باختصار: دليل عملي للشركات في الإمارات ودول الخليج: قيّم جاهزيتك، واختر حالات الاستخدام، ونفّذ مشروعًا تجريبيًا، وضع الحوكمة، ودرّب فريقك على العمل الفعلي.
لا تواجه معظم الشركات صعوبة في العثور على أدوات الذكاء الاصطناعي. صعوبتها هي تحويل هذه الأدوات إلى شيء يغيّر طريقة إنجاز العمل فعلًا. يشرح هذا الدليل كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في الشركات، وفي شركتك أنت تحديدًا، خطوة بخطوة، مع القرارات التي ينبغي اتخاذها في كل مرحلة. وهو موجّه لقادة الأعمال والتقنية في دولة الإمارات العربية المتحدة ودول الخليج عمومًا.
باختصار: ابدأ بمشكلة في العمل، وتأكد من جاهزية بياناتك وفريقك، واختر عددًا قليلًا من حالات الاستخدام، ونفّذ مشروعًا تجريبيًا له خط نهاية واضح، وضع الحوكمة مبكرًا، ودرّب فرقك على عملهم الفعلي.
الخطوات الثماني في لمحة
- ابدأ بمشكلة في العمل، لا بأداة
- تحقق من جاهزيتك: البيانات والتقنية والأشخاص والحوكمة
- اختر حالات استخدام ذات قيمة وقابلة للتنفيذ
- قرّر بين البناء والشراء
- نفّذ مشروعًا تجريبيًا له خط نهاية
- ضع الحوكمة قبل التوسع
- درّب الأشخاص على عملهم الفعلي
- وسّع التطبيق وعزّز الاعتماد وقِس النتائج
الخطوة 1: ابدأ بمشكلة في العمل، لا بأداة
أكثر ما يُفشل مشاريع الذكاء الاصطناعي هو البدء بالتقنية. ابدأ بدلًا من ذلك بمشكلة يشعر بها أحدهم في الشركة فعلًا: تقارير بطيئة، ومتابعات منسية، وأوقات استجابة طويلة، ومعالجة يدوية للمستندات. اكتبها في جملة واحدة، وسمِّ الشخص المسؤول عنها، وحدد كيف ستعرف أن الوضع تحسّن. فإن لم تستطع ذلك، فالمشروع ليس جاهزًا للبدء.
الخطوة 2: تحقق من جاهزيتك
قبل أن تلتزم بأي ميزانية، انظر في أربعة أمور. البيانات: هل هي متاحة ودقيقة ومسموح باستخدامها لهذا الغرض؟ التقنية: أين سيعمل الذكاء الاصطناعي وكيف سيرتبط بأنظمتك القائمة؟ الأشخاص: من يرعى العمل، وهل لدى المستخدمين المهارات اللازمة؟ الحوكمة: ما القواعد التي تنطبق على البيانات وعلى القرارات التي سيؤثر فيها الذكاء الاصطناعي؟
يتيح تقييم جاهزية الذكاء الاصطناعي المنظّم إنجاز ذلك في بضعة أسابيع، وينتهي بصورة مقيَّمة لموقعك وخارطة طريق عملية. وإذا كانت البيانات هي نقطة الضعف، فيأتي أولًا العمل على جاهزية البيانات والمنصّة.
الخطوة 3: اختر حالات استخدام ذات قيمة وقابلة للتنفيذ
رتّب الأفكار وفق أربعة أسئلة: ما القيمة التي ستحققها، وما مدى إمكانية تنفيذها بالبيانات المتوفرة لديك، وكم من الجهد تتطلب، وما المخاطر التي تحملها. ابدأ باثنتين أو ثلاث. افصل المكاسب السريعة عن الرهانات الاستراتيجية، لتبني النتائج المبكرة الثقة اللازمة للعمل الأصعب.
تحوّل ورشة اكتشاف حالات الاستخدام التي يديرها ميسّر قائمة طويلة من الأفكار إلى قائمة قصيرة مرتبة خلال يوم أو يومين. ولمعرفة أين يُطبَّق الذكاء الاصطناعي في الأعمال، تصفّح دليلنا عن حالات استخدام الذكاء الاصطناعي حسب وظيفة الأعمال.
