انضم إلى نشراتنا اليومية والأسبوعية للحصول على آخر التحديثات والمحتوى الحصري حول تغطية الذكاء الاصطناعي الرائدة في الصناعة. تعرف على المزيد
شهد العقد الماضي تلاشي الفجوة بين الفرق التقنية والتجارية تقريبًا إلى حد عدم الوجود. وأنا، شخصيًا، أؤيد ذلك. ليس كل فريق تقني يعمل في شركة تقنية، وتداخل الحدود بين الجوانب التجارية والتكنولوجية يعني أننا نستطيع بناء وتسليم المنتجات مع العلم أنها ستلقى قبولاً جيدًا، وستُعتمد على نطاق واسع (ليس دائمًا أمرًا مفروغًا منه)، وستساهم بشكل ملموس في النتائج النهائية. سمِّ لي طريقة أفضل لتحفيز فريق تقني عالي الأداء، وسأستمع.
كان هذا التغيير مدفوعًا — إن لم يكن ناتجًا عن — تكنولوجيا البيانات. لقد قضينا عقوداً نتعامل مع البيانات الضخمة ودورات الضجيج المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وتحليل الأعمال. كل دورة قدمت مهارات جديدة ومشاكل ومتعاونين يجب على المدير التقني وفريقه التعامل معهم، وكل منها أبعدتنا قليلاً عن بقية المنظمة؛ لا يمكن لأحد آخر القيام بما نقوم به، لكن الجميع يحتاج إلى إنجاز ذلك.
الفرق التقنية ليست تجارية بطبيعتها، ومع توسع هذه الأدوار لتشمل بناء وتقديم أدوات لدعم فرق مختلفة عبر المنظمة، أصبحت هذه الفجوة أكثر وضوحاً. لقد رأينا جميعاً الإحصائيات حول عدد مشاريع علم البيانات التي لا تصل إلى مرحلة الإنتاج — وليس من المستغرب لماذا يحدث ذلك. الأدوات التي تُبنى للفرق التجارية بواسطة أشخاص لا يفهمون تمامًا احتياجاتهم وأهدافهم أو عملياتهم ستكون دائمًا ذات فائدة محدودة.
كان هدر دولارات التكنولوجيا مبررًَا بشكل كبير في الأيام الأولى للذكاء الاصطناعي — حيث أراد المستثمرون رؤية استثمار في التكنولوجيا وليس النتائج — ولكن التكنولوجيا نضجت والسوق تغيرت. الآن علينا أن نظهر عوائد فعلية على استثماراتنا التكنولوجية، مما يعني تقديم ابتكارات لها تأثير قابل للقياس على النتائج النهائية.
الانتقال من الدعم إلى وظيفة أساسية
قدمت آلام النمو الناتجة عن دورات ضجيج تكنولوجيا البيانات مزايا مذهلة للمدير التقني الحديث وفريقه (إلى جانب إدخال أدوات مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي). الأول هو بنية بيانات مركزية ناضجة تزيل صوامع البيانات التاريخية عبر الأعمال وتعطي صورة واضحة – للمرة الأولى – عما يحدث بالضبط على المستوى التجاري وكيف تؤثر أفعال فريق واحد على الآخر. الثاني هو الانتقال من وظيفة دعم إلى وظيفة أساسية.
هذا الأمر الثاني مهم جدًا. كوظيفة أساسية ، أصبح لدى العاملين في مجال التكنولوجيا الآن مقعدٌ عند الطاولة بجانب زملائهم التجاريين ، وهذه العلاقات تساعد في تعزيز فهم أكبر للعمليات خارج فريق التكنولوجيا ، بما في ذلك ما يحتاجه هؤلاء الزملاء لتحقيق أهدافهم وكيف يؤثر ذلك على الأعمال.
وهذا بدوره أدى إلى ظهور طرق جديدة للعمل. للمرة الأولى ، لم يعد الأفراد الفنيون محصورين بعيداً ، يتلقون طلبات غير متصلة من جميع أنحاء العمل لسحب هذه الإحصائيات أو معالجة تلك البيانات . بدلاً من ذلك ، يمكنهم أخيرً ا رؤية التأثير الذي يتركونه على العمل بالأرقام المالية . إنها وجهة نظر مُجزِّئة وقد أدت لظهور طريقة عمل جديدة؛ نهج يحقق أقصى استفادة ويهدف لتوليد أكبر قيمة بأسرع ما يمكن.
مقدمة لقيمة رشيقة
أتردد قليلاً قبل إضافة منهج إدارة مشاريع آخر للمصطلحات المتداولة ولكن قيمة رشيقة تستحق بعض الاعتبار خاصةً في بيئة يتم فيها التدقيق بشدة بشأن العائد من الاستثمار التكنولوجي . المبدأ الأساسي هو “الأولوية القاسية لتعظيم القيمة”. بالنسبة لفريقي فهذا يعني إعطاء الأولوية للأبحاث ذات الاحتمالية الأعلى إما لتقديم قيمة أو لتحقيق أهداف تنظيمية . كما يعني أيضاً تخفيض أولويات المهام غير الحرجة .
