منصة الذكاء الاصطناعي الداخلية للشركة باعتبارها بنية تحتية استراتيجية وضرورة تجارية

السيادة الرقمية: كيف تحتفظ الشركات بالسيطرة على الذكاء الاصطناعي والبيانات الخاصة بها

لقد ولّى عصر تجارب الذكاء الاصطناعي. لم يعد الذكاء الاصطناعي مشروعًا ابتكاريًا اختياريًا، بل أصبح سريعًا عاملًا حاسمًا في التنافسية والكفاءة والاستدامة المستقبلية. تُضاعف الشركات معدلات تبنيها للذكاء الاصطناعي، مُدركةً أن التقاعس عن العمل يُعادل تراجعًا استراتيجيًا. ومع ذلك، في عجلتها لإطلاق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي، تلجأ العديد منها إلى حلول سحابية خارجية سريعة، مُتجاهلةً العواقب بعيدة المدى: التكاليف الخفية، والاحتكار الخطير للموردين، والمخاطر الجسيمة على خصوصية البيانات والسيادة الرقمية.

في هذا المنعطف الحاسم، تُرسّخ منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة الخاصة بالشركة مكانتها، ليس كخيارٍ من خياراتٍ عديدة، بل كضرورةٍ استراتيجية. فهي تُمثّل تحوّلاً من مجرد استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي الخارجية إلى كونها المُهيمن على عملية خلق القيمة الخاصة بها القائمة على البيانات. يتجاوز هذا القرار بكثير التنفيذ التقني، فهو تصحيحٌ جوهريٌّ للمسار يُحدّد من يحتفظ بالسيطرة على الموارد الرقمية الأكثر قيمةً للشركة: البيانات، والنماذج، والقوة الابتكارية الناتجة عنها.

تُلقي هذه المقالة الضوء على الأسباب المُلِحّة لهذا التحول الجذري. وتُحلّل المنطق الاقتصادي المُعقّد الذي غالبًا ما يجعل المنصة الداخلية الحل الأكثر فعالية من حيث التكلفة عند التوسع، وتُبيّن كيف يُحوّل الضغط التنظيمي الناجم عن اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي سيادة البيانات من توصية إلى التزام. علاوةً على ذلك، تُناقش المقالة الفخّ الاستراتيجي المتمثل في حصر البائعين في شركات مُعيّنة ، والأهمية الحاسمة لاستعداد المؤسسات لإطلاق العنان لكامل إمكانات الذكاء الاصطناعي بشكل آمن ومتوافق ومستدام.

عندما تصبح السيادة الرقمية عاملاً تنافسيًا: لماذا لا تعد الذكاء الاصطناعي المُدار خيارًا، بل استراتيجية للبقاء.

تمر إدارة الذكاء الاصطناعي داخل الهياكل المؤسسية بمرحلة تحول حاسمة. فما كان يُعتبر موضوعًا تجريبيًا هامشيًا قبل بضع سنوات فقط، يتطور الآن إلى قرار استراتيجي جوهري ذي عواقب بعيدة المدى على التنافسية والابتكار والاستقلالية الرقمية. تُمثل منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة داخليًا، كحلٍّ مُدار للذكاء الاصطناعي، نقلة نوعية في كيفية تعامل المؤسسات مع أكثر التقنيات تحولًا في عصرنا.

بلغ حجم السوق العالمية لمنصات الذكاء الاصطناعي 65.25 مليار دولار أمريكي في عام 2025، ومن المتوقع أن ينمو إلى 108.96 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030، بمعدل نمو سنوي متوسط ​​قدره 10.8%. ومع ذلك، تُخفي هذه الأرقام التحول الجذري المُحدَث. فالأمر لا يقتصر على نمو السوق فحسب، بل يشمل أيضًا إعادة تنظيم عملية خلق قيمة الأعمال من خلال أنظمة ذكية قادرة على العمل والتعلم واتخاذ القرارات بشكل مستقل.

في ألمانيا، تستخدم 27% من الشركات الذكاء الاصطناعي في عملياتها التجارية، مقارنةً بـ 13.3% فقط في العام الماضي. يُشير هذا التضاعف خلال عام واحد إلى نقطة تحول. إذ بدأ التردّد يفسح المجال لإدراك أن الامتناع عن الذكاء الاصطناعي لم يعد موقفًا محايدًا، بل يُمثل عائقًا تنافسيًا واضحًا. تتوقع الشركات زيادات في الإنتاجية تتجاوز 10% من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي، وهو أمر لا يمكن تجاهله في ظلّ حالة عدم اليقين الاقتصادي ونقص المهارات.

إن التوزيع القطاعي لتبني الذكاء الاصطناعي يكشف عن الكثير. يتصدر مزودو خدمات تكنولوجيا المعلومات بنسبة 42%، يليهم قطاع الاستشارات القانونية والضريبية بنسبة 36%، ثم قطاع البحث والتطوير بنسبة 36% أيضًا. وتجتمع هذه القطاعات في المعالجة المكثفة للبيانات المنظمة وغير المنظمة، وكثافة المعرفة العالية في عملياتها، والعلاقة المباشرة بين معالجة المعلومات وخلق القيمة. وتُعدّ هذه القطاعات بمثابة مؤشرات مبكرة لتطور سيشمل جميع قطاعات الاقتصاد.

العقلانية الاقتصادية لمنصات الذكاء الاصطناعي الداخلية

يعتمد قرار تنفيذ منصة ذكاء اصطناعي مُدارة داخليًا على منطق اقتصادي معقد يتجاوز بكثير مقارنات التكاليف البسيطة. فالتكلفة الإجمالية لامتلاك تطبيقات الذكاء الاصطناعي التقليدية تتجاوز بكثير تكاليف الترخيص والبنية التحتية الواضحة، بل تمتد عبر دورة حياة كاملة، بدءًا من تكاليف الاستحواذ والتنفيذ، مرورًا بنفقات التشغيل والتكاليف الخفية، وصولًا إلى تكاليف الخروج.

