تم النشر على: 26 يناير 2025 / تحديث من: 26 يناير 2025 - المؤلف: Konrad Wolfenstein
لماذا تجد الشركات صعوبة بالغة في استخدام الذكاء الاصطناعي – الصورة: Xpert.Digital
استخدام إمكانات الذكاء الاصطناعي: استراتيجيات لشركات الغد
الذكاء الاصطناعي في الشركات: التحديات والحلول وآفاق المستقبل
لقد خلق التطور السريع للذكاء الاصطناعي (AI) مجموعة متنوعة من الإمكانيات والفرص للشركات في السنوات الأخيرة. من بين أمور أخرى، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العمليات وتحليل البيانات وإنشاء التنبؤات ودعم الموظفين وفتح نماذج أعمال جديدة تمامًا. على الرغم من هذه الآفاق الواعدة، لا تزال العديد من الشركات تجد صعوبة في دمج تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل مربح في عملياتها التشغيلية. غالبًا ما يكون هناك نقص في الأسس التكنولوجية والمعرفة المتخصصة اللازمة وثقافة الشركة المنفتحة بدرجة كافية على التغييرات التي تأتي معها. هناك أيضًا مخاوف قانونية وأخلاقية، فضلاً عن عدم اليقين بشأن كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على الوظائف والهياكل التنظيمية على المدى الطويل. يسلط هذا المقال الضوء على التحديات الرئيسية، ويستخدم عوامل النجاح لإظهار كيف يمكن للشركات التغلب على هذه العقبات، ويقدم نظرة مستقبلية حول مستقبل الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية.
1. العقبات الرئيسية أمام إدخال الذكاء الاصطناعي
التعقيد التكنولوجي والتكامل
غالبًا ما تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على خوارزميات التعلم الآلي المعقدة، والتي تتطلب بنية تحتية قوية لتكنولوجيا المعلومات ومعرفة محددة للغاية في مجالات مثل علوم البيانات وتطوير البرمجيات والإحصائيات. عادةً ما تتمثل إحدى العقبات الرئيسية في تكييف قواعد البيانات الحالية أو أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) أو الحلول البرمجية الأخرى، وإعادة هيكلتها إذا لزم الأمر. وفي كثير من الحالات، يتعين على الشركات تنفيذ منصات أو واجهات جديدة تمامًا حتى تتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى المعلومات الضرورية.
الصعوبة الأخرى هي عدم وجود متخصصين مؤهلين. على الرغم من تزايد الاهتمام بعلوم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، إلا أن الحاجة في الشركات غالبًا ما تنمو بشكل أسرع من فرص التدريب والتطوير للخبراء في هذا المجال. حتى عندما تنظر الشركات إلى سوق العمل، فليس من السهل دائمًا العثور على متخصصين موهوبين في الذكاء الاصطناعي ودمجهم بنجاح في الشركة. أحد الحلول هو تقديم برامج التدريب الخاصة بك، أو تأهيل الموظفين الحاليين بشكل أكبر، أو الاعتماد على الخدمات الاستشارية الخارجية. تبحث بعض الشركات عن أساليب عملية ومبتكرة من خلال التعاون مع الجامعات أو الشركات الناشئة لسد الفجوات في معرفتها.
أمن البيانات وحماية البيانات
تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي عادةً كميات كبيرة من البيانات، والتي، وفقًا لحالة الاستخدام، قد تحتوي على معلومات حساسة أو شخصية. وهذا يضع متطلبات عالية على أمن البيانات وحماية البيانات. يجب على الشركات اتخاذ التدابير الفنية والتنظيمية والقانونية لضمان عدم إساءة استخدام البيانات الشخصية والالتزام بجميع لوائح حماية البيانات ذات الصلة. على سبيل المثال، عندما يتم استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي للتنبؤ أو التوصيات أو اتخاذ القرار الآلي، فإن احتمالية تجميع البيانات الحساسة ومعالجتها على نطاق واسع تزداد.
إن الامتثال للمتطلبات القانونية والمعايير الدولية ليس سوى وجه واحد من العملة. ومن المهم بنفس القدر تعزيز ثقة العملاء والشركاء والموظفين في حلول الذكاء الاصطناعي. يساعد التعامل الاحترافي مع جودة البيانات وتكاملها. إن نماذج الذكاء الاصطناعي التي يتم تدريبها باستخدام بيانات غير صحيحة أو تم التلاعب بها تنتج نتائج غير موثوقة، بل وضارة في بعض الأحيان. ولذلك فمن الضروري إنشاء بروتوكولات أمنية مناسبة توفر، على سبيل المثال، الحماية ضد الوصول غير المصرح به والتلاعب بالبيانات. فحتى تسرب بيانات واحد يمكن أن يؤدي إلى الإضرار بشكل دائم بسمعة الشركة ويعرض مشروع الذكاء الاصطناعي للخطر الشديد.
