سرعة الذكاء الاصطناعي: المرحلة القادمة في مستقبل الابتكار

منذ ظهور ChatGPT، دخل العالم في دورة ازدهار للذكاء الاصطناعي. ولكن، ما لا يدركه معظم الناس هو أن الذكاء الاصطناعي ليس جديدًا تمامًا — فقد كان موجودًا لفترة طويلة. حتى في الأيام الأولى لمحرك البحث الشهير من جوجل، كانت الأتمتة في قلب النتائج. الآن، يبدأ العالم في الاستيقاظ ويفهم كم هو الذكاء الاصطناعي متأصل في حياتنا اليومية وكم له من إمكانيات غير مستغلة بعد.

سرعة تبني الذكاء الاصطناعي والابتكار تتحرك بسرعة كبيرة — متجاوزة مليار دولار في النفقات — لدرجة أن العديد يتساءل عما إذا كان يمكننا التنبؤ بدقة بتوسع نماذج المستقبل حتى بعد عامين من الآن. هذا مدفوع أكثر من ذلك كون الشركات التكنولوجية مثل ميتا وألفابيت ومايكروسوفت وأوراكل وOpenAI تكشف عن جولة بعد جولة من التطورات الجديدة والنمذجة للذكاء الاصطناعي لمواكبة الطلب الصناعي. شركة نفيديا لتصنيع شرائح الذكاء الاصطناعي تتطور بسرعة لدرجة أن أعمالها لا يمكن تقييمها بشكل صحيح.

ما نعرفه عن سرعة الذكاء الاصطناعي هو أنه كلما زاد حجم البيانات وتحسن جودة البيانات، زادت قدرة الذكاء الاصطناعي على دفع الابتكار لأنشطة الأعمال والتطبيقات والعمليات عبر جميع القطاعات. من أجل تقدير مكان الذكاء الاصطناعي في السنوات القليلة القادمة، يجب أن نفهم أولا أن استخدامات الذكاء الاصطناعي هي ثنائية. الأولى هي أنه تكنولوجيا مُمكِّنَة، تحسن الحلول الحالية لجعلها أكثر كفاءة ودقة وتأثيرًا. الثانية هي أن الذكاء الاصطناعي لديه إمكانية أن يكون تكنولوجيا مُبتكرَة من خلال جعل التطورات أو الحلول غير المتخيلة ملموسة.

إعادة التفكير في سرعة الذكاء الاصطناعي على مدار التاريخ

على الرغم من أن هناك شعور بأن ضجة الذكاء الاصطناعي بدأت عندما أطلقت OpenAI ChatGPT في عام 2022، إلا أن أصل الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLPs) يعود إلى عقود خالية. تم تطوير الخوارزميات، التي هي أساس الذكاء الاصطناعي، لأول مرة في الأربعينيات، مما وفر الأساس لمعالجة اللغة الطبيعية والتحليل البياني. كانت الاستخدامات المبكرة للذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل إدارة سلسلة التوريد تعود إلى الخمسينيات، باستخدام الأتمتة لحل المشكلات في اللوجستيات وإدارة المخزون. في التسعينيات، كانت المناهج القائمة على البيانات ومعالجة اللغة الطبيعية قد أصبحت شائعة في الأعمال. مع تقدم الألفينات، أصبحت تكنولوجيا مثل أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) قد سهلت المهام الروتينية عبر العديد من الوظائف الإدارية المعقدة.

