 إنشاء “LAByrinth”، منصة محاكاة اصطناعية قائمة على المشاريع مصممة للمهندسين والمديرين التقنيين. قبل انضمامها إلى ألتيمتريك، قامت بقيادة مبادرات التعليم والتطبيق للعملاء في منصات السحابة مثل Nudge Coach، مما أعطاها أساسًا قويًا في أنظمة التعلم والتمكين السلوكي والتحول الرقمي. تعكس مسيرتها المهنية اتجاهًا متزايدًا داخل مؤسسات الذكاء الاصطناعي حيث يعتمد النجاح بشكل متزايد ليس فقط على نشر النماذج، ولكن على جعل الموظفين واثقين وقادرين ومتعاونين مع أدوات الذكاء الاصطناعي في عملهم اليومي.

ألتيمتريك هي شركة هندسية رقمية وأولية بالذكاء الاصطناعي تركز على مساعدة المؤسسات على تحديث الأنظمة التقليدية وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي عبر عمليات العمل. تعمل الشركة في مختلف القطاعات بما في ذلك الخدمات المالية والرعاية الصحية والتصنيع والتجزئة والعلوم الحيوية، وتجمع بين هندسة المنتجات وتحديث السحابة وبنية البيانات ونشر الذكاء الاصطناعي. وقد وضعت ألتيمتريك نفسها كشريك رئيسي في تنفيذ الذكاء الاصطناعي للمؤسسات من خلال التعاون مع OpenAI، مع التركيز القوي على الذكاء الاصطناعي القائم على الوكالات وتنسيق سير العمل والحوكمة والنظم الجاهزة للانتاج. يعمل مختبر ALTI AI كمركز ابتكار داخلي حيث تبتكر الشركة تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات التي تتراوح من المساعدين الذكيين إلى سير العمل المتعددة الأشكال والعمليات التجارية الأصلية القائمة على الذكاء الاصطناعي. في السنوات الأخيرة، وسعت ألتيمتريك بشكل جريء من خلال الشراكات والاستحواذات، مما عزز وجودها الهندسي العالمي وقدراتها على تسليم الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.

لقد بنيت مسيرتك المهنية على تقاطع تحول المؤسسات وتصميم التعلم والتكنولوجيا الناشئة — ما هو الخبرة الحاسمة التي أقنعتك بأن التبني المسؤول للذكاء الاصطناعي سيعتمد بنفس القدر على تمكين الإنسان كما على القدرة الفنية؟

أنا عادة ما أكون متأخرًا في تبني الأشياء. أنا متشكك في الاهتمامات وأصر على الالتزام بالطريقة التي اعتدت على القيام بها. كان هذا صحيحًا مع الذكاء الاصطناعي. كنت متأخرًا في التبني، وانتقلت ببطء في البداية.

ما تغير لي هو سماع كيفية استخدام الناس الآخرين للذكاء الاصطناعي في حياتهم اليومية وعملهم، باللغة البشرية وغير الفنية. بمجرد أن أستطيع ربطه بنقاط الاحتكاك الفعلية والشخصية، اتبعت الفضول.

ذلك الخبرة أعد تأكيد شيء رأيته عبر كل جهود التحول التي كنت جزءًا منها: النشر نادرًا ما يبدأ بالقدرة وحدها. إنه يبدأ بالصلة والثقة وال معنى. الناس بحاجة إلى رؤية أنفسهم في التغيير، وهذا هو السبب في أن التبني المسؤول للذكاء الاصطناعي يعتمد بنفس القدر على التمكين البشري كما على الجاهزية الفنية.

في دورك كقائد عالمي للتمكين الاصطناعي في ألتيمتريك، كيف تعرف النجاح في تبني الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة بخلاف التجارب والاختبارات؟

النجاح في التبني على مستوى المؤسسة لا يعيش في السilos. أحد الأنماط الأكثر شيوعًا التي نراها هو التبني المقسم. يصبح فريق واحد متقدمًا جدًا في نضج الذكاء الاصطناعي، بينما يفتقر فريق آخر في نفس المنظمة إلى استراتيجية واضحة وقد يستخدم أدوات منقطة أو حسابات شخصية. هذا النوع من التبني غير المتكافئ يخلق عدم الاتساق والخطر.

النجاح الحقيقي يأتي عندما تبني المنظمة عادات مشتركة ومعايير مشتركة وطرقًا متصلة للعمل. يتطلب ذلك تغييرًا في الإدارة من أعلى إلى أسفل ومن أسفل إلى أعلى. من أعلى، يجب على القيادة تحديد الاتجاه وتأسيس الحوكمة ووضع وضوح حول ما يعني التبني المسؤول والقيم. من أسفل، يحتاج الموظفون إلى فهم كيف يتناسب الذكاء الاصطناعي مع عملهم اليومي، وأين يحل مشاكل حقيقية، وكيف يستخدمه بثقة في دورهم.

