متى يُحقق الذكاء الاصطناعي قيمة حقيقية؟ دليل للشركات حول استخدام الذكاء الاصطناعي المُدار - صورة: Xpert.Digital
هل تُهدر مليارات الدولارات على الذكاء الاصطناعي؟ 95% من مشاريع الذكاء الاصطناعي تفشل - هل يُحدث الذكاء الاصطناعي المُدار نقلة نوعية؟ لماذا يُعدّ الاستعانة بمصادر خارجية الاستراتيجية الأفضل للعديد من الشركات؟
الحقيقة وراء ضجة الذكاء الاصطناعي
لقد وصل النقاش حول الذكاء الاصطناعي في الشركات الألمانية إلى نقطة تحول. فبينما كان يُنظر إلى هذه التقنية قبل عامين فقط على أنها أداة تجريبية، فإن 91% من الشركات الألمانية اليوم تعتبر الذكاء الاصطناعي عنصرًا بالغ الأهمية لنموذج أعمالها المستقبلي. ويتجلى هذا التحول الجذري في التصورات أيضًا في أرقام ملموسة: إذ تستخدم 40.9% من الشركات حاليًا الذكاء الاصطناعي في عملياتها التجارية، وهي زيادة كبيرة عن نسبة 27% في العام الماضي.
ومع ذلك، يبقى سؤالٌ جوهري: متى يُحقق الذكاء الاصطناعي قيمةً حقيقيةً، وكيف يُمكن قياس هذا النجاح؟ يُظهر الواقع المُقلق أنه على الرغم من استثمار مليارات الدولارات، فإن الغالبية العظمى من مشاريع الذكاء الاصطناعي تفشل في تحقيق العائد المتوقع على الاستثمار. تكشف دراسةٌ أجراها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) أن 95% من مشاريع الذكاء الاصطناعي المُولِّدة التجريبية في الشركات تفشل ، ولا تُحقق أي عائد استثماري يُذكر.
يسلط هذا التناقض بين التوقعات والواقع الضوء على أن نجاح مبادرات الذكاء الاصطناعي يعتمد بدرجة أقل على الأداء الفني للنماذج، بل يعتمد على التكامل الاستراتيجي في العمليات التجارية الحالية والقدرة على التحسين المستمر بناءً على التغذية الراجعة من الممارسة.
مناسب ل:
تحديد وقياس القيمة المضافة الحقيقية
معايير التقييم الكمي لنجاح الذكاء الاصطناعي
تتجلى القيمة المضافة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على مستويات مختلفة، تتطلب جميعها قياسًا منهجيًا. تُشكل صيغة عائد الاستثمار التقليدية الأساس: عائد الاستثمار يساوي إجمالي الفوائد مطروحًا منه إجمالي التكاليف، مقسومًا على إجمالي التكاليف، مضروبًا في 100%. مع ذلك، لا تكفي هذه النظرة التبسيطية لاستثمارات الذكاء الاصطناعي، إذ تتسم كل من التكاليف والفوائد بهياكل أكثر تعقيدًا.
لا يقتصر جانب التكلفة على النفقات الظاهرة للتراخيص والأجهزة، بل يشمل أيضًا النفقات الخفية لتنظيف البيانات، وتدريب الموظفين، والصيانة المستمرة للنظام. وتُعدّ تكاليف إدارة التغيير، التي غالبًا ما يتم التقليل من شأنها، والتي تنشأ عندما يضطر الموظفون إلى تعلم سير عمل جديدة، بالغة الأهمية.
من ناحية الفوائد، يمكن التمييز بين فئات مختلفة: تُعدّ الفوائد المالية المباشرة، من خلال توفير التكاليف أو زيادة المبيعات، الأسهل قياسًا. على سبيل المثال، حقق أحد تجار التجزئة عائدًا على الاستثمار بنسبة 380% خلال ثلاث سنوات من خلال تحسين المخزون بمساعدة الذكاء الاصطناعي. أما الفوائد غير المباشرة، الأقل وضوحًا، ولكنها غالبًا ما تكون قيّمة، مثل تحسين جودة القرار، أو تقليل معدلات الخطأ، أو زيادة رضا العملاء.
