إنتاجية الذكاء الاصطناعي

تشير إنتاجية الذكاء الاصطناعي إلى استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) لتعزيز الكفاءة والفعالية في مختلف المهام والعمليات عبر مختلف الصناعات.

يمكن أن يشمل ذلك أتمتة المهام الروتينية، وتحليل البيانات بسرعة، وتحسين سير العمل، وتوفير معارف تساعد في اتخاذ القرارات من خلال دمج أدوات الذكاء الاصطناعي. إن التطورات التقنية الجديدة، مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي، تعمل على تغيير المشهد بالنسبة للذكاء الاصطناعي ودوره في مكان العمل ومكاسب الإنتاجية بشكل عام.

لا يزال الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي محل ترقب كبير، حيث يمكن أن يحل محل ما يصل إلى 300 مليون وظيفة بدوام كامل بفضل هذه التقنيات الجديدة، وفقًا لتقرير صادر عن غولدمان ساكس.¹

بالنسبة للأفراد والمؤسسات، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تبسيط العمليات وتقليل الأخطاء وتوفير وقت أعضاء الفريق لمزيد من الأنشطة الاستراتيجية. من أمثلة ميزات الذكاء الاصطناعي استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع، وأتمتة خدمة العملاء، وتحليل البيانات، وإنشاء المحتوى الأصلي. المحول التوليدي المسبق التدريب (GPT) هو روبوت محادثة يستخدم الذكاء الاصطناعي ويتم بناؤه على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). كما أنه يشكل تطبيق متزايد الأهمية للتعلم الآلي (ML).

إن الهدف من إنتاجية الذكاء الاصطناعي هو تحسين المخرجات والنتائج مع تقليل استهلاك الموارد إلى أدنى حد ممكن، وفي النهاية تعزيز تجربة المستخدم. تدعم دراسة أجراها المكتب الوطني للبحوث الاقتصادية هذا الأمر، حيث وجدت أن الوصول إلى مساعد الذكاء الاصطناعي مثل GPT زاد من إنتاجية وكلاء دعم العملاء بنسبة 14%.²

قد أدى ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي في عالمنا المتغير بسرعة إلى تغيير طريقة إدارة الأعمال وكيفية أداء الأشخاص للمهام اليومية. حركة الذكاء الاصطناعي لا تقتصر فقط على إنجاز الأمور بشكل أسرع، بل تتعلق أيضًا بالذكاء والعمل بكفاءة أكبر. ما يشكل معظم إنتاجية الذكاء الاصطناعي هو أدوات إنتاجية الذكاء الاصطناعي، وهي تطبيقات برمجية تستخدم الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأفراد والشركات على إنجاز المهام. تتوفر أدوات الإنتاجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي هذه في شكل تطبيقات ومستندة إلى الويب. من خلال استخدام التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية للقيام بأشياء مثل أتمتة الاقتباسات، والعمل من قوالب معدة مسبقًا، وكتابة التعليمات البرمجية.

هذه الأنواع من تطبيقات البرمجيات تتنوع في استخداماتها وتعقيداتها. بعضها مساعدين أذكياء يمكنهم فرز رسائل البريد الإلكتروني ببضع نقرات فقط. بينما تستخدم الحلول الأخرى الخوارزميات والمقاييس للتنبؤ بالتعليمات البرمجية التي يجب كتابتها أو تقديم نصائح لإكمال المهام. فيما يلي بعض الأدوات الأكثر شيوعًا المستخدمة في الأعمال التجارية اليوم.

1. Grammarly

2. Notion

3. شات جي بي تي

4. Claude

5. Asana

6. Otter.ai

7. watsonx Assistant

8. watsonx Orchestrate

9. Midjourney

10. watsonx Code Assistant

11. Microsoft Copilot

Grammarly هو مساعد للكتابة قائم على السحابة والذكاء الاصطناعي يُستخدم لتحسين القواعد النحوية وعلامات الترقيم والتهجئة وغيرها من جوانب الكتابة الأخرى. يمكن استخدام الأداة بواسطة أي شخص يتطلع إلى تحسين كتابة الإعلانات أو الكتابات الطويلة أو الكتابة اليومية العامة.

