نماذج قيمة الذكاء الاصطناعي الخمسة التي تقود إعادة ابتكار الأعمال
لا تزال معظم المؤسسات تدير الذكاء الاصطناعي بوصفه سلسلة من حالات الاستخدام: تجربة أولية هنا، ومسار عمل هناك، وأداة واعدة داخل وظيفة واحدة. وقد يحقق هذا النهج مكاسب موضعية، لكنه نادرًا ما يُحدث تحولًا في الطريقة التي تخلق بها الشركة قيمة.
ويشبه ذلك الاكتفاء بإنشاء لافتات تفاعلية وحملات بريد إلكتروني متتابعة مع ظهور الإنترنت، مع إغفال جوهر ثورة التجارة الإلكترونية.
أما المؤسسات التي تتقدم على غيرها، فتعتمد منطقًا مختلفًا وأكثر طموحًا. فهي لا تتعامل مع الذكاء الاصطناعي بوصفه مجموعة من التجارب المنفصلة، بل باعتباره محفظة من نماذج القيمة. ولكل نموذج منها اقتصادياته الخاصة، والزمن اللازم لتحقيق القيمة، ومتطلبات الحوكمة المرتبطة به، كما أن كلًّا منها يجعل توسيع النموذج التالي أسهل.
لهذا السبب، لن تكون الشركات التي تحقق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي هي الشركات التي تُجري أكبر عدد من المراحل التجريبية. بل تلك التي تفهم أي نماذج قيمة ينبغي بناؤها، وبأي تسلسل، وعلى أي أسس، من أجل إعادة ابتكار أعمالها نفسها.
تبرز في بيئة المؤسسات خمسة نماذج واضحة لقيمة الذكاء الاصطناعي. ويخلق كل نموذج منها القيمة بطريقة مختلفة. ولكل واحد منها اقتصادياته الخاصة، وأفقه الزمني، ومتطلبات الحوكمة المرتبطة به. كما يمكن لكل نموذج أن يهيئ الظروف اللازمة لتوسّع النموذج الذي يليه.
يبني تمكين فرق العمل الطلاقة. وتجعل الطلاقة الحوكمة قابلة للتطبيق. وتتيح الحوكمة تكاملًا أعمق بين الأنظمة. ويجعل التكامل إدارة التبعيات ممكنة. وتجعل إدارة التبعيات العمليات التي يقودها الوكلاء أكثر أمانًا.
وهكذا تنتقل المؤسسات من مكاسب متفرقة يحققها الذكاء الاصطناعي إلى إعادة ابتكار أوسع للأعمال. والسؤال الاستراتيجي ليس: أي نموذج نختار؟ بل: بأي نموذج نبدأ، وما الأساس الذي يبنيه، وما الذي يفتحه بعد ذلك؟
هذا هو أسرع نموذج من حيث القيمة للتفعيل. فهو ينشر القدرات العملية للذكاء الاصطناعي عبر فرق العمل، بما يحقق مكاسب إنتاجية على المدى القريب، مع بناء الطلاقة اللازمة لتحول أعمق. والفائدة الأكبر هنا لا تتمثل في تسريع الصياغة أو التوليف أو التحليل، بل في الجاهزية المؤسسية. إذ يمكن للموارد البشرية أن تمكّن، ويمكن للشؤون القانونية أن تضبط، ويمكن للشؤون المالية أن تموّل، ويمكن لفرق الأعمال أن تتعاون على أساس فهم مشترك لمواضع فاعلية الذكاء الاصطناعي وكيفية استخدامه بأمان.
- تكرار الاستخدام بحسب الدور الوظيفي، ومستوى الإتقان
- المطالبات، ومسارات العمل، والأصول القابلة لإعادة الاستخدام بين الفرق
- مؤشرات على التمكين عبر الوظائف
- ظهور أساليب جديدة في العمل
قوة عاملة على مستويين: مجموعة صغيرة من المستخدمين المتمرسين تمضي قدمًا، بينما يتعثر باقي أفراد المؤسسة.
ابنِ شبكة من الروّاد ومسارات عمل أولية، مثل تقييم الأداء، وإدارة العقود، وإتمام الشراء حتى السداد، بما يجعل أفضل الممارسات أقرب إلى الواقع وأكثر إلهامًا.
