تعزيز الإنتاجية بالذكاء الاصطناعي والابتكار

واجهت IBM تحدياتٍ مشابهة لتلك التي يواجهها كثير من عملائها. على مستوى المؤسسة، انشغل المحللون بمهام متكررة بدلًا من تقديم الرؤى.

في الموارد البشرية، أمضى الموظفون ساعات طويلة في البحث عن سياسات السفر والمزايا عبر أكثر من 175 دولة، بينما كان المديرون يستغرقون في المتوسط 15–20 دقيقة لكل عملية من آلاف عمليات نقل الموظفين سنويًا. وفي المشتريات، أدى الاعتماد على أكثر من 40 نظامًا مختلفًا إلى اضطرار الفرق للتنقل بين عشرات المستودعات غير المترابطة للإجابة عن استفسارات المورّدين. أما في تكنولوجيا المعلومات، فكانت مكاتب الدعم مثقلة بمهام روتينية، مثل إعادة تعيين كلمات المرور.

وفي سلسلة التوريد، ومع أكثر من 10 ملايين شحنة و350,000 وحدة حفظ مخزون (SKU)، وأكثر من 200 مورّد مباشر لقطع الإنتاج لتلبية الطلب من أكثر من 170 دولة، واجهت IBM تقلبات متزايدة واضطرابات متكررة وبيانات شديدة التشتت. ونتج عن ذلك قرارات بطيئة تُتخذ يدويًا، ورؤية محدودة عبر السلسلة من البداية إلى النهاية؛ ما أدى إلى تفويت فرص تحسين المخزون وخفض التكاليف ورفع أداء الخدمات اللوجستية. كما عانت الفرق من تأخر الوصول إلى معلومات دقيقة ومحدَّثة عبر أنظمة سلسلة التوريد والمبيعات والمالية، فنتجت أوجه قصور تشغيلية وضعف في التنسيق بين الأطراف المعنية، وتعذّر رصد المخاطر والتعامل معها بالسرعة المطلوبة.

في قسم المبيعات، قضى البائعون الرقميون ساعات كبيرة سنويًا في التنقل بين خمسة تطبيقات أعمال مختلفة لدعم جهود استقطاب العملاء المحتملين. وزاد الأمر تعقيدًا بسبب تعدد الأنظمة المعزولة — من منصات محتوى المبيعات ووثائق المنتجات إلى أدوات التواصل — ما صعّب العثور على المحتوى المناسب، وصياغة رسائل استقطاب المشترين، والرد على استفسارات العملاء. أدى هذا التشتت في التجربة إلى تراجع إنتاجية فرق المبيعات، وإبطاء تقدّم الصفقات، وتراجع جودة تفاعل العملاء.

وكان قسم الضرائب في IBM يقضي وقتًا طويلًا في تجميع كميات كبيرة من البيانات التفصيلية من أنظمة مصدر متعددة ومواءمتها يدويًا، لإعداد آلاف الإقرارات الضريبية التي تقدمها الشركة شهريًا—على أن يراعي كل إقرار اللوائح الخاصة بكل ولاية/اختصاص قضائي على حدة.

وبشكل عام، تقلّص الوقت المتاح للعمل الاستراتيجي لأن الموظفين انشغلوا بمهام روتينية مُرهِقة.

لم يكن هدف IBM مجرد التحوّل. بل كان الهدف بناء نموذج يُحتذى به لتعزيز الإنتاجية على مستوى المؤسسة، بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي والسحابة الهجينة والأتمتة، إلى جانب تقنيات الشركاء الاستراتيجيين وخبراتنا الاستشارية.

ومن خلال توظيف ممكنات رئيسية، في مقدمتها الذكاء الاصطناعي وتقنيات أخرى، حققت IBM مكاسب إنتاجية بلغت 3.5 مليارات دولار أمريكي—ويُتوقَّع أن يصل إجمالي العوائد إلى 4.5 مليارات دولار أمريكي بحلول نهاية عام 2025.

أثر على مستوى المؤسسة بأكملها

تم تصميم أكثر من 155 حالة استخدام للذكاء الاصطناعي ضمن الوظائف الأساسية، بهدف تبسيط العمل وتسريع اتخاذ القرار على نطاق أوسع.

أثر حسب المجال

• الشؤون المالية:
  خلال الأشهر الثلاثة الأولى من التنفيذ، لاحظ الفريق ما يلي:
  • انخفاض متوقَّع بنحو 90% في زمن الدورة لمعالجة قيود اليومية ومهام سير العمل ذات الصلة.
  • وفورات سنوية محتملة تصل إلى 600,000 دولار أمريكي لفريق المالية نتيجة تطبيق حل الأتمتة.
     