إن Notion، على غرار Grammarly، هي أداة للكتابة وتدوين الملاحظات طرحت مؤخرًا إصدارها القائم على الذكاء الاصطناعي. Notion AI هي مجموعة من الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها ملء الملخصات تلقائيًا، والإجابة عن الأسئلة، وترجمة الكلمات إلى لغات متعددة.

تم إنشاء ChatGPT بواسطة OpenAI، استنادًا إلى بنية GPT-4، وهو مدرب على كميات كبيرة من البيانات النصية للمساعدة في كتابة المقالات والإجابة على الأسئلة ونقد الكتابة والمزيد. كما يمكن للإصدار المتميز من ChatGPT إنشاء الصور والإدخالات الصوتية.

Claude هو مساعد ذكاء اصطناعي آخر يمكنه تلخيص الاجتماعات، والإجابة عن الأسئلة، وكتابة التعليمات البرمجية. مدعوم من النماذج اللغوية الكبيرة وهو تطبيق إنتاجي شائع آخر يستخدمه الأفراد اليوم للمساعدة في كتابة منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، مثل منشورات Linkedin أو تعليقات Instagram.

Asana هي أداة لإدارة المشاريع تساعد المؤسسات على إدارة المهام ويمكنها التكامل مع تطبيقات متعددة، مثل Microsoft teams و Gmail و iOS و Outlook. تستخدم Asana الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام وإنشاء الملخصات، ما يوفر للفرق الوقت والمال.

Otter.ai هي أداة نسخ تلخص المكالمات المسجلة وتساعد المستخدمين على نسخ المحادثات من الكلام إلى نص في الوقت الفعلي.

™Watsonx Assistant هو حل الذكاء الاصطناعي الحواري يمكّن الموظفين داخل المؤسسة من إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي وروبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يمكن دمج الأداة مع تطبيقات متعددة ومصممة للبناة غير التقنيين.

يعد ™IBM® watsonx Orchestrate حل الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذي يمكنه أتمتة المهام وتبسيط العمليات. توفر الأداة تطبيقات ومهارات ومساعدين مُصمَمين مسبقًا لمساعدة أعضاء المؤسسة على أداء المهام.

Midjourney هي أداة لتوليد الصور بالذكاء الاصطناعي تعمل على إنشاء صور مرئية من خلال موجِّهات نصية. يتم استخدامها من قِبل الفنانين والمصممين للمساعدة في إنشاء أعمال فريدة من نوعها.

يستخدم ™Watsonx Code Assistant الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء تعليمات برمجية كاملة وترجمة التعليمات البرمجية من لغة إلى أخرى أو إعادة هيكلة التعليمات البرمجية القديمة. تساعد الأداة المطورين ومشغلي تكنولوجيا المعلومات على تسريع جهود تحديث التطبيقات.

Microsoft Copilot هي أداة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تستخدم النماذج اللغوية الكبيرة وبيانات المؤسسات لمساعدة المستخدمين في الإنتاجية والإبداع. يستطيع Copilot اقتراح أفكار جديدة وأتمتة المهام، مثل كتابة البريد الإلكتروني والتلخيص.

أدوات إنتاجية الذكاء الاصطناعي التي تُحدث ثورة في نهج المهام من العصف الذهني إلى دعم العملاء. هذه التحولات الرئيسية في التقنية تمكّن الفرق من توليد الأفكار وحل المشكلات بشكل أكثر كفاءة. باستخدام خوارزميات متقدمة، تساعد هذه الأدوات في تقليل الارتباك المرتبط غالبًا بعملية اتخاذ القرارات المعقدة، مما يسمح برؤى أوضح ونتائج أفضل.

