هل للذكاء الاصطناعي قيمة مضافة؟ قبل الاستثمار فيه: حدّد الأسباب الأربعة الصامتة التي تُعيق نجاح المشاريع

ما هي المشاكل الأكثر شيوعاً عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في الشركات؟

يُظهر تطبيق الذكاء الاصطناعي في الشركات صورةً مُقلقة: فرغم الاستثمارات الكبيرة، تفشل معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي قبل أن تصل إلى مرحلة الاستخدام المُنتج. وتُشير الدراسات إلى أن ما بين 80% و95% من جميع مشاريع الذكاء الاصطناعي التجريبية لا تصل إلى مرحلة التوسع. ونادرًا ما تكمن المشكلة في التكنولوجيا نفسها، بل في التحديات الهيكلية التي تُقلل العديد من الشركات من شأنها.

أسباب هذا الفشل متنوعة ومنهجية. تُظهر دراسة حديثة أجرتها شركة جارتنر أن ما يصل إلى 34% من الشركات تُحدد توافر البيانات أو جودتها كعائق رئيسي. في الوقت نفسه، أفادت 42% من الشركات بتأخير أو إلغاء أكثر من نصف مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بسبب مشاكل في توافر البيانات.

من المشكلات الأكثر إثارةً للمشاكل التفاوت بين النجاحات التقنية في المرحلة التجريبية والتوسع العملي. تُظهر دراسةٌ أجراها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) أن جميع المشاريع التجريبية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي تقريبًا تفشل في تحقيق قيمة مستدامة لأنها غير مُدمجة في الأجندة الاستراتيجية وتعمل كتجارب معزولة.

مناسب ل:

• منجم الذهب الحقيقي: البيانات التاريخية الألمانية الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي والروبوتات

لماذا لا تكون البيانات جاهزة في كثير من الأحيان لتطبيقات الذكاء الاصطناعي؟

تُمثل مشكلة البيانات إحدى أهم العقبات الأساسية أمام نجاح تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تفترض العديد من المؤسسات أن نموذجًا ذكيًا بما يكفي قادر على توليد قيمة تلقائيًا من البيانات المتاحة، إلا أن هذا الافتراض يُثبت خطأه عمليًا.

لكن الواقع يرسم صورة مختلفة: كلما كبرت المؤسسة، ازدادت فوضوية هياكل بياناتها. غالبًا ما تكون البيانات معزولة في أنظمة مختلفة، أو غير مكتملة، أو غير منظمة، أو تتبع صيغًا غير متسقة. يؤدي هذا التشرذم إلى ظاهرة متناقضة، وهي امتلاك الشركات لكميات هائلة من البيانات، لكنها تكاد تكون غير صالحة للاستخدام في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

من الجوانب بالغة الأهمية جودة البيانات. تُظهر الدراسات أن ما يصل إلى 80% من وقت مشاريع الذكاء الاصطناعي يُقضى في إعداد البيانات. تشمل المشاكل الشائعة عدم اتساق صيغ البيانات، والتسميات المفقودة أو غير الصحيحة، والمعلومات القديمة، والتحيزات المنهجية في بيانات التدريب. قد يؤدي هذا الخلل في جودة البيانات إلى هلوسات في النموذج أو نقص في السياق، مما يدفع المستخدمين في النهاية إلى التخلي عن النظام.

علاوةً على ذلك، تُعقّد قوانين حماية البيانات، وقيود الوصول، والحواجز الداخلية الوصول إلى البيانات ذات الصلة بشكل كبير. كما تُشكّل متطلبات اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وغيرها من متطلبات الامتثال عوائق إضافية يجب مراعاتها عند استخدام البيانات لأغراض الذكاء الاصطناعي. لذلك، يجب على الشركات أن تتعلم كيفية تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على التعامل مع بيانات متناثرة وغير كاملة مع معالجة المحتوى الحساس بأمان.

ما هو الدور الذي تلعبه البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات في فشل الذكاء الاصطناعي؟

يُثبت دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في هياكل المؤسسات القائمة أنه تحدٍّ تقني معقد يتجاوز مجرد تطبيق الخوارزميات. وتعتمد فائدة الذكاء الاصطناعي على قدرته على الاندماج بسلاسة في الواقع التشغيلي للمؤسسة.

