تدير إدارة سلامة الطفل في أريزونا (DCS) عمليات معقدة باعتبارها جزءًا من مهمتها لحماية الأطفال ولم شمل الأسر وضمان بيئات معيشية آمنة ومنع الصدمات غير الضرورية.

في الماضي، كان القسم يكافح من أجل إدارة الحالات المعقدة ومواكبة السياسات المتطورة باستمرار. وعلاوة على ذلك، أدت العمليات اليدوية إلى إبطاء عملية اتخاذ القرار، ما أدى إلى عدم الكفاءة وحالات تأخير.

تطلبت الطبيعة الحساسة لعمل إدارة سلامة الطفل في أريزونا اتباع نهج مدروس. وللتأكد من التعامل مع تغييرات العملية بعناية واهتمام، دخلت إدارة سلامة الطفل في أريزونا في شراكة مع  ®IBM Consulting وطبقت نهجًا تدريجيًا باستخدام قدرات ®Microsoft Azure وMicrosoft genAI. وقد أتاح هذا المزيج تحولاً استراتيجيًا ومبتكرًا ومركّزًا على النتائج، مصممًا خصوصًا لتلبية المتطلبات المميزة لعمليات إدارة سلامة الطفل. استخدمت فرق التسليم في IBM Consulting أيضًا IBM Consulting Advantage for Cloud Transformation (المدعومة من IBM watsonx™) لمواد دعم البرامج الرئيسية ومهام سير العمل الداخلية، ما عزز الدقة وأدى إلى اتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة.

لقد نتج عن تحول نظام إدارة سلامة الطفل في أريزونا وتحديثه تحسين تصنيف السجل المركزي ودعم المساعد الافتراضي لتغييرات السياسات وتبسيط عمليات التطوير التي قللت من حمل العمل وزادت الإنتاجية. وكل هذا أتاح لمهنيي إدارة سلامة الطفل قضاء المزيد من الوقت مع العائلات وأفراد المجتمع بدلاً من إكمال المهام الإدارية.

يقول فرانك سويني، كبير مسؤولي المعلومات في إدارة سلامة الطفل في أريزونا: "ساعدنا فريق IBM Consulting على تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي من Microsoft التي حسّنت بشكل كبير من كفاءة الأخصائيين الاجتماعيين، ما مكنهم من التركيز على ما يهم حقًا - مساعدة العائلات".

واجهت إدارة سلامة الطفل في أريزونا تحديًا في تصنيف نتائج الادعاءات القديمة الموجودة في سجلها المركزي، وهو قاعدة بيانات للتقارير المتعلقة بإهمال الأطفال وإساءة معاملتهم. كان النظام الحالي يعتمد على مراجعة النص العادي يدويًا، ما جعل من الصعب إدارة الكم الهائل من البيانات وتحليله بكفاءة. وقد أدى التصنيف اليدوي إلى حالات تأخير في اتخاذ القرارات، كما أن عدم وجود تصنيف فرعي جعل من الصعب تحديد ادعاءات معينة ومدى خطورتها. لقد أدى إدخال تغييرات على تعريفات التصنيف الفرعي من خلال التشريعات وقضايا المحاكم والسياسات والإجراءات إلى زيادة تعقيد عملية التصنيف الشاملة.

في المرحلة الأولى من التحول، ركز الفريق المشترك بين إدارة سلامة الطفل في أريزونا وIBM Consulting على إيجاد تصنيف محسّن وفعال باستخدام قدرات Microsoft OpenAI لإعداد نظام لتصنيف الادعاءات إلى 4 فئات رئيسية.

في المرحلة الثانية، عمل الفريق على تحسين التصنيف باستخدام أدوات Microsoft Azure OpenAI لإنشاء فئات فرعية للادعاءات المصنفة بناءً على السرد وتعريفات التصنيف الفرعي. وقد ساعد هذا النجاح على تعزيز قدرة إدارة سلامة الطفل في أريزونا على التصنيف لتتماشى بشكل أفضل مع خطورة المخالفات. بالإضافة إلى ذلك، تساعد هذه الأتمتة على تعزيز عملية اتخاذ القرارات البشرية في إدارة سلامة الطفل.

تشهد إدارة سلامة الطفل في أريزونا العديد من المزايا لتصنيف السجل المركزي وتصنيفه:

• تساعد دقة التصنيف الجديدة لإدارة سلامة الطفل في أريزونا على تحسين قرارات فترة الاحتفاظ وتتيح اتخاذ قرارات مستنيرة فيما يتعلق بفترات الاحتفاظ في السجل المركزي.
  
  
• تُعد خطورة المخالفات الآن عاملاً إضافيًا حاسمًا في قرارات فترة الاحتفاظ.
  
  
• يتيح التصنيف المحسّن اتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات مع تحسين الدقة، من أجل تحقيق نتائج أفضل للأطفال والأسر.
  
  
• تُقلل التكاليف وتُحقق مكاسب إنتاجية من خلال التصنيف الصحيح مع تقليل التدخل اليدوي والمعالجة اليدوية.

