نشرت مؤسسة ماساتشوستس للتكنولوجيا ومجموعة بوسطن الاستشارية (BCG) للتو دراسة كان عنوانها الرئيسي هو: 95% من مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدية للشركات لا تظهر أي تأثير يمكن قياسه على الربح والخسارة (P&L).
المثير للدهشة؟ ليست التكنولوجيا هي التي تفشل، بل طريقة استخدام الشركات لها. تشير الدراسة إلى ضعف تكامل سير العمل وغياب تناسق واضح للأعمال كأسباب رئيسية لضعف أداء العديد من جهود الذكاء الاصطناعي.
ماذا يقول معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا عن هذا الأمر
يُسلّط باحثو مجلة MIT Sloan Management Review ومجموعة بوسطن الاستشارية الضوء على أن الفجوة الأكبر تكمن في جاهزية المؤسسات. تُسارع الشركات إلى مشاريع الذكاء الاصطناعي دون إعادة تصميم عملياتها، أو إعادة تدريب فرق العمل، أو مواءمة المشاريع مع نتائج الأعمال.
وكما أوضح مايكل تشو، المدير الإداري لشركة بوسطن كونسلتينج جروب، في مجلة تومز هاردوير:
"إن الذكاء الاصطناعي التوليدي أداة قوية، ولكن بدون التكامل المناسب وحالات الاستخدام الواضحة، فإنه يخاطر بأن يصبح مجرد تجربة أخرى ليس لها الكثير لتظهره."
(المصدر: تقرير بحثي لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا CISR، 2024)
ماذا يعني ذلك (بالكلمات البشرية)
على الرغم من كل هذه الضجة حول الذكاء الاصطناعي، إلا أن معظم الشركات لا ترى أي عائد.
لماذا؟ لأنهم يحاولون دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة القديمة بدلًا من تغيير آلية عملها.
فكر في الأمر مثل إضافة محرك جديد قوي إلى سيارة قديمة صدئة - فلن يؤدي ذلك فجأة إلى تسريع السيارة إذا لم يتم بناء العجلات والفرامل والإطار لذلك.
ماذا يعني هذا بالنسبة لك:
الذكاء الاصطناعي وحده ليس الحل، بل طريقة استخدامه هي الأهم.
إذا لم يقم عملك بتكييف عملياته، فإن الذكاء الاصطناعي سوف يبدو مجرد شيء فاخر ولكنه لن يحدث فرقًا.
ولكي يستفيد القادة حقاً، يتعين عليهم إعادة التفكير في سير العمل، وليس مجرد توصيل الأدوات.
ربط النقاط
في "فروزن لايت"، نحرص على عرض أكبر قدر ممكن من وجهات النظر حول أي خبر. إليكم ما توصلنا إليه:
الاستثمار وردود أفعال السوق – تومز هاردوير
جاءت نتائج معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا من 150 مقابلة، واستطلاع آراء 350 موظفًا، و300 عملية نشر للذكاء الاصطناعي. ويُسلّط التقرير الضوء على أن العديد من الشركات تُخصّص ميزانيات الذكاء الاصطناعي للمبيعات والتسويق، مُتجاهلةً أتمتة العمليات الإدارية، التي غالبًا ما تُحقق عائدًا استثماريًا أعلى.
🔗 توم هاردوير
انخفاض المستثمر – Investors.com
هزت دراسة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وول ستريت، مما ساهم في انخفاض أسهم شركات الذكاء الاصطناعي، مثل إنفيديا وبالانتير. ويشير بعض المحللين إلى أن الفرص تتجه نحو شركات خدمات تكنولوجيا المعلومات والبنية التحتية، التي تتمتع بوضع أفضل لمساعدة الشركات على نشر الذكاء الاصطناعي بفعالية.
🔗 المستثمرون.كوم
شكوك وول ستريت – أكسيوس
أفاد موقع أكسيوس أن النتائج غذّت شكوك المستثمرين بشأن ربحية الذكاء الاصطناعي. والخلاصة: إنفاق الشركات على الذكاء الاصطناعي ليس مضمونًا، خاصةً عندما يكون أداء الأدوات الداخلية أقل من أداء الحلول الخارجية الجاهزة.
🔗 أكسيوس
فجوة التعلم وتأثيرها على القوى العاملة - AInvest
اعتبر معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) أن "فجوة التعلم" هي المشكلة الحقيقية، إذ تُقلل المؤسسات من تقدير الوقت اللازم للموظفين لتبني الذكاء الاصطناعي بفعالية. كما لاحظت الدراسة انخفاضًا في التوظيف في الوظائف ذات الطابع الإداري المكثف، مما يُظهر أنه حتى في غياب التسريح الجماعي، يُعيد تبني الذكاء الاصطناعي تشكيل الطلب على القوى العاملة.
🔗 انفست
المنظور العالمي للفشل – TechRadar
وسّع موقع TechRadar نطاق البحث، مشيرًا إلى أن معدل الفشل لا يقتصر على قطاع واحد. فمن القطاع المالي إلى قطاع التصنيع، تنهار العديد من المشاريع التجريبية لعدم دمجها في سير العمل الحالي. ويحذر المقال من اتساع الفجوة بين دعاية الذكاء الاصطناعي وواقع العمل.
🔗 تيك رادار
اطرحها
أحد الأسباب الرئيسية لفشل مشاريع الذكاء الاصطناعي في المؤسسات هو أن سير العمل غير جاهز للذكاء الاصطناعي.
لا يتعلق الأمر دائمًا بالنموذج - بل يتعلق بكيفية تنظيم العمل.
هذا هو المكان الذي يمكنك فيه استخدام درجة الماجستير في القانون باعتبارها "مراجعًا لسير العمل".
بدلاً من أن تطلب منه "القيام بالعمل"، اطلب منه التحقق مما إذا كانت طريقة عملك تتناسب مع أدوات الذكاء الاصطناعي.
إليك نموذج لملء الفراغات يمكنك تجربته:
اِسْتَدْعَى:
"هذا هو سير العمل الحالي الخاص بي: [صف عمليتك خطوة بخطوة].
هل سير العمل هذا جاهز للذكاء الاصطناعي؟
إذا لم يكن الأمر كذلك، فاقترح أهم 3 تغييرات من شأنها أن تجعلها أكثر فعالية عند استخدام الذكاء الاصطناعي.
اشرح لماذا تعد هذه التغييرات مهمة وقدم أمثلة بسيطة حول كيفية تحسين النتائج.
👉 ما عليك سوى استبدال الأقواس بسير العمل الخاص بك، وستحصل على إحساس واضح بما إذا كانت الذكاء الاصطناعي ستساعد - أو ستضيف فقط مشروعًا آخر فاشلًا إلى القائمة.
منظور فريق Frozen Light
لا جديد هنا: الذكاء الاصطناعي لا يُعتمد عليه إلا بقدرة مُطوّريه. أليس هذا مُفاجئًا؟
نحن نمزح - كلنا نعرف هذا. لكن هل نتذكره عندما فشل مشروع الذكاء الاصطناعي الذي استثمرنا فيه؟ هذه قصة مختلفة، لكنها تبقى قصة إنسانية 😉
من الجميل أن نجد رسائل كهذه، حيث يستثمر معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) باحثين متميزين لدعم ما نأمل أن نعرفه بالفعل. وإن لم نكن نعرفه حتى الآن، فحسنًا، من المرجح أن نتذكره مستقبلًا.