المسؤولية عن الأضرار
وهناك قضية معينة لا ينبغي الاستهانة بها عندما يتعلق الأمر بتطبيقات الذكاء الاصطناعي تتعلق بمسألة المسؤولية. على سبيل المثال، ماذا يحدث إذا تسبب جهاز أو نظام يتم التحكم فيه بواسطة الذكاء الاصطناعي في حدوث ضرر؟ لنأخذ السيارة ذاتية القيادة: إذا تسببت في إصابة المارة أو تسببت في حادث مع مستخدمي الطريق الآخرين، فيجب على الشركات أو المحاكم توضيح ما إذا كان مالك السيارة أو مطور البرامج أو الشركة المصنعة هو المسؤول. لا يزال الوضع القانوني يتغير في جميع أنحاء العالم، حيث أن هذا مجال جديد نسبيًا حيث يتم تطوير القوانين والقواعد والمعايير بشكل تدريجي فقط وجعلها أكثر واقعية.
وتنشأ أسئلة أخرى أيضًا: إذا تعطلت أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، فهل يتعين على فرق التطوير أو الشركات إثبات كيفية اتخاذ القرار بالضبط؟ هل هناك التزام بالكشف عن خوارزمية الذكاء الاصطناعي لتوضيح أي جزء من العملية أدى إلى الخطأ؟ تظهر مثل هذه الجوانب أن صناعة الذكاء الاصطناعي لا تتميز بالتعقيد الفني فحسب، بل تتميز أيضًا بالشكوك القانونية. لذلك يجب على الشركات التعامل مع مخاطر المسؤولية المحتملة في مرحلة مبكرة وإبلاغ نفسها بالتطورات القانونية في مجال الذكاء الاصطناعي.
إدارة التغيير والقبول الثقافي
غالبًا ما يعني إدخال تقنيات الذكاء الاصطناعي تغييرًا جوهريًا في عمليات الشركة وعملياتها. يجب على الموظفين التكيف مع الأدوات الجديدة والحلول البرمجية وطرق العمل. ليس من غير المألوف أن تنتشر مخاوف من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي ستحل محل الأنشطة البشرية بالكامل أو أن العمل سيتم مراقبته عن كثب. وهذا يؤدي إلى مقاومة التغيير، خاصة إذا لم يتمكن الموظفون من فهم معنى وفوائد التكنولوجيا الجديدة للشركة ولأنفسهم.
يعد الاستعداد للاعتراف بالأخطاء والتعلم منها عنصرًا أساسيًا عند التعامل مع الذكاء الاصطناعي. الخوارزميات لا تعمل بدون أخطاء منذ البداية. غالبًا ما يحتاجون إلى التدريب والتحسين بشكل متكرر حتى يقدموا نتائج موثوقة. إن ثقافة الخطأ المفتوح التي يسمح فيها بالأفكار والتجارب الجديدة تعزز القبول. وبالإضافة إلى ذلك، تأخذ الإدارة دورا رئيسيا. إذا كانت الإدارة العليا تدعم مشروع الذكاء الاصطناعي في البداية بحماس لكنها فقدت الاهتمام بعد ذلك، فقد يؤدي ذلك إلى زعزعة استقرار الموظفين. يساعد الالتزام المستمر ومراجعات النجاح المنتظمة من قبل الإدارة العليا على زيادة قبول الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء الشركة.
التكاليف وإدارة الموارد
يمكن أن تكون مشاريع الذكاء الاصطناعي مكلفة للغاية. ولا يقتصر الأمر على أن الحصول على التكنولوجيا ينطوي على تكاليف باهظة؛ تحتاج الشركات أيضًا إلى بنية تحتية مناسبة للأجهزة (مثل الخوادم القوية)، ويجب عليها ترخيص الحلول البرمجية وإنشاء منصات البيانات. يمكن أيضًا أن يتدفق جزء كبير من الميزانية إلى مزيد من إجراءات التدريب للموظفين أو إلى التعاون مع متخصصين خارجيين في الذكاء الاصطناعي.
وفي الوقت نفسه، غالبًا ما توفر حلول الذكاء الاصطناعي التي يتم تنفيذها بنجاح قيمة مضافة كبيرة. إنها تزيد الإنتاجية وتسرع عمليات العمل وتقلل تكاليف التشغيل على المدى الطويل. عندما يتعلق الأمر بتحليل التكلفة والعائد، فمن الضروري تحديد أهداف قابلة للقياس ومؤشرات الأداء الرئيسية. لا ينبغي للشركات أن تسأل نفسها فقط عن القيمة المضافة المحددة التي يخلقها الذكاء الاصطناعي، ولكن أيضًا عن مدى سرعة تغطية الاستثمار لنفسه. في بعض الحالات، قد يكون من المنطقي اقتصاديًا الاعتماد في البداية على حلول الذكاء الاصطناعي الموحدة أو الخدمات المستندة إلى السحابة بدلاً من التكليف بتطويرات داخلية باهظة الثمن ومخصصة. وفي حالات أخرى، قد يكون الذكاء الاصطناعي المبرمج بشكل فردي - على سبيل المثال للتطبيقات الصناعية المتخصصة للغاية - هو الحل الأفضل.
