كيف يصبح حوكمة الذكاء الاصطناعي المتماسكة ميزة تنافسية

لم يعد معظم قادة التكنولوجيا بحاجة إلى إقناعهم بأن الذكاء الاصطناعي يمكنه خلق قيمة. التحدي الذي يواجههم هو تحويل العشرات من التجارب الناجحة إلى قدرة مؤسسية.

غالبًا ما تكون تلك الانتقالة أصعب مما كان متوقعًا. لقد تفوقت تبني الذكاء الاصطناعي على استراتيجياته حيث قامت الفرق الفردية بنشر المساعدين بسرعة، واختبار نماذج جديدة، ودمج الذكاء الاصطناعي في سير عملها. والنتيجة هي مجموعة متشابكة من الأدوات والسياسات والعمليات التي تولد تعقيدًا تشغيليًا بدلاً من ميزة مؤسسية.

التحكم الأكثر صرامة هو جزء من الحل، لكن العديد من المؤسسات تخشى أن يؤدي ذلك إلى إبطاء التجارب أو جعل الفرق أقل رغبة في تجربة أفكار جديدة. عندما يتم ذلك بشكل جيد، لا يلزم ذلك.

في الواقع، مع تزايد قابلية تبادل نماذج الأساس، يصبح الحوكمة المصممة بشكل جيد المصدر الأكثر دوامًا للميزة التنافسية للمؤسسة. إنها توفر للفرق إطارًا مشتركًا لاختبار نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة، والمنصات، والأدوات بأمان، وإعادة استخدام ما ينجح، وتوسيع المبادرات الناجحة عبر المؤسسة بسرعة وأمان.

لماذا يصبح التجزؤ أكثر تكلفة مع توسع الذكاء الاصطناعي

خلال مرحلة التجريب، لا تلاحظ معظم المؤسسات حتى أنها تتراكم عليها ديون تشغيلية. تنجح المشاريع الفردية، وتتحرك الفرق بسرعة، وتظهر قيمة الأعمال على الفور.

ومع ذلك، تحت السطح، تتراكم عدم الكفاءات:

• تتبنى الفرق نماذج مختلفة، وتبني عمليات حوكمة منفصلة، وتقييم النجاح باستخدام مقاييس مختلفة.
• تحل عدة فرق نفس المشكلات التقنية بشكل مستقل، بدلاً من البناء على القدرات المشتركة، مما يهدّر الموارد.
• كل نظام يحتوي على نسخة مختلفة من البيانات ويشغّل نماذج خاصة به.
• تتواجد البيانات الحساسة عبر بيئات متعددة مع ضوابط وسجلات تدقيق غير متسقة.

تصبح هذه الفجوات أكثر إلحاحًا مع مطالبة المجالس، والجهات التنظيمية، والعملاء بتوضيحات واضحة لكيفية اتخاذ الذكاء الاصطناعي للقرارات، ودليل على الرقابة السليمة، ونتائج أعمال قابلة للقياس.

تخيل شركة تأمين افتراضية. يبني قسم خدمة العملاء مساعدًا ذكيًا باستخدام مزود واحد. يتبنى قسم المطالبات منصة مختلفة لتلخيص وثائق السياسات. في الوقت نفسه، يبدأ قسم آخر في استخدام أدوات ذكاء اصطناعي عامة دون إشراف مركزي لأنه يحتاج إلى نتائج بسرعة.

قد يقدم كل مبادرة قيمة بحد ذاتها، لذا لا يوجد ضغط كبير للتنسيق. ولكن عندما يحاول شركة التأمين توسيع هذه التجارب الناجحة، تظهر الشقوق بسرعة:

• يتلقى العملاء إجابات مختلفة على نفس سؤال السياسة اعتمادًا على النظام الذي يتعاملون معه.
• يدرك القادة أنهم فقدوا الرؤية حول الأدوات التي تصل إلى المعلومات الحساسة، مما يعيق الامتثال.
• تلاحظ المالية ارتفاع إنفاق الذكاء الاصطناعي، لكنها لا تستطيع تحديد أي الاستثمارات تخلق قيمة بشكل مستمر أو اتخاذ قرارات استراتيجية بشأن ما يجب توسيعه.

هكذا غالبًا ما تفشل تبني الذكاء الاصطناعي المتجزئ. ليس من خلال حادثة درامية واحدة، بل عبر تآكل تدريجي للاتساق والثقة وإعادة الاستخدام. كل تنفيذ منفصل يجعل المبادرة التالية أكثر تكلفة، وأكثر تعقيدًا، وأصعب في التوسيع.

بناء أساس يمكنه التطور مع الذكاء الاصطناعي

الإجابة ليست إجبار كل فريق على استخدام نفس نموذج الذكاء الاصطناعي. ستستمر النماذج في التحسن، وستتبنى المؤسسات نماذج جديدة مع تغير احتياجاتها والسوق.

