الذكاء الاصطناعي لأصحاب الأعمال: من أين تبدأ فعلياً

على الأرجح قيل لك مئة شيء “ينبغي” أن تفعله بالذكاء الاصطناعي. هذه ليست مشكلتك. المشكلة أن أياً من تلك الأفكار المئة لا يخبرك من أين ينبغي أن يبدأ عملك أنت.

ونقطة البداية هي كل شيء. ابدأ في المكان الخاطئ فتحرق المال، ولا تجني شيئاً، وتقرر بهدوء أن “الذكاء الاصطناعي ليس لنا”. ولن تكون وحدك في ذلك: تتوقع Gartner أن ما لا يقل عن 30% من مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي سيُتخلى عنها بعد إثبات المفهوم بحلول نهاية عام 2025، غالباً بسبب غموض القيمة التجارية (Gartner). ابدأ في المكان الصحيح فتحصل على مكسب سريع وملموس. وذلك المكسب يموّل المكسب الذي يليه. فلنجد إذن المكان الصحيح.

مرّر فكرتك عبر أربع بوابات.

أول مشروع ذكاء اصطناعي جيد ليس مجرد فكرة جيدة. عليه أن يجتاز هذه البوابات الأربع كلها. ليس ثلاثاً. بل كلها.

ذو قيمة. يوفّر وقتاً أو مالاً حقيقياً، أو يجعل العملاء أكثر رضا بشكل قابل للقياس. إن لم تستطع تحديد قيمته، فهو المشروع الأول الخطأ.
محدود النطاق. عملية واحدة، فريق واحد، حدّ واضح واحد. لا “تحويل الشركة بأكملها”. فهذه هي الطريقة التي تموت بها المشاريع التجريبية.
يحتمل الأخطاء. يخطئ الذكاء الاصطناعي أحياناً. وينبغي أن يكون مشروعك الأول في مكان يستطيع فيه الإنسان مراجعة العمل، لا في مكان تكون فيه الزلّة الواحدة كارثة.
مبني على بيانات لديك. إن كانت المعلومات التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي موجودة أصلاً في عملك ومنظّمة بشكل معقول، فأنت جاهز. وإن لم تكن كذلك، فإن تهيئة تلك البيانات هي المشروع الذي يسبق المشروع.

إليك هذا الاختبار في صورة. على الفكرة أن تمرّ عبر كل بوابة. تفشل في أي واحدة فتعيدها من حيث أتت.

flowchart TD
  A(["فكرة لأول مشروع ذكاء اصطناعي لديك"]) --> B{"هل هي ذات قيمة فعلاً؟"}
  B -->|No| X(["المشروع الأول الخطأ. اختر مجدداً."])
  B -->|Yes| C{"هل هي محدودة بعملية واحدة؟"}
  C -->|No| X
  C -->|Yes| D{"هل يستطيع الإنسان التقاط أخطائها؟"}
  D -->|No| X
  D -->|Yes| E{"مبنية على بيانات لديك أصلاً؟"}
  E -->|No| X
  E -->|Yes| G(["هذا هو مكسبك الأول. ابنِه."])

Run your first AI idea through four gates. It has to clear all of them.

أين يجد أصحاب الأعمال عادةً ذلك المكسب الأول.

لست مضطراً لابتكار هذا من الصفر. هناك بضعة مواضع تميل إلى اجتياز البوابات الأربع كلها:

أسئلة العملاء. مساعد يجيب فوراً عن الـ 80% الروتينية، ليتولّى موظفوك الـ 20% الصعبة.
المستندات. قراءة الفواتير والنماذج والعقود والطلبات، واستخراج البيانات منها لأجلك.
المعرفة الداخلية. تمكين الموظفين من طرح سؤال والحصول على إجابة من سياساتك وملفاتك وسجلّك في ثوانٍ.
المسودات الأولى. عروض الأسعار والتقارير والردود والمحتوى الذي يكتبه فريقك من الصفر في كل مرة.

ما الذي تتجاوزه في محاولتك الأولى.

ابتعد عن أي شيء بالغ الأهمية لا يحتمل أي خطأ. وتجنّب أي شيء يحتاج إلى بيانات مثالية ليست بحوزتك فعلاً بعد. وتجنّب أي شيء اخترته لأنه يبدو مبهراً لا لأنه يحل مشكلة حقيقية لديك اليوم.

مشروعك الأول هو في حقيقته معلّم.

إليك الحقيقة الصريحة. مشروعك الأول للذكاء الاصطناعي مهم لما يعلّمك إياه أكثر مما هو مهم للمال الذي يوفّره. فأنت تتعلّم كيف يتصرّف الذكاء الاصطناعي في عملك أنت، ببياناتك أنت، أمام عملائك أنت. هذا التعلّم هو ما يردم الفجوة بين استخدام الذكاء الاصطناعي وجني المال منه: فحتى بين الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي بالفعل، لا يبلّغ سوى أقلية منها عن أثر حقيقي على المحصلة النهائية على مستوى المؤسسة حتى الآن (McKinsey). اختر شيئاً حقيقياً، وأثبت أنه ناجح، فيصبح المشروع الثاني أسهل بكثير وأكبر بكثير.

غير متأكد ماذا ينبغي أن يكون مشروعك الأول للذكاء الاصطناعي؟ هذا تحديداً هو الحوار الذي تجريه SDCG مع أصحاب الأعمال كل أسبوع. ننظر في عملك ونشير إلى الموضع أو الموضعين اللذين سيؤتي فيهما الذكاء الاصطناعي ثماره أولاً. بلا مصطلحات معقّدة، وبلا عرض مبيعات لمنتج. احجز استشارة مجانية مدتها 30 دقيقة.

المصادر

الذكاء الاصطناعي لأصحاب الأعمال: من أين تبدأ فعلياً

قرار تقني لا يمكنك أن تخطئ فيه؟