التنقل في مخاطر تنفيذ الذكاء الاصطناعي

في الوقت الذي أصبح فيه التحول الرقمي كلمة طنانة رئيسية في المجال التجاري، تسعى الشركات في كل مكان جاهدة لمواكبة اتجاهات التكنولوجيا الناشئة. وفي محاولة لترسيخ مكانتها في طليعة الصناعات الخاصة بها، تسعى هذه الشركات إلى تحسين نفسها وتعزيز نجاحها من خلال تنفيذ أدوات الذكاء الاصطناعي المتطورة في المبيعات والتسويق وإدارة الموارد البشرية والمزيد. وهذا أمر مفهوم، نظرا للإمكانات الهائلة التي يتمتع بها الذكاء الاصطناعي في معالجة البيانات وتحليلها وأتمتتها.

ومع ذلك، في الحقيقة، غالبًا ما يكون تحقيق النجاح باستخدام أدوات الأعمال المدعومة بالذكاء الاصطناعي أكثر صعوبة مما قد يبدو في البداية، وهناك مجموعة متنوعة من المخاطر التي يجب الانتباه إليها قبل اتخاذ قرار الشروع في هذه الرحلة. في هذه المقالة، سنستكشف بعض المخاطر المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال والحلول المقترحة التي يمكن أن تساعدك على تنفيذ التقنيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بنجاح في مؤسستك.

1. الظل AI

منذ أن تم تقديم الذكاء الاصطناعي لأول مرة في مجال الأعمال، كان هناك طفرة حقيقية في تطوير الأدوات التي يمكنها الاستفادة من قوته. الآن، مع وجود مجموعة واسعة من أدوات الذكاء الاصطناعي المتاحة لأداء الوظائف في كل قسم من أقسام الأعمال، أصبح الذكاء الاصطناعي الظلي مصدر قلق ملح للشركات الطموحة في كل مكان. ولكن ما هو بالضبط؟

Shadow AI هو مصطلح يستخدم لوصف استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التي لم تتم الموافقة عليها أو الموافقة عليها من قبل CTO (الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا) أو CIO (الرئيس التنفيذي للمعلومات) أو قسم تكنولوجيا المعلومات. على نحو فعال، يشمل Shadow AI أدوات الذكاء الاصطناعي التي أخذ الموظفون على عاتقهم استخدامها في مسؤولياتهم اليومية.

إن مخاطر الذكاء الاصطناعي في الظل كبيرة. من خلال السماح للأفراد باستخدام مجموعة متنوعة من أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة عبر المؤسسة، ستواجه في النهاية مشكلات تتعلق بتجزئة البيانات بسبب الطبيعة المفككة لكيفية تنفيذ الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يؤدي ذلك إلى قيام الموظفين بالاعتماد على بيانات قديمة أو غير دقيقة، مما يؤدي إلى أخطاء تتراوح من طفيفة إلى كارثية محتملة اعتمادًا على الموقف.

لمنع النكسات الناتجة عن الظل الاصطناعي، من الحكمة وضع تدابير لمكافحته قبل محاولة تنفيذ أدوات الذكاء الاصطناعي في مؤسستك. على وجه التحديد، يجب عليك إنشاء إطار قوي لحوكمة الذكاء الاصطناعي داخل مؤسستك. ومن خلال تحديد العمليات والإجراءات الواضحة لاعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي واستخدامها، يمكنك المساعدة في ضمان تنفيذ الأدوات الجديدة بسلاسة كجزء من كل متماسك. سيسمح لك ذلك بإدارة أصول البيانات بشكل أكثر فعالية ومنع التجزئة.

2. خصوصية البيانات وأمنها

يُقال غالبًا أن جودة أداة الذكاء الاصطناعي تكون بجودة البيانات التي تغذيها بها. وهذا صحيح بكل تأكيد، ولكن لم يُقال الكثير عن طبيعة تلك البيانات، وما إذا كان يمكن الوثوق بأدوات الذكاء الاصطناعي للتعامل معها أم لا.

