لم يعد الذكاء الاصطناعي ابتكارًا هامشيًا، بل تطور بالفعل ليصبح محركًا استراتيجيًا للأعمال. واليوم، يستثمر عدد كبير من الشركات بكثافة في حلول الذكاء الاصطناعي لتحقيق النمو، مما يمنح أعمالها ميزة تنافسية. ويشير ما يقرب من نصف قادة التكنولوجيا المعاصرين إلى دمج الذكاء الاصطناعي بشكل كامل في استراتيجيات أعمالهم الأساسية.
الهدف واضح، وهو أتمتة العمليات المعقدة، وتحسين الكفاءة التشغيلية، وتعزيز عملية صنع القرار. مع ذلك، ولإبقاء الأمور في نصابها الصحيح، لا تزال بعض المؤسسات تواجه تحديات متنوعة في تطبيق الذكاء الاصطناعي، ويتعين التغلب عليها. إن نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ليس بالسهولة التي قد تبدو عليها، وأي تأخير قد يكون مكلفًا.
الذكاء الاصطناعي أولوية في عام 2025
منذ العامين الماضيين، وفي ظل اقتصادات اليوم المعتمدة على المقاييس، أصبحت البيانات بمثابة عملة، وهنا يتفوق الذكاء الاصطناعي. فهو يوفر مزايا عديدة لا تستطيع الأنظمة التقليدية توفيرها بسهولة. بدءًا من التحليلات التنبؤية في التصنيع، والكشف الذكي عن الاحتيال في القطاع المصرفي، وصولًا إلى التوصيات الشخصية في التجارة الإلكترونية، يُعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل العمليات والنتائج في العصر الحديث. يتمتع الذكاء الاصطناعي المتكامل بالكامل بالقدرة على تعزيز الإنتاجية بما يصل إلى 20%، حسب القطاع.
ومع ذلك، لضمان استدامة نمو أي شركة ونجاحها، فإن معرفة الأدوات المناسبة التي يجب استخدامها لأغراض محددة أمرٌ أساسي لفهم أفضل السبل لتطبيق الذكاء الاصطناعي في أعمالها. هذا، إلى جانب إتقان كيفية عمل كل أداة من أدوات الذكاء الاصطناعي، وكيفية مساهمة نتائجها في النجاح، وتوافقها مع الاستراتيجية والعمليات والموارد، أمرٌ بالغ الأهمية لتكاملها.
تحديات تنفيذ الذكاء الاصطناعي الشائعة
تواجه المؤسسات التي تستكشف خدمات تطبيق الذكاء الاصطناعي العديد من العوائق المتكررة التي قد تصاحب دمجه. وتتطلب هذه العوائق حلولاً استباقية. ومن بينها:
جودة البيانات والحوكمة
تُعد مجموعات البيانات الضعيفة أو غير المتسقة أو غير المكتملة من بين الأسباب الأكثر شيوعًا لضعف أداء مشاريع الذكاء الاصطناعي. مؤشر IBM العالمي لتبني الذكاء الاصطناعي تُظهر دراسةٌ أن 45% من الشركات تعتبر عدم دقة البيانات وتحيزها عقباتٍ رئيسية. لذا، تُعدّ أطر الحوكمة القوية، وتنسيقات البيانات الموحدة، وخطوات التحقق الدقيقة من صحة البيانات، استثماراتٍ مبكرةً بالغة الأهمية.
نقص المواهب
لا يتوفر بسهولة متخصصو الذكاء الاصطناعي الماهرون ذوو الخبرة التقنية والتخصصية. لذا، من الضروري للشركات التعاون مع أفضل مقدمي خدمات تطبيق الذكاء الاصطناعي ذوي الخبرة في هذا المجال، لتسريع الجداول الزمنية وتقليل المخاطر.
التكامل مع الأنظمة القديمة
عادةً ما يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي ضمن أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وإدارة علاقات العملاء (CRM) وغيرها من المنصات التشغيلية الأساسية. قد تجعل الأنظمة القديمة المنعزلة وسير العمل الجامد تكامل الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا وتكلفة. كما قد يتطلب إعادة تصميم شاملة للعمليات قبل النشر النهائي.
الأخلاق والامتثال والثقة
مع تطور قوانين الخصوصية، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، يجب على المؤسسات التعامل مع جميع البيانات المُجمعة بعناية. ستؤثر المخاوف بشأن التحيز الخوارزمي، وعدم القدرة على التفسير، والغموض المُتصوّر، على ثقة المستخدم.
