مفتاح إطلاق العنان لإمكانات GenAI: جاهزية البيانات

عندما سلط معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا الضوء مؤخرًا على أن 95% من طياري الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) فشل في التقدم مع دخولها مرحلة الإنتاج، تصدرت هذه النتيجة عناوين الصحف وأثارت مخاوف بشأن تحقيق قيمة طويلة الأجل. يرى البعض أن هذا يوحي بأن الذكاء الاصطناعي مُبالغ فيه أو سابق لأوانه، مما يدفع المديرين التنفيذيين إلى توخي الحذر بشأن الاستثمار.

كما هو الحال مع أي إحصائية، فإن الواقع أكثر تعقيدًا. تقرير حالة البيانات للذكاء الاصطناعي لعام ٢٠٢٥ درسنا استراتيجيات البيانات، ونضجها، وأنماط تبنيها في المؤسسات. والخلاصة واضحة: إن المحدد الرئيسي لقيمة الذكاء الاصطناعي هو نضج أصول البيانات والأنظمة التي تدعمها، وليس التكنولوجيا نفسها.

المنظمات التي تمتلك برامج حوكمة قوية تُطوّر مشاريعها التجريبية إلى مرحلة الإنتاج، وتُحقق قيمة أعمال ملموسة. أما من يفتقرون إلى هذه الأسس، فيُعانون. معدل الفشل يعتمد الأمر بشكل أقل على الفعالية الجوهرية لـ GenAI وأكثر على ما إذا كانت البيانات جاهزة.

لماذا يُعد جاهزية البيانات العامل الرئيسي في نجاح الذكاء الاصطناعي

يُسلّط تقرير معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) الأخير الضوء على التحدي الكبير المتمثل في تحويل برامج الذكاء الاصطناعي التجريبية إلى واقع عملي. فبينما يُعدّ الابتكار أمرًا شائعًا، إلا أن النشر الواسع والمؤثر لا يزال نادرًا.

هذا التحدي ليس حكرًا على جيل الذكاء الاصطناعي. 14% فقط من المؤسسات، بمختلف أشكال الذكاء الاصطناعي، حققت نضج البيانات اللازم للتوسع. ويعتمد النجاح على الحوكمة والتكامل وجودة البيانات أكثر من اعتماده على الأدوات أو النماذج المتقدمة.

الأمر لا يقتصر على التكنولوجيا فحسب. فالنجاح يعتمد على استراتيجيات بيانات واضحة، وسياسات حوكمة راسخة، وتعاون وثيق بين الفرق التقنية والتجارية. فالمؤسسات التي تستثمر في هذه المجالات تُحوّل الذكاء الاصطناعي من تجارب معزولة إلى محركات تحول؛ أما تلك التي تُهمل جاهزية البيانات فستجد أن حتى أكثر أدوات الذكاء الاصطناعي تقدمًا تواجه صعوبة في تحقيق أهداف العمل. في نهاية المطاف، يعتمد تبني الذكاء الاصطناعي على الأفراد والعمليات وأسس البيانات بقدر ما يعتمد على الخوارزميات والبنية التحتية.

لماذا تتعثر معظم الشركات: فجوة نضج البيانات

في حين أن الذكاء الاصطناعي الجيني (GenAI) يحمل وعودًا هائلة، إلا أن معظم مبادرات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات تفشل في تحقيق تأثير ملموس بسبب عدم كفاية نضج البيانات في جميع أنحاء المؤسسة. ينبغي النظر إلى البيانات كأصول مُدارة بعناية. يُعدّ إنشاء أطر حوكمة موحدة، وتعيين مسؤولي البيانات، وضمان مساهمة جميع الفرق في مجموعة البيانات أمرًا بالغ الأهمية. يعتمد تحسين الفعالية التشغيلية ودقة النماذج على جمع المعلومات من أنظمة مختلفة وتنقيحها بانتظام لتحسين الجودة.

الشركات التي تتمتع ببنى تكنولوجية متطورة، وحوكمة عالية الجودة، واستراتيجيات ذكاء اصطناعي استباقية - تُعرف بـ"الرائدة" - تتفوق على نظيراتها بشكل ملحوظ. تُدخل هذه الشركات تقنية الذكاء الاصطناعي الجيلي (GenAI) إلى الإنتاج، وتُدمجها في العمليات الأساسية، وتُحقق نتائج قابلة للقياس.

