الكفاءة التشغيلية في عصر الذكاء الاصطناعي. ثلاث خطوات لا تزال صالحة.

قبل خمس سنوات نشرنا إطار عمل ثلاثي الخطوات لتحسين الكفاءة التشغيلية. كان بناءً على انضباط سير العمل والأتمتة والتحول الرقمي. الإطار صمد. ما لم يتغير هو الخطوات. ما تغير هو ما يمكن لكل خطوة الآن تحقيقه.

الشركات التي تنتقل بأنظف طريقة إلى عمليات أصلية للذكاء الاصطناعي هي تلك التي تتعامل مع هذا التحديث كتسلسل وليس كإعادة تشغيل. تبدأ حيث بدأ الإطار عام 2021. بيانات نظيفة. عمليات واضحة. بدون اختصارات. ثم تنتقل إلى الخطوة الثانية حيث لا تكون الأتمتة مجرد سرعة. إنها حكم. وأخيراً تصل إلى التحول الذي يترافق لأن الأساس متين.

إذا قمت بالعمل من 2021 إلى 2024 فأنت بالفعل تملك الجزء الأصعب. إذا لم تقم به فالبدء الآن يعني أنك تبدأ هنا وليس عند النموذج. هذا هو التغيير المادي الوحيد في الخارطة.

كن منظماً. لا تزال الأساس.

عام 2021 كان الانضباط يعني القضاء على الهدر في سير العمل. إزالة الخطوات غير الضرورية. أتمتة الأجزاء الميكانيكية. دفع التحسين المستمر. هذا لا يزال ينطبق. التعريف توسع.

الانضباط اليوم يعني أن بيانات منتجاتك قابلة للاستخدام. العمليات الخاصة بك موثقة. خط الأنابيب نظيف بدرجة كافية بحيث يمكن لنموذج أن يعمل فعلاً مع ما تطعمه له. البيانات السيئة المغذاة لنموذج ذكاء اصطناعي لا تصبح بيانات أفضل. تصبح قرارات سيئة أسرع على نطاق أوسع.

هنا معظم الفرق تفشل. لديهم حالة استخدام. لديهم ميزانية. ليس لديهم مخزون بيانات. لا يعرفون أي الأنظمة تملك أي تعاريف للعملاء أو المنتجات. ليس لديهم صورة واضحة لكيفية تدفق المعلومات من النظام أ إلى النظام ب إلى المخرجات.

الانضباط في عصر الذكاء الاصطناعي يعني تشغيل تدقيق لثلاثة أشياء. أولاً جاهزية البيانات. هل يمكنك تتبع مصدر كل حقل. هل التعاريف تبقى متسقة عبر الأنظمة. ثانياً توثيق العملية. هل يمكنك كتابة ما يفعله الناس فعلاً وليس ما يقول الدليل أن يفعلوه. ثالثاً نقاط التكامل. أين تتصل الأنظمة. أين تنقطع. أين تسقط البيانات في فجوة لا تظهر من جديد أبداً.

هذه المرحلة ليست مثيرة. ليست قابلة للنشر. لا تنتج عرضاً توضيحياً. هي أيضاً غير قابلة للتفاوض. الفرق التي نعمل معها التي تشغل الذكاء الاصطناعي للإنتاج بأسرع ما يمكن هي تلك التي استثمرت في هذا الوضوح أولاً. مكاسب الكفاءة ثم حقيقية. تترافق. لا تحتاج إلى إعادة شرح لأصحاب المصلحة الفصل القادم.

لا تختصر هذه الخطوة. لا تفترض أن بيانات الخاصة بك نظيفة لأنك تشغلت عليها خمس سنوات. التسامح التشغيلي ليس نفس الجاهزية التحليلية. شغل التدقيق. أصلح ما يظهره. ستشكر نفسك عندما يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي من أول مرة بدلاً من المرة السابعة.

الأتمتة المرتقية. من أتمتة العمليات الروبوتية إلى الذكاء الاصطناعي الوكيل.

أتمتة العمليات الروبوتية كانت الإجابة على مشكلة محددة. خذ سير عمل بشري 100 بالمائة قابل للتكرار 100 بالمائة قائم على القواعد. صغه برمجياً. شغله بسرعة الآلة. الامتثال يتحسن. التكاليف تنخفض. الحجم يتسع. هذا كان 2021. هذا لا يزال يعمل.

ما لم تستطع أتمتة العمليات الروبوتية فعله هو التعامل مع الاستثناء. مشكلة العميل التي لا تناسب القواعس. الطلب الذي يجب أن يُرفض وفقاً للسياسة لكن لديه سياق كافٍ بحيث أن بشراً سيوافق عليه. روبوتات أتمتة العمليات الروبوتية تضرب هذه الاستثناءات وتتوقف. بشر يجب أن يتولى. كسب الكفاءة توقف.

الذكاء الاصطناعي الوكيل يغير هذا السقف. وكيل ذكاء اصطناعي مدرب ليفهم النية وراء القواعد وليس القواعس نفسها يمكنه تقييم الاستثناء. يمكنه تقييم السياق. يمكنه إصدار حكم يطابق كيف بشر سيفعل لكن بسرعة البرمجيات. هذا ليس أتمتة عملية بعد الآن. هذا تعزيز سير عمل.