ثم جاء ChatGPT. من الواضح جدًا أن تصور الذكاء الاصطناعي قد تغير بسبب الذكاء الاصطناعي التوليدي. قبل اختراع GenAI، لم يفهم المستهلكون آليات الأتمتة، ناهيكم عن قوة الأتمتة للأعمال. يعتمد الذكاء الاصطناعي على الكثير من تكنولوجيا العصر الحديث، مثل محرك بحث جوجل. يثق معظم المستهلكين في جوجل لتوفير إجابات دقيقة للعديد من الأسئلة، ونادرًا ما يفكرون في العمليات المعقدة والخوارزميات التي تقف وراء ظهور تلك النتائج على شاشاتهم. لكن الرؤية هي الاعتقاد — مع ChatGPT، بدأ العالم في رؤية حالات استخدام حقيقية. ومع ذلك، لا يزال هناك سوء فهم حول مدى اندماج الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية — حتى في العالم التجاري. كما ذكرنا أعلاه، يُمكننّ الذكاء الاصطناعي تمكين التكنولوجيا الحالية لتكون أفضل، ويتواجد في الخلفية لتكنولوجيا الاستخدام اليومي.

إذا لم يكن القادة يفهمون حجم الذكاء الاصطناعي، كيف يمكنهم أن يُتوقع منهم تبني الذكاء الاصطناعي بنجاح في عملياتهم التجارية اليومية؟ هذا هو بالضبط المشكلة.

تحديات التبني والنمو

إذا سُئل أداة GPT عن ما قد يقوله محترفو الشراء وإدارة سلسلة التوريد حول الذكاء الاصطناعي، فمن المحتمل أن يبرز الفجوات المعرفية المتعلقة بتبني الذكاء الاصطناعي. على مستوى العالم، زاد تبني الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في العام الماضي بعد نمو محدود في السنوات السابقة. خلال ست سنوات، قال نصف قادة الأعمال إنهم يستثمرون في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي عبر عملياتهم. في عام 2024، قفز معدل التبني إلى 72٪، مما يُظهر أن قادة الأعمال يفيقون فقط إلى إمكانات الذكاء الاصطناعي لتعزيز منظمتهم عبر جميع خطوط الأعمال.

然而، يتطلب تحقيق قيمة الذكاء الاصطناعي الكاملة أكثر من مجرد نشر حلول متقدمة. يتطلب ذلك الوصول إلى البيانات الصحيحة — البيانات التي توفر سياقًا غنيًا عن أنماط الإنفاق التجاري الفعلية وأداء الموردين والديناميات السوقية والقيود الفعلية. النقص في الوصول إلى البيانات يعني الحياة أو الموت لابتكار الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسة. على الأقل 30٪ من جميع مشاريع GenAI من المتوقع أن يتم التخلي عنها بسبب جودة البيانات الرديئة، بالإضافة إلى تحديات أخرى مثل ضبط المخاطر غير الكافية أو التكاليف المتزايدة أو القيمة التجارية غير الواضحة. ولكن هناك تحديات أخرى تواجه الشركات عند تبني الذكاء الاصطناعي وتنفيذه على نطاق واسع.

في المنظمات الكبيرة، من الشائع وجود هياكل منفصلة يمكن أن تعرض الشركات لمخاطر كبيرة. خذ على سبيل المثال قطاع سلسلة التوريد. تلعب سلسلة التوريد دورًا حاسمًا في الاستراتيجية التجارية وللشركات الكبيرة ذات النطاق العالمي، فإن حجم القطاع المتشابك يبدو غير متخيل. إذا كانت واحدة من جوانب الأعمال تعمل في هيكل منفصل، يمكن أن تضع الشركة بأسرها تحت خطر كبير. إذا لم يكن فريق سلسلة التوريد يتواصل مع الموردين حول التغييرات في الطلب، كيف يمكن من المتوقع أن يقوم القادة بإنشاء توقعات دقيقة؟ إذا لم يكن فريق المبيعات يتواصل مع فريق الشراء حول التوقعات المحدّثة، فقد يبرم عقود طويلة الأمد بناءً على معلومات قديمة، مما يؤدي إلى اتفاقيات لا تتماشى مع الطلب الحالي للعملاء.