الأرقام التشغيلية الرئيسية كمؤشرات للنجاح
بالإضافة إلى المقاييس المالية، تلعب المقاييس التشغيلية دورًا حاسمًا في تقييم القيمة المضافة للذكاء الاصطناعي. يمكن قياس كفاءة العمليات من خلال توفير الوقت في المهام المتكررة. على سبيل المثال، تمكنت مايكروسوفت من تقليل عمليات التخطيط اليدوي بنسبة 50% وزيادة التخطيط في الوقت المحدد بنسبة 75% من خلال تحسين سلسلة التوريد المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
يُعدّ تقليل الأخطاء مؤشرًا رئيسيًا آخر. تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي التفوق على دقة القرارات البشرية في مجالات عديدة، مما يُترجم مباشرةً إلى خفض التكاليف من خلال تقليل إعادة العمل والشكاوى. وقد حقق أحد مقدمي الخدمات المالية عائدًا على الاستثمار بنسبة 250% خلال عام واحد من خلال الكشف عن الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي.
تُقدّم قابلية توسّع حلول الذكاء الاصطناعي ميزةً خاصة: فبمجرد تطبيقها، يُمكن توسيع نطاقها غالبًا لتشمل مجموعات بيانات أكبر أو حالات استخدام أكثر دون زيادة متناسبة في التكاليف. وتُحسّن هذه الوفورات في الحجم عائد الاستثمار على المدى الطويل بشكل ملحوظ.
أبعاد القيمة المضافة النوعية
لا يمكن قياس جميع فوائد الذكاء الاصطناعي فورًا. فتحسين جودة اتخاذ القرارات، بفضل التحليلات القائمة على البيانات، يمكن أن يُحقق قيمة كبيرة على المدى الطويل، حتى لو كان قياس هذه القيمة صعبًا. وتُشير الشركات إلى تحسن في التخطيط الاستراتيجي عند استخدامها تحليلات وتوقعات السوق المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
يمكن أن يزداد رضا الموظفين عندما يتولى الذكاء الاصطناعي المهام المتكررة، مما يسمح لهم بالتركيز على أنشطة ذات قيمة مضافة أكبر. يؤدي هذا إلى انخفاض معدل دوران الموظفين وزيادة الإنتاجية، والتي يمكن في النهاية قياس قيمتها نقدًا.
يُمثل الابتكار والقدرة التنافسية بُعدين نوعيين إضافيين. فالشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بنجاح تستطيع تطوير منتجات وخدمات جديدة أو تخصيص العروض الحالية. يصعب التنبؤ بآثار الابتكار هذه، ولكنها قد تُحدث تحولات جذرية في نموذج الأعمال.
الذكاء الاصطناعي المُدار كخيار استراتيجي
تعريف وتمييز خدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة
تُقدّم خدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة بديلاً عن التطوير والتنفيذ المُستقل لحلول الذكاء الاصطناعي. يتولى مُزوّد خدمة مُتخصص مسؤولية دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها: من التصميم الأولي، مرورًا بتطوير النموذج، ووصولًا إلى التحسين المُستمر والصيانة في الإنتاج.
يختلف هذا النهج اختلافًا جوهريًا عن عروض البرمجيات كخدمة التقليدية، إذ لا يقتصر على توفير أدوات الذكاء الاصطناعي الجاهزة فحسب، بل يشمل أيضًا الاستشارات الاستراتيجية، وإعداد البيانات، والتكيف مع متطلبات العمل المحددة. ويتولى مزود الذكاء الاصطناعي المُدار المسؤولية الفنية والتشغيلية عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
مزايا وتحديات الذكاء الاصطناعي المُدار
الميزة الرئيسية للذكاء الاصطناعي المُدار هي تقليل التعقيد التقني للشركة التي تستخدمه. فبدلاً من بناء خبراتها الخاصة في مجال الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات الاستفادة من الخبرة المتخصصة لمقدم الخدمة. وهذا يُقلل من الاستثمار الأولي ومخاطر أخطاء التنفيذ.
