إن النهج الذي تتبعه العديد من المؤسسات لتنفيذ الذكاء الاصطناعي يشبه البحث عن الكأس المقدسة. ومع ذلك ، على الرغم من كل هذا الطموح ، فإن القليل جدًا يسير على الهواء مباشرة. وفقا لماكينزي فشل 90 ٪ من طيارو الذكاء الاصطناعى في الوصول إلى الإنتاج الكامل ، مما يشير إلى وجود انقطاع متزايد بين الإثارة في قاعة الاجتماعات والتنفيذ في العالم الحقيقي.
هذا الجمود يرجع إلى عدة عوامل. تطبيق الذكاء الاصطناعى هو عملية معقدة ويتطلب من المنظمات التنقل في حقل ألغام من المجالات. سواء أكان إدارتها ، أو تقييم القدرة التقنية ، أو تعزيز التكامل ، أو إثبات العائد على الاستثمار (ROI) ، تتطلب كل خطوة موارد كبيرة والتعاون بين الإدارات.
يساهم التثبيت على مبادرات الذكاء الاصطناعى الكبيرة التحويلية أيضًا في هذا الافتقار إلى التقدم. هذه هي مشاريع Moonshot AI مع إمكانية تحقيق مكاسب ضخمة في الإنتاجية ومزايا تنافسية مميزة. إنه اقتراح محير. احصل عليه بشكل صحيح وقيادة السوق ، لكن الموارد المطلوبة غالبًا ما يتم التقليل من شأنها.
حسبت ناسا أن الأمر استغرق الجهود المشتركة من 400000 شخص لإنجاز برنامج أبولو. تتطلب اللقطات من طبيعتها الكثير من الأشخاص الذين يسحبون في نفس الاتجاه للخروج من الأرض. هذا أسهل من القيام به ، والمنظمات التي تراهن على كل شيء في المشاريع الكبيرة يمكن أن تجد نفسها بسهولة في حلقة الهلاك من إثبات المفهوم الذي لا نهاية له. مرحبًا بك في Pilot Purgatory: حيث تذهب الأفكار الجيدة للموت. ليس لأنها لم تكن قابلة للحياة ، ولكن لأنه لم يكن هناك صلة واضحة بتأثير الأعمال وملكية الأعمال للمشروع. في كثير من الأحيان نرى حل التكنولوجيا يبحث عن مشكلة في العمل.
أقل يمكن أن يكون أكثر
ولكن هناك طريقة أخرى. على مدار العدد الأخير من السنوات ، لاحظت عشرات المنظمات تتبنى و تنفيذ تقنية الذكاء الاصطناعي بدرجات متفاوتة من النجاح. تتبع الشركات التي حققت أكبر قدر من النجاح نمطًا متميزًا: إنها تحصل على أدوات وقدرات الذكاء الاصطناعي في أيدي المستخدمين بسرعة.
هذا هو “Micro-Ai” في العمل. هناك مجموعة من قدرات الذكاء الاصطناعى الجديدة وغير المستخدمة في كثير من الأحيان مضمنة بالفعل في تطبيقات الأعمال التي يستخدمها العمال النهار. بمجرد تشغيل هذه الميزات ، يمكنهم تقديم قيمة من البداية والتخفيف من مخاطر وتحديات بناء أدوات AI حسب الطلب. وهذا يعني أيضًا أنه لا يوجد منحنى تعليمي تقريبًا – يعد موظفو Onboarding على أنظمة جديدة واحدة من أكبر تكاليف التحول (والأكثر تجاهلها).
يمكن أن تكون مكاسب الإنتاجية ذات الصلة لاعتماد ميزات Micro-AI الفردية متواضعة نسبيًا. من تلقاء نفسها ، هذه تغييرات صغيرة-كل أداة قد تحسن الكفاءة بنسبة 1-2 ٪ فقط. معا ، يمكن أن تكون حقا تغيير اللعبة. عندما يتم دمجها عبر سير عمل مستخدم نموذجي ، فإن تحسينات إنتاجية كبيرة لأكثر من 20 ٪ يمكن تحقيقها بشكل واقعي.
طريقة واحدة للتفكير في هذا هو وجود فريق من 100 متدرب على استعداد لدعم كل وظيفة في عملك. من خلال تحرير الوقت وتقليل الاحتكاك عبر عمليات متعددة ، يمكن للعمال تكريس المزيد من الوقت للعمل ذي القيمة العالية التي تؤثر على النتيجة النهائية. يمكن لكل “متدرب” منظمة العفو الدولية تقديم مساهمة صغيرة ، ولكن قابلة للقياس في كل مستوى من المؤسسة ، مما يساعد الجميع على التحرك بشكل أسرع وإنجاز المزيد.
مثال رائع على ذلك في العمل هو المجموعة ذاتها ، أحد أكبر تجار التجزئة في المملكة المتحدة على الإنترنت. قامت الشركة بتنشيط ميزات تحديد أهداف الذكاء الاصطناعي في Oracle Fusion Cloud Management Human Capital Management (HCM) لـ 2500 موظف مع تبديل تبديل بسيط. تساعد إمكانيات الذكاء الاصطناعي المديرين على إنشاء أهداف ذكية ومساعدة الموظفين في اقتراحات مخصصة ، والتغلب على “متلازمة الشاشة الفارغة”. منذ التنشيط ، تم استخدام الميزة 10000 مرة ، مما يحول كيفية إدارة الشركة أهداف الأداء بأقل جهد وتكاليف إضافية صفرية.
شاهد خطوتك
بغض النظر عما إذا كنت تبني ناجحًا من الذكاء الاصطناعى أو لم تقم بعروض حقيقية ، فإن كل مؤسسة معرضة لخطر الفخاخ التي تبطئ التقدم. يسقط الكثيرون في العقبة الأولى من خلال انتظار استراتيجية “مثالية” قبل اتخاذ إجراء. مانع آخر للتقدم هو الاعتقاد الخاطئ بأن تنفيذ الذكاء الاصطناعى سيتطلب استثمارًا كبيرًا أو يعني الشروع في معقدة تبنيها. هذا على الرغم من أن فوائد Micro-AI يمكن الوصول إليها بسهولة للجميع تقريبًا.
في الطرف الآخر من الطيف ، قد تعض الشركات سريعة الحركة أكثر مما يمكن أن يمضغ ونشر الموارد بشكل رفيع عبر العديد من المبادرات. وعلى العكس ، فإن المنظمات الكبيرة في بعض الأحيان مذنب في إهدار الموارد عن طريق نشر الذكاء الاصطناعي في صوامع بدون خريطة طريق متعددة الوظائف أو رؤية مستوية متسقة على مستوى المجموعة. هناك عدد قليل جدًا من المنظمات التي تحصل على كل شيء بشكل صحيح ولا يزال هناك مجال لنا جميعًا لتحسينه.
الرؤية الرئيسية هي أنه على الرغم من أن مشاريع الذكاء الاصطناعي التحويلية تلتقط الخيال ، فإن الطريق إلى نجاح الذكاء الاصطناعي غالباً ما يكمن في تراكم التحسينات الأصغر التي يمكن التحكم فيها والتي تقود مقياسًا واضحًا للأعمال. توفر تطبيقات Micro-AI هذه قيمة فورية وتقليل المخاطر وإنشاء أساس لمشاريع أكثر طموحًا في الخط. تدرك المنظمات الفائزة اليوم أن الاستراتيجية الأقوى هي في بعض الأحيان هي الاستراتيجية التي تجعلك تتحرك ، وليس تلك التي تعد بنقل الجبال.
