إعادة صياغة طريقة عملنا في ماكنزي باستخدام منصة الذكاء الاصطناعي التوليدي «ليلي»

ملخص: منذ طرح منصة "ليلي" على مستوى الشركة في يوليو 2023، حظيت بالتبني الواسع، حيث يستخدمها 72% من موظفي الشركة. وقد أفاد المستخدمون عن توفير ما يصل إلى 30% من وقتهم في البحث وتوليف المعرفة، حيث يرسل الزملاء في أنحاء العالم كافة ومن أقسام مختلفة أكثر من 500 ألف أمر وسؤال شهرياً عبر المنصة والرقم في ازدياد مستمر، وتشمل أوامرهم وأسئلتهم مجموعة متنوعة من المهام بما في ذلك:

• الاطلاع السريع على موضوعات غير مألوفة.
• الوصول إلى أطر عمل ماكنزي ومنهجياتها وتعلّمها.
• تنظيف البيانات وتحليلها.
• إجراء البحوث عن الاتجاهات السائدة في مختلف القطاعات.
• إيجاد الخبراء الداخليين في مختلف الموضوعات.
• إعداد مسودات جداول أعمال الاجتماعات وخطط العمل.
• تطوير العروض التقديمية بأسلوب ماكنزي.
• تحفيز التفكير الإبداعي لدى الفرق.

الفرصة

إدخال تحوّلات على طريقة إدارتنا المعرفة، ومن ثَمَّ إعادة تشكيل أسلوبنا في العمل

عندما اكتسح تشات جي بي تي العالم بحلول نوفمبر 2022، كانت ماكنزي تواجه أصلاً تحدياً مستمراً منذ عقود، حيث تمثّلت المشكلة في كيفية تسهيل إتاحة المعرفة الهائلة في مجال الأعمال التي وثّقتها ماكنزي على مدى 96 عاماً من تاريخ الشركة للموظفين.

تقول كيتي لاكنر الشريكة المساعِدة وقائدة منتج "ليلي": المعرفة هي شريان حياة شركة ماكنزي. ولكن، على الرغم من الجهود الجمة التي بُذلت على مرّ السنين لتجميعها، كنا لا نزال نقضي وقتاً طويلاً في البحث عن المعلومات الصحيحة والخبراء المناسبين عندما نحتاج إليهم".

سرعان ما اتضح أن الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يمثّل مجرد فرصة للتغلب على هذا التحدي المعقد وحل هذه المعضلة فحسب، بل فرصة أيضاً لإعادة تشكيل الطريقة التي نعمل بها مع العملاء بالكامل.

الغاية من "ليلي"

بناء منصة للذكاء الاصطناعي التوليدي مدعومة بالمعارف الموجودة في شركتنا لتقصير الوقت اللازم لحصول فرقنا على الرؤى والاستنتاجات المطلوبة، وإحداث التأثير المنشود لصالح عملائنا، وإعادة صياغة الطريقة التي نعمل بها.

ولكن لماذا نتوقف عند هذا الحد؟ فحتى النسخ الأولية البسيطة والبدائية من نموذج "ليلي" أظهرت إمكاناتها الهائلة في كل شيء، بدءاً بتحليل البيانات وليس انتهاء بالتخطيط وحل المشكلات الإبداعية، ما كان يعني أنها قد تصبح منصة تسمح لنا ببناء تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي التوليدي تُعيد تشكيل الطريقة التي نعمل بها بالكامل.

يقول رودني زيميل، الشريك الرئيسي الذي يقود قطاع التكنولوجيا لدى ماكنزي: "اخترنا اتّباع نهجنا الخاص المستقى حرفياً من طريقة عملنا، ووضعنا لأنفسنا أهدافاً واضحة في إطار مقاربتنا لعملية إدخال التحولات على طريقة عملنا".

مكّن هذا التحول الزملاء من العمل بقدرٍ أكبر من الفاعلية والكفاءة في عالم يرتكز على الذكاء الاصطناعي أولاً، ما يعزز قدرتنا على تقديم أفضل الخدمات لعملائنا وتحقيق أفضل النتائج لهم.

يُضيف إريك روث الشريك الرئيسي الذي يقود تطوير منصة "ليلي": "أدركنا الإمكانات الهائلة التي ينطوي عليها الذكاء الاصطناعي التوليدي وقدرته على تغيير أسلوب عملنا داخلياً، وأيضاً تعزيز علاقاتنا مع قادة قطاع الأعمال وتقديم قيمة أكبر لعملائنا. غير أن تحقيقنا لذلك الهدف كان يفرض علينا اعتماد نموذج تشغيلي جديد يجمع بين أقسام من شركتنا لم تكن تتعاون بعمق في السابق".

