التحول الرقمي مع توقعات صدمة الذكاء الاصطناعي: 40 ٪ من مشاريع الذكاء الاصطناعى فشل وكيلك في اليوم التالي؟

الأتمتة الفاشلة: الحقيقة المُرّة حول مشاريع تطوير الذكاء الاصطناعي

لطالما وعد التحول الرقمي بعصر ذهبي من الأتمتة والكفاءة. ويُروج لأنظمة الذكاء الاصطناعي، على وجه الخصوص، باعتبارها الموظفين الرقميين للمستقبل، إذ يُتوقع منها تخفيف العبء عن كاهل العاملين البشريين وإحداث ثورة في عمليات الأعمال. لكن الواقع يرسم صورة مختلفة: فأكثر من ثلث مشاريع التطوير على وشك الانهيار، ويتلاشى التفاؤل تدريجيًا ليحل محله خيبة الأمل. هذا التناقض بين الوعود والواقع يثير تساؤلات جوهرية حول النضج الفعلي والفوائد العملية لهذه التقنية.

ما هي وكلاء الذكاء الاصطناعي ولماذا يعتبرون ثوريين؟

تختلف أنظمة الذكاء الاصطناعي اختلافًا جوهريًا عن أدوات الأتمتة التقليدية. فبينما تعمل حلول البرمجيات الكلاسيكية مثل Zapier أو Make وفقًا لقواعد ثابتة، تجمع أنظمة الذكاء الاصطناعي بين قدرات الإدراك واتخاذ القرار والتنفيذ في نظام مستقل. ويمكنها أن تقرر، بناءً على الموقف، الإجراء المناسب التالي، بدلًا من اتباع النمط نفسه دائمًا.

صُممت هذه البرامج الحاسوبية المتقدمة للعمل بشكل مستقل، واتخاذ القرارات، وتنفيذ الإجراءات دون تدخل بشري مستمر. فهي قادرة على تحليل البيانات، والتعلم من التجارب، والتكيف مع الظروف المتغيرة. وعلى عكس أدوات الأتمتة الأبسط، تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي التعامل مع المهام المعقدة والتكيف مع المواقف غير المتوقعة.

يُعتبر دمج الاستنتاجات المنطقية ظاهريًا مع القدرة الفعلية على العمل مسارًا مُثبتًا نحو أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قوة وشمولية. لم يعد دور النظام يقتصر على البحث عن معلومات المنتج وتقديم التوصيات، بل أصبح يشمل أيضًا تصفح موقع المورّد الإلكتروني، وملء الاستمارات، وإتمام عملية الشراء، وذلك استنادًا فقط إلى تعليمات موجزة وعمليات مُكتسبة.

مناسب ل:

• عميل الذكاء الاصطناعي في CRM: بين الوعد والواقع

وعد بزيادة الإنتاجية

تبدو الفوائد المحتملة لأنظمة الذكاء الاصطناعي للشركات مبهرة للوهلة الأولى. وقد أظهرت الدراسات بالفعل نتائج إيجابية: فقد وجدت دراسة أجراها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة ستانفورد، استنادًا إلى بيانات من 5179 موظفًا في خدمة العملاء، أن الموظفين الذين يتلقون الدعم من أنظمة الذكاء الاصطناعي كانوا أكثر إنتاجية بنسبة 13.8% من أولئك الذين لا يتلقون هذا الدعم. بل إن دراسة حديثة تُشير إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على زيادة إنتاجية الفريق بنسبة 60%.

من المتوقع أن تتولى أنظمة الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من المهام، بدءًا من جدولة المواعيد وحجز السفر وصولًا إلى البحث وإعداد التقارير. بإمكانها أتمتة المهام المتكررة والمستهلكة للوقت، مما يتيح للموظفين التركيز على المشاريع الاستراتيجية والإبداعية. تخيل نظام ذكاء اصطناعي يُعالج الفواتير تلقائيًا، ويُنشئ التقارير، ويُجدول الاجتماعات، مما يسمح للموظفين بالتركيز على المهام الأكثر تعقيدًا التي تتطلب خبرة بشرية.

تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي جميع مجالات الأعمال تقريبًا. ففي خدمة العملاء، يُمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تقديم دعم شخصي على مدار الساعة، باستخدام معالجة اللغة الطبيعية للتعامل مع استفسارات العملاء وإحالة المشكلات إلى الموظفين البشريين عند الضرورة فقط. وفي دعم تكنولوجيا المعلومات، يُساعدون في استكشاف الأخطاء وإصلاحها تلقائيًا من خلال تحديد المشكلات وتحليلها وحلها. أما في الأنظمة المالية والتأمينية، فيُمكنهم اكتشاف ومنع الأنشطة الاحتيالية من خلال تحليل الأنماط والشذوذات في البيانات.

الحقيقة المُرّة: لماذا تفشل أنظمة الذكاء الاصطناعي؟

على الرغم من التوقعات الواعدة، إلا أن الواقع يدعو للتأمل. تتوقع شركة أبحاث السوق "غارتنر" أن أكثر من 40% من جميع مشاريع الذكاء الاصطناعي المخطط لها أو قيد الاستخدام حاليًا سيتم إيقافها بحلول عام 2027. ويستند هذا التوقع إلى ثلاثة أسباب رئيسية: ارتفاع التكاليف، وعدم وجود عائد على الاستثمار للشركات، وعدم كفاية إدارة المخاطر.

توضح أنوشري فيرما، كبيرة محللي شركة غارتنر، الوضع على النحو التالي: معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي القائمة على الوكلاء لا تزال في مراحل تجريبية مبكرة أو مجرد مفاهيم مدفوعة بالضجة الإعلامية وتُطبّق بشكل خاطئ. ولا يزال العديد من مستخدمي الذكاء الاصطناعي يفتقرون إلى فهم مدى تكلفة وتعقيد وكلاء الذكاء الاصطناعي عند توسيع نطاق استخدامهم ليشمل مؤسسات بأكملها.

أوجه القصور التقنية ومشاكل الجودة

تكمن المشكلة الأساسية في عدم نضج الأنظمة الحالية من الناحية التقنية. فبحسب محللي غارتنر، لا يفي سوى 130 أداة من أصل أكثر من 1000 أداة تعد بقدرات الذكاء الاصطناعي الفاعل بوعودها. وتفتقر معظم وعود الذكاء الاصطناعي الفاعل إلى قيمة حقيقية أو عائد استثماري مجزٍ، لأنها غير ناضجة بما يكفي لتحقيق أهداف الأعمال المعقدة بشكل مستقل، أو لاتباع التعليمات بدقة متناهية في كل مرة.

تتضح المشاكل بشكل خاص عندما تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي مهامًا معقدة ومتعددة المراحل. تُظهر دراسة معيارية من Salesforce أن حتى أفضل النماذج، مثل Gemini 2.5 Pro، لا تحقق سوى نسبة نجاح 58% في المهام البسيطة. وينخفض ​​الأداء بشكل حاد إلى 35% في الحوارات المطولة. وبمجرد الحاجة إلى عدة جولات من المحادثة لجمع المعلومات الناقصة من خلال أسئلة المتابعة، يتراجع الأداء بشكل ملحوظ.

أظهر اختبار معياري آخر في القطاع المالي نتائج مماثلة مثيرة للقلق: فقد حقق أفضل نموذج تم اختباره، وهو نموذج o3 من OpenAI، دقة بلغت 48.3% فقط، بتكلفة متوسطة قدرها 3.69 دولار أمريكي لكل إجابة. ورغم قدرة هذه النماذج على استخلاص البيانات الأساسية من المستندات، إلا أنها تعجز عن تقديم التحليل المالي المتعمق اللازم لاستكمال عمل المحللين أو استبداله فعلياً.

مشكلة تزايد احتمالية الخطأ بشكل أُسّي

من أبرز المشكلات التي تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي ميلها إلى تراكم الأخطاء. فقد وجدت شركة Patronus AI، وهي شركة ناشئة تساعد الشركات على تقييم وتحسين تقنيات الذكاء الاصطناعي، أن النظام الذي يبلغ معدل خطأه 1% لكل خطوة حتى الخطوة المئة، لديه احتمال بنسبة 63% لارتكاب خطأ. وكلما زاد عدد الخطوات التي يحتاجها النظام لإنجاز مهمة ما، زاد احتمال حدوث خطأ ما.

