تبني الشركات للذكاء الاصطناعي يواجه تحديات، لكن الحلول تظهر

كان الذكاء الاصطناعي (AI) كلمة شائعة في عالم الأعمال لعدة سنوات، يعد بفوائد تحويلية. ومع ذلك، تشير الأبحاث إلى أن العديد من الشركات تكافح لاستغلال إمكاناتها الكاملة. ووفقاً لمؤشر نضج البيانات Data Maturity Index من قبل كارثرز وجاكسون، أفاد 87% من قادة البيانات بشكل مذهل عن محدودية استخدام الذكاء الاصطناعي داخل منظماتهم، مع تحقيق 5% فقط لنضج عالي في الذكاء الاصطناعي. على الرغم من هذه التحديات، هناك أمل في الأفق، حيث يقدم الخبراء حلولاً للتغلب على جمود الذكاء الاصطناعي.

حالة اعتماد الذكاء الاصطناعي

في السنوات الأخيرة، برز الذكاء الاصطناعي كـ game-changer for businesses. لقد أثار إمكاناته للأتمتة، وتحليل البيانات، واتخاذ القرارات اهتماماً هائلاً. ومع ذلك، فإن الواقع على الأرض يخبر قصة مختلفة. يكشف 87% من قادة البيانات أن الذكاء الاصطناعي إما يُستخدم قليلاً أو لا يُستخدم على الإطلاق داخل منظماتهم، وفقاً لمؤشر نضج البيانات لكارثرز وجاكسون.

لقد تم تسمية هذه المشكلة المنتشرة بـ "شلل الذكاء الاصطناعي". ينشأ هذا من التحديات التي تواجهها الشركات عند تبرير، وإدارة، ودمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها. تحقيق مستوى عالٍ من نضج الذكاء الاصطناعي، أو إنشاء أقسام للذكاء الاصطناعي، أو تنفيذ عمليات ذكاء اصطناعي واضحة لا يزال هدفاً بعيد المنال بالنسبة لمعظمها.

إيجاد الغرض

تقترح كارولين كارثرز، الرئيس التنفيذي في Carruthers and Jackson، مساراً للأمام للمنظمات التي تسعى للتحرر من جمود الذكاء الاصطناعي. وتشدد على أربع أولويات رئيسية:

1. البدء بالغرض

تؤكد كارثرز على أهمية وجود غرض واضح عند الانخراط في الذكاء الاصطناعي. يجب على المنظمات تحديد المشاكل المحددة التي تهدف إلى حلها، والفرص التي ترغب في اغتنامها، وما يثيرها بشأن الذكاء الاصطناعي. بدون غرض، تخاطر بالتشرد بلا هدف.

2. التركيز على النتائج المستهدفة

بدلاً من محاولة معالجة تحديات ضخمة، تنصح كارثرز المنظمات بالبدء بمشاكل صغيرة وقابلة للإدارة. من خلال التركيز على أصغر جزء من غرضها حيث يمكنها إحداث فرق، يمكنها تمهيد الطريق للنجاحات المستقبلية.

3. الاحتفال بالنجاحات

أحد العوائق الرئيسية في اعتماد الذكاء الاصطناعي هو تردد محترفي البيانات في التباهي بإنجازاتهم. تشجع كارثرز المنظمات على تغيير هذه الرواية. يجب أن تروج بنشاط للنتائج الإيجابية لمبادرات الذكاء الاصطناعي داخل الشركة، وتدعو الآخرين للانضمام إلى الرحلة.

4. إثبات الحالة بالبيانات

لكسب الموافقة على اعتماد المزيد من الذكاء الاصطناعي، يجب على المنظمات تقديم أدلة ملموسة على النجاح. تدعو كارثرز إلى showcasing the results of AI projects، وإثبات فعاليتها وقيمتها. يساعد هذا النهج القائم على البيانات في بناء الحالة لتوسيع مبادرات الذكاء الاصطناعي.

تحديات اعتماد الذكاء الاصطناعي

حاجزان كبيران يبطئان الاعتماد الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي في المنظمات:

1. مشكلة الأشخاص

أحد أكبر التحديات في اعتماد الذكاء الاصطناعي هو إقناع الموظفين على جميع المستويات بقيمته. يرتبط العديد من الذكاء الاصطناعي بإزاحة الوظائف، مخاوف من تأثيره على القوى العاملة. التغلب على هذا المقاومة الكامنة ليس بالأمر السهل، حتى في مواجهة النمو السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي.

2. المأزق التنظيمي

تلعب المخاوف التنظيمية أيضاً دوراً كبيراً في التردد في تبني الذكاء الاصطناعي بالكامل. تشير أبحاث كارثرز وجاكسون إلى أن التنفيذيين قلقون بشكل صحيح بشأن أخلاقيات البيانات والقوانين المحتملة، ومع ذلك، غير المحددة للبيانات. يؤدي هذا عدم اليقين التنظيمي العديد من الشركات إلى اعتماد نهج الانتظار والمراقبة، وتأخير مشاركتها الكاملة مع الذكاء الاصطناعي.

بناء أسس متينة

تؤكد نتائج البحث على ضرورة إنشاء أسس قوية لاعتماد الذكاء الاصطناعي. استراتيجية البيانات القوية وإطار حوكمة البيانات هي عناصر حاسمة لفهم آثار وفوائد اعتماد الذكاء الاصطناعي.

على الرغم من التحديات، تقوم بعض المنظمات بخطوات في الاستعداد لاعتماد الذكاء الاصطناعي. أندى مور، كبير مسؤولي البيانات في Bentley Motors، هو أحد أولئك الذين يقودون الطريق. لقد صاغ استراتيجية بيانات على مستوى المؤسسة متجذرة في أربعة أعمدة أساسية:

1. الحوكمة

يضمن إطار حوكمة واضح إدارة البيانات بشكل فعال، مما يمهد الطريق لمبادرات الذكاء الاصطناعي.

2. سحابة البيانات

توفر مجموعة تقنيات Bentley، المعروفة باسم سحابة البيانات، البنية التحتية اللازمة لتنفيذ الذكاء الاصطناعي.

3. دوقة البيانات

برنامج محو الأمية للبيانات الداخلي، دوقة البيانات، يزود الموظفين بالمهارات اللازمة للتنقل في مشهد الذكاء الاصطناعي.

4. التمكين

يركز التمكين على تسهيل التعاون بين فريق البيانات وباقي الأعمال، مما يضمن التكامل السلس للذكاء الاصطناعي.

موازنة التوقعات

يدرك مور الحماس للذكاء الاصطناعي لكنه يشدد على أهمية وضع توقعات واقعية. إنه يفهم الحاجة إلى إنشاء أسس قوية قبل الغوص في مبادرات الذكاء الاصطناعي بالكامل.

بينما يواجه اعتماد الذكاء الاصطناعي تحديات، يمكن للمنظمات التغلب على الجمود من خلال التركيز على الغرض، واستهداف نتائج محددة، والاحتفال بالنجاحات، وتقديم أدلة قائمة على البيانات. معالجة "مشكلة الأشخاص" والتنقل في المشهد التنظيمي غير المؤكد هي خطوات أساسية. بناء أسس قوية من خلال استراتيجيات البيانات والحوكمة أمر حاسم. التقدم ممكن، كما هو موضح من قبل شركات مثل Bentley Motors، التي تمهد الطريق لدمج الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على نهج متوازن. قد لا يزال الذكاء الاصطناعي في مرحلته الأولى للعديد، ولكن مع الغرض والتخطيط الاستراتيجي، يمكن للمنظمات فتح إمكاناته التحويلية.