تنبع أهمية هذا النموذج من أن الذكاء الاصطناعي يغيّر الطريقة التي يكتشف بها العملاء المنتجات والخدمات، ويقيّمونها، ويختارونها، وذلك ضمن مستوى جديد تمامًا من التفاعل. وفي القنوات القائمة أصلًا على الذكاء الاصطناعي، يحدث التحويل على نحو متزايد داخل المحادثة نفسها. وهذا ينقل سؤال النمو من مجرد الوصول إلى بناء الثقة والحضور في لحظات النية الشرائية. ولن يكون الفائزون ببساطة هم الأكثر ظهورًا، بل سيكونون الأكثر فائدةً، والأعلى مصداقيةً، والأفضل توقيتًا عند لحظة اتخاذ القرار.
- النية المؤهلة، وعدد مرات التكرار قبل التزام المستخدم
- جودة التحويل، بما يشمل الاحتفاظ، والبيع الإضافي، والقيمة طويلة الأمد
- إشارات الثقة مثل سلوك الإرجاع، وتكرار التفاعل، والإحالة
- تفعيل الموصلات المخصّصة للبيانات أو التطبيقات المتعلقة بعملك
التعامل مع التوزيع القائم أصلًا على الذكاء الاصطناعي كما لو كان قمع طلب تقليديًا، وتحسينه من أجل الحجم على حساب الصلة والثقة المستدامة.
اختر واجهة واحدة، مثل تجربة متخصصة ضمن قطاع معين، أو تطبيقًا مضمّنًا، أو هدفًا إعلانيًا محددًا، وحدد جودة التحويل قبل توسيع استثمارك.
يدمج هذا النموذج قدرات ذكاء اصطناعي متخصصة في الأعمال البحثية، والإبداعية، والمجالات التي تتطلب خبرة عميقة. وعلى المدى القريب، يخفف مواضع التعثّر المرتبطة بالخبرة المتخصصة. ومع مرور الوقت، يغيّر النموذج التشغيلي، إذ تنتقل الفرق من إعداد المسودات الأولى بنفسها إلى توجيه المخرجات عالية الجودة التي تُنتج في اللحظة، ومراجعتها، ودمجها. وتنبع القيمة هنا من توسيع ما يمكن للفريق فحصه، أو اختباره، أو إنتاجه، ضمن بيئة تتيح التحقق من كل فكرة من خلال خطط عمل وإمكانات عائد على الاستثمار، بدلًا من ترتيب الأولويات في المراحل المبكرة بالاعتماد على الحدس وحده.
- تقليص زمن الدورة في مواضع التعثّر المرتبطة بالخبرة المتخصصة
- تحسين الجودة، بما يشمل تقييمات المراجعين، ومعدلات الخطأ، وإعادة العمل
- توسيع النطاق، مثل إجراء المزيد من التجارب أو اختبار المزيد من النسخ الإبداعية
- مصادر إيرادات جديدة صافية كان سيجري استبعادها سابقًا بناءً على افتراضات الجدوى
التعامل مع قدرات الخبراء كما لو كانت عرضًا توضيحيًا، بدلًا من دمجها في سير عمل فعلي ذي مساءلة واضحة.
اختر موضع تعثّر واحدًا مرتبطًا بخبرة متخصصة، وركّز القيمة المقترحة على صانعي القرار الذين يعتمدونها، مع اتفاق واضح بشأن الأدلة المطلوبة لتحويل مفهوم جديد إلى اللبنة التالية في بناء أعمالك.
يُعد وكلاء البرمجة أوضح مثال حالي على ذلك، لكن القيمة الأكبر للنموذج تكمن في إجراء ترقيات آمنة عبر أنظمة عمل مترابطة. ومع مرور الوقت، سترغب المؤسسات في امتلاك هذه القدرة نفسها ليس فقط على مستوى الشيفرة، بل أيضًا في إجراءات التشغيل القياسية، والعقود، ووثائق السياسات، وسرديات العملاء، ومسارات الإعداد، وغيرها من العناصر التي يجب أن تظل متسقة مع تطورها. والفكرة هنا لا تتعلق بالتوليد بقدر ما تتعلق بالتحكم في الإصدارات والتحديثات، والحد من الأعطال اللاحقة، وتعزيز الامتثال، وتحسين قابلية التدقيق.
- الوقت اللازم لإجراء تغيير آمن عبر العناصر المترابطة المرتبطة وحل تعارضات الإصدارات
- الجاهزية للتدقيق، بما يشمل إمكانية تتبع التعديلات والموافقات والأدلة
- الاتساق عبر الوثائق والأنظمة وسير العمل اللاحقة
- الموثوقية عبر أنظمة واسعة من العمليات المترابطة
توسيع نطاق إنتاج المحتوى أو توليد الشيفرة بوتيرة أسرع من الحوكمة، مما يخلق دينًا نظاميًا سيتطلب معالجة دقيقة ومرهقة لاحقًا.
