مسار النضج الاصطناعي – تقرير LXT 2023

اليوم، تستثمر الشركات المبتكرة الموارد بشكل كبير في أنظمة الذكاء الاصطناعي لتطوير رحلتها نحو النضج الاصطناعي. وفقًا لشركة آي دي سي، من المتوقع أن يتجاوز الإنفاق العالمي على الأنظمة المرتكزة على الذكاء الاصطناعي 300 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2026، مقارنةً ب 118 مليار دولار أمريكي في عام 2022.

في الماضي، فشلت أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر بسبب نقص في نضج العمليات. حوالي 60-80% من مشاريع الذكاء الاصطناعي كانت تفشل بسبب التخطيط السيئ، ونقص الخبرة، وإدارة البيانات غير الكافية، أو مشاكل الأخلاقيات والعدالة. لكن مع كل سنة تمر، يتحسن هذا الرقم.

اليوم، يصل معدل فشل مشاريع الذكاء الاصطناعي إلى 46%، وفقًا لأحدث تقرير LXT. وينخفض الاحتمال إلى 36% مع تقدم الشركة في رحلتها نحو النضج الاصطناعي.

دعونا نستكشف أكثر مسار الشركة نحو النضج الاصطناعي، والطرازات والإطارات التي يمكنها توظيفها، والمدفعون الرئيسيون لإنشاء استراتيجية ذكاء اصطناعي فعالة.

ما هو النضج الاصطناعي؟

يُشير النضج الاصطناعي إلى مستوى التقدم والتعقيد الذي تحققه الشركة في تبني وتطبيق وتوسيع تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين عملياتها التجارية أو منتجاتها أو خدماتها.

وفقًا لتقرير LXT عن النضج الاصطناعي 2023، 48% من المنظمات الأمريكية المتوسطة والكبيرة достигت مستويات أعلى من النضج الاصطناعي (المناقشات أدناه)، مما يمثل زيادة بنسبة 8% عن نتائج المسح السنوي السابق، في حين أن 52% من المنظمات تجري تجارب نشطة مع الذكاء الاصطناعي.

يوضح التقرير أن الأعمال الأكثر وعدًا قد تم إجراؤها في مجالات معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام – فئات فرعية من الذكاء الاصطناعي – منذ أن كانت هناك أكبر عدد من الحلول المُستخدمة عبر الصناعات.

علاوة على ذلك، تتمتع صناعة التصنيع وسلسلة التوريد بأقل معدل فشل لمشاريع الذكاء الاصطناعي (29%)، في حين أن صناعة التجزئة والتجارة الإلكترونية تتمتع بأعلى معدل فشل (52%).

استكشاف نماذج النضج الاصطناعي المختلفة

عادة ما تطور المنظمات المُدارة بالذكاء نماذج نضج اصطناعي مُصممة وفقًا لاحتياجاتها التجارية. ومع ذلك، يبقى概念 النضج مُستمرًا عبر جميع النماذج، مُركّزًا على تطوير القدرات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي لتحقيق الأداء التجاري الأمثل.

لقد تم تطوير نماذج نضج بارزة من قبل شركة جارتنر وآي بي إم ومايكروسوفت. يمكن أن تُخدم هذه النماذج كدليل للمنظمات في رحلتها لتبني الذكاء الاصطناعي.

دعونا نستكشف بشكل موجز نماذج النضج الاصطناعي من جارتنر وآي بي إم أدناه.

نموذج جارتنر للنضج الاصطناعي

تمتلك جارتنر نموذج نضج اصطناعي من خمس مستويات يمكن للشركات استخدامه لتقييم مستويات نضجها. دعونا نناقشها أدناه.

صورة توضيحية لنموذج جارتنر للنضج الاصطناعي. مصدر: تقرير LXT 2023

• المستوى 1 – الوعي: الشركات في هذا المستوى تبدأ في مناقشة حلول الذكاء الاصطناعي الممكنة. لكن لا توجد مشاريع تجريبية أو تجارب قيد التنفيذ لاختبار جدوى هذه الحلول في هذا المستوى.
• المستوى 2 – النشط: الشركات في المراحل الأولى من التجارب والمشاريع التجريبية للذكاء الاصطناعي.
• المستوى 3 – التشغيلي: الشركات في هذا المستوى اتخذت خطوات ملموسة نحو تبني الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نقل مشروع الذكاء الاصطناعي على الأقل إلى الإنتاج.
• المستوى 4 – المنظم: الشركات في هذا المستوى تستخدم الذكاء الاصطناعي لأغلب عملياتها الرقمية. وتسهل التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي التفاعل المنتج داخل وخارج المنظمة.
• المستوى 5 – التحويلي: الشركات قد اعتمدت الذكاء الاصطناعي كجزء لا يتجزأ من سير عمل أعمالها.

وفقًا لهذا النموذج، تبدأ الشركات في تحقيق النضج الاصطناعي من المستوى 3 فما فوق.

