إذا كنت قائدًا في مجال تكنولوجيا المعلومات، فمن المحتمل أن يكون مجلس إدارة شركتك أو مديرك التنفيذي أو حتى السوق نفسه قد أخبرك بما يلي: “نحن بحاجة إلى استراتيجية الذكاء الاصطناعي”. بالنسبة للبعض، يُترجم ذلك إلى التدافع لدمج الذكاء الاصطناعي في المنتجات الحالية، وأحيانًا دون فهم واضح لسبب أو كيف سيخلق القيمة.
باعتباري شخصًا قضى سنوات في جلب المنتجات إلى السوق وقيادة الفرق من خلال موجات تكنولوجية متعددة، اسمحوا لي أن أقدم جرعة من الواقع الذي اكتسبته بشق الأنفس: الذكاء الاصطناعي ليس استراتيجية، وهو بالتأكيد ليس حلاً سحريًا.
مشكلة “فقط أضف AI”
ليس هناك من ينكر الضغط على “افعل شيئًا باستخدام الذكاء الاصطناعي“، لكن الاندفاع وضع توقعات غير واقعية. على سبيل المثال، يفترض الناس أن الذكاء الاصطناعي سيجعل فرق التطوير أكثر إنتاجية على الفور، أو سيحل محل أقسام كاملة من الموظفين، أو سيعزز التسويق بين عشية وضحاها.
وإليك ما يحدث بالفعل على أرض الواقع: نحن نشهد الكثير من التجارب، ولكن كما هو الحال دراسة حديثة لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا كما أظهرنا، أن معظم المشاريع لا تصل إلى مرحلة الإنتاج، ولا يزال هناك عدد أقل منها يمكن استخدامه خارج قاعدة موظفي الشركة. عادة ما يتركز النجاح في معظم الشركات بين استخدام عدد قليل من أدوات الإنتاجية من قبل تلك الفرق التي يمكنها الحصول على أكبر قدر من النفوذ منها.
وهذا ليس فشلاً، وبالتأكيد ليس مفاجئاً. فمن اعتماد الكهرباء في الثورة الصناعية إلى ظهور أجهزة الكمبيوتر الشخصية وشبكة الويب العالمية، كانت التحسينات على الهوامش هي العملية الطبيعية عند العمل لأول مرة مع التقنيات الجديدة. الأمر الأقل طبيعية هو قلة الصبر الذي أخبرني به بعض القادة أنهم يشعرون به من القيادة والسوق.
من المغري الاعتقاد بأنك ستقلب المفتاح وتحصل فجأة على شركة من الجيل التالي تعمل بالذكاء الاصطناعي. الحقيقة؟ يحقق الذكاء الاصطناعي مكاسب حقيقية للشركات باعتباره مساعدًا قويًا: تحسين البحث، وإظهار الرؤى، وأتمتة المهام المتكررة. ولكن كما اكتشف عدد من الشركات بالفعل، فإنها لم تكن (وعلى الأرجح لن تكون) بمثابة بديل بشري متكامل في جميع المجالات.
هناك أيضا مسألة التكلفة. الذكاء الاصطناعي ليس مجانيًا للتجربة، ومن المؤكد أن تشغيلها على نطاق واسع ليس رخيصًا. لقد رأينا مؤسسات تطبق الذكاء الاصطناعي في دعم العملاء فقط لنكتشف أن عبء العمل كان أكثر تكلفة من استخدام الوكلاء البشريين. الدرس المستفاد: ما لم تتمكن من رسم خط واضح لعائد الاستثمار، فأنت لا تحل مشكلة، بل تضيف مشكلة.
أين هو “الذكاء الاصطناعي الواحد ليحكمهم جميعًا”؟
في وقت مبكر، افترض العديد من قادة تكنولوجيا المعلومات أن منصة أو نموذجًا واحدًا سيتقدم باعتباره الفائز بلا منازع في مجال الذكاء الاصطناعي. فكر في الأمر على أنه خيال “الحلقة الواحدة التي تحكمهم جميعًا”. التحقق من الواقع: تعمل أدوات ونماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة بشكل أفضل في سياقات مختلفة.
ما نشهده هو تحول السوق إلى موقف أكثر واقعية: احتضان البنى التحتية المحايدة للنماذج التي تسمح للشركات بخلط النماذج ومطابقتها وتبديلها حسب الحاجة. في Twilio، اعتمدنا هذا النهج منذ البداية لأنه يعطي الأولوية للمرونة. هذا ما يحتاجه البناة الحقيقيون، أولئك الذين يحلون مشاكل العملاء الملموسة.
المفصل مقابل المشتراة: الأمر كله يتعلق بالتركيز
في وقت مبكر من عصر السحابة، تسابقت العديد من الشركات الكبرى لبناء كل شيء داخل الشركة، مقتنعة بأن احتياجاتها فريدة جدًا بحيث لا يمكن لأي بائع أن يخدمها. ثم ظهر الواقع.
نحن نرى نفس منحنى التعلم مع الذكاء الاصطناعي. تدرك الشركات أن القيمة الحقيقية تكمن في تخصيص التجارب وسير العمل والبيانات الفريدة بالنسبة لها، وليس إعادة اختراع مجموعة التكنولوجيا الخاصة بها بالكامل. نصيحتي للقادة التقنيين: قم ببناء الأشياء التي تميزك حقًا، وشراء (أو الشراكة مع) موفري البنية التحتية والمنصة التي تدعمها.
ما يجب على قادة تكنولوجيا المعلومات فعله الآن
إذًا، كيف يمكن لقادة تكنولوجيا المعلومات التأكد من أنهم يوجهون مؤسساتهم في الاتجاه الصحيح؟ يبدأ بالوضوح. قم بتطوير إستراتيجية قوية متجذرة في نقاط الألم الحقيقية لعملائك. اسأل “هل الذكاء الاصطناعي هو في الواقع أفضل أداة لهذه الوظيفة؟” عندما يكون الأمر كذلك، كن شفافًا بشأن التأثير المتوقع والمخاطر والتكاليف مع فرقك وقيادة الشركة.
يجب على الشركات التي قد تعاني من ديون تقنية كبيرة أن تعطي الأولوية لتحديث مجموعتها التكنولوجية لتصبح أكثر استعدادًا للذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك تنظيم البيانات وسير العمل بحيث يتمكن كل من البشر، وفي النهاية، وكلاء الذكاء الاصطناعي من التفاعل بسلاسة مع منتجاتك وخدماتك. وأخيرًا، والأهم من ذلك، توقع حدوث مطبات سريعة على طول الطريق واعلم أن التوسع عالميًا سيستغرق وقتًا.
إنه مجرد سباق إذا قمت به
سيستغرق التحول إلى الذكاء الاصطناعي في معظم الشركات وقتًا أطول مما يتوقعه الكثيرون. يستغرق تطوير المهارات وقتًا. سوف تفشل المشاريع. هذه ليست إشارة للتراجع، ولكنها دعوة للتعلم والتكرار والتركيز على المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحقق فيها التأثير حقًا. دعونا نواجه الأمر، أحيانًا تكون أفضل خطوة هي معرفة متى لا نستخدم الذكاء الاصطناعي على الإطلاق.
لا يلاحق البناة الأكثر فاعلية أحدث الاتجاهات فحسب. إنهم يستخدمون أفضل الأدوات في الوقت المناسب، للأسباب الصحيحة. كقادة، من واجبنا أن نضع هذا المثال. دعونا نتجاوز الكلمات الطنانة ونعود إلى حل مشكلات العملاء واحتياجاتهم الحقيقية.