الخطوة 4: قرّر بين البناء والشراء
اشترِ عندما تكون المشكلة شائعة وتحلّها منصّة مجرَّبة بالفعل. وابنِ عندما تكون القدرة عنصر تميّز حقيقيًا لعملك. وغالبًا ما يكون الجواب الصحيح مزيجًا: منصّة للأجزاء المعتادة وعمل مخصص حولها. ويبقي الاختيار المستقل بين البناء والشراء واختيار الموردين هذا القرار موضوعيًا. وتعرض منصّات شركائنا المنصّات التي ننفذها حين يكون الشراء هو الطريق الأفضل.
الخطوة 5: نفّذ مشروعًا تجريبيًا له خط نهاية
ينبغي أن يجيب المشروع التجريبي عن سؤال محدد خلال وقت محدد. حدّد مقياس النجاح قبل أن تبدأ، واستخدم مستخدمين حقيقيين وبيانات حقيقية، وقرّر مسبقًا ما سيحدث إذا نجح وما سيحدث إذا لم ينجح. الخطر هو المشروع التجريبي الذي لا ينتهي ولا يُطلق. وتتميز مشاريعنا في الانتقال من التجربة إلى الإنتاج بنطاق ثابت وتستغرق عادةً من ستة إلى عشرة أسابيع.
الخطوة 6: ضع الحوكمة قبل التوسع
قرّر من يملك مسؤولية كل نظام ذكاء اصطناعي، وما البيانات التي يجوز استخدامها وأين، ومتى يجب أن يراجع إنسان المخرجات، وكيف ستتعامل مع البيانات الشخصية بموجب قانون حماية البيانات الشخصية في الإمارات (PDPL). وأدخل مورّديك في الحسبان: فقراءة شروط وأحكام مورّد الذكاء الاصطناعي وتطبيقها، واستخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية ضمنها، من أبسط الطرق لحماية بيانات الشركة. وتساعدك خدمة حوكمة الذكاء الاصطناعي والامتثال على إعداد ذلك، ويُعدّ دليل الامتثال لقانون PDPL في الإمارات وقائمة التحقق من موردي الذكاء الاصطناعي نقطتي انطلاق جيدتين.
الخطوة 7: درّب الأشخاص على عملهم الفعلي
تعلّم الدورات المفاهيم، لكن العادات تتغير حين يستخدم الناس الذكاء الاصطناعي في عملهم هم. في منهج Bravvo لدينا، يتعلم الفريق المفاهيم، ويختبرها فورًا على حالات استخدام حقيقية من عمله، ويختتم بهاكاثون يطبّق فيه كل ما تعلمه معًا. ويخبرنا الفرق أنه يصنع «قبل» و«بعد».
وهذا ما يميّز التدريب الذي يبقى أثره عن التدريب الذي يتلاشى. اطّلع على نهجنا في تدريب الذكاء الاصطناعي وبناء القدرات، أو اقرأ المزيد عن منهج Bravvo.
الخطوة 8: وسّع التطبيق وعزّز الاعتماد وقِس النتائج
النظام الذي ينجح في المشروع التجريبي يحتاج مع ذلك إلى من يستخدمه. سمِّ سفراء في كل فريق، واكتب دليلًا بسيطًا، وتابع المقاييس التي حددتها في الخطوة 1 إلى جانب معدل الاعتماد. ويساعد دعم الاعتماد وإدارة التغيير على ترسيخ التغيير، وتبقي إدارة البرامج ومكتب إدارة المشاريع عدة مبادرات تتحرك معًا.