 

 

الأثر

أكثر من مجرد شريك في البحوث

منذ طرح منصة "ليلي" على مستوى الشركة في يوليو 2023، حظيت بالتبني الواسع، حيث يستخدمها 72% من موظفي الشركة. وقد أفاد المستخدمون عن توفير ما يصل إلى 30% من وقتهم في البحث وتوليف المعرفة، حيث يرسل الزملاء في أنحاء العالم كافة ومن أقسام مختلفة أكثر من 500 ألف أمر وسؤال شهرياً عبر المنصة والرقم في ازدياد مستمر، وتشمل أوامرهم وأسئلتهم مجموعة متنوعة من المهام بما في ذلك:

• الاطلاع السريع على موضوعات غير مألوفة.
• الوصول إلى أطر عمل ماكنزي ومنهجياتها وتعلّمها.
• تنظيف البيانات وتحليلها.
• إجراء البحوث عن الاتجاهات السائدة في مختلف القطاعات.
• إيجاد الخبراء الداخليين في مختلف الموضوعات.
• إعداد مسودات جداول أعمال الاجتماعات وخطط العمل.
• تطوير العروض التقديمية بأسلوب ماكنزي.
• تحفيز التفكير الإبداعي لدى الفرق.

وبفضل تركيز ماكنزي بلا هوادة على ضبط المخاطر والأمان منذ البداية، يمكن للموظفين التعامل مع "ليلي" بثقة لأنهم يعلمون أن بياناتهم وتفاعلاتهم جميعها آمنة.

على الرغم من أن المبادرة لا تزال في مراحلها الأولى، فقد بدأت تظهر بوادر تغيير في طريقة عملنا، حيث أصبح الزملاء والقادة الآن أكثر وعياً بأهمية إنشاء المعرفة وتوثيقها بطريقة تُعزّز من قدرات "ليلي"، كما أعاد الزملاء تشكيل أساليب عملهم بطريقة تسمح لهم بالاستفادة القصوى من القدرات التي توفّرها "ليلي". 

ربما تكون الفوائد التي تشاركناها مع العملاء أهم من تلك التي حققناها داخلياً. فالخبرة العملية التي اكتسبناها من تطوير منصة "ليلي" ومساعدتها على الارتقاء تعتبر مثالاً قيّماً يُحتذى لمئات العملاء الذين يسعون إلى تحقيق أهدافهم الخاصة بهم في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، كما نقدّم لهم نسخة من هيكلية منصتنا الخاصة بالذكاء الاصطناعي التوليدي، وهي قابلة للتصميم بما يلائم الأنشطة المحددة لمؤسساتهم وقطاعاتهم، وهذا عامل أساسي لتبنّي المنصة واكتساب الميزة التنافسية.

تقول دلفين زوركيا الشريكة الرئيسة المسؤولة عن توفير مثل هذه الحلول لعملائنا: "يحصل عملاؤنا على قيمة حقيقية من المنصات المعرفية المتخصصة المشابهة لمنصة "ليلي"، فهي مصممة لمساعدة موظفيهم في أداء مهامهم وفقاً لآليات العمل الخاصة بهم وبقطاعاتهم. كما أنهم يقدّرون خبرتنا في مجال إنشاء منصات يمكن تبنّيها على نطاقٍ واسع وبطريقة مسؤولة، ويتعلمون من هذه الخبرة". 

72 %: من أعضاء الشركة ينشطون على منصة "ليلي"

"اعتمدتُ "ليلي" في عملي اليومي. لم أعد مضطرة للبدء من الصفر بعد الآن، بل يمكنني أن أحرز تقدماً سريعاً في أي مشروع لدي. لقد غيّرت "ليلي" قواعد اللعبة في مسيرتي المهنية".

سوزان ريس

مساعدة تنفيذية في فينيكس

لاحظنا من خلال عملنا مع العملاء أن الشركات الرائدة هي تلك التي تركّز على إعادة تصور سير العمل بالكامل باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي وتصميم حزمة تقنية قوية وذات فاعلية عالية مقارنة بتكلفتها ويمكن نشرها على نطاقٍ واسع عدة سنوات قادمة.

