تربط استراتيجيات الأعمال وتطبيقات الذكاء الاصطناعي بين قدرات الذكاء الاصطناعي وأهداف الأعمال المحددة، والعمليات التشغيلية، ومهارات القوى العاملة، والنتائج القابلة للقياس. وتأتي قيمتها من حل مشكلات أعمال محددة من خلال تحسين القرارات، والأتمتة، والتنبؤ، وفهم العملاء، وتخصيص الموارد.
يشير الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة حاسوبية تنفذ مهام مرتبطة بالذكاء البشري، بما في ذلك تحليل المعلومات، والتعرف على الأنماط، وإنشاء المحتوى، وإجراء التنبؤات، ودعم عملية اتخاذ القرار. وفي بيئات الأعمال، يصبح الذكاء الاصطناعي ذا أهمية استراتيجية عندما ترتبط هذه القدرات بأهداف تنظيمية قابلة للقياس.
لذلك، تتضمن استراتيجيات الأعمال وتطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر من مجرد شراء منصة للذكاء الاصطناعي أو إدخال أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي. فهي تتطلب من المؤسسة تحديد المجالات التي يمكن فيها للتقنيات الذكية تحسين عملية قائمة، أو قرار، أو خدمة، أو نموذج أعمال.
على سبيل المثال، يمكن لشركة خدمات مالية استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأنماط غير المعتادة في المعاملات، والتنبؤ بطلب العملاء، وأتمتة تحليل المستندات، ودعم تقييم المخاطر. ويمكن لمؤسسة صحية تطبيق الذكاء الاصطناعي في سير العمل الإداري، وتخطيط الموارد، وتحليل بيانات المرضى، والتنبؤ بالعمليات. كما يمكن لشركة تقنية استخدام الذكاء الاصطناعي في اختبار البرمجيات، وإدارة الخدمات، وتحليل الأمن السيبراني، واسترجاع المعرفة.
وتعتمد قيمة الأعمال على العلاقة بين التكنولوجيا والأداء المؤسسي. فنظام الذكاء الاصطناعي المتقدم تقنياً ينتج قيمة محدودة عندما لا يفهم الموظفون كيفية استخدامه، أو عندما يعجز المديرون عن تفسير مخرجاته، أو عندما لا تمتلك المؤسسة آلية لقياس النتائج.
وهذا يجعل القدرة على استخدام الذكاء الاصطناعي قضية مرتبطة بتطوير القوى العاملة إلى جانب كونها قضية تقنية. ويحتاج مديرو الموارد البشرية، والمتخصصون في التعلم والتطوير، وأصحاب الأعمال، وقادة الفرق إلى فهم المهارات اللازمة لدمج الذكاء الاصطناعي في العمل اليومي.
لماذا يحقق الذكاء الاصطناعي قيمة في بعض الشركات دون غيرها؟يحقق الذكاء الاصطناعي قيمة عندما تربط المؤسسات التكنولوجيا بمشكلات أعمال قابلة للقياس، وتجهز الموظفين لاستخدامها، وتعيد تصميم سير العمل، وتضع ضوابط واضحة لتطبيقها، وتقيس نتائج مثل الإنتاجية وخفض التكاليف ودقة القرارات وجودة الخدمة والإيرادات.
تبدأ العملية من مشكلة الأعمال، وليس من التكنولوجيا.
تحدد المؤسسة أولاً نشاطاً تتأثر كفاءته بسبب كثرة العمل اليدوي، أو بطء التحليل، أو عدم اتساق القرارات، أو ضعف التنبؤ، أو صعوبة الوصول إلى المعلومات. ثم يتم تقييم الذكاء الاصطناعي بناءً على مدى قدرته على معالجة هذه المشكلة.
يمنع هذا النهج خطأً شائعاً يتمثل في تطبيق الذكاء الاصطناعي لمجرد توفر التكنولوجيا، بدلاً من تطبيقه استناداً إلى حالة استخدام واضحة في الأعمال.
وتعتمد القيمة أيضاً على دمج سير العمل. فتطبيق الذكاء الاصطناعي الذي يقدم توصيات ولكنه يعمل خارج العمليات المعتادة للموظفين يضيف عملاً إضافياً. أما التطبيق المدمج في خدمة العملاء، أو المشتريات، أو المالية، أو التسويق، أو العمليات، فيصبح جزءاً من دورة اتخاذ القرار.
