من نماذج الذكاء الاصطناعي إلى قيمة المنتج

تحقيق القيمة من الذكاء الاصطناعي عبر الأتمتة الفعّالة

الكاتب يتحدث عن كيفية تحويل قدرات الذكاء الاصطناعي إلى قيمة فعلية في المنتجات من خلال التركيز على الأتمتة بدلاً من الاعتماد على الضجة المحيطة بالتقنية. يُشير إلى أن الذكاء الاصطناعي، في جوهره، هو محرك استدلال يقوم بمعالجة البيانات وتوليد المخرجات والتعرف على الأنماط بناءً على نماذج التعلم. ومع ذلك، بدون بنية تحتية داعمة، تبقى هذه المخرجات غير مستغلة بشكل كامل. هنا تأتي أهمية الأتمتة، حيث تعمل كطبقة تنفيذية تحول التوقعات إلى عمليات وتُجسّد الذكاء في صورة ملموسة.

أمثلة على دور الأتمتة في تعزيز قيمة الذكاء الاصطناعي:

1. المحتوى الذي يُنشئه الذكاء الاصطناعي بدون توزيع: يمكن لأدوات مثل ChatGPT أو Copilot إنشاء مقالات أو رسائل بريد إلكتروني أو محتوى تسويقي. ولكن بدون الأتمتة، قد تبقى هذه المسودات غير مستخدمة. تُمكّن الأتمتة من توزيع هذا المحتوى، وإرسال الرسائل، ونشر التحديثات على وسائل التواصل الاجتماعي، أو تشغيل حملات تسويقية.

2. الكود الذي يُنشئه الذكاء الاصطناعي بدون تكامل البنية التحتية: يمكن للذكاء الاصطناعي الآن إنشاء كود لتطبيقات الويب والمواقع. ولكن لكي يعمل التطبيق بشكل صحيح، يحتاج إلى الاتصال بخدمات مثل واجهات برمجة التطبيقات للبريد الإلكتروني، وقواعد البيانات، وأنظمة الفوترة. تضمن الأتمتة تفاعل هذه الخدمات بسلاسة.

3. دعم العملاء المعتمد على الذكاء الاصطناعي بدون تنفيذ سير العمل: يمكن لروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التعامل مع استفسارات العملاء، ولكن بدون الأتمتة، تقتصر على الإجابة عن الأسئلة فقط. تُمكّن الأتمتة هذه الروبوتات من إنشاء تذاكر دعم، وتصعيد المشكلات، وتحديث أنظمة إدارة علاقات العملاء، وتشغيل سير العمل الخدمي.

سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي: من الذكاء إلى التأثير

لتعظيم الفائدة من الذكاء الاصطناعي، يجب اتباع سلسلة قيمة تشمل:

1. جمع البيانات ومعالجتها: توفير الأساس الذي يغذي أنظمة الذكاء الاصطناعي.

2. تحليل الذكاء الاصطناعي والتوليد: الطبقة الذكية التي تعالج المعلومات.

3. الأتمتة وتكامل سير العمل: الطبقة التنفيذية التي تحول التوقعات إلى أفعال.

4. تحول العمليات التجارية: التغيير التنظيمي الذي يستفيد من القيمة.

5. تأثير العملاء والسوق: المقياس النهائي للنجاح.

غالبًا ما تركز المنظمات بشكل كبير على الخطوتين الأوليين، متجاهلة المكونات الحاسمة التي تحقق القيمة الفعلية. يؤدي ذلك إلى فجوة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي، حيث يكون هناك فرق بين ما يمكن أن يقدمه الذكاء الاصطناعي نظريًا والقيمة التي يحققها فعليًا.

مبادئ لسد فجوة تنفيذ الذكاء الاصطناعي:

يحدد الكاتب خمسة مبادئ أساسية تميز بين التنفيذ الناجح والتجارب الفاشلة:

1. البدء بالعمل الفعلي: تحديد العمليات التي يمكن تحسينها من خلال الذكاء الاصطناعي.

2. التكامل السلس: ضمان توافق أنظمة الذكاء الاصطناعي مع البنية التحتية الحالية.

3. التركيز على المستخدم: تصميم حلول تلبي احتياجات المستخدمين الفعلية.

4. التحسين المستمر: مراقبة الأداء وتعديل الاستراتيجيات بناءً على النتائج.

5. الشفافية والأمان: ضمان فهم العمليات والحفاظ على خصوصية البيانات.

رابط المقال الأصلي: From AI Models to Product Value: The Automation Bridge