Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير طريقة عمل الشركات من خلال جعل عمليات سير العمل أكثر تركيزًا على المستخدم وكفاءة. بدلاً من الاعتماد على العمليات الصارمة، تتكيف أدوات الذكاء الاصطناعي الآن مع الاحتياجات الفردية وأهداف العمل في الوقت الفعلي. إليك سبب أهمية ذلك:
سواء كان الأمر يتعلق بتبسيط عملية تأهيل الموارد البشرية أو تحسين سلاسل التوريد أو تحسين خدمة العملاء، فإن أدوات الذكاء الاصطناعي تساعد الشركات على توفير الوقت وخفض التكاليف وتحسين النتائج. يكمن مفتاح النجاح في تحديد المهام المتكررة ودمج الأدوات المناسبة وتحسين سير العمل باستمرار للحصول على نتائج أفضل.
دعونا نتعمق في كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بإعادة تشكيل سير عمل المؤسسة والخطوات التي يمكنك اتخاذها لتنفيذها بفعالية.
إنشاء فعال عمليات سير العمل القائمة على الذكاء الاصطناعي يتطلب الشعور بالخصوصية والبديهية مزيجًا من ثلاثة عناصر أساسية. تعمل هذه المكونات معًا لتحويل العمليات الصارمة إلى أنظمة ذكية تتكيف مع احتياجات المستخدم وأهداف العمل في الوقت الفعلي.
يتمثل العمود الفقري لعمليات سير العمل المخصصة في جمع وتحليل البيانات الصحيحة حول المستخدمين. ضع في اعتبارك هذا: يتوقع 71٪ من المستهلكين تفاعلات مخصصة، و 76% يشعرون بالإحباط عندما لا يحصلون عليها. لا يقتصر هذا الطلب على التخصيص على العملاء - فقد أصبح ضرورة في أماكن العمل، حيث يريد الموظفون الأدوات والأنظمة التي تتوافق مع طريقة عملهم.
ولتحقيق ذلك، تستفيد المؤسسات من مصادر بيانات متعددة، مثل سجل التصفح والتفاعلات الاجتماعية والتركيبة السكانية وأنماط السلوك وتفاعلات الخدمة وحتى التفاصيل السياقية مثل الموقع ونوع الجهاز. يؤدي دمج بيانات الشركة الداخلية مع مجموعات بيانات الجهات الخارجية إلى إنشاء ملف تعريف مستخدم أكثر ثراءً واكتمالًا.
مثال رائع على ذلك في العمل هو سيفوراالتطبيق المصاحب لعام 2024. فهي تدمج بسلاسة البيانات من التفاعلات داخل المتجر، مثل العلامات التجارية التي جربها العملاء، مع سجل الشراء السابق. يوضح نهج القنوات المتعددة هذا كيف يمكن أن تؤدي الاستفادة من مصادر البيانات المتنوعة إلى رفع جهود التخصيص.
ومع ذلك، يجب موازنة التخصيص مع الخصوصية والأمان. تحتاج الشركات إلى تدابير أمنية قوية للحماية من الانتهاكات والتواصل الواضح حول كيفية استخدام البيانات ومجموعات بيانات متنوعة لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول وتجنب التحيز. والمكافأة ضخمة: يمكن للشركات التي تركز على تجربة العملاء أن تنمو الإيرادات بمعدل أسرع بثلاث مرات من منافسيها.
«يمكن لعمليات سير العمل المخصصة للذكاء الاصطناعي تحسين العمليات وزيادة الإنتاجية عند تنفيذها بشكل استراتيجي وتخصيصها بشكل فعال.» - داستن دبليو ستاوت، مؤسس Magai
بفضل قاعدة البيانات الصلبة، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التكيف ديناميكيًا مع احتياجات المستخدم.
يتيح التكيف الديناميكي ضبط تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي بناءً على المدخلات الجديدة. تقوم هذه الأنظمة بتحليل البيانات واتخاذ القرارات والتكيف باستمرار، سواء كانت تستجيب لتغيرات سلوك العملاء أو اضطرابات سلسلة التوريد أو التحولات في المشاعر الاجتماعية.
أصبحت هذه القدرة أكثر شيوعًا. وفقًا لـ آي بي إممؤشر اعتماد الذكاء الاصطناعي العالمي لعام 2023، تستخدم 54٪ من المؤسسات الآن عمليات سير العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة والاستجابة. جارتنر يتوقع أنه بحلول عام 2028، 33% من تطبيقات برامج المؤسسات ستتميز بالذكاء الاصطناعي الوكيل، مع يتم اتخاذ 15% من قرارات العمل اليومية بشكل مستقل.
