قادة الفكر
لماذا ينبغي للشركات التحقق من جدوى حالات استخدام الذكاء الاصطناعي قبل الاستثمار في تطويرها
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من التخطيط اليومي للأعمال. وتستكشف الشركات سبل أتمتة المهام المتكررة، وتحسين خدمة العملاء، وتحليل المعلومات، وخفض التكاليف التشغيلية.
لكن ثمة فرقًا مهمًا بين العثور على فكرة مثيرة للاهتمام لاستخدام الذكاء الاصطناعي، وتحديد مشكلة يستطيع الذكاء الاصطناعي حلها فعليًا.
تبدأ شركات كثيرة مناقشة التطوير قبل أن تفهم تمامًا ما الذي تريد تحسينه. فتختار تقنية، وتقدّر ميزانية، وتشرع في بناء حل من دون التحقق مما إذا كانت الفكرة مجدية من منظور الأعمال.
وقد يؤدي ذلك إلى مشروعات مكلفة تنجح من الناحية التقنية، لكنها لا تحقق سوى قيمة عملية محدودة.
قبل إنفاق الأموال على تطوير حلول الذكاء الاصطناعي، تحتاج الشركات إلى التحقق من أن حالة الاستخدام المقترحة تعالج مشكلة حقيقية، وأن البيانات المناسبة متاحة، وأنها قادرة على تحقيق نتائج قابلة للقياس.
إن تخصيص الوقت للإجابة عن هذه الأسئلة قد يمنع الإنفاق غير الضروري ويساعد الشركات على التركيز على الفرص التي تستحق التطوير.
ابدأ بفهم مشكلة العمل الفعلية
ينبغي أن يبدأ كل مشروع مفيد للذكاء الاصطناعي بمشكلة يواجهها الموظفون أو العملاء بالفعل.
قد تقول شركة إنها تريد روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي لأن منافسيها يستخدمون واحدًا. لكن ذلك لا يوضح ما الذي ينبغي لروبوت المحادثة إنجازه.
هل يضطر العملاء إلى الانتظار طويلًا للحصول على إجابات؟ هل يجيب موظفو الدعم مرارًا عن الأسئلة نفسها؟ هل تفوت طلبات مهمة خارج ساعات العمل؟
تتطلب كل مشكلة نهجًا مختلفًا.
على سبيل المثال، إذا تعذّر على العملاء العثور على معلومات أساسية عن طلباتهم، فقد يؤدي تحسين بوابة العملاء الحالية إلى حل المشكلة من دون تطوير مساعد يعمل بالذكاء الاصطناعي.
أما إذا كان موظفو الدعم يقضون عدة ساعات في الإجابة عن أسئلة متنوعة عبر أنظمة متعددة، فقد يكون من المفيد استكشاف حل للذكاء الاصطناعي.
تتمثل الخطوة الأولى في فهم سير العمل الحالي، وتحديد مواضع الصعوبات، ومعرفة أسبابها.
ومن دون هذا الفهم، تخاطر الشركات بالاستثمار في تقنية لا تعالج المشكلة الأصلية.
حدّد المهام التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُحدث فيها فرقًا عمليًا
لا يحتاج كل نشاط تجاري إلى الذكاء الاصطناعي.
تسير بعض المهام وفق قواعد بسيطة، ويمكن إنجازها باستخدام الأتمتة التقليدية للبرمجيات. أما مهام أخرى فتتطلب فهم المستندات، أو التعرّف على الأنماط، أو التعامل مع كميات كبيرة من المعلومات.
ويكتسب هذا الفرق أهمية عند تحديد مجالات الاستثمار.
لنتأمل قسمًا ماليًا يتلقى مئات الفواتير كل أسبوع.
إذا كان الموظفون يكتفون بنسخ المعلومات بين نظامين متوافقين، فقد يكون التكامل الاعتيادي كافيًا.
لكن إذا وصلت الفواتير بتنسيقات مختلفة، واضطر الموظفون إلى قراءتها وتصنيفها واستخراج المعلومات منها قبل إدخالها في برنامج المحاسبة، فقد توفر المعالجة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي قيمة أكبر.
ينبغي للشركة أن تدرس مدى تكرار المهمة، والوقت الذي تستغرقه، والصعوبات التي يواجهها الموظفون.
غالبًا ما تظهر الفرص الواعدة في العمليات التي تتطلب مراجعات يدوية متكررة، أو تتعامل مع كميات كبيرة من المستندات، أو تتضمن معلومات يستغرق تنظيمها وقتًا طويلًا.
