تطلق الشركات من جميع الأنواع والأحجام مشاريع الذكاء الاصطناعى ، خوفًا من أن الفشل في احتضان التكنولوجيا الجديدة القوية سيضعها في وضع تنافسي. ومع ذلك ، على عجلهم للقفز على عربة الذكاء الاصطناعى ، تفشل العديد من المؤسسات في النظر في نقطة حرجة واحدة: هل سيحقق المشروع كفاءته المتوقعة أو هدف الربحية؟
يجب على المؤسسات النظر في عدة معايير لتقييم العائد على الاستثمار لمشاريع الذكاء الاصطناعى الفردي ، بما في ذلك التوافق مع أهداف العمل الاستراتيجية ، وفورات التكاليف المحتملة ، وتوليد الإيرادات ، والتحسينات في الكفاءة التشغيلية ، كما يقول مونير هافيز ، نائب الرئيس الأول ومدير الاستثمار المركزي مع شركة مراقبة الائتمان ، في شركة ترانسون ، في ، في مقابلة بريد إلكتروني.
إلى جانب الاعتماد على المعايير القياسية المستخدمة لمشاريع البرمجيات النموذجية – مثل قابلية التوسع ، واستدامة التكنولوجيا ، والموهبة – يجب أن تفسر مشاريع الذكاء الاصطناعى التكاليف المرتبطة بالحفاظ على الدقة والتعامل مع الانجراف النموذجية مع مرور الوقت ، كما يقول ناريندرا ناروكولا ، نائب الرئيس ، تحليلات كمية ، في jpmorganchase.
في مقابلة عبر الإنترنت ، يشير Narukulla إلى مثال بائع التجزئة الذي ينشر نموذج تنبؤ مصمم للتنبؤ بالمبيعات لعلامة ملابس محددة. يقول: “بعد ثلاثة أشهر ، يلاحظ بائع التجزئة أن المبيعات لم تزداد وأطلق علامة تجارية فرعية جديدة تستهدف عملاء Gen Z بدلاً من جيل الألفية”. لتحسين أداء طراز الذكاء الاصطناعى ، يمكن إضافة متغير إضافي لحساب الجيل الجديد من العملاء الذين يشترون في المتجر.
النهج الفعالة
يجب أن يبدأ تقييم العائد على الاستثمار في مشروع الذكاء الاصطناعي من خلال ضمان توافق المبادرة مع أهداف العمل الأساسية. يقول فيا أمماناث ، رئيسة الاستئمان في مجال التكنولوجيا والأخلاقيات في شركة Deloitte ، في مقابلة عبر الإنترنت: “سواء كان الهدف هو الكفاءة التشغيلية ، أو تعزيز مشاركة العملاء ، أو تدفقات الإيرادات الجديدة ، يجب أن يرتبط المشروع بوضوح بالأولويات الاستراتيجية للمؤسسة”.
يوصي David Lindenbaum ، رئيس مركز التميز في شركة Accenture Federal Services ، بالبدء في تقييم الأعمال لتحديد وفهم المستخدم النهائي لمشروع AI وكذلك التأثير المطلوب للمبادرة. يقول عبر البريد الإلكتروني: “سيساعد هذا في إعادة التركيز من التنفيذ الفني الخالص إلى تأثير العمل”. تنصح Lindenbaum أيضًا بتقييم مشروع AI المستمر ، مع التركيز على حالة اختبار مخصصة تتيح للمطورين قياس النجاح بدقة وفهم مدى جودة العمل في أي وقت معين.
يعتقد عماناث أن تحليلًا شاملاً للتكاليف والفوائد أمر ضروري أيضًا ، حيث يوازن بين النتائج الملموسة مثل زيادة الإنتاجية مع النتائج غير الملموسة ، مثل تحسين رضا العملاء أو تصور العلامة التجارية. وتقول: “يجب أن تكون قابلية التوسع والاستدامة اعتبارات مركزية لضمان توفر مبادرات الذكاء الاصطناعى قيمة طويلة الأجل ويمكن أن تنمو مع الاحتياجات التنظيمية”. “بالإضافة إلى ذلك ، يعد إطار إدارة المخاطر القوي أمرًا حيويًا لمواجهة التحديات المتعلقة بجودة البيانات والخصوصية والمخاوف الأخلاقية ، مما يضمن أن المشاريع مرنة وقابلة للتكيف.”
مسألة المقاييس
يقول هافيز إن العائد على الاستثمار المحتمل للمشروع يمكن قياسه بمقاييس ، بما في ذلك وفورات في التكاليف المتوقعة ، وزيادة الإيرادات المتوقعة ، وساعات من الإنتاجية المحفوظة ، والتحسينات المتوقعة في مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مثل درجات رضا العملاء. بالإضافة إلى ذلك ، فإن مقاييس مثل وقت السوق للمنتجات أو الخدمات الجديدة ، وكذلك أي تخفيض متوقع في الأخطاء أو نقاط الضعف التي كشفت عنها أداة مثل Amazon Q Developer، يمكن أن توفر نظرة ثاقبة على الفوائد المحتملة لمشروع AI.
