هل لا تزال شركتك تعمل بنظام تكنولوجيا المعلومات التفاعلي؟ من إهدار الساعات إلى الأتمتة الذكية مع خدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة.

هل تكلفك انقطاعات تكنولوجيا المعلومات 300 ألف يورو في الساعة؟ هذه التقنية القائمة على الذكاء الاصطناعي تتنبأ بالمشاكل قبل حدوثها.

تواجه أقسام تقنية المعلومات في الشركات منعطفًا حاسمًا، إذ تعاني من دوامة من عدم الكفاءة التشغيلية ذات عواقب اقتصادية وخيمة. حاليًا، يُقضى حوالي 60% من وقت عمل قسم تقنية المعلومات في مهام يدوية كالمراجعة والإحالة والتحديث، بينما يُعزى ما يقارب نصف حالات انقطاع النظام إلى أخطاء في تحديد العلاقات بين المكونات.

لا تُعد هذه أوجه القصور مجرد مصدر إزعاج، بل هي عامل تكلفة هائل: إذ يمكن أن تكلف ساعة واحدة من التوقف عن العمل شركة متوسطة 300 ألف دولار، بينما بالنسبة للمؤسسات المالية والرعاية الصحية، يمكن أن يصل هذا المبلغ إلى خمسة ملايين دولار في الساعة.

استجابةً لهذا التحدي، يشهد العالم تحولاً جذرياً في المفاهيم: التحول نحو عمليات تكنولوجيا المعلومات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. فبدلاً من مجرد التفاعل مع المشكلات التي وقعت بالفعل، تُمكّن الأنظمة الذكية من الكشف الاستباقي عن الحالات الشاذة والبدء التلقائي في اتخاذ التدابير المضادة. يتجاوز هذا النهج بكثير مجرد أتمتة سير العمل، ويمثل إعادة هيكلة مفاهيمية، إذ ينتقل من حل المشكلات التفاعلي إلى التنبؤ الذكي.

تتجلى ديناميكيات هذا التحول في أرقام سوقية مبهرة. فمن المتوقع أن ينمو سوق أتمتة العمليات الذكية من 15 مليار دولار في عام 2024 إلى 48 مليار دولار بحلول عام 2034. وفي الوقت نفسه، يشهد سوق "الذكاء الاصطناعي كخدمة" نمواً هائلاً، مما يؤكد التوجه نحو الحصول على قدرات الذكاء الاصطناعي كخدمة سحابية مُدارة بدلاً من تطويرها داخلياً.

توضح هذه التطورات أن أتمتة تكنولوجيا المعلومات الذكية لم تعد خياراً إضافياً، بل ضرورة استراتيجية لتحقيق القدرة التنافسية والربحية التشغيلية لكل شركة حديثة.

إن مبلغ 300 ألف دولار في الساعة موثق جيداً ويستند إلى عدة مصادر مستقلة:

يؤكد استطلاع ITIC لعام 2024 حول التكلفة الساعية لتوقف العمل أن أكثر من 90% من الشركات المتوسطة والكبيرة الحجم أفادت بأن ساعة واحدة من توقف العمل تكلفها أكثر من 300 ألف دولار. وقد شملت هذه الدراسة الشاملة أكثر من 1000 شركة حول العالم بين نوفمبر 2023 ومارس 2024.

حددت دراسة غارتنر الأصلية لعام 2014 متوسط ​​تكاليف توقف الخدمة بـ 5600 دولار أمريكي للدقيقة الواحدة، وهو ما يمكن استقراءه إلى 336000 دولار أمريكي في الساعة. ورغم أن هذه البيانات قديمة، إلا أنها لا تزال تُستشهد بها كمعيار مرجعي.

تُظهر التحليلات الحديثة استمرار ارتفاع هذه التكاليف. ففي عام 2016، قدّر معهد بونيمون التكاليف بنحو 9000 دولار أمريكي للدقيقة الواحدة (540000 دولار أمريكي للساعة). وتؤكد البيانات الحالية لعامي 2024 و2025 ارتفاعها إلى متوسط ​​14056 دولارًا أمريكيًا للدقيقة الواحدة لجميع المؤسسات، بل و23750 دولارًا أمريكيًا للدقيقة الواحدة للشركات الكبيرة.

الحد الأدنى البالغ خمسة ملايين دولار للتمويل والرعاية الصحية:

كما تدعم بيانات البحث الادعاء بأن المؤسسات المالية والرعاية الصحية قد تتكبد تكاليف توقف تصل إلى خمسة ملايين دولار في الساعة:

في قطاعات رئيسية، تشمل الخدمات المصرفية والمالية، والرعاية الصحية، والتصنيع، والإعلام والاتصالات، وتجارة التجزئة، والاتصالات السلكية واللاسلكية، والطاقة، تتجاوز تكاليف توقف العمل في الساعة الواحدة 5 ملايين دولار. وتشير دراسة أجرتها ITIC إلى أن 41% من الشركات أفادت بأن ساعة واحدة من توقف العمل تكلفها ما بين مليون دولار وأكثر من 5 ملايين دولار.

