إذا كان الذكاء الاصطناعي سيعمل، فيجب أن تتوافق تكنولوجيا المعلومات مع التخصصات الأخرى في جميع أنحاء الشركة وتشكل فريقًا متماسكًا. يجب أن يكون هذا الفريق قادرًا على التعامل مع كل شيء بدءًا من التنفيذ الفني وحتى تنظيم المحتوى والاستدلال والخوارزميات، إلى جانب الامتثال. ما مدى إمكانية تنفيذ ذلك بالنسبة لمعظم الشركات، وكيف يمكنك تجميع أفضل فريق ممكن؟
ذهبت إلى المطبخ للتفكير في ذلك، وسرعان ما وجدت سؤالًا مشابهًا: كم عدد الوصفات المختلفة لكعكة رقائق الشوكولاتة الموجودة في العالم؟ الجواب هو الآلاف. وبالمثل، فهي نفس النتيجة التي لا حدود لها تقريبًا عندما ينظر المرء إلى مجموعة واسعة من الشركات الصغيرة إلى الكبيرة الحجم في العالم التي ترغب في استخدام الذكاء الاصطناعي. تتمتع بعض الشركات بالفعل بمهارات فريق عمل مختلفة في مجال الذكاء الاصطناعي، بينما يتعين على شركات أخرى إيجاد طرق للعمل باستخدام ما لديها.
تحديد اللاعبين في فريق الذكاء الاصطناعي
لبناء واستدامة فعالة، نهاية إلى نهاية فريق الذكاء الاصطناعيتحتاج الشركات إلى أفراد يفهمون البنية التحتية الداخلية والخارجية لتكنولوجيا المعلومات؛ معرفة كيفية صيانة ومراقبة المعالجة المتوازية في مركز البيانات أو السحابة؛ والأفراد الذين لديهم الخلفية الإحصائية والاستدلالية اللازمة لتطوير الأسئلة التي يمكنها استخراج كنوز من البيانات بحيث يمكن الكشف عن لآلئ البصيرة.
تحتاج الشركات أيضًا إلى أفراد يمكنهم إدارة الطبيعة التكرارية الفريدة لمشاريع الذكاء الاصطناعي، وأفراد يتمتعون بفهم شامل للأعمال وتحدياتها، وأفراد يتمتعون بالمهارات اللازمة لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وتطويرها من خلال التعلم الآلي والتدريب التكراري. كما أنهم بحاجة إلى موظفين يتمتعون بالصبر، ومهارات تواصل قوية، ومهارات تدريبية ممتازة يمكنهم أن يوضحوا للمستخدمين كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي. وأخيرا، هناك جانب الحوكمة والامتثال. كيف يمكنك التأكد من وجود حواجز حماية كافية، بحيث لا ينتهك الذكاء الاصطناعي مجالات الموضوع غير المناسبة؟ أنت بحاجة إلى أشخاص لهذا أيضًا.
وهذه وصفة لكفاءات الموظفين في مجال الذكاء الاصطناعي لا يستطيع تحملها سوى عدد قليل من المنظمات. إذن، ماذا عن الشركات الصغيرة التي تريد الذكاء الاصطناعي ولكن يجب عليها أن تعمل على وصفاتها الخاصة بمكونات مفقودة؟
ميريام ويبستر قاموس يُعرّف “تقديم أفضل ما لديك” بأنه “محاولة بذل قصارى جهدك للقيام بشيء صعب”.
قد يكون من الصعب بناء فريق ذكاء اصطناعي رفيع المستوى.
في الحقيقة، يقول ديلويت“تجميع الفرق التي يمكنها النجاح في ذلك [AI] يتطلب المشهد الطبيعي من الشركات إعادة النظر في كل شيء:
1) الفرق نفسها، بما في ذلك الأوصاف الوظيفية الفردية والمسميات والمسارات الوظيفية؛
2) هياكل الفريق، بما في ذلك التصميم التنظيمي والمواءمة الداخلية وتكامل المهارات والقدرات، لا سيما مع الاعتماد المتزايد على المواهب الخارجية؛ و
3) تمكين الفريق، بما في ذلك الثقافة والاتصالات والتعاون والتعلم المستمر وإعادة المهارات ورفع المهارات.
الإجماع في شركة ديلويت وغيرها من شركات أبحاث التكنولوجيا هو أنه من الصعب، حتى بالنسبة للشركات الكبيرة، العثور على جميع مجموعات مهارات فريق الذكاء الاصطناعي المتكاملة داخل الشركة بسبب النقص في العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات في سوق العمل. بالإضافة إلى ذلك، هناك اعتراف شائع بأنه يجب الحصول على بعض مهارات الذكاء الاصطناعي على الأقل من خلال سوق العقود الخارجية.
