واجهة واحدة ليست كافية للذكاء الاصطناعي للمؤسسات

تم تقديمه بواسطة Oracle NetSuite

يولد كل تغير تكنولوجي كبير مجموعة من الافتراضات حول الاتجاه الذي يتجه إليه السوق. غالبًا ما تكون الافتراضات دقيقة من الناحية الاتجاهية، ولكنها تميل إلى التقليل من مدى قدرة المؤسسات على تكييف التقنيات الجديدة مع ظروفها الخاصة. ويتبع الذكاء الاصطناعي مسارا مماثلا.

تتصور الكثير من المناقشات الحالية حول الذكاء الاصطناعي في المؤسسات مستقبلًا يتفاعل فيه الموظفون مع أنظمة الأعمال من خلال واجهة مشتركة. تختلف التفاصيل اعتمادًا على التوقعات، لكن الوجهة غالبًا ما تبدو متشابهة: نظام محادثة يصبح الطريقة الأساسية للوصول إلى المعلومات، وتنفيذ المهام، والتفاعل مع البرامج.

ويشير تاريخ تكنولوجيا المؤسسات إلى نتيجة أكثر تعقيدا. نادراً ما تتبنى المؤسسات قدرات جديدة بطريقة موحدة لأن أجزاء مختلفة من المؤسسة تعمل تحت قيود مختلفة. يتعامل الفريق المالي المسؤول عن دقة التقارير وعمليات التدقيق والموافقات مع التكنولوجيا بشكل مختلف عن مجموعة التحليلات التي تفحص البيانات التشغيلية. لدى كلا المجموعتين متطلبات مختلفة عن مؤسسة خدمة العملاء التي تركز على وقت الاستجابة وحل المشكلات. وحتى عندما يكون هناك اتفاق واسع النطاق على قيمة التكنولوجيا، فإن الطريق إلى التنفيذ يختلف حسب الوظيفة.

لقد اتبع التحول إلى البرمجيات السحابية هذا النمط، حيث تحركت بعض المؤسسات بقوة بينما قامت مؤسسات أخرى بتشغيل بيئات هجينة لسنوات. غالبًا ما تنفذ الإدارات المختلفة التحديث وفقًا لجداول زمنية مختلفة، مما يعكس أولويات العمل نفسه بدلاً من إجماع الصناعة على وتيرة التنفيذ الصحيحة.

لا يوجد ذكاء اصطناعي عالمي

لقد أدى الذكاء الاصطناعي إلى تسريع العديد من جوانب تطوير التكنولوجيا، لكنه لم يغير الديناميكيات الأساسية. تواصل المنظمات تقييم الفرص الجديدة من خلال عدسة العمليات والمسؤوليات والمتطلبات التشغيلية الحالية.

بالنسبة لبعض الموظفين، قد تكون قدرات الذكاء الاصطناعي الأكثر فائدة هي الأقل وضوحًا. غالبًا ما يكون المدير المالي الذي يقوم بإغلاق الدفاتر أقل اهتمامًا بالواجهة الجديدة من اهتمامه بتقصير دورة إعداد التقارير. عادةً ما يركز قائد العمليات الذي يتعامل مع مشكلات المخزون على تحديد المشكلات مبكرًا وحلها بشكل أسرع. في هذه المواقف، تأتي قيمة الذكاء الاصطناعي من تقليل الجهد المطلوب لإكمال العمل الحالي.

وفي الوقت نفسه، ترغب مجموعة أخرى من المستخدمين بشكل متزايد في التفاعل المباشر مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يستفيد المحللون والمخططون وفرق العمليات من القدرة على استكشاف المعلومات عن طريق المحادثة ومقارنة السيناريوهات واستكشاف الأسئلة التي لا تتناسب مع التقارير المحددة مسبقًا. بالنسبة لهؤلاء المستخدمين، تصبح الواجهة نفسها ذات قيمة لأنها توفر طريقة أكثر مرونة للتعامل مع معلومات الأعمال.