تتميز هياكل المؤسسات الحديثة بمزيج غير متجانس من الأنظمة القديمة وتطبيقات السحابة التي يجب ربطها عبر الحدود الإدارية والوطنية. ينشأ هذا التعقيد نتيجة عقود من تطور تكنولوجيا المعلومات، حيث بُنيت أنظمة جديدة على أنظمة قائمة دون تخطيط بنية شاملة متماسكة.

تُشكّل الأنظمة القديمة تحديًا خاصًا. غالبًا ما تفتقر هذه الأنظمة إلى الواجهات وواجهات برمجة التطبيقات الحديثة اللازمة لتكامل الذكاء الاصطناعي. كما أنها غالبًا ما تستخدم تنسيقات بيانات ومعايير قديمة، وتفتقر إلى التوثيق والخبرة الفنية اللازمة للتكامل. في الوقت نفسه، تتكامل هذه الأنظمة بشكل وثيق مع عمليات الشركات، ولا يمكن استبدالها بسهولة دون تكبد مخاطر تجارية كبيرة.

تُفاقم متطلبات الأمن والامتثال هذه التحديات. قد تفتقر الأنظمة القديمة إلى إجراءات أمنية وضوابط وصول قوية لحماية البيانات الحساسة. يُثير دمج الذكاء الاصطناعي في هذه البيئات تحديات أمنية وامتثالية كبيرة، لا سيما في القطاعات شديدة التنظيم.

أشهر من محاولات دمج نماذج اللغات الكبيرة في بيئات جامدة، بالإضافة إلى نقاشات لا تنتهي بين الحلول المحلية والسحابية، تُبطئ التقدم بشكل ملحوظ. غالبًا ما تُضيف أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة تعقيدًا إضافيًا بدلًا من حل المشكلات القائمة. يكمن الحل في تطوير بنية متماسكة تربط مصادر البيانات تلقائيًا، وتفهم السياق التنظيمي، وتوفر الشفافية منذ البداية.

كيف يمكنك قياس نجاح الذكاء الاصطناعي عندما تكون الأهداف غير واضحة؟

يُعد قياس نجاح الذكاء الاصطناعي أحد أصعب التحديات في مجال الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، خاصةً عندما لا تُحدد أهداف واضحة منذ البداية. يُعد غموض الأهداف من أكثر أسباب فشل الذكاء الاصطناعي شيوعًا، ويؤدي إلى حلقة مفرغة من ضعف عائد الاستثمار وضعف القدرة على التوسع.

ينشأ الكثير من المشاريع التجريبية من فضول تكنولوجي بحت، بدلاً من معالجة مشاكل الأعمال الحقيقية. قد يكون هذا النهج الاستكشافي مفيدًا في الأبحاث، ولكنه في الشركات يؤدي إلى مشاريع تفتقر إلى معايير نجاح قابلة للقياس. غالبًا ما تكون مؤشرات الأداء الرئيسية غائبة تمامًا، أو تُصاغ بشكل مبهم لدرجة أنها لا تسمح بإجراء تقييم هادف.

يبدأ الإطار المنظم لقياس عائد الاستثمار بتحديد أهداف العمل بوضوح وترجمتها إلى مؤشرات أداء رئيسية قابلة للقياس. وينبغي أن يأخذ هذا في الاعتبار كلاً من المؤشرات الرئيسية التي تُقدم إشارات مبكرة للنجاح أو الفشل، بالإضافة إلى المؤشرات المتأخرة التي تقيس الآثار طويلة المدى. تُشكل صيغة عائد الاستثمار التقليدية الأساس: عائد الاستثمار يساوي إجمالي الفوائد مطروحًا منه إجمالي التكلفة، مقسومًا على إجمالي التكلفة، مضروبًا في 100%.

مع ذلك، لا تكفي هذه النظرة التبسيطية لاستثمارات الذكاء الاصطناعي، إذ تتسم كلٌّ من التكاليف والفوائد بهياكل أكثر تعقيدًا. ولا يقتصر جانب التكلفة على النفقات الظاهرة للتراخيص والأجهزة، بل يشمل أيضًا النفقات الخفية لتنظيف البيانات، وتدريب الموظفين، والصيانة المستمرة للنظام. وتُعد تكاليف إدارة التغيير، التي غالبًا ما يتم التقليل من شأنها، والتي تنشأ عندما يضطر الموظفون إلى تعلم سير عمل جديدة، بالغة الأهمية.

