الذكاء الاصطناعي متاح للجميع، لكن قلّة تعيد تصميم طريقة العمل

قد تتوقعون أن تأتي أولى نتائج الذكاء الاصطناعي من عمل متقدم، لكنها في Hindustan Power جاءت من لوجستيات الفحم: التحقق من الأختام، ومعالجة المستندات، وتتبّع الشحنات، وتسجيل الفحوصات. وتقول الشركة إن ذلك يوفّر أكثر من 1,000 ساعة من العمل اليدوي ونحو 50,000 صفحة من الأوراق كل شهر.

ليس عملاً لافتاً، لكنه العمل الذي يتراكم.

في شركات الخليج يأخذ هذا التراكم شكلاً آخر: إشعارات تسليم تُصوَّر وتُرسل على واتساب، وأوامر شراء يُعاد إدخالها في جدول بيانات، ومدير فرع يرسل أرقامه كل مساء ليُعدّ أحدهم تقريراً في الصباح. في كل حالة منها موظف يقوم بعمل يُفترض أن يقوم به النظام.

ومن هنا نبدأ نحن أيضاً. ذكاء اصطناعي يقرأ الطلب الوارد ويفتح الحالة بنفسه أقل إثارة من روبوت محادثة، لكنه يوفّر الساعات من الأسبوع الأول.

يصف بوري عادة تستحق أن تُقتدى. عندما تصمم فرقه مشروعاً جديداً للطاقة الشمسية أو لتخزين الطاقة، تحدد البيانات التي سينتجها ومن سيتصرف بناءً عليها في الوقت نفسه مع التصميم الهندسي، لا بعد تشغيل المحطة.

معظم الشركات تفعل العكس: تؤتمت العملية أولاً، ثم تحاول استخراج التقارير منها لاحقاً، فتكتشف أن المعلومات التي تحتاجها لم تُسجَّل أصلاً.

عندما نرسم مسار العمل، يكون لكل خطوة مسؤول محدد بالاسم وسجل واضح: من قام بها، ومتى، وما الذي قرره. وبذلك تخرج التقارير من العمل نفسه، ولا يحتاج أحد إلى تجميعها.

لا يتحمّس بوري للأنظمة المكلفة التي تنتج لوحات مؤشرات مفصّلة ولا تغيّر شيئاً على أرض الواقع. فالقيمة برأيه في الأنظمة التي تقترح الإجراء التالي، ثم تتولى تنفيذه مع الوقت.

لوحة المؤشرات تخبركم أن الشحنة تأخرت. أما النظام الذي يعمل فعلاً فيلاحظ أن الشحنة معرّضة للتأخير، وينبّه الشخص المناسب، ويقترح ما يجب فعله، قبل أن يتصل العميل.

لهذا نصمّم الإجراء أولاً والشاشة ثانياً. يتولى الذكاء الاصطناعي المعالجة الأولى، ويعتمدها شخص محدد بالاسم، ويحفظ السجل الأمرين معاً.

نصيحته لقادة التقنية الآخرين بسيطة: ابدأوا بمشكلة تشغيلية وهدف قابل للقياس، وامنحوا كل تجربة مدة محددة لتثبت قيمتها قبل توسيعها أو إيقافها.

التجربة التي لا موعد لانتهائها ليست إلا طريقة أبطأ للفشل. تُبقي الفريق مشغولاً والمورّد يتقاضى أجره، ولا تجيب أبداً عن السؤال الوحيد المهم: هل نجحت؟

ونطبّق القاعدة نفسها في الحلول السريعة: مهمة واحدة محددة، ورقم واحد نتفق عليه قبل البدء، مثل الساعات الموفّرة أو أيام الإنجاز، ومدة قصيرة لإثباته على بيانات حقيقية. ثم يكون القرار لكم.

تضع Hindustan Power مهندسي ذكاء اصطناعي داخل كل قسم، من المالية والمشتريات إلى أرض المصنع والمناجم، يعملون جنباً إلى جنب مع الفرق التي تدير العمل. والسبب أن النموذج لا يصنع قيمة إلا عندما يصبح جزءاً من طريقة العمل الفعلية.

لا يمكن فهم طريقة عمل فريق من وثيقة متطلبات. تفهمونها بالجلوس مع من يؤدون العمل، وملاحظة أين يتوقف، ومعرفة مجموعة واتساب التي تُتخذ فيها القرارات الحقيقية.

لهذا نرسم العمل في موقعكم، ولهذا نبقى معكم بعد الإطلاق. النسخة الأولى من أي مسار عمل تخمين جيد، أما النسخة العاشرة فهي التي تناسبكم فعلاً.

لا تحتاجون إلى ميزانية شركة طاقة لتطبيق أي من ذلك. في شركة من 20 أو 30 موظفاً يكون النهج نفسه أصغر وأسرع:

وهذا ينجح على هذا الحجم أيضاً. في مختبر أسنان في دبي يضم 27 فنياً، انخفض الوسيط الزمني للإنجاز 21%، من 8.0 إلى 6.3 أيام، بعد نقل كل الحالات إلى مسار عمل واحد. وفي Al Jabi Motors أصبحت الفروع الأربعة تصدر تقاريرها في اليوم نفسه بدلاً من مرتين أسبوعياً، ما يوفّر نحو 20 ساعة أسبوعياً من إعداد التقارير.

لم يأتِ أي من ذلك من نموذج ذكاء اصطناعي أفضل، بل من إعادة تصميم العمل، ثم ترك المعالجة الأولى للنظام.