تختلف تكاليف تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي اختلافًا كبيرًا تبعًا لحالة الاستخدام. تتراوح تكاليف حلول روبوتات الدردشة البسيطة بين 1000 و10000 يورو، بينما تتراوح تكاليف أتمتة خدمة العملاء بين 10000 و50000 يورو. وتتراوح تكاليف التحليلات التنبؤية لعمليات المبيعات بين 20000 و100000 يورو، وتبدأ تكاليف أنظمة التعلم العميق المُخصصة من 100000 يورو دون حد أقصى. ومع ذلك، فإن هذه الأرقام تعكس فقط الاستثمار الأولي، وتُقلل بشكل منهجي من التكاليف الإجمالية.

أظهرت دراسة أن 51% فقط من المؤسسات قادرة على تقييم عائد استثمارها في مشاريع الذكاء الاصطناعي بشكل موثوق. وينبع هذا الغموض من تعقيد سلاسل القيمة التي تتخلل أنظمة الذكاء الاصطناعي وصعوبة تحديد الآثار غير المباشرة. وتُشير الشركات التي تستخدم أدوات خارجية لتحسين التكلفة إلى ثقة أعلى بكثير في حسابات عائد استثمارها، مما يُبرز الحاجة إلى هياكل حوكمة احترافية.

من المتوقع أن يرتفع متوسط ​​ميزانيات الذكاء الاصطناعي الشهرية بنسبة 36% في عام 2025، مما يعكس تحولاً كبيراً نحو مبادرات ذكاء اصطناعي أكبر وأكثر تعقيداً. لا تسري هذه الزيادة على جميع الشركات، بل تتركز في المؤسسات التي نفذت بالفعل مشاريع ذكاء اصطناعي أصغر بنجاح، وترغب الآن في التوسع. وتعزز هذه الديناميكية التوسعية بشكل كبير أهمية اتخاذ قرار استراتيجي بشأن المنصة.

يكتسب التمييز بين الحلول السحابية والحلول المحلية أهمية متزايدة في هذا السياق. فبينما تُقلل الحلول السحابية من عوائق الدخول وتُمكّن من إجراء التجارب بسرعة، يُمكن أن تكون التطبيقات المحلية أكثر فعالية من حيث التكلفة مع كثافة استخدام كافية. إن استثمار الأنظمة المحلية، واستهلاكها على مدى عدة سنوات، وخيارات إهلاك الضرائب، بالإضافة إلى تكاليف التدريب الأولية لنماذج اللغات الكبيرة على بيانات المؤسسة بأكملها، تجعل الحلول المحلية جذابة اقتصاديًا عند التوسع.

تتبع نماذج تسعير مزودي الذكاء الاصطناعي الخارجيين منطقًا مختلفًا. توفر النماذج القائمة على الترخيص أمانًا في التخطيط باستثمارات أولية عالية. تتيح نماذج الدفع مقابل الاستخدام القائمة على الاستهلاك مرونة في مواجهة تقلبات الطلب، ولكنها قد تؤدي إلى ارتفاع التكاليف بشكل كبير مع الاستخدام المكثف. تُبسط نماذج الاشتراك التخطيط المالي، ولكنها تنطوي على مخاطر دفع ثمن السعة غير المستخدمة. تجذب نماذج الخدمات المجانية (Freemium) العملاء بميزات أساسية مجانية، ولكن التكاليف قد ترتفع بسرعة مع التوسع.

يوضح مثال عملي البعد الاقتصادي. شركةٌ تضم عشرة موظفين، يقضي كلٌّ منهم ثماني ساعات أسبوعيًا في إعداد التقارير، تُهدر 3600 ساعة عمل سنويًا في هذه المهمة. يُوفّر حلٌّ قائم على الذكاء الاصطناعي يُقلّص هذا الوقت إلى ساعة واحدة لكل تقرير 2700 ساعة عمل سنويًا. وبمعدل تكلفة ساعة يبلغ 50 يورو في المتوسط، يُعادل هذا توفيرًا في التكاليف قدره 135,000 يورو سنويًا. وحتى مع تكاليف التنفيذ البالغة 80,000 يورو، فإن الاستثمار يُغطّي تكاليفه في غضون سبعة أشهر.

يُظهر تحليل شامل لاستثمارات الذكاء الاصطناعي أن الشركات ذات أعلى مستوى من النضج تُحقق عائدًا على الاستثمار أعلى بنسبة تصل إلى ست نقاط مئوية من الشركات ذات التبني المحدود. ما يقرب من ثلثي مستخدمي الذكاء الاصطناعي، وتحديدًا 65%، راضون عن حلولهم المُولِّدة للذكاء الاصطناعي. وهذا يُؤكد أن القيمة الاقتصادية للذكاء الاصطناعي ليست افتراضية، بل قابلة للقياس والتحقق.

الحوكمة وحماية البيانات والامتثال التنظيمي

يُنشئ كلٌّ من اللائحة العامة لحماية البيانات الأوروبية (GDPR) وقانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي إطارًا تنظيميًا يُمكّن، بل ويُلزم، بفعالية، منصات الذكاء الاصطناعي الداخلية. بطبيعته، يُشترط اللائحة العامة لحماية البيانات المساءلة، وتقليل البيانات، وتحديد الأغراض، والشفافية في معالجة البيانات الشخصية. تتعارض هذه المتطلبات جوهريًا مع نماذج أعمال العديد من مُزوّدي الذكاء الاصطناعي الخارجيين، والتي تعتمد على جمع البيانات، وتدريب النماذج على بيانات العملاء، وعمليات اتخاذ القرارات المُبهمة.

يُقدّم قانون الذكاء الاصطناعي تصنيفًا قائمًا على المخاطر لأنظمة الذكاء الاصطناعي، يتراوح من فئات محظورة إلى عالية المخاطر إلى منخفضة المخاطر. يتطلب هذا التصنيف توثيقًا شاملًا، واختبارًا، وعمليات حوكمة، وإشرافًا بشريًا على الأنظمة عالية المخاطر. يجب أن تكون المؤسسات قادرة على إثبات أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لا تُنتج آثارًا تمييزية، وأنها تتسم بالشفافية في عمليات صنع القرار، وتخضع للمراقبة المستمرة للكشف عن أي تحيز.

