باعتبارنا قادة تكنولوجيا المعلومات، فإننا نواجه ضغوطًا متزايدة لإثبات أن استثماراتنا في الذكاء الاصطناعي التوليدي تترجم إلى نتائج أعمال ذات معنى وقابلة للقياس. لا يكفي اعتماد أحدث التقنيات؛ تقع على عاتقنا مسؤولية إظهار أن الذكاء الاصطناعي يقدم نتائج ملموسة تدعم أهداف أعمالنا بشكل مباشر.
لتعظيم عائد الاستثمار من GenAI، يحتاج قادة تكنولوجيا المعلومات إلى اتباع نهج استراتيجي – نهج يدمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في العمليات التجارية، ويتماشى مع الأهداف التنظيمية، ويولد نتائج قابلة للقياس الكمي. دعونا نستكشف الاستراتيجيات المتقدمة للتغلب على تحديات تنفيذ GenAI، ودمج الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة الحالية، وقياس عائد الاستثمار بشكل فعال.
التحديات الرئيسية في تنفيذ GenAI
إن دمج GenAI في أنظمة المؤسسة ليس بالأمر السهل دائمًا. هناك العديد من العقبات التي يواجهها قادة تكنولوجيا المعلومات، وخاصة البيانات المحيطة وتعقيد النظام.
-
حوكمة البيانات والبنية التحتية. إن جودة الذكاء الاصطناعي تكون بنفس جودة البيانات التي يتم التدريب عليها. تفرض حوكمة البيانات القوية دقة وامتثال أفضل، خاصة عندما يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات واسعة وغير منظمة. ويشكل بناء بنية تحتية صديقة للذكاء الاصطناعي يمكنها التعامل مع حجم وتعقيد خطوط أنابيب بيانات الذكاء الاصطناعي تحديًا آخر، حيث يجب أن تكون هذه الأنظمة مرنة وقابلة للتكيف.
-
دقة النموذج و”الهلوسة”. يمكن أن تنتج نماذج GenAI نتائج غير حتمية، وفي بعض الأحيان تولد محتوى غير دقيق أو ملفق بالكامل. على عكس البرامج التقليدية التي تتمتع بعلاقات واضحة بين المدخلات والمخرجات والتي يمكن اختبارها على أساس الوحدة، تتطلب نماذج GenAI أسلوبًا مختلفًا للتحقق من الصحة. تقدم هذه المشكلة مخاطر يجب إدارتها بعناية من خلال اختبار النماذج والضبط الدقيق وردود الفعل البشرية.
-
الأمن والخصوصية والمخاوف القانونية. يثير الاستخدام الواسع النطاق للبيانات من المصادر العامة والخاصة في تدريب نماذج GenAI أسئلة أمنية وقانونية حرجة. يجب على الشركات أن تتنقل عبر المناظر القانونية المتطورة. يجب أيضًا معالجة مخاوف خصوصية البيانات وأمانها لتجنب الانتهاكات المحتملة أو المشكلات القانونية، خاصة عند التعامل مع الصناعات شديدة التنظيم مثل التمويل أو الرعاية الصحية.
استراتيجيات قياس وتعظيم عائد استثمار الذكاء الاصطناعي
يعد اعتماد نهج شامل قائم على المقاييس لتنفيذ الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا لتقييم تأثير أعمالك الاستثمارية. لضمان تقديم GenAI لنتائج أعمال مفيدة، إليك بعض الاستراتيجيات الفعالة:
-
تحديد حالات وأهداف الاستخدام عالية التأثير: ابدأ بأهداف واضحة وقابلة للقياس وتتوافق مع أولويات العمل الأساسية. سواء كان الأمر يتعلق بتحسين الكفاءة التشغيلية أو تبسيط دعم العملاء، فإن تحديد حالات الاستخدام ذات الصلة المباشرة بالأعمال يضمن أن تكون مشاريع الذكاء الاصطناعي مركزة ومؤثرة.