أظهر أحد تجار التجزئة العالميين ذلك باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين سلسلة التوريد الخاصة به. وبدلاً من الاعتماد على التعديلات اليدوية المتأخرة، قامت الشركة بتطبيق ذكاء القرار القائم على الذكاء الاصطناعي لمراقبة اتجاهات الطلب وأداء الموردين وقيود الشحن في الوقت الفعلي. يقوم النظام تلقائيًا بإعادة تخصيص المخزون مع تغير الظروف، وتقليل المهل الزمنية، وتقليل الفاقد، وتحسين رضا العملاء.
ما يجعل هذه الأنظمة فعالة للغاية هو قدرتها على التعامل مع عدم اليقين واستنتاج النية من خلال التفكير الاحتمالي.
«سيصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي الطريقة الأساسية التي نتفاعل بها مع أجهزة الكمبيوتر في المستقبل. سيتمكنون من فهم احتياجاتنا وتفضيلاتنا، ومساعدتنا بشكل استباقي في المهام واتخاذ القرار «. - ساتيا ناديلا، الرئيس التنفيذي لشركة Microsoft
لكي تعمل هذه الأنظمة التكيفية بسلاسة، يجب أن تتكامل جيدًا مع البنية التحتية الحالية للمؤسسة.
لكي ينجح تخصيص الذكاء الاصطناعي، يجب أن يندمج بسهولة في الأنظمة الحالية للشركة. على سبيل المثال، أبلغت 63% من مؤسسات البيع بالتجزئة عن زيادة الإيرادات وانخفاض التكاليف التشغيلية بعد تنفيذ أدوات الذكاء الاصطناعي مثل التحليلات التنبؤية وروبوتات الدردشة.
لكن التكامل ليس دائمًا سلسًا. تقريبًا يشعر 43% من المديرين التنفيذيين في مجال التكنولوجيا بالقلق بشأن ما إذا كانت بنيتهم التحتية جاهزة للذكاء الاصطناعي التوليدي، وما يصل إلى 87% من مشاريع الذكاء الاصطناعي تفشل في الوصول إلى الإنتاج، غالبًا بسبب ضعف جودة البيانات.
يمكن أن يساعد النهج التدريجي في: البدء بتقييم جاهزية النظام، واستخدام واجهات برمجة التطبيقات أو البرامج الوسيطة لتوصيل الأنظمة، واعتماد الخدمات السحابية لضمان قابلية التوسع. يعد الحفاظ على جودة البيانات العالية أمرًا بالغ الأهمية. يجب على المؤسسات الاستثمار في أدوات لتنقية البيانات وتطبيعها وتحديث ممارسات إدارة البيانات وتدريب فرقها للعمل بفعالية مع الذكاء الاصطناعي.
«المفتاح هو التقييم الصادق. يمكن لمعظم المنظمات جعل الذكاء الاصطناعي يعمل مع بنيتها التحتية الحالية، ولكن فقط إذا كانت واقعية بشأن ما يجب تغييره.» - دانيال دولتسين
عند الجمع بين هذه العناصر الثلاثة - جمع البيانات الشامل والتكيف الديناميكي والتكامل السلس - تضع الأساس لسير عمل المؤسسة الذي يمكن أن يتطور جنبًا إلى جنب مع احتياجات المستخدم وأولويات العمل.
لدمج تدفقات العمل المخصصة للذكاء الاصطناعي بنجاح، من الضروري اتباع عملية منظمة ومدروسة جيدًا. يمكن أن يؤدي التسرع في نشر الذكاء الاصطناعي دون إعداد كافٍ إلى تعقيدات غير ضرورية، بينما يضمن النهج المنهجي التقدم والكفاءة القابلة للقياس.
ابدأ بتحديد عمليات سير العمل المتكررة أو التي تستغرق وقتًا طويلاً أو المعرضة للأخطاء. غالبًا ما تكون هذه هي المجالات التي يقضي فيها الموظفون قدرًا كبيرًا من الوقت في المهام اليدوية أو حيث تنشأ أخطاء بسبب تعقيد العمل أو حجمه الهائل. راجع بعناية عملياتك الحالية لتحديد أوجه القصور والتأكد من إمكانية دمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة.
اتبع نهجًا منهجيًا من خلال تقييم سير العمل الحالي للكشف عن الاختناقات أو المهام عالية الاحتكاك عبر الأقسام المختلفة. قم بإنشاء خارطة طريق باستخدام أدوات تنسيق سير العمل للحصول على رؤية أفضل للمهام والبيانات وعمليات صنع القرار. على سبيل المثال، الخدمة الآنلقد ثبت أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يقللون الوقت المطلوب لإدارة الحالات المعقدة بنسبة 52%، مما يسلط الضوء على إمكانية تحقيق مكاسب كبيرة في الكفاءة. ابدأ ببرنامج تجريبي وحدد أهدافًا واضحة وحدد مقاييس لتتبع التقدم.
