الدرس المر مقابل نموذج سلة المهملات في المنظمات في أحد الاجتماعات، وقف المدير التنفيذي للشركة يحدق في خريطة العمليات التي أعدها فريقه، والتي تمثل ما يحدث فعليًا في الشركة من المواد الخام حتى المنتج النهائي. بعد لحظات من الصمت، قال: "الوضع هنا أسوأ مما كنت أتخيل". هذا المشهد يذكرنا بنموذج سلة المهملات في المنظمات، حيث تسود الفوضى وعدم التنظيم.نموذج سلة المهملات يعبر عن الفوضى والارتجالية في عمليات المنظمات، حيث تُلقى المشاكل والحلول وصناع القرار بشكل عشوائي، وتتخذ القرارات عند تلاقي هذه العناصر بشكل غير متوقع، وليس عبر عملية منظمة. هذا النموذج يشير إلى أن العديد من المنظمات تعتمد على قواعد غير مكتوبة ومعرفة خاصة وعمليات معقدة وغير موثقة، مما يجعل تبني الذكاء الاصطناعي أكثر صعوبة.في عام 2019، قدم عالم الحاسوب ريتشارد ساتون مفهوم "الدرس المر"، الذي يشير إلى أن محاولات الباحثين في الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات باستخدام الفهم البشري غالبًا ما تكون أقل فعالية من ترك الذكاء الاصطناعي يتعلم بنفسه. مثال على ذلك هو برنامج AlphaZero الذي تغلب على البشر في ألعاب الشطرنج والشوجي والجو من خلال التدريب الذاتي.الذكاء الاصطناعي قد يحمل الحل لتحسين العمليات غير الموثقة. يمكنه تحليل البيانات الكبيرة والكشف عن الأنماط المخفية، مما يساعد في توثيق وتحسين العمليات، وجعل المنظمات أكثر كفاءة. تخيل لو أن الذكاء الاصطناعي يستطيع إنشاء خريطة عمليات تقدم حلولًا فعالة لتحسين العمليات.**ما هو نموذج سلة المهملات؟**نموذج سلة المهملات يصف الفوضى والارتجالية في عمليات المنظمات، حيث تتخذ القرارات بشكل عشوائي.**ما هو الدرس المر في الذكاء الاصطناعي؟**الدرس المر يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أكثر فعالية في حل المشكلات دون الاعتماد على الفهم البشري.**كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين العمليات غير الموثقة؟**الذكاء الاصطناعي يمكنه تحليل البيانات الكبيرة والكشف عن الأنماط المخفية، مما يساعد في توثيق وتحسين العمليات غير الموثقة في المنظمات.[مشاريع المجتمع](/projects) أو [اطلب من مطوّري نبني](/build).