التحول إلى الذكاء الاصطناعي

وقد حددت أكاديمية إدارة الصحة خمسة مستويات من نضج الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية:

المستوى 1 – الوعي بالذكاء الاصطناعي

المستوى 2 – تجارب الذكاء الاصطناعي

المستوى 3 – الذكاء الاصطناعي في الإنتاج

المستوى الرابع – يتم استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع وبشكل منهجي

المستوى الخامس – الذكاء الاصطناعي تحولي وأصبح جزءًا من الحمض النووي للمنظمة.

عندما سأل أعضاء الأكاديمية الممارسين الطبيين والتكنولوجيين عن المكان الذي يشعرون فيه بأن منظماتهم تقع في منحنى نضج الذكاء الاصطناعي، اختار معظمهم المستوى 2 – تجارب الذكاء الاصطناعي.

لقد وجدت نتائج مماثلة في قطاعات صناعية أخرى.

ومن الواضح أيضًا أن مسؤولي تكنولوجيا المعلومات سيتحملون مسؤوليات رئيسية في نشر الذكاء الاصطناعي، سواء أكان الذكاء الاصطناعي يدخل الشركة من خلال قسم مخصص لعلوم البيانات، أو من خلال وظيفة خاصة بالمستخدم. لماذا؟ لأن قسم تكنولوجيا المعلومات وحده لديه معرفة شاملة على مستوى المؤسسة بالبيانات والتطبيقات والبنية الأساسية، وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤثر عليها.

وبما أن معظم المنظمات لا تزال في مراحل اختبار الذكاء الاصطناعي، ولا تعرف حقًا ما هي النتائج النهائية للذكاء الاصطناعي، فإن الأمر يقع على عاتق مديري تكنولوجيا المعلومات للتفكير في التحديات والفرص التي يوفرها نشر الذكاء الاصطناعي مع تحوله إلى حقيقة تنظيمية.

أفضل طريقة لتحويل الشركة إلى الذكاء الاصطناعي

فيما يلي ستة أشياء يجب تضمينها في خططك:

1. قم بتقييم بياناتك وبنيات تكنولوجيا المعلومات الحالية.

تعمل الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل عندما تكون البيانات التي تعمل عليها موجودة في مستودع بيانات، وتكون البيانات الموجودة في المستودع عالية الجودة ويمكنها التفاعل مع أنواع البيانات الأخرى. يستغرق الأمر بعض الوقت لتحقيق والحفاظ على بيانات عالية الجودة وقابلة للتشغيل المتبادل. تبدأ العملية باستخدام أدوات ETL (استخراج وتحويل وتحميل) التي يمكنها سحب البيانات من مجموعة واسعة من المصادر المحلية وخارجها وتنظيفها وتوحيدها حتى تتمكن من التفاعل مع أنواع البيانات في مستودع البيانات الفردي الذي سيستخدمه الذكاء الاصطناعي.

تؤثر هذه العملية على البنية الأساسية لتكنولوجيا المعلومات لأنها تتضمن عددًا من الأنظمة التي قد لا تكون متكاملة جيدًا مع بعضها البعض. يجب فحص الأنظمة خارج المؤسسة التي تمتلكها وتديرها أطراف ثالثة للتأكد من توافقها مع البيانات، وكذلك للتأكد من توافقها مع معايير الأمان والحوكمة.

وعلى صعيد الشبكات، قد تكون هناك حاجة إلى زيادة عرض النطاق الترددي، وقد تكون هناك حاجة إلى إعادة النظر في حركة المرور على الشبكة وأنماط النشر. وفي مجال التخزين، ستكون هناك حاجة بالتأكيد إلى المزيد من التخزين، وسوف تكون هناك حاجة إلى إنشاء مخططات النسخ الاحتياطي للبيانات واستردادها للذكاء الاصطناعي.

في المعالجة، يجب إجراء تعديلات على المعالجة المتوازية التي تشكل انحرافًا عن المعالجة الخطية المستخدمة في معاملات تكنولوجيا المعلومات اليومية.

هناك قدر كبير من المعلومات التي يتعين استيعابها. وسوف تؤثر هذه المعلومات على كيفية عمل تكنولوجيا المعلومات، وستتطلب مهارات جديدة في إدارة البيانات ومعالجتها والمهارات الاستراتيجية التي قد لا تتوفر لدى تكنولوجيا المعلومات.

2. قم بتقييم مستويات مهاراتك.

سيحتاج معظم أعضاء موظفي تكنولوجيا المعلومات إلى رفع مهاراتهم في مجال الذكاء الاصطناعي.

