المزيد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي وعمليات التكامل سوف تشق طريقها إلى المؤسسات خلال السنوات القليلة المقبلة. سوف يحتاجون إلى تكنولوجيا المعلومات لتطوير مسارات عمل ومهارات جديدة لدعمهم. تتضمن مسارات العمل والمهارات هذه منهجية لاختبار التطبيقات ونشرها بشكل متكرر؛ والتركيز على سلامة البيانات وتنظيفها؛ تعريف مجموعات قواعد الذكاء الاصطناعي؛ مراعاة الحواجز الأخلاقية والقانونية التي يجب دمجها؛ فرق تعاونية مع المستخدمين النهائيين؛ واستراتيجية صيانة الذكاء الاصطناعي.
بدأت الشركات للتو في وضع أذرعها حول هذا الأمر. كيف يقومون بوضع تكنولوجيا المعلومات بشكل أفضل لدعم التطوير والنشر؟
أين يوجد الذكاء الاصطناعي اليوم؟
في عام 2023، أجرت شركة تصنيع الرقائق AMD مقابلات مع 2500 من قادة تكنولوجيا المعلومات العالميين وسألتهم عن الذكاء الاصطناعي. نصف المشاركين في الاستطلاع قالوا إنهم مستعدون للبدء في اعتماد الذكاء الاصطناعي، لكن نصفهم قالوا أيضًا إنهم لا يشعرون بأن تكنولوجيا المعلومات جاهزة للذكاء الاصطناعي.
وقال مسؤولون تنفيذيون آخرون في C-suite إنهم غير متأكدين من جاهزية الذكاء الاصطناعي أيضًا. في عام 2023، ذكرت شبكة سي إن إن ذلك 42% من الرؤساء التنفيذيين الذين شاركوا في قمة الرؤساء التنفيذيين في جامعة ييل، لم يعربوا عن خوفهم من الذكاء الاصطناعي فحسب، بل شعروا في الواقع أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على “تدمير البشرية” في غضون خمس إلى عشر سنوات. وعلق جيفري سونينفيلد، الأستاذ في جامعة ييل، قائلاً: “إن الأمر مظلم ومثير للقلق للغاية”.
خلاصة القول هي أن كل شركة تشعر أنها ستحتاج إلى الذكاء الاصطناعي من أجل المنافسة، ولكن لا أحد يفهم حتى الآن العديد من الأمور المجهولة في الذكاء الاصطناعي أو ما سيجلبه إلى مكان العمل أو العالم.
تكنولوجيا المعلومات تقف في منتصف هذا الخوف والارتباك لأنها ستكون في النهاية الجهة المنفذة والمستدامة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
ما يجب أن تفعله الآن
بعض التطبيقات المبكرة للذكاء الاصطناعي كانت في الواقع في مجالات عمليات تكنولوجيا المعلومات، مثل إدارة الأمن، وإدارة سير العمل، والتخصيص الآلي للموارد. تعتبر كل هذه التخصصات تقنية ناضجة لتكنولوجيا المعلومات، لذلك لا يوجد خطر كبير من المتغيرات أو الظروف أو القرارات غير المعروفة التي يتخذها الذكاء الاصطناعي. وهذا يبقي مخاطر تكنولوجيا المعلومات والمؤسسات من الذكاء الاصطناعي منخفضة.
كما يمنح استخدام الذكاء الاصطناعي في عمليات تكنولوجيا المعلومات خبرة مبكرة لتكنولوجيا المعلومات مع التكنولوجيا الناشئة التي يمكن استخدامها عندما تنشر الشركات الذكاء الاصطناعي في مجالات غير تكنولوجيا المعلومات. ومع ذلك، فإن المزايا المبكرة للذكاء الاصطناعي التي اكتسبتها تكنولوجيا المعلومات من تطبيقاتها الخاصة يمكن أن تتوقف عند هذا الحد.
على سبيل المثال، ماذا يحدث عندما يبدأ تطبيق الذكاء الاصطناعي للأعمال في إنتاج نتائج خاطئة أو يفشل في التشغيل؟ من المسؤول؟ كيف تعرف أن تطبيق الذكاء الاصطناعي وما يعلمه نفسه من خلال التعلم الآلي (ML) سيستمر في الالتزام بالمعايير القانونية والأخلاقية والحوكمة التي تضعها الشركة لنفسها؟ وأخيرًا، من الذي يتخذ القرار بأن نظام الذكاء الاصطناعي أصبح أخيرًا ناضجًا بدرجة كافية لبدء العمل؟
في المحادثات الأخيرة التي أجريتها مع مدراء تكنولوجيا المعلومات، قال معظمهم إن هذه الأسئلة لم يتم تناولها في شركاتهم.