تتيح مرونة خدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة وقابليتها للتوسع للشركات تكييف استخدامها للذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجاتها. وهذا مفيدٌ بشكل خاص للشركات الصغيرة والمتوسطة التي تفتقر إلى الموارد اللازمة لإنشاء أقسام داخلية واسعة للذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، يُطرح الذكاء الاصطناعي المُدار تحديات أيضًا. فالاعتماد على مُقدّمي خدمات خارجيين قد يُؤدي إلى فقدان السيطرة على العمليات التجارية الحيوية. لذا، يجب على الشركات دراسة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي يُمكنها الاستعانة بمصادر خارجية لتطويرها دون المساس بقدرتها التنافسية.
هياكل التكلفة واعتبارات العائد على الاستثمار للذكاء الاصطناعي المُدار
تعمل خدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة عادةً وفق نماذج اشتراك تتيح إمكانية التنبؤ بالتكاليف الشهرية أو السنوية. يُسهّل هذا تخطيط الميزانية ويُقلّل المخاطر المالية مقارنةً بالتطويرات الداخلية، والتي غالبًا ما تنطوي على زيادات غير متوقعة في التكاليف.
يختلف حساب عائد الاستثمار للذكاء الاصطناعي المُدار عن حسابه للتطويرات الداخلية. فبينما يكون الاستثمار الأولي أقل عادةً، إلا أن هناك تكاليف تشغيلية مستمرة. ويُظهر تحليل التكلفة الإجمالية لعدة سنوات غالبًا أن خدمات الذكاء الاصطناعي المُدار يمكن أن تكون أكثر فعالية من حيث التكلفة، على الرغم من ارتفاع التكاليف التشغيلية، نظرًا لسرعة تنفيذها وانخفاض مخاطرها.
الاستقلال مقابل الخدمات المُدارة
نقاش الاستقلالية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي
يثير الاختيار بين تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل والخدمات المُدارة تساؤلات جوهرية حول السيادة الرقمية. تُبدي العديد من الشركات الألمانية شكوكًا بشأن اعتمادها على مُزودي خدمات الذكاء الاصطناعي الخارجيين، وخاصةً من الولايات المتحدة أو آسيا. وتُظهر دراسة حديثة أجرتها شركة Bitkom أن 78% من الشركات في ألمانيا تجد اعتمادها على مُزودي خدمات السحابة الأمريكيين مُشكلةً.
هذه المخاوف ليست بلا أساس. تُشكّل خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية مخاطر تتعلق بحماية البيانات والامتثال والرقابة الاستراتيجية. وفي الوقت نفسه، تُتيح هذه الخدمات الوصول إلى نماذج ذكاء اصطناعي متطورة يصعب تكرارها داخليًا.
الذكاء الاصطناعي المحلي كبديل للاعتماد على السحابة
تُوفر تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحلية، حيث تُعالَج البيانات حصريًا على خوادم داخلية، بديلًا عن الاعتماد على السحابة. تضمن هذه الأساليب الامتثال لمعايير اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وتحكمًا فائقًا في بيانات الشركة الحساسة.
تشمل مزايا الذكاء الاصطناعي المحلي انخفاض زمن الوصول، إذ لا يتطلب نقل البيانات إلى خوادم خارجية، بالإضافة إلى الاستقلالية عن مقدمي الخدمات الخارجيين واحتمالية فشلهم. يُعد الذكاء الاصطناعي المحلي خيارًا أفضل، خاصةً لتطبيقات الوقت الفعلي أو المجالات الحساسة للبيانات.
ومع ذلك، يُمثل الذكاء الاصطناعي المحلي تحديات أيضًا. فالخبرة المطلوبة للتنفيذ والصيانة كبيرة، والاستثمار الأولي في الأجهزة والموظفين قد يكون كبيرًا. علاوة على ذلك، غالبًا ما تكون قابلية التوسع محدودة مقارنةً بالحلول السحابية.