العلامة الحقيقية للنضج هي عندما تعمل سير العمل بسلاسة من النهاية إلى النهاية وعبر الفرق، وليس فقط داخل جيوب معزولة.

كثير من المنظمات تستثمر في أدوات الذكاء الاصطناعي لكنها تواجه صعوبات في تشغيلها. ما هي الفجوات الأكثر شيوعًا في التنفيذ بين الطموح والآثار التجارية القابلة للقياس؟

الملكية الحوكمة غالبًا ما تكون غير واضحة. من هو المسؤول عن توثيق ما يتم استخدامه، وتدوين الدفعات أو سير العمل، ومراقبة الجودة، وتتبع مكان ظهور الذكاء الاصطناعي في الأعمال؟ بدون تلك الوضوح، تنتهي المنظمات بهامش استخدام متفرق وقليل من الانضباط التشغيلي.

كثير من المنظمات لم تقرر بعد ما هي أنواع استخدام الذكاء الاصطناعي التي تريد تشجيعها. هل هم يهدفون إلى عادات التوجيه الخاصة بالدور، أو حالات استخدام الفرد مثل العصف الذهني والكتابة، أو وكلاء مخصصون مربوطون بسير العمل المحدد؟ إذا لم يكن ذلك واضحًا، يبقى التمكين غامضًا وتكون الآثار صعبة القياس.

هناك أيضًا انقطاع بين طرح العمل والعمل الفعلي. تستثمر الشركات في الأدوات قبل أن تحدد اللحظات التي يمكن للذكاء الاصطناعي فيها إزالة الاحتكاك أو تحسين الجودة أو تسريع التنفيذ بطريقة معنوية. الطموح سهل، ولكن التشغيل يتطلب تحديدًا.

تعمل بشكل وثيق مع فرق القيادة التنفيذية — ما هو مظهر الفهم الفعال للذكاء الاصطناعي على مستوى القيادة، وكيف يؤثر سلوك القيادة على التبني عبر المنظمة؟

يبدو مثل النمذجة والفضول وطريقة التفكير الجديدة. يبدو مثل قيادة تكون متواضعة في غرفة مع أشخاص يتبعون لهم.

القيادة التي تجعل أكبر فرق هي تلك التي تظهر طريقة التفكير الجديدة. هم على استعداد للتعلم علنًا. هم مرتاحون للقول، “أنا ما زلت أحاول فهم هذا أيضًا.” هذا النوع من التواضع مهم أكثر مما يبدو، لأنه يعطي الجميع الإذن للمشاركة دون أن يشعروا بالحاجة إلى أن يكونوا خبراء أولا.

سلوك القيادة يحدد النغمة. إذا تعامل التنفيذيين مع الذكاء الاصطناعي مثل تجربة جانبية، سوف تفعل المنظمة ذلك أيضًا. إذا نمذجوا استخدامًا مدروسًا، وسألوا أسئلة عملية، واستثمروا بصراحة في التعلم، يصبح التبني أكثر أمانًا ثقافيًا. الثقة مهمة بنفس القدر مثل القدرة عند تسريع الذكاء الاصطناعي في المؤسسة.

ما هو مظهر إطار تجربة منظم للذكاء الاصطناعي في الممارسة، وكيف يمكن للشركات تشجيع الابتكار بدون خلق تفتيت أو تعرض للمخاطر؟

نريد أن نبدأ من نقاط الاحتكاك الحقيقية في سير العمل، وليس الاقتراحات العشوائية. يجب على الفرق تشجيع تحديد المهام المتكررة أو معوقات القرار أو الفجوات المعرفية الحالية. من هناك، يمكن للمنظماتprioritize التجارب بناءً على الأهمية التجارية والقابلية للتطبيق والمخاطر.

البيئات الأكثر صحة هي تلك التي يمكن للناس فيها تجربة الأشياء بأمان، ومشاركة ما يعمل، وتجنب إعادة اختراع العجلة في العزلة.

لقد قمت بإنشاء LAByrinth، محاكاة مشروع الذكاء الاصطناعي المصمم لمنح المهندسين خبرة عملية في بناء أدوات الذكاء الاصطناعي في بيئة آمنة وموجهة. ما هو ما ألهم إنشائه، وكيف يسرع التعلم القائم على المحاكاة القدرة الفعلية على الذكاء الاصطناعي؟

لقد أحببت دائمًا أشكال التعلم التفاعلي والعملي. خاصةً النوع من التوجيه “من فوق الكتف” الذي يوجد في بيئات الاستوديو الفنية.

