لماذا تخطئ معظم الشركات في فهم نضج الذكاء الاصطناعي (وما الذي ينجح بالفعل)

لقد حضرت الكثير من هذه المحادثات. يجتمع فريق القيادة في قاعة المؤتمرات. لديهم حسابات ChatGPT. يقوم أحدهم بتشغيل برنامج تجريبي. هناك ضجة حول " استراتيجية الذكاء الاصطناعي". وهم مقتنعون بأنهم متقدمون على منافسيهم.

ثم نبدأ في النظر إلى التفاصيل. المكاسب حقيقية، لكنها صغيرة. قام أحد الفرق بأتمتة سير العمل. ويحصل فريق آخر على نتائج جيدة من خلال المطالبة. أشياء جيدة.

ولكن ماذا عن بقية الأعمال؟ لا تزال تعمل بنفس الطريقة التي كانت تعمل بها قبل خمس سنوات، باستخدام نفس الأدوات المجزأة وسير العمل غير المترابط وتوسع السياق المتزايد. معظم التغييرات التي طرأت هي تغييرات محلية وليست نظامية.

أنا لا أنتقد هذه الجهود. الضغط حقيقي. مجالس الإدارة تريد أن ترى تقدمًا. العملاء يتوقعون الابتكار. الجميع يتساءل عما سيحدث بعد ذلك. ولكن إليك ما تعلمته بعد إجراء العشرات من هذه التقييمات: الاستعجال لا يعني الاستعداد. يمكنك تخصيص موارد للذكاء الاصطناعي ولا تزال في النهاية دون أي نتائج قابلة للتطوير.

كيف تبدو نضج الذكاء الاصطناعي (وكيف لا يبدو)

لنبدأ بالأنماط التي تظهر مرارًا وتكرارًا.

النمط 1: المطالبة ≠ النضج

النمط الأول الذي أراه باستمرار هو أن القادة يفترضون أن المنظمة قد وصلت إلى مستوى أعلى من نضج الذكاء الاصطناعي لأن الأشخاص يستخدمون LLM. هذه المكاسب صغيرة. إنها أعراض منعزلة وكلاسيكية لفشل برامج الذكاء الاصطناعي التجريبية مقابل التوسع. ولا تزال تحتاج إلى إشراف بشري مستمر. هذه تجربة مفيدة. لكنها أيضًا هشة.

النمط 2: عمق حالة استخدام واحدة، واتساع صفر

النمط الثاني هو الشركات التي تركز بشكل كبير على حالة استخدام واحدة. من المثير للإعجاب أن تقوم بأتمتة سير عمل واحد بالكامل. ولكن هذا لا يزال يمثل جزءًا صغيرًا من الأعمال. لقد قمت بتحسين جانب واحد. أما باقي العمليات فلا تزال تعمل وفقًا للعادات القديمة.

النمط 3: الخلط بين الاستثمار والاستعداد

النمط الثالث هو الخلط بين الحاجة الملحة أو الاستثمار والاستعداد. تشعر العديد من الشركات بضغط شديد لتبني الذكاء الاصطناعي. قلة قليلة منها في الواقع في وضع يسمح لها بتشغيله. تخلق المشاريع التجريبية نشاطًا سطحيًا، لكن القدرات الأساسية تظل ضحلة.

ما الدرس المستفاد؟ الانتصارات المبكرة تخلق إحساسًا زائفًا بالزخم.

يتطلب النضج الحقيقي ما يلي:

بدون هذا الأساس، تتعثر المؤسسات. فهي تكافح من أجل الانتقال من المشاريع التجريبية المتفرقة إلى التأثير المؤسسي.

ما الذي يدفع المؤسسات من المشاريع التجريبية إلى توسيع نطاق نضج الذكاء الاصطناعي

أقوى خطوة رأيتها؟ إنشاء مجتمع ممارسة حقيقي.

يمكنك جمع أشخاص من مختلف الوظائف ممن لديهم فضول طبيعي تجاه الذكاء الاصطناعي. يمكنك توفير مساحة مشتركة لهم ولغة مشتركة ومشاكل مشتركة لحلها. وهنا يصبح التعاون عاملاً مضاعفاً.

ما الذي يجعل مجتمعات الممارسة تعمل:

من هناك، يستثمر القادة في تخطيط العمليات، وهو أحد أكثر الأدوات العملية المتاحة. يوضح تخطيط سير العمل كيفية سير العمل فعليًا، وأين يتعثر، وأين لا يزال الموظفون ينسخون ويلصقون بين الأدوات، وأين يمكن للوكلاء إضافة قيمة حقيقية.

