موازنة الابتكار والمخاطر في عصر الذكاء الاصطناعي

مونيكا كالداس هي نائبة الرئيس التنفيذية ومديرة المعلومات العالمية في Liberty Mutual Insurance. قبل انضمامها إلى الشركة في عام 2018، أمضت 17 عاماً في General Electric تعمل على مشاريع تحول، بما في ذلك رقمنة سلاسل التوريد واستخدام البيانات للتنبؤ بأعطال محركات القاطرات. مهاجرة من البرتغال جاءت إلى الولايات المتحدة في سن الثامنة، كانت كالداس ذات توجه لحل المشكلات طوال مسيرتها المهنية. حصلت كالداس على جائزة القيادة من MIT Sloan CIO لعام 2025 لعملها في Liberty Mutual وجهودها لدعم النساء في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات. تحدثت MIT Sloan Management Review مع كالداس حول نهجها في نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي، وإدارة التحديث، وتطوير المواهب. تم تحرير هذه المقابلة من أجل الوضوح والطول.

كيف ترى الوظيفة الرئيسية لدور مدير تكنولوجيا المعلومات (CIO)، خاصة مع التطور السريع للتكنولوجيا؟

مونيكا كالداس: أنظر إلى الدور من خلال عدستين: الدفاع والهجوم. المهمة هي حماية البيانات وضمان وجود أنظمة آمنة ومستقرة حتى تتمكن الشركة من العمل. لكن في الوقت نفسه، يجب أن تلعب دورًا هجوميًا من خلال بناء ميزات ووظائف جديدة.

هذا الإطار دائم، بغض النظر عن الوقت والصناعة التي تقود فيها. اليوم، إذا كنت ترغب في الاستفادة من الجيل التالي من قدرات البيانات والذكاء الاصطناعي، يجب عليك التعامل مع الهجوم والدفاع بنفس الشدة.

أتحدث مع العديد من مدراء تكنولوجيا المعلومات في شبكتي، وكلنا نخوض رحلة التحديث هذه. إذا كانت لديك بيانات منظمة وغير منظمة معزولة في أنظمة متنوعة ولا يمكنك الوصول إليها بسرعة، فستصل إلى حد لما يمكنك فعله بقدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي المتقدمة. لذا، بينما أرغب في أن أكون أول من يتحرك وينشر تقنيات جديدة بسرعة، في صناعة شديدة التنظيم مثل صناعتنا، إذا لم يكن لديك أنظمة آمنة ومستقرة، فلم تكسب الحق في القيام بذلك.

كيف تعاملت شركة Liberty Mutual مع نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

كالداس: أول شيء قمنا به هو إطلاق لجنة توجيهية للذكاء الاصطناعي المسؤول لتوجيه أنفسنا تجاه المخاطر والتعامل معها بشكل صحيح. ثم أنشأنا أطرًا للتجارب لمساعدة موظفينا على تطوير حدس حول كيفية استخدامه وإدارة المخاطر والفرص. يجب على الموظفين أولاً الخضوع لتدريب يضمن فهمهم للمخاطر، والهلوسات التي قد تحدث، وتوقعاتنا حول كيفية استخدام الأداة.

في مكتب المساعدة لدينا، نشرنا وكيلًا داخليًا يُدعى Libby، وهو متصل بقاعدة المعرفة لدينا ولديه أدوات لرصد المشكلات التي تحدث في البيئة للتنبؤ بالمشكلات التي قد يواجهها الموظفون. لقد أتمت سير العمل اليدوي السابق، وتمكنا من إعادة نشر موظفي مكتب المساعدة في أعمال كانت في قائمة الانتظار.

لقد حددنا 35% من دورة حياة تطوير البرمجيات لدينا حيث يمكننا نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي لدعم مهندسينا. نجد أن المهندسين ذوي الأقدمية يمكنهم العمل بسرعة كبيرة، كما قد تتوقع. يحتاج المهندسون المبتدئون إلى المزيد من التوجيه للاستفادة من هذه القدرة.

الأمر لا يتعلق فقط بفعل المزيد. الإنتاجية متعددة الأبعاد. إنها تتعلق بالجودة، ووقت اتخاذ القرارات، وخدمة العملاء بمنتجات أفضل.

كيف يشكل الذكاء الاصطناعي التوليدي جهود التحديث لديك؟

كالداس: لدينا مجموعة متنوعة من حزم التكنولوجيا المختلفة، والتحديث لا يتعلق فقط بالرفع والنقل. بعضه يتعلق بالتنظيف والتقاعد. بعضه تحول فعلي.

نجد أنه بينما يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لكتابة الكود، فأنت تحتاج أيضًا إلى بنية حديثة. وإلا، تحاول تحويل COBOL إلى Java وتنتهي بـ "Jobol". لا تحتوي على جميع قدرات حزمة البنية الحديثة التي تحتاجها. الذكاء الاصطناعي التوليدي ليس عصا سحرية تضغط فيها على زر ويخرج كود جديد. نعم، يخرج كود، لكنه ليس جاهزًا للإنتاج. عليك إضافة الكثير من المتطلبات غير الوظيفية، مثل بروتوكولات الأمان.