التحديات الأخلاقية والقانونية
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي اتخاذ القرارات تلقائيًا أو على الأقل التأثير عليها بقوة. وهذا يخلق مسؤولية لمراجعة هذه الأنظمة من أجل العدالة والشفافية وعدم التمييز. إذا تم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام مجموعات بيانات مشوهة، فقد تؤدي إلى الإضرار بالناس بشكل منهجي أو استخلاص استنتاجات غير صحيحة. كما أصبحت الأسئلة الأخلاقية المحيطة بالمراقبة، والتعرف على الوجه، والتعرف على المشاعر، وانتهاك الخصوصية، أعلى صوتًا بشكل متزايد في هذا السياق.
في العديد من البلدان، تناقش الحكومات والجمعيات ولجان الخبراء اللوائح التنظيمية لضمان بقاء الذكاء الاصطناعي "جديرًا بالثقة" ويخدم الناس. تعمل المزيد والمزيد من الشركات على تطوير إرشادات أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها حتى يُنظر إليها على أنها مسؤولة ولتجنب الفضائح المحتملة بسبب ممارسات الذكاء الاصطناعي التمييزية أو غير الشفافة. وتُظهر المناقشة الجارية أن الموضوع ليس تقنيًا بأي حال من الأحوال، ولكنه ذو أهمية اجتماعية وسياسية أيضًا.
2. عوامل النجاح لتطبيق الذكاء الاصطناعي بنجاح
على الرغم من العقبات المذكورة، هناك العديد من الشركات التي تستخدم بالفعل الذكاء الاصطناعي بنجاح في عملياتها ومنتجاتها. ويمكن استخلاص بعض الاستنتاجات من تجاربهم والتي يمكن أن تكون بمثابة دليل للمنظمات الأخرى.
أهداف واستراتيجية واضحة
في بداية مشروع الذكاء الاصطناعي الناجح، يوجد تعريف دقيق للأهداف. يجب على الشركات أن تسأل نفسها مسبقًا عن المشكلات أو التحديات المحددة التي تريد حلها بمساعدة الذكاء الاصطناعي. إن مشروع الذكاء الاصطناعي الذي لا يركز على حالات الاستخدام الواضحة يتعرض لخطر أن تظل الفوائد غير واضحة أو لا يمكن قياسها بشكل مناسب.
يجب أيضًا دمج إستراتيجية الذكاء الاصطناعي في الإستراتيجية العامة للشركة. ويتطلب ذلك فهمًا مشتركًا لكيفية زيادة الذكاء الاصطناعي في الابتكار، أو تمكين المنتجات الجديدة، أو جعل العمليات التجارية أكثر كفاءة. ويضمن هذا التكامل إدراج مجالات الشركة والإدارات المتخصصة ذات الصلة في التخطيط وتوفير الموارد اللازمة على المدى الطويل.
إدارة البيانات وجودتها
تعد جودة البيانات عاملاً رئيسياً في أداء الذكاء الاصطناعي. من أجل استخدام التعلم الآلي بشكل معقول، تحتاج إلى مجموعات بيانات واسعة النطاق، وقبل كل شيء، نظيفة. يمكن أن يكون جمع البيانات ذات الصلة أمرًا معقدًا، خاصة عندما تقوم الإدارات أو الشركات التابعة المختلفة بتخزين معلوماتها في أنظمة معزولة عن بعضها البعض.
تتضمن إدارة البيانات الاحترافية إعداد البيانات وتنظيفها. يمكن أن يؤدي ضعف جودة البيانات إلى توقعات غير صحيحة ورؤى مضللة وخسائر مالية. ولذلك تستثمر العديد من الشركات في البنية التحتية للبيانات وتكامل البيانات وإدارة البيانات. تعمل منصة البيانات المركزية التي تستخدمها جميع الأقسام أيضًا على تحسين التعاون وتمكين الفهم المتسق للبيانات عبر الشركة.
فرق متعددة التخصصات وأساليب رشيقة
نادرًا ما يكون مشروع الذكاء الاصطناعي مجرد مسألة تتعلق بقسم تكنولوجيا المعلومات. يتطلب النجاح تعاون المتخصصين من مختلف التخصصات: علماء البيانات، ومطوري البرامج، وخبراء الموضوع في مجال الأعمال ذي الصلة، ومصممي تجربة المستخدم، ومديري المشاريع، وغالبًا أيضًا المحامون أو خبراء الأخلاق. ويؤدي الربط الشبكي بين هذه الأدوار المختلفة إلى رؤية أكثر شمولاً للمشكلة ويمكّن من إيجاد أساليب إبداعية لإيجاد الحلول.
