لا مزيد من "إثبات المفهوم": لماذا تُحدث نماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على النتائج ثورة في مجال تكنولوجيا المعلومات

نهاية السذاجة: لماذا نحتاج إلى إعادة حساب الجدوى الاقتصادية للذكاء الاصطناعي بشكل كامل

بينما يشهد وادي السيليكون طفرةً هائلةً وتتدفق مليارات الدولارات من رأس المال الاستثماري إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي، ينتشر شعورٌ بالإحباط في مجالس إدارة الشركات الأوروبية. هذا التناقض مُقلق: فمن جهة، هناك الوعد الثوري الذي تُقدمه هذه التقنية؛ ومن جهة أخرى، ميزانيةٌ يصعب تبريرها بالطرق التقليدية. وتجد العديد من الشركات أن مبادراتها المكلفة في مجال الذكاء الاصطناعي، رغم روعتها التقنية، تُخيب آمالها الاقتصادية.

لكن المشكلة لا تكمن في التكنولوجيا نفسها، بل في كيفية قياس قيمتها وإدارتها. فعلى مدى عقود، تعلم المسؤولون التنفيذيون حساب استثمارات تكنولوجيا المعلومات، مثل تطبيقات SAP أو أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)، وهي مشاريع محددة المعالم ذات بداية ونهاية واضحتين وفوائد قابلة للقياس. أما الذكاء الاصطناعي، فيخضع لقواعد مختلفة: فهو متقلب، واحتمالي، ومتطور باستمرار. وأي شخص يحاول التعامل مع هذا العالم الجديد باستخدام أساليب الشراء التقليدية لتكنولوجيا المعلومات، يُخاطر بإغراق ميزانيات ضخمة في "فخ التكاليف الغارقة" دون تحقيق أي عوائد ملموسة.

يُعدّ هذا الوضع بالغ الأهمية بالنسبة للشركات الألمانية الصغيرة والمتوسطة والشركات الأوروبية الكبرى. فبين قوة الرأسمالية الأمريكية القائمة على الابتكار، ونمو الصين الموجه من الدولة، تُخاطر أوروبا بالتخلف عن الركب. لكن الحل لا يكمن في استثمار المزيد من الأموال بشكل أعمى، بل في تغيير جذري في النموذج المتبع: من التركيز على تمويل البنية التحتية والتراخيص، إلى مكافأة النتائج الفعلية.

تحلل المقالة التالية أوجه القصور الهيكلية في نماذج الاستثمار التقليدية، وتكشف عن العوامل الخفية التي تؤثر على تكلفة مشاريع الذكاء الاصطناعي، وتحدد مسارًا يقلل المخاطر ويضمن تحقيق القيمة منذ البداية. إنها دليل لصناع القرار الذين يرغبون في فهم الذكاء الاصطناعي ليس كلعبة تكنولوجية، بل كميزة تنافسية مربحة.

مناسب ل:

• Unframe.AI: عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي للمؤسسات: لماذا معظم الحسابات خاطئة

لماذا تُعتبر نماذج الاستثمار التقليدية في أوروبا محكوم عليها بالفشل، وكيف يمكن لإعادة تنظيم جذرية أن تضمن الوصول إلى الأسواق العالمية

يمثل التباين الحالي بين الاستثمارات الضخمة في الذكاء الاصطناعي والعوائد الفعلية التي يحققها أحد أبرز التحديات التي تواجه قادة الأعمال حول العالم. فبينما ضخت شركات الأسهم الخاصة ورأس المال المخاطر الأمريكية أكثر من 100 مليار دولار في هذا القطاع عام 2024 وحده، تواجه الشركات الأوروبية، ولا سيما الشركات الألمانية الصغيرة والمتوسطة، واقعًا مقلقًا. إذ يتبين أن نسبة كبيرة من حسابات عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي المؤسسي معيبة. ولا يعود هذا إلى نقص في الدقة الرياضية، بل إلى افتراضات خاطئة جوهريًا. فالبنية التحتية التكنولوجية والنماذج المالية المبنية عليها، والتي طُورت على مدى عقود لأنظمة تكنولوجيا المعلومات الحتمية مثل تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وإدارة علاقات العملاء (CRM)، تنهار تحت وطأة تقلبات أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة وطبيعتها الاحتمالية. ومن يحاول إدارة الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام مؤشرات الأداء الرئيسية نفسها المستخدمة في تطبيق SAP، فإنه أشبه بمن يبحر في محيط باستخدام خريطة طريق.