النهج الهجين كحل وسط
تختار العديد من الشركات حلولاً هجينة تجمع بين مزايا كلا النهجين. تُشغّل التطبيقات الحرجة والحساسة للبيانات محليًا، بينما تُسند المهام الأقل أهمية أو التي تتطلب حوسبة مكثفة إلى خدمات سحابية.
تتيح لك هذه الاستراتيجية الهجينة التحكم في العمليات التجارية الرئيسية مع الاستفادة من أداء الخدمات السحابية وفعاليتها من حيث التكلفة. ومع ذلك، يزداد تعقيد البنية بشكل ملحوظ، مما يتطلب قدرات إدارية مناسبة.
🤖🚀 منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة: حلول الذكاء الاصطناعي أسرع وأكثر أمانًا وذكاءً مع UNFRAME.AI
منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة - الصورة: Xpert.Digital
ستتعلم هنا كيف يمكن لشركتك تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة بسرعة وأمان وبدون حواجز دخول عالية.
منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة هي حلك الشامل والمريح للذكاء الاصطناعي. فبدلاً من التعامل مع التقنيات المعقدة والبنية التحتية المكلفة وعمليات التطوير الطويلة، ستحصل على حل جاهز مُصمم خصيصًا لتلبية احتياجاتك من شريك متخصص - غالبًا في غضون أيام قليلة.
الفوائد الرئيسية في لمحة:
⚡ تنفيذ سريع: من الفكرة إلى التطبيق العملي في أيام، لا أشهر. نقدم حلولاً عملية تُحقق قيمة فورية.
🔒 أقصى درجات أمان البيانات: بياناتك الحساسة تبقى معك. نضمن لك معالجة آمنة ومتوافقة مع القوانين دون مشاركة البيانات مع جهات خارجية.
💸 لا مخاطرة مالية: أنت تدفع فقط مقابل النتائج. يتم الاستغناء تمامًا عن الاستثمارات الأولية الكبيرة في الأجهزة أو البرامج أو الموظفين.
🎯 ركّز على عملك الأساسي: ركّز على ما تتقنه. نتولى جميع مراحل التنفيذ الفني، والتشغيل، والصيانة لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
📈 مواكب للمستقبل وقابل للتطوير: ينمو الذكاء الاصطناعي لديك معك. نضمن لك التحسين المستمر وقابلية التطوير، ونكيف النماذج بمرونة مع المتطلبات الجديدة.
المزيد عنها هنا:
من المرحلة التجريبية إلى الإنتاج: استراتيجيات عملية لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي في الشركات الصغيرة والمتوسطة
قابلية التوسع كمؤشر للنجاح
من المشاريع التجريبية إلى التنفيذ على مستوى الشركة
تُعتبر القدرة على توسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي أحد أهم مؤشرات القيمة المضافة الحقيقية. وتبقى العديد من الشركات عالقة في المرحلة التجريبية دون أن تُحوّل مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بنجاح إلى عمليات تشغيلية منتظمة. ولا تتجاوز نسبة المشاريع التجريبية التي تنتقل إلى الإنتاج واسع النطاق 5%.
يتطلب التوسع الناجح أكثر من مجرد امتياز تقني. فالتكيفات التنظيمية، وبرامج تدريب الموظفين، والتكامل مع عمليات الأعمال القائمة، لا تقل أهمية. يجب على الشركات إرساء حوكمة للذكاء الاصطناعي تُحدد معايير جودة البيانات، والتحقق من صحة النماذج، وإدارة المخاطر.
مناسب ل:
متطلبات البنية التحتية للتوسع
تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير بنية تحتية قوية لتكنولوجيا المعلومات قادرة على مواكبة تزايد أحجام البيانات والمتطلبات الأكثر تعقيدًا. غالبًا ما توفر الحلول السحابية مزايا بفضل قابليتها للتطوير، بينما قد تتطلب الأنظمة المحلية استثمارات إضافية في الأجهزة.