النهج الأكثر دوامًا هو إنشاء أساس مشترك تحت تلك الأدوات بحيث يمكن للفرق الابتكار دون إنشاء صوامع جديدة. يجب على المؤسسات التي تسعى لتوسيع الذكاء الاصطناعي عبر المؤسسة التركيز على أربعة مبادئ.

١. ابدأ بنتائج الأعمال، لا بالتكنولوجيا.

تبدأ العديد من مبادرات الذكاء الاصطناعي بنموذج ثم تبحث عن مشكلة لحلها. نهج أفضل يبدأ بهدف الأعمال:

• أي سير عمل يحتاج إلى تحسين؟
• ما النتيجة المهمة؟
• كيف سيتم قياس النجاح؟

الإجابة على هذه الأسئلة أولاً تجعل من السهل تحديد أولويات الاستثمارات، ومقارنة النتائج بين الفرق، وتحديد ما إذا كان يجب توسيع حالة الاستخدام الناجحة خارج التجربة الأولية.

٣. استبدل الحوكمة الصارمة بحواجز قائمة على المخاطر.

ليس كل حالة استخدام للذكاء الاصطناعي تستحق نفس مستوى الإشراف.

لا ينبغي لمساعد الإنتاجية الداخلي اتباع نفس عملية الموافقة التي يتبعها نظام يواجه العملاء ويؤثر على الأهلية أو التسعير أو قرارات المطالبات. إن تطبيق ضوابط متطابقة على كل حالة استخدام يخلق احتكاكًا غير ضروري ويشجع الموظفين على التحايل على العمليات المعتمدة.

تعمل الحوكمة بأفضل شكل عندما تتطابق مع مستوى المخاطر مع جعل المسار المعتمد هو الأسهل. توفر البيئات الخاضعة للحوكمة، والأدوات المعتمدة، والسياسات الواضحة للموظفين مساحة للتجربة دون الإخلال بالأمان أو الامتثال.

٤. صمم كل مبادرة ذكاء اصطناعي لتكون قابلة لإعادة الاستخدام.

يجب أن تجعل كل مبادرة ذكاء اصطناعي المبادرة التالية أسهل. بدلاً من ترك تطبيق مستقل آخر، ينبغي للمشاريع إنتاج أصول قابلة لإعادة الاستخدام (موصلات بيانات مشتركة، ضوابط حوكمة، أنماط نشر، وأطر تقييم) تقلل من الجهد المطلوب لنشر الذكاء الاصطناعي في المستقبل.

لنعد إلى مثال التأمين. مع بنية مرجعية مشتركة، لن يحتاج قسم خدمة العملاء، والمطالبات، والأقسام الأخرى إلى حل نفس المشكلات التقنية والحوكمة بشكل مستقل. يمكن لكل تنفيذ أن يساهم بمكونات قابلة لإعادة الاستخدام للمبادرة التالية.

في النهاية، يجب أن تفكر في الحوكمة كمنتج وليس كسياسة. تتطور المنتجات مع تغير التكنولوجيا وتقديم المستخدمين للملاحظات. تعمل الحوكمة بنفس الطريقة.

عندما تساعد الحوكمة الموظفين على التحرك بسرعة بدلاً من إضافة احتكاك غير ضروري، يختفي الحافز إلى التحايل على الأدوات المعتمدة إلى حد كبير. تتوقف الحوكمة عن كونها قيدًا وتصبح الآلية التي تسمح للابتكار بالتوسع.

بناء أساس يتجاوز نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية

سيستمر الذكاء الاصطناعي المؤسسي في التحرك بسرعة. ستظهر نماذج جديدة، وموردون، وعوامل مستقلة أسرع مما تستطيع معظم المؤسسات تحديث استراتيجياتها التقنية. الانتظار حتى يستقر السوق ليس استراتيجية.

وهذا يجعل قرارات اليوم أقل تركيزًا على اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي “الصحيح” وأكثر على بناء الأساس الذي يتيح لك تبني ما سيأتي لاحقًا. توفر البيانات الموثوقة، والحوكمة المتسقة، والبنية القابلة لإعادة الاستخدام، والمعايير التشغيلية الواضحة مرونة مع تطور التقنيات.

مع تحسين نماذج الأساس، ستأتي ميزتك التنافسية من نموذج تشغيلي يساعدك على تبني القدرات الجديدة بسرعة، بأمان، وبشكل متسق. من خلال الاستثمار في هذا الأساس الآن، ستكون في وضع أفضل لتحويل إنجازات الذكاء الاصطناعي المستقبلية إلى قيمة تجارية قابلة للقياس.