تبنِّي فن الممكن: مغامرة المدير التنفيذي للمعلومات مع GenAI

بصفتي المدير التنفيذي للمعلومات الذي شهد القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) عن كثب، يمكنني القول بصدق إن تبني هذه التكنولوجيا ليس خيارًا بل ضرورة إستراتيجية لأي مؤسسة حديثة. وبصفتنا رواد تكنولوجيا المعلومات، نحاول التحسين عبر مثلث يتكون من التكلفة والنطاق والخبرة. تكمن الروعة في أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يتمتع ليس بإمكانية المساعدة فحسب، بل وإعادة صياغة قواعد ملائمة لكل حالة.

وبوصفنا شركة رائدة في مجال التشغيل الآلي، كانت تجربتنا مع الذكاء الاصطناعي التوليدي أقرب إلى ركوب موجة هائلة من الابتكار. لقد تطلّب التنقل في هذا الفيض من التغيير مرونة وشجاعة وعقلية استباقية. ولكن الأهم من ذلك أنه فتح عالمًا من الفرص التي كانت تبدو بعيدة المنال قبل عام واحد فقط.

بصفتنا رواد تكنولوجيا المعلومات، لا يمكننا انتظار المستقبل؛ بل يجب علينا صنع هذا المستقبل. إذا كنت تفكر في اتخاذ خطوتك الأولى في عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي أو تبحث عن رؤى عميقة من شخص سلك هذا المسار، فهذه المدوَّنة تناسبك. في سلسلة المدوَّنات هذه، أعتزم مشاركة رحلتنا في تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي والتحديات التي واجهناها والانتصارات التي حققناها. وآمل بصدق أن تلهمك هذه المدوَّنات للاستفادة من الفرصة المذهلة التي يقدمها إلينا الذكاء الاصطناعي التوليدي.

الفصل 1: نشأة رحلة الذكاء الاصطناعي التوليدي في Automation Anywhere

عندما بدأنا هذه الرحلة، كنا جزءًا من أول مجموعة شركات تتبنى الذكاء الاصطناعي التوليدي. في البداية، سادت حالة من الارتباك والقلق. وبالعودة إلى بداية تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي يبدو بالكاد كأن عامًا واحدًا قد مرّ، كانت المؤسسات متشككة بطبيعة الحال من إمكانات هذه التكنولوجيا والمخاطر المرتبطة بها. ثمة تساؤلات وحالة من الشك حول ما يمكن أن يحققه الذكاء الاصطناعي التوليدي للأعمال التجارية. حيث عكس، من نواحٍ كثيرة، تطور تكنولوجيا السحابة وتبنِّيها.

ولكن عند التفكير في الأمر مليًا، لم تكن مشاهدة هذا التطور من بعيد خيارًا متاحًا لنا.

لم تكن خيارًا متاحًا لسببين: وهما ثقافتنا ومجالنا. إنَّ تجربة أشياء جديدة جزء متأصل في ثقافة Automation Anywhere. حيث يظهر تفانينا في التواجد في الصفوف الأمامية جليًا في عمليات مثل "العميل صفر"، وهو برنامج لاختبار أنفسنا وتحسين فهمنا وتمكين تطوير حلول مجرَّبة وحقيقية لتقديمها إلى عملائنا. لذا، بطبيعة الحال، عند ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأسواق، كنا حريصين على بدء استخدامه. ولكن ذلك لم يجعلنا على استعداد لاستيعاب هول مجريات الأحداث.

لأننا نرى، بصفتنا روادًا في التشغيل الآلي الذكي، أن ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي أحدث اضطرابًا في مجالنا.

الفصل 2: مواجهة الاضطراب وتقبُّل المخاطر

إنَّ الاضطراب كلمة مهمة كثر استخدامها. ولكن في هذه الحالة، لا أستطيع التفكير في كلمة تصف التحول الجذري الذي أحدثه الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر كل القطاعات أفضل منها. وبالنسبة إلينا في مجال التشغيل الآلي الذكي، كان ذلك اضطرابًا فوريًا.

ولا شك في أن أول رد فعل تجاه هذا الاضطراب هو الخوف. ومع ذلك، كنا نعمل بلا أوهام بوجود كرة كريستالية يمكنها التنبؤ بالمسار المستقبلي لهذه التكنولوجيا أو الاتجاه الذي تسير إليه السوق. لم يكن لدينا خيار آخر حقًا، كان علينا تجسيد المبدأ الذي ينص على أن الشجاعة الحقيقية ليست غياب الخوف، بل القدرة على المضي قدمًا رغمًا عن الظروف.