أليكس سينغلا

الشريك الرئيسي والقائد العالمي لشركة "كوانتوم بلاك" للذكاء الاصطناعي في ماكنزي (QuantumBlack, AI by McKinsey)

إعادة صياغة طريقة العمل 

التعلم بالممارسة

عندما أطلقنا مشروع "ليلي"، لم تكن هناك شركات كبرى قد أنشأت شيئاً مشابهاً. كانت رحلة التطوير المستمرة مفعمة بالحماسة والتحديات ومليئة بالعِبر والدروس، كما أن تبنّينا لإطار عملنا القائم على إعادة صياغة طريقتنا في العمل كان عنصراً حاسماً في توجيهنا وإرشادنا خلال العملية.

"لم يكن الهدف من خارطة الطريق التي تبنيناها والقائمة على احتياجات الشركة هو بناء أداة بقدر ما كان الهدف هو إحداث تحولات في الطريقة التي ندير بها معارفنا وخبراتنا، وكيف نصل إليها عندما نحتاج إليها لأن ذلك هو ما يمثّل أساس مؤسستنا وميزتها التنافسية".

رودني زيميل، الشريك الرئيس الذي يقود قطاعات التكنولوجيا لدى ماكنزي وبرامج التحول الخاصة بالذكاء الاصطناعي في الشركة

1. إعادة صياغة طريقة العمل باستعمال "ليلي"

خارطة الطريق الاستراتيجية

أصحاب المواهب

النموذج التشغيلي

التكنولوجيا

البيانات

التبنّي والنشر على نطاقٍ واسع

استراتيجية مبنية على احتياجات الشركة لخارطة طريق للتنمية تتضمن قائمة بالأولويات ومصممة لإحداث تحوّل في مجال إدارة المعرفة والوصول إليها، وفي طريقة عملنا، وفي أسلوب خدمتنا لعملائنا.

رفع سوية مهارات المتخصصين بالتكنولوجيا من خلال برامج تدريبية في المجالات الأساسية، سواء التقنية منها مثل التعديل الدقيق للنموذج، أو غير التقنية مثل فهم السياق؛ وتدريب الاستشاريين على هندسة الأوامر الخاصة بالذكاء الاصطناعي.

المهندسون، ومدراء المنتجات، والمتخصصون بالجوانب القانونية والمخاطر، والخبراء في المجالات المختلفة وغيرهم من الأشخاص الذين يعملون معاً ضمن مجموعات مرنة ورشيقة (مثل استراتيجية البيانات، وهندسة التقنيات، وجهود التبني) بوجود حوكمة قوية وإدارة قائمة على الاتكال المتبادل.

هيكلية خاصة بالإحالة مصممة لإعادة الاستخدام والنشر على نطاقٍ واسع بما في ذلك مركز للنموذج يضم نماذج مبنية مسبقاً ومصممة بحسب الاحتياجات (فنحن بصورة أساسية نتبنى نهج "المُشكّل")، وطبقة تنسيق تقنية حاصلة على براءة اختراع، وواجهات برمجة تطبيقات قياسية.

مصادر داخلية وخارجية منظمة وغير منظمة، مع تأكيد كبير على جودة البيانات وحوكمتها، وتخزين سحابي مثالي للبيانات وحوسبة مثالية لهذه البيانات للحد من التكاليف.

تخصيص الوقت الكافي لتدريب الزملاء وبرامج التبني (الموجّهة بحسب تحليل بيانات المستخدمين وآرائهم) على أن يُماثل الوقت المخصص لبناء التكنولوجيا.

2. بناء "ليلي" بسرعة تماثل سرعة التغيير الحاصل

حظي تشات جي بي تي والأدوات المماثلة له باهتمام سريع في أوائل عام 2023. وقد أرادت ماكنزي منح المستخدمين أداة آمنة بالكامل في أقرب وقتٍ ممكن لكي تزوّد الزملاء بطريقة آمنة للاستفادة من قوة النماذج اللغوية الكبيرة. كان الوقت -والأمان- أمراً جوهرياً، لذلك تحركت ماكنزي بسرعة للاستفادة من جهود "ليلي".

إثبات المفهوم

إنشاء إثبات المفهوم 

مارس 2023، المدة: أسبوع واحد

بدأ كل شيء بفريق صغير عَمِلَ على بناء "إثبات المفهوم" الخاص بمنصة "ليلي" في غضون أسبوع واحد فقط. وقد وفّرت عملية البناء البسيطة هذه وعرض تقديمي استغرق خمس دقائق للقيادة ما يكفي من الأدلة لدعم الاستثمار في تطوير منصة ذكاء اصطناعي مكتملة الأركان.