من ناحية الفوائد، يمكن التمييز بين فئات مختلفة: تُعدّ الفوائد المالية المباشرة، من خلال توفير التكاليف أو زيادة الإيرادات، الأسهل قياسًا. أما الفوائد غير المباشرة، فهي أقل وضوحًا، ولكنها غالبًا ما تكون أكثر قيمة، مثل تحسين جودة القرارات، وتقليل معدلات الأخطاء، أو زيادة رضا العملاء. لا يمكن قياس جميع فوائد الذكاء الاصطناعي قياسًا مباشرًا. يمكن لتحسين جودة القرارات من خلال التحليلات القائمة على البيانات أن يُحقق قيمة كبيرة على المدى الطويل، حتى لو كان من الصعب قياسها كميًا.

حتى مع النجاحات التقنية، غالبًا ما تعيق العقبات التنظيمية الانتقال إلى التوسع: دورات الميزانية، وتغييرات الموظفين، وعدم وضوح هياكل الحوافز، أو تأخيرات الامتثال، كلها عوامل قد تُعيق حتى المشاريع التجريبية الناجحة. يكمن الحل في تحديد التوقعات منذ البداية ووضع أهداف ملموسة وقابلة للقياس: زيادة الإيرادات، وتوفير الوقت، وتقليل المخاطر، أو مزيج من هذه العوامل. بالإضافة إلى ذلك، عليك التخطيط للاعتماد، وليس فقط للنشر التقني.

لماذا يعد بناء الثقة في الذكاء الاصطناعي أمرًا صعبًا للغاية؟

يُمثل بناء الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي أحد أكثر التحديات تعقيدًا وأهمية في مجال الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. ويُعد هذا التحدي إشكاليًا بشكل خاص نظرًا لصعوبة بناء الثقة وسهولة فقدانها، وبدونها، يتراجع الاستخدام بسرعة، حتى في حالة النماذج الدقيقة والمفيدة.

تبدأ مشكلة الثقة بانعدام الشفافية الجوهري في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة. فالعديد من نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة تعمل كـ"صناديق سوداء"، حيث يصعب حتى على الخبراء فهم عمليات اتخاذ القرار فيها. هذا النقص في الشفافية يعني أن المستخدمين وصانعي القرار لا يستطيعون فهم كيفية وصول النظام إلى نتائج معينة، مما يُولّد شكوكًا ومقاومة طبيعية.

في هذا السياق، يبرز الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير كعامل نجاح رئيسي. يشمل الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير أساليب وتقنيات تجعل قرارات نماذج الذكاء الاصطناعي ووظائفها مفهومة للبشر. اليوم، لم يعد يكفي أن يقدم الذكاء الاصطناعي الإجابة الصحيحة فحسب، بل إن كيفية وصوله إلى هذه الإجابة بالغة الأهمية أيضًا.

تتعزز أهمية قابلية التفسير بعدة عوامل: يزداد احتمال تقبّل المستخدمين لقرارات الذكاء الاصطناعي إذا فهموها. وتتطلب المتطلبات التنظيمية، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي، بشكل متزايد عمليات صنع قرار قابلة للتفسير. وتتيح الشفافية كشف الأخطاء التمييزية والمنهجية وتصحيحها. ويمكن للمطورين تحسين النماذج بسهولة أكبر إذا فهموا أساس قراراتهم.

حتى الأخطاء الصغيرة قد تُغذّي انعدام ثقة كبير إذا اعتُبر النظام يفتقر إلى الشفافية. وهذا يُشكّل مشكلةً خاصةً في المجالات التي قد تُؤدّي فيها القرارات إلى عواقب بعيدة المدى. لذا، فإنّ قابلية التفسير، وحلقات التغذية الراجعة، والشفافية ليست ميزاتٍ اختيارية، بل هي متطلباتٌ أساسيةٌ لنجاح نشر الذكاء الاصطناعي.

تعمل فرق الامتثال بحذر بطبيعتها، مما يُبطئ عمليات الموافقة. التشكيك في نماذج الصندوق الأسود، ومتطلبات حوكمة البيانات، وعدم اليقين التنظيمي، أمرٌ حقيقي، ويُبطئ تطبيقها بشكل ملحوظ. يؤدي غياب معايير التطوير والنشر والتقييم إلى تحول كل مشروع إلى "جهد خاص" جديد، بدلاً من البناء على عمليات مُجرّبة.

منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة - الصورة: Xpert.Digital

ستتعلم هنا كيف يمكن لشركتك تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة بسرعة وأمان وبدون حواجز دخول عالية.

منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة هي حلك الشامل والمريح للذكاء الاصطناعي. فبدلاً من التعامل مع التقنيات المعقدة والبنية التحتية المكلفة وعمليات التطوير الطويلة، ستحصل على حل جاهز مُصمم خصيصًا لتلبية احتياجاتك من شريك متخصص - غالبًا في غضون أيام قليلة.

الفوائد الرئيسية في لمحة:

⚡ تنفيذ سريع: من الفكرة إلى التطبيق العملي في أيام، لا أشهر. نقدم حلولاً عملية تُحقق قيمة فورية.

🔒 أقصى درجات أمان البيانات: بياناتك الحساسة تبقى معك. نضمن لك معالجة آمنة ومتوافقة مع القوانين دون مشاركة البيانات مع جهات خارجية.

💸 لا مخاطرة مالية: أنت تدفع فقط مقابل النتائج. يتم الاستغناء تمامًا عن الاستثمارات الأولية الكبيرة في الأجهزة أو البرامج أو الموظفين.

🎯 ركّز على عملك الأساسي: ركّز على ما تتقنه. نتولى جميع مراحل التنفيذ الفني، والتشغيل، والصيانة لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

📈 مواكب للمستقبل وقابل للتطوير: ينمو الذكاء الاصطناعي لديك معك. نضمن لك التحسين المستمر وقابلية التطوير، ونكيف النماذج بمرونة مع المتطلبات الجديدة.

المزيد عنها هنا:

• منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة

كيف تتغلب على المقاومة الثقافية للذكاء الاصطناعي؟

غالبًا ما يُستهان بالتحديات الثقافية لتطبيق الذكاء الاصطناعي، إلا أنها تُمثل أحد أهم عوامل النجاح. تتجاوز إدارة التغيير التنظيمي الاعتبارات التقنية بكثير، وتتطلب نهجًا منهجيًا للتغلب على المقاومة الراسخة.

غالبًا ما تكون أنظمة تكنولوجيا المعلومات القديمة راسخة في عمليات الشركة، وقد يواجه إدخال عمليات جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي مقاومة كبيرة من الموظفين الذين اعتادوا على سير العمل والأساليب المعمول بها. وتنبع هذه المقاومة من عدم اليقين والخوف من المجهول أكثر من عدم الرغبة.

يشمل النهج المنظم للتغيير الثقافي أبعادًا متعددة. تُشكل ثقافة الابتكار أساسًا، وينبغي أن تتبع عدة معايير رئيسية: انفتاح واضح على التغيير على جميع المستويات التنظيمية، وتواصل واضح، وشفافية في الأهداف المنشودة من استخدام الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على فوائده للشركات والموظفين. يُعدّ الحوار المفتوح بين جميع المستويات الهرمية أمرًا أساسيًا للحد من المخاوف والتحيزات القائمة تجاه التقنيات الجديدة.

يُعدّ رفع مستوى الوعي والتثقيف الخطوةَ الأولى الحاسمة. يجب على الموظفين والمديرين فهم أهمية الذكاء الاصطناعي للشركة وكيف يُمكنه المساهمة في تحقيق الأهداف الاستراتيجية. تُعدّ ورش العمل والدورات التدريبية والفعاليات التعريفية طرقًا فعّالة لنشر المعرفة ومعالجة المخاوف. ويُعدّ تعزيز "محو أمية الذكاء الاصطناعي"، أو الفهم الأساسي للذكاء الاصطناعي وتطبيقاته المُحتملة، أولويةً قصوى.

يتطلب تطوير كفاءات الذكاء الاصطناعي الاستثمار في المهارات التقنية وفهم كيفية تطبيقه في سياقات أعمال محددة. ويمكن لبرامج التدريب المُصممة خصيصًا والتعاون مع خبراء خارجيين أن يكونا قيّمين في هذا الصدد. من المهم ألا ينظر الموظفون إلى الذكاء الاصطناعي كتهديد، بل كأداة لدعم عملهم.

يُعدّ تكييف الهياكل والعمليات أمرًا لا مفر منه. ينبغي على الشركات الاستعداد لتحدي أساليب العمل التقليدية وتبني مناهج جديدة وأكثر مرونة. قد يشمل ذلك إدخال قنوات اتصال جديدة، أو تكييف عمليات صنع القرار، أو إعادة تصميم سير العمل. لا ينبغي اعتبار الذكاء الاصطناعي عنصرًا خارجيًا، بل جزءًا لا يتجزأ من ثقافة الشركة.

