مات دومو، مؤسس مشارك لـ Amazon Web Services (AWS) ومبتكر تقنيات مؤسسية في مايكروسوفت، يقف خلف هذه الأرقام. اليوم، يقدم دومو استشاراته للشركات الخمسين الأوائل في قائمة فورتشن، والوكالات الحكومية، والجامعات، لمساعدتها على تحويل تجارب الذكاء الاصطناعي المتعثرة إلى ميزة تنافسية قابلة للقياس.
لماذا تفشل معظم مبادرات الذكاء الاصطناعي على مستوى الإدارة العليا؟
لا تفشل مبادرات الذكاء الاصطناعي بسبب ضعف التكنولوجيا ذاتها، بل بسبب عدم توافق الهيكل التنظيمي حولها. تظهر الفجوات على مستوى الإدارة العليا في ثلاثة جوانب رئيسية:
- غياب الملكية الواضحة للنتائج: لا يعرف أحد من المسؤول عن تحقيق الأهداف النهائية، مما يؤدي إلى تضارب في المسؤوليات.
- تحفيزات غير متوازنة بين الفرق: قد تسعى الفرق إلى إطلاق مبادرات جديدة بدلاً من تحقيق نتائج ملموسة.
- نماذج تشغيل غير مصممة لمتطلبات الذكاء الاصطناعي: لا تعكس العمليات الحالية كيفية تغير صنع القرار بفضل الذكاء الاصطناعي.
يقوم القادة بتمويل تجارب الذكاء الاصطناعي، لكنهم لا يعيدون تصميم كيفية عمل الشركة. يعاملونها كمشاريع تقنية بدلاً من استخدامها لتغيير كيفية عمل الأعمال. من دون هذا التوافق، يتحول الذكاء الاصطناعي إلى طبقة إضافية فوق العمليات الحالية بدلاً من إعادة تشكيلها، مما يبدو وكأنه تقدم لكنه لا يترجم إلى نتائج قابلة للقياس.
كيف يمكن للشركات توسيع نطاق تجارب الذكاء الاصطناعي إلى مستوى المؤسسة؟
الذكاء الاصطناعي لا يتوسع من خلال إطلاق المزيد من التجارب، بل من خلالStandardisation. الشركات الناجحة تضع مساراً متكرراً من التجربة إلى الإنتاج، وتحدد ملكية واضحة للنتائج، وتتكامل مع سير العمل الأساسي بدلاً من وضعها فوقه.
إذا بدأت كل فريق من الصفر، فلن يكون لديك توسع، بل تجارب متفرقة. يحدث التوسع عندما تغير المؤسسة كيفية عملها، وليس فقط المكان الذي تستخدم فيه الذكاء الاصطناعي.
ما هي مقاييس العائد على الاستثمار التي تقنع مجالس الإدارة؟
لتوجيه الإدارة العليا، يجب التركيز على مقاييس تربط تأثير الذكاء الاصطناعي بالنتائج المالية والأهداف الاستراتيجية. لا تقتنع مجالس الإدارة بالنشاط، بل بالنتائج الملموسة المرتبطة بدخل الشركة.
المقاييس المهمة بسيطة:
- خفض التكاليف: كيف يقلل الذكاء الاصطناعي من النفقات؟
- زيادة الإيرادات: كيف يساهم في رفع المبيعات أو تحسين الكفاءة؟
- تسريع دورات اتخاذ القرار: كيف يختصر الوقت اللازم لاتخاذ القرارات الحاسمة؟
ما لا ينجح هو التقارير الغامضة مثل "الاستخدام" أو "المشاركة". تريد مجالس الإدارة معرفة ما تغير، وكم تغير، وكيف يرتبط ذلك مباشرة بالنتائج المالية.
كيف تتجنب الشركات "غسيل الذكاء الاصطناعي" والمشاريع غير المتوافقة؟
تجنب الشركات لغسيل الذكاء الاصطناعي من خلال البدء بالنتيجة النهائية، وليس الأداة. القاعدة بسيطة: حدد النتيجة التجارية أولاً، ثم حدد من المسؤول عنها، وأخيراً حدد أين يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين سير العمل.
إذا لم يغير الذكاء الاصطناعي كيفية عمل الفريق أو كيفية اتخاذ القرارات، فإنه لا يضيف أي قيمة. يحدث عدم التوافق عندما تحفز الفرق على إطلاق مبادرات بدلاً من تحقيق نتائج. الحل هو ربط كل جهد في الذكاء الاصطناعي بهدف قابل للقياس وجعل مالك واحد مسؤولاً عنه.
ما هو أفضل طريقة لتسريع صنع القرار المدعوم بالذكاء الاصطناعي في الشركات الكبيرة؟
لا يأتي التسريع في صنع القرار من نماذج أفضل، بل من ملكية أوضح وتقليل عمليات التسليم. في الشركات الكبيرة، تتباطأ القرارات بسبب تفتت المسؤولية وضرورة توافق كل خطوة عبر فرق متعددة.
الحل هو تحديد من يمتلك النتيجة النهائية، وتوحيد المدخلات التي تعتمد عليها القرارات، وتقليل عدد الموافقات اللازمة لاتخاذ الإجراء. يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم رؤى أفضل، لكن ما لم يكن الهيكل التنظيمي مصمماً للتصرف بناءً عليها بسرعة، تظل هذه الرؤى حبيسة لوحات المعلومات.
