ما هو دين الذكاء الاصطناعي، وكيف يتخلص منه قادة الأعمال في عام 2026؟

سيطرت المخاوف على الاقتصاد العالمي في الأشهر الأخيرة من أن الإنفاق الهائل على الذكاء الاصطناعي لن يُترجم إلى أرباح فعلية. بالنسبة للمستثمرين وقادة الأعمال، بات من الضروري الآن أن يكون عام 2026 هو العام الذي تتحقق فيه وعود التحول الشامل، مع عائد استثمار واضح ومسار مُحدد لتوسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. لقد انتهت فترة السماح بتجربة الذكاء الاصطناعي.

وفي تناقض مباشر مع هذا، حدثٌ لافتٌ للنظر في عام 2025 تقرير أشارت دراسة من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا إلى أنه حتى بعد سنوات من انطلاق "طفرة الذكاء الاصطناعي"، لا تزال نسبة تصل إلى 95% من مشاريع الذكاء الاصطناعي في المؤسسات تفشل في تجاوز المرحلة التجريبية. ويعود ذلك إلى التسرع الجماعي في تبني أدوات جديدة دون وجود الأسس الصحيحة اللازمة لنجاح مبادرات الذكاء الاصطناعي.

وقد تراكم هذا التكامل غير الفعال كدين للذكاء الاصطناعي: التكلفة المستقبلية للتحول الرقمي غير المكتمل الناتج عن الاختصارات التي تم اتخاذها في مشاريع الذكاء الاصطناعي.

إنها مسؤولية خفية لكنها تتراكم في أعماق البنية التحتية للمؤسسات. يرتكز دين الذكاء الاصطناعي على أنظمة قديمة لم يتم إيقاف تشغيلها بالكامل، ومستودعات بيانات معزولة لم يتم توحيدها، وعمليات نقل إلى الحوسبة السحابية لم تكتمل. ربما كانت هذه القرارات طريقة عملية لدمج الذكاء الاصطناعي بالسرعة المطلوبة آنذاك، لكنها خلقت الآن شبكة معقدة من المنصات القديمة والحديثة تُعيق نمو الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

وكما هو الحال مع أي دين مالي، يجب الآن إدارته وسداده باستراتيجية مصممة لبناء الأسس التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي المؤسسي حقًا.

تكلفة ديون الذكاء الاصطناعي

تكلفة هذا العمل غير المكتمل باهظة، مع الأحداث الأخيرة تحليل من شركة ماكينزي يُبرز هذا الأمر فرصةً ضائعةً كبيرة. فعلى الرغم من انتشار أدوات الذكاء الاصطناعي اليوم، لا تزال 63% من الشركات في مرحلة التجربة أو التشغيل التجريبي لمشاريع الذكاء الاصطناعي في مراحلها الأولى. وهذا يدل على صعوبة استغلال القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي التوليدي، والتي تُقدّر عالميًا بما بين 2.6 تريليون دولار و4.4 تريليون دولار.

إنها ثروة طائلة تُهدر بسبب قصور هيكلي محض. يواجه قادة تكنولوجيا المعلومات بنى رقمية مجزأة للغاية، مع سنوات من الأنظمة الإضافية ونماذج البيانات المتضاربة، مما أدى إلى تشابك البيانات بشكل كبير، الأمر الذي يعيق أي مبادرة جديدة للذكاء الاصطناعي تُقدم عليها المؤسسة. وعندما تُضاف منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة فوق هذه الأسس غير الكافية لسنوات طويلة، يصبح التراجع أكثر صعوبة. ليس هذا فحسب، بل إن تشغيل الأنظمة القديمة والجديدة جنبًا إلى جنب يزيد تكاليف الصيانة بنسبة تتراوح بين 20 و50%، ويُعرّض المؤسسة لمخاطر أمنية جسيمة في ظل أطر عمل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون تنظيم الاتصالات الرقمية (DORA).

تشير التقديرات عموماً إلى أن ما بين 50% و70% من بيانات المؤسسات الضرورية لدمج الذكاء الاصطناعي بفعالية لا تزال معزولة وغير مترابطة. وبدون تغييرات لبناء أساس متين، حتى أكثر مشاريع الذكاء الاصطناعي الواعدة ستتلاشى.