يمكن أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل اليومي إلى تعزيز الإنتاجية بشكل كبير، وتحويل كيفية تعاون الأفراد وأعضاء الفريق. تشمل بعض المزايا الرئيسية ما يلي:

1. تحسين توفير الوقت
2. زيادة الكفاءة 
3. تحسين عملية اتخاذ القرار 
4. تحسين الدقة 
5. تخصيص أفضل
6. المزيد من قابلية التوسع

يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المهام المتكررة، مما يوفر الوقت للموظفين للتركيز على المزيد من المبادرات الاستراتيجية والعصف الذهني الإبداعي. ومن الأمثلة على ذلك دراسة التأثير الاقتصادي الإجمالي التي أجرتها Forrester Consulting لعام 2023، والتي وجدت انخفاضًا بنسبة 30% في وقت معالجة التفاعل لوكلاء الخدمة المعززين بروبوتات المحادثة مع مساعد IBM Watson Assistant.³ وتقدر قيمة التحسن بمبلغ 2,4 مليون دولار على مدى ثلاث سنوات، وفقًا للدراسة.

تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي على تبسيط سير العمل، مما يسمح للفرق بإدارة المشاريع والمهام بشكل أكثر فعالية، مما يؤدي إلى إنجاز المشروع بشكل أسرع. وبشكل منفصل، يمكن أن تؤدي الكفاءة المضافة وتقليل الأخطاء إلى تحقيق وفورات كبيرة في التكاليف بمرور الوقت، مما يسمح بتخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية. ومثال على الكفاءة هو IBM watsonx Orchestrate، وتحديداً في عالم المشتريات. يستخدم watsonx Orchestrate العديد من الحلول للمشتريات، بما في ذلك Ask Procurement، وإدارة العقود، وإدارة الطلبات وعملية من الشراء إلى الدفع (procure to pay).

يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل مجموعات البيانات الكبيرة، مما يوفر رؤى تساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على معلومات في الوقت الفعلي. ويمكنه أن يحسّن التواصل بين أعضاء الفريق، مما يعزز بيئة أكثر تعاونية تشجع على مشاركة الأفكار والعمل الجماعي. يعد حل watsonx Orchestrate أيضًا مثالًا على تحسين عملية صنع القرار. وبفضل قدرات watsonx Orchestrate، يمكن للفرق أتمتة المهام وتبسيط العمليات المعقدة، مما يوفر الوقت والموارد.

يمكن أن تقلل أدوات الذكاء الاصطناعي من الخطأ البشري في إدخال البيانات وإنشاء المحتوى وتساعد على ضمان مخرجات عالية الجودة. يمكن للتقنية أن تقلل من الحاجة إلى المراجعات وتعزز إدارة المهام بشكل أكثر كفاءة. يعد watsonx Code Assistant ومؤسسة المدير التنفيذي للمعلومات (CIO) في IBM مثالاً رائعًا على ما يمكن أن تحققه الدقة. باستخدام watsonx Code Assistant لـ Red Hat Ansible Lightspeed، تم إنشاء 60% من محتوى دليل Ansible تلقائيًا بواسطة watsonx Code Assistant.

تعمل العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي الموجودة في السوق، بما في ذلك أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، على تسخير التقنية المتقدمة للتكيف مع التفضيلات الفردية، وتقديم توصيات مخصصة تعمل على تحسين تجربة المستخدم. ويُعد ChatGPT مثالاً جيدًا على التخصيص، حيث تضمن مؤخرًا ميزة التخصيص، التي تهدف إلى منع المستخدمين من تكرار التعليمات الشائعة من مهمة إلى أخرى.⁴

يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي التكيف والنمو مع المؤسسة، واستيعاب أحمال التشغيل المتزايدة مع الحفاظ على مستويات إنتاجية عالية وتخفيف المهام التي تستغرق وقتاً طويلاً. مثال على أداة عالية القابلية للتوسع هو Notion AI. وقد شهد هذا الحل نموًا في البيانات لدرجة أنهم قاموا بتوسيع البنية التحتية لقاعدة البيانات الخاصة بهم إلى بنية مجزأة أكثر تعقيدًا.⁵ ذكرت Notion في منشور على موقعها الإلكتروني إن الحل "حافظ على ما مجموعه 480 جزأ منطقي مع المساعدة في ضمان قدرات إدارة واسترجاع البيانات القابلة للتوسع على المدى الطويل".

لا تأتي إنتاجية الذكاء الاصطناعي دون تحدياتها. ولكن مع تلك التحديات، هناك حلول ممكنة.