في قطاع الرعاية الصحية، تُقدّر التكاليف بمتوسط ​​636 ألف دولار أمريكي في الساعة، مع احتمال أن تصل تكلفة أيام التوقف عن العمل إلى 1.9 مليون دولار أمريكي في المتوسط. وفي حالة هجمات برامج الفدية، يرتفع هذا الرقم إلى 1.9 مليون دولار أمريكي في المتوسط ​​يوميًا. وتشير بعض التقديرات إلى تكاليف تصل إلى 7500 دولار أمريكي في الدقيقة، أي ما يعادل 450 ألف دولار أمريكي في الساعة.

في القطاع المالي، قد تكون التكاليف باهظة للغاية. فبينما تتراوح التقديرات العامة من 12 ألف دولار للدقيقة، قد تتكبد البنوك الكبرى خسائر تصل إلى 9.3 مليون دولار في الساعة. وتخسر ​​المؤسسات المالية ما معدله 152 مليون دولار سنويًا بسبب توقف العمليات. وتصل أعلى التكاليف الموثقة إلى 5 ملايين دولار في الساعة، وهذه الأرقام لا تشمل الغرامات والعقوبات التنظيمية.

القيود والسياق المهمان:

يعتمد الأمر على حجم الشركة: تنطبق الأرقام المذكورة بشكل أساسي على الشركات المتوسطة والكبيرة. أما الشركات الصغيرة فتتكبد تكاليف مطلقة أقل بكثير - تتراوح بين 137 و427 دولارًا للدقيقة (من 8220 إلى 25620 دولارًا في الساعة)، مع العلم أنه حتى بالنسبة للشركات الصغيرة جدًا التي تضم حوالي 25 موظفًا، قد تكلف ساعة واحدة من التوقف عن العمل حوالي 100000 دولار.

تختلف التكاليف باختلاف القطاعات. فبينما تتقاضى صناعة السيارات 50 ألف دولار للدقيقة (3 ملايين دولار للساعة)، تصل تكلفة توقف الخدمة إلى حوالي 1.1 مليون دولار للساعة في قطاع التجزئة، و2 مليون دولار في قطاع الاتصالات، و2.48 مليون دولار للساعة في قطاع الطاقة.

استبعاد التكاليف الإضافية: عادةً ما تستبعد الأرقام المذكورة بكثرة النزاعات القانونية والغرامات والعقوبات والأضرار التي تلحق بالسمعة. ولذلك، قد تكون التكاليف الإجمالية الفعلية أعلى بكثير.

الاتجاه مع مرور الوقت: ارتفعت تكاليف توقف العمل بشكل مطرد في السنوات الأخيرة. فبين عامي 2014 و2024، تضاعفت تكلفة الدقيقة الواحدة أكثر من مرتين، من 5600 دولار إلى أكثر من 14000 دولار. ويعكس هذا تزايد الاعتماد الرقمي في عمليات الأعمال الحديثة.

من الساعات الضائعة إلى الأتمتة الذكية - كيف تُحدث أنظمة الذكاء الاصطناعي المُدارة ثورة في عمليات تكنولوجيا المعلومات؟

الكفاءة التشغيلية كعامل تنافسي: الأساس الاقتصادي للأتمتة الذكية

يشهد قطاع تقنية المعلومات في الشركات تحولاً حاسماً. إذ يُهدر 60% من وقت العمل في فرز الطلبات وتوجيهها وتحديث التذاكر يدوياً. وفي الوقت نفسه، ينتج 45% من حالات التوقف عن العمل عن أخطاء في تحديد العلاقات بين الأنظمة. كما يُهدر 30% من وقت الموظفين في البحث عن إجابات أو تجميع المعلومات اللازمة لحل الطلبات. هذا القصور الجوهري له عواقب اقتصادية وخيمة على المؤسسات بمختلف أحجامها. فساعة واحدة من التوقف عن العمل تُكلّف الشركة المتوسطة حوالي 300 ألف دولار، بينما تواجه المؤسسات المالية ومنظمات الرعاية الصحية خسائر تصل إلى 5 ملايين دولار في الساعة. في ضوء هذه المعطيات، يتضح جلياً لماذا لم يعد التشغيل الآلي الذكي لتقنية المعلومات خياراً، بل أصبح شرطاً أساسياً لتحقيق الربحية التشغيلية والقدرة التنافسية.

يمثل التحول إلى عمليات تكنولوجيا المعلومات المدعومة بالذكاء الاصطناعي نقلة نوعية في كيفية إدارة الشركات لبنيتها التحتية التقنية. فبدلاً من الاكتفاء بالاستجابة للمشاكل التي ألحقت الضرر بالفعل، يمكن للمؤسسات استخدام أنظمة ذكية للكشف الاستباقي عن أي خلل، وربط الإشارات المختلفة، واتخاذ الإجراءات المضادة تلقائيًا. ويتجاوز هذا التحول مجرد أتمتة سير العمل، ليشمل جوانب أساسية من بنية المؤسسة ونموذج أعمالها.

