قادة الفكر

فتح إمكانيات الذكاء الاصطناعي: كيف يدفع البنية المعمارية للشركات النجاح القائم على البيانات

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

يعتبر تبني الذكاء الاصطناعي أولوية متزايدة للشركات، حيث يرى 83% من الشركات أن هذه التكنولوجيا هي مكون حاسم لاستراتيجياتها هذا العام. وقد أضفى عدم اليقين بشأن التعريفات وال бюджادات الضيقة مزيدًا من الأهمية لذكاء اصطناعي لزيادة الكفاءة وتحسين الرؤية وتخفيض التكاليف وفي النهاية الحفاظ على الميزة التنافسية. ومع ذلك، مع عجلة الشركات لتبني الذكاء الاصطناعي، أصبح من الواضح بشكل متزايد أن النجاح لا يعتمد فقط على التكنولوجيا نفسها، ولكن على الأساس المعماري الاستراتيجي الذي يتم بناؤها عليه.

فجوة الرؤية التكنولوجية المتزايدة

مع 60% من المنظمات التي تضع الأولوية للذكاء الاصطناعي، ولكن فقط 48% يشعرون بالاستعداد لتبنيه، أصبحت الحاجة إلى وضوح معماري في الوقت الفعلي أكثر إلحاحًا من أي وقت مضى. بدون هذا المستوى من الفهم، تفشل المنظمات في النظر في إنفاقها والاستثمارات غير الضرورية، مما يؤدي إلى المزيد من الديون. هذا خطأ مؤلم للمنظمات، ولكن اتخاذ هذه الاستثمارات دون معرفة كيف ستتناسب التكنولوجيا مع هيكل المنظمة والمنافع الملموسة التي ستوفرها يجعل هذا القرار يتحول من سيئ إلى أسوأ.

إعادة ولادة الهندسة المعمارية للشركات

هنا يلعب البناء المعماري للشركات دورًا حيويًا: حيث يوفر النسيج الاتصالي بين مبادرات الذكاء الاصطناعي والنتائج التجارية التي يهدف إليها، مما يساعد القادة على الانتقال من النية إلى التأثير. بينما من الصعب تحديد تعريف واحد للبناء المعماري، إنه في الأساس إطار يترجم الأصول التكنولوجية الحالية والعمليات التجارية إلى رؤى قابلة للتنفيذ تساعد الشركات على التوجيه نحو الأهداف والانتقال إلى حالة “مستقبلية” مرغوبة. من المهم ملاحظة أن البناء المعماري ليس جديدًا، ولكنه أكثر أهمية الآن من أي وقت مضى لضمان التناسب الاستراتيجي بين أهداف المنظمة وقدراتها التكنولوجية.
تبني الذكاء الاصطناعي دون هذه الاعتبارات يمكن أن يؤدي إلى تكرار التكنولوجيا، وتخصيص الموارد بشكل خاطئ، ورد فعل بطيء على ديناميات السوق، مما يؤثر مباشرة على الربحية والسمعة التجارية على المدى الطويل. هذا واضح من حقيقة أن العديد من المنظمات تعاني في إثبات عائد الاستثمار من الذكاء الاصطناعي، على الرغم من اختيار تقنيات متقدمة ومحترمة. من ناحية أخرى، من خلال根ذ الذكاء الاصطناعي في نماذج البناء المعماري الديناميكي – بما في ذلك خرائط القيمة ومخططات القدرات، يمكن للمنظمات ضمان أن تكون الأتمتة مدعومة بالسياق الاستراتيجي، وليس فقط الإمكانية التكنولوجية.

أربعة مجالات للبناء المعماري

لمعرفة ما هو البناء المعماري وكيف يمكن أن يدعم مبادرات الذكاء الاصطناعي للشركات، من المهم النظر إلى أربعة طبقات معمارية رئيسية أو مجالات. تساعد هذه المجالات على إعطاء القادة فهمًا في الوقت الفعلي للعمليات الحالية والتكنولوجيا وموارد المعلومات التي تدفع النتائج التجارية. بدون هذا المستوى الأساسي من الفهم، من المرجح أن يؤدي تبني الذكاء الاصطناعي بشكل أعمى إلى صعوبات في التكامل وديون تكنولوجية غير قابلة للإدارة.

  • هندسة الأعمال: يشمل هذا النطاق استراتيجية الأعمال، والحوكمة، والتنظيم، والعمليات التجارية الرئيسية.
  • هندسة التطبيقات: يركز هذا على فهم التطبيقات المحددة المستخدمة في المنظمة، وكيف يتم تصميمها، وكيف تتفاعل مع بعضها البعض، والمستخدمين، والتطبيقات الأخرى.
  • هندسة المعلومات: يعتبر هيكل أصول البيانات للمنظمة وموارد إدارة البيانات. يوفر فهمًا لكيفية جمع البيانات، وتخزينها، وتحويلها، وتوزيعها، واستخدامها. كما يتناول كيفية حماية هذه البيانات وحوكمتها.
  • هندسة التكنولوجيا: وثائق الأجهزة، والبرمجيات، وبنية الشبكة المستخدمة في الأعمال، وكيف يتم نشرها وكيف تخدم الأعمال.