خارطة الطريق ونموذج التشغيل

وضع خارطة الطريق وإنشاء نموذج التشغيل

أبريل 2023، المدة: أسبوعان

شكّلنا فريقاً مركزياً أحسن قواماً أوكلت إليه مهمة العمل على تخطيط المنهجية قبل بدء العمل على "منتج الحد الأدنى" أو "المنتج الجوهري" (MVP). وبعد التوافق على رؤية واضحة تشكّل بوصلة تقود إلى الغاية النهائية المرجوة، عمل الفريق على تبيان الاستخدامات وجمعها وتحديد أولوياتها. وسعى أعضاء الفريق من خلال ورش العمل والمقابلات إلى صياغة ملفات تعريفية للاستخدامات ما ساعد على تقدير قيمة كل واحد من هذه الاستخدامات وتأثيره والجدوى منه ومتطلباته التقنية، وهذا بدوره مكّن القيادة من التوافق بسرعة على الاستخدامات التي يجب التعامل معها أولاً. وبعد ذلك شُكّلت فرق متعددة الوظائف تعمل بمنهجية "أجايل" للعمل الرشيق، وبحيث تضم متخصصاً غير تقني مقابل كل متخصص تقني، للمجالات الأساسية مثل التطوير التقني والسلامة والأمن وتحليل بيانات المستخدمين والتبني. وعملت كيتي وقادة آخرون على توجيه تجربة منصة "ليلي" بأكملها وتنسيق عمل الفرق لإنجاز المهمة.

اتّبعت ماكنزي نهجاً من ثلاث خطوات لرسم خارطة طريق لكل استخدام من استخدامات منصة "ليلي"

1. طرح الأفكار

ورش عمل لأصحاب المصلحة، وإجراء مقابلات مع المستخدمين، وأبحاث حول الممارسات الفضلى

قائمة بالاستخدامات التي تحظى بالأولوية بناءً على احتياجات الشركة والمستخدمين المبدئيين

2. تقييمات الأثر والجدوى 

تحديد القيمة وحجم الأثر، وإجراء مقابلات إضافية مع أصحاب المصلحة والمستخدمين، وخوض مناقشات مع القياديين في مجال التكنولوجيا

ملف تعريف خاص بكل استخدام والمتطلبات التقنية الأولية

3. الاختيار النهائي والتخطيط 

ورشة عمل خاصة بوضع اللمسات الأخيرة على خارطة الطريق

خارطة طريق تحدّد الاستخدامات ذات الأولوية

قرارات التطوير

اتخاذ قرارات التطوير الرئيسة 

مايو 2023، المدة: أسبوعان

اعتمدت قرارات تطوير الحزمة التكنولوجية للذكاء الاصطناعي التوليدي على إطار عمل من خمس نقاط يقوم على تقييم كل من التكلفة، وقابلية النشر على نطاق واسع، والأداء، والأمان، والتوقيت. وعندما تعلّق الأمر بتحديد الاستراتيجية الأنسب للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لمنصة "ليلي"، وتحديداً ما إذا كان يجب اعتماد استراتيجية نموذج المتعامل (taker) أم نموذج المُشكّل (shaper) أم نموذج الصانع (maker)، اتضح أن أفضل إجابة هي أن تكون نموذج "المشكّل" مع قليل من "الصانع"، حيث تستفيد منصة "ليلي" من نموذج أنشئ مسبقاً يستضيفه أحد عمالقة الحوسبة السحابية (hyperscaler) فيما درّبَ الفريقُ خمسةً من نماذجه الخبيرة الأصغر حجماً لفهم نية المستخدمين وتحسين مدى ملاءمة إجابات "ليلي".

استندت قرارات تطوير "ليلي" إلى خمسة معايير

النسخة التجريبية 

(500 مستخدم)

"منتج الحد الأدنى" أو "المنتج الجوهري" (MVP) 

(5,000 مستخدم)

الإطلاق الأولي على مستوى الشركة

(45,000 مستخدم)

التكلفة

التوقيت

الأمان

قابلية النشر على نطاق واسع

الأداء

البناء والاختبار والتكرار

البناء والاختبار والتكرار

مايو 2023، المدة: البناء، 5 أسابيع، الاختبار، 3 أسابيع

طوّر الفريق منتج الحد الأدنى" أو "المنتج الجوهري" من "ليلي" في غضون خمسة أسابيع تقريباً وأتاح الوصول إليه إلى مجموعة من 200 مستخدم تجريبي، ما وفّر ما يقرب من شهر من الاختبار والتكرار قبل طرح "ليلي" تدريجياً على مستوى الشركة بأكملها.