إطار عمل آي بي إم للنضج الاصطناعي

لقد طوّرت آي بي إم إطار عملها الفريد لمصطلحات ومعايير تقييم نضج حلول الذكاء الاصطناعي. تتضمن مراحل إطار عمل آي بي إم للنضج الاصطناعي ثلاثة مراحل:

مراحل إطار عمل آي بي إم للنضج الاصطناعي

• الفضة: في هذا المستوى من قدرة الذكاء الاصطناعي، تستكشف الشركات الأدوات والتكنولوجيا ذات الصلة لتحضيرها لتبني الذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك أيضًا فهم تأثير الذكاء الاصطناعي على الأعمال، وتحضير البيانات، وعوامل الأعمال الأخرى المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.
• الذهب: في هذا المستوى، تحقق المنظمات ميزة تنافسية من خلال تقديم نتيجة تجارية مهمة من خلال الذكاء الاصطناعي. توفر هذه القدرة على الذكاء الاصطناعي توصيات وشرحًا مدعومًا بالبيانات، ويمكن استخدامها من قبل مستخدمي الأعمال، وتبدي صحة بيانات جيدة وتأتمتية.
• البلاتين: هذه القدرة على الذكاء الاصطناعي المتطورة مستدامة لعمليات العمل الحيوية. تتكيف مع بيانات المستخدمين الواردة وتوفر تفسيرات واضحة للنتائج الاصطناعية. كما أن هناك تدابير إدارة بيانات وتنظيم قوية في مكانها تُدعم اتخاذ القرارات التلقائي.

العوائق الرئيسية في مسار تحقيق النضج الاصطناعي

تواجه المنظمات تحديات عديدة في الوصول إلى النضج. يحدد تقرير LXT 2023 11 عائقًا، كما هو موضح في الرسم البياني أدناه. دعونا نناقش بعضها هنا.

رسم بياني لتحديات النضج الاصطناعي. مصدر: تقرير LXT 2023

1. دمج الذكاء الاصطناعي مع التكنولوجيا الحالية

يُشكل حوالي 54% من المنظمات تحديًا في دمج التكنولوجيا التقليدية أو الحالية في أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يجعله أكبر عائق للوصول إلى النضج.

2. جودة البيانات

البيانات عالية الجودة ضرورية لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي دقيقة. ومع ذلك، يبقى جمع البيانات عالية الجودة تحديًا كبيرًا في الوصول إلى النضج. يجد التقرير أن 87% من الشركات على استعداد لدفع المزيد للحصول على بيانات تدريب عالية الجودة.

3. فجوة المهارات

بدون المهارات والموارد المناسبة، تواجه المنظمات صعوبات في بناء حالات استخدام ناجحة للذكاء الاصطناعي. في الواقع، 31% من المنظمات تواجه نقصًا في المواهب المهرة لدعم مبادراتها ووصولها إلى النضج.

4. استراتيجية الذكاء الاصطناعي الضعيفة

معظم الذكاء الاصطناعي الذي نلاحظه في الأنظمة الحقيقية يمكن تصنيفه على أنه ضعيف أو ضيق. إنه ذكاء يمكنه أداء مجموعة محددة من المهام التي تم تدريبه عليها. حوالي 20% من المنظمات لا تملك استراتيجية شاملة للذكاء الاصطناعي.

للتغلب على هذا التحدي، يجب على الشركات تحديد أهدافها ووثائقها بوضوح، والاستثمار في بيانات جيدة، واختيار النماذج المناسبة لكل مهمة.

المدفعون الرئيسيون لتطوير استراتيجيات الذكاء الاصطناعي

يحدد تقرير LXT للنضج عشرة مدفعون رئيسيين للذكاء الاصطناعي، كما هو موضح في الرسم البياني أدناه. دعونا نناقش بعضها هنا.

صورة توضيحية للمدفعون الرئيسيون لاستراتيجيات الذكاء الاصطناعي. مصدر: تقرير LXT 2023

1. مرونة الأعمال

تُشير مرونة الأعمال إلى مدى سرعة قدرة المنظمة على التكيف مع الاتجاهات الرقمية والتكنولوجية المتغيرة باستخدام حلول أعمال مبتكرة. تبقى مرونة الأعمال السبب الرئيسي لاستراتيجيات الذكاء الاصطناعي لحوالي 49% من المنظمات.

يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الشركات على تحقيق مرونة الأعمال من خلال تمكين اتخاذ القرارات الأسرع وأكثر دقة، وتأتمتة المهام المتكررة، وتحسين الكفاءات التشغيلية.

2. توقع احتياجات العملاء

يعتبر حوالي 46% من المنظمات توقع احتياجات العملاء واحدًا من المدفعون الرئيسيين لاستراتيجيات الذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات العملاء، يمكن للشركات الحصول على رؤى حول سلوك العملاء و تفضيلاتهم واحتياجاتهم، مما يسمح لهم بتعديل منتجاتهم وخدماتهم لتحقيق التوقعات الأفضل.

3. الميزة التنافسية

تُمكّن الميزة التنافسية الشركات من التميز عن منافسيها واكتساب حافة في السوق. يعتبرها 41% من المنظمات مدفعًا رئيسيًا لاستراتيجيات الذكاء الاصطناعي.

4. تسهيل اتخاذ القرارات

يمكن للقرارات التلقائية القائمة على الذكاء الاصطناعي أن تقلل بشكل كبير من الوقت اللازم لاتخاذ قرارات حاسمة مدعومة بالبيانات. هذا هو السبب في أن 42% من المنظمات تعتبر تسهيل اتخاذ القرارات مدفعًا رئيسيًا لاستراتيجيات الذكاء الاصطناعي.

5. تطوير المنتجات

من كونها السبب الرئيسي لاستراتيجيات الذكاء الاصطناعي في عام 2021، انخفضت تطوير المنتجات المبتكرة إلى المرتبة السابعة، مع اعتبار 39% من المنظمات لها مدفعًا تجاريًا في عام 2023.

يوضح هذا أن تطبيق الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية لا يعتمد كليًا على جودة المنتج. جوانب أعمال أخرى مثل المرونة والاستدامة ووقت التسويق السريع هي أمور حيوية للنجاح التجاري.

لمزيد من المعلومات حول أحدث الاتجاهات والتكنولوجيا في الذكاء الاصطناعي، قم بزيارة unite.ai.