الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات: كيف تستخدم الفرق الذكاء الاصطناعي دون فقدان المساءلة

كل فريق لديه سؤال واحد دائم: "هل نتخذ القرار الصحيح؟"

وفي معظم الأحيان، تكون الإجابة مخبأة في عشرة أدوات مختلفة وعشرات المستندات ومئات الرسائل.

يعمل الذكاء الاصطناعي على تجميع هذه العناصر لمساعدتك على اتخاذ قرارات بثقة. فهو يظهر لك ما حدث بالفعل، ويبرز ما هو مهم، ويسلط الضوء على المفاضلات التي لا يملك أحد الوقت الكافي لتتبعها يدويًا.

تتعمق هذه المدونة في كيفية استخدام الفرق لأنظمة الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات معقدة بشكل أسرع وأكثر ذكاءً وبأقل صعوبات. سنلقي أيضًا نظرة على كيفية قيام ClickUp بخطوة إضافية من خلال الحفاظ على كل شيء وكل شخص على نفس الصفحة.

لنبدأ! 🤩

ماذا يعني "اتخاذ القرار" فعليًا في الفرق الحديثة

يعد اتخاذ القرار في الفرق الحديثة عملية مستمرة لجمع السياق وموازنة المفاضلات والالتزام باتجاه معين، غالبًا بمعلومات غير كاملة وضغوط في الوقت الفعلي.

لا تتحدد جودة قراراتك بالنتائج المثالية بقدر ما تتحدد بمدى وضوح العملية واستنادها إلى معلومات دقيقة وقابليتها للتكرار. إليك كيف يبدو اتخاذ القرار الحديث في الممارسة العملية:

مكانة الذكاء الاصطناعي في عملية اتخاذ القرار

بمجرد أن تصبح بنية اتخاذ القرار واضحة، يصبح دور الذكاء الاصطناعي أسهل بكثير في التحديد.

بينما تعتمد الأهداف والقيم والمخاطر المقبولة على الذكاء البشري، تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي ضمن أطر القرار الحالية لتحسين سرعة وموثوقية فهم الفرق للمواقف قبل الشروع في اتخاذ الإجراءات.

بعبارة أخرى، يعمل الذكاء الاصطناعي كـ "مضخم إدراكي". فهو يعالج كميات كبيرة من المعلومات، ويربط الإشارات عبر الأنظمة، ويكشف الأنماط التي يصعب اكتشافها يدويًا.

عند استخدامه بشكل جيد، يتيح الذكاء الاصطناعي الاستفادة من الخبرة البشرية عند تقييم الخيارات والعواقب بدلاً من تجميع السياق.

إليك كيفية دعم اتخاذ القرار بشكل فعال من خلال الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي:

أنواع القرارات التي يمكن للذكاء الاصطناعي دعمها بشكل جيد

تضيف خوارزميات الذكاء الاصطناعي أكبر قيمة في القرارات التي تتشكل من العديد من العناصر المتغيرة.

عندما تأتي المدخلات من أنظمة مختلفة، وتتغير الإشارات بمرور الوقت، ولا يمكن التنبؤ بالنتائج بشكل مؤكد، تحتاج الفرق إلى المساعدة لفهم ما هو الأهم. وهنا تأتي قدرة الذكاء الاصطناعي بشكل طبيعي. كما أنه مفيد في القرارات التي لا يمكن اختزالها إلى قواعد ثابتة وتتطلب تقييمًا مستمرًا مع تطور الظروف.

إليك كيفية عمل اتخاذ القرار بمساعدة الذكاء الاصطناعي في أنواع مختلفة من القرارات الحقيقية:

القرارات الاستراتيجية

هذه هي الرهانات الكبيرة: ما الذي يجب إعطاؤه الأولوية، وأين يجب الاستثمار، وما هي الأسواق المهمة، وكيف تتوافق خارطة الطريق مع النتائج طويلة الأجل. تستفيد القرارات الاستراتيجية من الذكاء الاصطناعي بطرق تتجاوز مجرد إعداد تقارير البيانات:

القرارات التشغيلية

تحدث هذه الأمور يوميًا وتضمن استمرار عمل المؤسسة. لا تكمن قيمة الذكاء الاصطناعي هنا في الإبداع بقدر ما تكمن في الدقة في ظل عدم اليقين:

قرارات المنتجات

غالبًا ما تقع اختيارات المنتجات بين الاستراتيجية والعمليات. ويدعم الذكاء الاصطناعي قرارات المنتجات التي تتطلب تفسير العديد من الإشارات الضعيفة أو غير المباشرة في وقت واحد.

