لماذا يفشل الذكاء الاصطناعي في الشركات الخاضعة للتنظيم — وكيف يمكن تطبيقه بالشكل الصحيح

في مختلف القطاعات اليوم، يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا جذريًا في المشهد التنافسي. وعند استخدامه بالشكل الصحيح، يوفّر الذكاء الاصطناعي زيادات كبيرة في الإنتاجية، ما يضع الشركات من جميع الأحجام تحت ضغط متزايد لاعتماد هذه التقنيات. أما الشركات العاملة في القطاعات الخاضعة للتنظيم، مثل الرعاية الصحية، والخدمات القانونية، والقطاع المالي، والتأمين، فإن هذا التحول يتطلب قدرًا أكبر من الحذر وتحليلًا أعمق قبل إدخال أتمتة الذكاء الاصطناعي في عملياتها.

يتعيّن على هذه المؤسسات متابعة القوانين واللوائح المتغيرة باستمرار، مع فهم واضح ليس فقط لما يمكن القيام به، بل لكيفية القيام به بطريقة متوافقة مع المتطلبات التنظيمية. ونتيجة لذلك، تشعر العديد من الشركات بالحيرة عند محاولة تحديد أدوات الذكاء الاصطناعي أو المنتجات المتاحة في السوق التي تناسب احتياجاتها الفعلية. هذا الكم الكبير من المعلومات غالبًا ما يؤدي إلى حالة من الارتباك، وبدلًا من تمكين التقدّم، ينتهي الأمر بحالة من الجمود حيث لا يتم اتخاذ أي خطوة على الإطلاق.

إن إدارة القيود التنظيمية مع الحفاظ على مستوى عالٍ من الأمان والسيطرة على الأنظمة على المدى الطويل يمنح الشركات مرونة أكبر وموثوقية مستدامة. امتلاك منتج خاص، يتم دمجه مباشرة في سير العمل القائم ومصمم خصيصًا ليتماشى مع طريقة عمل المؤسسة، يتيح للشركات الاحتفاظ بملكية عملياتها والتحكم الكامل بها. ومع ذلك، تفترض العديد من الشركات أن بناء مثل هذه الحلول يتطلب ميزانيات ضخمة، وجداول تطوير طويلة، وتأخيرات كبيرة قبل تحقيق أي قيمة حقيقية.

لكن الواقع يختلف عن ذلك. فالمنتجات الحديثة يتم تطويرها بشكل متزايد وفق نهج تكراري، حيث تكون كل مرحلة تطوير بسيطة وسريعة وتركّز على حل مشكلة محددة. يتيح هذا النهج للمؤسسات إدخال الذكاء الاصطناعي تدريجيًا في سير عملها، مما يؤدي إلى رفع الإنتاجية خطوة بخطوة، مع الحفاظ في الوقت نفسه على السيطرة، والأمن، والامتثال للمتطلبات التنظيمية.

لماذا يُعد الذكاء الاصطناعي مهمًا ولماذا يفشل عند غياب التحكم

لا تكمن القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا بحد ذاتها، بل في ما تمكّن الشركات من إنجازه بشكل أفضل وأسرع وأكثر موثوقية. ففي القطاعات الخاضعة للتنظيم مثل الرعاية الصحية، والقطاع المالي، والتأمين، والخدمات القانونية، يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على أتمتة سير العمل المتكرر الذي يستهلك مئات الساعات شهريًا، وتقليل الأخطاء البشرية في التعامل مع المستندات وعمليات الامتثال، وتسريع اتخاذ القرار دون التأثير على الدقة، وتحسين أوقات الاستجابة بشكل كبير سواء في العمليات الموجهة للعملاء أو العمليات الداخلية. وبالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة، لا يتطلب تحقيق هذه المزايا ميزانيات ضخمة أو فرق هندسية كبيرة. فعندما يتم اعتماد الذكاء الاصطناعي بشكل استراتيجي، يتحول إلى عامل مضاعف للقوة، يساعد المتخصصين على الابتعاد عن الأعمال اليدوية منخفضة القيمة والتركيز على التقدير المهني، والاستراتيجية، والنمو. ويُعد هذا الانتقال من العمليات كثيفة الجهد إلى الكفاءة الذكية أحد الاستثمارات القليلة القادرة على خفض التكاليف، وزيادة السرعة، وتحسين الجودة في آنٍ واحد.

