صناعة القرار داخل منظومة الذكاء الاصطناعي 

AI بالعربي – متابعات

يأخذ مفهوم صناعة القرار مكانة كبيرة داخل أي مؤسسة؛ إذ إنَّه عملية مستمرة تتضمن مجموعة من الخطوات المترابطة التي تبدأ بتحديد المشكلة أو الفرصة، وتنتهي باختيار حل من بين الحلول المتاحة، واختيار القرار في المرحلة الأخيرة. تسير عملية صناعة القرار وفق خطوات استراتيجية تتباين، ورؤى تتجدد وتتأثَّر بعوامل عدَّة لتحقيق الهدف المنشود.

لكن في عهد الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته، هل يتغيَّر المفهوم أو سيلقي الابتكار الجديد بظلال تتباين تأثيراتها على استراتيجيته، أو يكون واحدًا من المعايير التي تتحكَّم فيه؟!

يُطرح سؤال رئيس في مقدِّمة هذه السطور: “هل يكون للذكاء الاصطناعي دور رئيس في صناعة القرار؟ وإلى أي مدى أو درجة يمكن اعتماد هذا الدور؟”.

مفهوم صناعة القرار داخل المؤسسات

القرار هو عملية ذهنية معقدة تتضمن تقييم مجموعة من الخيارات المتاحة واختيار الخيار الأمثل لتحقيق هدف معين. يتأثر هذا الاختيار بعوامل عديدة، منها المعرفة المتاحة، والقيم الشخصية، والعواطف، بالإضافة إلى الضغوط الخارجية. بينما صناعة القرار هي عملية تحويل الأفكار والموارد إلى واقع ملموس. فهي تشمل تحديد الأهداف، ووضع الخطط وتنفيذها. على عكس القرار الذي هو عملية فردية داخلية، فإن صناعة القرار غالبًا ما تكون عملية جماعية تتطلب التعاون والتنسيق بين الأفراد.

 

تعرِّف “لجنة الأمم المتحدة الاقتصادية والاجتماعية لغربي آسيا”، “صُنع القرار” على أنه “عملية اتخاذ القرارات من خلال تحديد قرار وجمع المعلومات وتقييم القرارات البديلة. يمكن أن يساعد استخدام عملية صنع القرار خطوة بخطوة في اتخاذ قرارات مدروسة ومعتمدة من خلال تنظيم المعلومات ذات الصلة وتحديد البدائل”.

صنع القرار في العصر الرقمي

اعتماد وجمع الحقائق والمقاييس والبيانات لتوجيه القرارات الاستراتيجية للأعمال التي تتماشى مع الأهداف والمبادرات، وهنا تكون المنظمة قد اعتمدت على – سواء تحليل بيانات أو إدارة مبيعات أو موارد بشرية – اتخاذ قرارات أفضل باستخدام البيانات المُحدَّثة كل يوم، من خلال التكنولوجيا التحليلية المناسبة لتحديد الفرصة الاستراتيجية التالية. وبناءً عليه، يتم تعريف عملية اتخاذ القرارات القائمة على البيانات (DDDM) على أنها استخدام الحقائق والمقاييس والبيانات لتوجيه القرارات التجارية الاستراتيجية التي تتوافق مع أهداف الصانع وأغراضه ومبادراته.

ما سبق يكون مدخلاً جيدًا لمناقشة صناعة القرار داخل منظومة الذكاء الاصطناعي، والتي تتغيَّر فيها البيئة التنظيمية بشكل يجعلها تتطوَّر من نواحٍ مختلفة.