تعتبر أساليب العمل الرشيقة مثل Scrum أو Kanban مناسبة بشكل خاص لأن مشاريع الذكاء الاصطناعي عادة ما يتم تنفيذها بشكل متكرر. يتم تدريب النموذج واختباره وتعديله وتدريبه مرة أخرى - وتكرر هذه الدورة نفسها كثيرًا. إن التخطيط الصارم للمشروع، والذي يتم فيه تحديد جميع الخطوات مسبقًا وصولاً إلى أصغر التفاصيل، هو أقل ملاءمة. تضمن المراحل التكرارية والملاحظات المنتظمة إمكانية تحديد الأخطاء وتصحيحها في مرحلة مبكرة. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن للنتائج الجديدة أن تتدفق باستمرار إلى المشروع.
المراقبة والتعديل المستمر
لا تظل نماذج الذكاء الاصطناعي صحيحة وذات أداء جيد إلى الأبد. إذا تغيرت البيئة، على سبيل المثال بسبب مصادر البيانات الجديدة أو احتياجات العملاء المختلفة أو ظروف السوق المتغيرة، فقد يصبح من الضروري تكييف النموذج أو إعادة تدريبه. لذلك يُنصح بإنشاء عمليات في الشركة تتيح المراقبة المستمرة لأنظمة الذكاء الاصطناعي وأدائها.
يمكن أن تتضمن مثل هذه العمليات مقاييس ذات معنى تقيس مدى نجاح استخدام الذكاء الاصطناعي. إذا تم تسجيل الانحرافات، يجب على الفريق التصرف بسرعة. وبهذه الطريقة، يظل حل الذكاء الاصطناعي محدثًا ويحتفظ بأهميته العملية. بالإضافة إلى ذلك، تعد المراقبة جانبًا أساسيًا لضمان الجودة لتجنب القرارات الخاطئة أو التشوهات المنهجية، والتي قد لا تصبح ملحوظة إلا بعد مرور بعض الوقت.
التدريب والتعليم المستمر
لن تكتسب التكنولوجيا الجديدة موطئ قدم ناجحًا في المؤسسة إلا إذا تم تمكين الموظفين من استخدامها. وينطبق هذا على المديرين الذين يحتاجون إلى فهم الأهمية الاستراتيجية للذكاء الاصطناعي، وكذلك على المتخصصين في الأقسام المتضررة. اعتمادًا على التطبيق، يحتاج بعض الموظفين فقط إلى مقدمة للمبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي، بينما يحتاج آخرون إلى التعرف بشكل مكثف على الخوارزميات الخاصة أو لغات البرمجة أو أساليب التعلم الآلي.
إن برامج التدريب والتعليم المستمر المناسبة لا تزيد من كفاءة استخدام الأدوات والعمليات الجديدة فحسب، بل تزيد أيضًا من القبول. أي شخص يُمنح الفرصة للتطور أكثر وتعلم أشياء جديدة سيرى التكنولوجيا على أنها فرصة وليست تهديدًا. من وجهة نظر الشركة، يعد الاستثمار في البرامج المناسبة أمرًا جديرًا بالاهتمام لأنه يبني الخبرة الداخلية الضرورية لمشاريع الابتكار المستقبلية أو مشاريع الذكاء الاصطناعي المعقدة.
اعواد الكبريت:
3. أمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي الناجحة
نظرة على بعض الشركات المعروفة توضح مدى تنوع استخدام الذكاء الاصطناعي:
- أمازون: تستخدم هذه الشركة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، على سبيل المثال لتوصيات المنتجات المخصصة أو لتحسين سلسلة التوريد الخاصة بها. تلعب التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للصور ومقاطع الفيديو دورًا أيضًا.
- المنصات التعريفية: تُستخدم هنا أنظمة التوصية والخوارزميات لاكتشاف المحتوى غير المرغوب فيه. الهدف هو إظهار المنشورات ذات الصلة للمستخدمين وفي نفس الوقت الحد من انتشار المحتوى الضار.
- تسلا: في قطاع السيارات، تستخدم تسلا الذكاء الاصطناعي للقيادة الذاتية. ويتم تقييم بيانات الكاميرا وأجهزة الاستشعار الواردة من مركباتها باستمرار بحيث يتعلم النظام، ومن الناحية المثالية، يصبح أكثر أمانًا.
- مبتدئ: في مجال التمويل، تتحقق الشركة من الجدارة الائتمانية للمقترضين باستخدام خوارزميات مدعومة بالذكاء الاصطناعي. الهدف هو اتخاذ قرارات ائتمانية أكثر دقة وتسريع عمليات طلب القروض.
- ماستركارد: تُستخدم هنا تطبيقات الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال في خدمة العملاء ومنع الاحتيال. تساعد الخوارزميات على تحديد المعاملات غير المنتظمة واتخاذ الإجراءات بسرعة.
توضح هذه الأمثلة أن الذكاء الاصطناعي ليس بأي حال من الأحوال مجرد مشكلة بالنسبة لعمالقة التكنولوجيا، ولكنه يستخدم أيضًا بنجاح في القطاع المالي أو قطاع التأمين، وفي الصناعة وفي العديد من القطاعات الأخرى. يكمن القاسم المشترك في التحديد الواضح للأهداف، وإدارة البيانات الممتازة وثقافة الشركة التي تسمح بإجراء تجارب مع التقنيات الجديدة.