بمجرد تحديد مجالات التحسين، فإن الخطوة التالية هي تكوين أدوات الذكاء الاصطناعي التي ستعمل على تشغيل هذه التحسينات.
يعد اختيار أدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة وإعدادها أمرًا ضروريًا. يتضمن ذلك دمج تقنيات مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر في النظام البيئي الرقمي الحالي. حدد الحلول التي تتوافق مع احتياجات عملك والبنية التحتية وخبرة الفريق. تعتبر البنيات المعيارية التي تعتمد على واجهة برمجة التطبيقات (API) مفيدة بشكل خاص، لأنها تسمح لك بإضافة إمكانات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى إصلاح أنظمتك الحالية بالكامل.
منصات مثل prompts.ai يمكنك تبسيط هذه العملية من خلال دمج أكثر من 35 نموذجًا رائدًا للغات الكبيرة في واجهة واحدة آمنة. هذا يزيل متاعب إدارة أدوات متعددة، ويوفر ضوابط التكلفة في الوقت الفعلي، ويضمن سير العمل المتسق والمتوافق.
التكامل هو المفتاح. قم بتوصيل أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بأنظمة مثل CRM أو ERP أو منصات التجارة الإلكترونية أو التطبيقات المخصصة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات أو webhooks أو البرامج الوسيطة لتمكين التدفق السلس للبيانات والأتمتة. يعد خط أنابيب البيانات الموثوق به أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على جودة البيانات. وكما يقول بنجامين كينادي، مهندس الحلول السحابية في شركة Striim:
«إن قدرة الشركة على اتخاذ أفضل القرارات تمليها جزئيًا خط أنابيب البيانات الخاص بها. وكلما تم إعداد خطوط أنابيب البيانات بشكل أكثر دقة وفي الوقت المناسب، فإن ذلك يسمح للمؤسسة باتخاذ القرارات الصحيحة بشكل أسرع وأكثر دقة».
يعد التعاون بين مهندسي البيانات وفرق تكنولوجيا المعلومات وقادة الأعمال أمرًا حيويًا أيضًا. أثبتت علامة تجارية إقليمية للبيع بالتجزئة ذلك من خلال الشراكة مع سمارت أو إس سي لتنفيذ حل التنبؤ بالمخزون المستند إلى الذكاء الاصطناعي. من خلال دمج نموذج التنبؤ بالتعلم الآلي في أنظمة ERP و POS، قلل بائع التجزئة من نفاد المخزون بنسبة 35٪ في ستة أشهر فقط - كل ذلك دون تعطيل العمليات اليومية.
مع وجود أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، ينتقل التركيز إلى اختبار وتحسين سير العمل لضمان أعلى مستوى من الأداء.
الخطوة الأخيرة هي اختبار عمليات سير العمل المخصصة للذكاء الاصطناعي بدقة وتحسينها باستمرار لضمان تحقيق أفضل النتائج. وفي الوقت الحالي، تستخدم 65% من فرق ضمان الجودة الذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام الاختبار المتكررة، في حين أن اكتشاف الأخطاء المستندة إلى الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقلل الإيجابيات الكاذبة بنسبة تصل إلى 90%. قم بإعداد أنظمة المراقبة لتتبع المقاييس الرئيسية مثل دقة النموذج ووقت الاستجابة وتأثير القرار، مما يضمن التحسينات المستمرة في الإنتاجية والكفاءة.
صمم أطر اختبار قوية لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات الاختبار الحالية والحفاظ على الرؤية في سلوك النظام لاكتشاف الحالات الشاذة ومعالجتها بسرعة. اجمع تعليقات المستخدمين لتحديد مجالات التحسين. كما قالت كارلي فيورينا ذات مرة:
«الهدف هو تحويل البيانات إلى معلومات، والمعلومات إلى رؤية».
للحفاظ على سير العمل الخاص بك ملائمًا وفعالًا، قم بإعادة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك باستمرار للتكيف مع الاحتياجات المتغيرة. قم بإنشاء حلقات التغذية الراجعة لتزويد الذكاء الاصطناعي ببيانات جديدة، مما يسمح له بتنقيح توصياته. احتفظ بسجلات مقاومة للتلاعب لتتبع القرارات والإجراءات، وهو أمر ضروري للامتثال التنظيمي وبناء الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
أخيرًا، فكر في استخدام الاختبار القائم على المخاطر القائم على الذكاء الاصطناعي. يستفيد هذا النهج من نماذج التعلم الآلي لتحليل سلوك المستخدم ومقاييس الأداء وتحديثات التعليمات البرمجية، وتعيين «درجة المخاطر» لكل ميزة أو سير عمل. هذا يضمن أن عمليات سير العمل المخصصة الخاصة بك تظل فعالة وقيمة بمرور الوقت.