كما تحدد كفاءة القوى العاملة النتائج. ويحتاج الموظفون إلى معرفة عملية بمفاهيم الذكاء الاصطناعي، وتفسير البيانات، وتصميم الأوامر عند استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتحقق من المخرجات، والجوانب الأخلاقية، ودمج التكنولوجيا في العمليات. ويحتاج المديرون إلى مهارات إضافية لتقييم القرارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وقياس تأثيرها التشغيلي.
على سبيل المثال، يمكن لمؤسسة تطبق خدمة عملاء مدعومة بالذكاء الاصطناعي قياس متوسط وقت معالجة الطلبات، ومعدل حل المشكلات من أول تواصل، ورضا العملاء، ومعدلات التصعيد، وإنتاجية الموظفين قبل التطبيق وبعده. وتوضح هذه المؤشرات ما إذا كانت التكنولوجيا تحقق قيمة تشغيلية فعلية.
وينطبق المبدأ نفسه على التخطيط الاستراتيجي. يستطيع الذكاء الاصطناعي معالجة معلومات السوق، وتحديد الأنماط، ودعم تحليل السيناريوهات، وتنظيم مجموعات البيانات الكبيرة. إلا أن القرار الاستراتيجي النهائي يظل مرتبطاً بأهداف الأعمال، والحكم الإداري، والقيود المؤسسية، وجودة الأدلة.
يستخدم الذكاء الاصطناعي في التخطيط الاستراتيجي تحليل البيانات، والتنبؤ، ونمذجة السيناريوهات، والتعرف على الأنماط، وأدوات دعم القرار لتعزيز تخطيط الأعمال. ويساعد الفرق على تقييم المعلومات بسرعة مع بقاء المسؤولية الاستراتيجية لدى المديرين وصناع القرار في المؤسسة.
يتضمن التخطيط الاستراتيجي تحديد الأهداف، وتقييم الوضع الحالي للأعمال، وتحليل الظروف الخارجية، وتخصيص الموارد، ووضع الإجراءات اللازمة لتحسين الأداء المستقبلي. ويمكن للذكاء الاصطناعي دعم عدة مراحل من هذه العملية.
تتمثل المرحلة الأولى في تحليل المعلومات. تعالج أنظمة الذكاء الاصطناعي المعلومات المنظمة وغير المنظمة، مثل السجلات المالية، وملاحظات العملاء، وتقارير السوق، والبيانات التشغيلية، ومعلومات المنافسين، والوثائق الداخلية.
تتمثل المرحلة الثانية في تحديد الأنماط. تحدد الخوارزميات العلاقات داخل مجموعات البيانات التي يصعب تقييمها يدوياً على نطاق واسع. ويدعم ذلك التنبؤ بالطلب، وتقسيم العملاء، وتحليل المخاطر، والتخطيط التشغيلي.
تتضمن المرحلة الثالثة تطوير السيناريوهات. تستطيع الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقييم الافتراضات المختلفة ومقارنة النتائج المحتملة. فعلى سبيل المثال، يمكن لشركة تصنيع تحليل تغيرات الطلب، وقيود الإنتاج، وأداء الموردين، ومتطلبات المخزون عند تطوير السيناريوهات التشغيلية.
تتمثل المرحلة الرابعة في دعم القرار. يعرض الذكاء الاصطناعي المعلومات التي تساعد المديرين على مقارنة البدائل. ولا يلغي ذلك الحاجة إلى الحكم الإداري. فالقرارات الاستراتيجية تتطلب أيضاً مراعاة الأولويات المالية، والمتطلبات التنظيمية، وقدرات القوى العاملة، والثقافة المؤسسية، وظروف السوق.
ويكتسب هذا التمييز أهمية كبيرة عند تطوير قدرات الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات. إذ يحتاج الموظفون إلى فهم ما يستطيع الذكاء الاصطناعي القيام به، بالإضافة إلى معرفة المجالات التي تظل فيها المسؤولية البشرية ضرورية.
وبالنسبة للمؤسسات التي تنتقل من الوعي العام إلى التنفيذ المنظم، تتمثل الخطوة التالية في فهم كيفية دعم الذكاء الاصطناعي للتخطيط الاستراتيجي في حالات الأعمال المحددة. وهنا تصبح عملية التقييم العملي لحالات الاستخدام، والأدوات، والمخاطر مهمة من خلال [إدراج رابط إلى مقال الذكاء الاصطناعي في التخطيط الاستراتيجي: حالات الاستخدام والأدوات والمخاطر.
