إن السباق العالمي لبناء ونشر الذكاء الاصطناعي يسير بوتيرة أسرع مما يدركه معظم الناس.
أصبحت شركة Nividia واحدة من أغلى الشركات في العالم، مدفوعةً بالطلب المتزايد على الرقائق الإلكترونية.
وتشير توقعات Gartner إلى أن الإنفاق العالمي على الذكاء الاصطناعي سيصل إلى 2.5 تريليون دولار أمريكي في عام 2026.
وقد أعلنت Wall Street أن الذكاء الاصطناعي أحد أبرز مجالات الاستثمار في هذا العقد.
ومع ذلك، بالنسبة لمعظم الشركات، لا تظهر العوائد المرجوة. فقد وجدت دراسة رائدة أجراها معهد MIT للتكنولوجيا أن 95% من المؤسسات لم تحقق أي عائد ملموس على استثماراتها في الذكاء الاصطناعي، على الرغم من إنفاقها ما بين 30 و40 مليار دولار على مبادرات الذكاء الاصطناعي المؤسسية.
الأدوات فعّالة، والنماذج قادرة. المشكلة، بحسب خبراء يعملون داخل هذه المؤسسات، نادراً ما تكمن في التكنولوجيا، بل في الأفراد، والثقافة، والأنظمة المحيطة بها. إليكم ما يحدث فعلاً.
إن العائق الحقيقي أمام الذكاء الاصطناعي هو العنصر البشري، وليس العنصر التقني.
يتعامل معظم المديرين التنفيذيين مع نشر الذكاء الاصطناعي كما لو كان عملية نشر برنامج. شراء الأدوات، تثبيت النظام، تدريب الموظفين. انتهى الأمر.
هذا النهج يفشل على نطاق واسع. وقد درست شركة Axialent ، وهي شركة استشارات قيادية تعمل مع المؤسسات الكبيرة في مجال التحول، هذا النمط عن كثب.
وتجادل الشركة بأن الشركات تقلل باستمرار من شأن الجانب الإنساني لتبني الذكاء الاصطناعي، إذ تركز على التكنولوجيا متجاهلةً كيف يُغير الأفراد فعلياً طريقة عملهم.
قال Oseas Ramirez، الرئيس التنفيذي لشركة Axialent ، لموقع TheStreet: "يتم تبني الذكاء الاصطناعي من قبل الناس، وليس من قبل الخوادم. إذا لم يغير الناس طريقة عملهم، فإن التكنولوجيا ستبقى ببساطة دون استخدام".
حتى مع توفر أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل كامل، غالباً ما يستخدمها الموظفون فقط في مهام بسيطة وسطحية.
تبقى سير العمل الأعمق، والقرارات، والتقييمات دون تغيير. التكنولوجيا موجودة، لكن التحول الحقيقي لم يتحقق.
هذا النمط ثابت. تُوجَّه الميزانيات نحو النماذج والبنية التحتية، بينما لا يحظى العمل الأصعب المتمثل في تغيير أساليب العمل الفعلية إلا بالقليل من الاهتمام.
يُحال الذكاء الاصطناعي إلى الفرق التقنية حتى عندما تكون القرارات الحقيقية استراتيجية. وعندما تفشل التجارب، كما هو الحال غالبًا، تفتقر معظم المؤسسات إلى المرونة اللازمة للمضي قدمًا.
لماذا يتعثر تبني الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات الكبيرة؟
- تم بناء التسلسلات الهرمية الإدارية وأنظمة الحوافز قبل وقت طويل من وجود الذكاء الاصطناعي، مما لم يترك للموظفين سبباً يذكر لتبني أساليب عمل جديدة عندما تظل مقاييس الأداء مرتبطة بالممارسات القديمة.
- قد تتلقى فرق المبيعات توقعات مولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي تتحدى الحصص التقليدية، ولكن إذا لم تتغير أنظمة التعويض، فسيتم تجاهل هذه الرؤى تمامًا.
- يستخدم معظم الموظفين الذكاء الاصطناعي كمحرك بحث أكثر ذكاءً قليلاً بدلاً من كونه أداة تغير بشكل جذري طريقة إنجاز العمل.
- المنظمات التي تستثمر بكثافة في نماذج الذكاء الاصطناعي دون معالجة الثقافة تميل إلى رؤية الأدوات تُستخدم فقط في مهام ثانوية، دون أي تأثير قابل للقياس على نتائج الأعمال.
يتطلب النجاح باستخدام الذكاء الاصطناعي إصلاحًا تنظيميًا شاملًا، وليس مجرد أدوات جديدة.
إن الشركات التي تحقق نتائج حقيقية من الذكاء الاصطناعي ليست بالضرورة تلك التي تمتلك النماذج الأكثر تطوراً، بل هي تلك التي أعادت هيكلة طريقة عمل الناس استناداً إلى تلك النماذج.
هذا يعني تغيير العقليات، وإعادة صياغة هياكل الحوافز، ومساءلة القيادة عن تبني الذكاء الاصطناعي، وليس مجرد نشره.
تشير الأبحاث إلى أن الثقافة هي العامل الحاسم في تبني المؤسسات للذكاء الاصطناعي. فإذا تم تهيئة الثقافة، سيتبع ذلك التبني. أما إذا تم تجاهلها، فستبقى التكنولوجيا مهملة.
