أفاد أحدث استطلاع أجرته شركة جارتنر للمحللين أن استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) ينتشر بسرعة في المؤسسات. ومع ذلك، فإن غالبية المنظمات التي شملها الاستطلاع تعترف بأن عمليات الذكاء الاصطناعي ليست ناضجة.
ووجد الاستطلاع، بناءً على استطلاع شمل 644 منظمة، أن نسبة المشاركين الذين تطبق مؤسساتهم الذكاء الاصطناعي في عمليات تجارية متعددة ارتفعت من 13% في عام 2021 إلى 28% هذا العام.
وقال لينار راموس، كبير المحللين لدى جارتنر: “هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي يتطور من شيء يتم تنفيذه للتو في جزر معينة في المؤسسة إلى نشاط أكثر انتشارًا”.
قال ما يقرب من نصف (49%) المنظمات التي شملها الاستطلاع أن التحدي الأكبر الذي يواجهها هو تقدير القيمة وتقديمها من خلال المبادرات القائمة على الذكاء الاصطناعي. تحدد جارتنر خمس نتائج أعمال يمكن أن تدعمها مبادرات الذكاء الاصطناعي، وهي: نمو الإيرادات، وتحسين التكلفة، وتقليل المخاطر، وتجربة العملاء، وتحسين إنتاجية الموظفين.
ووفقاً لراموس، تظهر نتائج الاستطلاع أن المؤسسات بحاجة إلى تطوير قدرات الذكاء الاصطناعي الأساسية لمواجهة التحديات التي تأتي من نشر التكنولوجيا على نطاق واسع. يتضمن ذلك تحقيق التوازن بين مشاريع ومبادرات الذكاء الاصطناعي عبر الأعمال التجارية الأوسع.
ومع ذلك، فقد وجد استطلاع جارتنر أن أقل من العُشر (9%) من المؤسسات التي شملها الاستطلاع قالت إن لديها عمليات ناضجة مطبقة في مجال الذكاء الاصطناعي. وقال راموس إن التركيز على الذكاء الاصطناعي هو من بين سمات تلك المنظمات التي لديها عمليات ذكاء اصطناعي ناضجة، مما يعني أن لديها طريقة منهجية لبناء ونشر مشاريع الذكاء الاصطناعي في الإنتاج، بما في ذلك مراقبة نماذج الذكاء الاصطناعي وبرنامج إدارة التغيير.
وقال: “لقد وجدنا أن المنظمات التي قامت بأنشطة إدارية متغيرة بشكل متكرر تميل إلى أن يكون لديها مبادرات الذكاء الاصطناعي التي لها تأثير أكبر على نتائج الأعمال”.
وقال راموس إن هناك فرقًا واضحًا بين تلك المنظمات التي تدعي أن بياناتها جاهزة للذكاء الاصطناعي مقابل تلك التي قالت إن بياناتها ليست جاهزة للذكاء الاصطناعي، مضيفًا: “تحتاج إلى تحديد أولويات البيانات عندما تعمل على الذكاء الاصطناعي”.
وأشار إلى أن هناك اعتقادا خاطئا، وخاصة مع الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، بأن المؤسسات لا تحتاج إلى القلق بشأن البيانات النظيفة لأنها تبدأ بنماذج مدربة مسبقا تم تدريبها بالفعل باستخدام الكثير من البيانات.
“بالنسبة لحالات الاستخدام الأكثر قيمة، تحتاج إلى نوع من مصدر البيانات الذي يدخل في هذه النماذج. وأضاف راموس: “إن تجهيز بياناتك للذكاء الاصطناعي يمكّن المؤسسات من تحقيق نتائج أعمال جيدة باستخدام الذكاء الاصطناعي”.
وجد الاستطلاع أن استخدام GenAI المضمن في التطبيقات الحالية (مثل مساعد الطيار من مايكروسوفت لـ 365 أو Adobe Firefly) هي أفضل طريقة لتحقيق حالات استخدام GenAI، حيث قال 34% من المشاركين أن هذه هي طريقتهم الأساسية لاستخدام GenAI.
تبين أن هذا أكثر شيوعًا من الخيارات الأخرى مثل تخصيص نماذج GenAI بالهندسة السريعة (25%)، أو التدريب أو الضبط الدقيق لنماذج GenAI المخصصة (21%)، أو استخدام أدوات GenAI المستقلة مثل ChatGPT أو Gemini (19%). .
“تعمل GenAI كمحفز قال راموس: “لتوسيع الذكاء الاصطناعي في المؤسسة”. “وهذا يخلق فرصة لقادة الذكاء الاصطناعي، ولكنه أيضًا اختبار لما إذا كانوا سيتمكنون من الاستفادة من هذه اللحظة وتقديم قيمة على نطاق واسع.”