دائمًا ما كانت تُطرح عليَّ أسئلة بشأن وجهة نظري كمدير تنفيذي؛ حيث أتولى مسؤولية الحوكمة وأمن المؤسسات، لذا فكيف أطمئن لهذه الدرجة لنشر الذكاء الاصطناعي التوليدي في حين أننا لا نمتلك كل الإجابات؟ من المهم تذكُّر أنه مع كل ثورة في التكنولوجيا، مثل التحول الشائع الذي أحدثه iPhone في تكنولوجيا الهاتف المحمول، لم نكن نستوعب كل عناصر التحكم. حدث الاضطراب أولاً.

تمحورت المخاوف التي أعربنا عنها في أغلب الأحيان، وخاصة في البداية، حول الخصوصية والأمان. وبصفتي مدير تقنية المعلومات، فإن شاغلي الأول عند تقديم تكنولوجيا جديدة مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي هو أمان البيانات بلا شك. حيث إن حماية البيانات الحساسة، سواء كانت معلومات تعريفية شخصية أو معلومات أعمال تخص الملكية، من الوصول غير المصرح به أو سوء الاستخدام أمر بالغ الأهمية.

ومع استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، كنا على دراية بوجود تهديدات محتملة على أمن بيانات المؤسسات. إذن، كيف استجبنا لهذا الأمر؟ في حالة خصوصية البيانات، قررنا العمل بالبيانات العامة أو غير الحساسة فقط حتى نفهم الآثار المترتبة على ذلك بشكل أفضل ونتمكن من تطوير حلول ملموسة.

كانت رحلتنا مليئة بالأسئلة الجديدة عند كل منعطف. ولم نحصل بعد على إجابات مُرضية لأغلب هذه الأسئلة. كان علينا أن نقرر ما إذا كنا سننتظر للحصول على إجابات متاحة أو بدء اكتشاف الإجابات بمفردنا. إليك السر: إذا نظرنا إلى الوراء، أستطيع القول إن هناك حلاً بديلاً لكل مشكلة ولكل حاجز واجهناه.

الفصل 3: إعادة وضع الخطط والتوقعات لتتلاءم مع الفرصة

بعد بضعة أشهر، بمجرد إجراء مزيد من الأبحاث، أدركنا تمامًا حجم الإمكانات والفرص التي أتاحها الذكاء الاصطناعي التوليدي. وهكذا، في هذه النقطة من رحلتنا لتبنِّي الذكاء الاصطناعي التوليدي، وصلنا إلى مرحلة من الإدراك وإعادة الإعداد. إنَّ المبدأ التوجيهي الأول الذي اتخذناه من القوات البحرية للاستجابة بفعالية للمواقف غير المتوقعة هو إدراك حقيقة موقفك والوضع الذي تجد نفسك فيه. أدركنا أنه كان علينا تنحية كل الخطط جانبًا وإعادة ضبط كل شيء. أستطيع أن أبرهن شخصيًا بأننا لا نبالغ إذا قلنا ببساطة إن الذكاء الاصطناعي التوليدي يغير كل شيء.

سنتصرف بلا هوادة. كان علينا البحث، بكل طاقتنا، والتعمُّق في الأمر. لقد فحصنا اللبنات الأساسية لإنشاء التشغيل الآلي، وهو أساس عملنا كشركة ومنصة تقنية، لنرى مواضع تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي وكيف يمكن أن يكون مفيدًا. ولا عجب أننا أدركنا بسرعة أن الإجابة كانت في كل مكان.

على سبيل المثال، كانت المدخلات في عمليات التشغيل الآلي محدودة، حيث اعتمدت على معلومات مُعدة مسبقًا، مع وجود بيانات غير منظمة تتطلب تدريبًا مسبقًا قبل استخدامها لتطبيق التشغيل الآلي على العمليات التجارية. والآن يمكن أن تتخذ المدخلات أي شكل؛ قد تكون بيانات ومعلومات بأي تنسيق يمكن تخيله تقريبًا من دون الحاجة إلى تدريب مسبق. وكذلك يمكن أن تتخذ المخرجات أي شكل، بفضل الذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكن أن تكون صورة أو مجموعة شرائح. وحتى التشغيل الآلي نفسه، فقد لا تحتاج مجموعة قواعد العملية في نهاية المطاف إلى تعريف وبرمجة، وبدلاً من ذلك يمكن إنشاؤها في السياق، مع الإشارة إلى البيانات التاريخية من خلال محادثة باللغة الطبيعية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.