أسواق بمليارات الدولارات في طور التقارب: ديناميكيات السوق والتحولات الهيكلية

بلغ حجم سوق أتمتة العمليات الذكية 15 مليار دولار أمريكي في عام 2024، ومن المتوقع أن ينمو إلى 48 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2034، ما يمثل معدل نمو سنوي متوسط ​​قدره 14.35%. لا يعكس هذا النمو مجرد اتجاه عابر، بل يعكس تحولاً جوهرياً في السوق. يهيمن قطاع الحوسبة السحابية على السوق بحصة تبلغ 62%، وينمو بمعدل 14.95% سنوياً. وهذا يؤكد القرار الاستراتيجي للشركات بالحصول على حلول الأتمتة ليس على بنيتها التحتية الخاصة، بل كخدمة مُدارة عبر منصات الحوسبة السحابية.

في الوقت نفسه، يشهد سوق الذكاء الاصطناعي كخدمة نموًا متسارعًا، إذ يرتفع حجمه من 12.7 مليار دولار أمريكي في عام 2024 إلى حجم متوقع بنسبة نمو سنوية تبلغ 30.6% حتى عام 2034. ويهيمن قطاع البرمجيات كخدمة (SaaS) على هذا السوق بنسبة 46%، مما يدل على أن الشركات الكبرى تُفضل بشكل متزايد الحصول على وظائف الذكاء الاصطناعي المتخصصة من خلال خدمات التعاقد بدلًا من تطويرها داخليًا. أما سوق برمجيات أتمتة العمليات التجارية، فينمو بدوره من 13 مليار دولار أمريكي في عام 2024 إلى 23.9 مليار دولار أمريكي متوقعة بحلول عام 2029، بمعدل نمو سنوي يبلغ 11.6%. وتشكل هذه الأسواق المتداخلة معًا منظومة متكاملة تُحدث تحولًا جذريًا في عمليات تكنولوجيا المعلومات.

تتعزز الأهمية الاستراتيجية لهذه الأسواق أكثر فأكثر مع توقعات وصول الإنفاق العالمي على تكنولوجيا المعلومات إلى 2.57 مليار دولار أمريكي في عام 2025، بزيادة قدرها 9.3% مقارنةً بعام 2024. ومن الجدير بالذكر بشكل خاص أن الاستثمارات في مراكز البيانات وأنظمة الخوادم من المتوقع أن ترتفع بنسبة تقارب 50% من عام 2024 إلى عام 2025. وبالتالي، فإن الطلب على الأتمتة الذكية لا يتعارض مع ارتفاع الإنفاق الإجمالي، بل هو مدفوع به، حيث تستثمر الشركات في البنية التحتية وفي طبقات البرمجيات الذكية في آنٍ واحد لتشغيل تلك البنية التحتية بكفاءة أكبر.

العائد القابل للقياس على الاستثمار: من النظرية إلى الواقع التجاري الموثق

يمكن قياس قيمة أتمتة تكنولوجيا المعلومات الذكية من جوانب متعددة. فقد تمكنت شركة بريتيش تيليكوم من تقليص وقت معالجة حوادث تكنولوجيا المعلومات بنسبة 33%. كما خفضت بورصة لندن الوقت اللازم لإعداد تحليلات الحوادث من ساعة ونصف إلى خمس ثوانٍ فقط، أي بتحسن قدره 99.9%. وهذه ليست أمثلة معزولة، بل مؤشرات على مكاسب منهجية في الكفاءة قابلة للتكرار.

يُعدّ مفهوم متوسط ​​وقت الإصلاح أو متوسط ​​وقت الحل مؤشرًا رئيسيًا للأداء التشغيلي. ففي عالمٍ تُكبّد فيه كل دقيقة من التوقف عن العمل تكاليف باهظة، يُمثّل أي انخفاض في هذا المؤشر، ولو ببضع دقائق فقط، قيمةً مضافةً كبيرة. تُحقق الحلول الحديثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ذلك من خلال آلياتٍ عديدة. أولًا، يضمن التوجيه الآلي للتنبيهات إخطار الموظفين المعنيين فورًا، بدلًا من الاضطرار إلى التنقل بين قنوات الاتصال. ثانيًا، يُصنّف الذكاء الاصطناعي التنبيهات حسب السياق والأولويات، مما يسمح للفرق التقنية بتركيز جهودها على الحوادث الحرجة حقًا وتجنب التشتت وسط كمٍّ هائل من الإنذارات الكاذبة. ثالثًا، تُطبّق سياسات المعالجة الآلية، لحل المشكلات الأبسط دون أي تدخل بشري.