تتطور سيادة البيانات لتصبح ضرورة استراتيجية. وهي تشير إلى قدرة الدول أو المنظمات على الحفاظ على سيطرتها على بياناتها، بغض النظر عن مكان تخزينها أو معالجتها فعليًا. تخزن أنظمة الذكاء الاصطناعي السيادية وتدير نماذج وبيانات الذكاء الاصطناعي مع الالتزام باللوائح والقيود الوطنية أو الإقليمية. كما تتحكم في من يحق له الوصول إلى البيانات ومكان تدريب النماذج.

يتطلب تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي المتوافقة مع اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) اتخاذ عدة إجراءات رئيسية. يجب دمج الخصوصية من حيث التصميم والخصوصية الافتراضية في بنية النظام منذ البداية. تُعد تقييمات أثر حماية البيانات إلزامية لجميع أدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة تقريبًا نظرًا للمخاطر العالية التي تهدد حقوق أصحاب البيانات. يُعد التوثيق الشامل لجميع تدفقات البيانات، وأغراض المعالجة، وتدابير الأمان أمرًا أساسيًا. كما أن البنود التعاقدية القياسية لنقل البيانات الدولية ضرورية عند مغادرة البيانات الاتحاد الأوروبي.

يختلف التطبيق العملي لهذه المتطلبات اختلافًا كبيرًا باختلاف سيناريوهات النشر. غالبًا ما تعمل الحلول السحابية من كبار مزودي الخدمات الأمريكيين بموجب إطار خصوصية البيانات بين الاتحاد الأوروبي والولايات المتحدة، والذي يخضع، مع ذلك، لمزيد من عدم اليقين القانوني بعد حكم شريمز الثاني. يجب على الشركات إجراء تقييمات لتأثير نقل البيانات وإثبات امتثال عمليات نقل البيانات لمتطلبات اللائحة العامة لحماية البيانات.

يُشكّل تخزين بيانات التوجيهات خطرًا خاصًا. يُخزّن Google Gemini التوجيهات لمدة تصل إلى 18 شهرًا، مما قد يُسبب مشاكل كبيرة في الامتثال في حال إدخال بيانات شخصية عن طريق الخطأ. بينما يُقدّم Microsoft Copilot أدوات حوكمة شاملة مع Microsoft Purview، يجب تكوينها بشكل صحيح لتكون فعّالة. يسمح ChatGPT Enterprise بفصل بيانات الاستخدام عن بيانات التدريب، ويُتيح مواقع خوادم الاتحاد الأوروبي، ولكنه يتطلب اتفاقيات تعاقدية مناسبة.

إن امتلاك منصة ذكاء اصطناعي داخلية خاصة بك يوفر مزايا جوهرية. فالبيانات لا تغادر البنية التحتية للشركة، مما يقلل من مخاطر خصوصية البيانات ويُبسّط الامتثال. ويتم تحقيق التحكم الكامل في قيود الوصول وإجراءات المعالجة وقابلية التدقيق تلقائيًا من خلال الإدارة الداخلية. ويمكن للشركات تصميم سياسات حوكمة خاصة لتلبية احتياجاتها دون الاعتماد على سياسات عامة للموردين.

ينبغي أن يكون إنشاء هيكل حوكمة رسمي للذكاء الاصطناعي على مستوى الإدارة العليا، ويفضل أن يكون ذلك من خلال رئيس تنفيذي للذكاء الاصطناعي أو لجنة حوكمة للذكاء الاصطناعي. يجب أن يضمن هذا المستوى القيادي توافق استراتيجيات الذكاء الاصطناعي مع الأهداف التجارية الشاملة. يُعدّ تحديد الأدوار والمسؤوليات الواضحة لمديري البيانات، وقادة الذكاء الاصطناعي، ومسؤولي الامتثال أمرًا بالغ الأهمية. كما أن وضع سياسات ذكاء اصطناعي قابلة للتكرار، تُعدّ بمثابة معايير لمستوى الخدمة، يُسهّل توسيع نطاق العمل واستيعاب الموظفين الجدد.

فخ احتكار البائعين وأهمية التوافق التشغيلي

يُصبح احتكار الموردين خطرًا استراتيجيًا بالغ الأهمية في عصر الذكاء الاصطناعي. فالاعتماد على الأنظمة البيئية الخاصة بالموردين الأفراد يُقيد المرونة على المدى الطويل، ويزيد التكاليف، ويُحد من الوصول إلى الابتكارات خارج النظام المُختار. ويتطور هذا الاعتماد تدريجيًا من خلال سلسلة من القرارات الفردية التي تبدو عملية، وغالبًا ما لا يتضح إلا عندما يصبح التحول مُكلفًا للغاية.

آليات الاحتكار لدى الموردين متعددة. تُنشئ واجهات برمجة التطبيقات (APIs) الاحتكارية تبعيات تقنية لأن شيفرة التطبيق تُكتب مباشرةً على واجهات خاصة بالمورد. كما أن ترحيل البيانات مُعقّد بسبب التنسيقات الاحتكارية ورسوم الخروج المرتفعة. تُقلّل الالتزامات التعاقدية طويلة الأجل من قوة التفاوض. يحدث الاحتكار لدى العمليات عندما تُدرّب الفرق حصريًا على أدوات مورد واحد. وتزداد تكاليف تغيير الموردين - الفنية والتعاقدية والإجرائية والمتعلقة بالبيانات - بشكل كبير بمرور الوقت.

يُعيد ما يقرب من نصف الشركات الألمانية النظر في استراتيجياتها السحابية نظرًا لمخاوف ارتفاع التكاليف والاعتمادية. وتسعى 67% من المؤسسات جاهدةً لتجنب الاعتماد المفرط على مُزودي تقنيات الذكاء الاصطناعي الأفراد. وتعكس هذه الأرقام وعيًا متزايدًا بالمخاطر الاستراتيجية للمنصات الاحتكارية.

