5 أخطاء في تبني الذكاء الاصطناعي ترتكبها الشركات الصغيرة باستمرار

يقع أصحاب الشركات الصغيرة اليوم تحت نوع غريب من الضغط. يبدو أن كل مؤتمر وكل نشرة بريدية وكل منشور لمنافس على لينكدإن يهمس بالشيء نفسه: إن لم تكن قد 'دخلت عالم الذكاء الاصطناعي' بعد، فأنت تخسر بالفعل. فيتسرّع الناس. يشترون أداة، ويطلبون من الفريق البدء باستخدامها، وبعد بضعة أشهر لا يتغير شيء يُذكر — سوى بند اشتراك في الدفاتر وشعور خافت بأنهم خُدعوا. التقنية لا تتسبب في ذلك أبدًا تقريبًا. الأخطاء المحيطة بها هي السبب.

نحن نعمل مع الشركات الصغيرة والمتوسطة على هذا الأمر بالذات — تحديد أين يساعد الذكاء الاصطناعي وأين يكون مجرد تشتيت — وبعد عدد كافٍ من هذه المشاريع تكفّ عن رؤية إخفاقات عشوائية. تبدأ في رؤية الأخطاء الخمسة نفسها مرارًا وتكرارًا، عبر قطاعات مختلفة تمامًا. عيادة أسنان ومصنع تشكيل معادن يرتكبان المنعطف الخاطئ نفسه. وهذا مريح نوعًا ما، لأن الأخطاء إن كانت متوقعة، فتفاديها متوقع أيضًا.

لا شيء مما يلي تقني. لست بحاجة لفهم كيفية عمل النموذج لتتفادى هذه الأخطاء. أنت بحاجة لفهم كيف يعمل عملك أنت، ولمقاومة بضعة اختصارات مغرية جدًا. لنستعرضها بالترتيب الذي تلدغ به عادة.

الخطأ الأول: شراء الأداة قبل تسمية المشكلة

هذه هي الخطيئة الأصلية، ومنها تنبع كل الأخطاء الأخرى تقريبًا. يقرأ أحدهم أن الذكاء الاصطناعي قادر على إحداث تحول، فيتحمس ويذهب للتسوق. يشترك في المنصة ذات المظهر المبهر والعرض الأنيق، وعندها فقط يطرح السؤال الذي كان يجب أن يأتي أولًا: ما الذي سنستخدم هذا فعلًا من أجله؟

حين تسير بهذا الاتجاه، تكون قد سلّمت عجلة القيادة بهدوء لخارطة طريق المورّد. ينتهي بك الأمر تطويع عملك الحقيقي الفوضوي ليناسب ما تجيده الأداة، بدلًا من إيجاد ما يناسب المشكلة التي لديك فعلًا. إنه الفرق بين شراء أداة محددة لتعليق رفّ، وبين شراء طقم من 200 قطعة لأنه كان معروضًا، ثم البحث عن أشياء لإصلاحها.

العلاج غير برّاق لكنه ناجع. قبل أن يلمس أحد نسخة تجريبية مجانية، اكتب — في جملة واحدة بسيطة — المشكلة التي تحاول حلها. "العملاء ينتظرون طويلًا للحصول على رد على الأسئلة الروتينية." "نخسر ساعتين يوميًا في إعادة كتابة تفاصيل الطلبات." "نصف المكالمات الواردة تبقى دون رد وقت الغداء." إن لم تستطع كتابة هذه الجملة، فأنت غير مستعد لشراء أي شيء. الجملة هي المرجع. وكل شيء آخر — هل يحتاج الأمر للذكاء الاصطناعي أصلًا، أي أداة، وكم تنفق — ينبع منها.

الخطأ الثاني: محاولة تحويل كل شيء دفعة واحدة

الخطأ الثاني هو طموح موجّه نحو الاتجاه الخاطئ. بعد أن يقرروا 'اعتناق الذكاء الاصطناعي'، كثيرًا ما يتجه الأصحاب إلى أكبر نسخة ممكنة منه: تطبيق على مستوى الشركة كلها، كل قسم، أدوات جديدة للجميع، وإطلاق داخلي برّاق. يبدو الأمر حاسمًا. يبدو كقيادة. وغالبًا ما يتعثر.

مشاريع 'الانفجار الكبير' تفشل في الشركات الصغيرة لأسباب بنيوية مملّة. لا توجد طاقة فائضة لاستيعاب الاضطراب — فالأشخاص الذين يديرون التغيير هم أنفسهم الذين يديرون العمل. تتكدّس الحالات الاستثنائية أسرع مما يستطيع أحد التعامل معه. وحين يتأرجح شيء بهذا الحجم، يصبح من المستحيل تقريبًا معرفة أي جزء معطل، لأنك غيّرت عشرين شيئًا دفعة واحدة.