عدم التوافق الهيكلي لمقاييس تكنولوجيا المعلومات الكلاسيكية

تكمن المشكلة الأساسية في حسابات الاستثمار التقليدية في سوء فهم طبيعة مشاريع الذكاء الاصطناعي. هناك أربعة عوامل تميز هذه الاستثمارات بشكل جوهري عن تطبيقات البرمجيات التقليدية، مما يؤدي إلى إنتاج نماذج العائد على الاستثمار القياسية لتوقعات غير دقيقة بشكل منهجي.

أولًا، ثمة مشكلة خطيرة تتعلق بالجدول الزمني. يفترض نموذج العائد على الاستثمار التقليدي مرحلة تنفيذ محددة تليها مرحلة عوائد قابلة للقياس. مع ذلك، نادرًا ما تسير مشاريع الذكاء الاصطناعي بشكل خطي. فغالبًا ما يتحول مشروع مُخطط له كمشروع تجريبي لمدة ستة أشهر إلى مرحلة تجريبية تمتد لأربعة عشر شهرًا. أما جاهزية الإنتاج، التي كان من المفترض أن تكون على بُعد أسابيع فقط، فتبقى هدفًا نظريًا حتى بعد مرور عام. وبينما يزداد المقام في معادلة العائد على الاستثمار باطراد نتيجة للتكاليف المستمرة، يبقى البسط - أي العائد - عند الصفر.

ثانيًا، تتسم مشاريع الذكاء الاصطناعي بتفاوت كبير في نطاقها. فبينما تتبع مشاريع تكنولوجيا المعلومات التقليدية غالبًا مواصفات صارمة، تتطور حالات استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل ديناميكي. قد يتحول نظام معالجة المستندات إلى منصة لاسترجاع المعرفة أثناء التطوير، ليتم استبداله بحل سير عمل قائم على الوكلاء قبل الإطلاق بفترة وجيزة. ونظرًا لأن الأسس التكنولوجية - النماذج والأطر والأدوات - تتغير بسرعة كبيرة، يجب تكييف الحلول باستمرار لتجنب تقادمها عند النشر.

ثالثًا، تُشكّل مشكلة تحديد مصدر التأثير تحدياتٍ تبدو مستعصيةً أمام الإدارات المالية. فحتى لو حقق نظام الذكاء الاصطناعي قيمةً، فإنّ تحديد هذه القيمة أمرٌ معقد. هل تُعزى الزيادة في الإيرادات إلى محرك التوصيات الجديد للذكاء الاصطناعي، أم إلى فريق المبيعات المُعاد هيكلته، أم ببساطة إلى الظروف الاقتصادية المواتية؟ على عكس البرامج الحتمية، حيث تكون العلاقة السببية واضحةً في كثير من الأحيان، مع الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما يُقاس فقط مساهمة النظام في النتيجة، وليس سببها الوحيد.

رابعًا، غالبًا ما يؤدي فخ التكاليف الغارقة إلى قرارات غير منطقية. تتطلب معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي المؤسسية استثمارات أولية كبيرة: توفير البنية التحتية، وتنظيف البيانات، وتدريب النماذج، والتكامل. يُضاف إلى ذلك تكاليف إدارة مراقبة الذكاء الاصطناعي، نظرًا لأن النماذج، على عكس البرامج الثابتة، عُرضة لتدهور الأداء، المعروف بالانحراف، ويجب مراقبتها باستمرار. غالبًا ما تكون نقطة التحقق من جدوى الاستثمار متأخرة جدًا في المشروع، بحيث يكون الجزء الأكبر من الميزانية قد أُنفِق بالفعل بشكل نهائي.