يؤدي القادة دورًا محوريًا في عملية التغيير الثقافي. عليهم ألا يقتصروا على وضع الرؤية والاستراتيجية فحسب، بل أن يكونوا قدوة حسنة وأن يجسدوا قيم ثقافة الذكاء الاصطناعي. يُعدّ تعزيز ثقافة التجريب والتعلم مدى الحياة أمرًا بالغ الأهمية. ويمكن لبرامج تطوير القيادة أن تُسهم في رفع الوعي والمهارات اللازمة.

مناسب ل:

• أتمتة الأعمال مع مثال عملي: كيف تقوم الذكاء الاصطناعي بضغط يوم عمل كامل لإنشاء عروض الأسعار في بضع نقرات وثوانٍ

ما الذي يميز تنفيذات الذكاء الاصطناعي الناجحة؟

رغم التحديات المتنوعة، تُحقق بعض الشركات قيمة مضافة حقيقية من خلال الذكاء الاصطناعي: تقليص زمن معالجة المستندات المعقدة إلى النصف، وأتمتة المهام التي تتطلب جهدًا كبيرًا في التقييم بشكل آمن، وتحديث قواعد البيانات القديمة في غضون أسابيع قليلة. الفرق الجوهري لا يكمن في استخدام أدوات عامة، بل في حلول مُصممة خصيصًا لكل شركة على حدة.

تتميز التطبيقات الناجحة بنهج قائم على الذكاء الاصطناعي، حيث يُدمج الذكاء الاصطناعي منذ البداية ويُحدث تحولاً جذرياً في طريقة تصميم العمل. تُدرك هذه الشركات أن تبني الذكاء الاصطناعي ليس مجرد قرار تقني، بل هو تقدم تنظيمي يتطلب حلولاً حقيقية للأنظمة والهياكل والأفراد الذين يُحركون النمو.

يُحدد نموذج النضج المنهجي خمسة أبعاد أساسية لنجاح توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي: الاستراتيجية والتنظيم، والثقافة وإدارة التغيير، والموارد والعمليات، والبيانات، والتكنولوجيا والبنية التحتية. يتطور كل بُعد إلى مستويات نضج تصف تدريجيًا التقدم نحو التكامل الكامل للذكاء الاصطناعي.

تضع الشركات الناجحة استراتيجيًا استراتيجية واضحة للذكاء الاصطناعي تتماشى مع أهدافها المؤسسية. وتُحدد مجالات تطبيق محددة، وتقيس النجاح باستخدام مؤشرات الأداء الرئيسية المالية وغير المالية. ويُعد دمج مشاريع الذكاء الاصطناعي في الأجندة الاستراتيجية أمرًا بالغ الأهمية، بدلًا من إجرائها كتجارب معزولة.

فيما يتعلق بثقافة العمل وإدارة التغيير، تُعزز المؤسسات الناجحة قبول الذكاء الاصطناعي وفهمه من خلال التدريب الشامل والتواصل الشفاف حول فوائده ومخاطره. كما تُرسخ هذه المؤسسات موقفًا أكثر انفتاحًا تجاه التعاون مع الذكاء الاصطناعي، وتُكافئ الموظفين الذين يُطورون حلولًا مبتكرةً له.

يُعدّ هيكلة تخصيص الموارد ووضع إجراءات ثابتة لتحديد الأولويات بكفاءة وتوسيع نطاق مشاريع الذكاء الاصطناعي من عوامل النجاح الأخرى. كما أن المشاركة المبكرة لتكنولوجيا المعلومات والإدارة كفيلة بمنع الاختناقات وضمان النجاح على المدى الطويل.

كيف تقوم بتطوير هندسة الذكاء الاصطناعي الأصلية؟

يتطلب تطوير بنية ذكاء اصطناعي أصلية إعادة نظر جذرية في كيفية تصميم الشركات لبنيتها التحتية التكنولوجية وتنفيذها. وتعني هذه البنية دمج وظائف الذكاء الاصطناعي في بنية النظام من البداية، بدلاً من إضافتها كفكرة ثانوية.