كيف ينبغي للمؤسسات تقديم التدريب على الذكاء الاصطناعي لتطبيقات الأعمال؟يبدأ التدريب الفعال على الذكاء الاصطناعي بتقييم فجوة المهارات، وربط قدرات الذكاء الاصطناعي بالمسؤوليات الوظيفية، واستخدام سيناريوهات أعمال عملية، وتقديم تعلم منظم، وتقييم أداء الموظفين، وقياس نتائج العمل بعد التنفيذ.
يبدأ التدريب المؤسسي على الذكاء الاصطناعي بتحديد القدرات الحالية. ويفحص تقييم فجوة المهارات ما يعرفه الموظفون حالياً، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتطلبها وظائفهم، والكفاءات التي تحتاج إلى تطوير.
ويحتاج التقييم إلى مراعاة المستويات المختلفة داخل المؤسسة. فالموظفون الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي يحتاجون إلى الكفاءة التشغيلية. ويحتاج المديرون إلى مهارات اتخاذ القرار والحوكمة. بينما يحتاج القادة التنفيذيون إلى الفهم الاستراتيجي، والوعي بالمخاطر، وتقييم الاستثمارات، والقدرة على تنفيذ الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة.
ويجب أن يتوافق أسلوب تقديم التدريب مع بيئة العمل. توفر ورش العمل تفاعلاً مباشراً وتتيح للموظفين ممارسة تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام حالات أعمال واقعية. وتوفر الوحدات التدريبية عبر الإنترنت تعلماً منظماً للفرق الموزعة. أما التعلم الهجين فيجمع بين المحتوى الرقمي، والجلسات التدريبية، والتمارين العملية، والتقييمات.
ويكتسب التعلم القائم على الحالات أهمية خاصة لأن قرارات الذكاء الاصطناعي تعتمد على السياق. ويمكن للمشاركين تحليل أمثلة تتعلق بالتمويل، والرعاية الصحية، والتسويق، والعمليات، والموارد البشرية، وخدمة العملاء. ويحددون مشكلة الأعمال، ويختارون تطبيقاً مناسباً للذكاء الاصطناعي، ويفحصون البيانات المطلوبة، ويقيّمون المخرجات، ويحددون مقياساً مناسباً للأداء.
وتوفر المحاكاة أسلوباً عملياً آخر للتعلم المؤسسي. ويمكن لفريق إداري محاكاة عملية للتنبؤ مدعومة بالذكاء الاصطناعي، حيث يتلقى المشاركون معلومات غير مكتملة، ويحللون مخرجات النموذج، ويتحدون الافتراضات، ويتخذون قرارات بشأن تخصيص الموارد.
كما يدعم لعب الأدوار التعلم التنظيمي. ويمكن للمديرين ممارسة شرح تطبيق الذكاء الاصطناعي للموظفين، والتعامل مع مقاومة التغيير، وتقييم المخاطر، ووضع إجراءات الاستخدام المسؤول.
ويجب أن يقيس التقييم القدرة على التطبيق وليس مجرد استرجاع المعرفة. فالمشارك الذي يعرّف الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح ولكنه لا يستطيع تطبيقه على عملية تجارية لم يثبت الكفاءة التشغيلية المطلوبة.
ما المهارات والأطر التي تدخل في التدريب على الذكاء الاصطناعي للأعمال؟يجمع التدريب على الذكاء الاصطناعي للأعمال بين الوعي بالذكاء الاصطناعي، والتفكير الاستراتيجي، وتفسير البيانات، وتحليل العمليات، واستخدام الأوامر والأدوات، وإدارة المخاطر، والحكم الأخلاقي، وإدارة التغيير، وقياس الأداء لإنشاء قدرات قابلة للتطبيق مباشرة.
يمثل الوعي بالذكاء الاصطناعي الأساس. فهو يمكّن الموظفين من فهم مفاهيم مثل التعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتحليلات التنبؤية، والأتمتة، ونماذج اللغة الكبيرة.
وتتساوى أهمية محو الأمية في البيانات. إذ يحتاج الموظفون إلى فهم جودة البيانات، ومصادرها، وسياقها، وحدودها، وكيفية تفسيرها. فالبيانات الضعيفة تنتج استنتاجات غير موثوقة بغض النظر عن مستوى تطور نظام الذكاء الاصطناعي.