غالبًا ما تتمتع الشركات بإمكانية الوصول إلى قدر كبير من تفاصيل العملاء في قواعد بياناتها، على سبيل المثال، والتي تعتبر جميعها حساسة. في المناخ الحالي، عندما يهتم الناس أكثر من أي وقت مضى بكيفية استخدام بياناتهم، فإن سمعة مؤسستك تعتمد على قدرتك على حماية البيانات الحساسة وتوفير ضمان الخصوصية والأمان للعملاء والعملاء. ومع ذلك، قد يكون توفير مثل هذا الضمان أمرًا صعبًا عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.

تتسبب خروقات البيانات باستمرار في حدوث مشكلات للشركات في جميع أنحاء العالم، وتكون الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي هي السبب في بعض الحالات. اعتمادًا على التشفير وعمليات المصادقة وواجهات برمجة التطبيقات (واجهات برمجة التطبيقات) التي تستخدمها أداة معينة للذكاء الاصطناعي، قد تكون أصول البيانات الحساسة عرضة للانتهاكات. بالإضافة إلى ذلك، قد يتم تكوين الأدوات بشكل خاطئ، أو قد تكون هناك نقاط ضعف في كود التطبيق مما قد يعرض خصوصية البيانات الحساسة وأمانها للخطر. وأخيرًا، قد لا تعمل بعض أدوات الذكاء الاصطناعي بما يتوافق مع لوائح البيانات. قد يؤدي ذلك إلى تعريض سمعة عملك ومستقبله للخطر، لذا يجب عليك التخفيف من مثل هذه المشكلات.

للحفاظ على منع الانتهاكات الضارة، يجب إعطاء الأولوية لأمن البيانات منذ البداية عند السعي إلى تنفيذ أدوات جديدة للذكاء الاصطناعي. وهذا يعني إنشاء فريق مسؤول عن اختيار تقنيات الذكاء الاصطناعي وإنشاء عملية شاملة يتم من خلالها تقييم تلك التقنيات قبل التنفيذ. ويجب فحص الأدوات الجديدة بشكل شامل لتحديد ما إذا كانت بروتوكولات التشفير الخاصة بها تتوافق مع المعايير اللازمة، على سبيل المثال، وما إذا كانت تتوافق مع لوائح البيانات مثل تلك التي حددها القانون العام لحماية البيانات. عند اتخاذ هذه التدابير، يمكنك تحديد أدوات الذكاء الاصطناعي الآمنة للاستخدام والحد من مخاطر الاختراق.

3. مهارة الموظف والمقاومة

لاستخراج القيمة الحقيقية من الأدوات الجديدة، يتبع ذلك أنه يجب عليك السعي للاستفادة منها في كل فرصة ممكنة، لأن القيام بذلك سيمكنك من تحسين العمليات الداخلية لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة. بالطبع، يبدو هذا أمرًا جيدًا، لكن تقديم قطعة جديدة من تقنية الذكاء الاصطناعي في عملك شيء واحد، ولكن استخدامها بفعالية عبر المؤسسة شيء آخر تمامًا.

عندما تحاول الشركات تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة على نطاق الشركة، فإنها غالبًا ما تواجه مشكلات تتعلق بمستويات مهارات الموظفين. ومن المنطقي أن يكون هذا هو الحال - ففي نهاية المطاف، نحن نناقش هذه الأدوات المتطورة، وليس كل من يجب أن يستخدم برنامجًا معينًا سيكون لديه الكفاءات الدقيقة التي يحتاجها لاستخدامه على النحو الأمثل. ومع ذلك، إذا تركت هذه المشكلة دون حل، فمن الممكن أن تخرج عن نطاق السيطرة سريعًا مع شعور الموظفين بالإحباط والبدء في مقاومة تطبيق الأدوات الجديدة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى استخدام الأدوات بشكل غير صحيح أو استبعادها تمامًا، مما يعيق جهود التحسين.

الحل هنا هو تأهيل الموظفين بشكل شامل والمطلوب منهم استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في عملياتهم اليومية. ومن الناحية المثالية، يجب أن يبدأ ذلك قبل بدء عملية التنفيذ، من خلال توفير المواد التعليمية والتمهيدات عبر شبكة الشركة. بعد ذلك، يجب تزويد الموظفين بحل تعليمي قوي في الوقت الفعلي، مثل منصة الاعتماد الرقمي، والتي يمكن أن توفر تراكبات مفيدة مع إرشادات لحظة بلحظة تمكن الموظفين من الوصول بسرعة إلى الكفاءة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة. بالإضافة إلى ذلك، من الحكمة تحديد قنوات اتصال واضحة بين الموظفين والإدارة، مما يسمح بتقديم الملاحظات والمساعدة طوال عملية الإعداد.