نركزعلى تحقيق منتَجٍ قابلٍ للتطبيق الأدنى (MVP) ونعتمد مبادئ رشيقة عبر الهندسة والهندسة المعمارية – وهنا الجزء الصعب – نتجنب بنشاط البناء المثالي خلال المرحلة الأوليّة . نقوم بمراجعة المتطلبات غير الوظيفيّة أسبوعياً وإعادة ترتيب أولوياتها بناءً علي أهدافنا . هذا النهج يقلل الأكواد غير الضرورية ويمنع الفرق من الانحراف أو فقدان الرؤية العامة للصورة الأكبر . إنها طريقة عمل وجدنا أنها شاملة أيضًا للأفراد ذوي التنوع العصبي داخل الفريق لأن هناك إطار عمل واضح للغاية للبقاء مرتبطين به .
كانت النتيجة هي تسريع طرح المنتجات الجديدة للسوق لدينا فريق دولي موزع ونستخدم هندسة خدمات ميكرو modular microservice architecture والتي تتناسب جيداً مع نهج القيمة الرشيقة مراجعات أسبوعياً تبقينا مركزين وتمنع التطوير الغير ضروري – وهو نفسه موفر للوقت – بينما يسمح لنا بإجراء تغييرات تدريجيّة وبالتالي تجنب إعادة التصميم الشامل .
استغلال نماذج اللغة الكبيرة لتحسين الجودة وتسريع التسليم
نحدد مستويات الجودة التي يجب أن نحققها ولكن اختيار الكفاءة بدلاً من الكمال يجعلنا عمليّين بشأن استخدام أدوات مثل التعليم الآلي المُنتَجة بواسطة الذكاء الصناعي GPT-4o يمكن أن توفر لنا الوقت والمال عن طريق توليد توصيات للهندسة والميزات ثم يقضي موظفونا الكبار وقتهم بتقييم وتنقيح تلك التوصيات بدلاً من كتابة الشيفرة بأنفسهم .
سيجد الكثيرون أن هذا النهج مُنفّر أو قصير النظر لكن نحن حذرون للتخفيف المخاطر كل زيادة بناء يجب أن تكون جاهزة للإنتاج ومُصقَلَة ومُوافَق عليها قبل الانتقال إلي التالي ولا يوجد مرحلة يكون فيها البشر خارج الحلقة جميع الأكواد – وخاصة المُنتَجة – تتم مراقبتها والموافقة عليها بواسطة أعضاء الفريق ذوي الخبرة وفقاً لمدونات السلوك الأخلاقى والفني الخاصة بنا.
بحيرات بيانات: هيكل بيانات ذو قيمة رشيقة
بالضرورة تسرب إطار القيمة الرشيقة إلي مجالات أخرى ضمن عملياتنا واحتضان نماذح اللغة الكبيرة كأداة موفرة للوقت قاد بنا إلي بحيرات البيانات ؛ وهي كلمة مركبة تجمع بين بحيرة بيانات ومستودعات بيانات.
إن توحيد البيانات وبناء هيكل لبيانات غير منظمة لتقديم مستودعات بيانات مؤسسية (EDW) هو عملية تستغرق سنوات ولديها عيوبها مستودعات EDW صارمة ومكلفة ولديها فائدة محدودة بالنسبة للبيانات غير المنظمة أو تنسيقات البيانات المتنوعة.
بينما تستطيع بحيرة البيانا تخزين كلا النوعين الهيكل وغير الهيكل باستخدام نماذذ اللغة الكبيرة لمعالجة هذا يقلل الوقت المطلوب لتوحيد وبناء الهيكل وتحويله تلقائيّاً إلي رؤى قيّمة البحيرة توفر منصة واحدة لإدارة المعلومات تدعم التحليلات وسير العمل الخاص بالتعلم الآلي وتتطلب موارد أقل لإعداد وإدارة الفريق يجمع بين نماذذ اللغة الكبيرة وبحيرات البيانا يُسرِّع الوقت للوصول للقيمة ويقلل التكلفة ويزيد العائد الاستثماري.
كما هو الحال مع نهوج القيمة الرشيقة نحو تطوير المنتج يتطلب هذا النهوج القيم الرشيدة نحو هندسة المعلومات بعض الحواجز تحتاج الفرق لوضع حوكمة قوية ومدروسة للحفاظ علي الجودة والأمان والامتثال الحفاظ علي أداء استعلام مجموعات كبيرة جداً أثناء الحفاظ علي كفاءة التكلفة يمثل تحديًا مستمر يتطلب تحسين الأداء باستمرار.
<|vq_15336|><|vq_15336|><|vq_15336|><|vq_15336|