تلعب بنية البيانات دورًا حاسمًا في قابلية التوسع. تعتمد جودة أنظمة الذكاء الاصطناعي على جودة البيانات التي تعمل عليها. يجب على الشركات الاستثمار في أنظمة إدارة بيانات عالية الجودة تضمن جودة البيانات وسهولة الوصول إليها.
مقاييس التوسع الناجح
يمكن قياس نجاح توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بمقاييس مختلفة. ويُعدّ عدد حالات الاستخدام التي انتقلت بنجاح من مرحلة التجربة إلى مرحلة الإنتاج مؤشرًا مباشرًا. ولا يقل أهمية عن ذلك سرعة تنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي الجديدة.
يُعدّ قبول المستخدمين داخل المؤسسة عاملاً حاسماً آخر. تُشير معدلات التبني العالية بين الموظفين إلى أن حلول الذكاء الاصطناعي تُضيف قيمةً حقيقيةً وليست مجرد حيل تقنية.
ينعكس التوسع الاقتصادي في تطور التكاليف لكل حالة استخدام أو لكل نقطة بيانات مُعالَجة. وتُظهر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الناجحة انخفاضًا في التكاليف الهامشية نظرًا لإمكانية توزيع التكاليف الثابتة على المزيد من التطبيقات.
عوامل النجاح الخاصة بالصناعة والحجم
اعتماد الذكاء الاصطناعي حسب حجم الشركة
يختلف استخدام الذكاء الاصطناعي اختلافًا كبيرًا باختلاف حجم الشركة. ففي حين تستخدمه 56% من الشركات الكبيرة، لا تتجاوز هذه النسبة 38% في الشركات الصغيرة والمتوسطة، و31% في الشركات متناهية الصغر. ويُعزى هذا التفاوت إلى اختلاف توافر الموارد واقتصادات الحجم.
تتمتع الشركات الكبيرة بموارد مالية وتكنولوجية وبشرية أوسع، مما يُسهّل استثمارات الذكاء الاصطناعي. كما تستفيد بشكل أكبر من وفورات الحجم، إذ تُستَهْلَك تكاليف الاستثمار الأولية المرتفعة بسرعة أكبر مع زيادة أحجام الإنتاج.
من ناحية أخرى، تواجه الشركات الصغيرة قيودًا تتعلق بالموارد، مما يعيق تبني التقنيات المبتكرة. وتُمثل خيارات التمويل المحدودة، ونقص الكوادر المؤهلة، وتحدي الاستثمارات الأولية المرتفعة عوائق كبيرة.
أنماط التطبيقات الخاصة بالصناعة
يتفاوت استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل كبير بين القطاعات. ففي مجال الإعلان وأبحاث السوق، تستخدم 84.3% من الشركات الذكاء الاصطناعي بالفعل، يليها مزودو خدمات تكنولوجيا المعلومات بنسبة 73.7%، ثم صناعة السيارات بنسبة 70.4%.
تعكس هذه الاختلافات التقارب مع التقنيات الرقمية وإمكانيات تطبيقها المحددة. فالصناعات التي تمتلك كميات كبيرة من البيانات وعمليات موحدة غالبًا ما تتمكن من تطبيق الذكاء الاصطناعي والاستفادة منه بسهولة أكبر.
لا تزال القطاعات التقليدية، مثل الضيافة وإنتاج الأغذية وصناعة المنسوجات، مترددة في تبني الذكاء الاصطناعي. ويعود ذلك جزئيًا إلى انخفاض مستويات الرقمنة، ولكن أيضًا إلى نقص الوعي بحالات الاستخدام ذات الصلة.
المخاطر والعقبات أمام النجاح
الحواجز التقنية والتنظيمية
تكمن الأسباب الأكثر شيوعًا لفشل مشاريع الذكاء الاصطناعي في أوجه القصور التنظيمية أكثر من التكنولوجيا نفسها. غالبًا ما تؤدي البيانات غير الكافية، ونقص توافرها وجودتها، وعدم وضوح المسؤوليات، إلى توقف المشاريع.