ويربط تحليل العمليات الذكاء الاصطناعي بالعمل التشغيلي. ويفحص الموظفون كيفية دخول المعلومات إلى العملية، ومواقع اتخاذ القرارات، ومصادر التأخير، والمجالات التي تحقق فيها الأتمتة أو المساعدة الذكية تحسناً قابلاً للقياس.
ويربط التفكير الاستراتيجي تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفردية بالأولويات المؤسسية. ويحتاج الموظفون إلى فهم ما إذا كان التطبيق يساهم في نمو الإيرادات، أو كفاءة التكلفة، أو تجربة العملاء، أو تقليل المخاطر، أو الابتكار، أو الامتثال، أو إنتاجية القوى العاملة.
وتتناول إدارة المخاطر قضايا مثل المخرجات غير الدقيقة، والبيانات المتحيزة، ومخاوف الخصوصية، وتهديدات الأمن السيبراني، والتعرض لمخاطر الملكية الفكرية، والأتمتة غير المناسبة. ويحتاج الموظفون إلى إجراءات واضحة لمراجعة المعلومات التي ينتجها الذكاء الاصطناعي قبل استخدامها في القرارات المهمة.
ويوفر قياس الأداء الرابط النهائي بين التعلم وقيمة الأعمال. وتحتاج برامج التدريب إلى مؤشرات أداء رئيسية تعكس نتائج العمل الفعلية بدلاً من الاعتماد على الحضور فقط.
فعلى سبيل المثال، يمكن لبرنامج تدريب على الذكاء الاصطناعي لفريق المشتريات قياس وقت تحليل الموردين، ومدة دورة الشراء، ودقة التنبؤ، وسرعة مراجعة العقود، ومعدلات تبني الموظفين للأدوات. وتوضح هذه المؤشرات ما إذا كان التعلم قد انتقل إلى أداء تشغيلي فعلي.
تطبق المؤسسات استراتيجيات الأعمال القائمة على الذكاء الاصطناعي من خلال تحديد الأهداف، وتقييم قدرات القوى العاملة، واختيار حالات الاستخدام عالية القيمة، وتجهيز البيانات والعمليات، وتدريب الموظفين، وقياس مؤشرات الأداء، وتحسين النهج بناءً على الأدلة.
يبدأ التنفيذ بتحديد أهداف الأعمال. تحدد القيادة ما تحتاج المؤسسة إلى تحسينه، وتضع أهدافاً قابلة للقياس.
تتمثل المرحلة التالية في تقييم القدرات. تحدد فرق الموارد البشرية والتعلم والتطوير مهارات الموظفين الحالية وتحدد المجالات التي تتطلب التدريب. وتربط هذه المرحلة تخطيط القوى العاملة بتبني التكنولوجيا.
ثم تحدد المؤسسة أولويات حالات الاستخدام. وتتضمن حالة الاستخدام العملية مشكلة أعمال واضحة، وبيانات متاحة، ومستخدمين محددين، ونتائج قابلة للقياس، ومسؤولاً واضحاً عنها.
يأتي بعد ذلك تجهيز العمليات. وتتم مراجعة سير العمل الحالي قبل إدخال الذكاء الاصطناعي. ويمنع ذلك المؤسسات من أتمتة عمليات غير فعالة دون معالجة مشكلاتها الأساسية.
ثم يتم تقديم التدريب وفقاً لمتطلبات كل وظيفة. ويتعلم الموظفون مفاهيم الذكاء الاصطناعي، والأدوات، والعمليات، والضوابط، وقواعد اتخاذ القرار المرتبطة بمسؤولياتهم.
يأتي التنفيذ المنضبط بعد التدريب. ويمكن للمؤسسات البدء بقسم أو عملية محددة بدلاً من إدخال الذكاء الاصطناعي في المؤسسة بأكملها في الوقت نفسه. فعلى سبيل المثال، يمكن لقسم خدمة العملاء اختبار استرجاع المعرفة بمساعدة الذكاء الاصطناعي قبل توسيع التطبيقات إلى المبيعات والتسويق والعمليات.
ويبدأ القياس فوراً. يتم تسجيل الأداء الأساسي قبل التنفيذ، ثم تتم مقارنة الأداء بعد التدريب وبعد تطبيق التكنولوجيا مع خط الأساس.
وتكمل عملية التحسين هذه الدورة. وتعدل المؤسسات محتوى التدريب، وسير العمل، وإجراءات الحوكمة، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي بناءً على النتائج المقاسة.