مراحل عملية صناعة القرار

• تحديد المشكلة بدقة ووضوح الخطوة الأولى والأكثر أهمية في عملية اتخاذ القرار.
• جمع المعلومات المتعلقة بالمشكلة من مصادر متنوعة لضمان الشمولية والدقة.
• تحليل المعلومات، ويشمل تقييم الخيارات البديلة المتاحة.
• تقييم البدائل، وهو مرحلة متقدمة يتم خلالها تقييم كل خيار من حيث مزاياه وعيوبه وتأثيراته على الأهداف المحددة.
• اتخاذ القرار، وهو آخر مراحل صُنع القرار “استراتيجيًا” باختيار أفضل بديل بناءً على التحليل والتقييم المنجزين، يليها بعد ذلك مراحل تنفيذية وتقييمية.
• التنفيذ، وذلك بتنفيذ القرار المتخذ ومتابعة نتائجه لضمان تحقيق الأهداف المرجوة.
• التقييم لنتائج القرار وإجراء التعديلات اللازمة في الخطط إذا تطلب الأمر.

عوامل تؤثر على صناعة القرار في الأعمال

• البيئة الخارجية: وتشمل العوامل مثل المنافسين، والتغيرات الاقتصادية، والتغيرات التكنولوجية، والقوانين واللوائح التي تؤثر في السوق.
• البيئة الداخلية: تتعلق بالثقافة التنظيمية، وهيكل الشركة، والموارد المتاحة، والمهارات والكفاءات التي تملكها المؤسسة.
• العوامل الشخصية: تشمل الخبرة، والقيم الفردية، والانحيازات، ومستوى المخاطر المقبول لدى صناع القرار.

ولكن يظل السؤال: “هل يكون للذكاء الاصطناعي دور رئيس في صناعة القرار، وإلى أي مدى أو درجة يمكن اعتماد هذا الدور؟”.

لقد أدَّت تطبيقات الذكاء الاصطناعي كثيرًا من الأدوار في قراءة الملحوظات وطلبات التوظيف والسير الذاتيَّة، ولكن يبقى هذا الدور رهين الإشراف البشري ومزيد من التحديثات، والأهم يظل في إطار اتخاذ القرار؛ إذ إنَّه ما زال تنفيذيًا بالمشاركة مع الإنسان، وليس استراتيجيًا ومخططًا. وفقًا لدراسة بعنوان “دور الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات داخل الشركات”، التي نُشرت في مجلة “Enabling AI Applications in Data Science” عام 2020، يُعتبر الذكاء الاصطناعي نظامًا يعتمد على تبادل المعرفة والمهارات بين كيانات ذكية متعددة. ويتطلب هذا النظام تنسيقًا وتنظيمًا لأفعال هذه الكيانات لتحقيق الهدف العام. كما يُسمح بقدر أكبر من التخصص في الإجراءات، مما يسهم في تقليل تعقيد تصميم النظام الكلي وتحسين صيانته. وبالتالي، يُعتبر الذكاء الاصطناعي أداة مفيدة في اتخاذ القرارات الذكية ضمن المجتمع، لكنه لا يُستخدم فقط في صناعة هذه القرارات بالكامل.

سمات الذكاء الاصطناعي

إنَّ الذكاء الاصطناعي يتسم بسمات عديدة، يجب مراجعتها من أجل البدء في حديث نحو تجاه صناعة القرار الذكي، المعتمد على تطبيقاته:

1- التعلم (Learning): تقنيات الذكاء الاصطناعي تعزز أساليب التعلم الحديثة من خلال تحليل البيانات الكبيرة، مما يساعد المعلمين والطلاب على التكيف مع أساليب جديدة وتقديم مواد تعليمية مخصصة.

2- حل المشكلات (Solving Problem): أدوات الذكاء الاصطناعي تسهل عملية حل المشكلات بتقديم تحليلات دقيقة وسريعة، مما يساهم في تحسين الفعالية والكفاءة في بيئات العمل.

3- العقلانية (Rationality): أنظمة الذكاء الاصطناعي تتخذ قرارات عقلانية مستندة إلى معايير محددة، مما يعزز من موثوقية القرارات المتخذة.

4- إدارة الوقت (Management Time): الذكاء الاصطناعي يُحسن إدارة الوقت عبر تنظيم المهام وتحديد الأولويات، مما يساعد الأفراد على التركيز على الأنشطة الأكثر أهمية.