معالجة الأركان الأربعة لمسؤولية الذكاء الاصطناعي في تكنولوجيا المعلومات
هناك ركائز أساسية لمسؤولية الذكاء الاصطناعي والتي من المهم أن تعالجها تكنولوجيا المعلومات: التطوير والنشر والحوكمة ودعم الذكاء الاصطناعي.
تطوير الذكاء الاصطناعي. مثل Agile، ستكون منهجية تطوير الذكاء الاصطناعي متكررة، ولكن على عكس Agile، لن تنتهي مشاريع الذكاء الاصطناعي أبدًا. وذلك لأن ظروف العمل والأولويات والمعلومات تتغير باستمرار، وكذلك الطريقة التي نفكر بها – والذكاء الاصطناعي – بشأنها.
بمجرد أن تحدد الشركة حالة الاستخدام، يتم تصميم نموذج الذكاء الاصطناعي وبنائه واختباره مقابل مجموعة كبيرة ومتنوعة من البيانات من مصادر متنوعة. المعيار الذهبي لدقة الذكاء الاصطناعي هو أنه يجب أن يتفق بنسبة 95% من الوقت مع ما يمكن أن يستنتجه الخبراء في مجال البشر من نفس البيانات. في بعض الحالات، مثل التنبؤ بالاتجاهات العامة طويلة المدى، قد يكون المستخدمون راضين عن معدل دقة يصل إلى 70%. وفي جميع الحالات، يجب تحديد مقياس دقة الذكاء الاصطناعي.
كجزء من عملية التطوير، تقوم فرق تكنولوجيا المعلومات وعلوم البيانات والمستخدمون النهائيون ببناء خوارزميات التعلم الآلي القادرة على تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي والتفكير بشكل أكبر حيث يتم الكشف عن أنماط جديدة من البيانات وآثارها بواسطة برنامج الذكاء الاصطناعي.
ولتحقيق دقة تصل إلى 95% في القرارات والنتائج، يجب أن يعمل الذكاء الاصطناعي ببيانات نظيفة وعالية الجودة. وستكون مهمة قسم تكنولوجيا المعلومات إعداد هذه البيانات وفحص البيانات التي يتم استيرادها من البائعين الآخرين.
ويجب أيضًا إجراء عمليات التحقق من البائع فيما يتعلق بالبيانات النظيفة والأمن والحوكمة. ومن المرجح أن تقع هذه المهام على عاتق تكنولوجيا المعلومات.
نشر الذكاء الاصطناعي. يمكن نشر نظام الذكاء الاصطناعي بمجرد وصوله إلى مقياس الدقة المستهدف. يمكن أن يكون النشر واضحًا إلى حد ما إذا كان سيتم استخدام الذكاء الاصطناعي كنظام مستقل. ومع ذلك، إذا كان لا بد من دمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات أخرى، فهناك تأثير على الأنظمة والعمليات التجارية الحالية التي يجب أخذها في الاعتبار.
على سبيل المثال، إذا كان سيتم استخدام محرك الذكاء الاصطناعي كأداة تقييم لمعرفة أنواع القروض التي يمكن لمقدم الطلب التأهل لها، فيجب دمج البرنامج في عملية اكتتاب القرض. وسوف يستلزم ذلك تغييرات في سير عمل اكتتاب القروض، وكيفية عمل شركات التأمين، والأنظمة الأخرى.
للوهلة الأولى، يقوم المستخدمون ومحللو أعمال تكنولوجيا المعلومات والمطورون بإجراء العديد من عمليات تكامل النظام/العملية، لذلك لا ينبغي أن يكون تغيير عملية اتخاذ قرار القرض بهذه الصعوبة. ومع ذلك، فإن تكامل الذكاء الاصطناعي مختلف. تخضع مجموعات قواعد الذكاء الاصطناعي للمراجعة المستمرة، وقد يؤدي ذلك إلى حدوث خلل في العمليات والأنظمة المحيطة في أي وقت. ويمكن للتغييرات أيضًا أن تحول تدريب الموظفين (وإعادة تدريبهم) إلى عملية مستمرة. يجب أن يكون تثبيت تكنولوجيا المعلومات والدعم المستمر جاهزًا لذلك.
حوكمة الذكاء الاصطناعي. إن معايير الأمن والحوكمة التي تضعها الشركات تأتي من الداخل، من الجهات التنظيمية أو من المدققين. يكمن الخطر في الذكاء الاصطناعي في أنه يمكن أن يتجاوز هذه المبادئ التوجيهية لأنه يدرب نفسه ذاتيًا على البيانات الجديدة.