تتجلى تكاليف الاعتماد على المنافسين على مستويات متعددة. لا يمكن تعويض ارتفاع الأسعار بالتحول إلى المنافسين إذا كان الانتقال غير ممكن تقنيًا أو اقتصاديًا. ينشأ تأخر الابتكار عندما تصبح النماذج أو التقنيات المتقدمة متاحة خارج النظام البيئي المختار ولكن لا يمكن استخدامها. تتآكل القدرة على التفاوض عندما يعلم المورد أن العميل محاصر فعليًا. تُفقد المرونة الاستراتيجية عندما تكون خريطة الطريق الخاصة بالمورد مرتبطة بخطة البائع.

مثال افتراضي يوضح المشكلة. تستثمر شركة تجزئة بكثافة في منصة تسويق شاملة تعتمد على الذكاء الاصطناعي تابعة لمزوّد خدمة. عندما يقدم منافس متخصص نموذجًا تنبؤيًا متفوقًا بشكل ملحوظ لانخفاض عدد العملاء، تجد الشركة أن التغيير مستحيل. فالتكامل العميق لواجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالمزوّد الأصلي مع أنظمة بيانات العملاء وتنفيذ الحملات يعني أن إعادة البناء ستستغرق أكثر من عام وستتكلف ملايين الدولارات.

يُعدّ التوافق التشغيلي حلاً جذرياً لمشكلة احتكار الموردين. ويشير إلى قدرة أنظمة وأدوات ومنصات الذكاء الاصطناعي المختلفة على العمل بسلاسة، بغض النظر عن موردها أو التقنية الأساسية. ويعمل هذا التوافق التشغيلي على ثلاثة مستويات. يتيح التوافق التشغيلي على مستوى النموذج استخدام نماذج ذكاء اصطناعي متعددة من موردين مختلفين ضمن سير العمل نفسه دون تغييرات في البنية التحتية. ويضمن التوافق التشغيلي على مستوى النظام عمل البنية التحتية الداعمة، مثل الإدارة السريعة، وحواجز الحماية، والتحليلات، بشكل متسق عبر مختلف النماذج والمنصات. أما التوافق التشغيلي على مستوى البيانات، فيركز على تنسيقات البيانات الموحدة، مثل مخططات JSON والتضمينات، لضمان تبادل سلس للبيانات.

تلعب المعايير والبروتوكولات دورًا محوريًا. تُنشئ بروتوكولات "الوكيل إلى الوكيل" لغةً مشتركةً تُمكّن أنظمة الذكاء الاصطناعي من تبادل المعلومات وتفويض المهام دون تدخل بشري. يُنشئ بروتوكول الاتصال الشبكي شبكةً مفتوحةً وقابلةً للتوسع، حيث يُمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون دون الحاجة إلى عملٍ مُكرر. تُمثل هذه البروتوكولات توجّهًا نحو أنظمة ذكاء اصطناعي مفتوحة تتجنب الاحتكار من قِبل الموردين.

تسمح البنية المعيارية، المصممة للحماية من الاعتمادية، باستبدال مكونات الذكاء الاصطناعي الفردية دون الحاجة إلى إعادة تصميم النظام بالكامل. على سبيل المثال، تسمح منصة مستقلة عن التقنية بتغيير نموذج اللغة الكبير الأساسي دون الحاجة إلى إعادة تنفيذ التطبيق بأكمله. يقلل هذا النهج الاعتماد على حزمة تقنية واحدة بأكثر من 90%.

تُعزز المنصات الخالية من البرمجة استقلاليةَ المطورين الخارجيين، وتزيد من استقلالية أقسام الأعمال. فعندما يتمكن مستخدمو الأعمال من تهيئة وتخصيص سير العمل بأنفسهم، يقل الاعتماد على فرق التطوير المتخصصة، التي قد لا تكون على دراية إلا بمنظومة بائعين محددة.

لذا، فإن التوصية الاستراتيجية هي: الدخول بوعي في التبعيات، مع حماية المجالات الحيوية. ينبغي التخطيط للبدائل وخيارات الخروج للعمليات ذات الأهمية القصوى. الحفاظ على الرغبة في تجربة خدمات جديدة، ولكن دمجها بعمق فقط بعد تقييم شامل. مراقبة مستمرة لجودة مقدمي الخدمات وتوافر البدائل. اتباع استراتيجية تكيف تطورية عند تغير ظروف السوق أو احتياجاتها.

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

الاستعداد التنظيمي وأزمة الكفاءة

إن التوافر التكنولوجي لحلول الذكاء الاصطناعي لا يعني بالضرورة جاهزية المؤسسات لاستخدامها بفعالية. تُعرّف فجوة مهارات الذكاء الاصطناعي بالتفاوت بين الطلب المتزايد بسرعة على الوظائف المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والكفاءات المؤهلة المتاحة. تواجه أكثر من 60% من الشركات صعوبة في توظيف خبراء الذكاء الاصطناعي. لا يقتصر تأثير هذه الفجوة على مهارات البرمجة أو علوم البيانات فحسب، بل يشمل أيضًا مزيجًا من الخبرة التقنية، والفطنة التجارية، والقدرة على حل المشكلات، والاعتبارات الأخلاقية.

سيصل النقص العالمي في المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي إلى أبعاد حرجة بحلول عام 2025. سيتجاوز الطلب العرض بنسبة 3.2 إلى 1 في جميع الأدوار الرئيسية، مع وجود أكثر من 1.6 مليون وظيفة شاغرة و518,000 مرشح مؤهل فقط. وستواجه برامج ماجستير إدارة الأعمال في التطوير، وعمليات إدارة رأس المال، وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي أشد التحديات، حيث تتجاوز درجات الطلب 85 من 100، بينما تقل درجات العرض عن 35 من 100. وسيتراوح متوسط ​​مدة شغل وظائف الذكاء الاصطناعي بين ستة وسبعة أشهر.

توقعات الرواتب لوظائف الذكاء الاصطناعي أعلى بنسبة 67% من وظائف البرمجيات التقليدية، مع نمو سنوي بنسبة 38% في جميع مستويات الخبرة. تعكس هذه الديناميكية السعرية الخلل الجوهري بين العرض والطلب، وتجعل التوظيف تحديًا ماليًا للعديد من المؤسسات.