5- المقارنة (Comparative): تقنيات الذكاء الاصطناعي تقدم تحليلات مقارنة دقيقة بين البيانات، مما يعزز قدرة الشركات على اتخاذ قرارات استراتيجية مبنية على معلومات موثوقة.

6- الاعتمادية (Dependability): فعالية أنظمة الذكاء الاصطناعي تعتمد على موثوقيتها، مما يُعزز ثقة المستخدمين في التطبيقات المختلفة.

7- التوظيف (Staffing): الذكاء الاصطناعي يُساعد في عمليات التوظيف من خلال تحليل السير الذاتية ومطابقتها مع متطلبات الوظائف، مما يحسن جودة التوظيف ويقلل الوقت المستغرق.

8- المساءلة (Accountability): الذكاء الاصطناعي يعزز المساءلة من خلال توفير بيانات دقيقة وشفافة، مما يسهل تتبع القرارات ويعزز الثقة بين الأفراد والمجتمعات.

ركائز اعتماد الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرار

الركيزة الأولى “المراقبة”: جمع وتحليل البيانات عن بعد من المواقع المختلفة استنادًا إلى البيانات التي تم جمعها، وبالتالي، يتم تحسين المخزون وسلسلة التوريد ومستويات الخدمة، ومن ثمَّ تقليل تكاليف التشغيل والمساعدة على تحسين التجارب في إدارة البيانات الشاملة.

أمَّا الركيزة الثانية “المساعدة”: فهي وصف للبيانات التي تم جمعها من نقاط اتصال مختلفة من خلال الحصر والتحليل وتزويد العملاء برؤى عملية جديدة تسمح بالإجراءات والتحليلات المتوقعة، ما يُقلِّل من التكاليف الإجمالية ويزيد من الإنتاجية، وبالتالي السماح بإطار تنفيذي أسهل، وإمكانية صناعة “القرار الذكي”.

إذًا.. ماذا سنجني من تطبيق عمليات صنع القرار؟

• تحليل البيانات الفوري: تتيح التطبيقات الذكية تحليل البيانات بسرعة، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات سريعة وفعالة.
• استجابة فعّالة لظروف السوق: تساعد الشركات على التكيف بسرعة مع الاتجاهات والمواقف الجديدة، مما يعزز قدرتها التنافسية.
• زيادة الدقة والموثوقية: تساهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تقليل الأخطاء البشرية، مما يجعل تحليل البيانات أكثر دقة.
• تحسين جودة الخدمات: تُعد الدقة العالية في اتخاذ القرارات أمرًا بالغ الأهمية، خاصة في الصناعات التي تتطلب مستويات عالية من الجودة.
• زيادة الإنتاجية: تؤدي القرارات المدروسة إلى تحسين أداء الشركة وزيادة إنتاجيتها.
• تعزيز التنافسية: تمكن التطبيقات الذكية الشركات من البقاء في الصدارة من خلال اتخاذ قرارات مبنية على بيانات دقيقة وفي الوقت المناسب.
• توفير الوقت: تُسهل عملية صنع القرار، مما يقلل من الوقت المستغرق في جمع وتحليل المعلومات.

هل توجد تطبيقات لصنع القرار الذكي؟

تُستخدم التطبيقات الذكية في مختلف مجالات الأعمال، مما يوفر حلولاً وتحسينات مبتكرة تسهم في تعزيز الكفاءة وزيادة الإنتاجية. في مجال أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)، أحدثت هذه التطبيقات ثورة في عمليات خدمة العملاء، حيث تتمكن من تحليل كميات هائلة من بيانات العملاء باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. وهذا يمكن الشركات من التنبؤ باحتياجات العملاء الفردية، مما يؤدي إلى تقديم تجارب أكثر تخصيصًا ورضًا.

