تنفيذ الذكاء الاصطناعي: الاستراتيجية أولاً مقابل التكنولوجيا أولاً

تفشل معظم مبادرات الذكاء الاصطناعي ليس لأن التكنولوجيا لا تعمل، بل لأن المؤسسات لا تعرف ما المشكلة التي تحاول حلّها فعليًا.

وفقًا لدراسة معهد MIT بعنوان حالة الذكاء الاصطناعي في الأعمال 2025¹ فقد نفّذت معظم المؤسسات على الأقل بعض التجارب الأولية للذكاء الاصطناعي، لكن كثيرًا منها لا يزال يذكر تأثيرًا منخفضًا وعدم وجود عائد قابل للقياس على مبادرات الذكاء الاصطناعي.

وعلى الرغم من كل الوعود التي تحملها ثورة الذكاء الاصطناعي، ما زلنا بحاجة إلى نهج تقليدي راسخ قائم على القيمة لضمان أن ما نقوم به يحقق نتائج لأصحاب المصلحة.

نظرة الاستراتيجيين إلى مبادرات الذكاء الاصطناعي

كما يحدث عادةً عند ظهور تقنية جديدة لامعة، يُولد الخبراء بمجرد تغيير الشعار التعريفي في ملفهم على LinkedIn. والذكاء الاصطناعي ليس استثناءً. ومع هذا العدد الكبير من الخبراء وكمّ المحتوى العام المُولَّد بالذكاء الاصطناعي، لماذا ينبغي أن تأخذ وجهة نظري في الاعتبار؟

بدأتُ تجربة الذكاء الاصطناعي في عام 2000، خلال سنوات ما قبل الجامعة، عندما كنت أحاول حل مشكلة التعرّف على الكتابة اليدوية باستخدام الشبكات العصبية. كان الفوز ببعض المسابقات للناشئين أمرًا رائعًا، لكن تطوير الشبكات العصبية في ذلك الوقت كان محدودًا بالقدرة الحاسوبية. ثم تحوّل مجال اهتمامي لاحقًا إلى علوم تقنية المعلومات، والرياضيات التطبيقية، والفيزياء، ثم إلى تخصصات أكثر توجّهًا للأعمال، مثل قياس الأداء والتخطيط الاستراتيجي. لم يكن الذكاء الاصطناعي يومًا خبرتي الأساسية (ومع ذلك، أحب إجراء بعض المقارنات بين دوال السلاسل، والتدرّجات، والانتشار العكسي في الذكاء الاصطناعي، وقدرة المؤسسات على التعلّم).

اليوم، أنظر إلى الذكاء الاصطناعي من منظور استراتيجي، مع خلفية معينة في الرياضيات التطبيقية. إن نماذج LLMs مذهلة كتقنية، لكن من منظور التخطيط الاستراتيجي، أراها أقرب إلى مشروع تحول رقمي معقّد منها إلى مبادرة تصنع المعجزات.

أنا أساعد المؤسسات في مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، لكنني أفعل ذلك من خلال نهج يضع الاستراتيجية أولاً، وليس نهجًا يضع التقنية أولاً. عادةً ما نتحدث كثيرًا عن أصحاب المصلحة، واحتياجاتهم، ونيّتهم الاستراتيجية، وكيف تُترجم رؤية المؤسسة إلى أهداف طويلة الأجل، وكيف تُحلَّل تلك الأهداف إلى غايات محددة، وكيف نجعلها أكثر تحديدًا وأقل التباسًا باستخدام KPI (مؤشر الأداء الرئيسي).

الذكاء الاصطناعي ليس سوى جزء من اللغز الذي قد يلائم وقد لا يلائم كيفية تنفيذ هذه الاستراتيجية.

وبطريقة ما، ينسجم ما أقوم به مع الطلب العام على إدخال الوضوح إلى مجال الذكاء الاصطناعي، لذلك أشارك أيضًا وجهة نظري عبر مداخلات المؤتمرات. في عام 2026، سيكون الموضوع هو “استراتيجية تنفيذ الذكاء الاصطناعي” في ميونخ، ولاحقًا في مايو “قياس الثقة في الذكاء الاصطناعي” في فيينا.

قبل تطبيق الذكاء الاصطناعي – أنجز واجباتك الاستراتيجية أولاً

يؤكد تقرير MIT المذكور أعلاه حقيقة بسيطة:

إن تطبيق الذكاء الاصطناعي سهل – لكن خلق قيمة باستخدام الذكاء الاصطناعي صعب.

وجهة نظر الاستراتيجيين في هذا الأمر واضحة: قبل النظر في أي مبادرة تغيير، تأكد من أن لديك استراتيجيتك متسلسلة بشكل صحيح ومراقبة. من دون هذه الأساسيات، لا أعتقد أنه من المجدي المضي قدماً في أي مبادرة تحول.

