لتحقيق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي، يجب على المؤسسات أن تشارك فيه على المدى الطويل؛ سعي يتطلب الصبر والمثابرة والمواءمة الاستراتيجية. على الرغم من أهمية المكاسب السريعة، إلا أنها لن تقف وحدها في تقديم قيمة ذات معنى؛ إن التجريب السريع أمر ضروري، والتنفيذ يتطلب التكرار، والتحديات المبكرة أمر لا مفر منه.
يسلط استطلاع نبض الذكاء الاصطناعي العالمي الافتتاحي الذي أجرته شركة بروتيفيتي الضوء على العلاقة المقنعة بين نضج الذكاء الاصطناعي والعائد على الاستثمار (ROI) بالإضافة إلى الانفصال بين التوقعات والأداء للعديد من المؤسسات في المراحل الأولى من اعتماد الذكاء الاصطناعي. ويصنف الاستطلاع، الذي شارك فيه أكثر من 1000 مشارك، المؤسسات من أكثر من عشرة قطاعات صناعية إلى خمس مراحل نضج:
-
المرحلة 1: الأولية – الاعتراف بإمكانيات الذكاء الاصطناعي ولكن يفتقر إلى المبادرات الاستراتيجية.
-
المرحلة الثانية: التجريب – تشغيل برامج تجريبية صغيرة الحجم لتقييم الجدوى.
-
المرحلة 3: محددة – دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية.
-
المرحلة 4: التحسين – تعزيز الأداء وقابلية التوسع من خلال ردود الفعل على البيانات.
-
المرحلة الخامسة: التحول — الذكاء الاصطناعي يقود تحولًا كبيرًا في الأعمال.
التوقعات من استثمارات الذكاء الاصطناعي
ومع تقدم المؤسسات خلال هذه المراحل، يتحسن رضاها عن استثمارات الذكاء الاصطناعي. في الواقع، من بين 50% من المشاركين في الاستطلاع الذين أشاروا إلى أنهم في المراحل المبكرة (الأولية أو التجريبية) لاعتماد الذكاء الاصطناعي، أفاد حوالي 26% أن عوائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي انخفضت إلى أقل من التوقعات.
وبطبيعة الحال، لا يحقق جميع القائمين على تجربة الذكاء الاصطناعي عوائد ضعيفة. في الواقع، أفادت الأغلبية أن عائد الاستثمار يلبي التوقعات، لكن النتائج أظهرت تركيزًا أعلى لتوقعات عائد الاستثمار التي تم تجاوزها قليلاً أو تجاوزها بشكل كبير بين المجموعات في المراحل المتوسطة إلى المتقدمة من اعتماد الذكاء الاصطناعي.
عند مراجعة ما يميز المجربين الناجحين – أولئك الذين هم في مرحلة تجربة اعتماد الذكاء الاصطناعي والذين أبلغوا عن تجاوز توقعات عائد الاستثمار – وأولئك الذين لم يفعلوا ذلك، نجد ثلاث سمات مقنعة:
-
التركيز على مؤشرات الأداء الرئيسية المتوازنة (KPIs) وقياس النجاح باستخدام مزيج من المؤشرات المالية والتشغيلية، مثل إنتاجية الموظفين وتوفير التكاليف ونمو الإيرادات؛
-
الإبلاغ عن عدد أقل من التحديات المتعلقة بالمهارات والتكامل، حيث إنهم يميلون إلى الاستثمار في التدريب وتحسين المهارات والتعاون بين الوظائف؛
-
اطلب الدعم المتنوع، بما في ذلك المساعدة في التخطيط الاستراتيجي وأدوات إدارة البيانات، وليس التدريب فقط.
شيء آخر: أكد هؤلاء المجربون الناجحون أيضًا على النتائج المالية والتشغيلية بشكل أكثر توازناً، في حين ركز آخرون بشكل أضيق على توفير التكاليف.
التحديات التي يواجهها مجربو الذكاء الاصطناعي
يعاني العديد من مختبري الذكاء الاصطناعي ليس بسبب توقعات غير واقعية، ولكن على الأرجح بسبب أهداف غير واضحة أو إساءة فهم القيمة المحتملة. يعد هذا التحدي والصعوبات في دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الحالية أكبر عقبتين تواجههما المؤسسات في المراحل الأولى من التبني (المرحلتان 1 و2).