تقول كيتي: "نتّبع نهج التعلم والبناء والقياس، المدعوم من المستخدم وذلك استناداً إلى الآراء التقييمية وتحليل البيانات. وهذه هي المرحلة التي يمكن أن ترتكب فيها الكثير من الشركات الأخطاء في عملية نشر التكنولوجيا على نطاق واسع. فأنت بحاجة إلى التأكد من أن المنتج يرتكز دائماً على الآراء التقييمية للمستخدمين ويحل مشكلات حقيقية".

مكّن الاختبار الأولي والآراء التقييمية للمستخدمين من إدخال تحسينات سريعة

من الأسبوع الأول إلى الأسبوع الثاني: +32%

من الأسبوع الثاني إلى الأسبوع الثالث: +52%

تحسّن بمقدار "الضعف" في جودة الإجابات في أثناء مرحلة الاختبار الأولي

الطرح

طرح منصة "ليلي"

يوليو 2023، المدة: 3 أشهر

أتاحت ماكنزي منصة "ليلي" للزملاء بالتدريج وعلى مدار ثلاثة أشهر، حيث باتت المنصة متاحة للموظفين جميعهم بحلول أكتوبر 2023. وواصل فريق تطوير "ليلي" إضافة ميزات جديدة وتحسين أداء الميزات الحالية، مسترشداً وبلا أي تهاون بملاحظات المستخدمين الكمية والنوعية. ودائماً ما تخضع القدرات الجديدة للاختبار بدقة مع المستخدمين في مرحلتي الاختبار الأولي والثانوي لتقييم الأداء مقارنة بمقاييس مختارة بعناية، مثل عمق تفاعل المستخدمين وجودة المخرجات، قبل إصدارها على مستوى الشركة بأكملها.

100 %: من موظفي ماكنزي قادرون على الوصول إلى منصة "ليلي" واستخدامها

3. خمسة دروس مستفادة من تطوير "ليلي"

تعلّم الفريق -وماكنزي ككل- الكثير على مدار فترة تطوير "ليلي" ولا يزال تعلّم الكثير من الدروس مستمراً في أثناء توسيع قدرات "ليلي". وفيما يلي خمسة من بين العديد من هذه الدروس.

1. هندسة الأوامر مهمة لا بل في غاية الأهمية

هندسة الأوامر مهارة جديدة، ولن يتمكن مهندسو البرمجيات، مهما حصلوا على التدريب، من إنجاز المطلوب بفاعلية وحدهم؛ إذ يجب إشراك الخبراء في مختلف المجالات في هذه العملية التي تعتبرُ فناً أكثر من كونها علماً. وتحتاج فرق التطوير إلى التكرار باستمرار لإدماج الملاحظات والآراء التقييمية والممارسات الفضلى الناشئة، وتحديد المقاييس المناسبة لقياس تأثير التغييرات المدخلة على النسخ والإصدارات والتجارب.

كما يجب أن يتعلم المستخدمون أيضاً فن "هندسة الأوامر". فقد كان "القلق من هندسة الأوامر"، أو عدم معرفة ما الذي يجب طلبه من "ليلي"، عائقاً رئيساً أمام تبنّي المنصة في البداية. وأدّت ساعة واحدة فقط من التدريب على "هندسة الأوامر" إلى تحسين كبير في استخدام زملائنا للمنصة.

2. ضرورة الحذر والانتباه إلى كيفية الحصول على البيانات

تحتل قضايا خصوصية البيانات وحقوق الملكية الفكرية، عن حق، أولوية قصوى بالنسبة للمؤسسات ولا بُدّ من معالجتها بالأسلوب المناسب. ويؤدي فريق استراتيجية البيانات في "ليلي"، والذي يضم مديراً للمنتج، ومديراً لدورة حياة البيانات، ومتخصصين قانونيين ومتخصصين في المخاطر، من بين جملة من المتخصصين الآخرين، دوراً محورياً في ضمان امتثال "ليلي" للقوانين وتمتعها بدرجة عالية من الأمان.

مهما حاول المرء التشديد على أهمية تزويد منصة الذكاء الاصطناعي التوليدي بمجموعات بيانات نظيفة وذات صلة وشاملة فإنه لن يفي هذه المهمة حقها. فدون ذلك، لا يمكن لمنصة مثل "ليلي" أن توفّر القيمة على نطاقٍ واسع، كما أن وجود بيانات ذات صلة أمر بالغ الأهمية خصوصاً للحصول على مخرجات عالية الجودة وضبط التكلفة. وفي حين أن البيانات المملوكة للمؤسسة هي أساس الميزة التنافسية من خلال استعمال الذكاء الاصطناعي التوليدي، إلّا أنه ليست كل بيانات المؤسسة ضرورية لبناء تطبيق فعّال. ونظراً لأن كلاً من تخزين البيانات ومعالجتها يمثّلان نسبة كبيرة من تكاليف البيانات، فمن المهم إمضاء وقت كافٍ سلفاً لتمييز الغث من السمين في أكوام البيانات.