من الهيجان إلى التنفيذ الاستراتيجي

بالإضافة إلى تبني تقنيات جديدة، فإن معظم الشركات لديها القليل من الاطلاع على الأدوات التي تم توزيعها بالفعل، وتضيف القليل من القيمة للمنظمة من حيث عائد الاستثمار. على سبيل المثال، حقيقة أن معظم التنفيذيين يفتقرون إلى فهم شاملة لتقنيات المكدس التي يتم استخدامها في جميع أنحاء الشركة. في حالة شركة كبيرة، يمكن أن يشمل ذلك حتى مئات الشركات الإضافية التي تم الاستحواذ عليها، مما يجعل نشر الذكاء الاصطناعي ليس فقط معقدًا ومكلفًا، ولكن أيضًا مخاطرة بسبب نقص المعرفة بالامتثال. من خلال استخدام البناء المعماري، يمكن للمنظمات تحليل إنفاق التكنولوجيا بشكل مستمر، وتحديد الأدوات المتكررة أو التي تؤدي أداءً ضعيفًا، وتقليل التعرض للمخاطر وتحسين التوجيه الاستثماري مع خلق القيمة.

كسر الحواجز المعلوماتية

سبب آخر ل실패 التنفيذ الاستراتيجي حول الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يعود إلى سوء تناغم المنظمة. مع الأخذ في الاعتبار أن تطبيق الذكاء الاصطناعي لا يؤثر فقط على منطقة واحدة من الأعمال، يساعد البناء المعماري أيضًا على سد الفجوة بين فرق الأعمال وفرق التكنولوجيا. يتم ذلك من خلال توفير لغة مشتركة، والسياق المرئي، ونموذج متطور للاعتماد التكنولوجي والنتائج. في الواقع، كشفت استطلاع حديث أن 36% من الأفراد صنفوا “سوء التناغم بين أهداف الأعمال وتكنولوجيا المعلومات” كأعظم عقبة في الانتقال من الاستراتيجية إلى التنفيذ. يخلق البناء المعماري أساسًا لذكاء اصطناعي قابل للشرح، وقابل للتدقيق، والاتصالات المرتدة والحوكمة اللازمة لتوسيع نطاقه بشكل مسؤول عبر الفرق.

في الواقع، تقوم العديد من المنظمات الآن بتبني البناء المعماري لإنشاء نهج “الإنسان في الحلقة” لتخفيف مخاطر قرار الذكاء الاصطناعي، حيث يتم مراجعة وموافقة الإنسان على الإخراج الذي يتم توليده بواسطة الذكاء الاصطناعي قبل اتخاذ الإجراء. يساعد هذا الإشراف على ضمان الجودة والسياق والامتثال، خاصة عند نشر الذكاء الاصطناعي في بيئات الشركات المعقدة والمتطورة.

الاعتماد على الذكاء الاصطناعي ليس قرارًا يجب اتخاذه بسهولة، بغض النظر عن الدعاية المستمرة حول الحلول الناشئة والنتائج الطموحة التي تعهدت الشركات بها. بينما يمكن أن تساعد هذه الأدوات بالفعل الشركات على تحقيق أهدافها والبقاء في المنافسة في ظل عدم اليقين السوقي، فإن الحل هو جيد فقط مثل النظام البيئي الذي يتم إدخاله إليه. من خلال استخدام البناء المعماري الديناميكي واكتساب القدرة على رؤية المناظير التكنولوجية المتشابكة في الوقت الفعلي، يكتسب التنفيذيون فهمًا شاملاً لأثر الذكاء الاصطناعي قبل استثمار الأموال الشركة. مع هذه الرؤى المدعومة بالبيانات، يمكن للقادة التجاريين ضمان نهج استراتيجي ومربح ومتوافق مع هذا العصر الجديد من الابتكار.

بريان زيمان هو مشغل أفقي متمرس مع خبرة في البنية التحتية والأمن والتحليلات / الذكاء الاصطناعي وعدة رأس مال أخرى. لديه خبرة عميقة في تحويل كل من المشاريع في مرحلة مبكرة والمنظمات العالمية الكبيرة في مجموعة متنوعة من نماذج التشغيل من التكنولوجيا الموجودة في الموقع إلى البرامج المتقدمة كخدمة. قبل انضمامه إلى Ardoq ، كان بريان رئيسًا للعائدات والرئيس التنفيذي لشركة LeanIX، Inc. (المكتسبة من قبل SAP) ، والرئيس التنفيذي للعمليات لشركة NS1 (المكتسبة من قبل IBM) ، والرئيس التنفيذي للعمليات لشركة Prevalent ، ورئيس العائدات لشركة SevOne (المكتسبة من قبل Turbonomic) ، وقائد أعمال العمليات العالمية والمنتجات لشركة RSA ، قسم الأمن في Dell EMC.