تُعيق الهياكل الانعزالية في الشركات نجاح تطبيق الذكاء الاصطناعي، إذ تمنع التفكير العملي الشامل. تتطلب مشاريع الذكاء الاصطناعي تعاونًا متعدد التخصصات بين تكنولوجيا المعلومات، وأقسام الأعمال، والإدارة.
يُمثل غياب الشفافية في قياس الفوائد عقبة أخرى. فبدون مؤشرات أداء رئيسية ومعايير نجاح واضحة، لا يُمكن قياس التقدم أو تحديد التحسينات. وهذا يؤدي إلى تراجع دعم الإدارة، وفي النهاية إنهاء المشروع.
تحديات الامتثال والحوكمة
مع دخول لائحة الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي حيز التنفيذ في أغسطس 2024، أصبحت متطلبات الامتثال عامل نجاح حاسم. يجب على الشركات ضمان امتثال تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها للمتطلبات التنظيمية، مما يزيد من التعقيد والتكاليف.
يتطلب إنشاء هياكل حوكمة مناسبة للذكاء الاصطناعي مسؤوليات ومعايير وآليات رقابة واضحة. وتُقلل العديد من الشركات من شأن الجهد اللازم لهذه التعديلات التنظيمية.
تتزايد أهمية المبادئ الأخلاقية والشفافية في اتخاذ القرارات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، سواءً للامتثال أو لقبولها من جانب الموظفين والعملاء. ويتطلب بناء الكفاءات والعمليات اللازمة وقتًا وموارد.
آفاق واتجاهات مستقبلية
تطوير سوق الذكاء الاصطناعي الألماني
يشهد سوق الذكاء الاصطناعي الألماني نموًا ملحوظًا. ويتزايد استعداد الشركات للاستثمار باستمرار: إذ تخطط 82% منها لزيادة ميزانياتها المخصصة للذكاء الاصطناعي خلال الاثني عشر شهرًا القادمة، وأكثر من النصف بنسبة 40% على الأقل.
ويأتي هذا التطور مدفوعًا بالإدراك المتزايد بأن الذكاء الاصطناعي لم يعد خيارًا، بل أصبح شرطًا أساسيًا للقدرة التنافسية. وتعتقد 51% من الشركات الآن أن الشركات ليس لها مستقبل بدون استخدام الذكاء الاصطناعي.
التطورات التكنولوجية ومجالات التطبيق الجديدة
أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط، القادرة على معالجة أنواع مختلفة من البيانات، كالنصوص والصور والصوت، على وشك تحقيق نقلة نوعية في الاستخدام واسع النطاق. تفتح هذه التقنيات آفاقًا جديدة للتطبيق، ويمكنها تحسين الحلول القائمة بشكل كبير.
تُسهّل منصات التعلم الآلي والبرمجة الرقمية الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي. حتى الشركات التي تفتقر إلى خبرة تقنية عميقة يمكنها الاستفادة بشكل متزايد من الذكاء الاصطناعي.
يُحدث دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات DevOps، المعروفة باسم AIOps، تحولاً جذرياً في طريقة إدارة عمليات تكنولوجيا المعلومات. فمن خلال التنبؤ بعمليات تكنولوجيا المعلومات وأتمتتها، يُمكن للشركات زيادة الكفاءة وتقليل فترات التوقف.
مناسب ل:
توصيات استراتيجية للشركات
ينبغي على الشركات مواءمة استراتيجياتها للذكاء الاصطناعي مع تحقيق قيمة طويلة الأجل، بدلاً من التركيز على مكاسب الكفاءة قصيرة الأجل. فالاستثمار في جودة البيانات والتعديلات التنظيمية غالباً ما يكون أهم من اختيار أفضل الخوارزميات.
يظل تطوير مهارات الذكاء الاصطناعي الداخلية أمرًا بالغ الأهمية، حتى عند استخدام الخدمات المُدارة. تحتاج الشركات إلى فهم آلية عمل الذكاء الاصطناعي وحالات الاستخدام ذات الصلة بأعمالها.