عندما بدأ مارتن جايدا وأنا نطرح أفكارًا حول هذا النوع من هيكل التدريب، انتهى المشروع بكونه ممتعًا جدًا لإنشائه. شعرت كما لو كنا ننشئ لغزًا للناس لحلّه. هذا هو كيف عرفت أننا على الطريق الصحيح. الناس أكثر احتمالًا للمشاركة مع المواد الجديدة عندما يجدونها مثيرة للاهتمام ويشعرون بالدعم.

التعلم القائم على المحاكاة يسرع القدرة لأنها تغلق الفجوة بين النظرية والتطبيق. إنه يعطيهم مكانًا آمنًا لممارسة الحكم، وليس فقط تذكر المفاهيم. ومع الذكاء الاصطناعي، هذا مهم جدًا، لأن القدرة الفعلية لا تتعلق فقط بمعرفة ما يمكن أن يفعله الأداة، ولكن بمعرفة كيفية استخدامها بفكر وآمان.

كيف يجب على المؤسسات أن تتعامل مع تعزيز مهارات القوى العاملة بشكل مختلف في عصر الذكاء الاصطناعي مقارنة بموجات التحول الرقمي السابقة؟

بتنسيق وإبداع. مع أدوات مثل Notebook LM و Figma make، هناك العديد من الطرق لجعل المحتوى جذابًا وطازجًا. نحب شرائح العرض، ولكن نحب أيضًا إنشاء دفاتر عمل تفاعلية، وأفلام متحركة، وطرق أخرى لتسليم المناهج.

شخصيًا، أتعلم أفضل مع الرسومات التوضيحية والمرئيات الأخرى.

الذكاء الاصطناعي المسؤول غالبًا ما يتم تحديده حول الحوكمة والامتثال. من منظور التمكين، ما هو مظهر التبني المسؤول في سير العمل اليومية؟

الاستشارة مع الأشخاص الذين يستخدمون الأدوات على ما يجعلها مفيدة، ثم التأكد من أن الجميع الذين يستخدمون الأدوات يعرفون ما تعني السياسة فعليًا. كيف تترجم إلى كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي يوميًا؟

التبني المسؤول يعني نموذجًا يتحكم به الإنسان. يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الصياغة أو تلخيص أو تحليل أو تسريع، ولكن الناس ما زالوا يمتلكون الحكم والتحقق من الجودة والقرار النهائي. هذا المسؤولية البشرية هي المفتاح.

من المهم بنفس القدر أن يعتمد التبني المسؤول على الثقة. التمييز يأتي من الخبرة. هذا هو السبب في أن المنظمات تحتاج إلى مساحات منخفضة المخاطر وبدون حكم حيث يمكن للموظفين ممارسة بناء القدرة الفعلية. عندما يكتسب الناس خبرة كافية لاتخاذ قرارات مدروسة، يصبح الاستخدام المسؤول يتوقف عن كونه مجرد خيال ويتحول إلى عادة.

كيف يمكن للمنظمات تصميم برامج التمكين التي تظل مرنة بدلاً من أن تصبح عفا عليها الزمن في غضون أشهر؟

إنه تحدي، ولكن هناك العديد من الأدوات الجيدة هناك.

الأخطاء الكبيرة هي بناء التمكين كليًا حول المناظير الحالية للأدوات.

نحن غالبًا ما يُطلب منا ما إذا كنا نقدم تدريبًا غير مرتبط بالأدوات، والجواب هو نعم. بالتأكيد. نركز على مهارات الذكاء الاصطناعي المتينة ثم نعلم الناس كيفية تطبيق تلك المهارات في الأدوات التي تستخدمها المنظمة اليوم. هذا النهج يعطي البرامج عمرًا أطول.

التمكين المرن يجب أن يكون أيضًا قائمًا على الوحدات. متكرر. بدلاً من معاملات التدريب كحدث منفرد، يجب على المنظمات التفكير في الطبقات: أدبية أساسية، تطبيق قائم على الدور، تجارب متقدمة، وتحديثات مستمرة مع تغير الأدوات والأولويات.

نظرًا إلى التطور السريع للذكاء الاصطناعي، ما هي التحولات التي تعتقد أنها ستحدد المرحلة القادمة من تبني الذكاء الاصطناعي للمؤسسات على مدى السنوات القليلة القادمة؟

قائم على الأدوار والوكالات. المؤسسات قد بدأت بالفعل في تبني استخدام الوكلاء. هذه المنظمات تريد التأكد من أن فرقها الفنية مدربة على جميع الطرق اللازمة لبناء وحوكمة هذا النوع من استخدام الذكاء الاصطناعي.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم المزيد يجب أن يزوروا ألتيمتريك.