ليس الهدف إدخال الذكاء الاصطناعي في كل مكان، بل العثور على الحالات التي تمنح فيها إمكاناته ميزة ملموسة.
تحقّق من أن المشكلة مهمة بما يكفي لحلها
قد تكون المشكلة مزعجة من دون أن تكون مكلفة أو مهمة بما يكفي لتبرير تطوير حل جديد للذكاء الاصطناعي.
فعلى سبيل المثال، قد يقضي الموظفون عشر دقائق أسبوعيًا في إعداد تقرير بسيط. وقد توفر أتمتة هذه المهمة بعض الوقت، لكن تكاليف التطوير والصيانة قد تفوق الفائدة.
قارن ذلك بشركة لوجستية يقضي موظفوها عدة ساعات يوميًا في التحقق من مستندات الشحن.
وقد تؤثر التأخيرات في هذه العملية على التواصل مع العملاء، والفوترة، ومواعيد التسليم.
وقد يؤدي تحسين سير العمل هذا إلى تقديم مبررات أقوى للاستثمار.
ينبغي للشركات أن تأخذ في الحسبان مدى تكرار المشكلة، وعدد الأشخاص المتأثرين بها، وما يحدث عند تأخر العملية أو إنجازها على نحو غير صحيح.
كما ينبغي لها أن تدرس ما إذا كانت المشكلة تؤثر على الإيرادات، أو تكاليف التشغيل، أو رضا العملاء، أو الامتثال.
ينبغي لحالة استخدام الذكاء الاصطناعي المجدية أن تعالج مشكلة تؤثر في أداء الأعمال، لا مجرد إزعاج يمكن للتقنية إزالته.
راجع مدى توافر البيانات قبل وضع خطط التطوير
لا يستطيع حل الذكاء الاصطناعي العمل بموثوقية من دون الوصول إلى معلومات ملائمة.
تفترض الشركات أحيانًا أن بياناتها جاهزة لتطوير الذكاء الاصطناعي لمجرد امتلاكها سجلات العملاء أو الفواتير أو التقارير التشغيلية لسنوات.
لكن الأمر ليس كذلك دائمًا.
فقد تكون المعلومات موزعة على تطبيقات متعددة، أو تتضمن حقولًا فارغة، أو محفوظة بتنسيقات غير متسقة.
فعلى سبيل المثال، قد تكتشف شركة تخطط لإنشاء نظام للتنبؤ بالمبيعات باستخدام الذكاء الاصطناعي أن سجلات العملاء غير مكتملة، وأن تقارير المبيعات تُحدَّث بطرق مختلفة بين الإدارات.
قد تؤثر هذه المشكلات في جودة التوقعات، حتى عندما تعمل التقنية الأساسية على نحو صحيح.
قبل الموافقة على التطوير، ينبغي للفرق التأكد من مكان وجود البيانات المطلوبة، ومدى دقتها، وكيفية الوصول إليها.
كما يجب أن تفهم ما إذا كانت متطلبات الخصوصية أو الأمن تفرض قيودًا على استخدامها.
أحيانًا يكون تحسين جودة البيانات أهم خطوة أولى. وقد يؤدي بدء التطوير قبل إنجاز هذا العمل إلى التأخير وتكاليف إضافية.
افهم كيف سيندمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل القائم
قد يصعب تنفيذ حالة استخدام واعدة إذا لم تنسجم مع العمليات القائمة في الشركة.
تعتمد الشركات على منصات تخطيط موارد المؤسسة (ERP)، وأدوات إدارة علاقات العملاء (CRM)، وأنظمة المحاسبة، وغيرها من التطبيقات التي يستخدمها الموظفون يوميًا.
غالبًا ما يتطلب إدخال الذكاء الاصطناعي ربط هذه الأنظمة وتغيير طريقة انتقال المعلومات بين الفرق.
لنتصور شركة تطور أداة ذكاء اصطناعي لمعالجة أوامر الشراء.
قد تنجح الأداة في استخراج معلومات الطلب، لكن الموظفين سيظلون بحاجة إلى وسيلة لمراجعة الحالات الاستثنائية، والموافقة على المعاملات، وتحديث نظام تخطيط موارد المؤسسة.
إذا لم تُخطط هذه الخطوات، فقد ينشئ الحل مسار عمل آخر غير مترابط.