السياق العالمي والعيب المكاني المحدد لأوروبا

تواجه هذه المخاطر الكامنة بيئةً هشةً للغاية في أوروبا. فبينما تحظى الشركات الأمريكية بدعمٍ من رؤوس أموال استثمارية متسامحة مع المخاطر، وتُرسّخ ثقافة "التعلم السريع من الأخطاء"، يعمل السوق الأوروبي في بيئة تتسم بتجنب المخاطر العالية والرقابة الصارمة. ورغم أن قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي يوفر اليقين القانوني، إلا أنه يفرض تكاليف امتثال باهظة على الشركات الصغيرة والمتوسطة. وتشير التقديرات إلى أن اختبار الامتثال لنظام ذكاء اصطناعي واحد عالي المخاطر قد يصل إلى 400 ألف يورو في حال عدم وجود أنظمة إدارة جودة مُعتمدة.

يؤدي هذا إلى فجوة استثمارية خطيرة، حيث تتجاوز استثمارات الولايات المتحدة في الذكاء الاصطناعي استثمارات أوروبا بكثير. في المقابل، تستخدم الصين التكامل الموجه من الدولة لفرض وفورات الحجم في الصناعة. وتواجه ألمانيا وأوروبا خطر الوقوع في مأزق: الاعتماد التكنولوجي على النماذج الأمريكية، والتعرض لضغوط الأسعار نتيجة الكفاءة الصينية. بالنسبة للمديرين التنفيذيين الأوروبيين، يعني هذا أن مشاريع الذكاء الاصطناعي يجب ألا تكون مربحة فحسب، بل حيوية استراتيجياً أيضاً. ومع ذلك، فإن الشركات المتوسطة والصغيرة الألمانية، التي تُشكل عماد الاقتصاد الأوروبي، هي المترددة. فثلث الشركات الكبيرة فقط، ونسبة أقل من ذلك من الشركات الصغيرة والمتوسطة، تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل فعّال. إن الخوف من التكاليف الباهظة والفوائد غير الواضحة يُعيق الابتكار.

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:

• منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة

من الوعد المجرد إلى الواقع القابل للقياس

لكسر هذا الجمود، لا بد من إعادة النظر جذرياً في جدوى استخدام الذكاء الاصطناعي. فالمؤسسات الناجحة لا تبدأ بالتساؤل عن التكنولوجيا نفسها، بل عن النتائج المرجوة. والسؤال الأول الذي يجب طرحه هو: ما هي النتائج التجارية المحددة التي سيحققها الذكاء الاصطناعي؟ أما الأهداف العامة مثل "زيادة الكفاءة" أو "تشجيع الابتكار" فهي عديمة الجدوى في هذا السياق. تتطلب دراسة جدوى قوية مؤشرات أداء دقيقة يمكن تتبعها أسبوعياً عبر لوحة تحكم.

من الأمثلة الجيدة على ذلك ما هو ملموس وقابل للتحقق: تقليل وقت مراجعة العقود من أربع ساعات إلى عشرين دقيقة، وزيادة نسبة حل المشكلات من أول اتصال في خدمة العملاء من 62% إلى 78%، أو تقليل إدخال البيانات اليدوي لطلبات القروض بنسبة 80%. إذا لم يكن بالإمكان صياغة الهدف بلغة رئيس القسم، فلا جدوى منه.

