加速人工智慧應用指南：在避免不必要風險的前提下保障安全。

في الأشهر الثمانية عشر الماضية، انتقلت فرقنا من مجرد مناقشة ما إذا كان ينبغي استخدام 人工智能 إلى التساؤل عن مدى السرعة التي يمكننا بها نشره. السؤال الأصعب هو كيف نمكّن الفرق من التحرك بالسرعة الكافية لتحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي دون السماح لملف المخاطر الخاص بالشركة بالتوسع بوتيرة أسرع من قدرتها على إدارته وحوكمته.

جايسون تايلور

المدير التقني التنفيذي (CTO) والمدير التنفيذي لأمن المعلومات (CISO) في Entrata.

تُعد هذه المعضلة مألوفة لقادة التكنولوجيا والأمن السيبراني، لأن الذكاء الاصطناعي يفرض متطلبين قد يبدوان متنافسين. فمن جهة، يسعى الجانب التقني في المؤسسة إلى التجريب، وتسهيل الوصول، والسرعة، وفتح مسار لتحقيق مكاسب حقيقية في الإنتاجية. ومن جهة أخرى، يحتاج الجانب الأمني إلى التحكم، والمساءلة، وتحديد حدود البيانات، والثقة بأن سير العمل الجديد لن يؤدي إلى مخاطر يمكن تجنبها.

كلا التوجهين صحيحان، وهذا هو السبب في أن الشركات تواجه صعوبات عندما تتعامل مع الذكاء الاصطناعي إما كمشروع ابتكاري بحت أ或者 مشكلة أمنية خالصة. إنه تغيير في نموذج التشغيل، والمؤسسات التي تتعامل معه بفعالية هي تلك التي تبني هيكلاً كافياً وأدوات محصنة لتمكين الفرق من التحرك بثقة، بدلاً من إجبارهم على الاختيار بين السرعة والتحكم.

ابدأ بالعمل، لا بالأداة

تبدأ العديد من الشركات بالتعامل مع تبني الذكاء الاصطناعي وكأنه إطلاق لبرنامج قياسي. فهي توافق على مورد، وتوزع التراخيص، وتنشر بعض الإرشادات، وتفترض أن الاستخدام سيصبح تحويليًا بشكل طبيعي. هذا النهج قد يخلق نشاطًا، لكنه نادرًا ما يؤدي إلى تغيير تشغيلي دائم.

يبدأ التبني الحقيقي عندما يفهم القادة كيفية إنجاز العمل فعليًا. ففريق المالية، وفريق المنتج، وفريق التسويق، وفريق الدعم، وفريق الهندسة لن يستخدموا أدوات الذكاء الاصطناعي بالطريقة نفسها، لأن كل مجموعة لديها متطلبات معرفية مختلفة، ومصادر بيانات متنوعة، وعتبات مخاطر متباينة، وخبرات فريدة. سيتطلب كل من هذه الفرق تطوير مهارات وأدوات خاصة بالذكاء الاصطناعي.

يجب على القادة البدء بسؤال ما الذي تسعى كل وظيفة لتحقيقه، وما المعرفة التي تحتاجها لاتخاذ قرارات أفضل، وما المهارات المطلوبة لاستخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية، وما الأدوات أ或者 مصادر البيانات الضرورية لإنتاج نتيجة موثوقة.

عندما يتم ربط الذكاء الاصطناعي بهذه القدرات، يصبح جزءًا لا يتجزأ من كيفية عمل المؤسسة؛ أما عندما يتم فرضه على عمليات غير مترابطة، فإنه يميل إلى إنتاج Plus من المخرجات دون أن يؤدي بالضرورة إلى نتائج أفضل.

التعامل مع الوصول إلى البيانات كمسألة تصميم مخاطر

يُعد الوصول إلى البيانات أحد أبرز الجوانب التي يُحدث فيها الذكاء الاصطناعي تغييرًا في نموذج التشغيل. فلكي يصبح الذكاء الاصطناعي مفيدًا حقًا، غالبًا ما تحتاج الفرق إلى الوصول إلى معلومات لم تكن تستخدمها بشكل مباشر من قبل.

فقد يحتاج فريق التسويق إلى وثائق المنتج ورؤى العملاء، بينما قد يحتاج فريق المالية إلى بيانات تشغيلية منظمة، وقد يتطلب فريق الدعم معرفة داخلية وسياقًا تاريخيًا، بالإضافة إلى القدرة على فهم الأنماط عبر الأنظمة المختلفة.

إن الميل إلى فتح الوصول للبيانات أمر مفهوم، فالذكاء الاصطناعي يزداد قيمة كلما توفر له سياق أوسع. وفي المقابل، فإن الميل إلى تقييد الوصول مفهوم أيضًا، لأن الوصول الأوسع قد يثير مخاوف تتعلق بالخصوصية والامتثال والأمن. الحل لا يكمن في تفضيل أحد هذين الميلين على الآخر، بل في بناء نموذج أكثر منهجية لتحديد البيانات التي يمكن استخدامها، ومن قبل من، ولأي غرض.

في أحد مشاريع النشر المؤسسي، على سبيل المثال، لم يكن الحل العملي هو منح كل فريق إمكانية الوصول إلى كل شيء، أ或者 إبقاء الذكاء الاصطناعي محصورًا ضمن وظيفة تقنية بحتة. بل كان الفصل بين البيانات التشغيلية الأقل خطورة والمعلومات الأكثر حساسية، ثم منح الفرق وصولًا كافيًا للعمل بأسلوب مختلف، مع الحد من الضرر المحتمل في حال تصرف سير عمل ما بشكل غير متوقع.

إحدى الطرق المفيدة للتفكير في هذا الأمر هي مفهوم “نطاق تأثير البيانات”. فليست كل مجموعة بيانات تحمل نفس مستوى المخاطر، وليس كل حالة استخدام للذكاء الاصطناعي تستدعي نفس مستوى التقييد. يمكن جعل بعض المعلومات أكثر سهولة في الوصول إليها لأن الضرر المحتمل يكون محدودًا إذا حدث خطأ ما، بينما تتطلب معلومات أخرى، خاصة المعلومات الشخصية التعريفية أ或者 بيانات العملاء الحساسة، ضوابط أكثر صرامة بكثير.

يتيح هذا النهج للفرق التجريب في المجالات التي تكون فيها المخاطر أقل، مع الحفاظ على حوكمة أقوى حيثما تحتاجها الأعمال حقًا. الهدف ليس تخفيف الأمن، بل جعله أكثر دقة لتمكين الشركة من التحرك بشكل أسرع دون فقدان السيطرة على البيئات والبيانات وسير العمل الأكثر أهمية.

دمج التحقق في سير العمل

يُعد التحقق نقطة محورية تحدد ما إذا كانت استراتيجيات الذكاء الاصطناعي ستصبح قابلة للتطوير أم ستتعثر. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تنتج أعمالاً تبدو مصقولة لكنها قد تكون غير مكتملة، أ或者 غير دقيقة، أ或者 لا تتوافق مع العلامة التجارية، أ或者 غير ملتزمة بالمعايير. ورغم أن المراجعة البشرية قد تمتص بعض هذه المخاطر في المراحل الأولية، إلا أنها لا تتوسع بفعالية بمجرد دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات اليومية.

لقد رأيت هذا بوضوح شديد في الفرق التقنية، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع تطوير البرمجيات فقط إذا توفرت طريقة موثوقة لتقييم جودة وأمان ودقة ما يتم إنتاجه. فبدون طبقة التحقق هذه، قد تشعر الفرق بالسرعة في الوقت الحالي بينما تخلق بصمت عبئًا أكبر للمراجعة، ومزيدًا من إعادة العمل، ومخاطر أكبر في المراحل اللاحقة.

تحتاج الشركات إلى نماذج تحقق مصممة لتكون جزءًا لا يتجزأ من سير العمل نفسه. يمكن أن يشمل ذلك الفحوصات الآلية، وضوابط جودة البيانات، ومسارات الموافقات، والتسجيل (logging)، وإمكانية المراقبة (observability)، وقواعد تصعيد واضحة للمخرجات التي لا ينبغي الوثوق بها دون مراجعة إضافية.

يجب ألا يتعامل القادة مع هذه الآليات كروتين إضافي يُفرض بعد فوات الأوان. بل هي ما يسمح للذكاء الاصطناعي بالانتقال من مجرد أداة فردية لزيادة الإنتاجية إلى قدرة مؤسسية شاملة، لأن الفرق لا يمكنها توسيع نطاق التبني إلا عندما يكون لديها طريقة متكررة لفهم ما إذا كان العمل المنتج دقيقًا ومناسبًا وآمنًا للاستخدام.

جعل تبني الذكاء الاصطناعي مسؤولية قيادية

لا يمكن تفويض تبني الذكاء الاصطناعي إلى فريق ابتكار واحد أ或者 مسؤول ذكاء اصطناعي بينما يراقب بقية الفريق التنفيذي من بعيد. يحتاج كل قائد وظيفي إلى فهم كيفية تغيير الذكاء الاصطناعي لطبيعة العمل الذي يؤديه فريقه، وكيف سيتعاون الموظفون مع الوكلاء والنماذج، وأين من المرجح أن تظهر المخاطر.

هذا لا يعني أن كل مسؤول تنفيذي يجب أن يصبح متخصصًا في التعلم الآلي، ولكنه يعني أن القادة بحاجة إلى إتقان كافٍ لتوجيه القرارات، وتحديد التوقعات، وتقديم نموذج للسلوك الذي يطلبونه من فرقهم. فمن غير المرجح أن يغير الموظفون طريقة عملهم إذا تعامل قادتهم مع الذكاء الاصطناعي كشيء يُفترض أن يتبناه الآخرون.

يُعد التأطير الثقافي أمرًا مهمًا أيضًا، لأنه إذا سمع الموظفون عن تبني الذكاء الاصطناعي ككناية عن إلغاء الوظائف، فسوف يحمون النسخة الحالية من دورهم بدلاً من استكشاف ما يمكن أن يصبح عليه الدور في المستقبل. يجب أن يكون القادة صريحين بأن الأدوار ستتغير، وبعض سير العمل ستختفي، وستظهر مسؤوليات جديدة، مع توضيح أن الهدف على المدى القريب هو مساعدة الناس على أداء عمل بجودة أعلى وبكفاءة أفضل، مما يسهم في تحقيق العائد على الاستثمار.

في كثير من الحالات، يتحول العمل من أداء كل مهمة يدويًا إلى تنسيق أنظمة تساعد في إنجاز العمل. وهذا يتطلب استعدادًا للتعامل مع الغموض، وهو ما يصبح أكثر أهمية مع تزايد قدرات الذكاء الاصطناعي.

الشركات التي تحقق النجاح في تبني الذكاء الاصطناعي ليست تلك التي تضع الابتكار فوق الأمن، ولا تلك التي تنتظر القضاء على كل خطر محتمل مسبقًا. بل هي تلك التي ترسي أسسًا قوية للحوكمة والتحقق والانضباط في التعامل مع البيانات، مما يمنح فرق العمل الثقة للمضي قدمًا. ففي بيئة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، يُعد التحكم هو الركيزة الأساسية لتحقيق سرعة مستدامة، وهو ما يبرز أهمية الحذر في كل خطوة، خاصةً عند التعامل مع الأزرار الحساسة في الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.