التنفيذ يختلف. أتمتة العمليات الروبوتية تحدث في المكتب الخلفي. تجلس بين الأنظمة. تنفذ الروبوت. الذكاء الاصطناعي الوكيل يجلس عند نقطة القرار. يقيم الطلب. ينسحب السياق من أنظمة متعددة. يصدر حكماً. ثم النظام ينفذ. النموذج لا يقوم بالعمل. يقوم بالحكم. النظام يتعامل مع التنفيذ.

هذا التمايز يهم تشغيلياً. يغير حيث تنشر. يغير ما تراقب. يغير ما تعيد تدريبه عليه. إذا فكرت فيه كمجرد نسخة أسرع من أتمتة العمليات الروبوتية ستدرب على الطريقة الخاطئة. ستضع الوكيل في المكان الخاطئ. ستقيس المقاييس الخاطئة.

التسلسل لا يزال ينطبق. تأتمت الشغل 100 بالمائة قابل للتكرار أولاً. هذا مال مجاني. ثم نطبق الطبقة الوكيلة حيث التعامل مع الاستثنائات يشتري حاشية. ثم تراقب كليهما. الانتصارات السهلة وانتصارات الحكم. هذه طريقة تحقق فعلاً تتقاعد البشر من سير العمل بدلاً من مجرد تبطيء عبء عملهم.

شيء واحد أكثر. الثقافة وخلق القيمة يأتيان قبل النموذج. إذا فريقك لا يفهم لماذا يوجد نداء الحكم فالوكيل لن يفهم أيضاً. ستدربه على الإشارة الخاطئة. اقضِ الوقت لتشرح للنموذج ما تقيمه الأعمال فعلاً في القرار. ثم يمكنه تعلم أن يقيمه أيضاً.

التحول الذي يصمد.

التحول الرقمي عام 2021 يعني إضافة قدرات رقمية. نقل عملية على الإنترنت. إضافة لوحة معلومات. ربط نظام لم يكن مرتبطاً من قبل. السقف كان قفزة 30 بالمائة في رضا العملاء وربما 50 بالمائة زيادة اقتصادية إذا أنجزت حقاً.

هذا لا يزال حقيقياً. القدرات الرقمية لا تزال قيمة. ما تغير هو ما الممكن عندما تعيد التصميم حول سير عمل أصلي للذكاء الاصطناعي بدلاً من مجرد رقمنة العملية القديمة.

الفرق معماري. التحول القديم يعني أخذ عملية قديمة وإعطاء واجهة رقمية. التحول الجديد يعني السؤال ما إذا كانت العملية يجب أن توجد في هذا الشكل على الإطلاق. ربما سير العمل تم تصميمه حول حدود الإدراك البشري. ربما كان لديه خمس خطوات لأن بشراً لا يمكنهم الاحتفاظ بسبع خطوات في رؤوسهم. ربما كان له تسليمات لأن شخص واحد لم يستطع فعل الشيء كله.

سير عمل أصلي للذكاء الاصطناعي لا يهتم بهذه القيود. يمكنك تسطيح العملية. يمكنك دمج الخطوات. يمكنك تغيير شجرة القرار. يمكنك طرح أسئلة مختلفة في المنبع لأنك الآن تستطيع الحصول على إجابات موثوقة بسرعة البرمجيات.

إعادة التصميم هذه هي حيث تحدث المكاسب الكبيرة. ليس 30 بالمائة تحسن في رضا العملاء. أكثر من هذا. ليس 50 بالمائة زيادة اقتصادية. ليس هذا إما. الأعلى أعلى لأنك لا تحسن العملية القديمة. تزيل الحاجة لها. تستبدلها بشيء مختلف جوهرياً.

هذا يتطلب وضوح مقدمة أكثر. تحتاج لمعرفة ما تحل العملية فعلاً. هل تحل للسرعة. التكلفة. المخاطر. الامتثال. التجربة. عادة تحل أشياء متعددة في نفس الوقت والبشر الذين يشغلونها يتخذون قرارات صغيرة ثابتة حول أي هدف يفوز اليوم. هذا الذكاء غير المرئي هو ما نموذج الذكاء الاصطناعي يحتاج أن يتعلم.

بمجرد تعلمه هذا بمجرد أن يتم تضمينه في سير العمل لا تشغل العملية القديمة أسرع. تشغل عملية مختلفة تماماً. الرقم 30 بالمائة هو سقف الآن وليس سقفاً. بعض الأعمال مع أنظف بيانات وأوضح نية تضرب 60 بالمائة. بعضها يضرب أعلى.

ما يختلف ليس الإطار. ما يختلف هو مدى جودة إعدادك في الخطوة الأولى ومدى وضوح صيغة الحكم في الخطوة الثانية.

هذه الخطوات الثلاث لا تزال صالحة. ما تغير هو السقف الذي يمكنك تحقيقه في كل واحدة. لا تزال تبدأ بالانضباط. لا تزال تنتقل للأتمتة. لا تزال تصل للتحول. الفرق هو أن التحول الآن يترافق لأن الأساس جاهز للذكاء الاصطناعي وطبقة الأتمتة تفهم الحكم وليس فقط القواعس.

الشركات التي تشغل هذا أولاً هي تلك التي قامت بالعمل الصعب على الأساس وضوح العملية قبل أن تفتح واجهة تدريب نموذج. هذا العمل يبدو غير مرئي حتى يأتي وقت النشر. ثم يصبح فجأة الشيء الوحيد الذي يهم.

إذا لم تقم به ابدأ الآن. افعله بترتيب. المسار هو نفسه كان قبل خمس سنوات. الوجهة مختلفة لأن الأدوات أصبحت أذكى. لكن الخريطة لم تتغير.