Episode 358 Put the title Right Here

Explore more in the episode archive.

Summary

Host Dr. Darren sits down with Michael Chavira, co-founder and managing partner of Axiologic, to unpack the real reasons AI projects fail. From AI governance and workflow redesign to training, adoption, and ROI, this conversation shows why successful AI implementation is rarely a plug-and-play solution—and why people, process, policy, and technology all have to move together.

Key Takeaways

  • AI amplifies existing systems: If your workflows are broken, AI will usually make the problems bigger, not better.
  • Start with AI maturity assessment: Before buying tools, determine where your organization is actually ready for AI adoption.
  • Fix the process first: Many AI failures come from outdated workflows, poor training, and disconnected tools.
  • Governance matters: Clear AI policies, data protection rules, and shadow AI controls are essential for organizations.
  • Pilot before scaling: Choose one use case, prove value, and measure ROI before rolling AI out across the business.
  • Use AI to support people, not replace thinking: The best results come from practical, specialized AI tools that fit real work.

Chapters

  • 00:00 Intro and the 95% AI failure problem
  • 01:40 Michael Cervera’s origin story
  • 05:10 Why AI projects struggle to deliver ROI
  • 09:30 People, process, policy, and technology
  • 13:05 Workflow problems and the JIRA example
  • 17:20 AI governance, shadow AI, and data leakage
  • 22:15 Choosing the right AI pilot
  • 26:10 Building vs. buying AI tools
  • 30:00 Vibe coding, prototypes, and operationalizing AI
  • 34:00 Dissertation research and what’s next
  • 37:10 How to connect with Michael and Axios Logic Solutions

المشكلة الحقيقية ليست في الذكاء الاصطناعي - بل في كل ما يحيط به

تحظى الذكاء الاصطناعي بأضواء الشهرة، لكن السبب الحقيقي وراء توقف الكثير من المشاريع هو أبسط من ذلك: معظم المنظمات تحاول إضافة الذكاء الاصطناعي إلى عمليات معطلة. عندما يتجاهل القادة التدريب، ويهملون الحوكمة، ويفشلون في إعادة التفكير في تصميم العمليات، فإن حتى أفضل الأدوات لا تفعل شيئًا سوى تضخيم الفوضى.

هذه هي الرسالة الأساسية من حديث يركز على الأنظمة حول اعتماد الذكاء الاصطناعي، خاصة في الحكومة، والدفاع، والشركات الكبيرة. تتعلق الفكرة المهمة بالمديرين التنفيذيين والتقنيين على حد سواء: النجاح في الذكاء الاصطناعي لا يتعلق بشراء البرمجيات بقدر ما يتعلق بإعادة تصميم كيفية إنجاز العمل فعليًا.

تفشل الذكاء الاصطناعي عندما تتعامل معه المؤسسات وكأنه مكون إضافي.

من المغري أن نصدق أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتم استخدامه مثل تطبيق جديد. شراء التراخيص، الإعلان عن الإطلاق، والانتظار لزيادة الإنتاجية. ولكن في الواقع، يتصرف الذكاء الاصطناعي أكثر مثل مضاعف القوة — إنه يزيد من أي شيء موجود بالفعل، سواء كان جيدًا أم سيئًا.

إذا كانت فرقك لا تزال تستخدم جداول بيانات متفرقة، وسلاسل بريد إلكتروني، وحلول يدوية، فلن يقوم النموذج بإصلاح الفوضى سحرًا. في الواقع، قد يؤدي ذلك إلى تفاقم نقص الثقة إذا شعرت أن النتائج غير مكتملة أو غير دقيقة.

ما ينبغي على القادة التحقق منه أولاً:

  • هل تم تحديد سير العمل بوضوح؟

هل تم تدريب الموظفين على الأدوات الجديدة؟

هل البيانات المدخلة إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي موثوقة؟

هل تعرف الفرق ما الذي يجب ألا يتم إدخاله في النماذج العامة؟

هل هناك سياسة للحوكمة موجودة؟

ابدأ صغيراً: نضوج الذكاء الاصطناعي وحالات الاستخدام التجريبية

بدلاً من نشر الذكاء الاصطناعي في كل مكان، ابدأ بتقييم نضج الذكاء الاصطناعي عبر المنظمة. قد تكون بعض الفرق قد بدأت بالفعل في التجارب بشكل مكثف، بينما قد لا تكون فرق أخرى مستعدة على الإطلاق. هذا أمر مهم لأن استراتيجية التبني يجب أن تتناسب مع البيئة الفعلية، وليس مع دورة الضجة.

أذكى طريقة هي اختيار سير عمل واحد يتطلب جهدًا منخفضًا وعائدًا عاليًا، ثم إثبات القيمة قبل التوسع. اعتبر ذلك تجربة تجريبية مع حالة عمل، وليس تفويض تحويل شامل. يساعد ذلك في بناء الثقة، وكشف المشكلات مبكرًا، وإظهار أين يمكن أن تقلل الذكاء الاصطناعي حقًا من الوقت والجهد.

الحوكمة والأمن والذكاء الاصطناعي الخفي لا يمكن تجاهلها

أحد أكبر المخاطر في اعتماد الذكاء الاصطناعي هو "الذكاء الاصطناعي الخفي" — حيث يستخدم الموظفون أدواتهم المفضلة خارج سياسات الشركة. إذا قام القادة ببساطة بتوزيع مساعد افتراضي عادي وتوقعوا من الجميع التبديل، فإن العديد من المستخدمين سيتابعون استخدام ما يعرفونه بالفعل.

هذا يخلق مشاكل حقيقية في الحوكمة، خاصةً عندما تكون البيانات الحساسة أو الملكية الفكرية أو سجلات الموارد البشرية متورطة. قد تحتاج السياسات والتدريب وحتى اتفاقيات عدم الإفصاح إلى تحديثات لتعكس كيفية استخدام الناس فعليًا لأدوات الذكاء الاصطناعي. بدون هذه الهيكلة، تواجه المنظمات مخاطر التسرب والارتباك وسوء التبني.

النتيجة الأساسية: الذكاء الاصطناعي هو فرصة لتحسين العمليات

تعمل الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل عندما يساعد في تحسين عملية تستحق التحسين بالفعل. الهدف ليس "الذكاء الاصطناعي في كل مكان". الهدف هو تحقيق نتائج أفضل، وتدفقات عمل أسرع، وقيمة يمكن قياسها.

هذا يعني تنسيق الناس والعمليات والسياسات والتكنولوجيا معًا. عندما تتحرك هذه الأربعة بشكل متزامن، تصبح الذكاء الاصطناعي ميزة عملية بدلاً من تجربة مكلفة.

استمع إلى المحادثة كاملة

إذا كنت تقود مبادرة في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن هذه الحلقة تستحق وقتك. استمع إلى المحادثة بالكامل، وشاركها مع فريقك، واستخدمها كقائمة مرجعية قبل إطلاق الذكاء الاصطناعي التالي.