تُفسر هذه الحقيقة الرياضية لماذا قد يكون للتحسينات الطفيفة ظاهريًا في الدقة تأثيرٌ بالغٌ على الأداء العام. فخطأٌ واحدٌ في أي خطوة قد يُؤدي إلى فشل المهمة بأكملها. وكلما زاد عدد الخطوات، زادت احتمالية حدوث خطأ ما قبل النهاية.

المخاطر الأمنية وأساليب الهجوم الجديدة

حدد باحثو مايكروسوفت ما لا يقل عن عشر فئات جديدة من أعطال وكلاء الذكاء الاصطناعي التي قد تُعرّض أمن أو حماية تطبيقات أو بيئات الذكاء الاصطناعي للخطر. تشمل هذه الأنماط الجديدة من الأعطال اختراق الوكيل، وتسلل وكلاء خبيثين إلى النظام، أو انتحال وكلاء يتحكم بهم المهاجمون لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي المشروعة.

يثير ظاهرة "تسميم الذاكرة" قلقًا بالغًا. فقد أظهر باحثون في مايكروسوفت، من خلال دراسة حالة، أن نظام الذكاء الاصطناعي الذي يحلل رسائل البريد الإلكتروني وينفذ إجراءات بناءً على محتواها، يُمكن اختراقه بسهولة إذا لم يكن مُحصّنًا ضد هذه الهجمات. إذ يؤدي إرسال بريد إلكتروني يحتوي على أمر يُعدّل قاعدة معارف النظام أو ذاكرته إلى إجراءات غير مقصودة، مثل إعادة توجيه رسائل حول مواضيع محددة إلى مُهاجم.

التحديات الاقتصادية

ارتفاع تكاليف التنفيذ

تختلف تكلفة تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي اختلافًا كبيرًا تبعًا لنطاقها وتعقيدها. بالنسبة للشركات الصغيرة التي لا تحتاج إلا إلى حلول أساسية، تتراوح تكلفة خطط الذكاء الاصطناعي البسيطة عادةً بين صفر و30 دولارًا شهريًا. أما بالنسبة للشركات المتوسطة، فقد تتراوح تكاليف التطبيق بين 50,000 و300,000 دولار، بينما تتوقع المؤسسات الكبيرة التي لديها مبادرات ذكاء اصطناعي شاملة استثمارات تتراوح بين 500,000 و5 ملايين دولار في السنة الأولى.

مع ذلك، تتجاوز التكاليف الحقيقية بكثير نفقات التنفيذ الأولية. إذ يتعين على الشركات احتساب تكاليف الأجهزة اللازمة للخوادم المتخصصة ومجموعات وحدات معالجة الرسومات، ورسوم ترخيص البرامج، وحلول تخزين البيانات، وموارد الحوسبة السحابية. إضافةً إلى ذلك، يتطلب إعداد البيانات - الذي يُعدّ غالبًا الجانب الأكثر استهلاكًا للوقت في مشاريع الذكاء الاصطناعي - استثمارًا كبيرًا. ووفقًا لأبحاث غارتنر، تنفق المؤسسات عادةً ما بين 20,000 و500,000 دولار أمريكي على البنية التحتية الأولية للذكاء الاصطناعي، وذلك بحسب نطاق المشروع.

مشكلة عدم وضوح العائد على الاستثمار

من أبرز المشكلات صعوبة تحديد الفوائد الفعلية لأنظمة الذكاء الاصطناعي. فبينما توفر حلول الأتمتة التقليدية عادةً وفورات واضحة في التكاليف من خلال تقليص عدد الموظفين أو زيادة الكفاءة، يصعب قياس العائد على الاستثمار لأنظمة الذكاء الاصطناعي. لذا، لا بد من تعديل معايير قياس النجاح، إذ لا يمكن تحديد العائد على الاستثمار بشكل مباشر.