تستخدم الشركات في مختلف الصناعات الذكاء الاصطناعي لتبسيط سير العمل وتقديم تجارب مخصصة لكل من الموظفين والعملاء. فيما يلي كيفية استفادة الأقسام المختلفة من الذكاء الاصطناعي لتحقيق نتائج قابلة للقياس.
يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في كيفية قيام فرق الموارد البشرية بتعيين موظفين جدد. على سبيل المثال، قام برنامج Watson Assistant من IBM بخفض الوقت المستغرق في مهام الموارد البشرية الروتينية بنسبة 75%، مما مكّن متخصصي الموارد البشرية من التركيز على المشاركة الهادفة للموظفين بدلاً من ذلك.
تتجاوز فوائد الإعداد القائم على الذكاء الاصطناعي توفير الوقت. تشير التقارير إلى أن 62٪ من المؤسسات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للإعداد قد شهدت تحسنًا في الكفاءة، وشهدت 41٪ معدلات استبقاء أعلى خلال أول 90 يومًا. من خلال التشغيل الآلي للمهام المتكررة، توفر فرق الموارد البشرية أكثر من 25 ساعة لكل موظف جديد.
«يمكن للذكاء الاصطناعي تغيير عملية الإعداد من خلال التعامل مع المهام الإدارية، وتقديم تجارب مخصصة، والمساعدة في اتخاذ قرارات أفضل استنادًا إلى البيانات». - برنارد مار
كما يعزز الذكاء الاصطناعي مشاركة الموظفين والاحتفاظ بهم. شهدت الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتخصيص الإعداد زيادة في الاحتفاظ بالموظفين الجدد بنسبة 82٪ ومستويات المشاركة بنسبة 54٪. هذا مهم بشكل خاص عندما تفكر في أن الموظفين غير المنخرطين يكلفون الشركات حوالي 90 مليون دولار سنويًا. على الجانب الآخر، من المرجح أن تتفوق الفرق عالية التفاعل بنسبة 83٪ على المتوسط ويمكن أن تشهد زيادة الإنتاجية بنسبة 14٪.
وبالمثل، يعزز الذكاء الاصطناعي العمليات التي تتعامل مع العملاء من خلال تمكين استراتيجيات اتصال أكثر استهدافًا.
تتخلى فرق المبيعات والتسويق عن الحملات العامة لصالح الأساليب الشخصية للغاية. خذ لارس نيمان، على سبيل المثال، الذي استخدم الذكاء الاصطناعي لصياغة عرض تقديمي خارجي حصل على استجابة في 30 دقيقة فقط.
مجموعة مارتال تبنت أيضًا الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية المبيعات. يستخدم المؤسس Vito Vishnepolsky الذكاء الاصطناعي لتصفية ملايين جهات الاتصال بناءً على ملفات تعريف العملاء وإشارات النوايا. يحدد النظام العملاء المحتملين الذين من المحتمل أن يوسعوا أو يوظفوا أو يعتمدوا تقنية جديدة، ثم ينشئ رسائل مخصصة لكل قطاع.
«الذكاء الاصطناعي لا يحل محل ممثلينا. إنه يزيل الضوضاء، حتى يتمكنوا من قضاء المزيد من الوقت في وضع الاستراتيجيات مع العملاء وإغلاق العملاء المحتملين ذوي الكفاءة العالية.» - فيتو فيشنيبولسكي، مؤسس ومدير مجموعة مارتال
من خلال التشغيل الآلي للمهام اليدوية مثل التنقيب والتوعية، يسمح الذكاء الاصطناعي لفرق المبيعات بالتركيز على بناء العلاقات وإجراء محادثات استراتيجية. بالإضافة إلى المبيعات، يعمل الذكاء الاصطناعي أيضًا على تحويل خدمة العملاء من خلال حلول روبوتات الدردشة المتقدمة.
تعمل روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على إعادة تعريف خدمة العملاء من خلال تقديم تجارب مخصصة استنادًا إلى تاريخ العملاء والسلوك وتحليل المشاعر في الوقت الفعلي.
على سبيل المثال، CP All، مشغل 7-أحد عشر تستخدم المتاجر في تايلاند روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي للتعامل مع أكثر من 250,000 مكالمة يومية. روبوت الدردشة الخاص بهم، مدعوم من NVIDIA تفهم تقنية NeMo اللغة التايلاندية المنطوقة بدقة 97٪ وقللت عبء العمل على الوكلاء البشريين بنسبة 60٪، مما يسمح لهم بمعالجة المشكلات الأكثر تعقيدًا.
بونك، وهو بنك رقمي أوروبي، يستخدم مساعد الذكاء الاصطناعي Finn لدعم عملائه البالغ عددهم 2 مليون عميل. يمكن لـ Finn اكتشاف الاحتيال المحتمل في 3 إلى 7 دقائق فقط، مقارنة بـ 30 دقيقة استغرقها سابقًا بدون الذكاء الاصطناعي.
يأتي مثال آخر من مركز اتصالات GOCC في بولندا، حيث عالج روبوت الدردشة بالذكاء الاصطناعي 80٪ من الاستفسارات خلال حدث كبير. تمكنت من إدارة حوالي 5,000 رسالة على Messenger والردود الآلية على 100 سؤال فريد، مما يثبت قابليتها للتطوير في حالات الطلب المرتفع.
وبالنظر إلى المستقبل، تتوقع شركة Gartner أنه بحلول عام 2025، يمكن إدارة ما يصل إلى 85٪ من تفاعلات العملاء دون تدخل بشري. شركة فورستر للأبحاث يضيف أن دعم الذكاء الاصطناعي الاستباقي يمكن أن يخفض معدلات التصعيد بنسبة تصل إلى 30٪. من المتوقع أن ينمو سوق روبوتات الدردشة نفسه إلى 1.25 مليار دولار بحلول عام 2025، حيث يفضل 62٪ من المستهلكين روبوتات الدردشة على انتظار المساعدة البشرية.
تتفوق الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أيضًا في إدارة التصعيد. عندما يواجه روبوت المحادثة مشكلة معقدة، فإنه ينقل بسلاسة سجل الدردشة وتحليل المشاعر إلى وكيل بشري. هذا يضمن أن الوكيل على دراية كاملة ومجهز بشكل أفضل للتعامل مع مخاوف العميل.
إن طرح تدفقات العمل المخصصة بالذكاء الاصطناعي ليس سوى الخطوة الأولى؛ يكمن التحدي الحقيقي في إثبات قيمتها وضمان الاستخدام الأخلاقي والمتوافق. مع توقع أن يقترب الإنفاق على برامج الذكاء الاصطناعي من 300 مليار دولار بحلول عام 2027، تحتاج المؤسسات إلى أطر قوية لقياس النجاح وإدارة المخاطر. دعونا نتعمق في كيفية قيام الشركات بتحديد تأثير الذكاء الاصطناعي والحفاظ على الاستخدام المسؤول.
إن قياس عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي (ROI) يختلف عن تقييم مشاريع تكنولوجيا المعلومات التقليدية. في حين أفادت 74٪ من المؤسسات أن مبادرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة تلبي أو تتجاوز توقعات عائد الاستثمار في عام 2024، إلا أن 97٪ لا تزال تكافح لإظهار قيمة ملموسة من جهود GenAI المبكرة.
للبدء، يجب على الشركات إنشاء خطوط أساس واضحة وتتبع المقاييس المتنوعة. لنأخذ على سبيل المثال شركة Fortune 500 للخدمات المالية التي قامت بتحديث نظام التداول القديم الخاص بها باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. على مدار 18 شهرًا، استثمرت الشركة 850 ألف دولار في قدرات الذكاء الاصطناعي، بمشاركة 120 مطورًا. ومن خلال اعتماد نهج القياس المرحلي، حققت الشركة عائد استثمار بنسبة 23% في الأشهر الستة الأولى من خلال توفير الوقت وتقليل المخاطر. ارتفع عائد الاستثمار هذا إلى 187٪ بحلول الشهر 18 ومن المتوقع أن يصل إلى 340٪ على مدى خمس سنوات.
تشمل المجالات الرئيسية للقياس المدخرات المالية وتعزيز الإنتاجية والمزايا الاستراتيجية مثل تحسين وضع السوق.
يلقي تقرير مؤشر اتجاهات العمل لعام 2024 من Microsoft الضوء أيضًا على الفوائد البشرية للذكاء الاصطناعي. وفقًا للتقرير، يوفر 90٪ من المستخدمين الوقت، ويشعر 85٪ أن الذكاء الاصطناعي يساعدهم على التركيز على المهام الحرجة، وأفاد 84٪ بزيادة الإبداع، و 83٪ يشعرون بقدر أكبر من الرضا الوظيفي. وفي حين يصعب قياس هذه الفوائد النوعية، فإنها تلعب دورًا مهمًا في تعزيز القيمة التنظيمية الشاملة.
مثال: مقاييس معالجة الفواتير
يجب أن تتطور أطر القياس لالتقاط المكاسب قصيرة الأجل والفوائد طويلة الأجل. تخطط المنظمات ذات التفكير المستقبلي لفترات تحقيق القيمة الممتدة، مع إدراك أن بعض فوائد الذكاء الاصطناعي قد تستغرق أكثر من عام حتى تتحقق بالكامل. من خلال البدء بالقياسات الأساسية والبرامج التجريبية، يمكنهم عزل المساهمات المحددة للذكاء الاصطناعي بدلاً من عزو جميع التحسينات إلى التكنولوجيا.
بعد تحديد عائد الاستثمار، يتحول التركيز إلى الحفاظ على الشفافية والالتزام باللوائح. نظرًا لأن 72٪ من الشركات تستخدم الآن الذكاء الاصطناعي ويهدد قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي بعقوبات تصل إلى 35 مليون يورو أو 7٪ من المبيعات السنوية لعدم الامتثال، فإن البقاء على قمة الحوكمة أمر غير قابل للتفاوض. في الواقع، تخطط ما يقرب من 70٪ من الشركات لزيادة الاستثمارات في حوكمة الذكاء الاصطناعي على مدار العامين المقبلين.
لضمان الامتثال، يجب على المؤسسات الاحتفاظ بسجلات مفصلة لمصادر البيانات وعمليات التدريب النموذجية وخوارزميات صنع القرار والتحقق من صحة المخرجات. يجب أن تقوم عمليات التدقيق المنتظمة بتقييم استخدام البيانات وعدالة الخوارزمية وبروتوكولات الأمان. تعتبر تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (XAI) ذات قيمة خاصة، لأنها تساعد الشركات على فهم كيفية اتخاذ أنظمة الذكاء الاصطناعي للقرارات - وهو عامل حاسم للامتثال التنظيمي وثقة أصحاب المصلحة، خاصة في المجالات الحساسة مثل التوظيف وخدمة العملاء والتمويل.
التضمين الخصوصية حسب التصميم المبادئ من البداية ضرورية. يتضمن ذلك تنفيذ سياسات قوية لإدارة البيانات والتشفير وضوابط الوصول لحماية المعلومات الحساسة مع تمكين وظائف الذكاء الاصطناعي.
بمجرد تقييم التأثير، تواجه المؤسسات تحدي توسيع نطاق تخصيص الذكاء الاصطناعي دون المساس بالحوكمة أو الأمن. بحلول عام 2027، من المتوقع أن تفشل 60٪ من الشركات في تحقيق أهداف الذكاء الاصطناعي بسبب الأطر الأخلاقية الضعيفة. إن تحقيق التوازن الصحيح بين الابتكار والإشراف أمر أساسي. تعد هياكل الحوكمة المرنة التي تدعم المبادئ الأخلاقية أمرًا بالغ الأهمية، خاصة وأن 89٪ من قادة الامتثال يعبرون عن مخاوفهم بشأن مخاطر خصوصية البيانات، و 88٪ قلقون بشأن تحديات الحوكمة.
«يبسط الموافقات ويقلل الاحتكاك، مما يتيح نشر الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع مع ضمان الأمن والإنصاف والمساءلة». - Treb Gatte، MBA، MCTS، MVP
تعالج منصات مثل prompts.ai هذه التحديات من خلال تقديم أدوات حوكمة على مستوى المؤسسات ضمن نظام تنسيق موحد للذكاء الاصطناعي. توفر ميزات مثل تتبع FinOps في الوقت الفعلي رؤية كاملة لأنماط الإنفاق والاستخدام الخاصة بالذكاء الاصطناعي، بينما تضمن أدوات الامتثال المضمنة أن سير العمل يفي بالمعايير التنظيمية. من خلال المراقبة الشفافة للتكاليف وائتمانات TOKN للدفع أولاً بأول، يمكن للشركات توسيع نطاق تخصيص الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على رقابة صارمة على الشؤون المالية والعمليات.
تكون فرق الحوكمة متعددة الوظائف أكثر فاعلية عندما تضم أعضاء من أقسام الأعمال والشؤون القانونية والمخاطر والامتثال. يجب على هذه الفرق وضع مبادئ واضحة للذكاء الاصطناعي، وتحديث السياسات لمعالجة المخاطر الخاصة بالذكاء الاصطناعي، وإنشاء إجراءات تصعيد للمخاوف الأخلاقية. تحقق المنظمات التي يشرف فيها الرئيس التنفيذي بشكل مباشر على حوكمة الذكاء الاصطناعي أعلى الفوائد المالية، مع التأكيد على أهمية المشاركة التنفيذية. بالإضافة إلى ذلك، توفر الشركات التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي للأمن والأتمتة ما متوسطه 2.22 مليون دولار من التكاليف المرتبطة بالاختراق مقارنة بتلك التي لا تملك مثل هذه الإجراءات.
تعد أنظمة المراقبة المستمرة ضرورية لتحديد التحيز ومشكلات الأداء ومخاطر الامتثال قبل تفاقمها. يجب أن تتعقب هذه الأنظمة أداء النموذج عبر مجموعات المستخدمين المختلفة، وتراقب المخرجات غير المتوقعة، وتحافظ على مسارات تدقيق مفصلة للمراجعات التنظيمية. من خلال تنفيذ هذه التدابير، يمكن للمؤسسات بناء تدفقات عمل جديرة بالثقة وعالية التأثير تعمل على دفع كفاءة المؤسسة إلى الأمام.
يعمل تخصيص سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي على إعادة تشكيل كيفية عمل المؤسسات. بدلاً من الاعتماد على الأتمتة العامة، تتكيف هذه الأنظمة الآن مع المستخدمين الفرديين والأقسام واحتياجات العمل المحددة. الشركات التي تتبنى تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي المخصصة لا تحافظ على قدرتها التنافسية فحسب، بل إنها تحدد الوتيرة.
الأدلة تتحدث عن نفسها. تشهد الصناعات التي تدمج الذكاء الاصطناعي المتقدم مكاسب كبيرة: تنمو إنتاجية العمل بمقدار خمسة أضعاف تقريبًا، ويتراوح عائد الاستثمار من 30٪ إلى 200٪ خلال السنة الأولى، وهناك تحسينات ملحوظة في العملاء المحتملين والتحويلات ورضا الموظفين. أمر مهم 89% من العاملين بدوام كامل أبلغوا عن شعورهم بمزيد من الرضا في أدوارهم، مع 91% نقلاً عن توفير الوقت وتوازن أفضل بين العمل والحياة.
«ليس لدي وقت لهذا.» تعالج أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي هذا التحدي بشكل مباشر، وتعالج الدورة اللانهائية للعديد من المهام والوقت القليل جدًا. في المشهد التنافسي الحالي، حيث تحدد الكفاءة النجاح، تفصل عمليات سير العمل المخصصة للذكاء الاصطناعي القادة عن أولئك الذين تخلفوا عن الركب.
تعزز الأمثلة الواقعية من الشركات الرائدة هذا التحول. سيتي جروب، على سبيل المثال، وفرت لغالبية المبرمجين البالغ عددهم 40.000 إمكانية الوصول إلى أدوات GenAI، مما عزز الإنتاجية والكفاءة من خلال زيادة قدراتهم بدلاً من استبدالها. وبالمثل، مورجان ستانلي قام بطرح مساعد مدعوم بالذكاء الاصطناعي، تم بناؤه على أوبن إيه آيGPT-4، للتعامل مع المهام البحثية والإدارية، مما يسمح للمستشارين بالتركيز أكثر على تفاعلات العملاء.
توضح منصات مثل prompts.ai كيف يمكن لدمج أدوات الذكاء الاصطناعي تضخيم هذه الفوائد على نطاق أوسع. من خلال دمج أكثر من 35 نموذجًا رائدًا للغات الكبيرة في واجهة واحدة آمنة، تقلل المؤسسات من انتشار الأدوات مع الحفاظ على الحوكمة وكفاءة التكلفة. من خلال ميزات مثل تتبع FinOps في الوقت الفعلي وائتمانات TOKN للدفع أولاً بأول، يمكن للشركات توسيع نطاق حلول الذكاء الاصطناعي دون نفقات غير متوقعة.
الميزة التنافسية واضحة. وفقًا لـ ماكينزي، 92% من قادة الأعمال نستثمر في التشغيل الآلي للذكاء الاصطناعي لتعزيز الإنتاجية وتبسيط العمليات. تولد الشركات سريعة النمو زيادة الإيرادات بنسبة 40% من التخصيص من منافسيهم الأبطأ. بالإضافة إلى ذلك، مع 71% من المستهلكين يتوقعون محتوى مخصص و 67% يعبرون عن الإحباط عندما تفتقر التفاعلات إلى التخصيص، قد يؤدي تأخير تخصيص سير العمل بالذكاء الاصطناعي إلى ترك الشركات في وضع غير مؤات.
