الذكاء الاصطناعي لا يتوسع عن طريق إزالة الأشخاص
كان من المفترض أن يتوسع الذكاء الاصطناعي عن طريق إزالة البشر. كان هذا هو الوعد. قم ببناء المنتج، وقم بأتمتة التفاعل، وأخرج الإنسان من الحلقة، وراقب مركب الهوامش. لقد كان هذا بمثابة دليل SaaS المطبق على الذكاء. والشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في عمليات حقيقية تكتشف العكس. كلما زادت المسؤولية التي توليها للذكاء الاصطناعي، كلما كنت بحاجة إلى أن تكون أقرب إلى عميلك. ليس فقط عند النشر، ولكن بشكل مستمر. هذه هي مفارقة الذكاء الاصطناعي. إنه يتوسع عن طريق تقريب الأشخاص، وليس عن طريق إزالة الأشخاص. الذكاء الاصطناعي يغير طبيعة المنتج كان نموذج SaaS القديم أنيقًا. قم ببناء المنتج وتوحيده واستخلاص العلاقة مع العميل من خلال الوثائق وتذاكر الدعم. لقد أدى كل تفاعل بشري قمت بإزالته إلى تحسين الهوامش وزيادة الاتساق. وقد نجح ذلك عندما كانت المشاكل متوقعة، ولكنه تعطل عندما لم تكن كذلك. الذكاء الاصطناعي يجعل البرامج أسرع ولكنه يغير أيضًا ما هو المسؤول عن البرامج. البرامج المستخدمة لتنفيذ مهام سير العمل المحددة مسبقًا. ومن المتوقع الآن أن تفسر الإشارات، وتتكيف مع السيناريوهات الجديدة، وتتخذ القرارات في الوقت الفعلي. وهذا العمل سياقي بطبيعته. لا يمكن للنظام أن يعمل بفعالية دون فهم البيئة التي يتواجد فيها: كيف تعمل الشركة، وكيف تبدو “طبيعية”، وأين تكمن المخاطر. وبدون هذا السياق، ينتج الذكاء الاصطناعي ضوضاء. ومعها تنتج البصيرة. يأتي السياق من النماذج ومن الأشخاص الذين يعيشون في بيئة العملاء كل يوم. لماذا يجعلك الذكاء الاصطناعي المتقدم أقرب إليك؟ إن الغريزة، عندما تصبح الأنظمة أكثر استقلالية، هي التراجع. ومع ذلك، فإن نشر الذكاء الاصطناعي في بيئة حية هو قرار يعتمد على الثقة. ويتساءل القادة: هل سيعمل الذكاء الاصطناعي في بيئتنا؟ ماذا يحدث عندما يكون خطأ؟ كيف نعتمد على هذا على نطاق واسع؟ لا يوجد منتج يجيب على هذه الأسئلة من تلقاء نفسه. يتم الإجابة على الأسئلة من قبل الأشخاص الذين يفهمون النظام والبيئة، ويعملون جنبًا إلى جنب. أنا أدير شركة ذكاء اصطناعي في مجال الأمن السيبراني، حيث تكون الحالات المتطورة حقيقية. قم بتسجيل الدخول من طوكيو في الساعة 3 صباحًا، وسيقوم الذكاء الاصطناعي بوضع علامة عليه. هل هو اختراق قيد التقدم أم أن مندوب مبيعات على الطريق يستخدم شبكة VPN معتمدة؟ لا يمكن للنموذج أن يعرف بدون سياق. يعتمد الفرق بين الحادث وغير الحدث على مدى فهم النظام للعميل المحدد الذي يحميه. اضرب ذلك في كل إشارة، وكل سير عمل، وكل حالة حافة عبر المؤسسة. هذا هو العمل الذي يقوم به الناس. ولهذا السبب لا يوجد نموذج، بغض النظر عن مدى قوته، يقوم بذلك بمفرده. عودة الخبرات المدمجة ولهذا السبب تستثمر شركات الذكاء الاصطناعي الأكثر طموحًا بشكل أكبر، وليس أقل، في الخبرة البشرية. يتم الاستثمار في فرق مدمجة بإحكام تعمل جنبًا إلى جنب مع العملاء كجزء من المنتج نفسه. والجزء الصعب هو جعل الذكاء الاصطناعي المتقدم يعمل