على سبيل المثال، قد يكتشف فريق المنتج أنه يقوم بتجميع ملاحظات العملاء يدويًا عبر ثلاث منصات، في حين أن وكيلًا خفيفًا يمكنه تجميعها في الوقت الفعلي.

وهنا أيضًا يبدأ الذكاء الاصطناعي المدرك للسياق في الاكتساب أهمية. تعمل أدوات مثل ClickUp Brain لأنها مدمجة مباشرة في سير العمل، وليست مضافة بعد ذلك. بدلاً من مطالبة الفرق بشرح السياق لأداة الذكاء الاصطناعي، فإن الذكاء الاصطناعي يفهم بالفعل المهام والتبعيات والمحادثات والمستندات كجزء من النظام.

باستخدام ClickUp BrainGPT على سطح المكتب، يمكن للفرق طرح أسئلة تشغيلية بلغة بسيطة والحصول على إجابات تستند إلى العمل المباشر، وليس إلى مستندات ثابتة. يزيل هذا التغيير الاحتكاك ويساعد الذكاء الاصطناعي على دعم التنفيذ اليومي بدلاً من إنشاء برنامج تجريبي سطحي آخر.

بمجرد وضع هذه الأسس، يصبح الذكاء الاصطناعي توجيهًا تشغيليًا واضحًا. تدرك الفرق أن الذكاء الاصطناعي أصبح الآن جزءًا من طريقة إدارة الأعمال، وليس أداة جانبية، بل جزءًا لا يتجزأ من سير العمل اليومي داخل مساحة عمل الذكاء الاصطناعي المتقاربة. يتشارك المديرون والمديرون التنفيذيون المسؤولية عن تحديد سير العمل الذي يجب أتمتته أو تعزيزه.

تأثير البطيخ: عندما تبدو المشاريع خضراء ولكنها في الواقع حمراء

تبدأ بعض المؤسسات بتقييمات النضج. توفر هذه التقييمات أساسًا موضوعيًا وتساعد القادة على فهم وضعهم الفعلي.

غالبًا ما تكون النتائج مفاجئة. في الوقت نفسه، قد تبدو الاستراتيجية والأدوات قوية، ولكن القدرات والاستعداد يحصلان على أدنى الدرجات.

تقوم الشركات الأكثر نضجًا أيضًا ببناء الشفافية في العمليات اليومية:

تحافظ هذه المقاييس على بقاء التقدم مرئيًا. فهي تجعل من الصعب على المشاريع أن تبدو "خضراء" في تقارير الحالة بينما تعمل "باللون الأحمر" في الخلفية.

أسمي هذا تأثير البطيخ. يبدو المشروع أخضر من الخارج، ولكنه أحمر من الداخل.

تبدو تقارير الحالة إيجابية، ولكن عند التعمق في الأمر، يتضح أن اعتماد الذكاء الاصطناعي في المؤسسات ضعيف. إن الإشارة إلى هذا النمط بشكل مباشر يساعد القادة على فهم سبب عدم قدرة التقارير السطحية على توجيه استراتيجية الذكاء الاصطناعي.

عندما تجمع المؤسسات بين المقارنة المعيارية الخارجية والشفافية الداخلية المفتوحة، يصبح التقييم الصادق أمرًا عاديًا. هذه الصدق هو ما يمنع الركود ويحافظ على تقدم المؤسسة نحو النضج الحقيقي.

نقطة التحول التي تفوتها معظم الشركات

تحدث نقطة تحول كبيرة عندما يدرك القادة أن القيد الحقيقي ليس تقنيًا.

غالبًا ما تكشف تقييمات النضج عن نفس الفجوة: تبدو الأدوات والحوكمة متينة، ولكن الجانب البشري لم يلحق بالركب.

هذا الإدراك يغير الاستراتيجية. بدلاً من شراء المزيد من الأدوات أو بناء المزيد من البنى التحتية، يبدأون في الاستثمار في الأشخاص الذين سيوسعون نطاق الذكاء الاصطناعي داخل الشركة.

غالبًا ما يكون هذا هو النقطة التي يتوقف عندها التعامل مع الذكاء الاصطناعي كأداة ويبدأ في العمل كجزء من النظام. تم تصميم Super Agents خصيصًا لهذا الانتقال.