كما أن التطبيقات الذكية تؤدي دورًا حيويًا في إدارة سلسلة التوريد، حيث تسهم في تحسين العمليات اللوجستية بشكل كبير. من خلال تحليل بيانات التسليم والتنبؤ بالطلب على المنتجات، تستطيع هذه التطبيقات تحسين طرق النقل وتقليل التكاليف. وفي مجال التمويل وأسواق رأس المال، تُحدث التطبيقات الذكية ثورة في العمليات التحليلية، حيث تقوم بتحليل كميات هائلة من البيانات المالية في الوقت الحقيقي، مما يساعد في التنبؤ باتجاهات السوق وتحديد المخاطر ودعم قرارات الاستثمار بطرق أكثر دقة وفاعلية.

ولكن، كيف تكون استراتيجية صنع هذا القرار؟

صناعة القرار الذكي في المستقبل تتطلب دمج أدوات وأساليب التفكير الحيوي بفعالية. ويُعتبر التفكير كمهارة حيوية ضروريًا لتعزيز القدرة على اتخاذ قرارات مدروسة وفعّالة. لذا، يجب تهيئة بيئة ملائمة تعزز من التفكير الحيوي وتحفز الإبداع الوظيفي، مع التركيز على تطوير واستخدام الموارد بشكل يتسم بالكفاءة والفاعلية. بالإضافة إلى ذلك، فإن الاستراتيجية والمنافسة تؤديان دورًا محوريًا في صنع القرار الذكي، مما يتطلب تحديد القوى المحركة للتفكير الحيوي وتنفيذ قياس كفاءة التخطيط والمتابعة ضمن إطار نظام الإدارة بالأهداف.

كما تُعتبر سمات التفكير الحيوي ضرورية للوصول إلى صناعات القرارات الذكية، حيث يجب التفكير والتصرف بمرونة وابتكار لتلبية متطلبات بيئات العمل الديناميكية. ويتطلب ذلك من القادة استخدام طرق التفكير الحيوي لتعزيز الأداء وتفعيل طاقات الأفراد، مما يسهم في تأهيل وتنمية قدرات الابتكار والإبداع. ويجب أيضًا تطوير مهارات التفكير الحيوي من خلال فلسفة استراتيجية لصنع القرار الذكي؛ إذ إن ثقافة التفكير الحيوي والإبداعي داخل المنظمات تُعتبر الأساس الذي يُبنى عليه نجاح تلك القرارات. من خلال هذه الاستراتيجيات، يمكن بناء بيئة حيوية تعزز الابتكار وتؤدي إلى اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً وفاعلية.

نماذج فعلية لصناعة القرار الذكي 

بحسب دراسة حول الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير واتخاذ القرار المرن، نشرتها مجلة “Decision Support Systems”، تحت عنوان ” Explainable artificial intelligence and agile decision-making in supply chain cyber resilience” في عام 2024، فإنَّ هناك ثلاثة نماذج سعت لتطبيق منظومة القرار الذكي، وهي كما يلي:

1– النموذج الأول: الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير ومرونة سلسلة التوريد السيبرانية

يركز هذا النموذج على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لتحسين مرونة سلاسل التوريد في الشركات. ويتيح الذكاء الاصطناعي فهم أسباب القرارات التي تتخذها الأنظمة، مما يساعد المديرين على تحسين إدارة المخزون والتعامل مع الأزمات. وعندما تتعرض سلاسل التوريد للهجمات السيبرانية، يمكن للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير تقديم معلومات دقيقة حول كيفية التصدي لهذه الهجمات وضمان استمرارية الأعمال.

2- النموذج الثاني: الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير وشفافية الذكاء الاصطناعي

يهدف هذا النموذج إلى تعزيز الشفافية في كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي. وعن طريق استخدام تقنيات مثل LIME وRETAIN، يمكن للمديرين والمستخدمين فهم كيف تؤثر البيانات المدخلة في القرارات الناتجة. هذه الشفافية تعزز الثقة بالأنظمة وتساعد غير المتخصصين على فهم كيف يتم الوصول إلى النتائج، مما يساهم في اتخاذ قرارات أفضل.