ممثل خدمة العملاء الذي يتعامل مع عدد كبير من الاستفسارات لديه متطلبات مختلفة عن المحلل المالي الذي يدرس الاتجاهات في تكاليف التشغيل. يستفيد أحدهما من المعلومات التي تظهر تلقائيًا ضمن عملية حالية، بينما قد يستفيد الآخر من حرية طرح أسئلة المتابعة، واستكشاف تفسيرات بديلة، والتحرك بشكل أكثر ديناميكية عبر البيانات.

تجد العديد من المؤسسات أن كلا النموذجين موجودان في وقت واحد، مما يعكس الواقع الأوسع لكيفية تطور الأعمال. يزداد التعقيد التشغيلي تدريجيًا، وتتضاعف الأنظمة، وتصبح العمليات مجزأة. يتم توزيع المعلومات عبر التطبيقات والتقارير وجداول البيانات ومسارات العمل، ويقضي الموظفون المزيد والمزيد من الوقت في البحث عن المعلومات قبل أن يتمكنوا من التصرف بناءً عليها.

لقد جاء الكثير من القيمة التي أنشأتها برامج المؤسسات على مدار العقود القليلة الماضية من تقليل هذا التجزئة. أدى الجمع بين التمويل والعمليات والمخزون ومعلومات العملاء والتخطيط وإعداد التقارير في نظام مشترك إلى إنشاء صورة أكثر اكتمالاً لعمليات الشركة.

بدأ الذكاء الاصطناعي في حل مشكلة ذات صلة. بمجرد ظهور المعلومات في الأنظمة المتصلة، يظل العاملون بحاجة إلى العثور عليها وتفسيرها وتطبيقها. دورات إعداد التقارير تستهلك الوقت. الأسئلة الروتينية تتطلب التحقيق. غالبًا ما يبذل المديرون الكثير من الجهد في جمع المعلومات قبل أن يتمكنوا من اتخاذ القرار. مع نمو المنظمات، تصبح هذه الأنشطة أكثر تكلفة لأنها تستهلك انتباه الأشخاص الذين غالبًا ما تكون خبراتهم مفقودة.

يعد الذكاء الاصطناعي بتقليل الجهد المطلوب للانتقال من المعلومات إلى العمل.

في Dura Software، تساعد مسارات العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي على أتمتة أجزاء من تقارير الإيرادات التي كانت تتطلب في السابق إعدادًا يدويًا خلال كل دورة إعداد تقارير. وصف سلون سيشن، المدير المالي في Dura Software، هذا الحل عمليًا: “يتعامل الوكلاء مع الجاذبية. ويتعامل الأشخاص مع الحكم والاهتمام الشخصي”.

تلتقط هذه الملاحظة جانبًا مهمًا من التنفيذ الحالي للذكاء الاصطناعي. لا تحاول معظم المؤسسات إزالة تقييم عملية الأعمال. إنهم يحاولون الحد من مقدار الوقت المستغرق في جمع المعلومات وتنظيمها وإعدادها حتى يتمكن الموظفون ذوو الخبرة من التركيز على القرارات التي تتطلب معرفة متخصصة.

ظهر نمط مماثل في S&B Filters. في السابق، كان الموظفون يقضون عدة دقائق أثناء تفاعلات العملاء في جمع المعلومات حول الطلبات المعلقة من أنظمة متعددة. ومن خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي والبيانات التشغيلية، خفضت الشركة هذه العملية إلى ثوانٍ وفي نهاية المطاف أتاحت هذه الإمكانية مباشرة للعملاء من خلال الخدمة الذاتية.