على الرغم من التوقعات المتفائلة - إذ يُظهر استطلاع رأي أن 62% من الشركات تتوقع عائدًا على الاستثمار يزيد عن 100% في مجال الذكاء الاصطناعي الوكيل - إلا أن الواقع غالبًا ما يكون مخيبًا للآمال. تفشل العديد من المشاريع التجريبية في الانتقال إلى بيئة الإنتاج إما لعدم تحقق القيمة المضافة الموعودة أو لتجاوز تكاليف التنفيذ الوفورات المتوقعة.

تبييض العلاقات: مشكلة التسويق

من العوامل الإضافية التي تزيد من الالتباس ما يُعرف بـ"تبييض الوكلاء". إذ يقوم العديد من البائعين بإعادة تسمية التقنيات الموجودة، مثل مساعدي الذكاء الاصطناعي، وأتمتة العمليات الروبوتية، وبرامج الدردشة الآلية، على أنها حلول قائمة على الوكلاء، على الرغم من أنها غالبًا ما تفتقر إلى الخصائص الأساسية للوكلاء الحقيقيين. وتشير تقديرات غارتنر إلى أنه من بين آلاف البائعين، لا يقدم سوى حوالي 130 بائعًا تقنيات ذكاء اصطناعي قائمة على الوكلاء حقيقية.

تؤدي هذه الممارسة إلى توقعات غير واقعية لدى الشركات التي تعتقد أنها تُطبّق تقنية وكلاء ناضجة، بينما في الواقع لا تحصل إلا على أدوات أتمتة مُحسّنة. ويُساهم الخلط بين وكلاء الذكاء الاصطناعي الحقيقيين وحلول الأتمتة التقليدية بشكل كبير في ارتفاع معدلات الفشل.

المزيد عنها هنا:

• ابحث عن المنتجات ورؤى B2B مع الذكاء الاصطناعي / المشورة والدعم

تحديات محددة في الممارسة العملية

التكامل مع الأنظمة القائمة

تُعدّ عملية دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في البنية التحتية التقنية الحالية من أكبر التحديات العملية. ويُمثّل هذا الدمج تحديًا حقيقيًا، إذ يتعيّن على الشركات ضمان اندماج أنظمة الذكاء الاصطناعي بسلاسة في بنيتها التحتية القائمة. ويتطلب هذا الدمج غالبًا تعديلات جوهرية على الأنظمة الحالية، وقد يُؤدّي إلى اضطرابات مُكلفة في سير العمليات التجارية.

لم تُصمَّم العديد من أنظمة المؤسسات الحالية للتفاعل مع وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين. وغالبًا ما تتطلب واجهات برمجة التطبيقات (API) وتنسيقات البيانات وبروتوكولات الأمان اللازمة إعادة تصميم كاملة. ويؤدي هذا التعقيد التقني إلى فترات تنفيذ أطول وتكاليف أعلى مما كان متوقعًا في البداية.

مناسب ل:

• دمج الذكاء الاصطناعى لمنصة AI المستقلة وعلى مستوى المصدر لجميع مسائل الشركة

قضايا حماية البيانات والامتثال

يثير استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي تساؤلات حول حماية البيانات والامتثال لقوانين مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR). يجب على الشركات ضمان حماية خصوصية عملائها والالتزام بالقوانين المعمول بها. إن وصول الوكلاء إلى البيانات الحساسة ومعالجتها يزيد بشكل كبير من مخاطر حماية البيانات.

تفلت أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقلة جزئيًا من سيطرة الإنسان، مما يخلق ثغرات أمنية جديدة. وفي الأنظمة متعددة العوامل المتصلة بالشبكة، قد تظهر تأثيرات طارئة تجعل سلوكها غير قابل للتنبؤ. أما العوامل المستقلة تمامًا، فقد تتصرف بطرق غير متوقعة، مما يثير مخاوف قانونية وأخلاقية.

المقاومة التنظيمية

من العوامل التي غالبًا ما يتم التقليل من شأنها مقاومة القوى العاملة. فالأتمتة عبر أنظمة الذكاء الاصطناعي قد تؤدي إلى تغييرات في بيئة العمل وفقدان الوظائف. لذا، يجب على الشركات الاستعداد لهذه التغييرات واتخاذ تدابير لدعم موظفيها. كما يجب إقناع الموظفين بفوائد أنظمة الذكاء الاصطناعي لكي يستخدموها بفعالية.

