كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في مؤسستك: الدليل النهائي

من تلقي مكالمات عملائك إلى معرفة سبب استهلاك أجهزتك للطاقة أكثر مما كانت عليه في السابق ، فإن الذكاء الاصطناعي قادر على القيام بالعديد من الأشياء.

ولكن هناك العديد من الأشياء التي تفشل فيها الخوارزميات ، مما يدفع العاملين البشريين إلى التدخل وتحسين أدائهم.

كيف يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي والبدء في الاستفادة منه - باستمرار وعلى نطاق واسع وبسرعة كافية لكسب دعم المديرين التنفيذيين للمشاريع المستقبلية؟

تكمن المشكلة في أن معظم الشركات لا تزال تفتقر إلى الخبرة والموظفين والتكنولوجيا المناسبة لإطلاق العنان للإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي دون إشراك مستشاري ذكاء إصطناعيين ذوي خبرة.

وفقًا لمسح Deloitte لعام 2020 ، ترى المؤسسات الناضجة رقميًا عائد استثمار 4.3٪ لمشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بها في 1.2 سنة فقط بعد الإطلاق. وفي الوقت نفسه ، نادرًا ما يتجاوز عائد الاستثمار للذكاء الاصطناعي المتباطئ 0.2٪ ، بمتوسط ​​فترة استرداد يبلغ 1.6 سنة.

اكتشفت Deloitte أيضًا أن الشركات التي ترى عائدًا ملموسًا وسريعًا على استثمارات الذكاء الاصطناعي تضع الأساس الصحيح لمبادرات الذكاء الاصطناعي منذ اليوم الأول.

تعكس برايس ووترهاوس كوبرز المشاعر ، مدعية أن قادة الذكاء الاصطناعي يتخذون نهجًا شاملاً لتطوير الذكاء الاصطناعي وتنفيذه ويتعاملون مع ثلاث نتائج للأعمال - أي تحول الأعمال ، وتحديث الأنظمة ، وصنع القرار المعزز - كل ذلك في وقت واحد.

إذن ، كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي في مؤسستك وتنضم إلى مجموعة قادة الذكاء الاصطناعي؟

للإجابة على هذا السؤال ، أجرينا بحثًا مكثفًا ، وتحدثنا إلى خبراء ITRex ، وفحصنا المشاريع من محفظتنا. هذا ما تعلمناه.

كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في الأعمال: دليل من 5 خطوات للشركات التي تمر بتحول ذكي

إخلاء المسئولية: الابتكار لمصلحته لن يفيد شركتك بأي شيء.

في بعض الأحيان ، يمكن لتقنيات أبسط مثل أتمتة العمليات الآلية (RPA) التعامل مع المهام على قدم المساواة مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، ولا داعي للإفراط في تعقيد الأشياء.

في حالات أخرى (فكر في حلول التصوير الطبي القائمة على الذكاء الاصطناعي) ، قد لا تكون هناك بيانات كافية لنماذج التعلم الآلي لتحديد الأورام الخبيثة في التصوير المقطعي المحوسب بدقة كبيرة.

وأحيانًا ، يستغرق الأمر شبكات عصبية متعددة الطبقات وشهورًا من التدريب على الخوارزمية غير المراقب لتقليل تكاليف تبريد مركز البيانات بنسبة 20٪.

الذكاء الاصطناعي ليس نوعًا من الحلول الفضية التي من شأنها تعزيز إنتاجية موظفيك بشكل سحري وتحسين أرباحك النهائية. ومع ذلك ، فإن لديها إمكانات قوية لتحويل عملك.

بدون مزيد من اللغط ، إليك دليلك لتطبيق الذكاء الاصطناعي

الخطوة 1: تعرف على قدرات وقيود الذكاء الاصطناعي

يمكن للشركات دمج الذكاء الاصطناعي في مهام مختلفة ، من التنقيب عن البيانات الاجتماعية لتحسين خدمة العملاء إلى اكتشاف أوجه القصور في سلاسل التوريد الخاصة بهم.

على نطاق أوسع ، يقع استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية على النحو التالي:

• الجدولة
• التنبؤ (بالإضافة إلى تحليل "إذا كان آخر")
• تعزيز العملية والأتمتة
• إدارة الموارد وتخصيصها
• الإبلاغ
• إدارة الأمن السيبراني

هذه القائمة ليست شاملة حيث يستمر الذكاء الاصطناعي في التطور ، مدعومًا بالتقدم الكبير في تصميم الأجهزة والحوسبة السحابية.