لا يقتصر تأثير الذكاء الاصطناعي على تغيير الأنظمة التكنولوجية فحسب، بل يشمل أيضًا الهياكل التنظيمية وعمليات العمل وثقافات الشركات. وتُصبح إدارة التغيير عامل نجاح حاسم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. وتُشير دراسة أجرتها شركة IBM عام ٢٠٢٢ إلى أن نقص المعرفة هو أكبر مشكلة في استخدام الذكاء الاصطناعي. حتى شركات التكنولوجيا العملاقة، مثل مايكروسوفت، واجهت صعوبة في البداية في إقناع موظفيها بفوائد الذكاء الاصطناعي وتزويدهم بالمهارات اللازمة.

يتطلب نجاح دمج الذكاء الاصطناعي برامج تدريبية شاملة ومبادرات لإدارة التغيير تشمل جميع الموظفين. تؤدي هذه الإجراءات إلى تقبّل أوسع لتقنيات الذكاء الاصطناعي وتحسين مهارات القوى العاملة. طوّر بنك جي بي مورغان تشيس منصة COiN لاستخدام التعلم الآلي في تحليل الوثائق القانونية، مما وفّر حوالي 360,000 ساعة عمل عند معالجة 12,000 عقد سنويًا. ومع ذلك، يعتمد النجاح على تعلّم الموظفين استخدام الذكاء الاصطناعي واستعدادهم لذلك.

لا يقتصر جاهزية المؤسسات للذكاء الاصطناعي على المتطلبات التكنولوجية فحسب، بل يتطلب تفاعلًا بين المهارات التقنية والشخصية، والتوافق التنظيمي، والقدرة على بناء الثقة في الذكاء الاصطناعي. تشمل عوامل الجاهزية الرئيسية الثقة، ودعم الإدارة، والبيانات، والمهارات، والتوافق الاستراتيجي، والموارد، والثقافة، والابتكار، والقدرات الإدارية، والقدرة على التكيف، والبنية التحتية، والقدرة التنافسية، والتكلفة، والهيكل التنظيمي، والحجم.

من السمات الرئيسية التي تُسهم بشكل مباشر في ثقافة مُهيأة للذكاء الاصطناعي ثقافة تنظيمية قائمة على البيانات. فالمؤسسات التي تتخذ قراراتها بناءً على البيانات والأدلة بدلًا من الحدس أو التقاليد، تكون أكثر استعدادًا للذكاء الاصطناعي. وتضمن ثقافة البيانات امتلاك الموظفين على جميع المستويات الأدوات والعقلية اللازمة لدمج الذكاء الاصطناعي في عمليات اتخاذ القرارات اليومية.

يتزايد دور مديري التغيير في مجال الذكاء الاصطناعي أهميةً. يدعم هؤلاء المحترفون المؤسسات في إدارة التحول الذي يُحدثه الذكاء الاصطناعي بنجاح. ويركزون بشكل خاص على دعم الموظفين خلال عملية التغيير هذه، بهدف تعزيز قبول حلول الذكاء الاصطناعي، وتخفيف القلق، وتعزيز الرغبة في تبني التغيير. تشمل مهامهم تخطيط عمليات التغيير وإدارتها وتنفيذها؛ ووضع استراتيجيات التغيير؛ وتوصيل الرؤية والفوائد؛ وتيسير ورش العمل وجلسات التقييم؛ وتحليل احتياجات التغيير ومعوقات القبول؛ ووضع إجراءات التدريب والتواصل.

من المفارقات أن إدارة منصة ذكاء اصطناعي داخلية تُسهّل تطوير المهارات. فبدلاً من اضطرار الموظفين للتعامل مع أدوات خارجية متنوعة وواجهاتها المختلفة، تُوفّر المنصة المركزية بيئةً مُتكاملةً للتعلم والتجريب. ويمكن تطوير برامج تدريبية مُوحّدة مُصمّمة خصيصاً لكل منصة. ويُسهّل استخدام الجميع للنظام نفسه نقل المعرفة.

يشعر ستة بالمائة فقط من الموظفين براحة تامة عند استخدام الذكاء الاصطناعي في وظائفهم، بينما يشعر ما يقرب من ثلثهم بعدم راحة كبير. يجب معالجة هذا التفاوت بين توافر التكنولوجيا والقدرات البشرية. تُحدد الأبحاث مهارات حل المشكلات، والقدرة على التكيف، والرغبة في التعلم ككفاءات أساسية لإدارة مستقبل قائم على الذكاء الاصطناعي.

إن عدم معالجة هذه الفجوات في المهارات قد يؤدي إلى فقدان الحماس، وزيادة دوران الموظفين، وانخفاض أداء المؤسسة. يُعطي 43% من الموظفين الذين يخططون لترك وظائفهم الأولوية لفرص التدريب والتطوير. إن أصحاب العمل الذين يستثمرون في هذه المجالات لا يستطيعون فقط الاحتفاظ بالكفاءات، بل يعززون أيضًا سمعتهم كمؤسسة ذات رؤية مستقبلية.

ديناميكيات السوق والتطورات المستقبلية

يشهد قطاع منصات الذكاء الاصطناعي فترةً من التوحيد والتميز السريعين. فمن جهة، تُهيمن شركاتٌ عملاقةٌ مثل Microsoft Azure AI وAWS Bedrock وGoogle Vertex AI على السوق بفضل بنيتها التحتية المتكاملة وأنظمة الهوية والفوترة. ويستفيد هؤلاء المزودون من أنظمتهم السحابية الحالية لحماية الحسابات من الفقدان. ومن جهةٍ أخرى، يتخطى مزودو الخدمات المتخصصة، مثل OpenAI وAnthropic وDatabricks، الحدودَ من حيث حجم النموذج وإصدارات الأنظمة مفتوحة النطاق وقابلية توسيع النظام.

