5 نصائح لتسريع تنفيذ الذكاء الاصطناعي لشركتك

ليس من المعلومات الداخلية معرفة الإمكانات التي لا مثيل لها لتطبيق الذكاء الاصطناعي على مستوى الشركة. حتى مع كل التطورات التي حدثت في السنوات الأخيرة ، ما زلنا نشعر وكأننا بدأنا للتو في رؤية ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي.

هناك أمثلة لا حصر لها من الشركات عبر عشرات القطاعات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في مهام وعمليات متنوعة. تساعد الخوارزميات الشركات على التنبؤ بسلوك العملاء وأنماط الشراء ، وتحسين سلاسل التوريد ، وتخصيص الخبرات ، وفهم قوة العمل لديك ، وحتى مساعدتك في العثور على والدو .

ومع ذلك ، فبالنسبة لبعض الشركات ، يعد تنفيذ وتسريع التنفيذ الكامل أمرًا شاقًا. لدى الكثير مخاوف بشأن البائعين ، والقدرة على التكامل ، والتكلفة ، والخصوصية والمسائل التنظيمية. هل يستحق العصير الضغط في ظل هذه التحديات؟

لذلك ، إذا كنت تفكر في زيادة اعتماد الذكاء الاصطناعي في عملياتك ، أو كنت قد بدأت الانتقال وتجده محبطًا أو مملاً ، فإليك خمس طرق للوصول إلى أهدافك بشكل أسرع.

المصدر: McKinsey & Company

1) تأمين الرعاية التنفيذية

مثل أمثلة SaaS التي سبقتها ، فإن الذكاء الاصطناعي يفتح طريقًا جديدًا للقيام بالأشياء مقارنة بالبرامج المحلية. لكن مع التغيير ، يأتي التحدي. الحصول على اشتراك C- في أمر بالغ الأهمية للنجاح.

كلما ازدادت دراية وانخراط كبار المسؤولين في استخدامات الذكاء الاصطناعي ، كانت فرص التبني على مستوى المؤسسة أفضل. "تسير القيادة التنفيذية القوية جنبًا إلى جنب مع تبني أقوى للذكاء الاصطناعي.

مال المشاركون من الشركات التي نجحت في نشر تقنية ذكاء اصطناعي على نطاق واسع إلى تصنيف دعم C-suite بما يقرب من ضعف الدعم المقدم من الشركات التي لم تعتمد تقنية الذكاء الاصطناعي "، وفقًا لدراسة معهد ماكينزي العالمي .

إذا لم يكن هناك قائد أعمال في موقع يتولى زمام القيادة في انتقال الذكاء الاصطناعي ، فأنت بالفعل في بداية سيئة. تأكد من أن أولئك الذين يشغلون مناصب تنفيذية مكلفون بجوانب مختلفة لبرنامج تكامل الذكاء الاصطناعي.

يجب أيضًا تزويد كل خطوة بالموظفين بشكل مناسب لقيادة العملية ، دون الخوف من تغيير الإدارة على مدار الحملة لتكون ناجحة.

حدد موعدًا لعقد مؤتمر عبر الهاتف أسبوعيًا مع أصحاب المصلحة الرئيسيين لضمان تحسين الأدوار باستمرار ، وإبقاء الجميع في الحلقة من حيث حالة التبني.

يجدر أيضًا التأكيد على أنك - بصفتك رئيس هذه الحملة - بحاجة إلى أن تكون قادرًا على إملاء الموارد والاستثمار والاستراتيجية العامة عبر المؤسسة. يتضمن ذلك المشاركة النشطة لمن حولك للحصول على دعم لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي والأصول البشرية وتكنولوجيا المعلومات والتبني الثقافي.

سيكون من المفيد أن تجعل التبني الثقافي أولوية من خلال مساءلة القادة التنظيميين أثناء قيامهم بتنفيذ المراجعات اللازمة لمواصلة التحول. يجب على C-suite إزالة الحواجز والعقبات ، الفنية والثقافية على حد سواء ، لزيادة فرصك في النجاح.

بمجرد أن تتوافق C-suite مع أهدافك ، فإنك تحتاج إلى تحديد الطريقة التي ترغب في إدارة الميزانية بها والتحكم فيها. هذا صحيح بشكل خاص إذا كان المشهد الحالي الخاص بك يتكون من تحليلات داخلية متنافسة أو جهود AI.

أخيرًا ، لا تنس الاحتفال وإبلاغ منظمتك بالتقدم. يساعد هذا في تعزيز التزام المديرين التنفيذيين بالإضافة إلى كسب الدعم لعملية التحول.

المصدر: McKinsey & Company

2) تحديد إدارة البيانات والحوكمة

تجلب برامج "الخدمة الذاتية" والتعاون الجماعي الأكثر ذكاءً وسهولة الوصول إليها زيادة في البيانات ومصادر البيانات والمزيد من توقعات المستخدم النهائي.