ابدأ بمجال واحد عالي التبعيات، وحدد خريطة التبعيات، ومسار الموافقة، ومتطلبات الإثبات قبل أتمتة التغييرات باستخدام طبقة تحكم بالذكاء الاصطناعي.
هذا هو النموذج الأبطأ من حيث التوسع، لكنه غالبًا ما يكون الأكثر إحداثًا للتحول. وهنا، يتولى الوكلاء تنسيق سير العمل من البداية إلى النهاية داخل الوظائف وعبرها، مثل الشراء إلى السداد، والمطالبات، وضبط تغييرات التصنيع، والعمليات السريرية، وغير ذلك. وتكون الفائدة هنا مضاعفة، ولكن فقط عندما تكون الأسس راسخة وحقيقية بالفعل: ضوابط الهوية وإمكانية الوصول، وأذونات واضحة على مجموعات البيانات والمكونات الفرعية، وقابلية الرصد على نطاق واسع، ومعالجة الاستثناءات مع مؤشرات ثقة، وتحديد واضح للجهة المسؤولة. ومن دون ذلك، تخلق الأتمتة مخاطر بوتيرة أسرع من القيمة التي تضيفها.
والعائد هنا، مرة أخرى، أكبر بكثير من مجرد الكفاءة. فإعادة هندسة سير عمل ما تُجبر مؤسستك على إعادة النظر في الغرض من العملية، وفي المواضع التي يجب أن يُمارس فيها الحكم البشري، وفي الأماكن التي يمكن فيها توليد قيمة جديدة. وهذا هو الباب الخفي الذي يبدأ منه تغير نموذج الأعمال.
- زمن الدورة الكاملة من البداية إلى النهاية
- معدل الاستثناءات ووقت معالجتها
- نتائج الامتثال والتدقيق
- مخرجات الابتكار، مثل الفرص الجديدة التي جرى كشفها أو الفرضيات الجديدة التي جرى اختبارها
محاولة أتمتة سير العمل من البداية إلى النهاية قبل نضج الأذونات، وضوابط التحكم، والمساءلة.
اختر سير عمل واحدًا وقم بإجراء تقييم للجاهزية يشمل الهوية، والاستحقاقات، وتكامل الأدوات، والتسجيل، ومعالجة الاستثناءات، وتحديد المسؤولية بوضوح.
لا تكمن نقطة الإخفاق في استراتيجية الذكاء الاصطناعي في التجارب المنعزلة وحدها، بل أيضًا في التعامل مع التحول باعتباره قفزة في المجهول: استثمر الآن، وانتظر طويلًا، ثم راهن على أن تظهر القيمة لاحقًا عند التوسع. أما النهج الأقوى، فهو أكثر انضباطًا وطموحًا. وهو يحقق نموًا تراكميًا في القيمة ضمن تسلسل مستمر للعائد على الاستثمار.
ويبدأ هذا التسلسل بتمكين واسع النطاق، لأنه الأساس الذي تقوم عليه جميع نماذج القيمة الأخرى. فانتشار الطلاقة في استخدام الذكاء الاصطناعي عبر المؤسسة هو ما يُنبت حالات الاستخدام العالية القيمة. وكلما ازداد عدد الأشخاص الذين يفهمون كيف يعمل الذكاء الاصطناعي، وأين يخلق القيمة، وكيف يمكن استخدامه بأمان، ظهرت فرص أفضل بوتيرة أسرع. وتصبح الحوكمة أكثر عملية، ويغدو التكامل أكثر جدوى وقابلية للتنفيذ. كما تصبح الأنظمة الأعلى قيمة أكثر صلابة وقابلة للتشارك عبر الوظائف، بوصفها أمثلة يُحتذى بها وعلامات دالة على الهوية.