أما السؤال المحوري الثاني فيتعلق بالتحقق: كيف نتأكد من نجاح المشروع؟ تجيب النماذج التقليدية على هذا السؤال في نهاية المشروع، غالبًا بعد ثمانية عشر شهرًا. لكن مشاريع الذكاء الاصطناعي تتطلب تحققًا مستمرًا. ما الذي نحتاج إلى رؤيته في الأسبوع الثاني للتأكد من صحة المسار؟ ما هي نقطة القرار في الشهر الثالث التي يمكن عندها إيقاف المشروع إذا لم تكن المؤشرات كافية؟ إن أفضل الاستثمارات هي تلك المصممة لإثبات قيمتها بسرعة أو الفشل قبل تبديد رأس مال كبير.

العوامل الخفية المدمرة لرأس المال في هيكل التكلفة

حتى وإن كان الهدف سليماً، فإن العديد من الحسابات تفشل بسبب التكاليف الخفية التي غالباً ما يتم تجاهلها في المرحلة الأولية. يستهلك إعداد البيانات حوالي 60% من الوقت والميزانية في معظم المشاريع. ولا يقتصر ذلك على التنظيف التقني فحسب، بل يشمل أيضاً الحوكمة، والتوحيد القياسي، والموافقة القانونية المعقدة للغاية على مجموعات البيانات في أوروبا.

من العوامل الأخرى التي يُستهان بها تعقيد التكامل. فالذكاء الاصطناعي الذي يعمل في بيئة تجريبية معزولة لا يمت بصلة تُذكر إلى نظام مُدمج في بنى أمنية وسير عمل قائمة. غالبًا ما تتجاوز تكلفة هذه المرحلة الأخيرة من التكامل تكلفة مكون الذكاء الاصطناعي نفسه، وهي المرحلة التي تتعثر فيها معظم المشاريع. يُضاف إلى ذلك تكاليف التشغيل المستمرة، إذ تتطلب النماذج مراقبة مستمرة لرصد أي انحرافات وإعادة تدريب دورية عند تغير أنماط البيانات.

أخيرًا، نادرًا ما تُحسب تكلفة الفرصة البديلة للوقت. فكل شهر يستغرقه مشروع الذكاء الاصطناعي لتحقيق قيمة مضافة هو شهر من القيمة الضائعة. قد يكون مشروع مدته 18 شهرًا وعائد استثماره 200% أسوأ اقتصاديًا من مشروع مدته ستة أسابيع وعائد استثماره 80%، لأن الأخير يُولّد تدفقًا نقديًا إيجابيًا لمدة 16 شهرًا إضافية. لا تُعدّ المؤسسات ذات أفضل عائد استثمار بالضرورة هي تلك التي تُحقق أعلى العوائد، بل تلك التي تُحقق قيمة ملموسة بأسرع وقت وبأقل استثمار رأسمالي.

ما وراء الإنفاق الرأسمالي: التحول النموذجي نحو نماذج التمويل الموجهة نحو النتائج

في ظل هذه المخاطر والتردد الأوروبي، تكتسب نماذج التسعير والأعمال الجديدة التي تنقل المخاطر من المشتري إلى المورد زخماً متزايداً. ويعمل مزودون مثل Unframe وغيرهم من اللاعبين المبتكرين في السوق على وضع مبادئ قائمة على التحقق المسبق من الالتزامات. وقد يكون هذا النهج التسعيري القائم على النتائج هو المفتاح لتجاوز تجميد الاستثمار في أوروبا.

بدلاً من شراء البنية التحتية مسبقاً (نفقات رأسمالية) أو دفع رسوم التراخيص لكل مستخدم (تسعير قائم على عدد المستخدمين) والتي غالباً ما تبقى غير مستخدمة، تدفع الشركات هنا مقابل النتائج المحققة. تتناسب التكاليف طردياً مع القيمة المُحققة، وليس مع الموارد المُستهلكة. هذا يُعالج مشكلة تحديد مصدر النتائج بشكل مباشر، ويُلزم الموردين ببيع الحلول الفعّالة فقط.