يُعد تطبيق الذكاء الاصطناعي سبباً وجيهاً للعودة إلى الأساسيات (احتياجات أصحاب المصلحة) والتفكير في الإمكانات التي يمكن أن يقدمها الذكاء الاصطناعي.

فكّر من منظور الشروط الحدّية: كيف ستبدو مؤسستك لو تم حل جميع العوائق الممكنة أمام تطبيق الذكاء الاصطناعي (التكنولوجيا، البنية المعمارية، الامتثال، الجوانب القانونية، الأشخاص، إلخ)؟!

أحد تعريفات تنفيذ الاستراتيجية هو التحقق من صحة الفرضيات عملياً. وكجزء من واجبات الذكاء الاصطناعي، من الجيد صياغة تلك الفرضيات. جرّب التكنولوجيا قليلاً، وأنجز بعض النماذج الأولية لتكوين فكرة عن مواضع المزالق المحتملة من حيث التطبيق، وفجوات القدرات، وتوقعات المستخدمين.

دعونا نناقش بعض المبادئ لجعل تطبيق الذكاء الاصطناعي أكثر نجاحاً من حيث خلق قيمة ملموسة لأصحاب المصلحة.

المبدأ 1. عالج التحدي الحقيقي – اعرف احتياجات أصحاب المصلحة لديك

ما الفرق بين التنفيذ الذي يبدأ بالتقنية أولاً والتنفيذ الذي يبدأ بالاستراتيجية أولاً؟ في التنفيذ الذي يبدأ بالاستراتيجية أولاً، تبدأ دائماً بسياق العمل. أنت تعرف أصحاب المصلحة لديك، واحتياجاتهم، وأهدافك عالية المستوى وأهدافك المحددة، وتحاول فهم كيف ستساعدك التقنية الجديدة على تنفيذ تلك الأهداف بفعالية أكبر – وتحديداً، كيف ستؤثر في المقاييس التي تتعقبها.

يخلق هذا تركيزاً على ما يهم، بدلاً من مجرد العبث بالتقنية.

المرشحون الجيدون المستهدفون لتنفيذ الذكاء الاصطناعي هم:

• مقاييس التكلفة
• مقاييس الوقت
• مقاييس التعقيد بوصفها مشتقة من التكلفة والوقت والتعقيد الحلقي
• مقاييس الجودة (معدل الخطأ، نسبة تكرار المشكلات)
• مقاييس المواهب (المجالات ذات معدل دوران مرتفع)

وللتأكيد مجدداً على أهمية تحليل الاستراتيجية في البداية: لا ينبغي أن يكون الأمر “سنتحول إلى منظمة تضع الذكاء الاصطناعي أولاً”. ينبغي أن تكون هناك تحديات محددة تريد معالجتها، مع أصحاب المصلحة المعنيين بها ووجود مالك واضح من حيث التنفيذ. ينسجم هذا النهج بقوة مع مبادئ أجايل التي نستخدمها في تطوير البرمجيات.

إذا أصررت على إعادة ابتكار منظمتك وجعلها تضع الذكاء الاصطناعي أولاً، فتأكد من البدء بالاستراتيجية، وأصحاب المصلحة، واحتياجاتهم!

المبدأ 2. استعد للمدى الطويل – فكّر في البنية مبكراً

ذكرتُ أنني أرى الذكاء الاصطناعي بوصفه تحولاً رقمياً آخر، مبادرة تغيير. لكن مبادرة التغيير هذه أكثر تعقيداً بوضوح من، لنقل، تنفيذ نظام CRM.

وبهذا المعنى، فإن التخطيط لبنية الذكاء الاصطناعي أمرٌ بالغ الأهمية. ضع في الاعتبار:

• كيف سيتم الحفاظ على السياق والمطالبات؛
• كيف ستربط الذكاء الاصطناعي ببيئة الأعمال الحالية؛
• استعد لتنسيق أدوات ذكاء اصطناعي متعددة؛
• استعد لإعادة تصميم بعض سير العمل من الصفر.

تخيّل، على سبيل المثال، أنك تستخدم الذكاء الاصطناعي للرد على أسئلة المستخدمين عبر روبوت محادثة. ستتحدد البنية التي تختارها بأسئلة مثل:

• ما حلقة التعلّم؟
• هل ستكون هناك رقابة بشرية؟ وكيف سيتم تنفيذها؟
• كيف سيتم إدخال الإجراءات التصحيحية؟
• هل سيكون لدى الذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول إلى الحوارات السابقة مع المستخدم نفسه؟
• هل سيتمكن الذكاء الاصطناعي من جلب البيانات مباشرةً من نظام CRM؟
• ما آليات الأمان التي سيتم تنفيذها؟

ستكون قدرة الذكاء الاصطناعي على التعلّم وتذكّر السياق والتحسّن عاملاً رائداً في معدل الاعتماد مع مرور الوقت. تأكد من أن البنية التي تختارها لتنفيذ الذكاء الاصطناعي تدعم احتياجات التعلّم هذه.