يؤدي تقليل متوسط ​​وقت الإصلاح (MTTR) مباشرةً إلى فوائد تجارية ملموسة. إذ تزداد جاهزية الأنظمة الحيوية، ويرتفع مستوى رضا العملاء، ولا تُفقد الإيرادات بسبب الأعطال التقنية. وفي الوقت نفسه، ينخفض ​​العبء النفسي على فرق تقنية المعلومات بشكل ملحوظ. يُعدّ ما يُسمى بإرهاق الإنذارات - وهو الضغط النفسي الناتج عن التدفق المستمر للإنذارات الخاطئة أو غير ذات الصلة - مشكلة شائعة في العديد من مراكز عمليات الأمن وتقنية المعلومات. ويمكن للفلترة الذكية والتحليل السياقي أن يقللا هذا العبء بشكل كبير.

عوائد رأس المال تصل إلى مستويات قياسية جديدة: الأبعاد المالية لتحول الذكاء الاصطناعي

يبلغ متوسط ​​العائد على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي 1.7 ضعف رأس المال المستثمر. وتشير تحليلات العمليات التي تعتمد على العنصر البشري إلى عوائد تصل إلى 2.1، مما يدل على ميزة كبيرة في أتمتة المهام الروتينية والتنسيقية. وقد حققت 88% من الشركات التي طبقت منصات الذكاء الاصطناعي عوائد إيجابية على استثماراتها في غضون ثلاثة أشهر.

تحقق المؤسسات التي أرست أسسًا متينة للاستعداد للذكاء الاصطناعي عوائد إيجابية أسرع بنسبة 45% من منافسيها. ويُعدّ هذا الفارق الزمني كبيرًا: فبينما يبلغ متوسط ​​الوقت اللازم لتحقيق عائد إيجابي من تطبيق الذكاء الاصطناعي 3.3 سنوات، تصل المؤسسات المتطورة إلى نقطة التعادل هذه في غضون 1.8 سنة فقط. ويُعدّ هذا التوفير في الوقت ذا قيمة بالغة الأهمية في الأسواق سريعة التغير، حيث تعتمد الميزة التنافسية على دورات التطور التكنولوجي.

تُعدّ الوفورات الملموسة كبيرة. إذ تُخفّض الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات متوسط ​​تكاليفها بنسبة تتراوح بين 40 و75% في مجالات العمليات المتأثرة. وبالتخصص في أتمتة عمليات الأعمال، تُحقق وفورات في التكاليف تتراوح بين 26 و31% عبر مختلف الأقسام الوظيفية. ويُضاف إلى ذلك مكاسب في الإنتاجية تُقدّرها التحليلات العلمية بنسبة تتراوح بين 8 و1.4% سنويًا، دون الحاجة إلى تدخل بشري. وعلى مستوى كل موظف، تُتيح أتمتة الذكاء الاصطناعي مكاسب في الكفاءة تصل إلى 8700 يورو لكل موظف سنويًا.

لا تقتصر الآثار المضاعفة لاستثمارات الذكاء الاصطناعي على الوحدة التنظيمية المتأثرة بها بشكل مباشر، بل إن كل دولار يُستثمر في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يُولّد 2.3 دولار إضافية في النشاط الاقتصادي الإجمالي. ويتحقق ذلك عبر قنوات متعددة: فالشركات التي تُخفّض تكاليف تشغيلها تستثمر هذه الوفورات في مشاريع التوسع أو الابتكار. كما يُمكن للموظفين الذين يُصبح وقتهم مُتاحًا بفضل الأتمتة التوجّه إلى أنشطة ذات قيمة أعلى، مما يُطلق بدوره العنان لإمكانات الابتكار.

خدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة كنموذج معماري: التمايز التكنولوجي

تمثل خدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة فئةً متميزةً ضمن سوق الذكاء الاصطناعي الأوسع. وهي تختلف عن تراخيص البرامج التقليدية من خلال تكاملها التشغيلي مع البنية التحتية القائمة وتحسينها المستمر بواسطة فرق تقنية متخصصة. وتجسد منصة مثل Unframe هذا النهج من خلال العديد من الميزات الهيكلية.

أولًا، تتحقق المعلومات الموحدة من خلال دمج جميع التنبيهات والتذاكر والسجلات في مساحة عمل ذكية واحدة. فبدلًا من اضطرار موظفي تقنية المعلومات للتنقل بين منصات مثل ServiceNow وJira وSlack وأدوات المراقبة المختلفة، تُعرض جميع المعلومات التشغيلية في سياق متكامل. ولا يقتصر هذا التقارب على تحسين تجربة المستخدم فحسب، بل يمثل تحديًا معرفيًا أساسيًا. إذ لا تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي اكتشاف العلاقات والتعرف على الأنماط إلا عند دمج البيانات ذات الصلة في نظام واحد. فعلى سبيل المثال، قد يكتشف فريق الأمن سلوك تسجيل دخول غير معتاد، ولكن دون تسجيل سجلات الشبكة واستخدام موارد النظام في الوقت نفسه، لا يستطيع النظام فهم هذا السلوك الشاذ في سياقه الصحيح.

