أعلى 5 أخطاء تقوم بها الشركات عند تنفيذ أدوات الذكاء الاصطناعي وكيفية تجنبها

في عام 2026 ، ستبدأ Meta في تقييم موظفيها على مهاراتهم في الذكاء الاصطناعي. هذا ليس الأول ولا سيكون الأخير من أصحاب العمل الذين يتوقعون وقيما كيفية استخدام موظفيهما للذكاء الاصطناعي بشكل فعال ، حيث تتكامل الشركات في جميع أنحاء العالم الذكاء الاصطناعي في عمليات أعمالها.

وفقًا للبيانات الحديثة ، يستخدم 71٪ من المنظمات اليوم الذكاء الاصطناعي التوليدي في واحدة على الأقل من وظائف الأعمال ، ومع ذلك فقط حوالي 1٪ يعتبرون أنفسهم “ناضجين” في نشر الذكاء الاصطناعي ، لأن معظمهم ما زالوا ي đấu في دمج أدوات الذكاء الاصطناعي بطريقة توفر قيمة حقيقية.

نجد أن العديد من الشركات لا تزال تقلل من شأن صعوبة اعتماد الذكاء الاصطناعي. ونتيجة لذلك ، غالبًا ما يواجهون نفس المشاكل التي تبطئ التقدم وتمنع أدوات الذكاء الاصطناعي من تقديم قيمة أعمال حقيقية.

هذه هي أكبر خمسة أخطاء يرتكبها الشركات عند اعتماد الذكاء الاصطناعي وكيفية تجنبها.

الخطأ 1. عدم وجود مشكلة واضحة لحلها

91٪ من كبار المسؤولين التنفيذيين في جميع أنحاء العالم يوسعون مبادرات الذكاء الاصطناعي ، وفقًا لتقرير “الذكاء الاصطناعي في العمل” الثاني السنوي لشركة G-P . الشركات تتسرع لدمج الذكاء الاصطناعي في عمليات أعمالها لتجنب البقاء خلف الركب. المشكلة هي أن خوف الفقدان غالبًا ما يصبح المحرك الرئيسي للتبني. ولكن الذكاء الاصطناعي الذي يتم تقديمه بدون غرض واضح نادرًا ما يبسط العمليات وبدلاً من ذلك يمكن أن يؤدي إلى إنفاق غير ضروري.

وفقًا لمجلة CIO ، حوالي 88٪ من مشاريع الذكاء الاصطناعي لا تصل إلى الإنتاج ، ويرجع ذلك في الغالب إلى عدم وجود أهداف أعمال محددة ونتائج قابلة للقياس. هذا ينطبق على النماذج الداخلية وحلول السحابة. لتجنب الفشل ، يجب أن يبدأ المشروع بتحديد معيار أعمال معين ، مثل الإيرادات أو توفير التكاليف أو سرعة اتخاذ القرارات ، وتعيين مالك مسؤول عن النتائج.

اتبعت Instinctools هذا النهج بالضبط عند مساعدة شركة لتصنيع المعدات الصناعية على تنفيذ مساعد على متن الذكاء الاصطناعي. كان العميل على استعداد لتنفيذ الذكاء الاصطناعي في عملياته ، لذلك قام فريق Instinctools بتحليل عمليات الشركة وتحديد تحدي رئيسي: دمج الموظفين الجدد. كانت الشركة تعاني من تقديم التدريب المستمر والدعم للموظفين الجدد. الحل كان مساعد الذكاء الاصطناعي الذي يساعد على تدريب المهندسين على معرفة المنتج وأيضًا يعطي فرق التسويق والمنتج قناة إضافية للتواصل مع المهندسين الميدانيين.

إطلاق المشكلة أولاً

الخطأ 2. عدم وجود جودة بيانات وتنظيمها

مساعدو الذكاء الاصطناعي يتطلبون الوصول المستمر إلى البيانات. جودة البيانات واكتمالها وثباتها تحدد كيف سيعمل النموذج. مشاكل جودة البيانات وعدم وجود حوكمة بيانات مناسبة من بين العوائق الرئيسية لاعتماد الذكاء الاصطناعي ، وفقًا لمجلة DataCentre Solutions. في دراسة أجريت بالتعاون مع مركز التطبيقات والأعمال التحليلية للذكاء الاصطناعي في كلية ليبو لل бизнес بجامعة دريكسل ، أبلغت 62٪ من الشركات المشاركة أن مشاكل البيانات كانت عائقًا رئيسيًا.

على الرغم من أن 60٪ من المنظمات تقول إن الذكاء الاصطناعي يلعب دورًا حاسمًا في برامجها البيانية ، فإن فقط 12٪ تقارير أن بياناتها كافية الجودة والوصول لتمكين تنفيذ الذكاء الاصطناعي الفعال.