“من المهم أن يفهم الجميع مدى سرعة ذلك [AI] قال: “سوف يتغير”. إريك شميدت، الرئيس التنفيذي السابق ورئيس مجلس إدارة شركة جوجل. “السلبيات عميقة جدًا.” ومن بين المخاوف أن شركات الذكاء الاصطناعي لا تزال “لا تملك حلولاً للقضايا المتعلقة بالتحيز الخوارزمي أو الإسناد، أو نزاعات حقوق الطبع والنشر المرفوعة الآن بشأن استخدام الكتابة والكتب والصور والأفلام والأعمال الفنية في التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي. ومن المتوقع أن تنشأ العديد من الأسئلة القانونية والأخلاقية والثقافية الأخرى غير المتوقعة حتى الآن عبر جميع أنواع الاستخدامات العسكرية والطبية والتعليمية والتصنيعية.
التحدي الذي يواجه الشركات وتكنولوجيا المعلومات هو أن القانون يتخلف دائمًا عن التكنولوجيا. سيكون هناك القليل من القواعد الصارمة والسريعة للذكاء الاصطناعي أثناء تقدمه بلا هوادة. لذا، فإن الذكاء الاصطناعي يتعرض لخطر الهروب من الحواجز الأخلاقية والقانونية. في هذه البيئة، من المرجح أن تنشأ قضايا قانونية تحدد السوابق القضائية وكيف سيتم معالجة قضايا الذكاء الاصطناعي. يكمن الخطر الذي يواجه تكنولوجيا المعلومات والشركات في أنهم لا يريدون أن يصبحوا الحالات المحددة للقانون من خلال مقاضاتهم.
يمكن لمدراء تكنولوجيا المعلومات اتخاذ الإجراءات اللازمة من خلال زيادة الوعي بالذكاء الاصطناعي باعتباره أحد اهتمامات إدارة مخاطر الشركات لمجالس الإدارة والرؤساء التنفيذيين. في العمل اليومي، إذا كان هناك سؤال حول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي أو شرعيته، فيجب استشارة الخبراء القانونيين والتنظيميين على الفور.
دعم الذكاء الاصطناعي. سيأتي دعم الذكاء الاصطناعي من تكنولوجيا المعلومات بعدة أشكال مختلفة:
-
دعم مشكلات تكامل الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة والعمليات التجارية.
-
الدعم والإصلاحات/إعادة الاختبار لنماذج الذكاء الاصطناعي عندما تبدأ هذه النماذج في فقدان الدقة.
-
وأيضًا، استراتيجية تجاوز الفشل للذكاء الاصطناعي إذا كانت هناك حاجة إلى تعليقه مؤقتًا من الإنتاج بسبب فشل الدقة.
ستتطلب إزالة أي تطبيق للذكاء الاصطناعي من الإنتاج من الأنظمة والموظفين تجاوز الفشل لعمليات الأعمال البديلة أثناء إعادة ضبط الذكاء الاصطناعي. نظرًا لأن تكنولوجيا المعلومات لديها خبرة قليلة في دعم الذكاء الاصطناعي في الإنتاج أو الحاجة إلى تجاوز الفشل في عمليات الأعمال البديلة، فهناك طرق قليلة لحساب متوسط الوقت اللازم لاسترداد الذكاء الاصطناعي.
ملخص
سيتطلب الذكاء الاصطناعي استراتيجيات تطوير ودعم جديدة من تكنولوجيا المعلومات، وسيعتمد أيضًا على مهارات جديدة.
ستكون إدارة البائعين (وبيانات البائعين) ذات أهمية قصوى. على الجانب الإداري، ستحتاج تكنولوجيا المعلومات إلى أن تكون استباقية مع بائعي البيانات لضمان استيفاء معايير جودة البيانات والحوكمة والأمن. ستكون أدوات إعداد البيانات مثل ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) أدوات قياسية في مشاريع تطوير الذكاء الاصطناعي. سيحتاج محللو أعمال تكنولوجيا المعلومات الذين يتفاعلون مع المستخدمين ومع علماء البيانات إلى أن يكونوا على دراية بشكل منتج بكلتا المجموعتين أثناء تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره ودعمه. بالإضافة إلى ذلك، ستبدو الصيانة المستمرة لأنظمة الذكاء الاصطناعي أشبه بجهد استدامة حقيقة البيانات أكثر من مجرد تشغيل الأنظمة. بشكل جماعي، ستفرض هذه الحقائق تغييرات في كيفية تطوير تكنولوجيا المعلومات للتطبيقات ونشرها وصيانتها، وكيفية تفاعلها مع المستخدمين والمحامين والمنظمين والبائعين.
لقد حان الوقت لمدراء تكنولوجيا المعلومات لتخطيط اتجاهات تطوير تكنولوجيا المعلومات ونشرها ودعمها بينما لا يزال الذكاء الاصطناعي في طور النشوء.