ثانيًا، تُمكّن إدارة الخدمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من حلّ مهام سير العمل تلقائيًا، مع توفير رؤية شاملة وحوكمة فعّالة. ومن المشكلات الشائعة في عمليات تقنية المعلومات التوتر القائم بين الأتمتة والتحكم. تحتاج المؤسسات إلى توسيع نطاق الأنظمة ذاتية التشغيل، لكنها تُخاطر بتصعيد المشكلات بشكل غير مُسيطر عليه. تعالج خدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة الحديثة هذه المشكلة من خلال التحكم في الوصول القائم على الأدوار، وسجلات التدقيق، وضوابط الامتثال على مستوى المؤسسة. عند تفعيل إجراء تلقائي، يُمكن للنظام توثيق سبب التوصية بهذا الإجراء، والبيانات التي أدت إليه، والخيارات الأخرى المتاحة، وما إذا كان الإجراء قد نُفّذ بالفعل.

ثالثًا، توفر هذه الخدمات أتمتة ذكية مع استجابات ذكاء اصطناعي موثوقة، موثقة المصادر وشفافة المنطق. وهذا أمر بالغ الأهمية لسببين: أولًا، يجب أن يكون المشغلون البشريون قادرين على الاعتماد على التوصيات الآلية، وهذا يتطلب منهم فهم كيفية توليد التوصية. ثانيًا، تواجه العديد من المؤسسات متطلبات امتثال تفرض المساءلة عن عملية اتخاذ القرارات الآلية. الأنظمة التي لا تستطيع تقديم مبررات تصبح عديمة الفائدة تقريبًا في القطاعات الخاضعة للتنظيم.

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

التحول الشامل بدلاً من التحسينات الجزئية: إعادة تنظيم المفاهيم

لا يكمن الفرق بين خدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة وأتمتة تكنولوجيا المعلومات التقليدية في التكنولوجيا فحسب، بل في الفلسفة أيضاً. فبينما تتعامل الأساليب القديمة مع الأتمتة كحل جزئي - مثل أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) لسير عمل محدد - يتناول الذكاء الاصطناعي المُدار نظرة شاملة للعمليات. فبدلاً من تحسين العمليات الفردية، يُعاد تصميم ذكاء العمليات التشغيلية بالكامل.

يتجلى هذا الأمر عمليًا في ثلاثة مجالات. ففي مجال إدارة الحوادث، تُمكّن المعلومات الموحدة من معالجة التنبيهات الواردة من مصادر مختلفة في آنٍ واحد. على سبيل المثال، قد يُصدر خادم قاعدة البيانات تحذيرًا بشأن التخزين، بينما يُبلغ موازن الأحمال في الوقت نفسه عن زيادة في الطلبات الفاشلة. في حين أن النظام التقليدي يُرسل كلا التنبيهين بشكل منفصل، فإن النظام الموحد يُدرك فورًا أن مشكلة التخزين على خادم قاعدة البيانات هي على الأرجح سبب زيادة الطلبات الفاشلة، ويُعطي الأولوية لها وفقًا لذلك.

في مجال إدارة الخدمات، يجري تطوير مسارات عمل ذكية تتكيف مع المعرفة المتاحة، وأنماط الحوادث السابقة، وقدرات فرق الدعم. فعند اكتشاف خطأ متكرر، يطبق النظام تلقائيًا سياسة الحل المعروفة. وعند اكتشاف خطأ جديد، يضع النظام فرضيات بناءً على حوادث مماثلة سابقة، ويعرضها على خبراء تقنية المعلومات، ويحفظ نتائج هذه المراجعة لاستخدامها في الحوادث المستقبلية. وهذا يخلق حلقة تعلم ذاتية التعزيز.

في مجال الامتثال، يُضمن اتخاذ قرارات الأتمتة وتوثيقها بشفافية تامة. ويُعدّ هذا الأمر بالغ الأهمية لقطاعات مثل الخدمات المالية والرعاية الصحية والتأمين، حيث تتطلب المتطلبات التنظيمية ذلك.

الأمن السيبراني كحالة استخدام رائدة: عروض عملية ونتائج

يُقدّم قطاع الأمن دراسة حالة بالغة الأهمية حول قيمة خدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة. تُشير مراكز عمليات الأمن (SOCs) إلى وجود خمسة نقاط ضعف أساسية في الأساليب التقليدية. فسرعة استعلام البيانات غالبًا ما تكون غير كافية، إذ يُمكن أن يُؤدي بطء الاستعلامات إلى تأخير اكتشاف التهديدات لدقائق حاسمة. كما أن نطاق البيانات التاريخية محدود، حيث لا تستطيع العديد من أنظمة مراكز عمليات الأمن الوصول إلا إلى فترات زمنية تاريخية محدودة، ما يُؤدي إلى تفويت أنماط تتطور على مدى فترات أطول. ويُعدّ التعقيد مُفرطًا، إذ يتعيّن على محللي الأمن تعلّم لغات استعلام مُعقدة والخضوع لأسابيع من التدريب. كما أن متانة عمليات الاستجابة للحوادث غالبًا ما تكون غير كافية. وأخيرًا، فإن معلومات التهديدات مُجزّأة، إذ لا توجد علاقة منهجية بين مؤشرات التهديد.