لذلك، غالبًا ما تتطلب أدوات الذكاء الاصطناعي الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات، وتصبح المخاوف بشأن خصوصية البيانات وأمنها ذات أهمية قصوى. يجب على المؤسسات المساعدة في ضمان حماية المعلومات الحساسة، مما قد يؤدي إلى تعقيد تطبيق الذكاء الاصطناعي. يضيف الامتثال للوائح، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات، طبقة إضافية من التعقيد.

الحل المحتمل هو إنشاء إطار عمل أخلاقي له سياسات ومعايير أمنية واضحة. يجب على المؤسسات استخدام البيانات الضرورية فقط لإنشاء الذكاء الاصطناعي وضمان التعامل معها وإدارتها بأمان.

تكافح العديد من المؤسسات لدمج أدوات إنتاجية الذكاء الاصطناعي مع أنظمتها الحالية وسير العمل. يمكن أن يؤدي ذلك إلى حدوث اضطراب وعدم كفاءة خلال الفترة الانتقالية. بدون التكامل السلس، قد لا تتحقق الفوائد المحتملة للذكاء الاصطناعي بشكل كامل.

تتمثل إحدى طرق التخفيف من أي مشكلة من مشاكل في التكامل في وضع معايير مشتركة متسقة في جميع أنحاء المؤسسة. يجب على المؤسسات أيضًا تنفيذ أطر عمل إدارة البيانات واستخدام واجهات برمجة التطبيقات لربط البيانات ومعالجة تحويل البيانات.

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تعزز بشكل غير مقصود التحيزات الموجودة في بيانات التدريب، مما يؤدي إلى نتائج محرّفة وممارسات غير عادلة. يمكن أن يؤثر هذا التحيز على عمليات صنع القرار، لا سيما في مجالات مثل التوظيف وخدمة العملاء. يجب على المؤسسات أن تعمل بنشاط على تحديد هذه التحيزات وتخفيفها للمساعدة في ضمان الاستخدام العادل والمنصف للذكاء الاصطناعي.

والحل المحتمل لهذا التحدي هو امتلاك بيانات متنوعة تمثّل مجموعة واسعة من الأفراد من جميع الخلفيات المختلفة. يجب على المطورين إجراء المراجعات بعناية وعدم إدخال الكثير من البيانات، لأن ذلك يربكها وقد يجعل النموذج أكثر تحيزًا.

قد يقاوم الموظفون تبني أدوات الذكاء الاصطناعي خوفًا من فقدان وظائفهم أو عدم الارتياح للتكنولوجيا الجديدة. قد تؤدي هذه المقاومة الثقافية إلى عرقلة التنفيذ الناجح لحلول إنتاجية الذكاء الاصطناعي. ولذلك، تحتاج المؤسسات إلى الاستثمار في استراتيجيات التدريب وإدارة التغيير لتشجيع قبول تقنيات الذكاء الاصطناعي والتفاعل معها.

يبدأ نهج التخفيف من هذا التحدي بخلق قادة المؤسسة لثقافة الانفتاح على التغيير والأفكار الجديدة. يجب على كبار المديرين التنفيذيين التواصل بشأن هذه التغييرات في وقت مبكر وبشكل متكرر، والاستماع إلى آراء الموظفين في مكان العمل.

حلول الذكاء الاصطناعي تشكل وتستمر في تشكيل طريقة إدارة الأعمال. لقد أصبحت الفوائد الاقتصادية من الذكاء الاصطناعي أكثر وضوحاً، ويفهم المديرين التنفيذيين إمكانات هذه التطورات الجديدة. وجد تقرير حديث صادر عن معهد IBM لقيمة الأعمال أن المديرين التنفيذيين أفادوا باستخدام مجموعة من الأدوات التحويلية، بما في ذلك تقنيات الذكاء الاصطناعي والأتمتة لتحسين مهام سير العمل وتقديم رؤى أكثر كفاءة.⁶

خلال العامين المقبلين، يتوقعون زيادة كبيرة في الأتمتة القصوى، المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وفقًا للمديرين التنفيذيين الذين شملهم بالاستطلاع. كما يتوقعون أن تزداد هذه التطورات المدعومة بالعمل الرقمي بنسبة 20% في العامين المقبلين.

