الذكاء الاصطناعي منتشر في كل مكان اليوم. تسعى الشركات حول العالم إلى تطبيقه، وإظهار ابتكاراتها، وتحقيق ميزة تنافسية في السوق. وكلاء الذكاء الاصطناعي، والأتمتة الذكية، وروبوتات الدردشة، والنماذج التنبؤية - كل شيء يبدو مغريًا. لكن سؤالًا واحدًا غالبًا ما يُغفل: أين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد بالضبط؟
وهنا نصل إلى النقطة: بدون فهم واضح لعمليات الأعمال، لن يكون هناك حل مفيد للذكاء الاصطناعي.
أحد الأخطاء الأكثر شيوعًا التي ترتكبها الشركات هو البحث أولاً ماذا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفعل؟، بدلا من البدء من ماذا يحتاجون؟لا ينبغي أن يقتصر تطبيق الذكاء الاصطناعي على مجرد الهيبة أو "الضجة الإعلامية". فلتبرير الاستثمار، يجب أن يحل الذكاء الاصطناعي مشكلة محددة، أو يُحسّن الكفاءة، أو يُحقق نتيجة قابلة للقياس.
ولكي تعرف ما هي المشكلة التي تستحق الحل؟، أولاً عليك أن تعرف كيف حال مؤسستك بشكل عام؟.
العمليات هي ما يحرك أي مؤسسة - المبيعات، ودعم العملاء، والمشتريات، والخدمات اللوجستية، والموارد البشرية. إذا كنت لا تعرف كيف تبدو هذه العمليات، وأين تكمن نقاط ضعفها، وأين تحدث الأخطاء، وأين يضيع الوقت، لا يمكنك حتى معرفة أين سيكون الذكاء الاصطناعي منطقيًا.
ولهذا السبب فإن الخطوة الأولى في أي مبادرة جادة في مجال الذكاء الاصطناعي هي في الواقع رسم خرائط العمليات والفهموبدونها، يصبح الذكاء الاصطناعي مجرد تجربة.
عندما تُوثّق الشركات عملياتها وتُخطّط وتُحسّنها، يُمكنها حينها أن ترى بوضوح أين يُمكن للأتمتة أو الذكاء الاصطناعي أن تُضيف قيمة حقيقية. ربما يكون ذلك في تصنيف رسائل البريد الإلكتروني في خدمة العملاء، أو في الطلب التنبئي للسلع، أو في معالجة طلب استرداد.
النقطة هي أن الذكاء الاصطناعي لا يبحث عشوائيًا، لكن إنه يأتي من فهم احتياجات العملية.
سبب رئيسي آخر يجعل العمليات تأتي في المقام الأول: العائد على الاستثمار.
مهما كان حل الذكاء الاصطناعي مثيرًا للاهتمام من الناحية التقنية، فإنه يجب أن يُغطي تكاليفه بنفسه. يجب أن يوفر الوقت، ويُخفّض التكاليف، ويُحسّن الجودة، أو يُمكّن من تحقيق شيء ما كان ليتحقق بدونه. هذا كل شيء. حالة عملوهذا لا يأتي من عروض PowerPoint حول قدرات الذكاء الاصطناعي - بل يأتي من العمليات الحقيقية.
هناك جانب مهم آخر: نجاح حلول الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل مباشر على جودة البيانات وبنيتهاوأين يتم توليد تلك البيانات؟ في العمليات.
إذا كانت العمليات فوضوية، وإذا لم يكن هناك توحيد للمعايير، وإذا تم جمع المعلومات يدويًا ولم تكن هناك ممارسة متسقة، فمن غير المرجح أن تكون البيانات قابلة للاستخدام لأي حل جاد للذكاء الاصطناعي.
بعبارة أخرى: العمليات الجيدة تعني بيانات جيدة. والبيانات الجيدة تعني فرصةً لذكاء اصطناعي جيد.
الذكاء الاصطناعي ليس حلاً سحريًا يُصلح أي عمل ضعيف التنظيم. بل على العكس، فبدون فهم جيد للعملية، لن يُعقّد الذكاء الاصطناعي الأمور فحسب، بل قد يُرتكب المزيد من الأخطاء تلقائيًا، وقد يتطلب عمليات تحقق يدوية، وقد يتخذ قرارات غير منطقية لأنه دُرِّب على بيانات خاطئة.
لذا، قبل أن تفكر في الذكاء الاصطناعي، اسأل نفسك: ما مدى معرفتنا بعملياتنا؟
إذا لم يكن لديك إجابة واضحة على هذا السؤال، فيمكن للذكاء الاصطناعي الانتظار.
(ج) 2025 تبسيط. جميع الحقوق محفوظة | سياسة الخصوصية | شروط الاستخدام