قبل الالتزام بالتطوير، ينبغي للشركات تحديد الأنظمة التي يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى الوصول إليها، والمعلومات التي يجب أن يتبادلها، والمواضع التي تتطلب موافقة الموظفين.
تزداد قابلية تنفيذ حالة الاستخدام عندما يكون سير العمل كاملًا مفهومًا، لا مجرد مهمة الذكاء الاصطناعي المنفردة.
قدّر قيمة المشروع للأعمال قبل إنفاق المال
يتطلب تطوير الذكاء الاصطناعي أكثر من ميزانية أولية للبرمجيات.
قد تحتاج الشركات إلى دفع تكاليف التكامل، وإعداد البيانات، والاختبار، وتدريب الموظفين، ومراجعات الأمن، والصيانة المستمرة.
ينبغي مقارنة هذه النفقات بالفوائد الواقعية التي سيحققها المشروع للأعمال.
فعلى سبيل المثال، لنفترض أن فريقًا يقضي 200 ساعة شهريًا في مراجعة المستندات. إذا أمكن لحل يعتمد على الذكاء الاصطناعي تقليص عبء العمل اليدوي بمقدار 80 ساعة، فبوسع الشركة تقدير قيمة ذلك الوقت.
لكن توفير الساعات لا يعني تلقائيًا تحقيق وفورات مالية. فعلى الشركة أن تنظر فيما إذا كان بإمكان الموظفين استغلال الوقت في أعمال أخرى ذات قيمة، أو ما إذا كانت التكاليف ستنخفض فعليًا.
ومن المهم أيضًا احتساب الوقت الذي سيقضيه الموظفون في مراجعة المخرجات غير الصحيحة ومعالجة الحالات الاستثنائية.
يمكن للشركات التي تضع خطة أوسع نطاقًا لاعتماد الذكاء الاصطناعي الاستعانة بـخارطة طريق مؤسسية للذكاء الاصطناعي تركّز على حالات الاستخدام والعائد على الاستثمار لفهم كيفية توجيه قيمة الأعمال والجاهزية للتنفيذ والمخاطر لقرارات الاستثمار.
تساعد دراسة الجدوى الواقعية متخذي القرار على مقارنة الفرص بدلًا من الموافقة على المشروعات استنادًا إلى افتراضات.
اختبر الفكرة من خلال مشروع تجريبي صغير
من أكثر الطرق فاعلية للتحقق من جدوى حالة استخدام للذكاء الاصطناعي اختبارها قبل الالتزام بتطويرها بالكامل.
يتيح المشروع التجريبي للشركات التحقق مما إذا كان الحل المقترح قادرًا على تنفيذ مهام حقيقية باستخدام كمية محدودة من البيانات وسير عمل خاضع للضبط.
فعلى سبيل المثال، قد تبدأ شركة تخطط لإنشاء نظام لمعالجة المستندات بالذكاء الاصطناعي بنوع واحد من الفواتير، يرد من مجموعة صغيرة من الموردين.
يمكن للفريق قياس دقة استخراج المعلومات، ومدة المعالجة، وعدد المستندات التي تتطلب تصحيحًا يدويًا.
وهذا يوفر أدلة عملية على ما ينجح وما يحتاج إلى تحسين.
ينبغي للمشروع التجريبي أيضًا اختبار الحالات الصعبة، مثل المستندات غير المكتملة، والتنسيقات غير المعتادة، والمعلومات الناقصة.
ليس الهدف إعداد عرض توضيحي مثالي، بل معرفة ما إذا كان الحل قادرًا على العمل بموثوقية في ظروف العمل المعتادة.
إذا كشف المشروع التجريبي عن مشكلات خطيرة، فيمكن للشركة تعديل نهجها قبل إنفاق المزيد من المال.
ضع المخاطر في الحسبان قبل أتمتة القرارات
تدعم بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموظفين بإعداد المعلومات أو اقتراح إجراءات. وقد تؤثر تطبيقات أخرى في قرارات تتعلق بالعملاء أو الشؤون المالية أو السجلات الحساسة.
وتتطلب حالات الاستخدام هذه مستويات مختلفة من الرقابة.
فعلى سبيل المثال، تنطوي الاستعانة بالذكاء الاصطناعي لتلخيص ملاحظات الاجتماعات الداخلية على مخاطر تختلف عن مخاطر استخدامه للموافقة على المعاملات المالية.
قبل بدء التطوير، ينبغي للشركات أن تدرس ما قد يحدث إذا أنتج النظام نتيجة غير صحيحة.