وهكذا تنتقل المؤسسات من نماذج أعمال أفضل إلى نماذج أعمال مختلفة. فالذكاء الاصطناعي يبدأ أولًا بتحسين المهام، ثم يعيد تصميم سير العمل، ثم يغير طبقات التحكم، والنماذج التشغيلية، وفي نهاية المطاف نماذج الأعمال نفسها. ولم يتحول قطاع التجزئة إلى التجارة الإلكترونية بمجرد جعل المتاجر أكثر كفاءة بدرجة بسيطة. بل حدث التحول عندما تعلّم القادة بناء قيمة مقترحة جديدة بالكامل تتجاوز المتاجر تمامًا، وتربط التسويق بالخدمات اللوجستية ضمن مسار واحد متمحور حول المستخدم. وسيسلك الذكاء الاصطناعي النمط نفسه.
وفيما يلي بعض الأمثلة:
- يبدأ أحد تجار التجزئة بتبنٍّ واسع من الموظفين، ثم يحسّن الاكتشاف القائم أصلًا على الذكاء الاصطناعي والتجارة الحوارية، ويُنشئ في نهاية المطاف قناة جديدة للبيع المخصص.
- تبدأ شركة أدوية بترسيخ الطلاقة لدى فرق العمل وبناء قدرات خبرات متخصصة في البحث والتطوير والعمليات السريرية، ثم تنشئ مسارات عمل بحثية خاضعة للحوكمة تكشف استخدامات علاجية جديدة تدعم الموافقات في المراحل المتأخرة، وتعيد تشكيل اقتصاديات خط التطوير.
- تبدأ شركة مصنِّعة بمساعدين ذكيين عبر مختلف الوظائف، ثم تطبّق الذكاء الاصطناعي على ضبط التغييرات، وإجراءات التشغيل القياسية، ومسارات عمل الجودة، إلى أن يصبح بالإمكان إدارة العمليات بوصفها نظامًا تكيفيًا يعيد تعريف اقتصاديات السوق، بدلًا من بقائها ضمن نظام ثابت.
- تبدأ شركة تأمين باستخدام أدوات مساعدة في معالجة المطالبات، ثم تبني مراجعة خبراء خاضعة للحوكمة وتنسيقًا لسير العمل، وتعيد في نهاية المطاف تصميم معالجة المطالبات على أساس قرارات أسرع، واستثناءات أقل، ونتائج أفضل للعملاء.
إذا كنت تقود استراتيجية للذكاء الاصطناعي اليوم، فحافظ على بساطتها عبر ثلاث مراحل.
- مكّن شريحة واسعة من القوى العاملة من خلال مسارات عمل قائمة على الأدوار وشبكة من الروّاد.
- ضع أساسيات الحوكمة: ما المسموح به، وما الذي يخضع للمراجعة، وما الذي يُسجَّل، ومن الجهة المسؤولة عن التبنّي.
- قِس الاستخدام المتكرر، ومستوى الإتقان، ومسارات العمل القابلة لإعادة الاستخدام، والتمكين متعدد الوظائف.
- اختر عددًا محدودًا من المسارات عالية القيمة: مسارًا واحدًا للتوزيع، وموضع تعثّر واحد مرتبط بخبرة متخصصة، ومسار عمل واحدًا بعائد استثمار واضح.
- قِس القيمة بمصطلحات الأعمال: جودة التحويل، وخفض زمن الدورة، وتحسين الجودة، والحد من المخاطر، وإمكانات الإيرادات الجديدة.
- أعِد استثمار تلك المكاسب في الطبقة التالية من الأسس: جودة البيانات، والهوية، والتكامل، وقابلية الملاحظة، والتحكم.
- وسّع استخدام الذكاء الاصطناعي ليشمل الأنظمة عالية الاعتمادية ومسارات العمل من البداية إلى النهاية فقط عندما تكون الأذونات وقابلية التدقيق والتعامل مع الاستثناءات أمورًا فعلية.
- استخدم تلك الأسس لإعادة تصميم النموذج التشغيلي بدلاً من مجرد تسريع النموذج القديم.
- اسأل أين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخلق قيمة جديدة بالكامل، لا أن يقدّم تنفيذًا أقل كلفة فحسب.
ولا يلزم أن تنطلق الدعوة إلى العمل من السؤال: أين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد ضمن النموذج القائم الموروث؟ بل اسأل: ما نموذج القيمة الذي ينبغي بناؤه أولًا، وما الأساس الذي ينشئه، وما الذي يتيحه بعد ذلك؟ ابدأ على نطاق واسع بالقدر الكافي لبناء الطلاقة. وكن منضبطًا بالقدر الكافي لاقتناص القيمة في كل خطوة. ثم توسّع بقدر كافٍ من الثقة للانتقال من نسخة أفضل من الحاضر إلى مستقبل مختلف تمامًا.