يقول عماناث إن القادة يحتاجون إلى النظر في التكنولوجيا لتحديد كيف يتماشى الاستثمار في الذكاء الاصطناعي مع استراتيجيتهم الشاملة. وتشير إلى أن المقاييس المطلوبة لقياس عائد الاستثمار AI Project تختلف ، اعتمادًا على مرحلة التنفيذ. على سبيل المثال ، لقياس العائد على الاستثمار المحتمل ، يجب على المنظمات تقييم مكاسب الكفاءة المتوقعة ، ونمو الإيرادات المقدر ، والفوائد الاستراتيجية ، مثل تحسين ولاء العملاء أو تقليل وقت التوقف. “تقدم هذه المقاييس التطلعية نظرة ثاقبة على وعد المبادرة ومساعدة قادة على تحديد ما إذا كانوا يتماشون مع أهداف العمل.” بالإضافة إلى ذلك ، بالنسبة إلى عائد الاستثمار الحالي ، يجب على القادة التفكير في استخدام المقاييس التي تبحث في النتائج المحققة ، مثل وفورات التكاليف الفعلية ، وزيادة الإيرادات مرتبطة مباشرة بمبادرات الذكاء الاصطناعي ، والتحسينات في مؤشرات الأداء الرئيسية مثل رضا العملاء أو الإنتاجية.
سحب القابس
إذا فشل مشروع الذكاء الاصطناعى باستمرار في تلبية التوقعات ، فإنه ينهيه بطريقة محسوبة ، يوصي Hafez. “توثيق الدروس المستفادة وأسباب الفشل ، وإعادة تخصيص الموارد للمبادرات الواعدة ، والاستفادة من المعرفة المكتسبة لتحسين المشاريع المستقبلية.”
بمجرد اتخاذ قرار لإنهاء مشروع ، ولكن قبل الإعلان رسميًا عن إنهاء المشروع ، تنصح Narukulla تحديد مشاريع أو أدوار بديلة لمواهب فريق الذكاء الاصطناعى الآن. يقول: “في ضوء النقص المستمر للمهنيين المهرة ، يجب أن يكون ضمان الانتقال السلس للفريق إلى المبادرات الجديدة أولوية”.
يضيف Narukulla أن التقاط تعلمات رئيسية من المشروع الذي تم إنهاءه يجب أن يكون أولوية. “ينبغي إجراء تحليل شامل لما بعد الوفاة لتقييم الاستراتيجيات التي نجحت ، وأي الجوانب قصيرة ، وما هي التحسينات التي يمكن إجراؤها للمساعي المستقبلية.”
يعتقد Narukulla أن توثيق رؤى ما بعد الوفاة يمكن أن تكون لا تقدر بثمن للرجوع إليها في المستقبل. “بحلول الوقت الذي تنشأ فيه مشكلة مماثلة ، قد تقدم نماذج جديدة ومصادر بيانات إضافية حلولًا مبتكرة” ، كما يوضح. في هذه المرحلة ، قد يتم إحياء المشروع في شكل جديد ومفيد.
فراق الأفكار
يقول هافيز إن إنشاء إطار حوكمة قوي لجميع مشاريع الذكاء الاصطناعى الجاري أمر ضروري. “علاوة على ذلك ، فإن شراكة قوية مع فرق القانون والامتثال والخصوصية يمكن أن تعزز النجاح ، وخاصة في الصناعات المنظمة.” كما يقترح التعاون مع الشركاء الخارجيين. “يمكن أن يوفر الاستفادة من خبراتهم رؤى قيمة وتسريع رحلة الذكاء الاصطناعي.”
عند تنفيذها وتوسيع نطاقها بشكل صحيح ، فإن الذكاء الاصطناعى هو أكثر من مجرد أداة تكنولوجية ؛ يقول عماناث إنه يعد عاملًا استراتيجيًا للابتكار والميزة التنافسية. ومع ذلك ، يتطلب النجاح على المدى الطويل أكثر من خوارزميات متطورة-إنها تتطلب التحول الثقافي ، مع التأكيد على التعاون الإنساني وخفة الحركة والبصيرة الأخلاقية. “المنظمات التي تزدهر مع الذكاء الاصطناعى تنشئ أطر عمل واضحة الحوكمة ، ومواءمة الفرق التجارية والتقنية ، وإعطاء الأولوية لخلق القيمة على المدى الطويل على المكاسب قصيرة الأجل.”
مع استمرار AI في التقدم والتطور ، يتمتع قادة تكنولوجيا المعلومات بفرصة غير مسبوقة لمحاذاة الاستثمارات مع أهداف على مستوى المؤسسة ، كما يقول عماناث. “من خلال الاقتراب من الذكاء الاصطناعي كرافعة استراتيجية بدلاً من حل مستقل ، يمكن للمؤسسات أن تضع نفسها في طليعة الابتكار وخلق القيمة.”