لكن هذا الوعد غالبًا ما يتلاشى في البيئات الخاضعة للتنظيم عندما يتم تقديم الذكاء الاصطناعي حصريًا من خلال أدوات ومنصات خارجية. فهذه القطاعات تعمل وفق متطلبات صارمة لحوكمة البيانات، حيث يجب على المؤسسات أن تعرف بدقة أين توجد بياناتها، ومن قام بالوصول إليها، وكيف تم استخدامها، ولماذا. كما يُتوقع منها الحفاظ على سجلات تدقيق واضحة، وفرض ضوابط أمنية قوية، والاحتفاظ بالملكية الكاملة لكل من الملكية الفكرية ومعلومات العملاء. تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي المستضافة خارجيًا بطبيعتها خارج نطاق الامتثال الخاص بالمؤسسة. ونتيجة لذلك، تصبح العديد من المؤسسات مقيدة بسبب فقدان السيطرة على بياناتها وأمنها، رغم رغبتها في الابتكار والتطور. وبسبب هذه القيود وغيرها، يظل اعتماد الذكاء الاصطناعي بطيئًا في شريحة الشركات الصغيرة والمتوسطة، ما يؤدي إلى ضياع العديد من الفرص أمام هذه المؤسسات. وفي المقابل، فإن المنافسين الذين يحتفظون بالتحكم في بياناتهم وأطر الامتثال الخاصة بهم يكونون أكثر قدرة على التحرك بسرعة وبناء مزايا مستدامة على المدى الطويل.

الذكاء الاصطناعي الآمن كميزة استراتيجية في القطاعات الخاضعة للتنظيم

في القطاعات الخاضعة للتنظيم، تميل المؤسسات إلى طرح سؤالين أساسيين: لماذا يُعد الذكاء الاصطناعي مهمًا، وكيف يمكن اعتماده دون المساس بالأمن والامتثال. في الواقع، يمكن للذكاء الاصطناعي في البيئة الحالية أن يوفّر مزايا قوية للمؤسسات عندما يتم إدارته وتنفيذه بشكل صحيح، وبما يتناسب مع احتياجات المؤسسة ومواردها الخاصة. ومن الأمثلة الواضحة على ذلك اكتشاف البيانات. ففي المؤسسات التي تتطلب كميات كبيرة من المستندات مراجعة وتحليلًا مستمرين، يمكن للذكاء الاصطناعي تولّي هذا العبء، ومعالجة المعلومات بسرعة ودقة، مع إتاحة المجال للبشر للتركيز على سير العمل الأعلى قيمة والأكثر أهمية.

حتى مجال اكتشاف البيانات بحد ذاته يُعد مجالًا معقدًا. فلكل مؤسسة، ولكل منظمة، تختلف طريقة تنظيم العمليات، والثقافة الداخلية، وآليات اتخاذ القرار بشكل جذري. تقوم كل مؤسسة بتحليل بيانات عملائها من منظورها الخاص، وتركّز على عناصر مختلفة، وتصل إلى استنتاجات مختلفة. هذا الواقع يؤدي بطبيعته إلى الحاجة إلى هياكل قابلة للتخصيص وإعدادات ذكاء اصطناعي مصممة خصيصًا، بدلًا من حلول موحدة تناسب الجميع.

كما يمنح الذكاء الاصطناعي ميزة تنافسية من خلال أتمتة المهام المتكررة، وتقليل الأخطاء، وتسريع عملية اتخاذ القرار. إلا أن هذه الفوائد لا تتحقق إلا عندما تحتفظ المؤسسات بالتحكم في كيفية نشر الذكاء الاصطناعي واستخدامه. ففي مجالات مثل الرعاية الصحية، والقطاع المالي، والتأمين، والخدمات القانونية، يتحول الابتكار الذي يتجاهل الحوكمة والتحكم بسرعة من فرصة إلى خطر ملموس.

تبدأ العديد من المؤسسات رحلتها مع الذكاء الاصطناعي عبر منصات خارجية لأنها سريعة التنفيذ ولا تتطلب جهدًا كبيرًا في البداية. إلا أن هذه السهولة غالبًا ما تُخفي مشكلات هيكلية أعمق في البيئات الخاضعة للتنظيم. ومن أبرز هذه المخاطر أن تتدفق البيانات عبر أنظمة لا تملكها المؤسسة، مما يجعل إثبات قابلية التدقيق أمرًا صعبًا، ويعرّض المعلومات الحساسة لبيئات قد لا تتماشى مع المتطلبات التنظيمية أو القانونية. تتطلب أطر الامتثال مستوى عاليًا من المساءلة، وإجابات واضحة حول مكان وجود البيانات، ومن قام بالوصول إليها، وبأي صلاحية. وعندما يعمل الذكاء الاصطناعي خارج هذه الحدود، فإن حتى الابتكار حسن النية قد يتباطأ أو يتوقف تمامًا.