لا يتطلب التنفيذ الناجح الخبرة الفنية فحسب، بل يتطلب أيضاً إدارة التغيير وبرامج التدريب. فبدون قبول ودعم فعّال من القوى العاملة، حتى أكثر عمليات التنفيذ تطوراً من الناحية التقنية ستفشل بسبب العوامل البشرية.

لماذا تقترب التيارات من الانخفاض القصير

تعقيد عمليات الأعمال الحقيقية

صُممت العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي للعمل في بيئات مُتحكم بها، لكن عمليات الأعمال في العالم الحقيقي أكثر تعقيدًا ولا يُمكن التنبؤ بها. تُظهر الأنظمة القائمة على القواعد درجة من الهشاشة، ما يعني أنها قد تتعطل عند مواجهة مواقف لم يتوقعها مطوروها. العديد من سير العمل أقل قابلية للتنبؤ، وتتميز بتقلبات غير متوقعة ومجموعة واسعة من النتائج المحتملة.

غالباً ما تفشل أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تُحقق أداءً جيداً في بيئات الاختبار المُحكمة عند مواجهة تعقيدات بيئات الأعمال الواقعية وعدم القدرة على التنبؤ بها. فقد تتجاهل معلومات سياقية بالغة الأهمية أو تتخذ قرارات خاطئة عند مواجهة الغموض.

تقدير مفرط للاستقلالية

تكمن المشكلة الأساسية في المبالغة في تقدير الاستقلالية الفعلية لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية. فمعظم الأنظمة التي تُوصف بأنها مستقلة لا تزال تتطلب إشرافًا وتدخلًا بشريًا كبيرًا. أما الأنظمة التي تعمل بشكل مستقل تمامًا، فتسير على حافة الهاوية بين الفائدة وعدم القدرة على التنبؤ. تبدو الاستقلالية الكاملة مثالية إلى أن يحجز النظام رحلة إلى مدينة خاطئة أو يرسل بريدًا إلكترونيًا غير موثق إلى عميل مهم.

تفتقر نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية إلى القدرات اللازمة لتحقيق أهداف الأعمال المعقدة بشكل مستقل، كما أنها غير قادرة على اتباع التعليمات الدقيقة لفترات طويلة. هذا القصور غالباً ما يحول دون تحقيق الأتمتة الموعودة، ويبقى الإشراف البشري ضرورياً.

استراتيجيات التنفيذ الناجحة

التركيز على حالات الاستخدام المحددة

على الرغم من التحديات الكثيرة، توجد بالفعل تطبيقات ناجحة لأنظمة الذكاء الاصطناعي. يكمن السر في التركيز على حالات استخدام محددة وواضحة المعالم، بدلاً من محاولة ابتكار حلول شاملة. وقد ركزت المؤسسات الناجحة على تحديد أولويات حالات الاستخدام وتكييفها. أما صناع القرار الذين يسعون وراء كل فرصة للذكاء الاصطناعي، فمن المرجح أن يواجهوا مشاريع فاشلة أكثر.

يُعدّ استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات، وأتمتة العمليات الروتينية، أو معالجة الاستفسارات البسيطة، نهجًا مُثبتًا. توفر هذه المهام المحدودة والمحددة بوضوح احتمالية نجاح أعلى من محاولة أتمتة العمليات التجارية المعقدة والغامضة بشكل كامل.

التنفيذ خطوة بخطوة

يُعدّ إدخال أنظمة الذكاء الاصطناعي على مراحل نهجًا عمليًا. فبدلًا من محاولة تحويل وحدات الأعمال بأكملها دفعة واحدة، ينبغي للشركات البدء بمشاريع أصغر وأكثر قابلية للإدارة. ويمكن للشركات الصغيرة تقليل تكاليفها باستخدام خدمات الاتصالات الهاتفية المدعومة بالذكاء الاصطناعي والحلول الجاهزة التي تتطلب استثمارًا أوليًا أقل من الأنظمة المصممة خصيصًا.