واجهت إدارة سلامة الطفل في أريزونا مشكلات في إبقاء الاختصاصيين الاجتماعيين على اطلاع دائم بالتغييرات في السياسات والتحديثات الإجرائية على بوابة Program Policy، وهي أداة صُممت لتوفير المعلومات والإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالسياسات. وأدى تعقيد وثائق السياسات ومشكلات أخرى تتعلق بإمكانية الوصول إلى المعلومات إلى عدم كفاءة استرجاع المعلومات وفهمها، ما أدى إلى فقدان الإنتاجية وتحديات في جهود الامتثال.

من خلال العمل مع IBM Consulting وباستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي من Microsoft Azure، قدم الفريق حلاً للتصدي للتحديات التي يواجهها مهنيو إدارة سلامة الطفل في أريزونا؛ حيث صُمم مساعد افتراضي مدعوم بالذكاء الاصطناعي لتبسيط عملية الوصول إلى وثائق السياسات وفهمها.

تتضمن ميزات المساعد الافتراضي الجديد واجهة سهلة الاستخدام تتيح لمهنيي إدارة سلامة الطفل في أريزونا التنقل بين وثائق السياسات المعقدة وتقديم ملخص لوثائق السياسات. وتُفرز كل الملخصات بناءً على مستوى الثقة والموثوقية لضمان دقة المعلومات، إلى جانب وجود روابط لمصدر المعلومات. يوفر المساعد الافتراضي الوقت للمستخدم في البحث عن معلومات السياسة ويساعد على الفهم الواضح لضمان الامتثال.

أصبح حل المساعد الافتراضي المدعوم بالذكاء الاصطناعي التوليدي هذا متاحًا الآن ويوفر المزايا الآتية:

• تجربة مستخدم محسّنة من خلال واجهة سهلة الاستخدام توفر تصفحًا ووصولاً سلسًا إلى وثائق السياسات لمهنيي إدارة سلامة الطفل.
  
  
• يسهل البحث والاسترجاع السريع البحث السريع والدقيق واسترجاع معلومات السياسة استجابةً لاستفسارات المستخدم.
  
  
• تساعد لغة السياسات المبسطة للحصول على شروحات واضحة على تقليل احتمالية حدوث انتهاكات للسياسات.
  
  
• زيادة الإنتاجية وتقليل وقت المراجعة لتعديلات السياسات

أدى هذا الحل أيضًا إلى تحسين تجربة المستخدم وتبسيط لغة السياسات وتقليل مخاطر انتهاكات السياسات.

واجهت إدارة سلامة الطفل في أريزونا تحديات في التعامل مع العوائق في عملياتها حيث كان مالكو المنتجات ومحللو الأعمال يديرون مسؤوليات إضافية لدعم الاختصاصيين الاجتماعيين، ما أدى إلى انخفاض الإنتاجية. كما أدت عملية إنشاء قصص المستخدمين ومعايير القبول التي كانت تستغرق من مالكي المنتجات ومحللي الأعمال وقتًا طويلاً إلى تأخير تطوير المهام، وأثرت في الجداول الزمنية للمشروعات، وأدت إلى انخفاض الإنتاجية لدى الفرق.

بعد التصميم والتخطيط التفصيلي، عمل الفريق على دمج TachyonGPT، وهي أداة ذكاء اصطناعي توليدي مقدمة من ®Neudesic، وهي شركة تابعة لشركة IBM، مع لوحة Azure DevOps لإنشاء الميزات وقصص المستخدمين ومعايير القبول وحالات الاختبار وتصفيتها. استخدم الفريق لغة Gherkin لكتابة قصص المستخدمين ومعايير القبول لتحقيق الاتساق والوضوح. وبفضل ذلك، تمكنت إدارة سلامة الطفل في أريزونا من إنشاء طريقة متسقة لكتابة عناصر عمل Azure DevOps وتقليل الأخطاء وزيادة الإنتاجية، ما ساعد في النهاية على تمكين مالكي المنتجات ومحللي الأعمال من التركيز على المهام ذات الأولوية العالية وتقليل حمل العمل.

تشمل مزايا إدارة سلامة الطفل في أريزونا الإضافية ما يأتي:

• زيادة مكاسب الإنتاجية بنسبة 40%، ما يسمح بزيادة الكفاءة.
  
  
• تسريع الجداول الزمنية للتطوير، ما يتيح تسليم أسرع للمشروعات والميزات.
  
  
• يعمل التطوير القائم على الذكاء الاصطناعي التوليدي على تمكين الفريق من دون الحاجة إلى خبرة فنية واسعة وإدارة المخاطر بفعالية.
  
  
• يعمل تكامل TachyonGPT مع Azure DevOps على تبسيط عمليات التطوير وتقليل حمل العمل وإثبات قدرة الذكاء الاصطناعي على تحويل طريقة عمل الفرق وتسليم المشروعات بشكل مشترك.