قرارات الدخول إلى السوق

هذه هي النقاط التي يتلاقى فيها المنتج والعلامة التجارية والعميل، وحيث تبلغ درجة عدم اليقين بشأن سلوك العملاء وفعالية القنوات أعلى مستوياتها:

كيف تستخدم الفرق الذكاء الاصطناعي فعليًا في اتخاذ القرارات

يفشل اتخاذ القرار بسبب تشتت المعلومات وتجزئة السياق وقضاء وقت طويل في البحث عن "سبب" القرار. يدخل الذكاء الاصطناعي حيز التنفيذ لتقليل هذا الاحتكاك.

لكن المشكلة هي أن الفرق عادةً ما تتبنى الذكاء الاصطناعي بنفس الطريقة التي تتبنى بها الأدوات الأخرى. وكيل ذكاء اصطناعي واحد لتحليل البيانات، وآخر للبحث، وآخر للكتابة. كل واحد منهم يساعد بشكل منفرد، لكن لا أحد منهم يرى الصورة الكاملة للعمل.

إليك كيف يشرحها أحد مستخدمي Reddit بدقة:

الآن، دعونا نلقي نظرة على بعض الطرق التي تستخدم بها الفرق الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات اليوم.

ملاحظة: سنوضح لك أيضًا كيف تجعل أدوات ClickUp كل خطوة أسرع وأكثر وضوحًا وأسهل في التنفيذ.

تلخيص المدخلات من مصادر متعددة

قبل اتخاذ أي قرار، تحتاج إلى التوفيق بين المدخلات المتفرقة. ويشمل ذلك التحديثات من وظائف مختلفة ومقاييس لوحة المعلومات والتعليقات عبر المستندات والسياق المدفون في المهام أو سلاسل المحادثات في Slack. يعمل الذكاء الاصطناعي على إزالة الاحتكاك على الفور.

باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ClickUp Brain، يمكنك تلخيص أنشطة المهام والمستندات والتعليقات وتحديثات المشروع في موجز واحد متماسك. باعتباره ذكاءً اصطناعيًا مدركًا للسياق، فإنه يعكس الحالة الحالية للعمل، وليس الافتراضات أو الملخصات اللاحقة. وهذا مفيد بشكل خاص قبل المراجعات أو جلسات التخطيط أو الموافقات غير المتزامنة.

يستخدم ClickUp Brain معالجة اللغة الطبيعية لتحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ ودمج تحديثات التقدم والأسئلة المفتوحة والقرارات الأخيرة ومواضيع المناقشة الرئيسية في موجز واحد.

تسليط الضوء على المخاطر والافتراضات والمجهول

قبل اتخاذ القرارات ذات المخاطر العالية، يصبح التحدي هو تحديد الافتراضات غير المعلنة والمخاطر غير المحسومة والأسئلة المفتوحة التي لا تزال تؤثر على النتيجة ولكن لم يتم أخذها في الاعتبار بشكل صريح.

فيما يلي الأمور التي يمكنك أن تطلب من الذكاء الاصطناعي القيام بها:

ClickUp BrainGPT هو الخيار الأمثل هنا. إنه رفيق سطح مكتب مدعوم بالذكاء الاصطناعي يساعد الفرق على استجواب عملهم عبر الأدوات، وليس فقط داخل ClickUp. تكتشف ميزة Enterprise Search المخاطر والشكوك لأنها تعمل في السياقات الداخلية والخارجية على حد سواء.

📌 مثال: قبل الالتزام بعملية ترحيل كبيرة للمنصة، يرغب أحد قادة الهندسة في فهم ما يمكن أن يحدث من مشاكل، بناءً على ما تعلمته المؤسسة بالفعل. يطلبون من BrainGPT البحث في ClickUp و GitHub و Docs الداخلية عن مناقشات سابقة حول الترحيل مرتبطة بمشاريع مماثلة.