4. تحيزات التعلم الآلي

تكمن القوة المذهلة للذكاء الاصطناعي في قدرته على معالجة البيانات وتحليلها واستقراءها للتعلم وتقديم الحلول لمختلف المشكلات. ومع ذلك، من المهم أن نلاحظ أن هذا سيف ذو حدين إلى حد ما. وبما أنه لا يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي إلا على أساس البيانات التاريخية، فإن تحيزات التعلم الآلي تشكل خطراً كبيراً.

يحدث تحيز التعلم الآلي، والذي يسمى أيضًا تحيز الذكاء الاصطناعي، عندما تستخلص خوارزمية الذكاء الاصطناعي استنتاجات خاطئة من البيانات التاريخية أثناء عملية التعلم الآلي، مما يؤدي إلى إنتاج نتائج متحيزة. يمكن أن يؤدي هذا إلى جميع أنواع التعقيدات اعتمادًا على مكان تنفيذ أدوات الذكاء الاصطناعي ذات الصلة. على سبيل المثال، قد يؤدي ذلك إلى نتائج تسعير تمييزية للعملاء أو العملاء، أو نتائج اختيار غير عادلة عند النظر في المتقدمين للوظائف. يمكن أن يكون لمثل هذه الأخطاء تأثير ضار كبير على سمعة الشركة، مما قد يؤدي إلى إحباط محاولات النمو والتطوير.

لمنع تحيزات التعلم الآلي، يُنصح بالانتباه إلى كيفية تدريب أدوات الذكاء الاصطناعي وصيانتها. وهذا يعني وضع قواعد وإجراءات واضحة تهدف إلى منع الذكاء الاصطناعي من استخلاص استنتاجات خاطئة. وينبغي توفير بيانات متنوعة لتحقيق التوازن بين الذكاء الاصطناعي أثناء عملية التدريب، في حين ينبغي وضع المبادئ التوجيهية الأخلاقية لضمان نشر أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح. بالإضافة إلى ذلك، يجب مراقبة أدوات الذكاء الاصطناعي عن كثب، ويجب وضع مقاييس واضحة لإجراء تقييمات التحيز المنتظمة.

من خلال تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي بعناية قبل الاختيار، ثم تدريب هذه النماذج ونشرها وتقييمها مع أخذ الدقة في الاعتبار، ستتمكن من ضمان تنفيذ أدوات الذكاء الاصطناعي بطريقة عادلة وشفافة.

الختام

في عصر البيانات الضخمة والتحليلات والتحول الرقمي، هناك جاذبية لا يمكن إنكارها للإمكانيات التي توفرها أدوات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكنها تمكينك من تحسين عمليتك بطريقة لا تستطيع التقنيات الأخرى القيام بها ببساطة.

ومع ذلك، في الوقت نفسه، من المهم ألا تغفل عن المزايا الإيجابية المحتملة لاستخدام هذه الأدوات. في حين أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على مساعدتك في دفع أعمالك إلى آفاق جديدة، فإنه يتمتع أيضًا بالقدرة على خلق الارتباك والإضرار بسمعة مؤسستك إذا تم استخدامه بشكل غير صحيح. للحصول على أقصى قيمة من أدوات الذكاء الاصطناعي، يعد التنفيذ السليم أمرًا بالغ الأهمية، وهذا يعني التغلب على المخاطر المرتبطة بالتكنولوجيا.

يمثل الذكاء الاصطناعي الظلي، وخصوصية البيانات، والفجوات في مهارات الموظفين، وتحيزات التعلم الآلي، جميعها عقبات تمثل عقبات أمام تنفيذ الذكاء الاصطناعي، ولكنها أبعد ما تكون عن التغلب عليها. من خلال اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها ومراقبتها بعناية وتأهيل الموظفين بشكل شامل، يمكنك إنشاء بيئة مواتية لاستخدام الذكاء الاصطناعي. على هذا النحو، سوف تكون قادرًا على تحسين العمليات بشكل فعال، وتحقيق قدر أكبر من الكفاءة والإنتاجية، وفي النهاية دفع مؤسستك إلى طليعة صناعتها.

‍