يعالج الذكاء الاصطناعي هذه الثغرات الأمنية بشكل منهجي. تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات (بيتابايت) في ثوانٍ معدودة بدلاً من دقائق. كما يمكنها مسح مجموعات بيانات تمتد لسنوات عديدة بشكل كامل بدلاً من الاقتصار على فترات زمنية محدودة. وتستخدم هذه الأنظمة اللغة الطبيعية، التي يستطيع المحللون فهمها وتطبيقها دون الحاجة إلى تدريب مكثف. وتتيح هذه الأنظمة البحث المستمر عن التهديدات بناءً على معلومات استخباراتية دقيقة بدلاً من مجرد التعامل مع التنبيهات بشكل تفاعلي. كما أنها تُؤتمت عمليات الربط بين البيانات، ووضعها في سياقها، وتقديم توصيات بشأن الإجراءات اللازمة.

خفّضت إحدى الشركات العالمية الرائدة في مجال الخدمات الصناعية وقت التحقيق والاستجابة بنسبة 70% بفضل أتمتة مركز عمليات الأمن (SOC) المدعومة بالذكاء الاصطناعي. لم يُسهم هذا التحسين في تسريع اكتشاف التهديدات فحسب، بل خفّض أيضًا من إرهاق فرق الأمن. كما حققت إحدى شركات التأمين المدرجة ضمن قائمة فورتشن 500 حلّاً أسرع للحوادث بنسبة 45% بفضل المراقبة الموحدة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والربط الآلي للبيانات. ويُترجم هذا التحسين الملموس مباشرةً إلى تقليل مخاطر التعرّض للأمن السيبراني.

تبني السوق في مرحلة انتقالية: الديناميكيات الدورية والمسارات المستقبلية

يتبع مسار تبني أتمتة الذكاء الاصطناعي ديناميكيات منحنى S النموذجية. بحلول عام 2024، ستكون حوالي 66% من الشركات قد أتمتت عملية تجارية واحدة على الأقل. ومن المتوقع أن ترتفع هذه النسبة إلى 85% بحلول عام 2029. وتبرز هذه الديناميكيات بشكل خاص في أتمتة العمليات، وروبوتات خدمة العملاء، وتحليلات البيانات - وهي أبرز حالات الاستخدام بنسب تبني تبلغ 76% و71% و68% على التوالي. ويُعدّ الأثر بالغ الأهمية: إذ تُقلل أتمتة العمليات أوقات المعالجة بنسبة 43%، وتُقلل روبوتات خدمة العملاء أوقات الاستجابة بنسبة 67%، بينما تُقلل الصيانة التنبؤية، بنسبة تبني تبلغ 52%، وقت التوقف بنسبة 29%.

سارعت 80% من المؤسسات إلى تبني أتمتة العمليات التجارية نتيجةً للجائحة، لا سيما فيما يتعلق بالعمل عن بُعد والعمليات التي لا ترتبط بموقع جغرافي محدد. وهذا يدل على أن أتمتة الذكاء الاصطناعي ليست مجرد برنامج لرفع الكفاءة، بل هي أيضاً عامل تمكين لإحداث تغييرات جوهرية في كيفية تنظيم العمل.

التوقعات المستقبلية طموحة. فبحلول عام 2025، من المتوقع نمو بنسبة 48% في مشاريع الذكاء الاصطناعي الآلي، مما يشير إلى نضج تشغيلي متقدم. تستخدم 21% من المؤسسات حاليًا أنظمة الذكاء الاصطناعي الآلية، ومن المتوقع أن ترتفع هذه النسبة بشكل ملحوظ. ويمثل هذا تحولًا من الأتمتة التي يبدأها الإنسان إلى الأتمتة التي تعمل بشكل مستقل.

نماذج الأعمال وتخصيص الموارد: قرارات الشراء الاستراتيجية

لا يتبع التوريد الاستراتيجي لخدمات الذكاء الاصطناعي النموذج التقليدي للتطوير الذاتي مقابل الشراء، بل نموذجًا هجينًا. إذ يقدم مزودو الخدمات المُدارة خبرات متخصصة، وقابلية للتوسع، وتحسينًا مستمرًا دون الحاجة إلى أن تُطوّر الشركات كفاءاتها الأساسية في عمليات تكنولوجيا المعلومات. وهذا أمر بالغ الأهمية نظرًا للفجوة بين العرض والطلب في سوق العمل.

يُعدّ نقص المتخصصين المهرة في مجالات مثل أمن تكنولوجيا المعلومات، والبيانات والتحليلات، والامتثال، محركًا رئيسيًا للطلب على الخدمات المُدارة. فبدلًا من أن تأمل الشركات في العثور على كفاءات متخصصة بأسعار السوق، يُمكنها الاستعانة بمزودي الخدمات المُدارة الذين يوزعون مواردهم على العديد من العملاء، مما يُقلل من تكاليف التخصص. إذ يُمكن لمزود الخدمات المُدارة قيادة فريق أمني مُكوّن من ثلاثين شخصًا يُراقب عمليات مئات الشركات، بدلًا من أن تُحاول كل شركة بناء فرقها المتخصصة الخاصة.

يؤدي هذا إلى نماذج اقتصادية تبدأ فيها نفقات الخدمات المُدارة من 400 ألف إلى 709 آلاف يورو شهريًا للبيئات متوسطة الحجم، وتتفاوت هذه النفقات تبعًا لحجم الشركة وتعقيدها. بالنسبة لشركة تضم 100 موظف في قسم تقنية المعلومات، يُترجم هذا عادةً إلى نفقات تتراوح بين 50 ألف و60 ألف يورو شهريًا مقابل خدمات مُدارة شاملة، تشمل المراقبة على مدار الساعة، وإدارة الأمن، والعمليات المالية، والامتثال.

الآثار الاقتصادية الكلية: مكاسب الإنتاجية على المدى الطويل

إن الأثر الهيكلي لتبني الذكاء الاصطناعي في عمليات تكنولوجيا المعلومات يتجاوز بكثير نطاق الشركات الفردية. وبافتراض أن حوالي 15% من الناتج المحلي الإجمالي الحالي سيتأثر بالذكاء الاصطناعي بمرور الوقت - مع نمو هذه النسبة خلال العقدين القادمين - تشير التحليلات إلى أن الذكاء الاصطناعي سيرفع الإنتاجية بنسبة 1.5% سنويًا حتى عام 2035، وبنسبة تقارب 3% حتى عام 2055، وبنسبة 3.7% حتى عام 2075. وتُعد هذه الزيادات طويلة الأجل هائلة عند النظر إليها من منظور الاقتصاد الكلي والجزئي.

يُعدّ هذا الوضع بالغ الأهمية بالنسبة لألمانيا، إذ يقوم نموذجها الاقتصادي تقليديًا على التميّز التكنولوجي والكفاءة التشغيلية. ويُمثّل تبنّي الذكاء الاصطناعي في عمليات تكنولوجيا المعلومات فرصةً لتعزيز هذه المزايا. في الوقت نفسه، يُشكّل هذا التبنّي خطرًا أيضًا، حيث ستُزاحم الشركات التي لا تستثمر في أتمتة الذكاء الاصطناعي منافسيها الذين يفعلون ذلك. ويُؤكّد توقّع غارتنر باستثمار ما يقارب 500 مليار دولار أمريكي عالميًا في مراكز البيانات والخوادم خلال العامين المقبلين على سرعة هذا التحوّل.

من المتوقع أن تدعم استثمارات الشركات التكنولوجية الكبرى في قطاع العمل، والتي بلغت 364 مليار دولار في عام 2025، ناتجاً اقتصادياً إجمالياً قدره 943 مليار دولار، وأن تخلق 2.7 مليون وظيفة، وأن تولد دخلاً للعمالة بقيمة 270 مليار دولار، وأن تساهم بمبلغ 469 مليار دولار في الناتج المحلي الإجمالي. توضح هذه الأرقام الآثار المضاعفة.

مسارات التحول وإدارة التغيير: من التكنولوجيا إلى التطور التنظيمي

إن تحويل عمليات تكنولوجيا المعلومات من خلال خدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة ليس مجرد ترقية تقنية، بل هو تحول استراتيجي. يجب على المؤسسات أن تدرك أن هذا يؤثر على ثلاثة أبعاد: تكنولوجية، وتنظيمية، وثقافية.

من الناحية التقنية، يتعين على الشركات تبني دمج مصادر البيانات المتنوعة في منصة ذكاء موحدة. ويتطلب ذلك إنشاء اتصالات واجهة برمجة التطبيقات (API) وقنوات البيانات اللازمة. وتُسهّل البنى السحابية الحديثة هذه العملية بشكل كبير، مما يفسر الزخم القوي للسوق نحو الحلول السحابية.

على الصعيد التنظيمي، تحتاج فرق تكنولوجيا المعلومات إلى إعادة توجيه نفسها. فبدلاً من أن يقضي الفنيون وقتهم في معالجة الإنذارات والفرز اليدوي، يمكنهم التركيز على مهام ذات قيمة أعلى، مثل تخطيط السعة، وتحسين البنية التحتية، ومبادرات الأمن السيبراني. ومع ذلك، يتطلب هذا من الشركات استحداث هذه الأدوار الجديدة وتوظيف كوادر مؤهلة لشغلها.