3- النموذج الثالث: شفافية الذكاء الاصطناعي واتخاذ القرار المرن

يركز هذا النموذج على أهمية الشفافية في عملية اتخاذ القرار داخل المؤسسات. ويتيح الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لصناع القرار فهم الأسباب وراء القرارات المتخذة، مما يعزز التعاون والفعالية في العمل. ومن خلال توفير معلومات واضحة وسهلة الفهم، يمكن للشركات الاستجابة بشكل أسرع للتغييرات أو الأزمات، مما يزيد من مرونة عملياتها.

أمَّا النموذج المقترح من الدراسة، فكانت حول الجمع بين الفوائد الثلاثة السابقة، حيث يُظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير أن يعزز مرونة سلاسل التوريد السيبرانية من خلال تحسين الشفافية ودعم اتخاذ القرار. والتركيز هنا على كيفية تقديم المعلومات والتحليلات بشكل يسهل فهمها، مما يساعد الشركات على تحسين أدائها واستجابتها للتحديات السريعة في بيئات الأعمال.

تحديات مستقبلية للذكاء الاصطناعي في صناعة القرار 

• عدم التوافر الكامل للبيانات: يُعتبر نقص البيانات الموثوقة والمناسبة تحديًا رئيسيًا، حيث يمكن أن تؤثر البيانات المفقودة أو المعيبة على دقة القرارات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.
• تعقيد الخوارزميات: صعوبة فهم وتحليل الخوارزميات المعقدة المستخدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، قد تؤدي إلى عوائق في اعتماد القرارات التي تتطلب تفسيرات واضحة.
• المخاطر الأخلاقية: قد يواجه الذكاء الاصطناعي تحديات أخلاقية تتعلق بالتحيز، مما يمكن أن يؤدي إلى قرارات غير عادلة أو تمييزية.
• المسؤولية القانونية: عدم وضوح المسؤولية عن القرارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن يشكل تحديًا قانونيًا، حيث قد يكون من الصعب تحديد من يتحمل المسؤولية في حالة حدوث أخطاء.
• مقاومة التغيير: قد تواجه المؤسسات مقاومة من الموظفين أو أصحاب المصلحة تجاه اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي في صناعة القرار، مما يؤثر سلبًا في عمليات التنفيذ.
• عدم التوافق مع الثقافات التنظيمية: قد لا تتناسب تقنيات الذكاء الاصطناعي مع الثقافة التنظيمية السائدة في بعض المؤسسات، مما قد يتسبب في فشل التكيف مع هذه الأنظمة.
• التكلفة العالية: تتطلب تقنيات الذكاء الاصطناعي استثمارات مالية كبيرة، مما يشكل عائقًا أمام بعض المؤسسات الراغبة في تبنيها.
• اعتماد الخوارزميات: قد يؤدي الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي في صناعة القرار إلى إضعاف مهارات اتخاذ القرار البشرية، مما يخلق خطر الاعتماد على التكنولوجيا دون تقييم دقيق للنتائج.
• تحديات التقنية: تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي بنية تحتية تقنية متطورة، وقد تشكل القيود التقنية تحديًا في تنفيذ الحلول بفعالية.

ختامًا، إنّ صناعة القرار تعدُّ العمود الفقري لأي عمل ناجح، وبالتالي فإنَّ إدخال أي مفهوم تطويري يجب أن يعود بنتائج في صالح العمل البشري، الذي ما زالت تأتي التوصيات بأن يتطوَّر معه الإنسان الذي يأتي لأجله هذا التطوير. إضافة إلى ذلك كل النماذج التي تعمل على صنع القرار الذكي، رغم كونها جهودًا محمودة، لكنها لم تزل تضع الذكاء الاصطناعي في إطار محدد، لا يرقى للتنفيذ المطلق، الذي لن يتم تفعيله دون رؤى مشتركة على مدى واسع.