ما النتائج القابلة للقياس التي يمكن أن ينتجها التدريب على الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته؟ينتج التدريب على الذكاء الاصطناعي نتائج مؤسسية قابلة للقياس عندما يتحول التعلم إلى سلوك عملي في مكان العمل وتحسن التكنولوجيا عمليات محددة. وتشمل المؤشرات الإنتاجية، ووقت العمليات، ودقة القرارات، والتبني، وكفاءة التكلفة، وجودة الخدمة، والعائد على الاستثمار.
تعد الإنتاجية أحد أكثر المقاييس استخداماً. ويمكن للمؤسسات مقارنة الوقت المطلوب لإكمال مهمة محددة قبل تطبيق الذكاء الاصطناعي وبعده.
وتوفر كفاءة العمليات مؤشراً آخر. ويمكن لفريق المالية قياس الوقت اللازم لمعالجة الفواتير. ويمكن للفريق القانوني قياس وقت مراجعة المستندات. ويمكن لفريق التسويق قياس دورات إنتاج المحتوى. كما يمكن لفريق الموارد البشرية قياس الوقت اللازم لإدارة إجراءات التوظيف.
وتحتاج جودة القرارات أيضاً إلى القياس. وتوفر دقة التنبؤ، ومعدلات الأخطاء، واستثناءات الامتثال، ومعدلات حل مشكلات العملاء، والتباين التشغيلي أدلة أقوى من الادعاءات العامة حول فعالية الذكاء الاصطناعي.
ويتطلب قياس فعالية التدريب مؤشرات منفصلة. وتوضح نتائج التقييمات اكتساب المعرفة، بينما توضح المحاكاة العملية القدرة على التطبيق، وتوضح ملاحظات الأداء في مكان العمل انتقال التعلم إلى السلوك العملي.
ويعد تبني الموظفين مؤشراً مهماً آخر. فإذا كان 30% فقط من القوى العاملة المدربة يستخدمون باستمرار سير عمل معتمداً على الذكاء الاصطناعي، تحتاج المؤسسة إلى فحص تصميم العملية، وسهولة الوصول، والثقة، ودعم الإدارة، وفعالية التدريب.
ويمكن للعائد على الاستثمار ربط هذه القياسات بالنتائج المالية. وتقارن عملية حساب أساسية بين الفوائد المالية القابلة للقياس وتكاليف التنفيذ والتدريب. فعلى سبيل المثال، إذا أدى نظام مدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى خفض تكاليف التشغيل السنوية بمقدار 100,000 جنيه إسترليني، وكانت التكلفة الإجمالية للتنفيذ والتدريب 40,000 جنيه إسترليني، تستطيع المؤسسة تقييم صافي فائدة قدرها 60,000 جنيه إسترليني قبل احتساب الآثار طويلة الأجل.
ويشكل الاحتفاظ بالموظفين وتطوير القيادات جزءاً من الأثر المؤسسي أيضاً. وتساعد القدرات المنظمة في مجال الذكاء الاصطناعي المؤسسات على تطوير مديرين يفهمون التقنيات الناشئة، ويقودون تكيف القوى العاملة، ويربطون الابتكار بأداء الأعمال.
اكتشف المزيد من الرؤى المتخصصة:
ما الذي يجعل شيئًا ما مبتكرًا؟ ما وراء المصطلح الرنان
رسم خرائط العمليات التجارية: الرموز والخطوات والقوالب المجانية
ما المشكلات الشائعة في التدريب على الذكاء الاصطناعي للأعمال؟تشمل المشكلات الشائعة المحتوى العام، والتنفيذ الذي يبدأ بالتكنولوجيا، وضعف تحليل فجوة المهارات، ومحدودية التمارين العملية، وضعف فهم البيانات، وعدم وضوح الحوكمة، وقلة مشاركة الإدارة، وعدم ربط نتائج التدريب بمؤشرات أداء الأعمال القابلة للقياس.
يمثل التدريب العام مشكلة رئيسية لأن الموظفين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بطرق مختلفة بين الأقسام. ويحتاج محلل مالي، ومدير موارد بشرية، ومشرف عمليات، وتنفيذي تسويق إلى تطبيقات وضوابط مختلفة.
وتتمثل مشكلة أخرى في التعامل مع معرفة الأدوات باعتبارها قدرة استراتيجية. فمعرفة كيفية استخدام واجهة للذكاء الاصطناعي لا تثبت القدرة على تحديد تطبيقات الأعمال المناسبة أو تقييم المخرجات.