أثبت النهج المعياري فعاليته بشكل خاص. فبدلاً من تطوير أنظمة متجانسة، ينبغي تقسيم تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى مكونات أصغر مستقلة. يتيح ذلك التوسع والتحديثات الموجهة لأجزاء النظام المختلفة دون التأثير على النظام بأكمله. تُعد هذه الوحدة المعيارية مهمة بشكل خاص في بيئات الشركات المعقدة حيث تختلف متطلبات الأقسام المختلفة.

يُعدّ تطبيق ممارسات MLOps أمرًا بالغ الأهمية للتوسع المستدام لمشاريع الذكاء الاصطناعي. تُمكّن خطوط أنابيب CI/CD المؤتمتة من نشر النماذج بسرعة وموثوقية، بينما تضمن المراقبة المستمرة أداءً ثابتًا مع مرور الوقت. تشمل المكونات الرئيسية لخط أنابيب MLOps إدارة البيانات المؤتمتة، والتحكم في إصدارات البيانات والرموز والنماذج، والتدريب المؤتمت، وسجل النماذج المركزي، وأتمتة النشر.

تُشكل الإدارة الفعّالة للبيانات أساس أي بنية تحتية قائمة على الذكاء الاصطناعي. يجب على الشركات الاستثمار في تحديث بنيتها التحتية للبيانات، بما في ذلك تطبيق حلول سحابية، وتحسين جودة البيانات، وإنشاء منصات آمنة لتبادلها. يُعدّ توحيد صيغ البيانات وقابلية التشغيل البيني أمرًا بالغ الأهمية.

يجب مراعاة قابلية التوسع منذ البداية. يجب أن تلبي البنى التحتية للذكاء الاصطناعي الاحتياجات الحالية مع تمكين النمو المستقبلي. يتطلب ذلك تخطيطًا استراتيجيًا يحدد بوضوح أحجام البيانات المتوقعة، وأعداد المستخدمين، ومعايير الأداء، ويطور بنية قابلة للتوسع بناءً عليها.

مناسب ل:

• هل انتهى عصر تدريب الذكاء الاصطناعي؟ استراتيجيات الذكاء الاصطناعي في مرحلة انتقالية: نهج "المخطط التفصيلي" بدلًا من أكوام البيانات - مستقبل الذكاء الاصطناعي في الشركات

ما هي هياكل الحوكمة التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي؟

يُعدّ إرساء هياكل حوكمة مناسبة أمرًا أساسيًا للاستخدام الناجح والمسؤول للذكاء الاصطناعي في الشركات. ومع دخول قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي حيز التنفيذ في أغسطس 2024، تواجه الشركات متطلبات تنظيمية متزايدة التعقيد.

تشمل حوكمة الذكاء الاصطناعي عدة أبعاد أساسية. تضمن حوكمة البيانات معالجة البيانات الشخصية وفقًا للائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وغيرها من لوائح حماية البيانات. ويشمل ذلك تطبيق مبادئ الخصوصية من خلال التصميم والخصوصية الافتراضية، وإجراء تقييمات لتأثير حماية البيانات على أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر، وضمان الشفافية في عمليات اتخاذ القرارات الآلية.

يُعرّف قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي فئات مخاطر مختلفة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، ويضع متطلبات محددة. يجب على الشركات توثيق مصادر بيانات التدريب بشفافية، وتصنيف المحتوى المُنشأ بواسطة الذكاء الاصطناعي بوضوح. بالنسبة للتطبيقات عالية المخاطر، يجب عليها حماية أنظمتها بفعالية من العبث، وضمان الإشراف البشري المستمر. يُحظر تمامًا استخدام التطبيقات ذات المخاطر غير المقبولة.

يتناول البعد الأخلاقي لحوكمة الذكاء الاصطناعي قضايا العدالة والشفافية والمساءلة. ويشمل ذلك تطبيق أنظمة رصد التحيز، وضمان اتخاذ قرارات قابلة للتفسير، وإنشاء آليات لتقييم المتضررين. ويكتسب التوازن بين الابتكار والاستخدام المسؤول أهمية خاصة.

يجب تصميم هياكل الامتثال بشكل استباقي. يجب على الشركات مراعاة البيئة التنظيمية، وتطبيق أطر سليمة لإدارة البيانات، وضمان الالتزام بمبادئ الذكاء الاصطناعي الأخلاقية. يُعد التعاون بين الشركات وصانعي السياسات والخبراء القانونيين أمرًا بالغ الأهمية لوضع إرشادات واضحة وأفضل الممارسات.