تختلف الخوارزميات التي تسهل أو تتولى المهام المستقلة والعمليات بأكملها في مصادر البيانات ومعالجتها وقدرتها على التفسير - وهذا ما تحتاج إلى وضعه في الاعتبار عند العمل على استراتيجية اعتماد الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

لنأخذ التعلم الآلي الخاضع للإشراف ، على سبيل المثال. يمكن لمهندسي الذكاء الاصطناعي تدريب الخوارزميات على اكتشاف القطط في منشورات Instagram عن طريق تزويدهم بصور مشروحة لأصدقائنا القطط. عند مواجهة أشياء غير مألوفة ، فإن هذه الخوارزميات تقصر بشدة.

ولكن إذا أخذنا البيانات المصنفة من عملية تدريب نموذج ML ، فسنحصل على خوارزميات التعلم الآلي غير الخاضعة للإشراف التي تعالج كميات هائلة من المعلومات - مرة أخرى ، دعنا نستخدم اختيارات القط كمثال - وصولاً إلى رؤى ذات مغزى. لا تزال نماذج ML غير الخاضعة للإشراف تتطلب بعض التدريب الأولي ، على الرغم من ذلك. على سبيل المثال ، يمكننا إخبار الخوارزميات بأن قاعدة بيانات معينة تحتوي على صور القطط والكلاب فقط وترك الأمر للذكاء الاصطناعي لإجراء العمليات الحسابية.

هناك أيضًا التعلم المعزز - وهو أسلوب يتضمن ترك الخوارزميات في البرية حتى يتمكنوا من اقتراح حلول لمشاكل العمل والتعلم من أخطائهم. يمكن أن يساعد هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في تلخيص النصوص الطويلة أو التنبؤ باتجاهات سوق الأسهم.

أخيرًا ، هناك شبكات عصبية عميقة تقوم بعمل تنبؤات ذكية من خلال تحليل البيانات المصنفة وغير المسماة مقابل معايير مختلفة. وجد التعلم العميق طريقه إلى حلول معالجة اللغة الطبيعية الحديثة (NLP) ورؤية الكمبيوتر (CV) ، مثل المساعدين الصوتيين والبرامج ذات قدرات التعرف على الوجه.

بغض النظر عن مدى دقة تنبؤات حلول الذكاء الاصطناعي ، في بعض الحالات ، يجب أن يكون هناك متخصصون بشريون يشرفون على عملية تنفيذ الذكاء الاصطناعي ويقلبون الخوارزميات في الاتجاه الصحيح.

على سبيل المثال ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوفر الكثير من الوقت لأخصائيي أمراض الرئة من خلال تحديد المرضى المصابين بالالتهاب الرئوي المرتبط بـ COVID ، لكن الأطباء البشريين هم الذين ينتهي بهم الأمر بمراجعة الفحوصات لتأكيد التشخيص أو استبعاده.

هناك العديد من المجالات التي لا يكون فيها تطبيق الذكاء الاصطناعي منطقيًا دون مراقبة فعالة:

• إنشاء محتوى إبداعي ، مثل مقالات الرأي والنسخة المحسّنة للتحويل
• ترميز أنظمة البرامج المعقدة (في ملاحظة جانبية ، يمكن لأدوات مثل GitHub Copilot و Tabnine بالفعل التنبؤ واقتراح سطور من التعليمات البرمجية داخل المحرر الخاص بك ، لكننا لا نوصي باستخدامها ما لم يكن كبار مهندسي البرمجيات هم من يستخدمونها)
• إصدار الأحكام والقرارات الأخلاقية بشكل مستقل
• التوصل إلى حلول مبتكرة خارج الصندوق لمشاكل العالم الحقيقي

إذا كان فريق تكنولوجيا المعلومات الداخلي لديك يكافح للتنقل في مشهد الذكاء الاصطناعي الديناميكي بمفرده ، فيمكنك الاستعانة بشركة خارجية تقدم خدمات استشارية تقنية.

الخطوة 2: حدد أهدافك لتطبيق الذكاء الاصطناعي

لبدء استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية ، حدد المشكلات التي تتطلع إلى حلها باستخدام الذكاء الاصطناعي ، وربط مبادراتك بنتائج ملموسة.

