نهج قائم على القيمة في مشاريع AI
الفجوة بين التوقعات والواقع
حلّلت زينب أردوغان، التي قدّمت عرضًا باسم أركيتكت في فعالية ويب رازي للتقنية المالية 2025، الأسباب الرئيسية لخيبات أمل المؤسسات في مشاريع AI. ولفت العرض، الذي استشهد ببيانات غارتنر، الانتباه إلى مدد تبنّي التقنيات. فقد وصل شات جي بي تي خلال شهرين فقط إلى جمهور استغرقت السيارة 33 عامًا والهاتف 15 عامًا للوصول إليه، ما خلق لدى المؤسسات مستوى من التوقعات يصعب إدارته.
خصوصًا في قطاع التقنية المالية، يدفع تعذّر استخدام حلول السحابة العامة بسبب اللوائح التنظيمية المؤسسات إلى بناء أنظمة GPT داخلية خاصة بها. لكن ميل الفرق التقنية إلى استخدام تقنيات مثل البلوك تشين أو AI لمجرد رواجها يؤثر سلبًا في استدامة المشاريع وتوليد القيمة.
استراتيجية ثلاثية الطبقات: الحاجة والأثر والتقنية
لنجاح استثمارات AI، يجب وضع القيمة في المركز قبل التقنية. وتتناول أردوغان هذه العملية عبر ثلاث طبقات أساسية:
- حاجة العمل: أولًا، تحديد العمل المستهدف والمشكلة بوضوح.
- تحليل الأثر: مناقشة القيمة المضافة التي سيولدها العمل المحدد وتأثيراته في العملية.
- اختيار التقنية: في المرحلة الأخيرة، تحديد التقنية الأنسب لتلبية الحاجة المحددة.
التجريب والتوسّع
يُشار إلى أن حل كل مشكلة لا يتطلب نماذج AI ضخمة، وأن أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) البسيطة قد تحقق أحيانًا نتائج أكثر كفاءة. ويُعد جمع ملاحظات المستخدم النهائي وتحديد مقاييس قابلة للقياس أمرين حاسمين عند تصميم الحلول. ويبرز توسيع نطاق المشاريع التجريبية وفقًا لتقارير الجدوى بوصفه العامل الأساسي لمنع هدر الموارد وإنجاح المشروع.