تبلغ مشكلات التكامل ذروتها في المراحل المتوسطة من اعتماد الذكاء الاصطناعي، لكنها تبدأ في المراحل المبكرة. ومن المثير للاهتمام أن التحدي المتعلق بفهم حالات الاستخدام الأكثر تأثيرًا يكون أكثر حدة في المرحلة الأولى، وينخفض في المراحل المتوسطة، ويعود إلى الظهور حتى في أعلى مستويات النضج، وإن كان ذلك لأسباب مختلفة.
وبطبيعة الحال، فإن القائمين على تجربة الذكاء الاصطناعي غير متأكدين من كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل استراتيجي ويظل التوافق الفني يمثل عقبة، على عكس الشركات الأكثر نضجًا. ومما يزيد من تفاقم هذه المشكلات عدم وضوح أو تضارب التوجيهات التنظيمية والصعوبات المتعلقة بتوافر البيانات والوصول إليها، وهي قضية أساسية للنشر الفعال للذكاء الاصطناعي.
إن الافتقار إلى مناهج منظمة، وأهداف المشروع غير الواضحة، والبيانات غير الموثوقة هي التي تؤدي غالبًا إلى عائد استثمار مخيب لهذه الشركات في المراحل المبكرة.
إعادة تعريف نجاح الذكاء الاصطناعي
وفي نتيجة أخرى مثيرة للاهتمام من الاستطلاع، نرى أنه مع تقدم المؤسسات إلى المراحل من 3 إلى 5، تتطور مقاييس نجاحها من توفير التكاليف وكفاءة العمليات إلى نمو الإيرادات ورضا العملاء والابتكار.
والخبر السار هو أن المؤسسات التي تبدأ رحلة الذكاء الاصطناعي يمكنها تصحيح مسارها من خلال التركيز على مقاييس النجاح هذه. ويبدأ الأمر بإعادة تعريف نجاح الذكاء الاصطناعي، وهو ما يعني تجاوز المكاسب قصيرة المدى إلى التحول المستدام.
إن وجود فهم واضح لما تحاول تحقيقه باستخدام الذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية منذ البداية. وفي غياب الوضوح بشأن ما يهدف الذكاء الاصطناعي إلى تحقيقه، وكيفية قياس القيمة، فسوف يكافحون من أجل إطلاق العنان لإمكاناته الكاملة.
يجب على المجربين الأوائل أن يسعوا إلى بناء أساس متين من خلال:
يسأل لماذا؟ لماذا تعتمدون الذكاء الاصطناعي؟ ما هي المشاكل المحددة التي تحلها؟
الاستثمار في البنية التحتية للبيانات أمر بالغ الأهمية. يجب أن تتضمن هذه الخطوة تدقيق أنظمة البيانات الحالية وتنفيذ أطر قوية لإدارة البيانات. سيتم تقديم خدمة جيدة للمؤسسات عند التفكير في المنصات السحابية من أجل قابلية التوسع.
تطوير استراتيجية تكامل قوية في وقت مبكر. العديد من الأنظمة الحالية لم تكن مصممة في الأصل لدعم الذكاء الاصطناعي. للتغلب على هذا النقص، يجب على المؤسسات أن تكون استباقية في تقييم وتحديث البنية التحتية للتعامل مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي في المراحل الأولية. ومن المرجح أن يحققوا نجاحًا أكبر إذا تعاونت فرق تكنولوجيا المعلومات والبيانات والأعمال وكانت هناك ملكية مشتركة لمبادرات الذكاء الاصطناعي لضمان المواءمة والاعتماد.
مواءمة استراتيجيات الذكاء الاصطناعي مع أهداف العمل والثقافة التنظيمية: هذه ليست مجرد خطوة فنية. أنها تنطوي على ضمان الاستعداد التنظيمي وإدارة التغييرات الثقافية والتشغيلية بشكل فعال.
تحويل تجارب الذكاء الاصطناعي إلى انتصارات لعائد الاستثمار
البحث واضح: هناك إمكانات هائلة لعائد الاستثمار للشركات في المراحل المبكرة والتي يمكنها اختبار حالات استخدام الذكاء الاصطناعي وتعلمها وتوسيع نطاقها بسرعة. ومع ذلك، في حين أن السرعة أمر بالغ الأهمية للحصول على القيمة، فمن المهم أن ندرك أن تجارب الذكاء الاصطناعي مستمرة، وتتطلب تكرارًا مستمرًا.
لكي تفوز، فكر بشكل كبير، وتصرف بسرعة، وطور باستمرار – لا تتوقف أبدًا.