من الأمثلة الناجحة على التنفيذ التدريجي، شركة تأمين متوسطة الحجم طبّقت الذكاء الاصطناعي في معالجة المطالبات وخدمة العملاء. فعلى الرغم من استثمارها الأولي البالغ 425 ألف دولار، حقق النظام عائدًا إيجابيًا على الاستثمار خلال 13 شهرًا، ووفر وفورات وزادت إيراداته بمقدار 1.2 مليون دولار على مدى ثلاث سنوات.

أهمية الحوكمة وإدارة المخاطر

لا تُعدّ أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في اتخاذ القرارات حلاً سحرياً ولا معصومة من الخطأ. بل يجب استخدامها بالتزامن مع حوكمة فعّالة وإدارة مخاطر سليمة. ولا تزال القرارات البشرية تتطلب معرفة كافية، فضلاً عن البيانات والخبرة في مجال الذكاء الاصطناعي.

ينبغي أن يتضمن إطار الحوكمة الفعال مبادئ توجيهية واضحة لمراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي والتحكم بها. ويشمل ذلك آليات لاكتشاف الأخطاء وتصحيحها، وعمليات تدقيق دورية لأداء هذه الأنظمة، ومسارات تصعيد واضحة للحالات التي تتطلب تدخلاً بشرياً.

التوقعات المستقبلية: توقعات واقعية

اتجاهات طويلة الأجل رغم النكسات قصيرة الأجل

على الرغم من التحديات الراهنة، تتوقع مؤسسة غارتنر أن تلعب أنظمة الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا على المدى البعيد. وبحلول عام 2028، من المتوقع أن تُدار حوالي 15% من جميع قرارات العمل اليومية بواسطة هذه الأنظمة، مقارنةً بصفر بالمئة في عام 2024. علاوة على ذلك، من المتوقع أن تتضمن 33% من حلول برامج المؤسسات أنظمة الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2028، مقارنةً بأقل من 1% في عام 2024.

تشير هذه التوقعات إلى أن المشاكل الحالية ينبغي فهمها على أنها صعوبات نمو تقنية لا تزال في بداياتها. المفاهيم الأساسية واعدة، لكن التطبيق يحتاج إلى مزيد من النضج والتكيف مع واقع الأعمال اليومية.

الحاجة إلى تقييمات واقعية

لا ينبغي تفسير ارتفاع معدلات فشل مشاريع الذكاء الاصطناعي على أنها فشل عام للتكنولوجيا، بل كإشارة تحذيرية لتوقعات غير واقعية واستراتيجيات تنفيذ غير ناضجة. ولا ينبغي أن تُرسل المشاريع الفاشلة دائمًا إشارة سلبية إلى الرؤساء التنفيذيين. إن الاحتفاء بالإخفاقات في هذا المجال أمرٌ مهم، لأنه يُعزز ثقافة التجريب، بغض النظر عما إذا كانت الفكرة ستُطبّق أم لا.

يمكن أن تؤدي هذه العملية أيضًا إلى تجارب متكررة ونتائج أفضل. من المهم معرفة متى يكون الذكاء الاصطناعي هو الأداة المناسبة ومتى لا يكون كذلك، لتجنب إضاعة الوقت في محاولة غير مجدية.

مناسب ل:

• تجمع منصة الذكاء الاصطناعي هذه بين 3 مجالات أعمال حيوية: إدارة المشتريات، وتطوير الأعمال، والاستخبارات

توصيات استراتيجية للشركات

تحديد الأهداف الواقعية وإدارة التوقعات

ينبغي للشركات أن تتعامل مع مبادراتها المتعلقة بوكلاء الذكاء الاصطناعي بتوقعات واقعية. فبدلاً من السعي لتحقيق تحولات جذرية، عليها التركيز على التحسينات التدريجية. وللاستفادة القصوى من مزايا الذكاء الاصطناعي للوكلاء، لا ينبغي للشركات الاكتفاء بأتمتة المهام الفردية، بل عليها أيضاً التركيز على زيادة الإنتاجية على مستوى المؤسسة ككل.