3. الاستثمار في إضافة طبقة تنسيق تقنية

بعد أن جرّب فريق "ليلي" تطبيقات جاهزة للنماذج اللغوية الكبيرة متاحة في السوق، توصّل إلى أنه لا يوجد تطبيق واحد يوفّر مستوى التخصص المطلوب لاستيعاب المحتوى الخاص بماكنزي. فعلى سبيل المثال، كلمة "تأثير" تعني شيئاً مختلفاً تماماً بالنسبة للاستشاري عما قد تعنيه بالنسبة لعامل في شركة تصنيع سيارات. كما أن توظيف نموذج كبير لبعض المهام الأبسط لم يكن فعّالاً بعد أخذ تكلفته بالحسبان.

عمل مهندسونا على حل هذه المشكلات من خلال تطوير طبقة تنسيق تقنية (orchestration layer) حاصلة على براءة اختراع توجّه الطلبات إلى نماذج لغوية كبيرة مختلفة أو أنواع أخرى من الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية التعرف إلى نية المستخدم، وتقليل التكلفة، وتقديم إجابات عالية الجودة، كما توفّر هذه الطبقة التقنية ميزة إضافية تتمثل في إتاحة إمكانية تجريب نماذج لغوية كبيرة مختلفة يمكن إدماجها بسهولة ضمن النظام. وتواجه العديد من المؤسسات بالفعل مشكلات مماثلة وستستفيد من الاستثمار في هذا العنصر الحاسم والأساسي في أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاصة بها.

4. الاختبار ثم الاختبار مجدداً مرة تلو الأخرى

علّمتنا تجربتنا في بناء "ليلي" ضرورة إعطاء الأولوية للاختبار على حساب التطوير. ونظراً لحداثة عهد أنظمة النماذج اللغوية الكبيرة، ضمّنا بين ثنايا آلية التطوير التي استعملناها حلقات للتعلم النشط لتمكننا من إجراء التعديلات السريعة عند الضرورة. وقد كانت هناك بالتأكيد مطبات على طول الطريق. فعلى سبيل المثال، في إحدى المراحل المبكرة من عملية الطرح، غيّرنا استراتيجية التقطيع (تقسيم مجموعات البيانات إلى أجزاء أصغر حجماً لتحسين المعالجة). تسبب ذلك في ظهور حالة هلوسة في النموذج، فسارعنا إلى إيقاف النشر مؤقتاً لتصويب المسار.

في حالة أخرى، اكتشفنا أن نموذج تحديد النيّات لدينا يسيء فهم الأوامر والأسئلة بسبب افتراض غير دقيق وضعناه حول الطريقة التي يصنّف بها مستشارونا المعلومات. 

في مرحلة ما بعد الإطلاق، أدركنا أن هناك حاجة إلى ممارسة قدرٍ إضافي من ضمان الجودة مع وجود تحديد واضح ودقيق تماماً للمسؤوليات، وإضافة المزيد من إجراءات المصادقة النهائية وبوتيرة أعلى على المراحل الرئيسة. وعلى الرغم من أن آلية الحوكمة هذه يمكن أن تبطئ عملية التطوير قليلاً، فإنها في النهاية تسرّعها من خلال تقليل الأخطاء والاضطرار إلى إعادة العمل.

5. لا يقتصر الأمر على الجانب التقني أبداً

كما أظهر التوثيق مراراً وتكراراً، فإن استخدام التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي التوليدي يتطلب طريقة عمل جديدة بالكامل. وقد أعطينا الأولوية منذ انطلاق "ليلي" للبرمجة التي تدعم تبنّي المستخدمين للمنصة وعملنا على تضمينها في كل شيء ممكن. وبدأ الأمر بتصميم المنصة الذي أعطى الأولوية لواجهة سهلة الاستخدام وللتعلم الذاتي. 

ولكي تكون "ليلي" ذات صلة بالنسبة للجميع، عملنا على تطويرها بالتعاون والاشتراك مع مختلف الأقسام والوظائف في ماكنزي، حيث يواصل خبراء من هذه المجموعات المشاركة في جميع فرق "ليلي"، بما في ذلك تلك المخصصة لإعادة تأهيل الزملاء وإعادة صياغة العمليات بما يسهم في تسريع عملية التبني. 