لهذا ، تحتاج إلى عقد اجتماعات مع الوحدات التنظيمية التي يمكن أن تستفيد من تطبيق الذكاء الاصطناعي. يجب أن تكون C-Suite لشركتك جزءًا والقوة الدافعة لهذه المناقشات.

أيضًا ، قم بمراجعة العمليات والبيانات الخاصة بك ، بالإضافة إلى العوامل الخارجية والداخلية التي تؤثر على مؤسستك. هناك الكثير من الأساليب والأطر لدعم عملية اتخاذ القرار. يتضمن ذلك تحليل TEMPLES الجزئي والكلي للبيئة ، وإطار عمل VRIO لتقييم أصولك المهمة ، و SWOT لتلخيص نقاط القوة والضعف في شركتك. أداة أخرى رائعة لتقييم الدوافع والعوائق التي تحول دون اعتماد الذكاء الاصطناعي هي تحليل مجال القوة بواسطة كيرت لوين. هذه القائمة ليست شاملة؛ مع ذلك ، يمكن أن تكون نقطة انطلاق لرحلة تطبيق الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

تتمثل إحدى طرق تقييم إيجابيات وسلبيات تطبيق الذكاء الاصطناعي في مؤسستك في إجراء تحليل مجال القوة. عند القيام بذلك ، قم بتعيين درجات لكل عامل مساهم. إذا كانت درجاتك المجمعة إيجابية ، فإن فوائد اعتماد الذكاء الاصطناعي تفوق التحديات المحتملة.

يعتقد الخبراء أنه يجب عليك إعطاء الأولوية لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي بناءً على الرؤية على المدى القريب والقيمة المالية التي يمكن أن تحققها لشركتك. لهذا السبب تحتاج إلى أهداف وطرق محددة لقياسها.

بالعودة إلى مسألة المردود على استثمارات الذكاء الاصطناعي ، من الضروري التمييز بين عائد الاستثمار الثابت والضعيف.

إليك عائد الاستثمار الصعب الذي يمكن لشركتك تحقيقه من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي:

• يتم توفير الوقت من خلال أتمتة المهام الشاقة
• مكاسب الإنتاجية الناتجة عن اتخاذ القرار بمساعدة الذكاء الاصطناعي
• خفض تكاليف العمالة والتشغيل بسبب زيادة الأتمتة وإنتاجية الموظفين
• تزداد الإيرادات بفضل نمو قاعدة العملاء وارتفاع قيمة الخدمات المقدمة

يمكن أن يوفر اعتماد الذكاء الاصطناعي الناعم لعائد الاستثمار مجالات:

• تجربة العميل الشخصية ، والتي تؤثر بشكل إيجابي على رضا العملاء وولائهم
• الاحتفاظ بالمهارات ، والذي يدور حول البحث المستمر والتحقق من صحة مفاهيم تطبيق الذكاء الاصطناعي الجديدة ويساهم في تطوير مهارات الذكاء الاصطناعي الداخلية
• المرونة التنظيمية والرقمية ، التي تمكن موظفيك من تجديد أنظمة التكنولوجيا وسير العمل بالكامل استجابة للتحديات والفرص الجديدة

يجب أن تكون جميع أهداف تنفيذ تجربة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك محددة وقابلة للقياس وقابلة للتحقيق وذات صلة ومحددة زمنياً (SMART). على سبيل المثال ، قد ترغب شركتك في تقليل وقت معالجة مطالبات التأمين من 20 ثانية إلى ثلاث ثوان مع تحقيق خفض تكاليف إدارة المطالبات بنسبة 30٪ بحلول الربع الأول من عام 2023.

لتعيين أهداف واقعية ، يمكنك الاستفادة من العديد من التقنيات ، بما في ذلك أبحاث السوق ، والمقارنة مع المنافسين ، والمشاورات مع خبراء علوم البيانات والتعلم الآلي الخارجيين.

الخطوة الثالثة: تقييم مدى استعدادك للذكاء الاصطناعي

يشير مصطلح جاهزية الذكاء الاصطناعي إلى قدرة المؤسسة على تنفيذ الذكاء الاصطناعي والاستفادة من التكنولوجيا لنتائج الأعمال (انظر الخطوة 2).