قابلية التوسع والصيانة
تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي أيضًا مراقبةً مستمرةً وإعادة تدريبٍ وتحسينًا للتكيف مع أنماط البيانات المتغيرة وغيرها من الظروف الواقعية. هذا يعني ضرورة إجراء فحوصات دورية وفي الوقت المناسب للكشف عن أي شكل من أشكال تراجع الأداء قبل اتخاذ القرارات المهمة.
كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في الأعمال: الممارسات الموصى بها
عند الاستعانة بخدمات تنفيذ الذكاء الاصطناعي، يمكن لهذه الإجراءات تحسين نتائج النشر بشكل كبير:
- حدد أهدافًا قابلة للقياس: ربط مشاريع الذكاء الاصطناعي بمؤشرات الأداء الرئيسية المحددة، مثل تقليل أوقات الدورة، أو تحسين دقة التوقعات، أو تعزيز معدلات الاحتفاظ بالعملاء لضمان التقدم القابل للقياس.
- ابدأ بالقضايا ذات التأثير العالي والمخاطر المنخفضة:اختر المهام سهلة التنفيذ مثل أتمتة الفواتير أو تنبيهات الصيانة التي تظهر نتائج سريعة وعملية، وبالتالي تشجع على تقديم دعم أوسع.
- إعطاء الأولوية لجاهزية البياناتإجراء تدقيق شامل لتحديد الثغرات والتناقضات ومخاطر الامتثال. توحيد قواعد البيانات وتنقيتها، وتحديد ملكية واضحة، ووضع معايير جودة قبل تطوير النموذج.
- اختر المنصات والشركاء المناسبيناختر حلولاً تلبي الاحتياجات الحالية، وتنمو مع نمو الأعمال، وتعمل بكفاءة مع الأدوات الحالية. اختر منصات مناسبة وقابلة للتوسع، واختر موردين يتمتعون بسجل حافل من النجاح ودعم موثوق.
- تشغيل الطيارين المتحكم بهم:اختبر الذكاء الاصطناعي على نطاق أصغر أولاً، وقم بقياس النتائج، ثم قم بإجراء التحسينات قبل التوسع بشكل أكبر.
- دعم إدارة التغيير:يتعلق تحوّل الذكاء الاصطناعي بالإنسان بقدر ما يتعلق بالتكنولوجيا. استثمر في صقل مهارات الفرق، وتحديث سير العمل، والتواصل الشفاف لتعزيز الثقة في عمليات الذكاء الاصطناعي.
نصائح عملية للتغلب على تحديات تنفيذ الذكاء الاصطناعي
يمكن إدارة بعض التحديات بشكل أفضل باتباع الإجراءات والخدمات المناسبة. إليك بعض الأمور التي يجب مراعاتها:
- إجراء عمليات فحص شاملة للبيانات لضمان الدقة والاكتمال قبل البدء
- فحص العمليات التجارية لتحديد المهام التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يضيف إليها أكبر قدر من القيمة
- التعاون مع مقدمي خدمات تنفيذ الذكاء الاصطناعي ذوي الخبرة لتكملة القدرات الداخلية
- تقديم الذكاء الاصطناعي على مراحل - إجراء الاختبارات، وتحسين الحلول، ثم التوسع تدريجيًا
- مراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر للحفاظ على الدقة ومنع التحيز
- ابق على اطلاع بأحدث لوائح الذكاء الاصطناعي لضمان الامتثال وبناء الثقة.
توسيع نجاح الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من المشاريع التجريبية
للانتقال من المشاريع التجريبية إلى النشر الشامل، ينبغي على المؤسسات التركيز على بناء بنية تحتية قابلة للتوسع، وترسيخ أطر الحوكمة، وتشجيع ثقافة الابتكار التي ينبغي أن تشمل أيضًا تطوير المهارات لمواكبة التقنيات الحالية. يجب دمج الذكاء الاصطناعي ليس كأداة معزولة، بل كجزء من استراتيجية أوسع تشمل الإدارات والوظائف. فالشركات التي تفكر بشكل شمولي في دور الذكاء الاصطناعي، تكون في وضع أفضل بكثير لتحقيق مكاسب تنافسية مستدامة.
إن وعود الذكاء الاصطناعي هائلة، ولكن من المهم أيضًا إدراك أن المكافآت ليست تلقائية. فالمؤسسات التي تتوقع تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي، وتستثمر في خدمات تطبيقه المناسبة، وتتعامل مع هذه الرحلة باستراتيجية تدريجية ومنظمة، ستشهد تحولًا في التكنولوجيا من أصول تجريبية إلى أصول أساسية. ورغم التقدم الكبير المحرز في تقنيات الذكاء الاصطناعي، لا تزال هناك تحديات تواجه الشركات؛ ومع ذلك، يبدو المستقبل واعدًا للغاية.