4. أنواع مشاريع الذكاء الاصطناعي
لكي تتمكن الشركة من استخدام الذكاء الاصطناعي بنجاح، من المفيد أن يكون هناك فهم أساسي لأنواع الذكاء الاصطناعي المختلفة. غالبًا ما يتم التمييز بين الذكاء الاصطناعي الضعيف، الذي يتخصص في مهام محددة بوضوح، والذكاء الاصطناعي القوي، الذي سيكرر يومًا ما الذكاء البشري بأكمله. وهذا الأخير موجود حاليًا فقط من الناحية النظرية والبحثية، في حين يتم بالفعل استخدام الذكاء الاصطناعي الضعيف في العديد من التطبيقات الملموسة اليوم.
الذكاء الاصطناعي الضعيف
يشير الذكاء الاصطناعي الضعيف إلى التطبيقات التي تم تطويرها خصيصًا لحل مشكلات محددة. تشمل الأمثلة برامج الدردشة الآلية أو برامج التعرف على الصور أو خوارزميات التوصية أو المساعدين الصوتيين. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي هذه تحقيق إنجازات مثيرة للإعجاب في مجال مسؤوليتها - على سبيل المثال، التعرف على الأشياء في الصور أو فهم اللغة المنطوقة. ومع ذلك، فهي غير قادرة على تقديم أداء مماثل خارج نطاق تطبيقها الضيق. تنتمي معظم الحلول المستخدمة في سياق الشركات اليوم إلى هذه الفئة.
ذكاء اصطناعي قوي
يهدف الذكاء الاصطناعي القوي إلى تطوير الفهم العام الشبيه بالإنسان والقدرة على التعلم وحل المشكلات بشكل مستقل. حتى الآن لا يوجد إلا في مخيلة الباحثين ومؤلفي الخيال العلمي، لكن النقاش حول تطوره المحتمل يتزايد. ويتوقع بعض الخبراء أنه في يوم من الأيام سيظهر ذكاء اصطناعي يحسن نفسه ويتفوق على البشر في العديد من القدرات المعرفية. ومع ذلك، ما إذا كان هذا سيحدث ومتى سيحدث يظل سؤالًا مفتوحًا.
التصنيف حسب الوظيفة
في بعض الأحيان يتم تصنيف الذكاء الاصطناعي أيضًا بناءً على كيفية عمله:
- الآلات التفاعلية: تتفاعل فقط مع المدخلات المباشرة دون تخزين الذكريات.
- الأنظمة ذات سعة التخزين المحدودة: تستخدم البيانات السابقة لاستخلاص القرارات المستقبلية. ويمكن للسيارات ذاتية القيادة، على سبيل المثال، تخزين بيانات حركة المرور وأجهزة الاستشعار واستخلاص النتائج منها.
- نظرية العقل: تشير إلى القدرة على فهم المشاعر والنوايا الإنسانية والاستجابة لها. هذه الأنظمة ليست قيد الاستخدام العملي بعد، ولكنها موضوع البحث.
- الوعي الذاتي: هنا يقوم الذكاء الاصطناعي بتطوير وعيه الخاص. وهذه أيضًا نظرية بحتة.
5. مخاوف الموظفين بشأن الذكاء الاصطناعي
إن الشك تجاه التكنولوجيات الجديدة ليس ظاهرة تقتصر على الذكاء الاصطناعي، ولكن في بعض الأحيان تكون التحفظات واضحة بشكل خاص في هذا المجال. بعض المخاوف النموذجية:
فقدان الوظيفة
ويخشى كثيرون من أن تؤدي الأتمتة إلى تعريض وظائفهم للخطر. وكثيراً ما يُثار هذا القلق، خاصة في بيئات الإنتاج أو في الصناعات الخدمية حيث تهيمن المهام الروتينية. في الواقع، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتولى مهام متكررة، ولكن في كثير من الحالات تكون هناك حاجة أيضًا لأدوار جديدة، على سبيل المثال في دعم أنظمة الذكاء الاصطناعي وصيانتها ومواصلة تطويرها أو في المناصب الاستشارية.
تغييرات في طريقة عملنا
مع الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يتغير تدفق العمليات. لم تعد بعض الخطوات ضرورية، أو تعمل التحليلات الآلية على تسريع عمليات اتخاذ القرار، أو تكمل الأدوات الجديدة العمل اليومي. يؤدي هذا غالبًا إلى تغيير في ملف تعريف المهمة، مما قد يسبب عدم اليقين والتوتر. يفتقر العديد من الموظفين في البداية إلى الانطباع حول الفوائد المحددة التي سيحصلون عليها من الذكاء الاصطناعي وكيف يمكن أن يساهم في زيادة الكفاءة.