يكشف BrainGPT عن الحوادث السابقة والمشكلات غير المحلولة المتعلقة بالأداء التي أثيرت خلال طرح سابق، والافتراضات التي تم توثيقها منذ أشهر والتي لم تعد صالحة في ظل مستويات حركة المرور الحالية.

مقارنة الخيارات جنبًا إلى جنب

تتعطل العديد من القرارات بسبب عدم تقييم الخيارات بشكل متسق. يتجادل مختلف أصحاب المصلحة من منطلقات مختلفة، وتظل المفاضلات غامضة. وهنا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفرض هيكلاً: الهدف هو التأكد من فحص كل خيار من خلال نفس النماذج الذهنية أو المعايير أو مستويات التفاصيل.

توفر أدوات مثل ClickUp AI Cards سطحًا مشتركًا ومنظمًا لتقييم البدائل باستخدام معايير متسقة. يمكنك إضافة بطاقات إلى لوحات معلومات ClickUp المخصصة، وتكوين الفرق أو الأشخاص أو المواقع التي تريد تحليلها، وإنشاء مقارنات منظمة من مساحة العمل الخاصة بك. يمكن تحديث النتائج أو تحريرها أو استخدامها لإنشاء مهام أو مستندات أو مطالبات متابعة.

📌 مثال: يجب على فريق المنتج الاختيار بين ثلاث استراتيجيات لإطلاق الميزات لبرنامج التحليلات التنبؤية التالي. باستخدام بطاقة AI Brain Card، يقومون بإجراء مقارنة بين التأثير والجهد والتكلفة والتوقيت. ويتم إنشاء جدول واضح يعرض كل خيار جنبًا إلى جنب.

بعد ذلك، تلخص بطاقة الملخص التنفيذي للذكاء الاصطناعي الاختلافات الرئيسية في نظرة عامة موجزة، وتسلط الضوء على نقاط الاختلاف بين الخيارات والعوامل الأكثر أهمية. وبينما تلخص بطاقة تحديث مشروع الذكاء الاصطناعي التقدم الحالي والأسئلة المفتوحة والقيود، تجمع بطاقة StandUp للذكاء الاصطناعي المدخلات من الهندسة والتصميم والتسويق لتشمل جميع وجهات النظر.

توضيح الأسباب المنطقية للمساهمين

لا تنتهي القرارات عند اتخاذها؛ بل يجب إيصالها بوضوح إلى القيادة أو الفرق متعددة الوظائف أو الشركاء الخارجيين.

يعمل وكلاء ClickUp Super Agents كأعضاء فريق مدعومين بالذكاء الاصطناعي يعيشون في مساحة عملك، ويستخرجون السياق من المهام والوثائق والمحادثات والجداول الزمنية بحيث لا يكون عملهم مجرد مخرجات، بل يكون واعياً بالنتائج وقابلاً للتتبع.

يمكنك تعيين مهام لهم، أو الإشارة إليهم في المحادثات، أو تشغيلهم وفقًا لجدول زمني للتعامل مع التقارير والملخصات وتنسيق سير العمل مع تخزين السياق والذاكرة التي تجعل المتابعة وسرد قصص أصحاب المصلحة أسهل في الصياغة والدفاع عنها.

توفر المنصة وكلاء جاهزين للاستخدام، مصممين لتقييم الخيارات وتحليل عوامل المخاطرة وتقديم تفسيرات منظمة للقرارات. وهي مثالية لتلخيص أسباب اتخاذ قرار ما، والمفاضلات التي تم أخذها في الاعتبار، والافتراضات التي تستند إليها القرار.

📌 مثال: يحتاج أحد قادة التسويق إلى تبرير تغيير في استراتيجية الحملة أمام المديرين التنفيذيين. باستخدام Reasoning AI Agent، يقوم بإدخال بيانات أداء الحملة وتخصيصات الميزانية وتعليقات العملاء.

باعتباره ذكاءً اصطناعيًا له إمكانية الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي، فإنه يُنشئ موجزًا منظمًا يسلط الضوء على العائد المتوقع على الاستثمار، والمفاضلات بين القنوات، والافتراضات الرئيسية وراء كل خيار. يشارك القائد هذا الموجز خلال مراجعة أصحاب المصلحة، مما يسمح للفريق بالتركيز على المناقشة والتنسيق بدلاً من إعداد البيانات والشرائح يدويًا.