بمجرد تحديد جوانب عملك التي يمكن أن تستفيد من الذكاء الاصطناعي ، حان الوقت لتقييم الأدوات التي تحتاجها لتنفيذ خطة تطبيق الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

وفقًا لـ Vitali Likhadzed ، الرئيس التنفيذي لشركة ITRex والشريك المؤسس ، ستعتمد استراتيجية تنفيذ الذكاء الاصطناعي الخاصة بك على خمس لبنات أساسية:

موهبة تطوير الذكاء الاصطناعي. هل لديك متخصصون داخليون في مجال تكنولوجيا المعلومات وخبراء متخصصون (SMEs) يعرفون كيفية تنفيذ الذكاء الاصطناعي - سواء على صعيد التكنولوجيا أو الأعمال - ضمن إطار زمني محدد في الخطوة السابقة؟ إذا لم يكن الأمر كذلك ، فهل لديك ميزانية للاستعانة بمصادر خارجية لتطوير الذكاء الاصطناعي لطرف ثالث أو شراء ونشر حل SaaS؟ مع الخيار الأخير ، لا يزال يتعين عليك توظيف مطوري الذكاء الاصطناعي لتهيئة البرنامج وتخصيصه.

تكاليف تطوير البرمجيات والمشتريات والصيانة. اعتمادًا على أهداف عملك ، يمكنك اختيار أداة الذكاء الاصطناعي المستندة إلى SaaS أو اتخاذ مسار هندسة البرمجيات المخصصة. كلا النهجين لهما مزايا وعيوب ، مثل المفاضلة بين دورات تنفيذ الذكاء الاصطناعي الأطول وخيارات التخصيص المحدودة. التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) لأنظمة الذكاء الاصطناعي ، سواء كانت مفصّلة أو قائمة على SaaS ، ستشمل أيضًا رسوم البائع والصيانة ، بالإضافة إلى سعر إعداد وتشغيل البنية التحتية السحابية (المزيد عن ذلك لاحقًا). يمكن أن تتراوح تكلفة منصات تحليل البيانات المستندة إلى SaaS ، على سبيل المثال ، بين 10000 دولار و 25000 دولار في السنة ، مع تكاليف الترخيص التي تشكل جزءًا صغيرًا من التقدير النهائي.

بيانات. تعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي جيدة مثل البيانات التي تغذيها لهم. تشكل الصور ومقاطع الفيديو والملفات الصوتية ومستندات PDF وقراءات أجهزة الاستشعار والبيانات الأخرى التي يصعب تفسيرها وتعديلها (أي البيانات غير المهيكلة) ما يصل إلى 90٪ من جميع المعلومات المخزنة عبر البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات بشركتك. يعد تحديد موقعه وتجميعه وإعداده للتدريب على الخوارزمية خطوة أساسية نحو إنشاء حلول ذكاء اصطناعي دقيقة وعالية الأداء.

موارد الحوسبة والتخزين. توفر Microsoft Azure و Amazon Web Services و Google Cloud وغيرها من بائعي الحوسبة السحابية البارزين الموارد اللازمة لتدريب نماذج التعلم الآلي ونشرها وتشغيلها في السحابة. ستعيش بياناتك في السحابة أيضًا - في مستودع بيانات منظم بدقة ، أو في بحيرات البيانات ، أو في حلول تخزين البيانات المختلطة المعروفة باسم مستودعات البيانات. وبالتالي ، فإن الاستفادة من خدمات الحوسبة السحابية هو مفتاح تنفيذ الذكاء الاصطناعي. ويجب عليك تكوين البنية التحتية السحابية بشكل صحيح - وإلا فإن تكلفة تطبيق الذكاء الاصطناعي قد تتجاوز إيراداتك المحتملة.

تدريب الموظفين. حتى إذا كنت تشترك مع مطوري الذكاء الاصطناعي ذوي الخبرة ، فلا يزال يتعين عليك تثقيف الموظفين بشأن التكنولوجيا الجديدة حتى يتمكنوا من أداء وظائفهم بفعالية - سواء الآن أو في المستقبل ، عندما تقترب من اعتماد الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة.

وفقًا لتصنيف إنتل ، وصلت الشركات التي لديها جميع اللبنات الأساسية الخمسة للذكاء الاصطناعي إلى الجاهزية التأسيسية والتشغيلية للذكاء الاصطناعي. يمكن لهذه المؤسسات الاستمرار في خطة تنفيذ الذكاء الاصطناعي - ومن المرجح أن تنجح إذا كان لديها حوكمة قوية للبيانات واستراتيجيات الأمن السيبراني واتباع أفضل ممارسات DevOps و Agile للتسليم.