فتح الذكاء الاصطناعي التوليدي الحدود الحالية أمام التشغيل الآلي.

بدأنا إعادة تقييم كل عنصر من عناصر الأعمال ومسار المنتجات. تحولت الخطط والاستثمارات القائمة إلى الاستفادة من الإمكانات الهائلة والتسريع. الخطط الجديدة تعني أهدافًا ونتائج أساسية جديدة مع انتشار حقيقة هذا التحول إلى الأنشطة اليومية للأعمال وتطوير المنتجات.

ولذلك، اضطربت مجموعة التقنيات أيضًا. فثمة أدوات وتقنيات نحتاج إليها، وأخرى لم نعد نسعى للاستثمار فيها. ما أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي التي نريدها؟ وما التقنيات التي ستدعم طريقة العمل الجديدة مع تضمين الذكاء الاصطناعي التوليدي في المهام اليومية؟

الفصل 4: تبنِّي فن الممكن

كان ذلك في إبريل 2023. لقد تعلمنا الكثير عن الذكاء الاصطناعي التوليدي. ولكن لا تزال توجد ثغرات معرفية كبيرة في هذا الأمر. في هذه المرحلة قاومنا الرغبة في تسهيل الأمور ووضع افتراضات. استطعنا رؤية بداية تكوين الأساس، ما أدى إلى وجود رغبة مُلحة للبدء في بناء هذا الأساس. ولكن كان من الممكن أن يكون هذا المسار خاطئًا. فلا يمكننا البناء على أساس ضعيف.

ولتوضيح الصورة أكثر، كنا نعلم أنه من المهم اكتشاف المزيد، لمعرفة ما لم نكن نعرفه. وهكذا بدأنا التجربة بجدية.

وفي الحقيقة اندمجنا في الأمر لدرجة أننا عقدنا مسابقة على مستوى الشركة، أطلق عليها اسم "Demo Royale"، للاستفادة من الطاقة مع منافسة سليمة والعثور على تطبيقات للذكاء الاصطناعي التوليدي واقعية وفي الوقت الفعلي يستطيع الموظفون اكتشافها وعرضها باستخدام خبرتهم في الموضوع. شارك ما يقرب من نصف قاعدة الموظفين في هذا الحدث. وكان من العسير تحديد الفائزين من بين أكثر من 200 حالة استخدام تفصيلية تم تقديمها.

في النهاية، كان علينا إعلان التعادل على المركز الأول، مع منح الفائزين جوائز نقدية بقيمة 10000 دولار أمريكي. لقد جرب الجميع هذه التكنولوجيا ولعبوا بها، واستخلصنا الكثير من الأفكار والكثير من الحماس، كما حصلنا على رؤية لما يمكننا القيام به. كان التأثير مجرد غيض من فيض.

وقد ألهمت المشروعات التجريبية التي تم إنشاؤها خلال هذه المسابقة فرق دعم العملاء وتكنولوجيا المعلومات لدينا لتطبيق التشغيل الآلي على خدمات دعم العملاء والموظفين الداخليين لحل المشكلات البسيطة والمتوسطة بصورة شاملة. خلص فريق العولمة إلى تطبيق التشغيل الآلي على الترجمة اللغوية لمحتوى الفيديو وقام فريق التسويق بتطبيق التشغيل الآلي على عملية إنشاء دراسات حالات العملاء. أطلقت مؤسسة تكنولوجيا المعلومات لدينا نسخة داخلية من مساعد الذكاء الاصطناعي "Jarvis."

الفصل 5: بناء المؤسسة باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الصحيح

حسنًا، كيف نجح الأمر؟ لقد توصلنا أخيرًا إلى هذا السؤال الأكثر من بديهي في رحلتنا لتبنِّي الذكاء الاصطناعي التوليدي. في هذه المرحلة، بدأنا وضع الأساس، وهو اكتشاف اللبنات الأساسية لتطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي.