أتمتة إعداد القرارات ومتابعتها

إلى جانب دعم الفرق في اتخاذ القرارات، يقلل الذكاء الاصطناعي أيضًا من العمل المرتبط بالقرارات. تعتمد الفرق بشكل متزايد على الأتمتة لضمان عدم تعطل القرارات أو ضياعها أو ترك نهايات تؤدي إلى إبطاء التنفيذ.

في الممارسة العملية، يُستخدم الذكاء الاصطناعي هنا من أجل:

تتعامل ClickUp Automations مع الخطوات المتوقعة والمتكررة في عملية اتخاذ القرار. يمكنك تحديد المحفزات (على سبيل المثال، تغيير حالة المهمة، اقتراب موعد المراجعة، أو تحديث حقل مخصص)، وتقوم تلقائيًا باتخاذ الإجراءات، مثل إنشاء المهام، وتحديث الحقول، وإخطار الفرق، أو نقل العمل إلى المرحلة التالية.

تحافظ الأتمتة على سير العمل دون الحاجة إلى تذكر الخطوات المتكررة التي تحيط بدورات اتخاذ القرار.

📌 مثال: فريق عمليات المستشفى يقرر ما إذا كان سيتم اعتماد نظام جديد لجدولة مواعيد المرضى. بدلاً من جمع المدخلات يدويًا من الأطباء والممرضات والموظفين الإداريين، يقومون بتكوين ClickUp Automation للتعامل مع إعداد القرار ومتابعته.

عندما تنتقل حالة المهمة إلى "جاهزة للمراجعة" في قائمة المشاريع، يقوم الوكيل بإنشاء موجز قرار مع روابط إلى بيانات سير عمل المريض وتعليقات الموظفين والمتطلبات التنظيمية.

عند الوصول إلى مراحل مهمة في عملية اتخاذ القرار ، ينشر الوكيل ملخصًا سياقيًا في قناة الفريق. بمجرد اتخاذ القرار، يقوم الوكيل تلقائيًا بإنشاء مهام متابعة، وتعيين جلسات تدريبية، وخطوات طرح البرامج، وفحوصات الامتثال مع تواريخ الاستحقاق والمالكين.

أفضل الممارسات لاستخدام الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات

يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل عندما يساعد صانعي القرار البشريين بدلاً من أن يحل محلهم. يساعد استخدامه بشكل استراتيجي ومسؤول الفرق على اتخاذ قرارات أسرع وأكثر وضوحًا وتوافقًا:

الأخطاء الشائعة التي ترتكبها الفرق في استخدام الذكاء الاصطناعي واتخاذ القرارات

حتى الفرق التي تتبنى الذكاء الاصطناعي بحماس يمكن أن تقع في أفخاخ متوقعة تقلل من جودة القرارات أو تؤدي إلى عواقب غير مقصودة. فيما يلي بعض الأخطاء الشائعة التي يجب تجنبها:

الحدود الحقيقية للذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات

يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات والتعرف على الأنماط، ولكنه ينطوي على حدود متأصلة يجب على الفرق فهمها قبل الاعتماد عليه في اتخاذ قرارات ذات مخاطر عالية:

أين تتخذ القرارات فعليًا (ولماذا تستخدم الفرق ClickUp)

تعتمد القرارات الجيدة على رؤية الصورة الكاملة، بما في ذلك ما تمت مناقشته، وما يجري، ومن المسؤول، وما سيتبع ذلك. يحافظ ClickUp على ترابط هذا السياق، بحيث لا تضطر الفرق إلى تجميعه يدويًا.

إليك كيفية قيام ClickUp بتوفير السياق الكامل:

تسجيل القرارات فور اتخاذها (وليس بعد اتخاذها)

لا تبدأ معظم القرارات الحاسمة في شكل مستندات. فهي تتخذ في الاجتماعات والمراجعات والمحادثات السريعة، ثم تضيع في الملاحظات الشخصية أو سلاسل المحادثات المتفرقة.

وهنا يأتي دور ClickUp AI Notetaker لسد هذه الفجوة.