هل قد يتسبب ذلك في خسائر مالية؟ هل قد يتلقى العملاء معلومات مضللة؟ هل قد تنكشف بيانات سرية؟
ينبغي للفرق أن تحدد الحالات التي تستلزم مراجعة بشرية، وكيفية تصحيح الأخطاء.
كما ينبغي لها التأكد من المسؤول عن مراقبة النظام بعد نشره.
يسهّل تحديد هذه المخاطر مبكرًا التخطيطَ لضمانات مناسبة، بدلًا من إضافتها بعد وقوع المشكلات.
قارنوا بين حالات استخدام متعددة بدلًا من اختيار الفكرة الأولى
غالبًا ما تتاح للشركات فرص عديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات المبيعات والتمويل والعمليات ودعم العملاء.
قد يؤدي اختيار أول فكرة تُطرح في اجتماع إلى إغفال مشروع أبسط ذي إمكانات أكبر.
والأفضل مقارنة الفرص باستخدام المعايير نفسها.
يمكن تقييم كل حالة استخدام مقترحة بالاستناد إلى خمسة أسئلة عملية:
- القيمة التجارية: هل ستحسّن عملية أو نتيجة مهمة؟
- جاهزية البيانات: هل المعلومات المطلوبة متاحة وموثوقة؟
- الجدوى التقنية: هل يمكن للحل العمل مع الأنظمة الحالية؟
- الجهد اللازم للتنفيذ: كم من الوقت والميزانية والدعم الداخلي سيتطلبه؟
- المخاطر التشغيلية: ما الذي قد يحدث من خلل، وهل يمكن إدارة تلك المخاطر؟
تساعد هذه المقارنة الشركات على تحديد الفرص التي تحقق فوائد ملموسة من دون تعقيد لا داعي له.
قد يكون مشروع أصغر، ببيانات موثوقة ونتائج واضحة، نقطة انطلاق أفضل من مبادرة كبيرة تشمل عدة أقسام.
ليست حالة الاستخدام الأقوى دائمًا هي الأكثر طموحًا، بل هي التي تستطيع المؤسسة تنفيذها وإدارتها وتحسينها بواقعية.
اعرفوا متى ينبغي تأجيل فكرة للذكاء الاصطناعي أو رفضها
لا يؤدي تقييم حالة الاستخدام دائمًا إلى الموافقة عليها.
أحيانًا يكون القرار الصائب هو تأجيل التطوير إلى أن تتوافر لدى الشركة بيانات أفضل أو عمليات أكثر كفاءة أو أهداف أوضح.
وفي حالات أخرى، قد تحل البرمجيات التقليدية المشكلة بتكلفة أقل.
لا يعني رفض فكرة لاستخدام الذكاء الاصطناعي أن الشركة تتخلف عن الركب.
بل يعني أن المؤسسة تتخذ قرارًا استنادًا إلى احتياجات العمل، لا إلى الضغط لتبني تقنية جديدة.
ينبغي أن تتيح عملية التقييم الفعّالة للفرق المضي قدمًا، أو تعديل الفكرة، أو تأجيلها، أو إيقافها تمامًا.
تحمي هذه المرونة الموارد وتتيح المجال لفرص أفضل.
الخلاصة
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الشركات على تقليل الأعمال المتكررة، وتحسين الوصول إلى المعلومات، ودعم اتخاذ قرارات أفضل. لكن هذه الفوائد ليست مضمونة لمجرد أن الشركة تستثمر في التطوير.
وتعتمد النتائج إلى حد كبير على اختيار المشكلة المناسبة.
قبل الموافقة على مشروع للذكاء الاصطناعي، ينبغي للشركات فهم سير العمل الحالي، والتحقق من جاهزية البيانات، وتقدير القيمة المحتملة، ومراجعة تحديات التنفيذ، واختبار الافتراضات المهمة.
وينبغي لها أيضًا أن تكون مستعدة لاستكشاف بدائل أبسط عندما لا تكون هناك حاجة إلى الذكاء الاصطناعي.
ليس الغرض من تقييم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي إبطاء الابتكار، بل التأكد من استثمار الوقت والمال والجهد في حلول قادرة على تحقيق قيمة حقيقية للأعمال.
تكون الشركات التي تتخذ هذه القرارات مبكرًا أقدر على تطوير حلول عملية للذكاء الاصطناعي يستطيع الموظفون استخدامها ويمكن للشركة مواصلة دعمها.