من الناحية الثقافية، تحتاج المؤسسات إلى بناء الثقة في الأنظمة الآلية. يُعدّ قدرٌ من الشكّ أمراً منطقياً، فالأنظمة الآلية قد تتعطل. لكن البديل، وهو استهلاك ستين بالمئة من وقت موظفي تقنية المعلومات في مهام روتينية، غير مستدام على المدى الطويل. يجب على المؤسسات أن تُثبت، خطوةً بخطوة، أن الأنظمة الآلية موثوقة، وشفافة في منطقها، وخاضعة للتحكم.

الاختلالات التنافسية: مزايا السبق وتأثيرات الشبكة

الشركات التي تستثمر مبكراً في خدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة لعمليات تكنولوجيا المعلومات تكتسب مزايا تنافسية ملموسة. فهي تستطيع الاستجابة بشكل أسرع لمشاكل البنية التحتية، مما يقلل من وقت تعطل العملاء. كما تستطيع تركيز فرق تكنولوجيا المعلومات لديها على قضايا أكثر استراتيجية، مما يزيد من قدرتها على الابتكار. ويمكنها أيضاً إعادة استثمار وفورات التكاليف في مزيد من النمو.

في الوقت نفسه، لا يوجد أي تقييد تقني مع الخدمات المُدارة إذا تم تنظيمها بشكل صحيح. فمنصة مثل Unframe، التي تتكامل مع الأدوات الحالية مثل ServiceNow وJira وأنظمة المراقبة المختلفة، تُقلل من التقييد بالمورد مقارنةً بالحلول المتكاملة التي تحل محل كل شيء. وهذا يُعد ميزة للشركات لأنها تستطيع بناء أنظمتها الخاصة.

يلعب تأثير الشبكة دورًا هامًا: فكلما زاد استخدام الشركات لأتمتة الذكاء الاصطناعي في عمليات تكنولوجيا المعلومات، زادت كمية بيانات التدريب المُولّدة. تُحسّن هذه البيانات جودة أنظمة الذكاء الاصطناعي لجميع المستخدمين. وهذا يُؤدي إلى ديناميكية منصة كلاسيكية، حيث يُحقق التبني المبكر فوائد خارجية إيجابية للمتبنين اللاحقين.

استراتيجيات إدارة المخاطر والتخفيف من آثارها: مناهج التنفيذ العملية

على الرغم من الإمكانات الهائلة، إلا أن هناك مخاطر حقيقية مرتبطة بالتحول إلى عمليات تكنولوجيا المعلومات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يتمثل الخطر الأول في الاعتماد المفرط على مزود واحد، حيث تصبح الشركات معتمدة بشكل مفرط على مزود واحد. أما الخطر الثاني فهو الثقة المفرطة، حيث تُمنح الأنظمة الآلية ثقة زائدة ويقل دور المراجعة البشرية الدقيقة. ويكمن الخطر الثالث في الأخطاء غير المتوقعة الناتجة عن الهجمات الإلكترونية أو الحالات الشاذة غير المُمثلة في بيانات التدريب.

يُمكن الحد من الاعتماد على مورد واحد من خلال مناهج تركز على التكامل، وليس على منصات متكاملة. كما يُمكن الحد من الثقة المفرطة من خلال الشفافية وقابلية التفسير في منطق الذكاء الاصطناعي. أما الحد من الأخطاء غير المتوقعة فيتم من خلال النشر التدريجي والمراقبة المستمرة.

الضرورة الاستراتيجية مقابل القيمة المضافة الاختيارية: التحليل الاقتصادي الختامي

الواقع الاقتصادي واضح: الشركات التي لا تستثمر في عمليات تكنولوجيا المعلومات الذكية ستخسر. تكاليف توقف العمل باهظة للغاية، والطلب على قدرات تكنولوجيا المعلومات كبير جدًا، ونقص المهارات حاد جدًا بحيث لا يمكن تأجيل هذا التحول. لم تعد خدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة لعمليات تكنولوجيا المعلومات إضافة اختيارية أو مشروعًا ابتكاريًا، بل أصبحت ضرورة استراتيجية.

تؤكد أرقام السوق هذا الأمر. فنمو سوق أتمتة العمليات الذكية من 15 مليار دولار إلى 48 مليار دولار خلال عشر سنوات، بالإضافة إلى نمو سوق الذكاء الاصطناعي كخدمة من 12.7 مليار دولار إلى مئات المليارات، يُظهر اتجاهات سوقية هائلة. تسريع التحقيق في الحوادث بنسبة 70%، وتسريع حلها بنسبة 45%، وتقليل الوقت المُستغرق في العمل اليدوي بنسبة 60% - هذه ليست تحسينات افتراضية، بل واقع موثق.

بالنسبة للمؤسسات، هذا يعني أن السؤال لم يعد "هل يجب علينا الاستثمار في الذكاء الاصطناعي المُدار؟" بل "ما مدى سرعة قدرتنا على تنفيذه؟" الشركات التي تفهم هذا وتعمل بناءً عليه ستبني مزايا تنافسية تدوم لسنوات.

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