**توقف عن جمع أدوات الذكاء الاصطناعي وابدأ في جعلها تعمل معًا**
مع تزايد اندماج الذكاء الاصطناعي في صميم الأدوات اليومية للمؤسسات، لم يعد التحدي الأكبر يتمثل في تبني هذه التقنيات، بل في إدارتها بفعالية. لقد ولت الأيام التي كانت فيها ميزات الذكاء الاصطناعي مثل تفريغ الاجتماعات أو تلخيص المستندات تُعد ابتكارًا رائدًا؛ فاليوم، أصبحت هذه الميزات من الأمور المتوقعة.وفقًا لتقرير ماكينزي لعام 2024 عن حالة الذكاء الاصطناعي، تبنت 72% من المؤسسات شكلاً واحدًا على الأقل من الذكاء الاصطناعي التوليدي، ويُفيد أكثر من نصفها استخدامه في أكثر من وظيفة عمل واحدة. لكن هذا الارتفاع في التبني أدى إلى أزمة تشغيلية جديدة: انتشار الذكاء الاصطناعي العشوائي.
ما هو انتشار الذكاء الاصطناعي العشوائي (AI Sprawl) وما هي مخاطره؟
يشير مصطلح انتشار الذكاء الاصطناعي العشوائي (AI Sprawl) إلى التوسع غير المنضبط وغير المنسق لأدوات ونماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي عبر مختلف أقسام المؤسسة وبنيتها التحتية، دون وجود استراتيجية مركزية موحدة. وهذا يؤدي إلى نظام بيئي رقمي فوضوي يتسم بما يلي:
تكرار مفرط: كوجود أدوات تلخيص متعددة مدمجة في تطبيقات مختلفة، مما يؤدي إلى هدر الموارد.
تجارب مستخدم غير متسقة: يواجه المستخدمون واجهات وأنماط عمل مختلفة لنفس المهام، مما يقلل من كفاءة الإنتاج.
صعوبة إدارة البيانات: تصبح حوكمة البيانات وأمنها مهمة شبه مستحيلة مع انتشار البيانات عبر أنظمة معزولة.
ثغرات أمنية غير مكتشفة: تظل نقاط الضعف الأمنية مخفية في ظل غياب رؤية شاملة للأنظمة المطبقة.
على سبيل المثال، غالبًا ما تقوم الشركات المتحمسة لدمج الذكاء الاصطناعي بنشر قدرات مماثلة في بيئات منعزلة – مثل مساعد ذكاء اصطناعي في منصة مراسلة، وآخر في البريد الإلكتروني، وثالث في برامج خدمة العملاء – دون واجهة مشتركة أو طبقة سياسات موحدة. هذا النهج المجزأ يزيد من التكاليف التشغيلية، ويُربك المستخدمين، ويجعل عمليات تدقيق الامتثال كابوسًا.
التكلفة الحقيقية للتجزئة
هدر الإنفاق: تقدر مؤسسة جارتنر أن ما يصل إلى 25% من استثمارات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات هو استثمار مكرر، خاصة في الأدوات المخصصة لحالات استخدام محددة.
ضعف معرفة الذكاء الاصطناعي: يتعين على الموظفين إعادة تعلم كيفية التفاعل مع مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بكل أداة، مما يُقلل من الثقة ويُبطئ عملية التبني.
مخاطر تنظيمية: تختلف إعدادات الخصوصية وسياسات البيانات من تطبيق لآخر، مما يُنشئ نقاط ضعف للفرق الأمنية والمستشارين القانونيين.
سياق مفقود: لا تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي مشاركة المعرفة بين الأنظمة، مما يعني أن الرؤى تظل محصورة داخل الأدوات الفردية.
بديل أكثر ذكاءً: قابلية التشغيل البيني كاستراتيجية
بدلاً من السؤال "كم عدد أدوات الذكاء الاصطناعي لدينا؟"، يجب على كبار مسؤولي المعلومات والتكنولوجيا أن يسألوا: "ما مدى جودة عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي لدينا معًا؟".قابلية التشغيل البيني (Interoperability) هي القدرة على جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة تتواصل وتعمل معًا بسلاسة. هي تتطلب أدوات ذكاء اصطناعي يمكنها مشاركة السياق، والالتزام بحوكمة متسقة، وإظهار الرؤى عبر المنصات. هذا النهج الأفقي يتجنب فخ شراء المزيد من الميزات ويركز بدلاً من ذلك على جعل هذه الميزات تعمل بتناغم.
