ما الذي يمنع حقًا مشروعك التجريبي للاستخبارات الاصطناعية – وكيفية إصلاحه

الضغط لدمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة الشركة القديمة يمكن أن يكون مخيفًا. وإذا كنت تعتقد أن الطلبات المستمرة من قبل الإدارة العليا لإضافة الذكاء الاصطناعي إلى العمليات قد بلغت ذروتها في عام 2025، فاستعد لضغط أكبر في عام 2026.

مع هذا الضغط لإضافة الذكاء الاصطناعي في أقرب وقت ممكن، من الطبيعي أن تتسرع إلى مشروع تجريبي جديد دون فهم كامل للمتطلبات الكاملة لمثل هذا المشروع. هذا هو السبب في أن đaعة الشركات تتبع حاليًا مشاريع تجريبية للذكاء الاصطناعي، ولكن فقط جزء صغير من هذه المشاريع يتم نشرها.

تقريبًا 100 في المئة من مشاريع الذكاء الاصطناعي فاشلة. هذا ليس مبالغة.

لماذا هذا الاضطرار؟ لأنه يمكن للذكاء الاصطناعي حقًا تحويل أعمالك. في حالة خدمة العملاء، تظهر مشاريع الذكاء الاصطناعي زيادة في الكفاءة، وتحويل الدعم إلى مورد استراتيجي بدلاً من مركز تكلفة. بينما يتعامل الذكاء الاصطناعي مع الاستفسارات المتكررة، يمكن للموظفين تخصيص انتباههم الكامل للمشاكل الدعمية الصعبة والمعقدة. لا يقوم الذكاء الاصطناعي فقط بمساعدة وكلاء الدعم وتحقيق أكبر سعادة للعملاء، ولكنه أيضًا يسمح للشركات بإعادة توجيه الموارد إلى أنشطة توليد الإيرادات.

وضع أساس قوي للتكامل

دعونا نفكر في مشروع تجريبي للذكاء الاصطناعي مثل بناء منزل. بدلاً من البدء في البناء على ما هو موجود، نقوم ببعض الأعمال التمهيدية وسكب أساس قوي. لا يمكنك وضع طوب الذكاء الاصطناعي على نظام قديم مبني على تكنولوجيا قديمة ومصادر بيانات سيئة. للعمل بشكل صحيح، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى تكاملات نظيفة وبيانات قابلة للوصول وواجهات برمجة تطبيقات حديثة. تكشف مشاريع الذكاء الاصطناعي عن أين يتعين تحديث التكنولوجيا، وتسرع إما في الإنفاق لتبرير زيادة في الحجارة الأساسية المطلوبة حول الأنظمة التي يحتاج وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى الوصول إليها، أو ببساطة فشل.

هناك فجوة واسعة بين المشاريع الفاشلة والتنصيبات الناجحة. من المهم أن يكون حلك متكاملًا مع سير العمل والأدوات الحالية دون انقطاع. هذا لأن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد أداة أخرى؛ إذا تم دمجه بشكل صحيح، يلمس الذكاء الاصطناعي جميع أجزاء شركتك. لماذا؟ دعونا نعود إلى مثال خدمة العملاء: يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى التعلم في الوقت الفعلي لتطابق صوت الشركة وتحديد الأولويات للخصوصية، خاصة في الصناعات مثل الرعاية الصحية أو المالية، حيث الثقة هي أمر بالغ الأهمية. عند الانتقال من البوتات الدردشة إلى الذكاء الاصطناعي، يتم تحويل فريق الدعم من نموذج بطلب وانتظار إلى خدمة تفاعلية وذاتية.

تحديد التحديات المحتملة للبيانات والسياق وسير العمل

يعمل الذكاء الاصطناعي على البيانات، وتكمن واحدة من التحديات الكبيرة التي تواجهها الشركات في نضج البيانات: المعلومات الحساسة، التي تعتبر عصب الحياة لأي شركة، ليست جاهزة للذكاء الاصطناعي. يمكن أن تكون هذه المعلومات منخفضة الجودة أو صعبة الوصول؛ قد تكون الأنظمة الداخلية لها إشراف سيء، مما يؤدي إلى كشف البيانات الخاصة والحساسة.

هناك تحديان إضافيان يتعلقان بالسياق ووضوح سير العمل. في هذه الحالة، السياق هو ببساطة ما السماح للذكاء الاصطناعي بالوصول إليه. للعمل بشكل فعال، يحتاج عملية الذكاء الاصطناعي إلى استهلاك المزيد من البيانات، وليس مجرد عينة صغيرة من بياناتك؛ يحتاجها جميعًا. بالنسبة للعديد من المنظمات، يخلق ذلك مشكلة ثقة. الحل؟ جلب الذكاء الاصطناعي إلى داخل الشركة للحفاظ على البيانات الحساسة على الموقع.

دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل المعروفة هو طريقة منخفضة التأثير للحصول على عائد الاستثمار من الذكاء الاصطناعي. بينما يأتي أكبر استفادة من الذكاء الاصطناعي عندما يتعامل مع تدفقات جديدة لم تكن ممكنة من قبل، مثل تقديم دعم سياقي داخل المنتج، فإن أسرع طريقة لتكامل الذكاء الاصطناعي في المؤسسة هي دمجه في الأدوات وسير العمل الحالية، وتركها لتوصيل النقاط في الخلفية. من المهم أيضًا أن يُفهم قيمة مشروع الذكاء الاصطناعي الحقيقي في سير العمل. يجب على الجميع من الإدارة العليا إلى الأسفل فهم الفوائد والاستخدامات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكنه إضافة قيمة إلى حياتهم اليومية، وأين لا يمكنه ذلك. لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون صندوقًا أسودًا لا يعرفه أحد … يجب أن يفهموه.

أخيرًا، يتطلب برنامج الذكاء الاصطناعي بنية أمنية أكثر صرامة ببساطة لأن هذه الأنظمة تتعامل مع سلوك المستخدم، وتتعلم باستمرار من تلك المعلومات، وتتخذ إجراءات بناءً على ما تعلمته. يقوم أفضل دعم لخدمة العملاء بالفعل بفحص القضية، مع الأخذ في الاعتبار جميع البيانات المتاحة، لتطوير حلول دائمة قائمة على الحل.

يجب حماية المعلومات ولكن لا يجب عزلها.只要 الشركات تعوق تدفق المعلومات إلى الذكاء الاصطناعي، سوف تواصل تحقيق أداء منخفض وترى مشاريع فاشلة. ومع ذلك، لن يسمح فريق الأمن بتبادل بعض البيانات وواجهات برمجة التطبيقات مع موردو السحابة، لأن ذلك يوسع محيط الأمان للشركة إلى مورد لا يملكونه.

إلقاء كتاب إدارة التغيير القديم

الذكاء الاصطناعي يتغير باستمرار، ويحول أعمالك باستمرار. هذا يعني أن إدارة التغيير التقليدية، التي تأتي بنقطة نهاية، تحتاج إلى تحديث. مع تحديثات النموذج المستمرة، ي迫ب الذكاء الاصطناعي الشركات على الخروج من دورة الصيانة بعد التنفيذ الممل. المرونة والقدرة على التكيف بسرعة مع التحديثات الجديدة هي مفتاح.

مع عملية تحديث مستمرة، يحتاج الأمان إلى أن يكون صلبًا. بينما تناولت البنية في وقت سابق من المشروع، تحتاج إلى تحديث المستخدمين باستمرار حول النماذج الجديدة لضمان استخدام كل شيء بشكل مناسب.

هذا يعني أنه من المهم تقصير فترة التكامل لضمان أن يكون للمستخدمين وقت كافٍ للتعلم من العمليات الجديدة والتدريب بشكل مناسب. ابحث عن مشروع تجريبي للذكاء الاصطناعي لا يتطلب عمل هندسي كبيرًا للوصول إلى كل مصدر بيانات. مع تصميم بدون تكامل، يمكن نشر بعض المشاريع في ساعات وليس أشهر. هذا يوفر للشركات عائد استثمار أكثر تحقيقًا.

وتذكر، يعمل الذكاء الاصطناعي فقط عندما يمكنه اتخاذ إجراء: استفسار قواعد البيانات، وتحفيز سير العمل، والوصول إلى سجلات العملاء. هذا يتطلب تكاملًا عميقًا مع الأنظمة الحساسة، وهو ما يمكن أن يكون محفزًا للقلق. الأمان هو واحد من الأسباب التي تجعل نهج الذكاء الاصطناعي الأولي غير قابل للتوسع. هذا العام، توقع أن يبحث المزيد من الشركات في التوزيعات المضيفة الذاتية والخاصة بالسحابة، والتي ستصبح قريباً الإعداد الافتراضي لأي شركة جادة بشأن العمليات المستقلة. إنه أساس قوي ومفتاح بناء هيكل يدوم.