ثمة مكتبة لهندسة الأوامر تتطور باستمرار وتضم عيّنة من الأوامر التي تناسب كل استخدام، حيث يقدّم موظفو دعم منصة "ليلي" المتفرغون المساعدة عند الطلب. ويؤدي القادة دور القدوة في تبنّي التغيير من خلال استخدامهم لمنصة "ليلي"، ويرسلون رسائل بريد إلكتروني مخصصة لتشجيع الزملاء على التفاعل مع المنصة. كما يرى المستخدمون التغييرات التي تُنفّذ بناءً على ملاحظاتهم وآرائهم التقييمية، بما يضمن أن يكون التطور الدائم الحاصل في "ليلي" متوافقاً مع احتياجاتهم المأخوذة في الاعتبار.

ماذا بعد؟

الابتكار لمواجهة التحديات الجديدة

بعد مرور عام على إطلاق "ليلي"، يواصل فريق المنصة إدخال مجموعة قوية من التحسينات عليها، سواء في التجربة الأساسية أو في الابتكارات الخاصة بالميزات. فما هي أهم الميزات الجديدة المنتظرة؟ إضافة برمجيات (وكلاء) مصممة لأتمتة مهام محددة يستغرق إنجازها عادة وقتاً طويلاً، وتعزيز قدرات "ليلي" في مجال بناء شرائح العروض التقديمية.

بينما يتنامى تبنّي منصة "ليلي"، هناك المزيد من العمل الذي يجب إنجازه لتعزيز التفاعل المنتظم معها. ولا تشكّل ترقيات "ليلي" سوى جزء بسيط من الجهد المبذول لتحقيق هذه الغاية، حيث سيظل توفير التعليم المستمر، وتعزيز مجتمعات المتحمسين للذكاء الاصطناعي التوليدي، وتطوير مهارات الموظفين يتصدّر أولوياتنا للدفع قدماً بعجلة عملية التحول لدينا.

في هذه الأثناء، يعمل زملاؤنا في شركة "كوانتوم بلاك" للذكاء الاصطناعي في ماكنزي (QuantumBlack, AI by McKinsey) مع العملاء ليستفيدوا من القدرات القوية لمنصة "ليلي" في مؤسساتهم من خلال توظيفها لمساعدتهم في كل شيء بدءاً من إنشاء محرك لاستدراج العروض إلى تسريع عمليات تطوير الأدوية الخاصة بهم. كما يوفّر هؤلاء الزملاء ابتكارات مختبرات "كوانتوم بلاك لابز" (QuantumBlack Labs) التي تعمل بانتظام على وضع شيفرتها البرمجية ضمن المصادر المفتوحة، فضلاً عن أنها طوّرت أكثر من 25 أداة وتطبيقاً في قطاعات محددة مختلفة لمساعدة المؤسسات على استخدام الذكاء الاصطناعي بسرعة وعلى نطاق واسع.

وفي حين أن الفرص المستقبلية للذكاء الاصطناعي التوليدي لا تزال قيد الكتابة، إلّا أن إريك يلخّص الرحلة التي قطعتها ماكنزي مع "ليلي" حتى الآن بكلمات لا تخلو من شيء من التأمل قائلاً "ابتكرنا شيئاً أعتقد أنه سيغير الطريقة التي نخدم بها عملاءنا. نمتلك الفرصة لتهيئة شركتنا للنجاح في القرن القادم وربما إعادة صياغة قطاعنا ليظهر بحلّة جديدة تماماً".

"كان أحد أقوى الاستخدامات بالنسبة لي هو الحصول على المساعدة في إعداد مستندات شهرية غنية بالبيانات لأحد العملاء".

كيفن هورن

الشريك المساعد في فينيكس

كنا نتلقى عشرات رسائل البريد الإلكتروني التي تحتوي على بيانات بجميع التنسيقات المختلفة. كان مجرد إنجاز المهمة الأساسية المتمثلة في جمع تلك البيانات ومعالجتها ووضعها في تنسيق يمكننا تحويله إلى صفحات "باور بوينت" وملفات "إكسل" يستغرق ساعات. بدأنا نتساءل كيف يمكننا تدريب "ليلي" على إنجاز هذه المهمة؟ عرضنا على المنصة أمثلة مختلفة عن جداول جيدة تضم بيانات نظيفة. ثم عرضنا أمثلة عن البيانات ذاتها قبل التنظيف اليدوي. استغرق التدريب نحو ساعة تقريباً، والآن يمكننا لصق البيانات في "ليلي" والحصول على مخرجات منسقة في غضون ثوانٍ، ما يوفّر علينا من 10 ساعات إلى 15 ساعة شهرياً في عملية إعداد المستندات.