حماية البيانات والمراقبة
إن الغزو المحتمل للخصوصية له أهمية أيضًا. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي جمع بيانات حول سلوك الموظف وأدائه وسلوك التواصل. وهذا يثير مخاوف من أن الإدارة ستمارس سيطرة أكبر على الموظفين أو أن تقع المعلومات الحساسة في الأيدي الخطأ. تعتبر القواعد الشفافة وثقافة الاتصال المفتوحة ذات أهمية خاصة هنا لتجنب سوء الفهم.
التعامل مع المخاوف
يجب على الشركات أن تأخذ مخاوف الموظفين على محمل الجد، وتستمع إليهم وتبحث عن الحلول معًا. ويمكن القيام بذلك من خلال الفعاليات الإعلامية المنتظمة أو ورش العمل أو الدورات التدريبية. ومن المنطقي أن نعرض وجهات نظر حول كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكمل العمل البشري بدلاً من استبداله. أولئك الذين يفهمون أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يخلق حرية جديدة للمهام الإبداعية أو الأكثر تطلبًا هم أكثر استعدادًا لدعم استخدام هذه التكنولوجيا. إن المبادئ التوجيهية الواضحة لحماية البيانات التي تضمن حماية البيانات الشخصية تعمل أيضًا على تعزيز الثقة.
6. الآثار الأخلاقية للذكاء الاصطناعي
يثير استخدام الذكاء الاصطناعي في الشركات والمجتمع عددًا من القضايا الأخلاقية التي تتجاوز المسائل الفنية والاقتصادية.
التشويه والتمييز
تتخذ أنظمة الذكاء الاصطناعي القرارات بناءً على البيانات. إذا كانت بيانات التدريب متحيزة أو تعكس عدم المساواة الاجتماعية، فيمكن لنظام الذكاء الاصطناعي إعادة إنتاج هذه التحيزات دون أن يلاحظها أحد. على سبيل المثال، يمكن أن يتعرض المتقدمون الذين يتمتعون بخصائص معينة للحرمان بشكل منهجي إذا اعتبرهم نظام الذكاء الاصطناعي أقل ملاءمة بناءً على البيانات التاريخية. ولذلك يجب على الشركات أن تنتبه إلى كيفية تدريب خوارزمياتها لمنع التمييز اللاواعي.
الشفافية والمساءلة
وحتى لو حقق نموذج الذكاء الاصطناعي نتائج ممتازة، فإن السؤال يبقى كيف تم التوصل إلى هذه النتائج. في الشبكات العصبية المعقدة، غالبًا ما تكون عمليات صنع القرار غير مفهومة بشكل مباشر. تطالب الشركات والسلطات بشكل متزايد بالشفافية حتى يتمكن العملاء أو المستخدمون أو المتأثرون من فهم كيفية تحقيق الذكاء الاصطناعي لنتائجه. ومن المهم أيضًا أنه في حالة حدوث ضرر أو اتخاذ قرارات سيئة، يمكن توضيح المسؤول.
حماية البيانات والخصوصية
إن أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تحلل البيانات الشخصية تقع بين الابتكار والخصوصية. إن المزج بين أنواع البيانات المختلفة وزيادة قوة الحوسبة يجعل من الممكن إنشاء ملفات تعريف مفصلة للأشخاص. فمن ناحية، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تمكين خدمات شخصية ذات معنى، ولكنه من ناحية أخرى ينطوي على مخاطر المراقبة وسوء الاستخدام. وبالتالي، تحدد الشركات المسؤولة المبادئ الأخلاقية التي تحدد بوضوح ما يمكن أن يحدث للبيانات وما هي الحدود.
التلاعب الاجتماعي
لا يستطيع الذكاء الاصطناعي معالجة البيانات فحسب، بل يمكنه أيضًا إنشاء المحتوى. وهذا يخلق مخاطر التضليل أو التلاعب. على سبيل المثال، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء وتوزيع صور أو مقاطع فيديو أو رسائل حقيقية خادعة. وتزداد المسؤولية الاجتماعية للشركات عندما تتمكن خوارزمياتها من المساهمة في انتشار المعلومات الخاطئة. ويتطلب الأمر هنا عمليات اختبار دقيقة ووضع العلامات وآليات الرقابة الداخلية.
دقة وممتلكات المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعى
يثير الاستخدام المتزايد لأدوات الذكاء الاصطناعي لإنشاء نصوص أو صور أو محتوى آخر أسئلة حول الجودة وحقوق الطبع والنشر. من المسؤول عندما يحتوي المحتوى الذي تم إنشاؤه على الذكاء الاصطناعى على أخطاء أو ينتهك الملكية الفكرية للآخرين؟ لقد شهدت بعض الشركات بالفعل كيفية تصحيح المقالات التي أنشأتها الذكاء الاصطناعي بعد ذلك. يمكن أن يساعد الفحص الدقيق ، وعملية المراجعة والقواعد الواضحة بشأن قانون حقوق الطبع والنشر في تجنب النزاعات القانونية.