لا يقتصر تخصيص سير العمل بالذكاء الاصطناعي على اعتماد التكنولوجيا الجديدة فحسب، بل يتعلق أيضًا بإنشاء مزايا دائمة من خلال الأتمتة التي تتكيف وتتحسن بمرور الوقت. تقوم المؤسسات التي تستثمر في منصات الذكاء الاصطناعي الشاملة اليوم بوضع نفسها لتسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي بشكل كامل مع الحفاظ على الأمن والامتثال والتحكم في التكاليف.
السؤال هو: هل ستقود شركتك هذا التحول أم ستخاطر بالتخلف عن الركب؟
لحماية خصوصية البيانات والحفاظ على الأمان في عمليات سير العمل المخصصة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، تحتاج الشركات إلى اتخاذ بعض الخطوات الهامة. ابدأ بـ طرق تشفير قوية لحماية المعلومات الحساسة. قم بإقران هذا مع أنظمة المراقبة في الوقت الحقيقي لاكتشاف التهديدات المحتملة ومعالجتها بسرعة. يعد وضع سياسات واضحة وموثقة جيدًا لمعالجة البيانات أمرًا ضروريًا أيضًا لضمان الممارسات المتسقة في جميع المجالات.
استخدام أدوات الخصوصية أولاً ويمكن أن تساعد عمليات الامتثال الآلية في تقليل الأخطاء البشرية مع توفير طبقة إضافية من الحماية للبيانات الحساسة. تعمل هذه الأدوات على تبسيط الإجراءات الأمنية، مما يسهل إدارة المخاطر بفعالية.
من المهم بنفس القدر أن تقوم المؤسسات بإجراء عمليات تدقيق منتظمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. يعد البقاء على اطلاع على اللوائح المتغيرة وتزويد الموظفين بتدريب شامل على أفضل ممارسات أمن البيانات أمرًا أساسيًا أيضًا. من خلال اتباع هذه الخطوات، يمكن للشركات اعتماد الذكاء الاصطناعي بمسؤولية، وضمان الابتكار مع الحفاظ على ثقة مستخدميها.
إن دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة المؤسسات ليس دائمًا أمرًا سهلاً. تحديات مثل أنظمة قديمة قديمة، جودة بيانات رديئة، مخاوف أمنية، و المواهب الماهرة المحدودة يمكن أن تجعل العملية صعبة. لم يتم تصميم العديد من الأنظمة القديمة ببساطة لدعم الذكاء الاصطناعي الحديث، وغالبًا ما تفتقر إلى واجهات برمجة التطبيقات أو قابلية التشغيل البيني اللازمة للتكامل السلس. علاوة على ذلك، يمكن للبيانات غير المتسقة أو غير المكتملة أن تؤثر بشكل خطير على فعالية الذكاء الاصطناعي. وتزيد المخاطر الأمنية، لا سيما فيما يتعلق بحماية المعلومات الحساسة، ونقص الخبرة المتخصصة من التعقيد.
لمعالجة هذه العقبات، يمكن للشركات اتخاذ عدة خطوات. استخدام حلول البرامج الوسيطة يمكن أن تساعد في سد فجوات التوافق، بينما يضمن تطوير واجهات برمجة التطبيقات المخصصة تكاملاً أفضل للنظام. ترتيب الأولويات إجراءات تنظيف البيانات وحمايتها يمكن أن تحسن بشكل كبير أداء الذكاء الاصطناعي وأمانه. في الوقت نفسه، يمكن أن يساعد الاستثمار في برامج التدريب المستهدفة الموظفين على بناء المهارات اللازمة لإدارة وتنفيذ الذكاء الاصطناعي بفعالية. من خلال معالجة هذه العقبات وجهاً لوجه، يمكن للشركات تسخير الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل لتبسيط العمليات وتحفيز الابتكار.
لقياس عائد الاستثمار (ROI) لسير العمل المخصص للذكاء الاصطناعي، تحتاج الشركات إلى النظر في كليهما المقاييس الكمية و المزايا النوعية.
على الجانب الكمي، تقدم مقاييس مثل خفض التكاليف ونمو الإيرادات وزيادة الكفاءة وتقليل الاختناقات التشغيلية رؤى قابلة للقياس حول التأثير المالي. تعكس هذه الأرقام بشكل مباشر التحسينات في النتيجة النهائية للشركة.
الفوائد النوعية، على الرغم من صعوبة قياسها، لها نفس التأثير. وهي تشمل تجربة مستخدم أفضل وصورة أقوى للعلامة التجارية ومرونة أكبر داخل المؤسسة. من خلال تقييم كل من الأرقام الثابتة والمكاسب غير الملموسة، يمكن للشركات الحصول على صورة كاملة عن كيفية قيام تدفقات العمل القائمة على الذكاء الاصطناعي بإضافة قيمة والمساهمة في النمو على المدى الطويل.