تجاوز نشاط عمليات الدمج والاستحواذ 50 مليار دولار أمريكي في عام 2024، ومن أبرز الأمثلة على ذلك استثمار ميتا البالغ 15 مليار دولار أمريكي في Scale AI وجولة تمويل Databricks البالغة 15.25 مليار دولار أمريكي. ويبرز التصميم المشترك للأجهزة كخندق جديد، حيث تعد شرائح TPU v5p من جوجل وTrainium2 من أمازون بتخفيضات في تكلفة الرمز المميز وجذب العملاء إلى بيئات التشغيل الخاصة.

استحوذت البرمجيات على 71.57% من حصة سوق منصات الذكاء الاصطناعي في عام 2024، مما يعكس الطلب القوي على بيئات تطوير النماذج المتكاملة التي توحد استيعاب البيانات وتنسيقها ومراقبتها. وتشهد الخدمات، وإن كانت أصغر حجمًا، نموًا بمعدل نمو سنوي مركب قدره 15.2%، حيث تسعى الشركات إلى الحصول على دعم التصميم والتشغيل لتقصير دورات عائد الاستثمار.

شكلت تكوينات السحابة 64.72% من حجم سوق منصات الذكاء الاصطناعي في عام 2024، ومن المتوقع أن تنمو بمعدل نمو سنوي مركب قدره 15.2%. ومع ذلك، لا تزال العقد المحلية والطرفية أساسية في أحمال العمل في قطاعات الرعاية الصحية والمالية والقطاع العام، حيث تُطبق قواعد سيادة البيانات. تتيح منسقات البيانات الهجينة، التي تُجرد الموقع، للمؤسسات التدريب مركزيًا مع الاستدلال على الحافة، مما يُوازن بين زمن الوصول والامتثال.

تجدر الإشارة بشكل خاص إلى التحول نحو الذكاء الاصطناعي الخاص/الطرفي لتحقيق سيادة البيانات، والذي يقوده الاتحاد الأوروبي ويتوسع في منطقة آسيا والمحيط الهادئ والقطاعات الخاضعة للتنظيم في الولايات المتحدة، مع تأثير يُقدر بنسبة 1.7% على معدل النمو السنوي المركب على المدى الطويل. ويضيف الدفع التنظيمي نحو قابلية تدقيق النماذج، بقيادة الاتحاد الأوروبي، مع انتظار اعتماده على المستوى الفيدرالي في الولايات المتحدة، نسبة 1.2% أخرى إلى معدل النمو السنوي المركب على المدى الطويل.

في ألمانيا، الصورة متباينة. فبينما يبلغ الاستخدام المطلق للذكاء الاصطناعي في الشركات 11.6%، متجاوزًا متوسط ​​الاتحاد الأوروبي البالغ 8%، إلا أن هذا الاستخدام شهد ركودًا مفاجئًا منذ عام 2021. ويتناقض هذا الركود مع التطور الديناميكي لتطبيقات GenAI مثل ChatGPT، ويبدو غير منطقي نظرًا لآثاره الإيجابية على الإنتاجية.

ومع ذلك، يكشف تحليل أكثر دقة عن زيادة ملحوظة. عند إدراج الشركات التي أفادت باستخدام الذكاء الاصطناعي في استطلاعات سابقة ولكنها لم تفعل ذلك في عام ٢٠٢٣ - ربما لأن عمليات الذكاء الاصطناعي أصبحت متكاملة لدرجة أن المشاركين لم يعودوا يعتبرونها جديرة بالملاحظة - تظهر زيادة واضحة في استخدام الذكاء الاصطناعي في عام ٢٠٢٣ مقارنةً بعام ٢٠٢١. وهذا يشير إلى تطبيع استخدام الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية.

ترى 91% من الشركات الألمانية الآن أن الذكاء الاصطناعي التوليدي عامل مهم لنموذج أعمالها وخلق القيمة المستقبلية، مقارنة بـ 55% فقط في العام الماضي. وتخطط 82% لزيادة الاستثمار في الأشهر الاثني عشر المقبلة، وأكثر من نصفها تخطط لزيادة الميزانية بنسبة 40% على الأقل. وقد وضع 69% استراتيجية للذكاء الاصطناعي التوليدي، وهو ما يزيد بنسبة 38% عن عام 2024.

تشمل الفوائد التي تتوقعها الشركات من الذكاء الاصطناعي زيادة الابتكار والكفاءة والمبيعات والأتمتة، بالإضافة إلى فرص تطوير المنتجات والنمو. ومع ذلك، لا يزال تراكم الحوكمة والمبادئ الأخلاقية والتدريب يُشكل تحديًا، ولا يزال الاستخدام الموثوق للذكاء الاصطناعي يُمثل عقبة رئيسية.

من المتوقع أن تهيمن الذكاء الاصطناعي الوكيل على توسع ميزانية تكنولوجيا المعلومات على مدى السنوات الخمس المقبلة، لتصل إلى أكثر من 26% من الإنفاق العالمي على تكنولوجيا المعلومات، مع 1.3 تريليون دولار أمريكي في عام 2029. ويشير هذا الاستثمار، المدفوع بنمو التطبيقات والأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي الوكيل لإدارة أساطيل الوكلاء، إلى تحول داخل ميزانيات تكنولوجيا المعلومات الخاصة بالمؤسسات، وخاصة في مجال البرمجيات، نحو استراتيجيات استثمارية تقودها المنتجات والخدمات القائمة على الذكاء الاصطناعي الوكيل.

تُظهر التوقعات توافقًا واضحًا بين نمو الإنفاق على الذكاء الاصطناعي وثقة قادة تكنولوجيا المعلومات في أن الاستخدام الفعال للذكاء الاصطناعي قادر على دفع عجلة نجاح الأعمال في المستقبل. يُخاطر مُزودو التطبيقات والخدمات الذين يتأخرون في دمج الذكاء الاصطناعي في منتجاتهم ويفشلون في تعزيزها بوكلاء، بخسارة حصتهم السوقية لصالح الشركات التي قررت وضع الذكاء الاصطناعي في صميم خارطة طريق تطوير منتجاتها.

