تدقيق العمليات من منظور الذكاء الاصطناعي: أي عمليات شركتك تصلح فعلاً للدعم بالذكاء الاصطناعي

أطروحتي المبنية على المحادثات والخبرة والعمل مع العملاء

في معظم المؤسسات التي أعمل معها، المشكلة ليست غياب عمليات يمكن أن تستفيد من الذكاء الاصطناعي. المشكلة أن هذه العمليات كثيرة جداً، ومعايير الاختيار غامضة جداً. تُقدّم الفرق عشرات الأفكار. الإدارة تريد رؤية نتائج. وبين الطرفين تنقص عملية فرز دقيقة تجيب عن سؤال بسيط: من أي عملية نبدأ ولماذا هي بالذات.

تدقيق العمليات من منظور الذكاء الاصطناعي ليس رسماً لكل ما تفعله الشركة. إنه مرشّح أعمال يسمح باختيار المواضع التي يحقق فيها الذكاء الاصطناعي قيمة حقيقية، لا مجرد فضول تقني.

ماذا يعني هذا عملياً

عملياً، تمتلك الشركات غالباً ما بين عشر إلى ثلاثين عملية أشار إليها أحدهم كمرشحات محتملة للدعم بالذكاء الاصطناعي. بعضها يأتي من الفرق التشغيلية، وبعضها من تكنولوجيا المعلومات، وبعضها من الإدارة بعد مؤتمر جديد. المشكلة أن هذه الأفكار تعيش في عروض تقديمية وجداول بيانات وأذهان مختلفة، لكن لم يمررها أحد عبر مجموعة موحدة من المعايير.

ليست كل عملية تصلح للذكاء الاصطناعي. يجب تقييم عدة أمور في آن واحد: تكرارية العملية، وتوفر البيانات وجودتها، والأثر على النتائج التجارية، والمخاطر التنظيمية، وجاهزية الفريق، وتكلفة التطبيق مقارنةً بالقيمة المتوقعة. فقط حين تُقارن هذه الأبعاد معاً تظهر صورة تتيح اتخاذ القرارات، لا مجرد إنتاج القوائم.

لماذا هذه مشكلة الآن تحديداً

لأن نافذة اتخاذ القرار تضيق. قبل عام، كان بإمكان الشركات أن تتحمل تجارب بلا هيكل. اليوم تتوقع مجالس الإدارة نتائج، وتنمو ميزانيات الذكاء الاصطناعي، وفي الوقت نفسه يتصاعد خيبة الأمل من التطبيقات التي لم تحقق القيمة المرجوة. تؤكد أبحاث MIT Sloan أن المشكلة الأكبر ليست التكنولوجيا، بل اختيار المواضع الصحيحة لتطبيقها.

في الوقت نفسه، يقدم مزودو التكنولوجيا حلولاً جاهزة أكثر فأكثر، ما يجعل الاختيار أصعب بشكل متناقض. الشركات التي تفتقر إلى معايير فرز واضحة إما تُطبّق أشياء كثيرة في آن واحد، أو تُطبّق حيث يكون الأثر هامشياً. كلا المسارين يؤديان إلى النتيجة ذاتها: خيبة أمل وفقدان الزخم الداخلي.

ما الذي يجدي نفعاً فعلاً

يجدي نفعاً النهج الذي لا يقتصر فيه تقييم العملية على الجانب التقني. رأيت مراراً أن عملية تبدو مثالية للذكاء الاصطناعي من حيث البيانات والتكرارية، تتبين استحالة تطبيقها لأن الفريق غير جاهز أو لأن مالك العملية لا يرى فيها قيمة. والعكس أيضاً: عمليات تبدو أقل وضوحاً لكن بدعم قوي من راعٍ تجاري وجودة بيانات جيدة، حققت نتائج أسرع بكثير.

لذلك أستخدم تقييماً متعدد الأبعاد. أنظر إلى التكرارية، وتوفر البيانات، والأثر التجاري، والمخاطر، وجاهزية الأفراد، وتكلفة التطبيق. لكن الأهم أنني أنظر إلى ما إذا كانت المؤسسة قادرة فعلاً على تغيير هذه العملية بعينها. فالذكاء الاصطناعي لا يُطبَّق في فراغ. يُطبَّق في سياق أشخاص وعمليات وقرارات موجودة بالفعل.

