مع اتساع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي في المؤسسات، لم يعد النقاش يقتصر على الأدوات التي يمكن توظيفها أو المهام التي يمكن أتمتتها، بل بدأ يمتد إلى كيفية إعادة تصميم الأعمال نفسها، وما تحتاجه المؤسسات من بيانات وأنظمة وحوكمة لدعم هذا التحول. وفي الإمارات، تعكس تجربة أبوظبي هذا التوجه، مع التركيز على بناء نموذج يمكن من خلاله دمج الذكاء الاصطناعي في مختلف مجالات العمل، وليس التعامل معه كمجموعة من المشاريع المنفصلة.
وفي هذا السياق، يرى أحمد حافظ، مدير هندسة الحلول لمنطقة الشرق الأوسط وتركيا وأفريقيا في سنوفليك، أن أحد أبرز الدروس من تجربة أبوظبي يتمثل في أن التحول إلى مؤسسة تعتمد الذكاء الاصطناعي لا يعني ببساطة إضافة تقنيات جديدة إلى العمليات الحالية، وإنما إعادة التفكير في طريقة تصميم مجالات العمل. ويتجسد ذلك في مفهوم «إعادة تصميم المجالات» (Domain Rewiring) الذي تتبناه دائرة التمكين الحكومي في أبوظبي، والذي يقوم على النظر إلى مجال عمل متكامل والتساؤل عن الشكل الذي يمكن أن يتخذه لو أُعيد بناؤه من الصفر بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي.
ويشير حافظ إلى أن العديد من الشركات بدأت استخدام الذكاء الاصطناعي من خلال حالات استخدام منفصلة، حيث قد يطور فريق مساعداً للذكاء الاصطناعي، بينما يعمل فريق آخر على أتمتة إحدى العمليات، ويجرب فريق ثالث وكيلاً للذكاء الاصطناعي. وقد يكون هذا النهج مناسباً في البداية، لكنه يصبح أكثر تعقيداً مع التوسع، خاصة عندما تعتمد المشاريع المختلفة على بيانات وتعريفات وصلاحيات وضوابط متباينة.
ومن هنا، تحتاج المؤسسات إلى توسيع نظرتها لتشمل الأساس الذي تعمل عليه هذه الأنظمة، والتأكد من أن أدوات الذكاء الاصطناعي تعتمد على المعلومات الموثوقة نفسها، وتتبع التعريفات ذاتها للمؤشرات الرئيسية، وأن الوكلاء قادرون على العمل عبر أنظمة مختلفة مع الالتزام بسياسات الوصول والحوكمة المعتمدة. ويرى حافظ أن وجود أساس موحد للبيانات يخضع للحوكمة يساعد على تطبيق السياسات نفسها بدءاً من البيانات المصدر ووصولاً إلى مخرجات الذكاء الاصطناعي.
ويرى حتّوم أن هذا التسارع يجعل توفير البيانات الموثوقة والمترابطة والمتاحة في الوقت الفعلي أمراً أساسياً، إذ لا يعتمد التوسع في استخدام الذكاء الاصطناعي على النماذج والبنية التحتية التقنية فقط، بل على قدرة الأنظمة أيضاً على الوصول إلى السياق الذي تحتاج إليه لاتخاذ قرارات أكثر دقة.
وتبرز هذه الحاجة بشكل خاص لدى الشركات التي تتعامل مباشرة مع المستهلكين، حيث تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى فهم سلوك العملاء وهوياتهم وتفضيلاتهم وموافقاتهم واحتياجاتهم في الوقت الفعلي. إلا أن بيانات العملاء غالباً ما تكون موزعة بين أنظمة ومنصات مختلفة، ما قد يؤدي إلى تكوين ملفات غير مكتملة ومجزأة للعملاء ويحد من قدرة الذكاء الاصطناعي على تكوين صورة كاملة في الوقت المناسب.
وتؤكد بيانات تيليوم أهمية بناء أساس أكثر قوة لبيانات العملاء، إذ أظهرت دراسة حديثة أن 81% من مستخدمي منصات بيانات العملاء راضون عن قدرتها على دعم مشاريع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، فيما أفاد 84% بأن هذه المنصات تجعل تنفيذ مهام الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة.
ومع اتساع استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء والتسويق والتجارة وغيرها من وظائف الأعمال، تصبح البيانات الموثوقة والخاضعة للحوكمة والمتاحة في الوقت الفعلي جزءاً أساسياً من البنية التحتية التي تستند إليها المؤسسات. وفي هذا السياق، لا يتعلق نجاح الذكاء الاصطناعي بمدى تطور التقنية وحدها، بل بقدرة المؤسسة على توفير البيئة التي تسمح لها بالعمل بصورة متسقة وموثوقة.
وفي النهاية، يبدو أن المرحلة المقبلة ستدفع المؤسسات إلى التعامل مع الذكاء الاصطناعي باعتباره تحولاً في طريقة العمل وليس مجرد إضافة تقنية جديدة. فكلما توسع نطاق استخدامه، أصبحت الحاجة أكبر إلى إعادة تصميم العمليات، وتوحيد البيانات، وترسيخ الحوكمة، بما يتيح للمؤسسات تحقيق قيمة حقيقية من استثماراتها في الذكاء الاصطناعي وتحويلها إلى نتائج أعمال ملموسة وقابلة للقياس.
المصدر: جريدة الوطن