عندما تعقد الاجتماعات داخل أو إلى جانب سير عمل ClickUp، يمكن لـ AI Notetaker التقاط ما يلي تلقائيًا:

يتم تلخيص هذه القرارات وتوقيعها بختم زمني وتخزينها مباشرة في ClickUp Docs أو إرفاقها بالمهمة أو الميزة أو المشروع ذي الصلة. لا يتعين على أي شخص أن يتذكر "كتابتها لاحقًا"، ولا يضيع أي سياق بين المحادثة والتنفيذ.

بدلاً من البحث في التقويمات أو إعادة تشغيل التسجيلات، يمكن للفرق فتح العمل والاطلاع على مسار القرار على الفور.

ربط القرارات بسياق العمل

بمجرد توثيقها، لا تكون القرارات في ClickUp معزولة. فهي ترتبط مباشرة بالمهام والميزات والمشكلات وخطط التنفيذ:

وهذا يعني أن السياق يظل مرتبطًا بالعمل، ويمكن للفرق مراجعة ما تم اتخاذه من قرارات دون الحاجة إلى الرجوع إلى ملاحظات مجزأة أو أدوات قيادة منفصلة.

إليك ما قاله موري جراهام، مدير مشروع خدمات الخريجين والمتبرعين في ويك فورست، عن استخدام المنصة:

قبل ClickUp، كانت الفرق تعمل على منصات منفصلة، مما أدى إلى خلق صوامع عمل جعلت من الصعب التواصل بشكل فعال بشأن تحديثات المهام والتقدم المحرز. أما بالنسبة لإعداد التقارير، فقد واجه قادتنا صعوبة في العثور على التقارير الدقيقة التي يحتاجونها لاتخاذ قرارات تجارية قوية لمنظمتنا. كان الجزء الأكثر إحباطًا هو أننا أهدرنا جهود العمل المكررة بسبب عدم وضوح رؤية المشروع عبر الفرق.

جعل القرارات قابلة للبحث، وليس مجرد تخزينها

نظرًا لأن القرارات موجودة داخل المهام والمستندات والتعليقات وملخصات الاجتماعات، يمكن البحث عنها من خلال ClickUp Brain.

يمكن للفرق طرح أسئلة مثل:

يستخرج ClickUp Brain الإجابات من سياق مساحة العمل الحية، بما في ذلك المستندات وسجل المهام والتعليقات وملخصات الاجتماعات، بدلاً من الاعتماد على التقارير الثابتة أو الذاكرة. وهذا يحول سجل القرارات إلى نظام نشط يمكن للفرق الاستعلام عنه، وليس أرشيفًا سلبيًا لا يعود إليه أحد.

🌼 مكافأة: ضع هيكلًا للقرارات المعقدة باستخدام القوالب

ليست كل القرارات سريعة. عندما تحتاج الفرق إلى تحليل أعمق، توفر قوالب ClickUp الهيكل والوضوح دون إبطاء التنفيذ.

احصل على نموذج مجاني

مع نموذج مستند إطار عمل اتخاذ القرار من ClickUp، تحصل على هيكل واضح للعمل على القرارات بدلاً من مناقشتها في دوائر. يمكنك عرض كل خيار، وموازنة الإيجابيات والسلبيات باستخدام نفس المعايير، ومعرفة الأفكار التي تستحق الأولوية قبل المضي قدماً في أي شيء.

يأتي النموذج مزودًا بـ ClickUp Custom Statuses لتتبع كل مرحلة من مراحل القرار (من المقترح إلى المعتمد)، و ClickUp Custom Fields لتسجيل المدخلات والمفاضلات الرئيسية. مع تطور العمل، تظل قراراتك مرئية وقابلة للتتبع وسهلة الرجوع إليها.

احصل على نموذج مجاني

بالنسبة للخيارات الأكثر تعقيدًا، حيث تهم المسارات والنتائج المتعددة، يتيح قالب شجرة القرار من ClickUp للفرق تصور القرارات في شكل لوحة بيضاء منظمة. يحول قالب اتخاذ القرار هذا المنطق المجرد إلى شيء ملموس، حيث يعرض:

تصبح القرارات شفافة وأسهل للجميع لمتابعتها لأن المنطق وراءها محدد في المكان الذي يتعاون فيه الفريق بالفعل.