نتيجة التدقيق هي قائمة مرتبة حسب الأولوية من حالات الاستخدام مع توصية واضحة: ما الذي يُطبَّق أولاً، وما الذي يُؤجَّل، وما الذي لا يُنفَّذ إطلاقاً. ليس تقريراً يُركن على الرف، بل أداة لاتخاذ القرار.

كيف أعمل مع العملاء على هذا الأمر

أبدأ من محادثات مع من يعرفون العمليات من الداخل: القادة التشغيليون، والفرق، وتكنولوجيا المعلومات، والأعمال. لا أبدأ من قائمة عمليات، بل من فهم ما تريد المؤسسة تحقيقه وأين تشعر بأكبر ألم.

ثم ننتقل معاً لتقييم المرشحين. أستخدم لذلك إطار عمل يأخذ في الحسبان الأبعاد التجارية والتقنية والتنظيمية. تُقيَّم كل عملية بنفس الفئات، ما يتيح مقارنة موضوعية وتحديد الأولويات.

المهم أنني لا أتوقف عند وثيقة الأولويات. أشارك العميل في وضع خطة عمل وأتحمل مسؤولية مشتركة في تنفيذها. وهذا يعني أنني حاضر عند إطلاق التطبيقات الأولى، وأساعد في الاستجابة للمشكلات التي تظهر أثناء العمل، ونُعدّل الأولويات حين يتغير السياق. ليس تدقيقاً يختفي بعد العرض التقديمي، بل عمل مشترك لضمان أن تكون الخيارات صائبة.

رسالتي لمسؤولي العمليات والقادة التشغيليين

لا تحاولوا تطبيق الذكاء الاصطناعي في كل مكان دفعة واحدة. ولا تبدأوا من العملية الأكثر ضجيجاً. ابدأوا من التي تحقق أفضل تركيبة من المعايير: منطق تجاري، وبيانات متاحة، وفريق جاهز، ومخاطر قابلة للإدارة. البقية يمكن أن تنتظر. وهذا ليس فشلاً. إنه نضج.

الأسئلة الشائعة

ما الفرق بين تدقيق العمليات وتدقيق جاهزية AI؟

تدقيق جاهزية AI يجيب عن سؤال ما إذا كانت المؤسسة ككل مستعدة لتطبيق الذكاء الاصطناعي. تدقيق العمليات يتعمق أكثر في العمليات ويجيب عن سؤال أي العمليات المحددة تستحق الدعم بالذكاء الاصطناعي وبأي ترتيب.

كم عملية يشملها هذا التدقيق عادةً؟

يعتمد على المؤسسة، لكن عادةً أعمل مع قائمة من 10 إلى 30 مرشحاً. الهدف ليس مراجعة كل ما تفعله الشركة، بل تقييم موضوعي للعمليات ذات الإمكانات الأعلى والقابلة للتطبيق واقعياً.

ما هو الناتج النهائي للتدقيق؟

قائمة مرتبة حسب الأولوية من حالات الاستخدام مع تقييم متعدد الأبعاد، وتوصية بترتيب التطبيق، وخطة عمل مبدئية للعمليات ذات الأولوية القصوى. ليس تقريراً استراتيجياً، بل أداة قرار ملموسة.

هل يتطلب التدقيق وجود استراتيجية AI مسبقة؟

ليس شرطاً ضرورياً، لكنه يساعد. إذا كانت لدى الشركة استراتيجية AI بالفعل، فتدقيق العمليات هو خطوتها التالية الطبيعية. وإن لم تكن موجودة، فقد يكون التدقيق نقطة انطلاق جيدة لنقاش حول الاستراتيجية، لأنه يقدم صورة ملموسة للإمكانات.

دعوة للتواصل

عزيزي القارئ/عزيزتي القارئة، إذا رأيت أن مؤسستك تمتلك أفكاراً كثيرة حول الذكاء الاصطناعي لكن تفتقر إلى معايير واضحة لتحديد من أي عملية تبدأ، أدعوك للحديث. ليس لإطلاق التطبيق فوراً، بل لنُقيّم معاً أين يحقق الذكاء الاصطناعي أكبر قيمة وكيف نستعد لذلك.

للمراجعة الموضوعية

• هل نريد عرض معايير تقييم العمليات كأمثلة على هذه الصفحة، أم نتركها لمرحلة الحوار؟
• التحقق مما إذا كان بإمكاننا وصف E.ON علناً كدليل إثبات في سياق تدقيق العمليات.
• النظر في إضافة قسم بالعمليات النموذجية الأكثر ملاءمة لدعم الذكاء الاصطناعي كعنصر تعليمي.