التعامل مع GenAI على نطاق واسع: استراتيجيات البيانات أولاً وراء قادة الصناعة

يتطلب توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي معالجة تحديات البيانات مبكرًا. تشخيص تجزئة البيانات والاستثمار في مستودعات موحدة وعالية الجودة للتدريب والنشر.

من أهمّ العوامل أيضًا الحوكمة الفعّالة. عيّنوا مسؤولين عن البيانات في مختلف الإدارات لضمان المساءلة والنزاهة. فكّروا في الاستعانة بمستشارين خارجيين والاستفادة من الأطر المعمول بها لترسيخ أفضل الممارسات والامتثال منذ البداية. على سبيل المثال، حقّقت شركة عالمية للسلع الاستهلاكية عائدًا استثماريًا قابلًا للقياس من خلال توحيد بيانات المستهلكين، وتطوير إدارة البيانات من خلال التعاون بين قطاع الأعمال والتكنولوجيا، والتحسين التدريجي. وقد أدّى ذلك إلى تحسين استقطاب العملاء والتسويق المُستهدف، مع تتبّع النتائج طوال فترة التحوّل.

يوضح هذا المثال أن الشركات التي تسعى لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي وتحقيق قيمة قابلة للقياس تعتبر نضج البيانات مفتاح الابتكار. إن إتقان تكامل البيانات، والحوكمة، واستخدامها على مستوى المؤسسة يُطلق العنان لتأثير الذكاء الاصطناعي على الأعمال. هذه هي الحجة الأساسية لتحقيق إمكانات الذكاء الاصطناعي.

كيف يحقق قادة البيانات نتائج حقيقية

إن وعود الذكاء الاصطناعي هائلة، إلا أن العديد من الإخفاقات تُخفي حقيقة أن العديد من الشركات الرائدة قد حققت نجاحًا باهرًا في إتقان نضج البيانات. يكمن السر في أن تتبنى هذه الشركات نهجًا يُركز على البيانات أولًا، مُستهدفةً التحديات الحرجة للأعمال.

يبدأ نجاح نشر الذكاء الاصطناعي من خلال أسس بيانات متينة، ومعلومات مركزية وواضحة، وحوكمة فعّالة. ومن خلال التركيز على احتياجات العمل، مثل اللوجستيات والجودة ومراجعة المستندات، تضمن المؤسسات أن تُثمر جهودها في مجال الذكاء الاصطناعي نتائج ملموسة.

يتطلب التعامل مع البيانات كأصل استراتيجي استثمارًا مستمرًا وتشاركًا بين الفرق. يُحسّن التعاون مجموعات البيانات، ويُثبت صحة النتائج، ويُحسّن العمليات، مما يُسهم في توفير التكاليف، وزيادة الإنتاجية، واتخاذ قرارات مدروسة. وهذا يُحوّل الذكاء الاصطناعي من تجربة مُكلفة إلى محرك أعمال.

كيف يمكن لقادة المؤسسات تحقيق نتائج ملموسة

ينبغي على قادة المؤسسات اتباع هذه الخطوات الأربع عند تنفيذ GenAI.

• تقييم الحالة الحالية للبيانات والتكنولوجيا في جميع أنحاء المنظمة.
• إعطاء الأولوية لإنشاء حوكمة، والمساءلة الواضحة، والاستفادة من التكنولوجيا القابلة للتطوير حتى تتمكن فرق الأعمال والفرق الفنية من العمل من أساس موحد.
• مركزية البيانات وتحديثها، وضمان التوافق المستمر مع أهداف العمل.
• قم بتزويد الفرق بالأدوات والمعرفة اللازمة لتحقيق تحسينات قابلة للقياس.

القادة الذين يتعاملون مع حوكمة البيانات كبنية تحتية أساسية سيحققون التحول، بينما سيتخلف من يتأخرون عن الركب. يكمن السر في الاستثمار في حلول تكنولوجية توفر حوكمة قوية، وملكية مشتركة بين الوظائف، وانضباطًا في العمليات. وهذا يُسهم بشكل كبير في تحويل المؤسسات من برامج تجريبية منفصلة إلى قيمة شاملة. إن المضي قدمًا خطوة بخطوة يُرسي أسس الذكاء الاصطناعي، الذي يُحقق نتائج أعمال ويُعزز مكانة شركتك لجني ثمار الموجة التالية من الابتكار.