خدمة العملاء: يمكن للمؤسسات استخدام أدوات إنتاجية الذكاء الاصطناعي لتحليل مكالمات العملاء وأتمتة الردود على الأسئلة الأكثر تكراراً. ويمكن لحلول الذكاء الاصطناعي هذه أن تزيد من إنتاجية خدمة العملاء من خلال توفير الدعم للعملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، وتخصيص تجربة العميل من خلال تحليل سلوكيات العملاء وتخصيص الخدمات.

الموارد البشرية: تُستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في مختلف الصناعات لتعزيز قدرات الموارد البشرية، مثل عمليات التوظيف وإدارة الأداء. يمكن لقادة الموارد البشرية استخدام الذكاء الاصطناعي لقياس مدى مشاركة الموظفين من خلال تحليل بيانات الاستطلاعات وتصفح السير الذاتية عند البحث عن المتقدمين للوظائف.

إنشاء المحتوى: يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها إنشاء محتوى مكتوب أو مرئي أن تكون مفيدة للمؤسسات التي تسعى للحفاظ على اتساق صوت علامتها التجارية. يجب أن يكون بإمكان برامج الذكاء الاصطناعي، عند تزويدها بموجِّهات محددة ومتسقة، إنتاج محتوى متسق عبر كامل المؤسسة بغض النظر عن القسم الذي يتم إنتاجه فيه.

أتمتة المهام: تتمثل إحدى أكبر حالات الاستخدام لأدوات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية في الأتمتة في مختلف الصناعات. بغض النظر عن طبيعة العمل أو الأهداف التي تضعها الشركة في الاعتبار، فمن المحتمل أن تكون هناك مهام عادية تستغرق الكثير من الوقت من الموظفين. وهنا يأتي دور الأتمتة، حيث يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تخفف العبء عن الموظفين حتى يتمكنوا من العمل على مهام أكثر أهمية.

تحليل البيانات وإعداد التقارير: يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي أن تعزز تحليل البيانات وإعداد التقارير من خلال أتمتة استخراج مجموعات البيانات الكبيرة، مما يوفر للمطورين وقتًا وموارد قيّمة. يمكنها تحديد الاتجاهات والأنماط التي قد لا تكون واضحة على الفور، مما يوفر رؤى أعمق لاتخاذ قرارات مستنيرة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي إنشاء تقارير شاملة في الوقت الفعلي، مما يسمح للأطراف المعنية بالوصول إلى أحدث المعلومات بسرعة. وهذا لا يعزز الإنتاجية فحسب، بل يحسن أيضًا الدقة ويوفر التكاليف ويقلل من الخطأ البشري في تفسير البيانات.

البحث: يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي تبسيط عملية البحث من خلال التحليل السريع لكميات هائلة من المؤلفات والبيانات، مما يسمح للباحثين بالتركيز على المهام الأكثر أهمية. ويمكن أن تساعد في تحديد الدراسات ذات الصلة واستخراج النتائج الرئيسية، مما يقلل بشكل كبير من الوقت المستغرق في عمليات البحث اليدوية. وبشكل منفصل، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي توليد الفرضيات والتنبؤ بالنتائج بناءً على البيانات الموجودة، وتعزيز نهج شامل ومبتكر لحل المشكلات.

إدارة المشاريع: يمكن للأدوات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أن تحول إدارة المشاريع من خلال أتمتة المهام الروتينية، بما في ذلك الجدولة وتخصيص الموارد وتتبع التقدم المحرز، مما قد يؤدي إلى زيادة الكفاءة يوماً بعد يوم وعلى مدار العام. يمكنها تحليل بيانات المشروع لتحديد المخاطر والعقبات المحتملة، مما يتيح اتخاذ قرارات استباقية لإبقاء المشاريع على المسار الصحيح. من خلال صياغة سير العمل السلس وتعزيز الرؤية، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي مديري المشاريع على تحسين الأداء وتحقيق أهداف المشروع بشكل أكثر فعالية.