لماذا نريد تنفيذ الأنظمة المدعمة بالذكاء الاصطناعي؟ هل نحن مستعدون لإتقانها؟ هل يمكننا ضمان النتائج من خلال التفكير بشكل أفضل من الذكاء الاصطناعي نفسه؟ هل تفكر شركتنا بالفعل رقميًا، أم أنها لا تزال تفكر في عملياتها من الناحية التناظرية؟
إن فهم وبناء الوعي بأسس تنفيذ الأنظمة التي تدعم الذكاء الاصطناعي ليس سوى الخطوة الأولى – ولكنها الأكثر أهمية – نحو التنفيذ الصحيح. قبل الحصول على نظام أو تحديد العمليات التي نريد تعزيزها باستخدام الذكاء الاصطناعي، يجب علينا أولاً رفع مستوى الوعي بالتغيير الثقافي الذي تمثله الثورة الصناعية التي نعيشها، وبالمتطلبات الجديدة التي تفرضها على طريقة تفكيرنا وتصرفنا، وعلى عملياتنا، وعلى ثقافة منظماتنا.
إن الذكاء الاصطناعي أداة قوية لتضخيم قدراتنا ــ الإيجابية والسلبية على حد سواء ــ ولكنه يعمل أيضا على تضخيم أخطائنا، وتحيزاتنا، ومغالطاتنا، وأوجه قصورنا في المنطق والاستدلال. وهو ليس بديلاً عن عقلنا وتفكيرنا؛ بل هو أداة تمكينية تسمح لنا بتركيز قدرتنا المعرفية والاستدلالية على الأنشطة المهمة حيث يكون تطبيقه بالغ الأهمية، في حين يتعامل الذكاء الاصطناعي مع الأنشطة المتكررة، أو التي تنطوي على تحليل كميات كبيرة من البيانات للعثور على الأنماط والاتجاهات والأخطاء والعلاقات المتبادلة والسهو والتشابه والاختلاف، والحسابات المنطقية والإحصائية والرياضية التي تميل إلى استهلاك قدر كبير من الوقت وتنتج معلومات قيمة لاتخاذ القرار. وفيما يتعلق بقاعدة 80:20 المعروفة، يسمح لنا الذكاء الاصطناعي بتركيز عقولنا على 20% من الأنشطة التي تعتمد عليها 80% من النتائج.
خمسة عوامل التمكين الأساسية
هناك خمس عوامل تمكين أساسية للانتقال التكنولوجي الصحيح: محو الأمية الرقمية، والنضج الرقمي للمنظمة، والحوكمة، وسلامة البيانات حسب التصميم، واستخدام التفكير النقدي طوال العملية برمتها. إن تمكين أنظمة وعمليات الكمبيوتر لدينا باستخدام الذكاء الاصطناعي يجلب العديد من المزايا المتأصلة، لكنه يتطلب أولاً التأكد من أن الأشخاص يعملون مع أدوات التمكين هذه ويفهمونها.
يعمل العقل البشري والعقل الاصطناعي – على الأقل في الوقت الحالي – بطرق متشابهة، ولكنها ليست متطابقة. في حين أن عمليات التفكير والتحليل قد تكون متطابقة، إلا أن هناك عناصر معينة تميز العقل البشري. ولا تزال الذاكرة الحسابية وقدرات المعالجة الحالية بعيدة كل البعد عن تلك التي منحتها لنا البيولوجيا. لقد سمحت لنا آلاف السنين من التطور بالاستفادة بشكل أفضل ــ وإن لم يكن دائما للخير ــ من عناصر مثل الذاكرة، والخبرة، والسياق، وأخلاقياتنا ومفاهيمنا الأخلاقية، والحدس، واستدلالاتنا لحل المشاكل المعقدة من خلال استخدام المعايير الفكرية.
إن تقنيات الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أنها متطورة للغاية – مثل ماجستير إدارة الأعمال، بمستوى مثير للإعجاب من التفكير المنطقي – لم تصل بعد إلى سرعة أو كفاءة استخدام الطاقة في الدماغ البشري. علاوة على ذلك، فإنهم ما زالوا يرتكبون الأخطاء عند محاولتهم سد الثغرات في المعلومات: ما يسمى بالهلوسة
تحدث عمليات مماثلة عند البشر، حيث نطلق عليها اسم التحيزات والمغالطات والتحيزات؛ لكن عقولنا تجد أنه من الأسهل تصحيحها.
هذه الاختلافات هي التي تجعل التدخل البشري في الحلقة عاملاً ذا أهمية كبيرة اليوم: في النهاية، الإنسان هو الذي يتخذ القرارات المهمة وهو الذي سيتحمل المسؤولية عنها. إنه المرشح الذي يضمن أن النتائج سيكون لها، على أقل تقدير، نفس مستوى الموثوقية مثل المنطق البشري. وبالتالي فإن الذكاء الاصطناعي هو أداة لجعل عملياتنا أسرع وأكثر كفاءة ــ وليس بديلا عن تفكيرنا، وأقل بكثير من مسؤولياتنا. ويجب أن يتمتع الموظفون الذين يتحكمون في مخرجات الذكاء الاصطناعي ويشرفون عليها ويتحققون منها بمستوى من التفكير والاستدلال يساوي على الأقل ــ أو أكبر من ــ مستوى الذكاء الاصطناعي الذي يستخدمونه، ويتحقق هذا من خلال التطبيق والممارسة المستمرين للتفكير النقدي.