من المتوقع أن يتجاوز سوق الذكاء الاصطناعي في ألمانيا تسعة مليارات يورو في عام 2025، ومن المتوقع أن ينمو إلى 37 مليار يورو بحلول عام 2031، وهو ما يمثل معدل نمو سنوي يتجاوز بكثير النمو الاقتصادي الإجمالي. وضم قطاع الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في ألمانيا 687 شركة ناشئة في عام 2024، ما يمثل نموًا سنويًا بنسبة 35%. وتسيطر برلين وميونيخ على قطاع الشركات الناشئة في هذا المجال، حيث تستحوذان على حوالي 50% من إجمالي هذه الشركات في البلاد.

تعتقد 73% من الشركات في ألمانيا أن لوائح الذكاء الاصطناعي الواضحة يمكن أن توفر ميزة تنافسية للشركات الأوروبية إذا طُبّقت بشكل صحيح. وهذا يُبرز الفرصة التي يتيحها النهج التنظيمي الأوروبي: فالذكاء الاصطناعي الموثوق المُصنّع في أوروبا يمكن أن يُصبح عاملًا مُميزًا.

مصفوفة القرار الاستراتيجي لسيناريوهات النشر

لا يتبع الاختيار بين نماذج النشر السحابية والمحلية والهجينة لمنصات الذكاء الاصطناعي منطقًا عالميًا، بل يجب أن يعكس المتطلبات والقيود والأولويات الاستراتيجية الخاصة بكل مؤسسة. يقدم كل نموذج مزايا وعيوبًا مميزة يجب مقارنتها بعناية بأهداف العمل.

توفر نماذج النشر المحلية أقصى درجات الأمان والتحكم في البيانات والملكية الفكرية. وتُعدّ هذه النماذج مثاليةً للتعامل مع البيانات شديدة الحساسية، أو الملكية الفكرية، أو البيانات الخاضعة لمتطلبات امتثال تنظيمية صارمة، كما هو الحال في قطاعي المالية والرعاية الصحية. وتتيح قابلية التخصيص العالية تصميم النماذج وفقًا لاحتياجات محددة. وينتج عن المعالجة المحلية انخفاض محتمل في زمن الوصول للتطبيقات الفورية المهمة. كما تتحقق مزايا التكلفة أثناء التوسع بفضل فرص زيادة رأس المال وانخفاض تكاليف المعاملات المتغيرة.

تشمل تحديات الحلول المحلية استثمارات أولية كبيرة في البنية التحتية، وطول فترات التنفيذ، والحاجة إلى خبرة داخلية للصيانة والتحديثات، وقابلية توسع محدودة مقارنةً بمرونة السحابة. يمكن التغلب على هذه التحديات باختيار شريك يقدم منتجًا قياسيًا وخدمات تهيئة ودعمًا للنشر المحلي.

يوفر نشر السحابة سرعةً في تحقيق القيمة للتجارب الأولية أو إثبات المفهوم. يتطلب الأمر ميزانياتٍ أقل لبدء التشغيل لعدم الحاجة إلى استثماراتٍ في الأجهزة. تتيح قابلية التوسع التلقائية التكيف مع أعباء العمل المتقلبة. يُسرّع التشغيل السريع للمنتجات القياسية من خلق القيمة. يتولى المورد مسؤولية الصيانة والتكرار وقابلية التوسع.

تتجلى عيوب حلول السحابة في ارتفاع التكاليف بشكل كبير مع الاستخدام المكثف، حيث تصبح نماذج الدفع مقابل الاستخدام مكلفةً عند استخدام كميات كبيرة. وينشأ تفاوت تنافسي محدود لأن المنافسين يمكنهم استخدام نفس الحلول الجاهزة. وتبقى ملكية البيانات والنماذج بيد المزود، مما يخلق مشاكل تتعلق بالخصوصية والأمان واحتكار الموردين. كما أن محدودية إمكانية التخصيص تعيق التجارب المتقدمة.

تجمع نماذج السحابة الهجينة مزايا كلا النهجين مع معالجة قيودهما. تُدار أحمال عمل الذكاء الاصطناعي الحساسة على أنظمة تشغيل مكشوفة أو مجموعات خاصة لضمان الامتثال، بينما تُنقل التدريبات الأقل أهمية إلى السحابة العامة. تعمل أحمال العمل في الحالة الثابتة على بنية تحتية خاصة، بينما تُستخدم مرونة السحابة العامة فقط عند الحاجة. تُضمن سيادة البيانات من خلال الاحتفاظ بالبيانات الحساسة محليًا مع الاستفادة من نطاق السحابة العامة حيثما أمكن.

يُعيد تسريع الذكاء الاصطناعي من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي، ونماذج اللغات الكبيرة، وأحمال عمل الحوسبة عالية الأداء، صياغة متطلبات البنية التحتية. تحتاج الشركات إلى الوصول إلى مجموعات وحدات معالجة الرسومات، وشبكات عالية النطاق الترددي، وشبكات اتصال منخفضة الكمون، وهي شبكات غير موزعة بالتساوي بين مقدمي الخدمات. في بيئات السحابة المتعددة، تختار الشركات مقدم خدمة بناءً على تخصصه في الذكاء الاصطناعي، مثل خدمات TPU من جوجل أو تكامل OpenAI من Azure. أما في بيئات السحابة الهجينة، فتُدار أحمال عمل الذكاء الاصطناعي الحساسة محليًا، بينما يُعهد بالتدريب إلى السحابة العامة.

تتزايد الضغوط التنظيمية عالميًا. يُلزم قانون المرونة التشغيلية الرقمية للاتحاد الأوروبي، وقانون كاليفورنيا لحماية حقوق الملكية الفكرية (CPRA)، وتفويضات سيادة البيانات الجديدة في منطقة آسيا والمحيط الهادئ، الشركات بالتمتع برؤية واضحة وتحكم في موقع البيانات. يوفر السحاب المتعدد مرونة جغرافية، مما يسمح بتخزين البيانات في المناطق التي تتطلب اللوائح ذلك. أما السحابة الهجينة، فتضمن السيادة من خلال الاحتفاظ بالبيانات الحساسة محليًا مع الاستفادة من نطاق السحابة العامة حيثما كان ذلك مسموحًا.

