أظهرت Raft كيفية تحديد أولويات مبادرات AI وبناء خارطة طريق واقعية

اقترحت Raft طريقة عملية لتحويل قائمة متفرقة من أفكار الذكاء الاصطناعي إلى برنامج تحول قابل للإدارة: أولاً حساب القيمة المحتملة لكل مبادرة، ثم مقارنتها مع الجدوى، واختيار نهج التنفيذ وفقط بعد ذلك بناء خارطة الطريق. يحتاج إلى هذا النهج الشركات التي ترى بالفعل عشرات السيناريوهات المحتملة للذكاء الاصطناعي لكنها لا تريد أن تغرق في مشاريع تجريبية بدون نتائج قابلة للقياس. يستند المحتوى على الأطروحة التالية: يمكن تنفيذ أي شيء تقريباً، لكن لا يمكن القيام بكل شيء في نفس الوقت.

لهذا السبب يقترح المؤلف التخلي عن مجموعة فوضوية من التجارب والانتقال إلى إدارة محفظة مبادرات الذكاء الاصطناعي. تبدأ المنطق بمرحلة تحليل الفجوات: تحصل المنظمة على قائمة مهام حيث يتضح أي حالات الاستخدام جاهزة الآن وأيها تفتقر إلى بيانات أو بنية تحتية أو كفاءات أو أطر أمان. لكن تقييم الجدوى وحدها غير كافٍ.

لتقرير ما يستحق فعلاً إنفاق الموارد ووقت الفريق، تحتاج إلى تقييم منفصل للقيمة التجارية المتوقعة. لهذا، تقدم Raft صيغة بسيطة للقيمة المحتملة: نطاق المشكلة وتكرار حدوثها وتعقيد الحل اليدوي. يتم تقييم كل معامل على مقياس من 1 إلى 10، والنقاط النهائية تقع في نطاق من 1 إلى 1000.

يوضح النطاق عدد الأشخاص أو العمليات المتأثرة بالمشكلة؛ يوضح التكرار مدى تكرار حدوثها؛ يوضح تعقيد الحل اليدوي كم من الوقت والمال والجهد المطلوبة بدون أتمتة الذكاء الاصطناعي. يشير المؤلفان بشكل منفصل إلى حد عملي: إذا لم تحقق المبادرة 200 نقطة على الأقل، فقد يستغرق التطوير الداخلي وقتاً طويلاً جداً للعودة على الاستثمار. في مثل هذه الحالات، من الأحكم البحث عن حلول جاهزة وقبول قيودها بوعي بدلاً من إطلاق تطوير مخصص مكلف لنتائج ضعيفة.

الخطوة التالية هي مصفوفة "القيمة-الجدوى". تساعد في فصل المبادرات التي توفر أقصى عودة بتعقيد مقبول عن تلك التي تكون مبكرة جداً أو مشكوك فيها اقتصادياً. يُقترح اختيار المشاريع من الربع الأيسر العلوي من مصفوفة 2×2: الانتصارات السريعة والرهانات الكبيرة والابتكارات الإضافية والسيناريوهات الأخرى حيث يكون هناك تأثير ملحوظ ومسار واضح للتنفيذ.

بعد ذلك، تقوم الشركة بتجميع ما يسمى AI Tech Gartner's Sandwich: لكل مبادرة، تختار نموذج التنفيذ — الشراء أو البناء أو الشراكة — ثم تضيف طبقة من المخاطر والأمان. الفكرة هي النظر إلى الذكاء الاصطناعي ليس كخدمة منفصلة، بل كنظام متعدد الطبقات يتكون من حلول تطبيقية وعناصر منصة وآليات حماية، بما في ذلك نهج TRiSM لإدارة الثقة والمخاطر والأمان. النتيجة النهائية لهذا الاختيار ليست مجرد قائمة بالأولويات، بل خارطة طريق تحول بمراحل.

في المرحلة الأولى، التي يسميها المؤلفان الأساس، يُنصح باختيار مبادرة أو مبادرتين بقيمة عالية وتعقيد منخفض وإطلاق مشاريع تجريبية برنتائج سريعة، وفي الوقت نفسه سد الفجوات التقنية: تحضير البيانات وبناء التكاملات وتقوية البنية التحتية وتوظيف الأدوار المفقودة وتدريب الموظفين. لهذه المرحلة، غالباً ما يُفضل السحابة لتقليل تكلفة التحقق من الفرضيات وتقصير وقت الوصول إلى السوق. المدة الموصى بها لهذه المرحلة هي من ستة إلى اثني عشر شهراً.

يأتي بعد ذلك التوسع: يتم توسيع المشاريع التجريبية الناجحة على فرق وعمليات جديدة، وتنقل المبادرات متوسطة التعقيد إلى التنفيذ النشط إذا تم سد الفجوات الحرجة بالفعل. وفي نفس الوقت، يتم تقوية طبقة مراقبة التهديدات وحماية أنظمة الذكاء الاصطناعي. المرحلة الثالثة هي التحسين، عندما تصبح أدوات الذكاء الاصطناعي بالفعل جزءاً من الأنشطة التشغيلية، ويتحول التركيز إلى SLA ومراقبة الجودة ومكافحة تدهور النماذج ودعم خط أنابيب MLOps وتقليل إجمالي تكلفة الملكية، بما في ذلك انتقال محتمل من السحابة إلى البنية التحتية الموجودة في الموقع.

الاستنتاج الرئيسي للمحتوى هو أن تحول الذكاء الاصطناعي يتطلب ليس الإلهام بل الانضباط. إذا قامت الشركة أولاً بحساب القيمة، ثم تحقق بصراحة من الجدوى، ثم وزعت المبادرات حسب المراحل، فإنها تقلل من خطر التعثر في نماذج لا نهائية وتبدأ في إدارة الذكاء الاصطناعي كمحفظة استثمار ناضجة. بالنسبة للسوق، هذه إشارة مهمة: الفائزون لن يكونوا أولئك الذين أطلقوا العروض التوضيحية بأسرع ما يمكن، بل أولئك الذين ربطوا مشاريع الذكاء الاصطناعي بمقاييس الأعمال والأمان وخطة التنفيذ الواقعية.