بناء فريق الذكاء الاصطناعي
مع العلم أنك لا بد أن تعاني من نقص في مهارات الذكاء الاصطناعي داخل الشركة، فإن إنشاء فريق الذكاء الاصطناعي يبدأ بتحديد جميع مجموعات المهارات التي ستحتاج إليها، ثم تحديد الموظفين الذين تعتقد أنهم قادرون على التعامل مع أدوار مختلفة. من المؤكد أن بعض الصناديق لن يتم ملؤها، لذا ستحتاج إلى اكتساب الموهبة لها في مكان آخر.
إليك ما تجده معظم الشركات:
عادةً ما يتمكن مدير المشروع والمتواصل ذو المهارات العالية من إجراء التعديل لإدارة فريق الذكاء الاصطناعي، والعديد من الشركات لديها هذا الشخص ضمن طاقم تطوير التطبيقات لديها. لدى معظم الشركات أيضًا خبراء في الموضوع من جانب المستخدم يمكنهم التحقق مما إذا كانت نتائج الذكاء الاصطناعي هي ما يتوقعه المرء، ويمكنهم أيضًا تحديد مجالات العمل التي تحتاج إلى الذكاء الاصطناعي.
تشمل المجالات التي من المرجح أن توجد فيها فجوات في المهارات ما يلي: في موظفي علوم البيانات، حيث يكون توظيف الأشخاص المهرة مكلفًا وصعبًا في سوق عمل ضيق؛ على جانب البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات، لأن تكنولوجيا المعلومات على دراية بالبيانات والأنظمة ولكنها تفتقر إلى الإلمام باستخدامات الذكاء الاصطناعي للحوسبة المتوازية؛ على الجانب التنظيمي والامتثال، لأنه لا أحد ــ ولا حتى الهيئات التنظيمية ومراجعي الحسابات ــ يعرف على وجه التحديد أين سيتم وضع الحواجز القانونية والأخلاقية للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، هناك نقص في قدرة الموظفين الداخليين على تطوير نماذج التعلم الآلي وإتقانها لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وفي عوامل تمكين الأعمال من كل من المستخدمين وموظفي تكنولوجيا المعلومات الذين يمكنهم تدريب المستخدمين بشكل فعال على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في العمل اليومي لمراجعة العمليات التجارية.
ملء الفجوات
على الرغم من أن توظيف المهارات التي تحتاجها هو الحل الأمثل لفريق الذكاء الاصطناعي في كل شركة، إلا أن هذه المهارات غير متوفرة، والعديد من الشركات لا تستطيع تحمل تكاليفها.
وفي بعض الحالات، تتقاسم المنظمات المماثلة التكاليف والموارد. ومن الأمثلة الجيدة على ذلك نظام التشخيص الطبي القائم على الذكاء الاصطناعي والذي تستخدمه العديد من مؤسسات الرعاية الصحية المختلفة وتدفع ثمنه بشكل جماعي.
وفي حالات أخرى، مثل صناعة الأدوية، من المهم تطوير نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك للحصول على ميزة تنافسية.
وفي حالات أخرى، تعترف الشركات الصغيرة والمتوسطة التي تريد الذكاء الاصطناعي بأنه يجب عليها استخدام الذكاء الاصطناعي المعبأ من مورديها، على الرغم من أن استخدام الذكاء الاصطناعي العام لن يمنحك سوى الرؤى البسيطة التي يحصل عليها الجميع.
خلاصة القول بالنسبة لمعظم المؤسسات، سواء كانت كبيرة أو صغيرة، هي أنه من الصعب تشكيل فريق كامل للذكاء الاصطناعي والاحتفاظ به في مثل هذا السوق التنافسي للغاية للوظائف والمهارات. قد تضطر إلى الحصول على مساعدة خارجية. يمكن أن تكون هذه استراتيجية ناجحة إذا حددت بوضوح المكان الذي تحتاج فيه إلى المساعدة وكيف يمكنك نقل المعرفة التي يجلبونها إلى مجموعة المعرفة الداخلية لفريقك.
ما نعرفه هو أن فرق الذكاء الاصطناعي يجب أن تكون متعددة التخصصات بطبيعتها، ويجب أن تكون غنية بالمعرفة والخبرة التجارية كما هو الحال في مهارات تكنولوجيا المعلومات وعلوم البيانات. هناك حاجة إلى مديري مشاريع موهوبين بشكل فريد يتمتعون بالصبر ومهارات الاتصال الرائعة لإدارة هذه الفرق متعددة التخصصات، سواء كانت الفرق مزودة بموظفين داخليين بالكامل أو مجموعة من الموظفين الداخليين والمتعاقدين.
وأخيرًا، مثل لعبة البيسبول، يعد الذكاء الاصطناعي رياضة جماعية. سيتم ارتكاب الأخطاء، وسيتم ترك الأفكار على القاعدة. ولكن مع نضوج الفريق، سيتحسن التنفيذ، وستبدأ الشركات في رؤية النتائج. وهذا ما نسعى لتحقيقه.
