الذكاء الاصطناعي (AI) هي واحدة من أكثر تقنيات الحديث التي تحدثت في عصرنا. وهو يهيمن على العناوين الرئيسية ، وطموح غرفة الإدارة ، ويحرك خرائط طريق المنتجات عبر كل صناعة. من chatbots AI التوليدي إلى أنظمة متعددة الوسائط والعوامل المستقلة ، فإن السرعة المطلقة للتقدم مذهلة. ولكن في حين أن وتيرة الابتكار تتسارع ، فقد خلقت أيضًا انفصالًا متزايدًا: الجميع يريد الذكاء الاصطناعي ، ولكن أقل بكثير من معرفة ما يجب فعله به بالفعل.
هذه الفجوة بين الإثارة والتنفيذ الفعال أصبحت بسرعة تحديًا مميزًا لعصر الذكاء الاصطناعي. تتسابق التكنولوجيا ، لكن الاستعداد التنظيمي متخلف. يعرف العديد من الشركات أنها بحاجة إلى التصرف ولكنها غير واضحة حول كيفية نشر الذكاء الاصطناعي بطرق آمنة واستراتيجية وتحويلة حقيقية.
لسد هذه الفجوة ، التعليم أمر بالغ الأهمية. ونحن لا نعني فقط تثقيف المطورين وعلماء البيانات ، والقيادة العليا تحتاج إلى فهم أساسي لقدرات وقيود الذكاء الاصطناعي. يجب أن يدركوا المكان الذي يمكن أن يخلق فيه القيمة ، وما يتطلبه الأمر للتوسع بأمان ، وكيفية إعداد المنظمة الأوسع لما سيأتي. بدون هذه المعرفة ، تخاطر الذكاء الاصطناعي بأن تصبح أداة أخرى تم تصميمها بشكل مفرط تفشل في تقديم عوائد ذات مغزى.
AI و ML خبير في Netcall.
حيث تقدم الذكاء الاصطناعي بالفعل قيمة
على الرغم من هذه التحديات ، فإن الذكاء الاصطناعى له بالفعل تأثير ملموس في المناطق المركزة ذات القيمة العالية. قد لا تولد حالات الاستخدام هذه أعلى العناوين الأصلية ، لكنها تقدم لمحة عن ما هو ممكن عند محاذاة الاستراتيجية والتنفيذ.
في خدمة العملاء ، تثبت الذكاء الاصطناعى أنها أداة دعم قوية. على سبيل المثال ، يمكن أن يولد ملخصات وتوصيات في الوقت الفعلي لوكلاء مركز الاتصال ، وتحسين دقة وسرعة الاستجابات. يساعد تحليل المشاعر التي تحركها AI الوكلاء على فهم مزاج العملاء ونواياه بشكل أفضل ، مما يؤدي إلى تفاعلات أكثر تعاطفًا وفعالة وتجربة أفضل للعملاء.
والأكثر واعدة هي صعود العميل الذكاء الاصطناعي. هذه التكنولوجيا تتجاوز الدعم القرارات ؛ يمكن أن تجعلهم. إنها تتيح أنظمة الذكاء الاصطناعي للتسبب في استكشاف الأخطاء وإصلاحها ، واتخاذ إجراء مع الحد الأدنى من المدخلات البشرية. من الناحية العملية ، هذا يعني التعامل مع استفسارات العملاء المشتركة من طرف إلى طرف ، مما يحرر العوامل البشرية لحالات أكثر تعقيدًا.
الذكاء الاصطناعي يعزز أيضا الكفاءة التشغيلية. إنه يعمل على أتمتة المهام المتكررة مثل إدارة المستندات ، وملء النماذج ، واستخراج البيانات. في قطاعات مثل التأمين أو الرعاية الصحية ، حيث تتضمن إدارة الحالات كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المهيكلة ، يمكن لمنظمة العفو الدولية خفض أوقات المعالجة بشكل كبير مع تحسين الاتساق.
قد تبدو حالات الاستخدام هذه وراء الكواليس ، لكنها مهمة. أنها تمثل تحسينات عملية وقابلة للقياس للعمليات الأساسية. إنها تقلل من التكاليف ، وتعزز الخبرات ، وتمنح الموظفين مزيدًا من الوقت للتركيز على العمل ذي القيمة العليا. هذه قيمة حقيقية ، وليس فقط الطنانة.
حواجز الطرق لتأثير حقيقي
ولكن دعونا لا نتظاهر بأن كل شيء يبحر على نحو سلس. لكل قصة نجاح ، هناك عدد لا يحصى من الطيارين المتوقفين وطموحات غير محققة. إذن ، ما الذي يعيق الشركات؟
أولاً ، تعتبر حساسية البيانات عقبة كبيرة ، خاصة في الصناعات المنظمة مثل التمويل والرعاية الصحية. أسئلة حول مكان تخزين البيانات ، وكيفية معالجتها ، ومن يمكنه الوصول إليها تخضع للتدقيق المستمر. الامتثال ليس اختياريًا ، ويكافح العديد من عمليات نشر الذكاء الاصطناعي من أجل تلبية معايير الخصوصية المتطورة.
الأمن هو مصدر قلق آخر متزايد. عندما تصبح النماذج التوليدية أكثر تطوراً ، وكذلك المخاطر. لم تعد الحقن السريعة ، والتسمم النموذجي ، والهجمات العدائية افتراضية ، وهي تهديدات في العالم الحقيقي تتطلب حوكمة خطيرة.