أوضح Ramirez الأمر ببساطة: "يستخدم غالبية الموظفين الذكاء الاصطناعي كمحرك بحث أكثر ذكاءً.
التكنولوجيا موجودة، لكن طريقة عمل الناس لم تتغير فعلياً. الشركات التي تستثمر أكثر في توظيف العنصر البشري بدلاً من الاستثمار في التكنولوجيا فقط، تحقق نتائج أفضل بكثير."
هناك مشكلة ثانية لا تتحدث عنها معظم الشركات
حتى عندما تنجح الشركات في نشر الذكاء الاصطناعي وتحقيق استخدام حقيقي، تظهر مشكلة جديدة وغير مرئية إلى حد كبير: وهي أنها لا تستطيع فرض رسوم دقيقة مقابل ذلك.
تعتمد أسعار البرامج التقليدية على الاشتراكات والتراخيص. أما خدمات الذكاء الاصطناعي فتعتمد على آلية مختلفة، حيث يرتبط سعرها بعدد الرموز المميزة المُعالجة، أو عدد استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API)، أو عدد عمليات تشغيل النماذج. معظم أنظمة الفوترة لم تُصمم أصلاً لتتبع هذا النوع من الاستهلاك.
النتيجة هي تسرب الإيرادات. يتذكر أغمون مديرًا ماليًا كان نظام الفوترة لديه يسجل الاستخدام في يوم دورة الفوترة فقط.
فإذا انتقل عميل إلى فئة سعرية أعلى في منتصف الشهر ثم عاد إلى فئة أقل قبل تاريخ الفوترة، يختفي الارتفاع المفاجئ في الأسعار تمامًا.
وكما قال المدير المالي: "أنا لا أحصل إلا على ما كان موجوداً في تاريخ دورة الفوترة. لقد فاتني الارتفاع المفاجئ في الإيرادات. لقد خسرت تلك الأموال."
كيف تستنزف أنظمة الفوترة المعطلة عائدات الذكاء الاصطناعي بهدوء:
لا تستطيع أنظمة الفوترة المصممة للاشتراكات الثابتة تتبع الأنماط غير المنتظمة والمدفوعة بالاستهلاك التي تولدها منتجات الذكاء الاصطناعي، مما يخلق فجوات بين الاستخدام والإيرادات المفوترة.
تلجأ فرق المالية إلى تصدير بيانات الاستخدام إلى جداول البيانات، والمطابقة اليدوية عبر المنصات، وإنشاء الفواتير يدويًا - وهي حلول بديلة تنهار مع توسع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي.
الشركات التي تفشل في رصد الاستخدام بدقة تجد صعوبة في فهم قيمة منتجاتها، مما يجعل اتخاذ قرارات التسعير المستنيرة شبه مستحيل.
يتفاقم تسرب الإيرادات بمرور الوقت: يمكن أن تمثل الفجوات الصغيرة لكل عميل عبر قاعدة كبيرة مئات الآلاف من الدولارات من الإيرادات المفقودة سنوياً.
يجب أن يصبح تحقيق الربح قرارًا متعلقًا بالمنتج، وليس مجرد مشكلة مالية.
الشركات الرائدة تتعامل مع تحقيق الربحية كقرار أساسي في تصميم المنتج، وليس كأمر ثانوي يُترك لفريق المالية ليُعالجه لاحقًا. الشركات التي تُسرع في بناء بنية تحتية للفواتير قادرة على تتبع استهلاك الذكاء الاصطناعي بدقة، ستتمتع بميزة هيكلية على الشركات التي لا تزال تعتمد على جداول البيانات.
تُجسّد الأرقام خطورة الوضع. عادةً ما تخسر شركات البرمجيات كخدمة (SaaS) ما بين 0.25% و2% من إيراداتها السنوية المتكررة بسبب فجوات الفوترة وحدها
بالنسبة لشركة تتراوح إيراداتها السنوية المتكررة بين 20 و50 مليون دولار ، فإن ذلك يُترجم إلى خسارة في الإيرادات تتراوح بين 250 ألف و600 ألف دولار سنويًا.
الميزة التنافسية تنظيمية وليست تكنولوجية.
يُظهر التاريخ باستمرار أن الوصول إلى التكنولوجيا نادراً ما يُحدد الشركات الفائزة. فالأفضلية تعود للمؤسسات التي تُواءم أنظمتها الداخلية مع الأدوات الجديدة بأسرع وقت.
في عصر الذكاء الاصطناعي، بات هذا المبدأ أكثر وضوحًا من أي وقت مضى. فقد توصلت أبحاث معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا إلى أن الشركات الناجحة في مجال الذكاء الاصطناعي ليست تلك التي تمتلك النماذج الأكثر تطورًا، بل تلك التي تُركز على حل مشكلة محددة، وتُنفذها بكفاءة عالية، وتُدمج الذكاء الاصطناعي بعمق في سير العمل الحالي بدلاً من إجراء تجارب منفصلة.
قد يجد من يتجاهل هذه الخطوات أن نشر الذكاء الاصطناعي كان الجزء الأسهل. أما جعله يعمل داخل مؤسسة حقيقية، والحصول على مقابل مادي دقيق له، فيمثل تحدياً مختلفاً تماماً.