التفرد التكنولوجي
السيناريو الذي تمت مناقشته على المدى الطويل هو النقطة التي يتفوق فيها الذكاء الاصطناعي على الناس في العديد من المناطق. تثير هذه اللحظة التي تسمى "التفرد التكنولوجي" أسئلة أخلاقية أساسية: كيف يجب أن نتعامل مع الذكاء الاصطناعي الذي يتعلم ويتصرف بشكل مستقل؟ كيف نتأكد من أنها تحترم القيم الإنسانية والحقوق الأساسية؟ لا يزال مثل هذا الذكاء الاصطناعى القوي ليس موضوعًا عمليًا ، لكن النقاش يحسّنه بمبادئ السيطرة والمسؤولية المركزية.
التعامل مع التحديات الأخلاقية
يمكن للشركات التي تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي إنشاء لجان أو إرشادات الأخلاق الخاصة بها. على سبيل المثال ، بروتوكولات واضحة لجمع البيانات ، فإن تطوير واختبار الخوارزميات ضروري. الوثائق الشفافة والمراجعات العادية تزيد من الثقة في التكنولوجيا. بالإضافة إلى ذلك ، يجب على المنظمات طلب حوار مع المجتمع ، على سبيل المثال من خلال التحدث إلى مجموعات المصالح أو أحداث المعلومات العامة من أجل التعرف على المخاوف مبكرًا وأن تأخذ الأمر على محمل الجد.
7. مستقبل الذكاء الاصطناعي
منظمة العفو الدولية في تغيير مستمر ، وربما سيتم ترسيخها أكثر في حياتنا اليومية وفي عالم العمل في السنوات القادمة. بعض الاتجاهات تظهر بالفعل اليوم:
- منظمة العفو الدولية متعددة الوسائط: سيتم معالجة أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية بشكل متزايد من مصادر مختلفة وفي تنسيقات مختلفة في نفس الوقت ، على سبيل المثال النص والصورة والفيديو والصوت. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحليلات أكثر شمولاً وتطبيقات أكثر تعقيدًا.
- إن إضفاء الطابع الديمقراطي على أدوات ومنصات الذكاء الاصطناعي أسهل في الاستخدام ، مما يمكّن أيضًا الشركات الأصغر والإدارات المتخصصة دون ميزانية كبيرة لفرق التطوير. رمز منخفض أو حلول عدم الرمز لا تسري هذا الاتجاه.
- نماذج مفتوحة وأصغر: على الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعى الكبيرة سابقًا ، إلا أنه يمكن رؤية الاتجاه نحو النماذج الأصغر والأكثر كفاءة وأيضًا في بعض المناطق. هذا يتيح لمزيد من المنظمات المشاركة في تطورات الذكاء الاصطناعي وبناء حلولها الخاصة.
- الأتمتة والروبوتات: أصبحت المركبات ذاتية القيادة والطائرات بدون طيار والروبوتات قوية بشكل متزايد. بمجرد إدارة العقبات التكنولوجية (مثل الأمان والموثوقية) ، يجب أن يزداد الانتشار في مجالات مثل الخدمات اللوجستية والإنتاج والخدمة بسرعة كبيرة.
- التنظيم: مع المعنى المتزايد من الذكاء الاصطناعى ، تزداد دعوة الإطار القانوني أيضًا. ستقوم القوانين والمعايير المستقبلية بتوجيه تطوير وتطبيق الذكاء الاصطناعي ، على سبيل المثال لضمان الأمان وحماية البيانات وحماية المستهلك.
الآثار على الاقتصاد
يجب أن تستمر الأهمية الاقتصادية لمنظمة العفو الدولية في الزيادة في السنوات القادمة. ستحدد الأتمتة معايير جديدة في العديد من الصناعات والشركات التي تتكيف بنجاح مع الذكاء الاصطناعى في وقت مبكر ستحصل على ميزة تنافسية واضحة. في الوقت نفسه ، يتم إنشاء مجالات أعمال جديدة يمكن للشركات التي يتم إنشاؤها أو الشركات المنشأة تطوير تطبيقات مبتكرة. هناك إمكانات هائلة في مجال تحليل البيانات والرعاية الصحية ومراقبة حركة المرور والتمويل.
ومع ذلك ، فإن هذا يسير جنبًا إلى جنب مع موضوع مزيد من التدريب وإعادة تدريب العمال. في حين أن الأنشطة الروتينية يمكن أن تفقد الوزن ، فإن الحاجة إلى المتخصصين في مجالات مثل تحليل البيانات وتطوير الذكاء الاصطناعي ومعرفة الخبراء للسيطرة على العمليات الآلية تنمو. وبالتالي ، يجب على الحكومات والمؤسسات التعليمية والشركات العمل معًا لجعل التغيير متوافقًا اجتماعيًا.