قد يحتاج الموظفون إلى تعلم لغات برمجة جديدة، وسيتعين على الدعم الفني لتكنولوجيا المعلومات في مركز البيانات إتقان بيئة المعالجة المتوازية. يجب على موظفي الشبكات توفير نطاق ترددي إضافي وإنتاجية أسرع للذكاء الاصطناعي، ومن المرجح أن يطوروا شبكة مخصصة.

سوف تحتاج مجموعات المحللين في مجال التطبيقات والأعمال إلى تعلم آليات بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. ويبدأ هذا بتحديد الخوارزميات، وبناء نماذج التعلم للتعلم الآلي، والتقدم إلى اختبارات ضمان الجودة التكرارية حتى تصل نتائج الذكاء الاصطناعي إلى دقة 95% من الاستنتاجات التي قد يتوصل إليها خبراء الموضوع. ومن جانب المستخدم، يجب تجنيد خبراء الموضوع للمساعدة في تطوير الخوارزميات.

3. وضع إرشادات الامتثال والحوكمة.

بدأت الشركات والهيئات التنظيمية والحكومات للتو في التعامل مع الأمر الامتثال والحوكمة في مجال الذكاء الاصطناعيلذا، يقع على عاتق الشركات مسؤولية تحديد المبادئ التوجيهية الخاصة بها.

مع نضوج الذكاء الاصطناعي، ستكون هناك حوادث وحالات استخدام تملي التنظيم، وسيتم كتابة هذه اللوائح. وفي الوقت نفسه، فإن الهدف بالنسبة لتكنولوجيا المعلومات هو تجنب الوقوع في واحدة من هذه الحوادث أو حالات الاستخدام.

4. تقييم قبول المستخدم.

إن مقاومة الموظفين هي السبب الرئيسي لفشل المشاريع، وسوف يقاوم الموظفون إذا اعتقدوا أن الذكاء الاصطناعي سوف يسلبهم وظائفهم. والحل هو تطوير خريطة طريق بشرية بحيث يعرف الأفراد مقدمًا أين من المرجح أن يتطوروا ومسؤولياتهم. وفي حالة إمكانية إلغاء الوظائف، فمن الأفضل إبلاغ الموظفين بذلك مقدمًا، ومساعدتهم في العثور على عمل آخر.

5. تقييم المخاطر.

في حكومات الولايات، الأولوية رقم 1 بالنسبة لمديري تكنولوجيا المعلومات، فإن الأمن السيبراني وإدارة المخاطر هما أهم ما يشغلانهم، وهم ليسوا وحدهم.

يشكل الذكاء الاصطناعي خطرًا أمنيًا كبيرًا لأن حلول أمن تكنولوجيا المعلومات مصممة لتكنولوجيا المعلومات القياسية والمعاملاتية، وليس للبيانات الضخمة.

واحد ينمو تهديدات الذكاء الاصطناعي الأمنية “إنها عبارة عن “بيانات مسمومة يتم فيها اختراق البيانات التي تم جمعها للتدريب على التعلم العميق بمعلومات خبيثة متعمدة”. يتم اختراق البيانات، والنتائج التي تستمدها الذكاء الاصطناعي منها كاذبة ومضللة عمدًا.

ويتمثل الخطر الثاني في تدهور نتائج الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت. ويحدث هذا عندما تتغير ظروف العمل وغيرها، ولكن الخوارزميات التي تستفسر عن البيانات أو البيانات نفسها لا تواكب معدل التغيير. ويتعين على تكنولوجيا المعلومات والمستخدمين النهائيين تطوير استراتيجيات صيانة لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تراقب باستمرار الدقة وتشير إلى مستويات الدقة المتدهورة حتى يتسنى لتكنولوجيا المعلومات والمستخدمين النهائيين إجراء التعديلات اللازمة لاستعادة الدقة.

6. توقف عن التجربة.

لا تزال معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي في مراحلها التجريبية، ولكن الآن هو الوقت المناسب لمتابعة المنهجيات الصحيحة ونشر التكنولوجيا ورفع مهارات الموظفين قبل انتقال الذكاء الاصطناعي إلى مرحلة الإنتاج.

إن الذكاء الاصطناعي في الإنتاج (وفي نهاية المطاف في الحمض النووي للشركة) أمر مؤكد. وليس من السابق لأوانه أن نبدأ في إعادة التفكير في عمليات تكنولوجيا المعلومات والأساليب والمجموعات المهارية وإعادة نشرها لتكون جاهزة لذلك.