تعمل الوكالات الفائقة كأعضاء فريق الذكاء الاصطناعي داخل مساحة العمل. فهي تراقب العمل أثناء سيره، وتتصرف بناءً على محفزات محددة، وتتعامل مع المهام الروتينية مثل المتابعة وإعداد التقارير أو الكشف عن المخاطر. بدلاً من الاعتماد على الأشخاص لتذكر ما يحتاج إلى اهتمام، يساعد النظام نفسه في الحفاظ على الزخم.

هذا التحول مهم لأن التوسع يكسر الرقابة اليدوية. عندما يتمكن الذكاء الاصطناعي من المراقبة والتصرف والتصعيد ضمن الحدود المسموح بها، يتوقف القادة عن الاعتماد على الأعمال البطولية ويبدأون في بناء المرونة في العمليات.

وعندما يتوفر للأشخاص الأدوات والحرية اللازمة لأتمتة عملهم؟ قد تكون النتائج مفاجئة. تبتكر الفرق حلولاً لم تكن القيادة لتفكر فيها أبداً. تصبح المكاسب الصغيرة أنماطاً قابلة لإعادة الاستخدام. تنمو الثقة في الذكاء الاصطناعي بشكل طبيعي.

عادةً ما يكون هذا التحول من التركيز على التكنولوجيا إلى التركيز على الأشخاص هو اللحظة التي تبدأ فيها المؤسسات في رؤية التحول الحقيقي.

ماذا يعني ذلك للقادة

إذا كنت تقود هذا العمل، فإليك ما يحرك الأمور بالفعل:

ولا تنتظر حتى يصبح كل شيء مثاليًا. الشركات التي تتحرك الآن، بأمانة وتركيز، هي التي ستتقدم على غيرها.

إذا كنت لا تزال تقيس التقدم من خلال عدد المشاريع التجريبية التي تديرها، فأنت تغفل عن النقطة الأساسية. تظهر النضج الحقيقي في كيفية إنجاز العمل كل يوم. ترى ذلك في طريقة تواصل الفرق. طريقة حل المشكلات. طريقة مشاركة ما يتعلمونه. هذه هي الأمور التي تدوم.

هل تريد معرفة وضعك الحقيقي؟ قم بإجراء تقييم لنضج الذكاء الاصطناعي.

احصل على تقرير نضج الذكاء الاصطناعي الخاص بك

اطرح الأسئلة الصعبة. كن مستعدًا للتصرف بناءً على الإجابات. هكذا تنتقل من المشاريع التجريبية إلى التقدم.

اختبر نضج الذكاء الاصطناعي لديك الآن

الأسئلة المتداولة

إنها طريقة منظمة لقياس مدى استعداد مؤسستك لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي إلى ما بعد المشاريع التجريبية. لا يقتصر الأمر على الأدوات فحسب، بل يشمل سير العمل والحوكمة والتدريب والقياس والتبني.

ليس بالضرورة. تثبت المشاريع التجريبية إمكانية تحقيق ذلك. تظهر النضج عندما يغير الذكاء الاصطناعي العمل اليومي عبر الفرق، مع المعايير والقياس والأنماط القابلة للتكرار.

التجزئة. العمل موزع على أدوات وفرق وتسليمات مختلفة، لذا لا ترتبط مخرجات الذكاء الاصطناعي بالتنفيذ. السبب الآخر هو الافتقار إلى معايير الجودة والحوكمة.

عادة لا. تحتاج معظم الفرق إلى تخطيط أفضل لسير العمل، وحوكمة أكثر وضوحًا، وتدريب يساعد الأشخاص على تغيير طريقة سير العمل. الأدوات مهمة، ولكنها نادرًا ما تكون العائق.

التبني في سير العمل الحقيقي، وجودة المخرجات، والوقت الموفر، وتحسينات وقت الدورة، وتقليل الأخطاء، وتأثير الأعمال. إذا لم تتمكن من قياسه، فلن تتمكن من توسيع نطاقه.

إنها مجموعة متعددة الوظائف تشارك الأنماط وتبني حلولاً قابلة لإعادة الاستخدام. تمنع هذه المجموعة تقدم الذكاء الاصطناعي من البقاء محصوراً في جيوب صغيرة وتحوّل المكاسب الفردية إلى قدرات تنظيمية.