بشكل صحيح في بيئة حية، حيث تكون حالات الحافة ثابتة ويتغير السياق يوميًا. ويتطلب ذلك أشخاصًا يمكنهم ترجمة ظروف العالم الحقيقي إلى سلوك النظام، والتكرار في أيام بدلاً من أرباع، والتحسين المستمر أثناء تعلم النظام. فهو يجذب المهندسين المتخصصين وخبراء المجال إلى العملاء بشكل أقرب مما يسمح به دليل قواعد اللعبة على الإطلاق. الفرق تقترب أيضًا، هناك تأثير من الدرجة الثانية. النموذج القديم الأمثل للتوزيع: توزيع الفريق، وتوحيد العمليات، والتواصل المجرد. من الصعب القيام بذلك عندما يتعلم النظام بشكل مستمر ويجب على المؤسسة المحيطة به أن تتعلم بنفس السرعة. إن الفرق التي أراها تبني الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا تعمل على تقليص المسافة عمدًا، ليس فقط مع العملاء، ولكن داخل جدرانهم الخاصة. المهندسين والمشغلين في نفس الغرفة. القرارات المتخذة في الوقت الحقيقي. يتم حل حالات الحافة وجهاً لوجه. عندما يعتمد العمل على سياق مشترك، يفقد عدم التزامن القرب. ما يفعله القادة بشكل مختلف هناك ثلاثة أشياء تفصل بين الشركات التي تعمل بشكل جيد مع الذكاء الاصطناعي عن الباقي: إنهم يعيدون بناء سير العمل. إن وضع الذكاء الاصطناعي على العمليات الحالية لا يحقق سوى مكاسب هامشية. إن إعادة بناء سير العمل حول ما يفعله الذكاء الاصطناعي بشكل جيد يؤدي إلى تغيير النتائج. تقلل معظم الشركات من أهمية الجهد المطلوب لتكييف سير عملها لضمان تحقيق الذكاء الاصطناعي للعائد الأمثل على الاستثمار. إنهم يستثمرون في السياق والقدرات. النموذج هو الجزء السهل. الشركات التي تتقدم للأمام لديها فرق تفهم بيئة العملاء بشكل أعمق. يتم بناء هذا الفهم من خلال الناس. إنهم يتعاملون مع الثقة باعتبارها المنتج الفعلي. تعمل الاستقلالية فقط عندما يثق الأشخاص الذين يعتمدون عليها في النظام. يتم تحقيق ذلك من خلال الشفافية والتعاون والأشخاص الذين يقفون خلف النظام عندما يحدث خطأ ما. اقتراب الشركات من العملاء سوف ينجح كان من المفترض أن يؤدي ذلك إلى خلق مسافة بين الشركات وعملائها، لكنها في الواقع تجعل هذه المسافة خطيرة. عندما تتخذ الأنظمة قرارات، يكون السياق أكثر أهمية. عندما يكون السياق أكثر أهمية، فإن الأشخاص الذين يحملون هذا السياق هم الذين يميزون. والشركات التي تفهم ذلك تبني أنظمة تتعلم جنبًا إلى جنب مع عملائها، ويتم تحسينها من خلال التفاعل المستمر بدلاً من التطوير المنعزل. ستنجح الفرق التي تقترب من عملائها على المستوى البشري لأنها تتمتع بأفضل فهم للعمل الذي يقوم به النموذج. المفارقة بسيطة: كلما أصبح الذكاء الاصطناعي لديك أكثر قوة، كلما اقتربت من الأشخاص الذين يخدمهم. ليور ديف هو الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة 7AI. انضم إلينا في مدينة نيويورك في شهر سبتمبر من هذا العام لحضور مهرجان Fast Company Innovation السنوي. التذاكر ذات الأسعار المتقدمة متاحة الآن حتى يوم الأحد 12 يوليو. احصل على تذاكر المهرجان الخاصة بك اليوم.
تم النشر: 2026-06-26 20:18:00
مصدر: www.fastcompany.com