من تبنّي التكنولوجيا إلى التكامل الاستراتيجي

يبدأ التكامل الفعّال للذكاء الاصطناعي بالوضوح. قبل اختيار النماذج أو المنصات، يجب على الشركات العاملة في القطاعات الخاضعة للتنظيم أن تفهم عملياتها الداخلية أولًا. إن رسم خرائط للعمليات الأساسية، مثل توثيق سير العمل، ومسارات اتخاذ القرار، وتدفقات البيانات، يوفّر أساسًا قويًا للأتمتة الذكية. وعند تصور هذه العمليات بشكل واضح، تبدأ أنماط العمل في الظهور. تصبح المهام المتكررة والقائمة على القواعد واضحة، كما تبرز نقاط الاختناق المعرّضة للأخطاء البشرية بشكل جلي. ومع وضوح سير العمل، يصبح التنفيذ عمليًا وقابلًا للتطبيق. وتتمثل الخطوة الأولى في تحديد نقاط التأثير، أي الخطوات التي تستهلك وقتًا غير متناسب، أو تتطلب تحققًا متكررًا، أو تعتمد بشكل كبير على نقل البيانات. غالبًا ما تحقق هذه المجالات أعلى عائد عند تطبيق الذكاء الاصطناعي. بعد ذلك تأتي مرحلة تحديد حدود الأتمتة. فليس من الضروري أتمتة كل مهمة بشكل كامل، لا سيما في البيئات الخاضعة للتنظيم. الأنظمة المصممة جيدًا تدمج آليات إشراك الإنسان في الحلقة، بما يضمن بقاء القرارات الحساسة مرئية، وقابلة للتدقيق، وقابلة للمراجعة.

عندها فقط يدخل الذكاء الاصطناعي إلى المشهد بطريقة ذات معنى. يشمل ذلك تصنيف المستندات الذكي واستخراج البيانات، وعمليات التحقق الآلي من الامتثال المدعومة بسجلات تدقيق، ومحفزات سير العمل التي توجّه الحالات الاستثنائية إلى مراجعين بشريين، ورؤى تنبؤية تدعم التخطيط بدلًا من فرض النتائج. والأهم من ذلك أن هذه الأنظمة ليست ثابتة. فمع تطور الأعمال، تتطور خرائط العمليات ومنطق الأتمتة معها، مما يسمح لقدرات الذكاء الاصطناعي بالنضج بالتوازي مع تغير الاحتياجات التشغيلية.

ومن مراحل التطور التالية للشركات العاملة في القطاعات الخاضعة للتنظيم الانتقال نحو بنية تحتية داخلية للذكاء الاصطناعي. وبما أن سير العمل، والبيانات، والقيود التشغيلية تختلف بشكل كبير من مؤسسة إلى أخرى، فإن إعداد ذكاء اصطناعي داخلي يتكامل مباشرة مع البنية البرمجية القائمة يجعل العمليات أكثر كفاءة بشكل ملحوظ. ورغم إمكانية بقاء كل شيء مستضافًا على السحابة، تحتفظ المؤسسة بالملكية الكاملة لبياناتها، وبالسيطرة التامة على كيفية تخزين هذه البيانات والوصول إليها ومعالجتها.

ما يجعل هذا النهج قابلًا للتطبيق بشكل متزايد اليوم هو نضج النماذج المفتوحة، وأطر التنسيق الآمنة، وأدوات النشر الحديثة. لم تعد الأتمتة الذكية حكرًا على المؤسسات العملاقة. فمع القرارات المعمارية الصحيحة والانضباط في الحوكمة، أصبحت الشركات الصغيرة والمتوسطة قادرة على بناء أنظمة متقدمة ومتوافقة في الوقت نفسه، دون الأعباء التقليدية المرتبطة بالبنى التحتية على مستوى المؤسسات الكبرى.

في البيئات الخاضعة للتنظيم، لا يمكن إضافة الامتثال لاحقًا؛ بل يجب التخطيط له ودمجه منذ البداية، وفق مبدأ البدء بالطريقة التي تنوي الاستمرار بها على المدى الطويل. ويعني ذلك فرض متطلبات توطين البيانات وضوابط الوصول على مستوى البنية التحتية، وضمان تسجيل كل إجراء قائم على الذكاء الاصطناعي وإمكانية تتبعه، والحفاظ على قابلية التفسير عبر سير العمل المؤتمت. وتظل الرقابة البشرية عنصرًا أساسيًا في هذا التصميم، ليس كنقطة ضعف، بل كخيار مقصود وضروري. فعندما يساهم الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات، يجب أن تكون المؤسسات قادرة على فهم كيفية ولماذا تم الوصول إلى تلك النتائج، وهو أمر لا يتحقق بالكامل إلا عندما تعمل الأنظمة ضمن حوكمة داخلية.

إن تبنّي عقلية «الامتثال منذ التصميم» يحوّل التنظيم من عائق إلى عامل استقرار. فبدلًا من إبطاء الابتكار، يوفّر هذا النهج بيئة موثوقة يمكن فيها إجراء التجارب والتطوير بشكل آمن ومسؤول.

إن امتلاك أنظمة الذكاء الاصطناعي وتدفقات البيانات يعيد تشكيل اقتصاديات الأتمتة واستراتيجيتها بشكل جذري. لم تعد المؤسسات مقيدة بنماذج تسعير غير شفافة قائمة على الاستخدام، أو بخطط منتجات خارجية قد تتعارض مع أولوياتها. تصبح البنية التحتية أصلًا طويل الأمد، وتصبح النماذج قابلة لإعادة الاستخدام عبر مختلف سير العمل، وتغدو التكاليف أكثر قابلية للتنبؤ. والأهم من ذلك، أن الحفاظ على التحكم في البيانات يعزز ثقة العملاء ويمكّن من إنشاء سير عمل مملوك لا يمكن للمنافسين تقليده بسهولة.