النهج التكراري ذو الخطوات الصغيرة والقابلة للقياس يقلل المخاطر ويُمكّن من التعلّم المستمر. ينبغي تصميم المشاريع التجريبية بحيث تكون قابلة للتوسع منذ البداية.
غالبًا ما يُحدد اختيار الشركاء المناسبين، سواءً للخدمات المُدارة أو الاستشارات، النجاح أو الفشل. ينبغي على الشركات البحث عن الخبرة المُثبتة والخبرة المُتخصصة في مجال مُعين.
مفاهيم التنفيذ العملي والقياس
تطوير إطار عمل عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي
يبدأ الإطار المنظم لقياس عائد الاستثمار بتحديد أهداف العمل بوضوح وترجمتها إلى مؤشرات أداء رئيسية قابلة للقياس. وينبغي أن يشمل ذلك المؤشرات الرائدة التي تُقدم إشارات مبكرة للنجاح أو الفشل، والمؤشرات المتأخرة التي تقيس الآثار طويلة المدى.
تُعد القياسات الأساسية قبل تطبيق الذكاء الاصطناعي بالغة الأهمية لتقييم النجاح لاحقًا. فبدون معرفة دقيقة بالوضع الأولي، لا يمكن قياس التحسينات كميًا.
من الضروري إجراء مراجعات وتعديلات دورية على مفهوم القياس، نظرًا للتطور المستمر لأنظمة الذكاء الاصطناعي ومتطلبات الأعمال. ينبغي النظر إلى قياس عائد الاستثمار كعملية تكرارية، وليس نشاطًا لمرة واحدة.
استراتيجيات التنفيذ لأنواع الشركات المختلفة
ينبغي للشركات الصغيرة والمتوسطة البدء بحالات استخدام محددة بوضوح تُمكّنها من تحقيق نجاح سريع. ويمكن للحلول السحابية أو الخدمات المُدارة أن تُساعد في الحد من الاستثمارات الأولية.
يمكن للشركات الكبيرة إطلاق مشاريع تجريبية متوازية في مجالات مختلفة لتحديد أوجه التآزر وتطوير أفضل الممارسات. ويمكن أن يُسرّع إنشاء كفاءة مركزية في مجال الذكاء الاصطناعي من توسعة نطاق الشركة.
بغض النظر عن حجم الشركة، يُعدّ إشراك أقسام الأعمال منذ البداية أمرًا بالغ الأهمية. لا ينبغي النظر إلى مشاريع الذكاء الاصطناعي على أنها مبادرات تكنولوجيا معلومات بحتة، بل كمشاريع تحوّل مدفوعة بالأعمال.
يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على إحداث تحول جذري في الشركات الألمانية وخلق مزايا تنافسية جديدة. ومع ذلك، لا يعتمد النجاح فقط على التقنية المختارة، بل على النهج الاستراتيجي، والتنفيذ المؤسسي، والقياس والتحسين المستمر. تُمثل خدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة خيارًا قيّمًا، خاصةً للشركات التي ترغب في الاستفادة السريعة من الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى بناء خبرة داخلية واسعة.
ينبغي اتخاذ القرار بشأن التطوير الداخلي والخدمات الخارجية بناءً على متطلبات العمل المحددة، والموارد المتاحة، والأهداف الاستراتيجية. والأهم من قرار التكنولوجيا هو التركيز المستمر على قيمة الأعمال القابلة للقياس، والاستعداد للتكيف والتحسين المستمر لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
تنزيل تقرير اتجاهات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات لعام 2025 من Unframe
تنزيل تقرير اتجاهات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات لعام 2025 من Unframe
انقر هنا للتحميل:
نصيحة - التخطيط - التنفيذ
Konrad Wolfenstein
سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.
الاتصال بي تحت Wolfenstein ∂ xpert.digital
اتصل بي تحت +49 89 674 804 (ميونيخ)