نتيجة لذلك ، يصبح الطلب على إدارة البيانات المناسبة أمرًا ضروريًا. بدونها ، توضع البيانات دون غرض في بحيرة البيانات أو المستودع. انظر إلى الأمر بهذه الطريقة ، المزيد من البيانات دون قيود يمكن أن يمنح الشركات مزيدًا من الحرية.

ومع ذلك ، على مستوى المؤسسة ، يمكن أن يعني ذلك الخطوات الضائعة ، والمخرجات غير الفعالة ، والرقابة. قد تصبح التحليلات الأسرع مشكلة قبل أن تبدو وكأنها حل.

من الأهمية بمكان معالجة هذا بدعم من المديرين التنفيذيين. وهذا يعني موارد محددة لإدارة وتعزيز جمع البيانات والكفاءة والاستخدام عبر جميع الوظائف الحيوية.

بالإضافة إلى ذلك ، يجب على فريق إدارة البيانات وضع سياسات البيانات والمعايير والتعريفات وإدارة جودة البيانات والإشراف عليها.

تذكر ، ليست كل البيانات متساوية. حدد ما يحتاج إلى رقابة تنفيذية وأي البيانات يمكن إتاحتها للاستخدام العام.

نظرًا لتوفر أدوات التحليلات والتصور الأكثر سهولة في الاستخدام اليوم ، ما مقدار "الخدمة الذاتية" التي يمكن السماح بها لإنشاء نماذج تنبؤية أفضل أو طرق مختلفة لإنشاء عمليات تجارية جديدة؟ من يمكنه تحديد مجموعات البيانات هذه وحالات الاستخدام؟

هذه جوانب حيوية يجب مراعاتها ، حيث يوجد توازن يجب تحقيقه بين الصلابة والحماية والمرونة. هذا ، مرة أخرى ، يسلط الضوء على أهمية نموذج مفيد لإدارة البيانات.

يمكن أن يعني التحكم المفرط بطء العمليات ، ونقص الاستجابة ، والروتين ، والحاجة إلى أشياء مثل التحقق من البريد الإلكتروني ، والاستخدام العلني لحلول تكنولوجيا المعلومات التي تقودها الشركات.

قد تعني المرونة المفرطة نسخًا مختلفة من الحقيقة ، مما يؤدي إلى عدم ملكية أو مسؤولية حقيقية ، والصراع ، وانخفاض الإنتاجية.

المصدر: KPMG  

أثناء اتخاذ قرارات بشأن الذكاء الاصطناعي ، تتيح لك عملية حوكمة البيانات تنفيذ القرارات المذكورة وإدارتها. بما في ذلك من يمكنه الوصول إلى ماذا ومقدار الوصول وما يستلزمه هذا الوصول.

3) خذ نهجًا في الاعتبار واختبر بدلاً من النجاح أو الفشل

جميع عمليات تبني الذكاء الاصطناعي فريدة من نوعها وتقدم مجموعة من التحديات الخاصة بها. وهكذا ، يجب أن تبدأ جميع مقدمات الذكاء الاصطناعي بطريقة "الاختبار والصقل" بدلاً من نهج "النجاح أو الفشل".

تقليديا ، تستنتج الطرق التحليلية وجود علاقة محددة بين المتغيرات. ستؤدي تجربة فرضية من جانب واحد إما إلى التحقق من صحتها أو رفضها ، ولكنها لن تكشف عن الاتصال الخفي بين المتغيرات ؛ والسبب في ذلك.

يعد إنشاء افتراضات لكل خطوة ، ثم استخدام هذه الدروس والخبرات من خلال الخطوات التالية أمرًا بالغ الأهمية. إنه يعني تحسين وتنظيم نشر الذكاء الاصطناعي الخاص بك حتى تشعر وكأنه حل عملي يقدم نتائج ذات مغزى هو عملية أسهل بكثير.

وعلى الرغم من أن هذا النهج سيؤدي حتمًا إلى تمديد المواعيد النهائية للنشر ، إلا أنه يسمح لك أيضًا بضبط النتيجة لدمج دروس الحياة الواقعية المستفادة.

إذا كنت تدمج الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء المحوسبة مثل روبوتات الدردشة الآلية ، فمن الضروري بغض النظر عن المكان الذي يذهب إليه العميل ، فهناك إجابة تنتظرهم. لا يمكن أن تعمل حتى نقطة معينة ، إنها بحاجة إلى أشياء مطلقة. ستتوافق الحلول النهائية بعد ذلك مع احتياجات الموظف والمستخدم النهائي.

المصدر: PWC

4) قضاء الوقت في إدارة التغيير والتدريب

يعد نشر واجهة برمجة تطبيقات AI لاستيعاب مجموعة بيانات جديدة أمرًا سهلاً. ومع ذلك ، فإن تغيير الإدارة والتدريب للمحللين الذين سيستخدمون هذه العمليات في المستقبل يمثل تحديًا.