الذكاء العام الاصطناعي (AGI)
حتى لو كانت الذكاء الاصطناعي القوي أو الذكاء العام الاصطناعي (AGI) لا تزال موسيقى مستقبلية ، فإن التنبؤات التي لا تستبعد إنشاء هذه التكنولوجيا خلال العقود المقبلة تظهر. سيكون AGI قادرًا على التعلم بشكل مستقل ، والتكيف مع سياقات جديدة وحل المهام متنوعة كشخص. يبقى التكهنات ما إذا كان ومتى وكيف يحدث. ومع ذلك ، فمن الواضح أن مثل هذا التطور سيكون له عواقب بعيدة عن الأعمال والسياسة والمجتمع. لذلك ، من المنطقي التفكير في الدرابزين الأخلاقي والتنظيمي.
مناسب ل:
من التكنولوجيا إلى التحول: لماذا AI أكثر من اتجاه
إن استخدام الذكاء الاصطناعي في الشركات ليس اتجاهًا قصير الأجل ولا مسألة تقنية خالصة. بدلاً من ذلك ، إنها عملية تحول شاملة تؤثر على جميع مستويات المؤسسة - من الإدارة إلى الموظفين التشغيليين. تواجه الشركات تحديات متنوعة: يتطلب التعقيد التكنولوجي أساسًا قويًا للبنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات ومعرفة متخصصة محددة. يوفر أمان البيانات وحماية البيانات متطلبات عالية لأولئك المسؤولين عن التعامل مع المعلومات الحساسة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن أتمتة العمليات تثير مشكلات المسؤولية ، على سبيل المثال عندما تتسبب الأنظمة المستقلة في الأضرار.
إدارة التغيير تلعب دورًا مهمًا. يجب توعية الموظفين بالإمكانيات الجديدة والحدود من الذكاء الاصطناعي من أجل تقليل المخاوف والحجز. النهج الشفاف والاتصال المفتوح وعروض التدريب المستهدفة أكثر من ذلك أو الابتدائية بحيث تتفهم القوى العاملة KI كفرصة. إذا نجح هذا ، يمكن للشركات الاستفادة من زيادة الإنتاجية الكبيرة ، وخفض التكاليف وفتح أسواق جديدة.
ولكن مع كل الحماس للإمكانات التكنولوجية ، لا ينبغي نسيان أن الذكاء الاصطناعى يثير أسئلة أخلاقية أيضًا. إن مخاطر التمييز ، وعدم الشفافية ، أو حماية البيانات ، أو المراقبة أو خطر انتشار المعلومات الخاطئة هي مشاكل لا يمكن حلها إلا من خلال إرشادات واضحة وإجراءات مسؤولة. تعتمد الشركات التي تنفذ AI بنجاح على استراتيجية متوازنة للكفاءة التكنولوجية وإدارة البيانات المستهدفة والتغيير الثقافي والوعي الأخلاقي.
في المستقبل ، ستستمر الذكاء الاصطناعي في أن تصبح أكثر أهمية ، سواء كان ذلك من خلال التطبيقات متعددة الوسائط أو منصات المستخدمين أو الاستخدام المتزايد للروبوتات والأنظمة المستقلة. ويرافق ذلك الحاجة إلى التدريب المستمر والتعليم الإضافي في المجتمع من أجل إغلاق المهارات والمساعدة في تشكيل التغيير. أصبح من الأهمية بمكان إنشاء إرشادات قانونية واجتماعية تضمن الأمن وحماية البيانات والمنافسة العادلة.
يمكن أن تكون الشركات التي تدرك الأهمية الاستراتيجية لمنظمة العفو الدولية في مرحلة مبكرة من بين الفائزين في هذا التغيير التكنولوجي في السنوات القادمة. ومع ذلك ، لا يكفي شراء الذكاء الاصطناعي ببساطة أو بدء مشروع تجريبي. بدلاً من ذلك ، هناك حاجة إلى نهج جيد التفكير الذي يأخذ في الاعتبار الجوانب التقنية والموظفين والتنظيمية والأخلاقية. إذا نجح هذا ، يصبح منظمة العفو الدولية محركًا قويًا للابتكار والقيمة المضافة ، والتي لا تنتج فقط منتجات وخدمات جديدة ، ولكنها توفر أيضًا الفرصة لتغيير عالم العمل بشكل مستدام وإطلاق الإمكانات البشرية.
"إذا نجحت في استخدام الذكاء الاصطناعي لصالح الناس ومعالجة المخاطر الاجتماعية بمسؤولية ، فهو محرك حقيقي للنمو والتقدم." يمكن أن يصبح مثالًا للتغيير الذي يجعل الشركات أكثر مرونة وابتكارًا والتي تمتد آثارها إلى جميع مجالات الحياة. وبالتالي ، يجب ألا تردع الشركات العقبات الأولية ، ولكن يجب أن تأخذ الطريق إلى الذكاء الاصطناعى بشجاعة ومعرفة الفنية والشعور بالمسؤولية.
مناسب ل:
نحن هنا من أجلك - المشورة - التخطيط - التنفيذ - إدارة المشاريع
☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية
☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!
كونراد ولفنشتاين
سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.
يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital
إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.