العقدة في الآلة

أدى السعي نحو أنظمة مستقلة قادرة على اتخاذ القرارات بشكل مستقل إلى تفاقم المشكلة في السنوات الأخيرة، مما زاد بشكل كبير من خطر الفشل.

في حين أن غالبية المؤسسات تخطط لنشر وكلاء الذكاء الاصطناعي على المدى القريب، إلا أن جزءًا صغيرًا منها فقط قام بمركزة بياناته أو ضمان قدرة بنيته التحتية على التعامل مع الزيادة المتوقعة في أحمال العمل. نتائج حديثة من شركة سيسكو تشير الدلائل إلى أن أقل من شركة واحدة من بين كل خمس شركات قامت بمركزة بياناتها بالكامل للوصول السلس إلى الذكاء الاصطناعي.

علاوة على ذلك، تتوقع أكثر من 60 بالمائة من الشركات أن تزداد أعباء العمل لديها بأكثر من 30 بالمائة خلال السنوات القليلة المقبلة، في حين أن أقل من الثلث يشعرون بأنهم مستعدون لتأمين أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة ضد التهديدات الناشئة.

حتى أكثر الشركات تقدماً رقمياً تواجه تحدياتٍ جمة، منها ارتفاع تكاليف الحوسبة ونقص الكفاءات المستمر في مجالي الأمن السيبراني وهندسة الذكاء الاصطناعي. وكما أعاقت الديون التقنية تطوير البرمجيات في العقود الماضية، فإن ديون البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تُهدد بعرقلة موجة التحول الحالية قبل أن تُحقق عوائد ملموسة.

في جوهرها، هذه مشكلة بيانات. تُضخّم أنظمة الذكاء الاصطناعي أي بيانات تُدرّب عليها، لذا إذا كانت البيانات غير مكتملة أو غير دقيقة من الناحية السياقية، ستكون النتائج معيبة. كثيراً ما نسمع قادة الأعمال يتذمرون من نتائج كهذه على لينكدإن، واصفين إياها بـ"هراء الذكاء الاصطناعي"، وهو ما يُشكّل، في حال عدم معالجته، خطراً تجارياً وسمعةً يُقوّض الثقة في التكنولوجيا والشركة التي تقف وراءها.

تسوية الحساب

لتحقيق الاستفادة القصوى من الذكاء الاصطناعي، يجب على المؤسسات التوقف عن دوامة الحلول المؤقتة ومعالجة التشتت من جذوره. في سيراتا، ننصح عملاءنا بأن الخطوة الأولى هي مركزة المصدر. وهذا يعني التخلي عن جداول البيانات المتناثرة والخوادم المعزولة لصالح منصة سحابية حديثة وموحدة، حيث يسهل الوصول إلى المعلومات في الوقت الفعلي.

تتمثل الأولوية التالية في أتمتة تدفق المعلومات. يُعد نقل البيانات يدويًا بطيئًا بطبيعته وعرضة للأخطاء، ولكن توجد حلول بيانات يمكنها المساعدة في إنشاء مسار بيانات مؤتمت للحفاظ على جاهزية البيانات وتوافرها.

وأخيرًا، من الضروري إرساء حوكمة رشيدة من خلال وضع قواعد واضحة. فتحديد مالك البيانات، ومن يمكنه الوصول إليها، وكيفية التحقق منها، يضمن سلامة النظام بأكمله. وبفصل إدارة البيانات عن البنية التحتية الأساسية، تستطيع المؤسسات نقل البيانات ودمجها بسلاسة بين بيئات العمل المحلية والمتعددة السحابات دون أي انقطاع.

البناء على أساس متين

إن الفرق بين مشروع ذكاء اصطناعي فاشل وآخر يُحدث نقلة نوعية في الأعمال التجارية نادرًا ما يكمن في الذكاء الاصطناعي نفسه، بل في البيانات التي تُغذّيه. لا يزال وعد الذكاء الاصطناعي هائلاً، لكن لا يمكن لأي خوارزمية أن تُعوّض عن أساس ضعيف. فكما يحتاج المبنى إلى بنية متينة قبل إضافة طوابق جديدة، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى بنية تحتية موثوقة للبيانات قبل أن يُحقق قيمة مستدامة.