"تطويرنا لنظام ذكاء اصطناعي توليدي خاص بنا يزيد من ثقة العملاء بنا إلى حد كبير".

كارلوس باردو مارتن

الشريك في نيويورك

هم مطمئنون إلى أننا أدرجنا الكثير من بياناتنا الخاصة في منصة "ليلي" ونشجّع الاستشاريين لدينا على استخدامها. نعرف الآن معرفة وثيقة كيف نستفيد من ذلك في عملياتنا وعلى نطاقٍ واسع، وكيف نوفّر الضمانات اللازمة للتأكد من استخدامنا للمنصة بالشكل المناسب مع الحفاظ على أمن البيانات.

"أسهمت منصة "ليلي" في إدخال تحسين كبير على اتصالاتي ومراسلاتي من خلال تعزيز سهولة القراءة والتفاعل والوضوح".

سوزان ريس

المساعدة التنفيذية في فينيكس

اكتشفت أحد استخداماتي المفضلة لمنصة "ليلي" خلال مهمة روتينية مملة، ألا وهي إعداد الطلبات الأسبوعية الخاصة بأوقات توفّر الموظفين والإبلاغ عن وجود أي حالات تضارب. كنت أمضي الكثير من الوقت في التظليل بالألوان والتظليل بالخط الأسود العريض وإنشاء النقاط، مع ضمان الوضوح والاحترافية في رسائلي الإلكترونية في الوقت ذاته. تساءلتُ عما إذا كان بإمكان "ليلي" المساعدة فيما يتجاوز تحسين لغتي وتعزيز التواصل، فقلت لنفسي: "هل يمكن أن تحسّن أيضاً مظهر رسائلي"؟ اختبرتها باستخدام أمر هندسي بسيط، وكانت المسألة أشبه بإضافة لمسة من الألوان إلى لوحة بالأبيض والأسود. ومن خلال دمج عناصر مرئية مثل النقاط والنصوص المظللة بالخط الأسود العريض والرموز والوجوه التعبيرية (الإيموجي)، في وقت أقل مما يستغرقه تحديد موعد مكالمة على تطبيق زووم (Zoom)، تحولت اتصالاتي إلى مزيج مقنع من الوضوح والإبداع.

"ساعدتني منصة "ليلي" حقاً على تجاوز موقف صعب يتعلق بمهمة ترتبط بعلم الأحياء".

سافان ميهتا

محلل أعمال في لندن

كنا نُجري بحثاً في بعض المجالات المتخصصة جداً في علم الأحياء لصالح أحد العملاء. امتلك بعض الخلفية في هذا الموضوع، لكنّ بعض جوانب هذه المهمة كانت تقنية بحتة. كانت لديّ أمسية واحدة فقط لأكون على دراية بالموضوع. لذلك طلبت من "ليلي" أن تخبرني بلغة إنجليزية بسيطة أشياء من قبيل "ما شكل هذه الآلية البيولوجية؟" أو "ما هي هذه التقنية؟" وقد سحبت "ليلي" المعلومات ليس فقط من الإنترنت ولكن أيضاً من بعض مصادرنا، وكانت الطريقة التي لخصت بها الإجابة سهلة على الفهم. في غضون عشر دقائق، تمكنت من استيعاب المفهوم. حتى إن "ليلي" قدّمت لي دليلاً حول كيفية الاطلاع على ما يقوم به الآخرون في هذا المجال. إذا كنت أنجز مهمة بحثية متعمقة، أضع "ليلي" على شاشتي الثانية وأستخدمها باستمرار.

"لدينا في شركتنا العديد من الأدوات، لكنني بالتأكيد سأضع "ليلي" على رأس القائمة".

خافيير فالنزويلا

شريك في سانتياغو

هذه المنصة مفيدة جداً من نواحٍ عديدة؛ فأنا أستخدمها لاستخلاص النقاط الرئيسة من المستندات المطولة ولتحدي فريقي. أقول لهم في أثناء جلسة لحل المشكلات: "سألت "ليلي" للتو عن هذه الأفكار، فهل أخذناها بحسباننا؟ يمكنني من واقع خبرتي القول إن المكاسب التي توفّرها "ليلي" في الإنتاجية عالية. سأستمر في استخدامها، وأنا متحمس للتطورات الجديدة التي ستطرأ على هذه الأداة مستقبلاً.