سواء كان ذلك هيكلًا تنظيميًا أو هيكلًا معلوماتيًا، فإن نقص التواصل يمكن أن يؤدي إلى انهيار في خدمة العملاء، وإنشاء عدم كفاءة، ووقف الابتكار. يمكن للذكاء الاصطناعي إثبات قيمته في معالجة هذه الهياكل: إذا كانت تكنولوجيا الشركة متصلة بشكل فعال، يمكن لموظفيها والموردين أن يكونوا كذلك.

يقوم قادة الأعمال باستثمار النشط في حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحفيز أتمتة العمليات، والقدرات الإستراتيجية للمشتريات، ووضوح الإنفاق والسيطرة، والربحية العامة. للعثور على النجاح مع هذه القدرات وبلوغ أهداف إدارة الإنفاق الكلية، يجب على الشركات العمل معًا لتعزيز الشفافية والعمل نحو هدف مشترك.

التطور التالي للذكاء الاصطناعي

في الوقت الحالي، أفضل حالة استخدام للذكاء الاصطناعي الذي يُدفع بالفعل كفاءة الأعمال والنمو هو أتمتة المهام الإدارية البسيطة. سواء كانت كفاءات سير العمل أو استخراج البيانات وتحليلها أو إدارة المخزون أو الصيانة التنبؤية، يدرك القادة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسرع من المهام الروتينية والمستهلكة للوقت بسرعات غير مسبوقة ودقة شديدة. على الرغم من أن الأمر يبدو بسيطًا، عندما يتم استخدامه في قطاعات مثل سلسلة التوريد أو المشتريات، يمكن أن توفر حالات استخدام مثل هذه الوقت والأموال للشركات.

لقد ناقشنا الذكاء الاصطناعي كتكنولوجيا مُمكِّنَة — ولكن لا يزال هناك إمكانية غير مستغلة للذكاء الاصطناعي أن يصبح تكنولوجيا مُبتكرَة. مع اقترابنا من عام جديد، هناك العديد من تطورات الذكاء الاصطناعي التي يجب على قادة الأعمال أن ينتظروها على الأفق.

لإدارة سلسلة التوريد والمشتريات على وجه الخصوص، سيكون أحد هذه التطورات تحسينات في التوريد المستقل. من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا المتقدمة الأخرى، يمكن للشركات أتمتة المهام التي اعتمدت تقليديًا على البشر، مثل التوريد والتعاقد، من أجل دفع الكفاءات وتحرير الموارد من خلال السماح للذكاء الاصطناعي بتحليل كميات هائلة من البيانات وتحديد الاتجاهات وصنع قرارات التوريد المُستنيرة في الوقت الفعلي. لا يقدم التوريد المستقل فقط مدخرات غير مسبوقة من حيث التكلفة من خلال توفير وقت الموظفين وتعزيز الكفاءة وتقليل الأخطاء، بل يمكنه أيضًا التخفيف من خطر الغش والتعدين من خلال ضمان الامتثال المستمر للمعايير الأخلاقية والاستدامة.

然而، قبل إدخال التوريد المستقل، يجب على الشركات التركيز على تقديم تجربة مستخدم (UX) سهلة الاستخدام وفعّالة وسهلة التنقل لكل من فرق المشتريات والموردين. بمجرد إنشاء UX شديد الشخصنة، يمكن للشركات تنفيذ حلول مستقلة بشكل متسق.

نتيجة الذكاء الاصطناعي ليست فقط تحسين عائدات الأعمال، ولكن تحسين اتخاذ القرارات وتوقع الأنماط المستقبلية وبناء المرونة. يرى المديرون التنفيذيون عبر القطاعات بشكل متزايد أن تبني تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أمر ضروري لتحويل عملياتهم وتأمين مستقبلها من خلال الأتمتة. مع مرور الوقت، مثل أي تكنولوجيا أخرى من قبلها، سوف يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر رخصًا بينما سترتفع قيمة مخرجاته. هذا يعطينا أسبابًا كافية لتكون متفائلين حول مستقبل الذكاء الاصطناعي والدور المتوازن الذي سيلعبه في حياتنا — سواء في العمل أو الشخصي.