تبسيط الخيارات المعقدة باستخدام ClickUp

تكون القرارات جيدة بقدر جودة السياق والوضوح والمتابعة التي تقف وراءها. يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي في ربط النقاط وكشف المخاطر الخفية وتنظيم الخيارات المعقدة، ولكنه يعمل بشكل أفضل عندما يكون جزءًا من العمل نفسه، وليس في صومعة منعزلة.

مع ClickUp، تحصل على مساحة عمل متقاربة تجمع بين المهام والمستندات والتحديثات واتخاذ القرارات.

من تلخيص المدخلات المتفرقة باستخدام ClickUp Brain إلى مقارنة الخيارات باستخدام AI Cards، والتفكير المنطقي باستخدام Super Agents، وأتمتة المتابعة باستخدام Autopilot Agents، كل جزء من عملية اتخاذ القرار لديك يكون متصلاً ومرئياً وقابلاً للتنفيذ.

اشترك في ClickUp اليوم مجانًا! ✅

الأسئلة المتكررة (FAQ)

يمكن للذكاء الاصطناعي دعم القرارات وتوفير المعلومات اللازمة لها من خلال معالجة مجموعات البيانات الكبيرة وتحديد الأنماط والتنبؤ بالنتائج واقتراح الخيارات. ومع ذلك، فإنه لا يحل محل الحكم البشري أو المساءلة. في معظم الحالات الواقعية، تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي لتعزيز عملية اتخاذ القرار بدلاً من تفويض السلطة الكاملة له.

القرارات التي تنطوي على العديد من المدخلات أو عدم اليقين أو المفاضلات المعقدة هي التي تستفيد أكثر من دعم الذكاء الاصطناعي. ومن الأمثلة على ذلك القرارات التشغيلية مثل تخصيص الموارد، والقرارات التكتيكية مثل تعديلات الحملات، والقرارات الاستراتيجية مثل دخول السوق أو تحديد أولويات الاستثمار. في مثل هذه الحالات، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يظهر الاتجاهات والسيناريوهات التي قد يفوتها التحليل البشري وحده.

تتجنب الفرق الاعتماد المفرط من خلال إبقاء البشر على اطلاع: التحقق من صحة مخرجات الذكاء الاصطناعي مقابل الخبرة في المجال، ووضع حدود واضحة لمتى يجب مراجعة اقتراحات الذكاء الاصطناعي، والتعامل مع الذكاء الاصطناعي كمدخلات. يساعد إنشاء نقاط تفتيش حاسمة وطلب تبرير للقرارات في الحفاظ على الرقابة البشرية.

يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي جديرًا بالثقة كجزء من عملية أوسع نطاقًا، خاصةً عندما تكون النماذج قابلة للتفسير ومقترنة بالبصيرة البشرية. تعمل الشفافية وفهم كيفية توصل الذكاء الاصطناعي إلى الاقتراحات (على سبيل المثال، النماذج القابلة للتفسير) على تحسين الثقة، ولكن لا يزال على البشر الحكم على مدى ملاءمتها في السياق.

قم بتوثيق القرارات من خلال تسجيل المدخلات والمعايير والافتراضات والمنطق، بما في ذلك الرؤى التي تم استخدامها في الذكاء الاصطناعي وأسباب استخدامها. يؤدي ذلك إلى إنشاء مسار للقرارات من أجل المساءلة، ويساعد الفرق على مراجعة القرارات السابقة، ويدعم التعلم بمرور الوقت. اربط وثائق القرارات بالمهام والنتائج حتى يظل العمل والمنطق متصلين.

يعتمد "أفضل" ذكاء اصطناعي لاتخاذ القرارات على سياق فريقك. يعمل ClickUp Brain بشكل جيد مع الفرق الحديثة من خلال دمج ذكاء مساحة العمل مع القوة الفاعلة. فهو يستخرج رؤى في الوقت الفعلي من المهام والمستندات والمحادثات. بالإضافة إلى ذلك، يقوم تلقائيًا بإنشاء خطط المشاريع، وتحديد أولويات المخاطر، وتشغيل وكلاء الطيار الآلي لاتخاذ إجراءات مثل تخصيص المهام، مما يوفر ساعات من الوقت في اتخاذ القرارات.