الشركات التي تجني قيمة فعلية من الذكاء الاصطناعي تفعل العكس. تختار مهمة واحدة ضيقة ومؤلمة ومفهومة جيدًا، وتجعلها تعمل بالكامل من البداية للنهاية. انتصار واحد — مرئي وقابل للقياس ومكتمل — يفعل للتبني أكثر من أي إعلان عام. يكفّ فريقك عن التشكيك في اللحظة التي يرى فيها مهمة مزعجة فعلًا تختفي. ذلك هو ما يمنحك الحق في المشروع التالي.

الخطأ الثالث: اللجوء للذكاء الاصطناعي بينما تكفي الأتمتة البسيطة

إليك أمرًا لن تسمعه كثيرًا ممن يبيعون الذكاء الاصطناعي: جزء كبير مما يُباع على أنه 'ذكاء اصطناعي' في الشركات الصغيرة لا يحتاج إلى أي ذكاء اصطناعي إطلاقًا. واستخدامه حيث لا ينتمي يجعل الأمور أسوأ — أبطأ وأكثر كلفة وأصعب في الثقة بها — لا أفضل.

فكّر في ما يحدث فعلًا تحت الغطاء. التذكير الذي يُرسَل قبل ساعتين من الموعد هو قاعدة مرتبطة بساعة. نقل تفاصيل الطلب من نموذج إلى فاتورة هو أنبوب بين نظامين. إرسال متابعة حين يصمت عرض سعر لمدة عشرة أيام هو منطق إذا-هذا-فافعل-ذاك. لا شيء من هذا ذكاء. إنها أتمتة بسيطة حتمية — وهذه ميزة، لأن الأشياء الحتمية رخيصة وسريعة ومتوقعة. تفعل الشيء نفسه في كل مرة. وأنت تريد ذلك لأعمالك الإدارية اليومية.

أين يثبت الذكاء الاصطناعي جدارته فعلًا

يصبح الذكاء الاصطناعي يستحق الكلفة الإضافية وعدم القابلية للتنبؤ حين يكون العمل فوضويًا ولغوي الطابع — تلك الأمور التي كان من المستحيل أتمتتها أصلًا. قراءة بريد إلكتروني بنص حر واستخلاص ما يريده العميل فعلًا. صياغة مسودة رد أولى بنبرتك أنت. الإجابة عن الأسئلة الهاتفية الروتينية نفسها كي لا يُقاطَع أحد في منتصف مهمته. فرز كومة من المستندات لا يرغب أحد في ترتيبها. هذا حقيقي وقيّم فعلًا. لكن لاحظ أنه يجلس فوق أساسيات مرتبة — لا يحلّ محلها.

الخطأ الرابع: توقّع المعجزات من بيانات فوضوية أو مفقودة

ثمة افتراض صامت وراء الكثير من مشاريع الذكاء الاصطناعي الفاشلة: أن الأداة ستفهم عملك بطريقة ما من تلقاء نفسها. لن تفعل. الذكاء الاصطناعي لا يستحضر المعرفة من العدم — إنه يعمل انطلاقًا من المعلومات التي توجّهه إليها. وإن كانت تلك المعلومات تقطن في رؤوس ثلاثة أشخاص، وعلبة أحذية مليئة بالإيصالات، وجدول بيانات لا تفهمه سوى آنا، فإن الذكاء الاصطناعي يرث كل تلك الفوضى. والأسوأ أنه يفعل ذلك بثقة.

هنا تُؤخَذ الشركات الصغيرة على حين غرّة. مساعد خدمة العملاء لا يستطيع الإجابة بصحة إلا إذا كانت الإجابات موجودة في مكان يستطيع قراءته — قائمة أسعار، أسئلة شائعة، وثيقة سياسات. والأداة التي تقرأ الفواتير تحتاج أن تكون فواتيرك متسقة بشكل معقول. لا شيء من هذا يتطلب 'استراتيجية بيانات' فاخرة أو مشروعًا بستة أرقام. إنه يتطلب منك أن تجمع، في مكان واحد، حفنة الحقائق التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي فعلًا لأداء مهمته الواحدة.

• الأسئلة الخمسة إلى العشرة الأكثر طرحًا من العملاء — مكتوبة مع إجاباتها الصحيحة.
• أسعارك الحالية والقواعد المحيطة بها (الخصومات، الحدود الدنيا، ما هو مشمول).
• بضعة أمثلة حقيقية من المستندات أو الرسائل التي تريد التعامل معها، الجيدة منها والمحرجة.
• النسخة المبسّطة من 'كيف نفعل هذا فعلًا هنا'، لا الإجراء الرسمي المُهمَل.
• من هو الإنسان الذي يجب أن يُسلّمه الذكاء الاصطناعي الأمر — وكيف يصل إليه.