-
تحديد الفوائد الملموسة وغير الملموسة: إلى جانب التوفير الفوري في التكاليف، تعمل GenAI على زيادة القيمة من خلال فوائد غير ملموسة مثل تحسين عملية صنع القرار أو رضا العملاء. يعطي تحديد هذه الفوائد صورة أكمل لعائد الاستثمار الإجمالي.
-
ركز على الحصول على حالة الاستخدام بشكل صحيح، قبل تحسين التكاليف: LLMs لا تزال تتطور. من المستحسن أن تستخدم أولاً النموذج الأفضل (على الأرجح الأكثر تكلفة)، وأن تثبت أن LLM يمكنه تحقيق الهدف النهائي، ثم تحديد طرق لتقليل التكلفة لخدمة حالة الاستخدام هذه. سيضمن هذا عدم تلبية احتياجات العمل.
-
قم بتشغيل البرامج التجريبية قبل الإطلاق الكامل: اختبر الذكاء الاصطناعي في بيئات خاضعة للرقابة أولاً للتحقق من حالات الاستخدام وتحسين نموذج عائد الاستثمار الخاص بك. تسمح البرامج التجريبية للمؤسسات بالتعلم والتكرار والتخلص من المخاطر قبل النشر على نطاق واسع، بالإضافة إلى تحديد المجالات التي يقدم فيها الذكاء الاصطناعي أكبر قيمة والتعلم والتكرار وإزالة المخاطر قبل النشر على نطاق واسع.
-
تتبع التكاليف وتحسينها طوال دورة الحياة: أحد أكثر العناصر التي يتم التغاضي عنها في عائد استثمار الذكاء الاصطناعي هي التكاليف الخفية لإعداد البيانات وتكاملها وصيانتها والتي يمكن أن تتفاقم إذا تركت دون تحديد. يجب على قادة تكنولوجيا المعلومات مراقبة النفقات المتعلقة بالبنية التحتية وإدارة البيانات والتدريب والموارد البشرية بشكل مستمر.
-
المراقبة المستمرة والتغذية الراجعة: يجب تتبع أداء الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر مقابل مؤشرات الأداء الرئيسية وتعديله بناءً على بيانات العالم الحقيقي. تسمح حلقات التعليقات المنتظمة بالضبط الدقيق المستمر، مما يضمن أن استثمارك يتوافق مع احتياجات العمل المتطورة ويقدم قيمة مستدامة.
التغلب على حواجز تنفيذ GenAI
تعتمد تطبيقات GenAI الناجحة على أكثر من مجرد اعتماد التكنولوجيا الصحيحة، فهي تتطلب نهجًا يزيد القيمة إلى الحد الأقصى مع تقليل المخاطر. بالنسبة لمعظم قادة تكنولوجيا المعلومات، يعتمد النجاح على مواجهة التحديات مثل جودة البيانات، وموثوقية النماذج، والمواءمة التنظيمية. وإليك كيفية التغلب على عقبات التنفيذ الشائعة:
-
مواءمة الذكاء الاصطناعي مع أهداف العمل عالية التأثير. يجب أن تدعم مشاريع GenAI أهداف العمل بشكل مباشر وتقدم قيمة مستدامة مثل تبسيط العمليات أو خفض التكاليف أو توليد تدفقات إيرادات جديدة. تحديد الأولويات بناءً على تأثيرها وجدواها.
-
إعطاء الأولوية لسلامة البيانات. جودة البيانات الرديئة تمنع الذكاء الاصطناعي الفعال. خذ وقتًا لإنشاء بروتوكولات إدارة البيانات من البداية لإدارة الخصوصية والامتثال والنزاهة مع تقليل المخاطر المرتبطة بالبيانات الخاطئة.
-
ابدأ بالمشاريع التجريبية. تسمح لك المشاريع التجريبية باختبار وتكرار التأثير الواقعي قبل الالتزام بالطرح على نطاق واسع. أنها توفر رؤى قيمة وتخفيف المخاطر.
-
المراقبة والقياس بشكل مستمر. يضمن تتبع الأداء المستمر بقاء الذكاء الاصطناعي متوافقًا مع أهداف العمل المتطورة. التعديلات المستمرة هي المفتاح لتعظيم القيمة على المدى الطويل.