تُنشئ معظم أشكال الذكاء الاصطناعي قرارات آلية - "نعم" أو "لا". ومع ذلك ، غالبًا ما يكون تكامل خوارزميات تعلم الآلة يسمح باستجابات أكثر دقة أيضًا. يمكن استخدام هذه الاستجابات جنبًا إلى جنب مع العمليات الحالية لتقديم أفضل النتائج.

على سبيل المثال ، إذا كانت نتائج قرار منظمة العفو الدولية تشير إلى أن طلب القرض بمقياس من 1 إلى 10 من الملاءمة ، فقد تسفر الدرجات من 7 إلى 10 عن نعم تلقائيًا.

ومع ذلك ، فإن أي شيء أقل يتطلب مساهمة بشرية لمنح الطلب أو رفضه. إذا كنت تقوم بدمج الذكاء الاصطناعي لتحليل الأوامر الصوتية في مركز اتصال عبر اتصالات VoIP ، فكيف يمكنه تمييز الأوامر بشكل أعمق من مجرد "الخيار 1 أو الخيار 2"؟

مثلما تقضي وقتًا في تدريب الموظفين على كيفية استخدام عملية معينة ، ينطبق الأمر نفسه على النتائج المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.

قد يحتاج الموظفون البشريون إلى قضاء بضعة أسابيع في تحليل النتائج القادمة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي. من شأن ذلك أن يمنحهم إطارًا مرجعيًا من حيث كيفية تفسير الدرجات بشكل أفضل.

إذا كنت تستخدم بائعًا للذكاء الاصطناعي ، فيمكنه التوجيه من حيث كيفية فهم النتائج وكيف يمكن للموظفين تحقيق أقصى استفادة من النظام الجديد. خلافًا لذلك ، قد يكون تعلم كيفية إنشاء منصة تعليمية عبر الإنترنت استثمارًا مفيدًا لجعل أعضاء الفريق على اطلاع دائم.

الذكاء الاصطناعي ليس "سحرًا". إنها مجرد طريقة لفهم الأنماط والسلوكيات لتقديم نتائج أكثر دقة وعمل تنبؤات. يعمل الذكاء الاصطناعي فقط عندما يكون لديه مشكلة محددة لحلها والمقاييس الصحيحة للنجاح. إذا لم تكن قد حددت بوضوح المشكلة التي اشتريت ذكاءً اصطناعيًا لحلها ، فلن تحصل على الحل الصحيح.

المصدر: هارفارد بزنس ريفيو

5) دمج واستيعاب الأتمتة

أثناء تكثيف تبني الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة ، سيتغير شكل هذه العمليات في المستقبل مع إدخال العديد من أنواع الأتمتة. بدءًا من العمليات اليدوية الكاملة وصولاً إلى اعتماد تقنية RPA ، وحتى بروتوكولات الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا.

من الأفضل فقط (وأنا أعلم أنه أمر كبير ) إعادة ابتكار عمليات الأعمال من الألف إلى الياء مع وضع الذكاء الاصطناعي في الاعتبار. يمكنك بعد ذلك تطبيق أفضل أداة للوظيفة في أي خطوة.

قد يعني مجرد إدخال تقنية RPA أو AI في العمليات المعمول بها أنك تفقد كل إمكاناتها. تحتاج أيضًا إلى التفكير في عمليات التسليم التي يجب أن تحدث أثناء التكامل بشكل أكبر.

وهذا يشمل تعلم الإنسان والآلة أو تعلم الآلة. من خلال تبسيط عمليات التسليم وجعلها أكثر سلاسة وموثوقية ، يمكنك زيادة تعزيز عملياتك المستقبلية لتكون فعالة من حيث التكلفة وتنافسية ومرنة.

المصدر: هارفارد بزنس ريفيو

يمكن تسريع تنفيذ الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، لا يتعلق الأمر بالضرورة بأن تكون أكثر ذكاءً ؛ يتعلق الأمر باتخاذ الخيارات الصحيحة. يعد الحصول على موافقة تنفيذية مقترنة بفريق محدد لإدارة البيانات أمرًا حيويًا.

كما يتم التركيز على جودة البيانات ، وتخصيص وقت كافٍ لتغيير الإدارة ، وإجراء اختبار بدون نهج توقعات محددة.

إذا وجدت أن مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك يستغرق الكثير من الوقت ، فكن صبورًا. مثل أي نوع من التحول الرقمي ، تمامًا كما تقترب من خط النهاية ، من المحتمل أن تواجه عقبة أخرى. تغلب عليها ، ولكن الاحتمالات لا حدود لها.

جون ألين هو مدير تحسين محركات البحث العالمية في RingCentral ، وهي شركة عالمية تقدم خدمات UCaaS و VoIP ومؤتمرات الفيديو. لديه أكثر من 14 عامًا من الخبرة وخلفية واسعة في بناء وتحسين برامج التسويق الرقمي. لقد كتب لمواقع مثل Hubspot و BambooHR.