إذا كانت مؤسستك لا تفي بهذه المعايير ، فيمكنك الدخول في شراكة مع شركة خدمات التحول الرقمي لترقية البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات لديك والنظر في خيارات تنفيذ الذكاء الاصطناعي.

الخطوة 4: ابدأ بدمج الذكاء الاصطناعي في عمليات محددة وأثناء التخطيط للتوسع

في ITRex ، نعيش وفقًا لقاعدة "ابدأ صغيرًا ، وانتشر بسرعة ، وتعلم من أخطائك." ونقترح أن يتبع عملاؤنا نفس الشعار - خاصة عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في الأعمال.

أفادت جارتنر أن 53٪ فقط من مشاريع الذكاء الاصطناعي تتحول من النماذج الأولية إلى الإنتاج. قد يكون أحد أسباب ذلك هو فشل الشركات في تكرار النتائج التي حققتها مع POCs في بيئات اختبار معقمة في الحياة الواقعية ، حيث تستهلك خوارزميات الذكاء الاصطناعي البيانات من مصادر متعددة وتعزز العمليات المختلفة.

تتمثل الطريقة البراغماتية لاعتماد الذكاء الاصطناعي في الحصول على صورة أكبر في الجزء الخلفي من عقلك بدلاً من التركيز على دليل منفصل للمفاهيم (POC) لحالات الاستخدام المحددة ، على الرغم من أن الأخيرة قد تبدو وكأنها ثمار متدلية مقارنة بالطموح. مبادرات إطلاق القمر.

من خلال إنشاء مخطط لاستراتيجية اعتماد الذكاء الاصطناعي على مستوى شركتك في وقت مبكر ، ستتجنب أيضًا مصير 75٪ من رواد الذكاء الاصطناعي الذين قد يتوقفون عن العمل بحلول عام 2025 ، ولا يعرفون كيفية تنفيذ الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

أيضًا ، يجب ألا يتجاوز الجدول الزمني المعقول لـ POC للذكاء الاصطناعي ثلاثة أشهر. إذا لم تحقق النتائج المتوقعة ضمن هذا الإطار ، فقد يكون من المنطقي إيقافه والانتقال إلى سيناريوهات الاستخدام الأخرى.

الخطوة الخامسة: تحقيق التميز في الذكاء الاصطناعي

بعد إطلاق الإصدار التجريبي ومراقبة أداء الخوارزمية وجمع التعليقات الأولية ، يمكنك الاستفادة من معرفتك لدمج الذكاء الاصطناعي ، طبقة تلو الأخرى ، عبر عمليات شركتك والبنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات.

لهذا ، تحتاج إلى إعداد:

• إطار عمل قوي لإدارة البيانات يضمن إدارة آمنة وفعالة للبيانات عبر شركتك بأكملها
• نظام بيئي متكامل للبيانات لجمع المعلومات وتخزينها وتنظيمها للتدريب على الخوارزمية
• مركز التميز في الذكاء الاصطناعي حيث سيعمل فريقك الداخلي جنبًا إلى جنب مع خبراء من جهات خارجية ، ويكتسب مهارات جديدة ، ويحسن أداء الذكاء الاصطناعي باستمرار ، ويختبر مفاهيم جديدة
• مؤسسة تسهل اتخاذ القرارات السريعة وإعادة التصميم المستمر للعمليات التجارية: نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي سيعمل على تحسين أو أتمتة المزيد من العمليات داخل مؤسستك ، فستحتاج إلى التحقق من أن البشر والآلات يعززون عمل بعضهم البعض ويكملون عمل بعضهم البعض

يمكن أن يساعدك النهج التدريجي لتطبيق الذكاء الاصطناعي على تحقيق عائد استثمار أسرع ، والحصول على دعم C-Suite ، وتشجيع الأقسام الأخرى على تجربة التكنولوجيا الجديدة.

إن فهم الذكاء الاصطناعي هو الخطوة الأولى نحو الاستفادة من هذه التكنولوجيا لنمو شركتك وازدهارها.

لمساعدتك على البدء ، قمنا بكتابة دليل أعمال للذكاء الاصطناعي (قم بالتنزيل هنا) - كتاب إلكتروني يغطي جميع الأسئلة التي قد تكون لديك حول التكنولوجيا ، من أنواعها وتطبيقاتها إلى النصائح العملية لاعتماد الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة.

نُشر في الأصل على https://itrexgroup.com في 1 سبتمبر 2022.