تلعب القيود الفنية أيضًا دورًا. الهلوسة ، حيث تولد الذكاء الاصطناعى السبر المعقول ولكن المخرجات غير الصحيحة ، لا تزال مخاطرة كبيرة. في الإعدادات عالية المخاطر مثل المشورة القانونية أو الفرز الطبي ، يمكن أن تكون هذه الأخطاء مكلفة أو حتى خطرة. لا تزال العديد من النماذج تظهر تحيزات ثقافية أو لغوية مضمنة في بيانات التدريب الخاصة بهم ؛ هذا تآكل الثقة ويقود على اعتماد أوسع.
ثم هناك تحدي البنية التحتية ، والتدريب وتشغيل النماذج الكبيرة مكثفة للموارد ، ويتطلب قوة حسابية قوية ، وحوكمة البيانات القوية ، والهندسة المعمارية القادرة على التحجيم. بالنسبة للعديد من المنظمات ، وخاصة المنظمات الأصغر ، يمكن أن يشعر الاستثمار بعيد المنال.
كل هذا يساهم في الواقع حيث يتم نشر الذكاء الاصطناعي في غالبًا في صوامع أو كتجارب ، بدلاً من دمجها على نطاق واسع. بدون استراتيجية وإطار أوسع ، تكافح هذه الجهود لدفع قيمة الأعمال المستمرة.
لماذا يفكر التفكير في المنصة
على هذه الخلفية ، نرى ظهور الأساليب القائمة على النظام الأساسي كنموذج أكثر استدامة. بدلاً من بناء كل قدرة AI من نقطة الصفر ، تتحول المؤسسات إلى منصات مصممة لهذا الغرض آمنة وقابلة للتطوير ومصممة مع وضع احتياجات خاصة بالقطاع.
توفر هذه المنصات بيئة منظمة حيث يمكن تطوير AI واختبارها ونشرها بأمان. أنها توفر ميزات مثل عناصر التحكم في الامتثال المدمجة ، وأدوات التوضيح ، والتكامل مع الأنظمة الحالية. بشكل حاسم ، يقومون بتحويل المحادثة من الأدوات المعزولة إلى النظم الإيكولوجية المتكاملة.
هذا التحول مهم ، فإنه يمنح الفرق مزيدًا من الثقة في الابتكار والزعماء المزيد من الوضوح في المكان الذي تحدث فيه الذكاء الاصطناعى. كما أنه يساعد على تحقيق التوازن بين التوتر بين الابتكار والحوكمة ، وهو خط أصبح مهمًا بشكل متزايد للمشي.
ما يأتي التالي: أقل ضجيج ، المزيد من الإستراتيجية
مع نمو النضج AI وينتقل الانتباه إلى أفكار أكثر تقدماً ، مثل الذكاء العام الاصطناعي والوكلاء المستقل تمامًا ، يجب على الشركات أن تبقي أقدامها على الأرض.
لن يكون الفائزون أولئك الذين يندفعون إلى الأسرع ، لكن أولئك الذين يبنون أكثر المؤسسات صلبة.
وهذا يعني تبني الذكاء الاصطناعي ليس كصورة فضية ، ولكن كأصل استراتيجي. يجب أن يكون التركيز حول تضمين الذكاء الاصطناعى في سير العمل الأساسي ، وفرق التصميم ، وتصميم نماذج الحوكمة التي تدعم الاستخدام المسؤول. يتعلق الأمر ببناء أنظمة قابلة للتدقيق. يتعلق الأمر بتوصيل مبادرات الذكاء الاصطناعي لتطهير أهداف العمل وقياس ما يهم.
للقيام بذلك بشكل جيد ، يجب على المنظمات الاستثمار في الاستعداد الثقافي بقدر القدرة التقنية. ويشمل ذلك تعزيز التعاون بين الوظائف ، وإشراك أصحاب المصلحة في وقت مبكر ، وإنشاء لغة مشتركة حول قيمة الذكاء الاصطناعي. وهذا يعني وضع التوقعات الصحيحة والتعلم من الأخطاء المبكرة. قد لا يكون هذا دائمًا مبهرجًا ، ولكن هذا ما يحرك تقدمًا حقيقيًا.
وعد الذكاء الاصطناعي هائل. لكن الطريق إلى هذا الوعد يمتد من خلال التنفيذ المدروس والأساس والاستراتيجي. ستكون الشركات التي تحصل على هذا الحق هي تلك التي تتوقف عن مطاردة الضجيج والبدء في بناء ما ينجح.
الجميع يريد الذكاء الاصطناعي. لكن فقط أولئك الذين يعرفون ماذا يفعلون بها سوف يفتحون إمكاناته الكاملة.
لقد أدرجنا أفضل برنامج أتمتة تكنولوجيا المعلومات.
تم إنتاج هذه المقالة كجزء من قناة TechRadarpro Expert Insights حيث نعرض أفضل وألمع عقول في صناعة التكنولوجيا اليوم. الآراء المعبر عنها هنا هي آراء المؤلف وليست بالضرورة آراء TechRadarpro أو Future PLC. إذا كنت مهتمًا بالمساهمة ، اكتشف المزيد هنا: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-techradar-pro