كما يفشل التدريب عند غياب التطبيق العملي. ويحتاج الموظفون إلى حالات واقعية، ومحاكاة، وتقييمات، وتمارين تحت الإشراف تشبه أعمالهم الفعلية.
ويؤدي ضعف مشاركة الإدارة إلى إنشاء عائق إضافي. فالمديرون يحددون كيفية دخول الذكاء الاصطناعي إلى سير العمل، وكيفية استخدام الموظفين له، وكيفية تقييم الأداء. لذلك تشكل مشاركتهم جزءاً من التنفيذ وليست نشاطاً منفصلاً عن التدريب.
ويتطلب قياس العائد على الاستثمار اهتماماً خاصاً. فحساب عدد المشاركين في الدورة أو معدلات إكمالها لا يثبت الأثر التجاري. وتحتاج المؤسسات إلى بيانات أساسية ومؤشرات أداء رئيسية بعد التنفيذ.
ويمثل الخطر مفهوماً خاطئاً شائعاً آخر. فلا تقتصر حوكمة الذكاء الاصطناعي على الأقسام التقنية. إذ تتخذ فرق الموارد البشرية، والمالية، والمشتريات، والتسويق، والشؤون القانونية، والعمليات، والإدارة العليا قرارات تتعلق بالمعلومات والبيانات والنتائج التجارية.
لذلك تجمع القدرة الفعالة على استخدام الذكاء الاصطناعي بين فهم التكنولوجيا، والحكم التجاري، وتطوير القوى العاملة، والحوكمة، والتعاون، والتنفيذ القابل للقياس.
أين ينبغي للمؤسسات أن تركز عند بناء قدرات الأعمال القائمة على الذكاء الاصطناعي؟تحقق المؤسسات قدرة أقوى على استخدام الذكاء الاصطناعي عندما تربط تطوير الموظفين بأولويات الأعمال، وتختار تطبيقات مناسبة للأدوار الوظيفية، وتستخدم أساليب تعلم عملية، وتضع حوكمة واضحة، وتتتبع نتائج الأداء القابلة للقياس عبر الفرق والأقسام والمبادرات الاستراتيجية.
لا تتمثل القضية الأساسية في عدد أدوات الذكاء الاصطناعي التي تتبناها المؤسسة. والسؤال المهم هو مدى فعالية استخدام الموظفين للذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات وقرارات أعمال محددة.
وبالنسبة لفرق الموارد البشرية والتعلم والتطوير، يعني ذلك التعامل مع القدرة على استخدام الذكاء الاصطناعي باعتبارها كفاءة مؤسسية. ويحتاج التدريب إلى الارتباط بتخطيط القوى العاملة، والمسؤوليات الوظيفية، وتطوير المديرين، وقياس الأداء.
وبالنسبة لأصحاب الأعمال وصناع القرار، ينصب التركيز على القيمة التشغيلية. وتحتاج تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى أهداف واضحة، ومسؤولية محددة، ومؤشرات أداء رئيسية قابلة للقياس، ومتطلبات تنفيذ واقعية.
وبالنسبة لقادة الفرق، تتمثل الأولوية في التبني العملي. ويحتاج الموظفون إلى فهم كيفية تغيير الذكاء الاصطناعي لسير العمل اليومي، وكيفية التحقق من المخرجات قبل اتخاذ الإجراءات بناءً عليها.
وبالنسبة للمؤسسات في قطاعات مثل البنوك، والرعاية الصحية، والتصنيع، وتجارة التجزئة، والاتصالات، والخدمات المهنية، والتكنولوجيا، تختلف تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحددة. لكن مبدأ التنفيذ يظل ثابتاً: تحديد مشكلة الأعمال، وتطوير قدرات القوى العاملة المطلوبة، ودمج التكنولوجيا في سير العمل، وقياس التغيير الناتج.
تخلق استراتيجيات الأعمال وتطبيقات الذكاء الاصطناعي قيمة عندما تعمل التكنولوجيا والأفراد والعمليات والأهداف كنظام واحد. وتعمل دورات تدريبية في الذكاء الاصطناعي في التخطيط الاستراتيجي على تطوير قدرات القوى العاملة اللازمة لربط الذكاء الاصطناعي بالقرارات الاستراتيجية، وعمليات الأعمال، والنتائج المؤسسية القابلة للقياس.