الشركات التي تنجح في دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات الأعمال تقريبا دائما تبدأ ب تحضير البيانات : تنظيف مجموعات البيانات ، وتنظيم التعريفات عبر الإدارات ، وتحديد أدوار ملكية البيانات ، وتنفيذ عمليات مراقبة الجودة. هذا العمل التأسيسي ، الذي قد يستغرق ما يصل إلى 80٪ من جدول زمني المشروع ، هو شرط مسبق لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي دقيقة وخالية من التحيز وجاهزة للإنتاج.

الخطأ 3. الموظفون غير مستعدون لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعال

تحدي شائع آخر يواجهه الشركات هو فجوة المهارات بين الموظفين.

“في حين أن المنظمات تتطلع إلى الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي ، فإن نقص الموارد البشرية يمنع دمج الذكاء الاصطناعي” ، قال Murugan Anandarajan ، أستاذ و مدير أكاديمي في مركز التطبيقات والأعمال التحليلية للذكاء الاصطناعي في كلية ليبو لل бизнес بجامعة دريكسل. “تظهر نتائج بحثنا هذا الفجوة ، حيث أشار 60٪ من المستجيبين إلى عدم وجود مهارات و تدريب كافيين في الذكاء الاصطناعي كتحدي كبير في إطلاق مبادرات الذكاء الاصطناعي – إشارة إلى قادة الأعمال بأن تعزيز المهارات يجب أن يكون أمرًا استراتيجيًا.”

مشاريع الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تفشل لأن الموظفين لا يفهمون كيفية العمل مع الأدوات أو كيف يمكنهم تحسين العمليات. بدون تدريب منظم يتضمن خطوات ملموسة لدمج الذكاء الاصطناعي في تدفقات العمل ، غالبًا ما يلجأ الموظفون إلى الطرق المألوفة.

الخطأ 4. عدم وجود إدارة للمخاطر

وفقًا لمسح عالمي أجرته شركة Ernst & Young ، فإن hầu جميع الشركات الكبيرة التي تنفذ الذكاء الاصطناعي قد خسروا ماليًا بسبب أخطاء النموذج أو انتهاكات الامتثال أو مخاطر غير خاضعة للرقابة ، مما يعادل حوالي 4.4 مليون دولار. الشركات غالبًا ما تتجاهل الحاجة إلى توقع المخاطر ، وتحديد سياسات الاستخدام ، وتنفيذ ضوابط الجودة ، وتخطيط التعامل مع الأخطاء.

وفقًا للتقرير ، فإن المخاطر الأكثر شيوعًا التي تواجهها الشركات تشمل عدم الامتثال للوائح الذكاء الاصطناعي ، حيث يتم اكتشاف أنظمة الذكاء الاصطناعي تنتهك القوانين أو السياسات الداخلية للشركة ، وال倾向 للذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات متحيزة.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في نمو الأعمال وتحسين العمليات ، ولكنه يمكن أيضًا أن يصبح فخًا ، مما يؤدي إلى مشاكل خطيرة للشركة. يجب على المنظمات دائمًا أن يكون لديها خطة إدارة للمخاطر ، بالإضافة إلى الامتثال للقوانين المحلية والمعايير المعمول بها. على سبيل المثال ، يتطلب قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي شفافية الخوارزمية والمساءلة والرقابة البشرية الإلزامية. يوفر إطار إدارة المخاطر للذكاء الاصطناعي من NIST إرشادات لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التي يمكن تعديلها لأي منظمة ، من الشركات الناشئة إلى الشركات الكبيرة ، وفي جميع القطاعات. هناك أيضًا معايير دولية لمعايير ISO / IEC ، التي توفر معايير متسقة للجودة والسلامة والحوكمة.

الامتثال لهذه المعايير وإدارة المخاطر أمر بالغ الأهمية لتنفيذ الذكاء الاصطناعي بنجاح.

الخطأ 5. عدم وجود خطة للتمكين

مرة أخرى ، خطة متعددة الخطوات ضرورية. دمج الذكاء الاصطناعي هو عملية طويلة الأمد تتطلب تحديثات وضبط مستمر. تحتاج الشركات إلى النظر في كيفية دمج الحل في الهياكل التحتية للشركة ، ومن سيتولى صيانة النموذج ، وكيف سيتم رصد انجراف البيانات ، وكيف سيتم توزيع الأدوار والمسؤوليات عبر الإدارات. هذا يتطلب تمويلًا وموارد مستمرة.

للتفوق ، تحتاج المنظمة إلى بناء بيئة موحدة حيث يتم تخزين جميع نماذج الذكاء الاصطناعي ومجموعات البيانات والأدوات ذات الصلة ، وإدارة الوصول إليها ، وإنشاء بنية تحتية تضمن أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل بشكل موثوق عند النطاق ، وسياسات واضحة لتحديث النماذج ، وعمليات مراقبة معيارية.