المبدأ 3. اجعل الجودة والامتثال ذوي معنى لأصحاب المصلحة

يمس الذكاء الاصطناعي عدداً كبيراً من النقاط الحساسة في المؤسسة – الوصول إلى بيانات العملاء، والعمل باستخدام أدوات من جهات خارجية، ودعم اتخاذ القرار، والتواصل مع المستخدمين، والاحتفاظ بالبيانات لعمليات تدقيق محتملة.

عند مستوى معيّن من تطبيق الذكاء الاصطناعي، تصبح ضوابط الجودة والامتثال ضرورة لا بدّ منها.

نحن ننتقل إلى مجال الحوكمة وإدارة المخاطر والامتثال (GRC)، ولكن مرة أخرى، الأمر لا يتعلق بالذكاء الاصطناعي. بل يتعلق باستراتيجيتك، وبالمخاطر التي يفرضها الذكاء الاصطناعي عليها، وكيف يمكننا منعها والتخفيف منها.

نسمع كثيراً أنه ينبغي أن يتضمن تطبيق الذكاء الاصطناعي:

• إنسان ضمن الحلقة،
• سجل المراجعة،
• قابلية التفسير،
• …

ما ينقص عملياً هو الارتباط بين هذه الأفكار وما يهتم به أصحاب المصلحة فعلياً.

أجد أن أسلوب تحليل مخاطر ربطة العنق مناسب جداً لهذا الدور. قم به لحدث مخاطر مركزي، مع تحديد التهديدات وضوابط المنع المقابلة لها، وكذلك عواقب حدث المخاطر وضوابط التخفيف المقابلة لها.

ناقشنا مثالاً على هذا التحليل في حالة “تطبيق الذكاء الاصطناعي في ضبط الجودة الطبية”² التي قُدّمت في OOP. في تلك الحالة، صيغ حدث المخاطر المركزي على النحو التالي: “تتم الموافقة على النتائج التي تم التحقق منها بواسطة الذكاء الاصطناعي دون مراجعة بشرية مناسبة.”

وباستخدام ضوابط منع المخاطر وضوابط التخفيف من المخاطر، قمنا بمواءمة تطبيق الذكاء الاصطناعي مع شواغل الجودة والامتثال لدى أصحاب المصلحة. وإذا تم توسيع نطاق هذه الفكرة، فإن الضوابط نفسها ستساعد في بناء إطار حوكمة شامل للذكاء الاصطناعي. وعند توسيع نطاق هذا النهج عبر المؤسسة، يمكن استخدام الضوابط نفسها لإرساء إطار حوكمة الذكاء الاصطناعي شامل.

الملخص التنفيذي: نقل الذكاء الاصطناعي من التكنولوجيا إلى الاستراتيجية

اتبع هذه المبادئ لتطبيق الذكاء الاصطناعي وفق نهج يضع الاستراتيجية أولاً:

• ركّز التنفيذ على احتياجات محددة لأصحاب المصلحة؛ ومن الأفضل تحديد القياس الكمي للنتائج الفعلية مقابل المتوقعة.
• يُعد تنفيذ الذكاء الاصطناعي نظام تعلم معقدًا، وليس اتصالًا لمرة واحدة بواجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بنموذج لغوي كبير (LLM) — لذا خطّط للهندسة المعمارية وفقًا لذلك.
• أنشئ ضوابط للجودة والامتثال وبلّغها لأصحاب المصلحة؛ إذ سيحدد ذلك القبول المستقبلي لتنفيذ الذكاء الاصطناعي. وقد أثبتت طريقة ربطة العنق أنها أداة ممتازة لهذا الغرض.

Alexis Savkín

أليكسيس سافكين هو مهندس استراتيجيات ومؤسس BSC Designer، وهي منصة برمجية لتنفيذ الاستراتيجية تتمحور حول بطاقة الأداء المتوازن. يساعد المؤسسات على ترجمة الاستراتيجية إلى أهداف قابلة للقياس وKPI (مؤشر الأداء الرئيسي) ومبادرات. أليكسيس هو مبتكر لوحة تنفيذ الاستراتيجية، ومؤلف لأكثر من 100 مقال حول الاستراتيجية وقياس الأداء، ومتحدث منتظم.