القطاع الصناعي يواجه تحديات دمج الذكاء الاصطناعي، يجد تقرير Aras

مزود حلول إدارة دورة حياة المنتج (PLM) وخيط رقمي الرائد، يشير معرض "2024 Spotlight on the Future" إلى عدم تطابق هائل في جاهزية القطاع الصناعي لاعتماد الذكاء الاصطناعي. ووفقًا للتقرير، حوالي 80٪ من الشركات، التي تشارك في تصنيع ومعالجة السلع الصناعية، غير قادرة على فهم مفهوم الذكاء الاصطناعي أو الكفاءة على المستوى الاستراتيجي المطلوبة لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعال، كما تم العثور عليه. ومع ذلك، فإن مشاعر تفاؤل عالمية – 84٪ من الشركات – تتوقع أن يعطي الذكاء الاصطناعي حياة لخدمات جديدة أو محسنة، مع توقع 82٪ منهم تحسنًا مفاجئًا في معايير الجودة.

رؤى المسح حول الجاهزية مقابل التوقع

الدراسة المنتشرة التي أجريت بين 835 من كبار التنفيذيين المرموقين من الشركات الأجنبية والمحلية داخل الولايات المتحدة وأوروبا واليابان كانت تتألف من خلفية صناعية متنوعة. يسلط الضوء على قضية ملحة: حقيقة أن جزءًا مهمًا من الشركات يعاني من اختناقات في القدرة (79٪)، ونقص في الخبرة (77٪)، وعزلة حلول تكنولوجيا المعلومات الخاصة بهم بشكل عام (75٪)، ومخاوف بشأن جودة البيانات (70٪) هي مشكلة رئيسية للصناعة. 

تشمل هذه العوائق عناصر كبيرة تقوض الاستخدام المتناغم والعمل السليم لتقنيات الذكاء الاصطناعي في القطاع الصناعي. متقدمة أكثر نحو ضوء أكثر إيجابية، يتتبع التقرير إجماعًا حول المزايا الممكنة لإدخال الذكاء الاصطناعي كجزء من عمليات PLM. تم التأكيد على أن 75٪ من المستجيبين يدعمون فكرة أن الذكاء الاصطناعي عامل إيجابي حول الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات أعمالهم. من المثير للاهتمام ملاحظة أن ثلث أولئك الذين شاركوا في الاستطلاع يعتقدون أن بنية PLM والبيانات الحالية لديهم جيدة جدًا لدعم تقنيات الذكاء الاصطناعي بينما يعتقد ثلثا عكس ذلك. هذا هو علامة الانقسام بين عدد متساوٍ من المستجيبين.

الدور الحاسم لجودة البيانات

يضع تقرير Aras البيانات عالية الجودة في مقدمة مبادرات الذكاء الاصطناعي ويركز على كيفية ذلك. يعكس مسح المشاركين أهمية بيانات معلومات المنتج، وبيانات مراقبة الجودة، وبيانات الإنتاج، وبيانات المستهلك، ولكن لا يزال بإمكانه أن يكون قصيرًا في الأهداف التجارية بسبب جودة البيانات الحالية. لمحاربة ارتفاع هذه القضية، يسرع 51٪ من المستجيبين الأنشطة لرفع عمليات الإنتاجية، بينما 46٪ على بيانات الخدمات، و45٪ على مجموعات بيانات البحث والتطوير. 

يوضح التنوع في أشكال تقدم العمل هذه التغيير الذي يمكن توقعه الآن في طريقة استخدام الذكاء الاصطناعي في الصناعة، وهو ما يرجع إلى أن الصناعة تنظر الآن إلى الدور الذي تلعبه البيانات عالية الجودة. بينما يشير روك مارتن، الرئيس التنفيذي لشركة Aras، إلى المبادرة المطلوبة جيدًا في نهج الشركة ككل نحو تقنية الذكاء الاصطناعي المبتكرة من تطوير المنتج إلى إنتاجها وبيعها، يريدون رؤية الشركات ذات PLM الديناميكي والعفاة أكثر من تلك التي تناسب بشكل جيد في مجالات التقنيات الجديدة والغنية بالبيانات. من خلال اعتماد الذكاء الاصطناعي، يمكن للأعمال التجارية أن تستفيد أكثر من التقدم التكنولوجي والفرص التي يفتحها.

التفاؤل بالذكاء الاصطناعي وسط التحديات الصناعية

تذكر نسبة أخرى من المشاركين في الاستطلاع بالتفاؤل، مع 84٪ يفكرون في إرسال الذكاء الاصطناعي لخدمات أخرى أو محسنة و82٪ يعتمدون على جودة وموثوقية الخدمات كتحسين. يقدم هذا المنظور فرصة للذكاء الاصطناعي لجعل الشركات وعملائها أفضل، ولا ينبغي أن تكون القيود الحالية حافزًا للخوف. 

يمكن ملاحظة جاهزية القطاع الصناعي لنشر الذكاء الاصطناعي من خلال تقرير "القطاع الصناعي اليوم"، الذي أعدته شركة Aras. وعلى السطح، تجسد النتائج تقييماً نقدياً دقيقاً لنقص المعرفة والقدرات وجودة البيانات. ومع ذلك، هناك تيار قوي من التفاؤل بشأن الذكاء الاصطناعي كعامل تحويلي. وفي حين تحاول إدارة دورة حياة التطبيقات (ALM) معالجة هذه التحديات، فإنها تحافظ على تركيزها على تحسين جودة أنظمة إدارة دورة حياة المنتج (PLM) وتحديثها. وإلى جانب هدفها الحالي المتمثل في النجاح قصير الأجل، فإنها تمثل جهداً للاستدامة طويلة الأجل والبقاء التنافسي في عصر يُعد فيه الذكاء الاصطناعي عاملاً حاسماً.

تُعد الرؤى المستخلصة من البحث بمثابة نداء استيقاظ للشركات لإدراك الحاجة إلى نموذج متكامل جديد لاعتماد الذكاء الاصطناعي. ويأتي هذا الاستيقاظ أيضاً مع بزوغ فجر عصر جديد حيث تتشابك قوة التكنولوجيا والخبرة البشرية لتعزيز مستوى من الكفاءة والابتكار لم يسبق له مثيل من قبل.