ثلاث فوائد أساسية لقابلية التشغيل البيني للذكاء الاصطناعي:
ذكاء شمولي: يمكن للرؤى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي من أداة واحدة (مثل نظام إدارة علاقات العملاء) أن تُثري القرارات في دعم العملاء، والتسويق، والموارد البشرية عندما تتواصل الأنظمة مع بعضها البعض.
تجربة مستخدم جديرة بالثقة: يحصل الموظفون على سلوك ولغة وتوصيات متسقة بغض النظر عن التطبيق الذي يستخدمونه، مما يزيد من تبني التقنية.
إشراف مركزي: يمكن لفرق تكنولوجيا المعلومات والأمن إدارة سياسات البيانات، وتحديثات النماذج، وضوابط المخاطر من لوحة تحكم واحدة.
رسم مسار متماسك لمواجهة انتشار الذكاء الاصطناعي
للانتقال من التجزئة إلى الأداء الوظيفي، يجب على قادة المؤسسات اتباع كل من التوافق التشغيلي وممارسات الحوكمة القوية. الخبر السار هو أن انتشار الذكاء الاصطناعي العشوائي ليس تكلفة حتمية للابتكار - يمكن معالجته بشكل استباقي.من خلال تبني نهج استراتيجي يمزج بين الحوكمة المركزية والبنية التحتية القابلة للتشغيل البيني، يمكن للمؤسسات التحكم في تجزئة الذكاء الاصطناعي قبل أن يصبح غير قابل للإدارة. الطريق إلى الأمام واضح، قابل للتنفيذ، وفي متناول اليد.
تكوين مجلس حوكمة ذكاء اصطناعي مركزي: يجب أن يضم ممثلين عن تكنولوجيا المعلومات، والامتثال، والشؤون القانونية، ومستخدمي الأعمال لوضع استراتيجية موحدة.
تحديد سياسات استخدام واضحة: وضع سياسات استخدام الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة وآليات التدقيق لضمان ممارسات متسقة ومسؤولة.
تطبيق أدوات مراقبة شاملة: استخدام أدوات تُتبع أداء النموذج، وسلسلة نسب البيانات، والوصول عبر المنصات في الوقت الفعلي.
توحيد وترشيد الأدوات: إجراء تدقيق شامل لمشهد الذكاء الاصطناعي عبر جرد كل أداة وميزة، بهدف التخلص من الإنفاق المكرر وتحسين الإشراف.
الاستثمار في بنية تحتية مرنة: تبني معايير مفتوحة مثل واجهات برمجة التطبيقات (APIs) ومنصات التنسيق التي تُعزز قابلية التشغيل البيني بين الأنظمة المختلفة.
تأهيل الموظفين بشكل فعال: إطلاق برامج توعية تُزيل الغموض عن الذكاء الاصطناعي، وتُقلل المخاطر، وتُبني الثقة في الأنظمة الذكية.
في البيئات المجزأة، غالبًا ما يُطلب من فرق تكنولوجيا المعلومات والامتثال دعم نماذج أذونات متعددة غير متوافقة، ومسارات تدقيق، وبروتوكولات نشر. تُمكّن المنصة المركزية فرق الحوكمة من مراقبة أداء النموذج وسلسلة نسب البيانات في الوقت الفعلي، مما يُقلل من التعرض للمخاطر مع مواءمة استخدام الذكاء الاصطناعي مع التوقعات التنظيمية المتطورة.
تقليل الضجة، وزيادة الانسجام
يحتاج قادة المؤسسات إلى التوقف عن ملاحقة ميزة الذكاء الاصطناعي اللامعة التالية والبدء في التركيز على التماسك، والحوكمة، وسهولة الاستخدام. المستقبل ليس عن امتلاك أكبر قدر من الذكاء الاصطناعي، بل عن امتلاك الذكاء الاصطناعي الأكثر فعالية، واتصالاً، وأمانًا.
ستُكافئ منحنى نضج تبني الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد المؤسسات التي تتجاوز التجريب المجزأ. تلك التي توحّد القدرات وتُدمج الذكاء الاصطناعي ضمن العمليات الأساسية ستُحقق نموًا مستدامًا، ومرونة، وميزة تنافسية.
في عصر الذكاء الاصطناعي الشامل، يمتلك الجميع أدوات، ولكن ليس الجميع يمتلكون قوة دفع حقيقية. المبتكرون ليسوا من يمتلكون أكبر عدد من الميزات؛ بل هم من يجعلون كل شيء يعمل معًا. قد يكون انتشار الذكاء الاصطناعي العشوائي تحديًا حديثًا، لكن الذكاء المُنظم هو الميزة التنافسية للغد.
