منهجية جذور
نربط استراتيجية الأعمال بالتطبيق العملي للذكاء الاصطناعي من خلال منهجية تراعي العمليات والأشخاص والبيانات والأنظمة والنتائج القابلة للقياس.
استكشف المنهجيةمنهجية مترابطة
ندرس أهداف المؤسسة ونموذجها التشغيلي وسير العمل الحالي وتدفق المعلومات ونقاط اتخاذ القرار والأنظمة والقيود.
الهدف هو فهم كيفية خلق القيمة، وأين تظهر العوائق، وما المشكلات التي تستحق المعالجة.
تقييم الأعمال وسير العمل. رسم العمليات والأطراف المعنية. تحليل الوضع الحالي. فرضيات أولية لفرص التحسين.
رؤية المشهد التشغيلي كاملًا.
الأهداف / الأشخاص / العمليات / الأنظمة
ليست كل عملية بحاجة إلى الذكاء الاصطناعي. نقيم الفرص بحسب أثرها التجاري، وجدواها التشغيلية، وتوافر البيانات، والمخاطر، وجهد التنفيذ، وإمكانية تبني الحل.
القيمة التجارية. الجدوى التشغيلية. جاهزية البيانات والتكامل. الجودة والمخاطر. الوقت اللازم للتحقق من النتائج.
التركيز على الفرصة المناسبة.
القيمة / الجدوى / البيانات / المخاطر
نحدد كيف يعمل الذكاء الاصطناعي والموظفون والأنظمة الحالية وقواعد العمل معًا.
ويشمل التصميم تحديد المسؤوليات والموافقات ومعالجة الحالات الاستثنائية والإشراف البشري وتدفق المعلومات داخل العملية.
تكامل الأجزاء في عملية واحدة.
الأشخاص / الذكاء الاصطناعي / القواعد / الأنظمة
ننفّذ حلول الذكاء الاصطناعي والوكلاء والأتمتة والتكاملات المناسبة ضمن البيئة التقنية الحالية للمؤسسة.
ويعتمد اختيار الحل على طبيعة المشكلة والبنية التقنية ومتطلبات الأمن والقيود التشغيلية.
ربط التصميم بالتنفيذ.
حلول الذكاء الاصطناعي / الأتمتة / التكاملات / البنية التقنية
نحدد كيفية تقييم الأداء ومراقبة الجودة والحالات التي تستدعي التدخل البشري وكيفية تطوير الحل بعد إطلاقه.
وبحسب طبيعة الحل، يشمل التقييم الموثوقية والدقة وسرعة الاستجابة والتكلفة والتبني والأثر التجاري.
تقييم وتعلّم وتحسين.
الجودة / الأداء / التبني / الأثر التجاري
القيمة التجارية قبل التقنية.
المسؤولية والإشراف البشري.
الأمن والتعامل المسؤول مع البيانات.
التوافق مع الأنظمة والعمليات الحالية.
النتائج القابلة للقياس والتقييم الواضح.
التنفيذ التدريجي والتعلم المستمر.