أخطاء شائعة ينبغي تجنبها
- شراء أداة قبل تحديد المشكلة
- البدء بعدد كبير من حالات الاستخدام دفعة واحدة
- اعتبار المشروع التجريبي خط النهاية
- ترك أسئلة الحوكمة والبيانات إلى النهاية
- تدريب الأشخاص على النظرية بدل عملهم الفعلي
- غياب مسؤول عن الأعمال، فيصبح المشروع ملكًا لتقنية المعلومات وحدها
- عدم تحديد كيفية قياس النجاح
ما الذي يختلف في الإمارات والخليج
- حماية البيانات: تخضع البيانات الشخصية لقانون PDPL في الإمارات، وتضيف بعض القطاعات قواعدها الخاصة، مثل الخدمات المالية والرعاية الصحية
- موقع البيانات: تحقق مبكرًا من الأماكن التي يجوز تخزين البيانات ومعالجتها فيها
- اللغة: خطط للمستخدمين بالعربية والإنجليزية، لا بالإنجليزية فقط
- المشتريات والموافقات: كثيرًا ما يحتاج عملاء المؤسسات والجهات الحكومية إلى توثيق واضح، فضمّنه في الخطة
الأسئلة الشائعة
كم يستغرق تطبيق الذكاء الاصطناعي في الشركة؟
يعتمد ذلك على النطاق. تستغرق تقييمات الجاهزية لدينا عادةً من ثلاثة إلى ستة أسابيع، وتستغرق عملية نقل مشروع تجريبي إلى الإنتاج من ستة إلى عشرة أسابيع في مشاريعنا ذات النطاق الثابت. أما برنامج التحول الأوسع فقد يمتد من بضعة أشهر إلى بضع سنوات.
كم تبلغ تكلفة تطبيق الذكاء الاصطناعي؟
تعتمد التكلفة على حالة الاستخدام والبيانات المتوفرة لديك وعلى ما إذا كنت ستشتري منصّة أم تبني حلًا. ولهذا نبدأ بتقييم ونحدد العمل في مراحل ثابتة، لتعرف ما تلتزم به قبل الإنفاق الأكبر.
هل نحتاج إلى علماء بيانات قبل أن نبدأ؟
ليس بالضرورة. تعمل كثير من حالات الاستخدام القيّمة على منصّات مجرَّبة. ما تحتاج إليه هو مسؤول عن الأعمال، وبيانات يمكنك الوصول إليها واستخدامها، وطريقة واضحة لقياس النجاح.
من أين ينبغي أن تبدأ الشركة الصغيرة أو المتوسطة؟
بمشكلة حقيقية واحدة ومشروع تجريبي واحد. اختر مهمة متكررة ومفهومة جيدًا وقابلة للقياس، وجرّب عليها نهجًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي، وتعلّم قبل أن توسّع النطاق.
هل نبدأ بتدريب موظفينا أم بتنفيذ مشروع؟
افعل الاثنين معًا. يكون التدريب أنجع حين يُمارَس على حالات استخدام حقيقية من عملك، وهذه هي فكرة منهج Bravvo لدينا.
إلى أين تذهب من هنا
إذا كنت في البداية، فإن تقييم جاهزية الذكاء الاصطناعي أسرع طريقة لترى أين تقف. وإذا كانت لديك أفكار بالفعل، فستقوم ورشة اكتشاف حالات الاستخدام بترتيبها. وللصورة الأشمل، اقرأ عن استراتيجية التحول بالذكاء الاصطناعي وخارطة طريق تطبيق الذكاء الاصطناعي. واطّلع على الخدمات العشر للذكاء الاصطناعي أو تحدث إلينا.
من أين تبدأ عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في شركتك؟
حدد عملية تجارية ذات تكلفة عالية أو كفاءة منخفضة، وقيّم جودة البيانات، وحدد نجاحاً قابلاً للقياس.
ما الأخطاء الشائعة في تطبيق الذكاء الاصطناعي؟
اختيار التقنية قبل المشكلة، وإهمال جودة البيانات، وغياب إدارة التغيير، وتوقع نتائج فورية.
من أين تبدأ المؤسسة عند تطبيق الذكاء الاصطناعي؟
ابدأ بتقييم الجاهزية لتحديد حالة الاستخدام الأعلى قيمة، ثم أجرِ مشروعاً تجريبياً محدوداً بمعايير نجاح واضحة قبل الالتزام بالتطوير الكامل.
ما أكثر الأخطاء شيوعاً في تطبيق الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات؟
أبرز الأخطاء: الانطلاق دون استراتيجية بيانات، والتقليل من شأن إدارة التغيير، ومحاولة تنفيذ مبادرات ذكاء اصطناعي متعددة في آنٍ واحد بدلاً من التركيز على حالة استخدام واحدة عالية الأثر.