لا تنسى الإدارة

وفي كلتا الحالتين، تتمثل الفائدة في تقليل صعوبة العثور على المعلومات واستخدامها، بدلاً من تقديم واجهة جديدة. مع ازدياد سهولة الوصول إلى المعلومات، أصبحت الأسئلة المتعلقة بالوصول في حد ذاتها ذات أهمية متزايدة. توجد الأذونات وهياكل الموافقة والسياسات الأمنية لأن الشركات تحتاج إلى آليات للتحكم في الوصول إلى المعلومات وإدارة المخاطر. لا تختفي هذه المتطلبات عندما يبدأ الموظفون في التفاعل مع البيانات من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي. على أية حال، فإنها أصبحت أكثر أهمية لأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسهل الوصول إلى المعلومات.

وصف بيري كارتر، الرئيس التنفيذي لشركة S&B Filters، هذا المبدأ بوضوح. إذا لم يتمكن المستخدم من الوصول إلى معلومات معينة في NetSuite، فلا ينبغي له الوصول إلى نفس المعلومات من خلال مساعد الذكاء الاصطناعي. البيان يبدو واضحا. ويتطلب تنفيذه بشكل متسق عبر الأنظمة وسير العمل والنماذج قدرًا أكبر من الانضباط مما يقترحه البيان نفسه.

أثارت Lauren Polasek، مديرة NetSuite السابقة وعضو مجلس إدارة مجموعة مستخدمي Texas NetSuite، مؤخرًا مشكلة مماثلة. غالبًا ما يكون الجمع بين التقنيات هو الجزء السهل. لا تزال المنظمات بحاجة إلى تحديد الأدوات التي يجب استخدامها، ومن يجب أن يكون لديه إمكانية الوصول إليها، وكيف يجب أن تتطور الإدارة مع زيادة الاعتماد.

وهذا هو أحد الأسباب التي تجعل من الصعب التوفيق بين التنبؤات المتعلقة بواجهة واحدة للذكاء الاصطناعي وبين كيفية عمل المؤسسات فعليًا. تختلف متطلبات إغلاق دفاتر المؤسسات المالية عن متطلبات فريق خدمة العملاء الذي يتعامل مع آلاف التفاعلات كل يوم. سيتم دمج بعض ميزات الذكاء الاصطناعي مباشرة في العمليات التجارية حيث بالكاد يلاحظها الموظفون. وسيوفر البعض الآخر المزيد من الوصول المباشر إلى المعلومات التشغيلية من خلال أنظمة المحادثة. سوف ينتهي الأمر بالعديد من الشركات إلى استخدام كلا النهجين لأن العمل الأساسي مختلف.

احصل على الذكاء الاصطناعي في طريقك

لقد شكل هذا المنظور طريقة تفكيرنا حول الذكاء الاصطناعي في NetSuite. يريد بعض العملاء دمج الذكاء الاصطناعي مباشرة في العمليات التشغيلية. يريد الآخرون أن يكونوا قادرين على ربط بيانات NetSuite بالنماذج والمساعدين الخارجيين حتى يتمكنوا من التفاعل مع معلومات العمل باستخدام الأدوات التي تعد بالفعل جزءًا من عملهم اليومي. وعلى نحو متزايد، تطلب المنظمات كلا الأمرين.

تم تصميم خدمة NetSuite AI Connector ودعم بروتوكول السياق النموذجي (MCP) مع أخذ هذه الحقيقة في الاعتبار. الهدف هو تمكين المؤسسات من ربط معلومات الأعمال بشكل آمن مع سير العمل والأنظمة التي تناسبها، مع الاستمرار في الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي المضمنة مباشرة في NetSuite.

يشير تاريخ برامج المؤسسات إلى أن اعتمادها نادرًا ما يتبع خطًا مستقيمًا. بينما تقوم المؤسسات بتطبيق الذكاء الاصطناعي، يجب على قادة الأعمال تحديد هدف العمل وسير العمل المرتبط به حتى يتمكنوا من تصميم الحل ليناسب واقع العمل.

المقالات الدعائية هي محتوى أنشأته شركة تدفع مقابل النشر أو لديها علاقة عمل مع VentureBeat ويتم تمييزها دائمًا بشكل واضح. لمزيد من المعلومات، يرجى الاتصال بنا sales@venturebeat.com.