جمع هذه الأمور معًا غير برّاق، ومن المغري تخطّيه و'مجرد تشغيل الذكاء الاصطناعي'. قاوم ذلك. الساعة التي تقضيها في ترتيب المدخلات هي أكبر رافعة منفردة تملكها لتحديد ما إذا كانت النتيجة مفيدة أم محرجة. مدخلات سيئة تعني مخرجات سيئة بثقة — والقمامة الواثقة هي النوع الخطير، لأن الناس يصدّقونها.

الخطأ الخامس: التعامل مع الذكاء الاصطناعي بمنطق 'شغّله وانسَه'

الخطأ الأخير يحدث بعد الإطلاق، ولهذا بالضبط يسهل تفويته. تُطلَق الأداة، وتعمل في يومها الأول، وينتقل الجميع إلى أمر آخر — ولا أحد يراقب. بعد ثلاثة أسابيع تكون قد بدأت بهدوء تعطي إجابة خاطئة عن سؤال شائع، أو ترسل ردًا عديم اللباقة، ولا تكتشف ذلك إلا حين يشتكي عميل. عندها تكون الثقة قد انخدشت، والثقة المخدوشة هي ما يقتل التبني من الداخل.

الذكاء الاصطناعي ليس جهازًا منزليًا توصله بالكهرباء وتتجاهله. إنه أقرب إلى عضو فريق جديد: مفيد وسريع، وأحيانًا مخطئ بثقة، ويحتاج إلى إشراف بسيط — خصوصًا في البداية. لا يعني هذا أن يجالسه أحد طوال اليوم. يعني أن يكون له شخص واحد مُسمّى يملكه، يلقي نظرة على ما يفعله، ويعدّل حين ينحرف الواقع عن الخطة. أسعارك تتغير. منتجاتك تتغير. الأسئلة التي يطرحها العملاء تتغير. ما كان مضبوطًا تمامًا في الربيع يصبح منحرفًا قليلًا في الخريف إن لم ينظر إليه أحد.

1. 1
   امنحه مالكًا

   شخص واحد مُسمّى مسؤول عن هذه الأداة. لا لجنة ولا 'الفريق' — بل شخص. الأتمتة بلا مالك تتعفن دائمًا.
2. 2
   راقب عن كثب في أول أسبوعين

   شغّل الذكاء الاصطناعي إلى جانب الطريقة القديمة في البداية، واقرأ فعلًا ما ينتجه. الحالات الاستثنائية المبكرة تعلّمك أكثر من أي عرض تجريبي.
3. 3
   اكتب ملاحظة 'حين يتعطل'

   ثلاثة أسطر: ماذا يفعل هذا، من تُبلّغه، ماذا تفعل يدويًا حتى يُصلَح. هذا ما يحوّل أداة هشّة إلى شيء يعتمد عليه الفريق.
4. 4
   راجِع وفق رزنامة، لا وفق أزمة

   ضع مراجعة دورية مدتها 30 دقيقة في الأجندة. هل تغيّر شيء لا يعرفه الذكاء الاصطناعي بعد؟ خمس دقائق من الصيانة تتفوق على شهر من الخطأ الصامت.

النمط الكامن وراء الأخطاء الخمسة

أعد قراءة هذه الأخطاء الخمسة وستلاحظ أنها في الحقيقة خطأ واحد يرتدي خمسة أزياء: السماح للحماس تجاه الذكاء الاصطناعي بالتقدّم على انضباط إدارة العمل. تسمية المشكلة، البدء صغيرًا، اختيار الأداة المناسبة للمهمة، تغذيتها بمدخلات جيدة، وإبقاء اليد على العجلة — لا شيء من ذلك يخص الذكاء الاصطناعي. إنه مجرد حسّ تشغيلي سليم مُطبَّق على شيء جديد وبرّاق.

وهذا خبر سار حقًا، لأنه يعني أنك تملك الحدس أصلًا. ما كنت لتدع موظفًا جديدًا يبدأ دون وصف وظيفي، أو ترميه على كل الأقسام في يومه الأول، أو لا تراجع عمله أبدًا. مدّ الحسّ البسيط نفسه إلى الذكاء الاصطناعي وستتخطى الإخفاقات التي توقع معظم الناس. الأصحاب الذين ينتصرون بالذكاء الاصطناعي ليسوا الأكثر تقنية. إنهم الأكثر رصانة.

أسئلة شائعة