عادةً ما يتبع التطبيق العملي لحلول الذكاء الاصطناعي المُدارة كمنصة داخلية نهجًا مُنظمًا. أولًا، تُحدد الأهداف والمتطلبات، مع تحليل مُفصل لمدى جدوى استخدام الذكاء الاصطناعي وكيفية تطبيقه ومكانه. يُراعي اختيار التكنولوجيا والتصميم المعماري المكونات المعيارية التي يُمكن تبادلها بمرونة. يُشكل تكامل البيانات وإعدادها أساسًا للنماذج عالية الأداء. يُرسي تطوير النموذج وإعداد عمليات إدارة التعلم (MLOps) عمليات نشر ومراقبة مستمرة.

وتتضمن الفوائد الناتجة عن منصة الذكاء الاصطناعي الداخلية تقليل أوقات التطوير من خلال التوحيد القياسي وإعادة الاستخدام، والعمليات الآلية للتدريب والنشر والمراقبة، والتكامل الآمن في الأنظمة الحالية مع مراعاة جميع متطلبات الامتثال، والتحكم الكامل في البيانات والنماذج والبنية التحتية.

منصة الذكاء الاصطناعي كبنية تحتية استراتيجية

منصة ذكاء اصطناعي داخلية مُدارة، كحلٍّ مُدار، تُمثل أكثر من مجرد قرار تكنولوجي. إنها تُمثل تحولاً استراتيجياً ذا آثار جوهرية على التنافسية، والسيادة الرقمية، ومرونة المؤسسة، والقدرة على الابتكار على المدى الطويل. تُشير الأدلة المُستقاة من بيانات السوق، وخبرة الشركة، والتطورات التنظيمية إلى صورة واضحة: تحتاج الشركات الجادة في تبني الذكاء الاصطناعي إلى استراتيجية منصة مُتماسكة تُوازن بين الحوكمة، والمرونة، وخلق القيمة.

يُبرر المنطق الاقتصادي اتباع نهج مُتمايز. فبينما تُوفر خدمات السحابة الخارجية عوائق دخول منخفضة وسرعة في إجراء التجارب، تتغير هياكل التكلفة بشكل كبير لصالح الحلول الداخلية مع توسع الأنظمة. يجب مراعاة التكلفة الإجمالية للملكية على مدار دورة الحياة بأكملها، بما في ذلك التكاليف الخفية الناتجة عن الاعتماد على الموردين، وتسرب البيانات، وضعف التحكم. غالبًا ما تجد المؤسسات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بكثافة وتلتزم بمتطلبات امتثال صارمة الحل الأمثل اقتصاديًا واستراتيجيًا في النماذج المحلية أو الهجينة.

إن المشهد التنظيمي في أوروبا، مع اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون الذكاء الاصطناعي، يجعل الرقابة الداخلية للشركات على أنظمة الذكاء الاصطناعي أمرًا مرغوبًا فيه فحسب، بل ضروريًا بشكل متزايد. وتتطور سيادة البيانات من مجرد أمرٍ مُستحسن إلى ضرورة. وأصبحت القدرة على إثبات مكان معالجة البيانات، ومن يحق له الوصول إليها، وكيفية تدريب النماذج، وعلى أي أساس تُتخذ القرارات، في أي وقت، أمرًا ضروريًا للامتثال. وغالبًا ما تعجز خدمات الذكاء الاصطناعي الخارجية عن تلبية هذه المتطلبات، أو لا يتطلب ذلك سوى جهد إضافي كبير.

إن خطر الاحتكار من قِبل الموردين حقيقي ويزداد مع كل عملية دمج ملكية. يجب دمج البنى المعيارية والمعايير المفتوحة وقابلية التشغيل البيني في استراتيجيات المنصة منذ البداية. إن القدرة على تبادل المكونات، والتبديل بين النماذج، والانتقال إلى تقنيات جديدة تضمن عدم خضوع المؤسسة لسيطرة الموردين.

لا ينبغي الاستهانة بالبعد التنظيمي. فتوافر التكنولوجيا لا يضمن تلقائيًا القدرة على استخدامها بفعالية. يتطلب بناء المهارات، وإدارة التغيير، وترسيخ ثقافة قائمة على البيانات استثمارًا منهجيًا. ويمكن لمنصة داخلية تسهيل هذه العمليات من خلال بيئات عمل متسقة، وتدريب موحد، ومسؤوليات واضحة.

تُظهر ديناميكيات السوق أن استثمارات الذكاء الاصطناعي تنمو بشكل كبير، ويمثل الذكاء الاصطناعي الوكيل المرحلة التالية من التطور. الشركات التي تُرسي أسس بنية تحتية للذكاء الاصطناعي قابلة للتطوير ومرنة وآمنة تُهيئ نفسها للموجة القادمة من الأنظمة المستقلة. اختيار منصة ذكاء اصطناعي مُدارة ليس قرارًا برفض الابتكار، بل قرارًا بتعزيز القدرة على الابتكار المستدام.

في نهاية المطاف، يتعلق الأمر بمسألة التحكم. من يتحكم بالبيانات والنماذج والبنية التحتية، وبالتالي بالقدرة على توليد القيمة من الذكاء الاصطناعي؟ قد تبدو التبعيات الخارجية مريحة على المدى القصير، لكنها على المدى البعيد تُفوض الكفاءات الاستراتيجية الأساسية لأطراف ثالثة. منصة الذكاء الاصطناعي الداخلية، كحلٍّ مُدار للذكاء الاصطناعي، هي السبيل للمؤسسات للحفاظ على سيطرتها على بياناتها، وقدرتها الابتكارية، وفي نهاية المطاف، على مستقبلها في بيئة واقتصاد يعتمدان بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي.

Konrad Wolfenstein

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

الاتصال بي تحت Wolfenstein ∂ xpert.digital

اتصل بي تحت +49 89 674 804 (ميونيخ)

ينكدين