كان تحويل الأفكار وحالات الاستخدام إلى حقيقة واقعة يعني اختيار فريق بحيث يصبح أفراده خبراء في الذكاء الاصطناعي التوليدي. ما مواضع الاحتفاظ بمجموعة المهارات هذه؟ ما الفريق أو وظيفة الأعمال التي ستكون المحور، أو الأساس داخل المؤسسة للذكاء الاصطناعي التوليدي؟ كان مركز التميُّز (CoE)، فريق التشغيل الآلي لدينا، أبسط مكان للبدء. إنه مشروع مستمر لمركز التميُّز (CoE)؛ يعمل فيه الموظفون بدأب كل يوم بتعاون، بحيث يتعلمون ويعززون مجموعة مهارات الذكاء الاصطناعي التوليدي لديهم.

لقد تكثف فريق التشغيل الآلي لدينا بسرعة، وما زالوا يتعلمون بالتأكيد، وبدأنا في تبنِّي الأفكار والفرص القادمة من فرق الأعمال. بدأنا في إنشاء عمليات التشغيل الآلي فعليًا باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. أحب مثال التشغيل الآلي لمراجعة العقد باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. إنها عملية تشغيل آلي توفر 4 آلاف ساعة، وهو وقت ضخم. ولكن ما أراه أكثر أهمية من نواحٍ كثيرة هو كيفية قضاء الذكاء الاصطناعي التوليدي على الاستياء بين الفرق ومحو الخلاف من العملية.

كان علينا اتخاذ قرارات بشأن السياسة. كيف يمكن توجيه الموظفين نحو السياسات المقبولة وغير المقبولة؟ هل يجب علينا السماح باستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتاحة التابعة لجهات خارجية مجانًا؟ هل يمكنهم استخدام أي نموذج ذكاء اصطناعي يعجبهم للاستخدام الداخلي؟ ما نوع البيانات التي يمكنهم مشاركتها أثناء استخدام التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟

ووصلنا إلى سؤال آخر من الأسئلة المهمة في هذه الرحلة: أي نموذج لغة كبير (LLM) يجب الاستثمار فيه؟ ولهذا، تواصلنا مع أحد شركائنا المخضرمين واخترنا نموذجين بالفعل للمضي قدمًا بهما. وتعلمنا كذلك قيمة التدريب على مجموعة البيانات الصحيحة بحيث نجعل النموذج امتدادًا لمعرفتنا المؤسسية.

ولا نبالغ إذا قلنا إن تدريب نموذج اللغة الكبير (LLM) الذي تم اختياره وضبطه هو الجزء الأكثر تعقيدًا في هذه القصة.

يأتي الذكاء الاصطناعي التوليدي بمخاطر الدقة و"العمل بطريقة غير سليمة"، والتي من المرجح أن تحدث عند تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي خارج نطاق خبرته المدربة. وقد أظهرت تجربتنا ضرورة تدريب النموذج (النماذج) الذي اخترته مع بيانات المؤسسة. نعم، يجب اختبار النموذج الخاص بك. واختباره مرة أخرى.

أود استكمال الحديث بشأن مسألة ضوابط الخصوصية نظرًا إلى أنني كثيرًا ما أسمع بشأن هذا الأمر من رواد تكنولوجيا المعلومات. لقد تعلمنا أن تعقيد المخاوف المتعلقة بالأمان والخصوصية في الذكاء الاصطناعي التوليدي ينبع من بنيته متعددة المستويات، بما في ذلك النموذج التأسيسي والمزوِّد وأي مكونات تابعة لجهة خارجية. ولهذا السبب اخترنا في بادئ الأمر العمل ببيانات غير حساسة تمت مشاركتها علنًا بالفعل مع المجتمع. وكانت الخطة تسير بهذه الطريقة إلى أن تمكنَّا من إيجاد طريقة لإخفاء البيانات الحساسة قبل مشاركتها مع مطالبات الذكاء الاصطناعي.

وثمة قرار حاسم آخر اتخذناه خلال الرحلة: "لن تغادر البيانات المؤسسة أبدًا". يؤدي بعض مطوِّري نماذج الذكاء الاصطناعي عملاً رائعًا في إنشاء هذه النماذج، ولكنها ما زالت حديثة ولا يمكن الوثوق بها لإدخال البيانات. ويعني ذلك أننا سنستضيف النماذج على الخوادم حتى نتمكن من الحصول على تحكم كامل ورؤية بشأن الأشخاص الذين يحصلون على إمكانية وصول والسبب وراء ذلك.