تُعدّ الاستعانة بوكلاء الذكاء الاصطناعي في مهام محددة وقابلة للقياس وذات قيمة تجارية واضحة نقطة انطلاق جيدة. وينبغي أن يكون الهدف هو تعظيم هذه القيمة التجارية، سواءً من خلال خفض التكاليف، أو تحسين الجودة، أو زيادة السرعة، أو تعزيز قابلية التوسع.

الاستثمار في الأساسيات

قبل تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة، ينبغي على الشركات التأكد من سلامة الأسس. ويشمل ذلك استراتيجية بيانات متينة، وحوكمة بيانات فعّالة، ومنصة تقنية قوية. فضعف جودة البيانات هو السبب الرئيسي لفشل أكثر من 70% من مشاريع الذكاء الاصطناعي. ولا يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحقيق وعودها دون بيانات عالية الجودة، وذات صلة، ومُدارة بشكل جيد.

بناء الخبرات الداخلية

يتطلب تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي بنجاح مهارات متخصصة تفتقر إليها العديد من المؤسسات. لذا، يتعين على الشركات إما الاستثمار في تطوير قدراتها الداخلية في مجال الذكاء الاصطناعي أو إقامة شراكات استراتيجية مع مزودين ذوي خبرة. تتراوح تكلفة تطوير القدرات الداخلية عادةً بين 250 ألف دولار ومليون دولار للمشاريع متوسطة الحجم، بما في ذلك توظيف مطورين متخصصين وشراء أدوات التطوير.

نقطة تحول لوكلاء الذكاء الاصطناعي

يمثل ارتفاع معدل فشل مشاريع الذكاء الاصطناعي نقطة تحول هامة في تطوير هذه التقنية. فقد بدأت النشوة الأولية تفسح المجال لتقييم أكثر واقعية لإمكانياتها وحدودها. ومع ذلك، فإن هذا التراجع ليس بالضرورة سلبياً، بل قد يؤدي إلى استراتيجيات تنفيذ أفضل وأكثر تعمقاً.

ليست التكنولوجيا بحد ذاتها هي المشكلة. فأنظمة الذكاء الاصطناعي لديها بلا شك القدرة على تحسين العمليات التجارية وفتح آفاق جديدة. تكمن المشكلة في التباين بين التوقعات المبالغ فيها والواقع التكنولوجي الحالي. الشركات التي تنظر إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي كحل سحري أو تحاول تحقيق الكثير في وقت مبكر جدًا، ستكون على الأرجح ضمن نسبة الـ 40% التي ستضطر إلى التخلي عن مشاريعها بحلول عام 2027.

يتطلب النجاح في استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي نهجًا عمليًا وتدريجيًا يركز على حالات استخدام محددة ذات قيمة تجارية واضحة. يجب أن تكون الشركات مستعدة للاستثمار في الأسس اللازمة، بدءًا من جودة البيانات وصولًا إلى تطوير المهارات الداخلية. والأهم من ذلك، يجب أن تدرك أن أنظمة الذكاء الاصطناعي ليست بديلًا عن استراتيجية عمل سليمة وممارسات إدارة مشاريع فعّالة.

ستُظهر السنوات القادمة أي الشركات ستتعلم من إخفاقاتها الحالية وتنجح في دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في عملياتها التجارية. وسيكون الفائزون هم من يمتلكون توقعات واقعية، ويسيرون بخطى منهجية، ومستعدون للاستثمار في هذه التقنية على المدى الطويل، بدلاً من الاعتماد على حلول سريعة.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑ إنشاء أو إعادة تنظيم استراتيجية الذكاء الاصطناعي

☑️ رائدة في تطوير الأعمال

 

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) .

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

 

 

تعد Xpert.Digital مركزًا للصناعة مع التركيز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

من خلال حل تطوير الأعمال الشامل الذي نقدمه، فإننا ندعم الشركات المعروفة بدءًا من الأعمال الجديدة وحتى خدمات ما بعد البيع.

تعد معلومات السوق والتسويق وأتمتة التسويق وتطوير المحتوى والعلاقات العامة والحملات البريدية ووسائل التواصل الاجتماعي المخصصة ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنك معرفة المزيد على: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus