غروب سورا: درس قاس في مرونة محفظة الذكاء الاصطناعي

شهد هذا الأسبوع الإغلاق المفاجئ لتطبيق Sora الخاص بشركة OpenAI، إلى جانب انهيار شراكتها مع ديزني التي تبلغ قيمتها مليار دولار. لفتت الأخبار الانتباه من عدة زوايا، حيث حزن المستخدمون المتحمسون على فقدان أ مولد فيديو عالي الجودة ويتكهن المعلقون في الصناعة بما يعنيه هذا بالنسبة لاستراتيجية منتج OpenAI طويلة المدى. ومع ذلك، بالنسبة لمدير تكنولوجيا المعلومات، فإن القصة تدور حول أكثر من مجرد نهاية أداة الذكاء الاصطناعي؛ إنها دراسة حالة توضح كيف أن استقرار البائع لا يعني طول عمر المنتج.

يعد OpenAI واحدًا من الشركات العملاقة في عصر الذكاء الاصطناعي الحديث. يعد منتج ChatGPT الرائد الخاص بها اسمًا مألوفًا، وقد جمعت الشركة مؤخرًا أكثر من 120 مليار دولار من الأموال، وهو مبلغ قياسي أعلن بقلم المديرة المالية سارة فرير على قناة CNBC هذا الأسبوع. ومع ذلك، فإن هذه الشهرة لم تعزلها عن الحاجة إلى إجراء تغيير جذري عندما يتعلق الأمر بمجموعة منتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

في سوق تشكلها أنظمة الذكاء الاصطناعي غير الحتمية، تم استبدال دورة حياة البرامج التقليدية بنموذج يمكن أن تؤدي فيه متطلبات الحوسبة وأولويات الشركة المتغيرة إلى جعل البرنامج التجريبي عفا عليه الزمن في 30 دقيقة. إذًا، ماذا يعني هذا بالنسبة لاستراتيجيات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات؟

متعلق ب:الذكاء الاصطناعي يغذي موجة جديدة من الديون التقنية

عصر تجربة الذكاء الاصطناعي العامة

إننا نشهد تحولًا أساسيًا في كيفية وصول برمجيات المؤسسات إلى السوق. على عكس عصر SaaS، حيث كان إطلاق المنتج يتضمن خارطة طريق يمكن التنبؤ بها لمدة عقد من الزمن، فإن عروض الذكاء الاصطناعي الحالية تعمل في كثير من الأحيان كاختبارات تجريبية يتم إجراؤها على نطاق واسع. لاحظ دونالد فارمر، عالم المستقبل في Tranquilla AI، أن هذه المنتجات “أقل شبهاً بإصدارات البرامج وأكثر شبهاً بالتجارب التي يتم إجراؤها أمام الجمهور”.

يعد Sora من OpenAI بمثابة مثال أساسي على الهشاشة المحتملة لهذه التجربة الحية. على الرغم من الاهتمام الإعلامي الكبير والثناء الكبير على جودة مخرجات الفيديو، لم يكن أداء Sora جيدًا على مقاييس الأعمال. ووصف فارمر النموذج بأنه “مثال رئيسي على الثغرة الأمنية التي يجب على مديري تكنولوجيا المعلومات الانتباه إليها”، في إشارة إلى حداثة المنتج النسبية وجودته على مستوى المستهلك.

قال فارمر: “كان عمر سورا ستة أشهر فقط وكان مبنيًا على فرضية وسائل التواصل الاجتماعي”. “من الواضح أن Sora فقد الزخم – فقد حقق 2.1 مليون دولار فقط من خلال عمليات الشراء داخل التطبيق، ولكنه كان يستخدم حوسبة كبيرة. وتعتبر المنتجات ذات الجذب التجاري الضعيف وتكاليف الحوسبة المرتفعة مرشحة واضحة للإهمال.”

وافق ريتشارد سايمون، المدير التنفيذي للتكنولوجيا في قسم التحول السحابي في T-Systems International، على أن مشهد البرمجيات لعام 2026 هو شيء جديد تمامًا يجب على مديري تكنولوجيا المعلومات التنقل فيه.

وقال سيمون “إنها ليست سوقا تقليدية، وبالتالي فإن التقلبات ستظل جزءا من طريقة العمل”. “إن طبيعة الوتيرة السريعة للتكنولوجيا واكتشاف مناطق سوق جديدة حيث يمكن تطبيق التكنولوجيا، تجبر المنافسة، ومن ثم الحاجة إلى أن تظل “ذات صلة”.”

متعلق ب:تقدم Gartner دليل مدير تكنولوجيا المعلومات لنشر التكنولوجيا الناشئة

وقال سايمون إنه عندما يكتشف البائعون قطاعات جديدة في السوق أو تصميمات أكثر كفاءة، فإنهم سوف يستغنون عن نماذج كاملة “بسرعة” ليظلوا قادرين على المنافسة. وهذا يترك عملاء المؤسسات ومديري تقنية المعلومات في وضع ضعيف.

فرز الموارد: حساب كاستراتيجية

يكشف إغلاق Sora أيضًا عن ثغرة أمنية جديدة فيما يتعلق بالإمداد العالمي بالحوسبة. لقد وصل بائعو الذكاء الاصطناعي إلى نقطة فرز الموارد، حيث يتعين على المختبرات الأكثر تمويلًا الاختيار بين الميزات الإبداعية والبنية التحتية الأساسية.

وفقا لسيمون، فإن السوق التمحور بشكل كبير نحو الاستدلالوهو تحول أبرزته الاستثمارات الصناعية الكبيرة في الأجهزة المتخصصة. يفرض هذا التحول إجراء حساب استراتيجي: يفضل البائعون تعزيز أدوات التفكير والبرمجة ذات هامش الربح المرتفع بدلاً من الحفاظ على الوسائط التوليدية كثيفة الموارد التي تفتقر إلى حالة استخدام تجاري تشكل العادة.

في ظاهر الأمر، يمكن أن يُنظر إلى هذا على أنه تحول واضح من المنتجات الاستهلاكية إلى أدوات المؤسسات – لكن كيث تاونسند، مؤسس The Advisor Bench، يدعو إلى مزيد من الفروق الدقيقة. ووصف هذا القرار بأنه ليس بمثابة انفصال واضح بل بمثابة “تحديد الأولويات داخل سوق شديدة السيولة”.

وأوضح تاونسند: “لا يزال البائعون يكتشفون أين تقع القيمة على المدى الطويل”. “عندما لا يرون ذلك في منطقة واحدة، فإنهم يتحركون بسرعة. وهذا أمر منطقي بالنسبة لهم، ولكنه يخلق مخاطر للمشترين الذين يتعاملون مع منتجات الذكاء الاصطناعي المبكرة مثل المنصات المستقرة.”

التدقيق على “الاقتران المخفي”

بالنسبة لمديري تكنولوجيا المعلومات الذين يشاهدون الأخبار، فإن الوجبات الحقيقية لا تكمن في OpenAI، ولكن في Disney – الطرف الآخر الذي تأثر بشكل كبير بهذا القرار. اعتمدت الشراكة التي تبلغ قيمتها مليار دولار بين الشركتين على سورا كوسيلة لها؛ وعندما اختارت شركة OpenAI إيقاف هذا المنتج، قامت الشركتان أيضًا بإنهاء الصفقة ككل.

يعد انهيار هذه الشراكة مثالاً بارزًا لمؤسسة تقوم ببناء سير عمل مقترنًا بشكل وثيق بالواجهة الخاصة بالبائع أو طبقة التنسيق – مما يؤدي فعليًا إلى التنازل عن سيادتها التشغيلية في هذه العملية. قد لا تستخدم مشاريع الذكاء الاصطناعي للمؤسسات Sora على وجه التحديد، ولكن من المحتمل أن يكون هناك العديد من الشركات التي ترتبط مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بشكل لا لبس فيه بأداة بائع محددة.

وحذر تاونسند من أن “سوق الذكاء الاصطناعي لا يزال غير مستقر على مستوى المنتج – حتى عندما يكون البائعون أنفسهم مستقرين”. وللتغلب على هذه المشكلة، يجب على قادة تكنولوجيا المعلومات مراجعة مجموعاتهم بحثًا عن “الاقتران المخفي”، وتحديد المناطق التي يعتمد فيها النظام كليًا على تعريف البائع الخاص بسير العمل.

قال تاونسند: “إذا كان نظامك يعتمد على واجهة مستخدم محددة، أو طبقة سير عمل محددة، أو تجربة بائع مقترنة بإحكام، فأنت معرض للخطر. إذا قمت بدلاً من ذلك بتجريد الوصول إلى النموذج، وفصل السياسة عن النموذج، والتحكم في طبقة الاسترجاع والبيانات، وامتلاك التدقيق والهوية، فإن تبديل النموذج – أو حتى فقدان المنتج بالكامل – أمر قابل للنجاة”.

الهندسة لاستراتيجية الخروج

إذا كان التقلب هو إجراء التشغيل القياسي، فقد تحتاج المرونة إلى أن تكون أولوية معمارية مدير تكنولوجيا المعلومات. يشير إجماع الخبراء إلى أن السمة المميزة لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي الناضجة لعام 2026 ليست النموذج الذي يختاره مدير تكنولوجيا المعلومات، ولكن مدى فعالية تركه.

يدعو ريتشارد سايمون إلى اتباع نهج يتجنب “عدم مرونة التصميم” و”المنصات التي لا رجعة فيها”. وهو يقترح أن التصميم المعياري المجرد يسمح للمؤسسات بالاستجابة للأحداث الجذرية بشكل أكثر رشاقة. ويمكن تحقيق ذلك من خلال:

يوافق دونالد فارمر على استخدام طبقات التجريد كوسيلة محتملة للتبديل بين نماذج الذكاء الاصطناعي حسب الحاجة، لكنه يحمل مبدأ توجيهيًا واحدًا قبل كل شيء:

ونصح قائلاً: “لا تستخدم المنتجات الاستهلاكية أو المنتجات التي تم إطلاقها مؤخرًا في سير عمل الإنتاج”. “مرة أخرى: لا تستخدمها في الإنتاج!”