فهم استخدام الذكاء الاصطناعي والإنفاق
الخطوة الأولى لربط الذكاء الاصطناعي بقيمة الأعمال هي الشفافية. توفّر تحليلات ChatGPT Work وCodex للمؤسسات صورة تفصيلية عن كيفية تفاعل الموظفين مع أدوات الذكاء الاصطناعي. يشمل ذلك تتبع الميزات الأكثر استخدامًا، وعدد مرات الوصول، واختلاف أنماط الاستخدام بين الفرق والأقسام. ومن خلال فهم هذه الأنماط، يمكن للقادة معرفة أين يعزز الذكاء الاصطناعي الإنتاجية وأين قد يكون غير مستغل بشكل كافٍ. كما تسلّط التحليلات الضوء على الإنفاق، مما يساعد فرق المالية وتقنية المعلومات على مراقبة التكاليف المرتبطة بتبني الذكاء الاصطناعي. هذه الشفافية ضرورية لإعداد الميزانيات واتخاذ قرارات مدروسة بشأن توسيع مبادرات الذكاء الاصطناعي.
تحديد احتياجات التدريب
التبني وحده لا يضمن النتائج. تساعد أدوات التحليلات المؤسسات على تحديد المجالات التي تحتاج إلى تدريب. إذا لم تستخدم بعض الفرق ميزات الذكاء الاصطناعي بفعالية، أو إذا انخفض الاستخدام بعد التنفيذ الأولي، يمكن للبيانات أن تكشف فجوات المهارات. وهذا يتيح للمديرين استهداف برامج التدريب، ومشاركة أفضل الممارسات، وضمان امتلاك الموظفين المعرفة اللازمة للاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي. ومن خلال معالجة احتياجات التدريب مبكرًا، يمكن للشركات تسريع التبني وتعظيم العائد على استثماراتها.
ربط التبني بنتائج الأعمال
الهدف النهائي هو ربط استخدام الذكاء الاصطناعي بنتائج أعمال ملموسة. تساعد تحليلات ChatGPT Work وCodex الفرق على إقامة روابط بين مؤشرات التبني ونتائج مثل إنجاز المشاريع بشكل أسرع، أو تحسين دعم العملاء، أو زيادة الإنتاجية. ورغم أن الأدوات لا تقدّم رقمًا سحريًا واحدًا، فإنها توفّر الأساس البياني اللازم لبناء سرد حول تأثير الذكاء الاصطناعي. وهذا يساعد القادة على تبرير استمرار الاستثمار وتحسين استراتيجيتهم مع مرور الوقت.
بالنسبة للمؤسسات في أي مرحلة من رحلتها مع الذكاء الاصطناعي، تمثل هذه التحليلات خطوة عملية نحو التعامل مع الذكاء الاصطناعي كأصل استراتيجي بدلًا من كونه تجربة. ومن خلال قياس الاستخدام، ومعالجة فجوات التدريب، وربط التبني بالنتائج، يمكن للفرق تحويل الذكاء الاصطناعي من مركز تكلفة إلى محرك لقيمة الأعمال.
التعليقات
لا توجد تعليقات بعد.