وتعلمنا، وواصلنا التطوير من أجلك، أن الطريقة الأكثر فعالية للشركات لتحقيق الأمان والخصوصية ووضع ضوابط الدقة هي الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال منصة تشغيل آلي ذكية آمنة. تسهِّل المنصة التنسيق الشامل عبر الأنظمة والمستخدمين باستخدام حوكمة وحواجز حماية مدمجة، ما يفسح الطريق لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بأمان وفعالية.

ومن المثير للاهتمام أننا قطعنا شوطًا كبيرًا في تضمين الذكاء الاصطناعي التوليدي في منصة Automation Success، حيث يوفر أمنًا مؤسسيًا مدمجًا وحوكمة ومسارات تدقيق وأدوات امتثال، ما يسمح لك باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل آمن وإنشاء حواجز حماية حول استخدامه.

الفصل 6: في مقعد قاطرة الابتكار

ما أنا متحمس بشأنه الآن هو أننا في سباق ابتكار مفتوح على مصراعيه. لقد حقق الذكاء الاصطناعي التوليدي أهداف المستقبل عن طريق إتاحة الذكاء الاصطناعي، ومن ثَمَّ التشغيل الآلي، للجميع. ويصبح السؤال الأهم في مجال الذكاء الاصطناعي هو "كيف يتم إنجاز الأمور؟" هل تتذكر المرة الأولى التي شهدت فيها التشغيل الآلي يعمل بشكل طبيعي؟ بمجرد أن رؤية قوة التشغيل الآلي وقدرته، لا يمكنك النظر إلى عملية الأعمال بنفس الطريقة مرة أخرى.

ولقد حدث الشيء نفسه مع الذكاء الاصطناعي التوليدي. إنها عقلية ذكاء اصطناعي من الدرجة الأولى؛ نظرًا إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يتيح ذلك للجميع. إنَّ الجمع بين مهارة الذكاء الاصطناعي وقوة عمل التشغيل الآلي مزيج مثالي. والآن، اختفت الحواجز أمام تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتطوير المكلف والمعقد والمُستهلِك لوقت الخبراء. فالأمر أشبه بمجموعة متنوعة من إمكانات الذكاء الاصطناعي التي يمكنك الاختيار من بينها بحرية.

ولن أتعمَّق في هذا الأمر، ولكن هذا يعيد فتح النقاش بين الشراء مقابل التحضُّر لاحتياجات تكنولوجيا المؤسسات. لقد عاد التأسيس إلى الساحة مرة أخرى، ليس إلى الحد الذي أصبح فيه التأسيس هو النهج الافتراضي (حتى الآن)، ولكنه يمكن أن يكون خيارًا حقيقيًا قد يكون أكثر توفيرًا وقابلية للتطوير، اعتمادًا على المشكلة التي تريد حلها. خاصة أن الحاجة إلى واجهة المستخدم تتغير لأننا نستطيع الآن الجمع بين سير عمل المهام وواجهة المحادثة بالذكاء الاصطناعي التوليدي بدلاً من ذلك.

ولا نزال نكشف الكثير من القيمة. في هذه المرحلة، استثمرنا في العمل مع نظرائنا في الأعمال للتفكير في الأفكار وبناء خارطة الطريق المستقبلية.

قيادة رحلة الذكاء الاصطناعي التوليدي

وعند هذا الحد، أريد أن نأخذ في الحسبان دائمًا أن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو تكنولوجيا. ويعني ذلك أن سلطة ومسؤولية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي للمؤسسة تقع على عاتق مكتب المدير التنفيذي للمعلومات. وتتوقع التقديرات ارتفاع معدلات التبنِّي على مدى 4 - 5 سنوات مقبلة، مع استعداد 80% من المديرين التنفيذيين للمعلومات للاستفادة من الذكاء الاصطناعي.

وبالنسبة إليَّ، بصفتي المدير التنفيذي للمعلومات، تُعد هذه الرحلة مغامرة العمر.

إذا كنت ترغب في قيادة رحلة الذكاء الاصطناعي التوليدي للمؤسسة، فقد حان الوقت لمواجهة مخاوفك حتى تتمكن من المضي قدمًا والقيادة. آمل أن تدعم قصتنا رحلتك، ويسرني دائمًا الاستماع من المديرين التنفيذيين للمعلومات ورواد التكنولوجيا على هذا المسار. وعند اكتشاف مزيد من الأسئلة، والأجوبة، سنشاركها معكم. لذا، ما الذي يمنعك الآن؟