• سلسلة التوريد والمشتريات:
  • توفير نحو 26,000 ساعة سنويًا في المشتريات باستخدام البيانات والذكاء الاصطناعي والأتمتة.
  • إتاحة المجال لفرق المشتريات للتركيز على استراتيجية المورّدين والتوريد الاستراتيجي.
  • تقليل التعقيد وتحسين إدارة الإنفاق.
  • منذ عام 2022، حققت مجموعة سلسلة التوريد في IBM تخفيضا ملحوظًا في تكاليف الخدمات اللوجستية — بنحو 30% خلال ثلاث سنوات — بفضل الاستخدام المتكامل للبيانات والذكاء الاصطناعي وأدوات الأتمتة.
  • وفورات في الإنتاجية بنحو 15.6% في تكاليف أجهزة سلسلة التوريد، مدفوعة بالذكاء الاصطناعي والأتمتة..  
     
• دعم تكنولوجيا المعلومات:
  • أتمتة المهام الروتينية في تكنولوجيا المعلومات، ما خفّض مهام الدعم القياسية بنسبة 56% بين عامي 2022 و2024.
  • تمت معالجة 86% من الاستفسارات بواسطة وكلاء الذكاء الاصطناعي.
  • حقق خفضًا أوليًا في التكاليف بقيمة 18 مليون دولار أمريكي، ويترجم ذلك اليوم إلى تجنّب مستمر لتكاليف سنوية.
  • انخفضت المكالمات والمحادثات بنسبة 74% منذ إطلاق AskIT في عام 2023.
  • ارتفع مؤشر رضا الموظفين عن AskIT (CSAT) إلى 91.6%، بزيادة قدرها 11.6 نقطة مقارنةً عند الإطلاق الأول.
     
• الموارد البشرية:
  • بات وكيل الذكاء الاصطناعي AskHR يعالج 94% من الاستفسارات الشائعة، ما أسفر عن خفض مهام الدعم بنسبة 75% مقارنة بالمستويات التاريخية—وهي نتائج تحققت ضمن رحلة تحول بدأت في عام 2017.
  • خفضت الميزانية التشغيلية بنسبة 40% خلال السنوات الأربع الماضية بفضل جهود التحول الشاملة.
    
    
• الضرائب:
  • يُتوقع توفير عشرات الآلاف من الساعات سنويًا عبر ثلاث حالات استخدام تؤتمت عمليات كانت تُنفَّذ يدويًا وتستغرق وقتًا طويلًا.
  • تجاوزت دقة مراجعة الفواتير من المحاولة الأولى 95% باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي، وذلك في اختبارات شملت 18 من أصل 19 تنسيقًا للفواتير.
  • تم تطوير EY.ai للضرائب — المبني على IBM watsonx وبالتعاون مع Ernst & Young, LLP — للمساعدة في تبسيط الامتثال الضريبي العالمي ودعم التحول المدفوع بالذكاء الاصطناعي.
    
    
• المبيعات:
  • أجاب Sales Assistant، وهو أكثر قدرات الذكاء الاصطناعي استخدامًا ضمن مجموعة AskSales، عن أكثر من 250,000 سؤال للبائعين حتى الآن في عام 2025، ما وفّر ساعات كانت تُستنزف في البحث واستخلاص الرؤى.
  • وبفضل قدراته المتنوعة، يشكّل AskSales الأساس لحل موحّد قائم على الذكاء الاصطناعي الوكيلي لفريق المبيعات في IBM.

التأثير المستقبلي

وتعمل IBM أيضًا على تطوير AskIBM لتجميع وكلاء ومساعدي الذكاء الاصطناعي المتخصصين حسب المجال وتنسيق عملهم، بما يجعلهم أكثر إتاحة وأسهل دمجًا بسلاسة ضمن مهام سير عمل الموظفين، في إطار استراتيجيتنا المستقبلية.

تُعَد IBM شركة تكنولوجيا متعددة الجنسيات ذات تاريخ عريق يعود إلى عام 1911. نخدم قاعدة عملاء متنوعة، ونقدم مجموعة واسعة من المنتجات والخدمات في مجالات الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات والاستشارات. تحظى IBM بتقدير واسع لالتزامها بالابتكار، مع تركيز كبير على البحث والتطوير. وتضم قوتنا العاملة نخبة من المتخصصين الموهوبين، يسهمون في تعزيز إيرادات IBM ومكانتها وتأثيرها في قطاع التكنولوجيا.