في هذا النموذج، تبدأ كل عملية تعاقد بحالة استخدام محددة ونتيجة قابلة للقياس. يرى العميل الذكاء الاصطناعي وهو يعمل على بياناته الخاصة وفي بيئته قبل القيام باستثمار كبير. لا توجد مشاريع طويلة الأمد (18 شهرًا) مع أمل في تحقيق عائد على الاستثمار في النهاية، بل تُعطى الأولوية لخلق القيمة. علاوة على ذلك، غالبًا ما يتم التخلص من التكاليف الباهظة للبنية التحتية، حيث تتولى المنصات الحديثة عبء إعداد البيانات ونشر النموذج. هذا يُلغي التكاليف الخفية التي قد تصل إلى 80% من الميزانية.

من مزايا هذا النموذج أيضاً الابتعاد عن نماذج الترخيص القائمة على عدد المستخدمين، والتي كانت في السابق تُعيق الانتشار الواسع. فإذا تكبّد كل مستخدم إضافي تكاليف إضافية، فإن استخدام التقنية يصبح محدوداً بشكل مصطنع. أما النماذج الموجهة نحو النتائج، من جهة أخرى، فتشجع على الاستخدام الواسع، إذ أن زيادة عدد المستخدمين تؤدي عموماً إلى نتائج أفضل، وبالتالي قيمة مضافة أكبر.

الآثار الاستراتيجية على القيادة الأوروبية

بالنسبة لصناع القرار في أوروبا، يعني هذا أن عصر التجارب الأولية لإثبات المفاهيم دون مسار واضح لتحقيق القيمة قد ولّى. فالواقع الاقتصادي يفرض تحولاً من الانبهار التكنولوجي إلى دقة متناهية في تحديد نتائج الأعمال. لا ينبغي للشركات استخدام ورش العمل والمراحل التجريبية لمعرفة إمكانيات الذكاء الاصطناعي، بل لتحديد حالة الاستخدام الأكثر قيمة والتحقق من أثرها الاقتصادي.

يُنصح بالسعي إلى إقامة شراكات مع مزودين مستعدين لتحمل المخاطر وتقييم أدائهم بناءً على النتائج. مع ذلك، يتطلب هذا أيضًا تغييرًا في طريقة تفكير العملاء: الابتعاد عن شراء "ساعات عمل تقنية المعلومات" أو "تراخيص"، والتوجه نحو بناء شراكات لخلق القيمة. في عالم تهيمن فيه الولايات المتحدة والصين من خلال تخصيص رؤوس أموال ضخمة، تُعدّ كفاءة توظيف رأس المال فرص أوروبا الوحيدة. لا يكمن السر في إنفاق المزيد من الأموال، بل في استثمارها في نماذج تُغطي تكاليفها قبل حلول موعد الدفع. من لا يزال يعتمد على توقعات لمدة 18 شهرًا فقد خسر المنافسة بالفعل. تنشأ القدرة التنافسية الحقيقية عندما لا يكون خلق القيمة وعدًا، بل يُثبت منذ اليوم الأول.

Konrad Wolfenstein

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

الاتصال بي تحت Wolfenstein ∂ xpert.digital

اتصل بي تحت +49 89 674 804 (ميونيخ)

ينكدين
 

خبرتنا العالمية في الصناعة والأعمال في تطوير الأعمال والمبيعات والتسويق - الصورة: Xpert.Digital

التركيز على الصناعة: B2B، والرقمنة (من الذكاء الاصطناعي إلى الواقع المعزز)، والهندسة الميكانيكية، والخدمات اللوجستية، والطاقات المتجددة والصناعة

المزيد عنها هنا:

• مركز إكسبيرت للأعمال

مركز موضوعي يضم رؤى وخبرات:

• منصة المعرفة حول الاقتصاد العالمي والإقليمي والابتكار والاتجاهات الخاصة بالصناعة
• مجموعة من التحليلات والاندفاعات والمعلومات الأساسية من مجالات تركيزنا
• مكان للخبرة والمعلومات حول التطورات الحالية في مجال الأعمال والتكنولوجيا
• مركز موضوعي للشركات التي ترغب في التعرف على الأسواق والرقمنة وابتكارات الصناعة