ما يتطلبه هذا منا
محو الأمية الرقمية: إعداد موظفينا لفهم المصطلحات والأساس المنطقي للتقنيات التي سيتم تنفيذها.
العقلية الرقمية: أن يكون لديك موظفون مرتاحون للتكنولوجيا، ولا يقاومون التغيير، وقادرون على التفكير في العمليات وتصورها رقميًا بدلاً من المصطلحات التناظرية، وقادرون على تطبيق التفكير النقدي في تصميم التحول التكنولوجي والتحكم فيه ونشره.
النضج الرقمي: التأكد من أن المنظمة وعملياتها موجودة بالفعل على المستوى المناسب من الاعتماد التكنولوجي للانتقال إلى مستوى أعلى، مدعومًا بسياسات الحوكمة وتكامل البيانات.
– التفكير النقدي: تضمين وتعزيز استخدامه على كل مستوى من مستويات المنظمة لاتخاذ القرار وحل المشكلات.
الأخطاء الأكثر شيوعا
هناك العديد من الأخطاء الشائعة عند أتمتة العمليات، وفي نهاية المطاف، عند تنفيذ الأنظمة التي تدعم الذكاء الاصطناعي. سأذكر الثلاثة التي أعتبرها الأكثر أهمية:
عدم معرفة ما تريد: عدم وجود هدف واضح، أو اتخاذ الخطوة ببساطة لأنها عصرية.
     نقص التحكم في العمليات وتعريفها مما يؤدي إلى أتمتة الفوضى.
 الافتقار إلى المعرفة الرقمية والعقلية الرقمية بين الموظفين، إلى جانب انخفاض النضج الرقمي وغياب التفكير النقدي في جميع العمليات.
فجوة تنظيمية – ولكن ليس ذلك فحسب
وعلى جبهة أخرى، نواجه فجوة تنظيمية كبيرة: فنحن لم نتمكن بعد من سد فجوة الرقمنة، ونحن نواجه بالفعل التحدي الجديد المتمثل في الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن الأمر لا يتعلق في المقام الأول بالتنظيم أيضًا: ففي أسوأ الحالات، يمكننا التوافق مع أطر عمل أكثر تقدمًا. والنقطة المهمة هنا هي أن تبنينا لهذه التقنيات ــ الطريقة التي ننفذ بها وننظمها ــ يُظهِر تأخراً ثقافياً وتأخراً خطيراً فيما يتصل بالعمليات.
ويتعين على الشركات والهيئات التنظيمية على حد سواء أن تبذل جهوداً كبيرة، على كافة المستويات، لتغيير الطريقة التي تعمل بها إذا كانت ترغب في الحفاظ على قدرتها التنافسية. والأمر الأكثر إثارة للقلق هو أن الفجوة تتسع بشكل أسرع من أي وقت مضى.
وبهذا المعنى، يصبح من الواضح أن مسائل مثل الميزانية، أو التنظيم، أو الوصول إلى التكنولوجيا هي أقل المشاكل. والعقبة الرئيسية ليست تكنولوجية ولا تتعلق بالميزانية: بل هي عقبة ثقافية
الأسئلة الحقيقية
لم يعد السؤال اليوم هو ما إذا كان الأمر يستحق استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين وتبسيط عملياتنا ونتائجنا. الأسئلة الحقيقية والأساسية هي:
لماذا أرغب في تطبيق الذكاء الاصطناعي؟
      هل شعبي مستعد؟
       هل تتمتع شركتي بالمستوى المناسب من النضج الرقمي؟
← هل نتخذ القرارات باستخدام التفكير النقدي؟
هل خططنا لهذا التحول بشكل صحيح؟
وإذا فشلنا في القيام بذلك بشكل صحيح، فأين يتركنا ذلك في مواجهة منافسينا؟
تشير التوقعات العالمية حول هذا الموضوع (منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية، والمنتدى الاقتصادي العالمي، ومؤشرات القدرة التنافسية، وغيرها) إلى أن البشرية وعملياتها سوف تخضع لأكبر تغير تكنولوجي في التاريخ قبل عام 2030. إن أكبر ثورة صناعية جارية بالفعل، وما سيستغرق وقتا ليس الحصول على الموارد اللازمة لتنفيذ التكنولوجيات الجديدة أو الوصول إليها ــ بل سيكون التحول العقلي والثقافي. ففي نهاية المطاف، يتم بناء هذا التحول، ويستغرق وقتا، ولا يمكن إنشاؤه بمرسوم.
أنت ومؤسستك… هل أنتم مستعدون؟