كيف تقيس نجاح مبادرات الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل؟

يتطلب قياس نجاح مبادرات الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل نظام تقييم متعدد الأبعاد يأخذ في الاعتبار العوامل الكمية والنوعية. وغالبًا ما لا يظهر نجاح استثمارات الذكاء الاصطناعي فورًا، بل يتطور على مدار عدة سنوات.

يبدأ مفهوم القياس الشامل بتعريف واضح للمؤشرات الرائدة والمتأخرة. تُقدم المؤشرات الرائدة مؤشرات مبكرة للنجاح أو الفشل، وتشمل مقاييس مثل قبول المستخدم، وتوافر النظام، وقياسات الإنتاجية الأولية. أما المؤشرات المتأخرة، فتقيس الآثار طويلة المدى، مثل عائد الاستثمار، ورضا العملاء، وزيادة حصة السوق.

يُعدّ قياس خط الأساس قبل تطبيق الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية لتقييم النجاح لاحقًا. فبدون معرفة دقيقة بالوضع الأولي، لا يُمكن قياس التحسينات كميًا. وينبغي ألا يقتصر هذا القياس على المقاييس التشغيلية فحسب، بل يجب أن يشمل أيضًا توثيق العوامل الثقافية والتنظيمية.

تلعب المقاييس التشغيلية دورًا محوريًا في التقييم المستمر. يمكن قياس كفاءة العمليات من خلال توفير الوقت في المهام المتكررة. يُعدّ تقليل الأخطاء مؤشرًا مهمًا آخر، إذ يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تتجاوز دقة القرارات البشرية في مجالات عديدة. تُضفي قابلية توسع حلول الذكاء الاصطناعي قيمةً خاصة، إذ يُمكن في كثير من الأحيان توسيع الأنظمة المُنفّذة لمرة واحدة للتعامل مع مجموعات بيانات أكبر دون زيادة متناسبة في التكاليف.

لا ينبغي إهمال أبعاد القيمة المضافة النوعية. فتحسين جودة القرارات من خلال التحليلات القائمة على البيانات يمكن أن يُحقق قيمة كبيرة على المدى الطويل، حتى لو كان من الصعب قياسها كميًا. ويمكن أن يزداد رضا الموظفين عندما يتولى الذكاء الاصطناعي المهام المتكررة، مما يسمح لهم بالتركيز على أنشطة ذات قيمة مضافة أكبر.

من الضروري إجراء مراجعات وتعديلات دورية على مفهوم القياس، نظرًا للتطور المستمر لأنظمة الذكاء الاصطناعي ومتطلبات الأعمال. ينبغي فهم قياس عائد الاستثمار كعملية تكرارية تستجيب بمرونة للظروف المتغيرة وتدمج رؤى جديدة.

الطريق إلى خلق قيمة مستدامة للذكاء الاصطناعي

يُظهر تحليل العوائق الرئيسية الأربعة بوضوح أن نجاح تطبيق الذكاء الاصطناعي يتجاوز الجوانب التكنولوجية بكثير، فهو عملية تحول شاملة تتطلب تغييرات تنظيمية وثقافية واستراتيجية.

ويكمن المفتاح في التعامل بشكل منهجي مع جميع مجالات التحدي الأربعة: تطوير بنية مركزية للبيانات يمكنها العمل أيضًا مع البيانات غير الكاملة؛ وإنشاء بنية تحتية متماسكة ومبنية على الذكاء الاصطناعي؛ وتحديد أهداف واضحة وقابلة للقياس منذ بداية المشروع؛ وبناء الثقة من خلال الشفافية والقدرة على التفسير.

تحتاج الشركات التي تسعى إلى تحوّل حقيقي إلى حلول مُصمّمة خصيصًا لأنظمتها وهياكلها وكوادرها. وهذا يتطلب نهجًا استراتيجيًا لا ينظر إلى الذكاء الاصطناعي كتقنية معزولة، بل كجزء لا يتجزأ من استراتيجية العمل.

الاستثمار في إدارة التغيير، وتدريب الموظفين، والتحول الثقافي لا يقل أهمية عن التنفيذ التقني. ومن خلال هذا النهج الشامل فقط، تستطيع الشركات تحقيق كامل إمكانات الذكاء الاصطناعي وتحقيق قيمة مستدامة.

Konrad Wolfenstein

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

الاتصال بي تحت Wolfenstein ∂ xpert.digital

اتصل بي تحت +49 89 674 804 (ميونيخ)

ينكدين