كيف يغير المديرون التنفيذيون للمعلومات إستراتيجية تكنولوجيا المعلومات لاعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي

إذا كنت رائدًا في مجال تكنولوجيا المعلومات، فلعلك أصبحت متحمسًا الآن لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، وبدأت في اختبار إمكاناته بعد مدة من التشكك. وربما وجدت صعوبة كذلك في تحويل كل تلك الضجة إلى نتائج حقيقية ملموسة. ولا شك أنه من مهام رائد تكنولوجيا المعلومات النظر إلى ما وراء الضجة، وضمان الحوكمة والرقابة والمعايير الصحيحة قبل اعتماد تكنولوجيا جديدة. وبصفتي مديرًا تنفيذيًا للمعلومات في شركة تعمل في مجال التكنولوجيا، فإن عليّ أحيانًا أن أخوض هذه المرحلة أسرع من أقراني في القطاعات الأخرى. بعد تجربة التكنولوجيا على مدى الأشهر القليلة الماضية، توصلت إلى بضعة استنتاجات عن مدى قيام الذكاء الاصطناعي التوليدي بإجبار رواد تكنولوجيا المعلومات على تغيير إستراتيجيتهم بمرور الوقت.

تبسيط مجموعات التطبيقات

في السنوات القليلة الماضية، كان معظم المديرين التنفيذيين للمعلومات يسارعون إلى شراء تطبيقات SaaS (البرمجيات كخدمة) باسم التحول الرقمي. ليس ثمة مشكلة في ذلك، وخاصة بالنظر إلى التكلفة العالية التي يقتضيها بناء تطبيقات مخصصة على المدى الطويل. لذا كانت الاشتراكات الخيار المنطقي. ولكننا غالبًا ما كنا نشتري حلولاً محدودة من شأنها حل مشكلة واحدة بعينها في الأعمال فقط. أما الآن فالذكاء الاصطناعي التوليدي يمنح فرصة جديدة.

إلى جانب منصة التشغيل الآلي، يتيح لك الذكاء الاصطناعي التوليدي بناء الحلول بسرعة من دون شراء أداة جديدة. واستنادًا إلى تقييم فريقي، فإننا نأمل في تقليل مجموعة تطبيقاتنا بنسبة 5-10% بحلول العام القادم باستخدام إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي.

في الوقت نفسه، قد لا يكون من المنطقي بناء حل مخصص في كل مرة. يتطلع كل مورِّد إلى إضافة إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى مجموعته، لذلك من الجيد لك أن تتابع خططه المستقبلية حتى تضمن أنك لا تبني شيئًا سيكون متاحًا بشكل جاهز في القريب العاجل.

تصور جديد لتجربة المستخدم

تطورت التطبيقات خلال العشرين عامًا الماضية تقريبًا لتصبح أكثر توافرًا، وتعمل على منصات سحابية متعددة المستأجرين، ويسهل استخدامها على الهواتف المحمولة. لكن بنيتها الأساسية لم تتغير. فلا تزال تعتمد على واجهة مستخدم تستند إلى النماذج وتتحكم في قاعدة بيانات تحتاج إلى بيانات منظمة. والآن يتحدى الذكاء الاصطناعي التوليدي تلك البنية الأساسية والتجربة التي تتيحها من خلال التعامل بنجاح مع البيانات غير المنظمة والرد بإجابات شبه آدمية.

على سبيل المثال، في نظام Salesforce لإدارة علاقات العملاء، من الممكن أن يستغرق ممثل المبيعات نحو 15-20 دقيقة في التنقل بين أربع أو خمس شاشات وإجراء 15 نقرة قبل الحصول على عرض أسعار. لماذا لا يمكننا توفير الوظائف نفسها من خلال تجربة دردشة أكثر ذكاء وسرعة في الرد؟ ينطبق الأمر نفسه على سحب التقارير ولوحات المعلومات.

في الآونة الأخيرة، طرح فريقي طريقة للمحادثة بين الموظفين الداخليين بغرض أداء المهام الأساسية مثل حجز موعد اجتماع، وطلب أجهزة، وصياغة بريد إلكتروني للمبيعات من خلال الاطلاع على الملف الشخصي للعميل المحتمل على LinkedIn، وغير ذلك الكثير. ومن خلال الجمع بين ذلك ومنصة التشغيل الآلي الخاصة بنا، أتوقع التوسع في هذه الإمكانات وتحويلها إلى نظام تفاعلي لأداء مئات المهام اليومية.

تبسيط معالجة البيانات

إذا سألت رائدًا في مجال تكنولوجيا المعلومات عن مهمة واحدة يكرهها في كل مشروع، فبإمكاني أن أضمن لك أن الغالبية سيذكرون تحويل البيانات وتطهيرها. وهذا لأنها عمليات تتضمن كتابة مئات السطور من الأكواد لتحويل البيانات من أشكال مختلفة إلى بنية منظمة يمكن لنظامك فهمها. ولكن لا تنجح -للأسف- معظم أدوات التحليلات القوية إلا إذا كنت على دراية بتحويل البيانات وتجميعها.

تُعَد إحدى الميزات الرائعة لنماذج اللغات الكبيرة (LLM) أن بإمكانها فهم البيانات المدونة بأشكال مختلفة. وأتوقع أن يغير الذكاء الاصطناعي التوليدي إستراتيجية تحليلات البيانات لدينا من خلال تقليل الخطوات المطلوبة لتحويل البيانات وتطهيرها.

إعادة هيكلة الفريق

أمثل جزءًا من شركة للتشغيل الآلي، وطالما مثَّل الذكاء الاصطناعي جزءًا من رحلتنا نحو التشغيل الآلي الذكي. ولكن أصبح من الواضح أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيجبر المديرين التنفيذيين للمعلومات على إعادة النظر في هياكل فِرقهم. ومثلما هو الحال مع إنشاء برنامج للتشغيل الآلي، قد تحتاج إلى التفكير في تشكيل مجموعة أفقية للذكاء الاصطناعي تدعم جميع جوانب مؤسستك. ولتحقيق هذه الغاية، أطلب من كل قسم في مؤسستي مشاركة إستراتيجية الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاصة به ونشرها.

أما من حيث المهارات، فقد تحتاج إلى إيلاء توظيف مصممي المحادثات الأولوية بدلاً من مطوري واجهات المستخدم بمرور الوقت. وبالمثل، فإن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مع هندسة الأوامر يمثل مجموعة مهارات أخرى قد ترغب في الاستثمار فيها. كما أنني أعيد النظر في إستراتيجية شركائي لسد الفجوات الحاصلة في المواهب على المدى القصير. لكن التحدي الأكبر سيكون الجمود المؤسسي، والطريقة الوحيدة للتغلب عليه هي انعكاس الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأهداف الفردية على كل جزء من فريقي.

التعامل مع الآثار المتعلقة بالميزانية

بغض النظر عن مدى حماسنا تجاه التكنولوجيا الجديدة، فإننا نعلم جميعًا أن هذا ليس هو الوقت الأمثل لطلب ميزانية إضافية. إذن كيف يمكنك تمويل برنامج للذكاء الاصطناعي؟

سأبدأ بالنظر إلى أكثر الجهات استهلاكًا للنفقات، وهما فريقا إدارة علاقات العملاء (CRM) وتخطيط موارد المؤسسات (ERP) بصفة عامة. وعلى الرغم من أنك بحاجة ماسة إلى الإمكانات الأساسية التي توفرها هذه الأدوات، فإن ثمة فرصة حقيقية للاستفادة من التشغيل الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي للابتعاد عن التخصيصات باهظة الثمن مع الحفاظ على جوهر ERP نظيفًا وبسيطًا. كل هذا ممكن من دون التأثير في التجربة الأصلية لهذه الأدوات. في Automation Anywhere، نستخدم Automation Co-Pilot للجمع بين قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي والتشغيل الآلي بشكل أساسي في تجربة ERP.

خوض تحديات جديدة

بقدر ما أنا متحمس لإمكانات الذكاء الاصطناعي، ثمة تحديات جديدة حول مسؤولية القرارات التي يتخذها الذكاء الاصطناعي التوليدي. فنحن -بصفتنا روادًا في مجال تكنولوجيا المعلومات- معتادون على تحديد قوائم بالقواعد التي ينبغي اتباعها في العمليات التي نديرها. إلا أن تحدي التحكم في سلوك التطبيق من دون قواعد أمر جديد بالنسبة إلينا جميعًا. ومع أخذ ذلك في الحسبان، أوصي بشدة بضرورة وجود إنسان في حلقة الإجراءات المهمة ومراجعة النتائج باستمرار.

ثمة أيضًا حاجة أوسع نطاقًا إلى أن تعمل مؤسسات تكنولوجيا المعلومات بشكل وثيق مع فريقك القانوني. فالذكاء الاصطناعي التوليدي سيتحدى حدود سياسات شركتنا الحالية، ومن الضروري تحديث هذه السياسات بينما نتعلم من تجربتنا. فكِّر في إنشاء مجلس لحوكمة الذكاء الاصطناعي داخل مؤسستك لمناقشة جميع الأمور المتعلقة بالذكاء الاصطناعي ومواءمتها.

الريادة بثقة في عصر جديد

إن الذكاء الاصطناعي التوليدي شيء جديد على الجميع، بمن في ذلك رواد تكنولوجيا المعلومات. ولكن بصفتنا رواد التكنولوجيا في مؤسستنا، يُتوقع منا تقديم التوجيه وتحديد التوقعات الصحيحة من دون الإخلال بأمان بيانات عملائنا أو موظفينا وخصوصيتها. سنقع جميعًا في بعض الأخطاء خلال تجربة الأفكار الجديدة، ونتعلم معًا من الرحلة، ونحدد أفضل الممارسات للمجال.