ما هو الديون الذكية، وكيف يمكن للقادة التجاريين تسويتها في عام 2026؟

خلال الأشهر الأخيرة، أصبحت المخاوف تنتشر في الاقتصاد العالمي بشأن إنفاق كبير على الذكاء الاصطناعي قد يفشل في تحقيق الأرباح الفعلية. بالنسبة للمستثمرين والقادة التجاريين، أصبح من غير القابل للتفاوض أن يكون عام 2026 هو العام الذي تصبح فيه وعود التحول الكامل حقيقة، مع عائد استثمار واضح ومسار واضح لتحويل الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. إن فترة السماح لتجارب الذكاء الاصطناعي قد انتهت بالفعل.

في صراع مباشر مع هذا، أشارت تقرير صادر عن معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في عام 2025 إلى أن ما يصل إلى 95% من مشاريع الذكاء الاصطناعي في الشركات لا تزال تفشل في تحقيق نتائج تتجاوز مرحلة الاختبار، حتى بعد سنوات من بدء اندفاع الذكاء الاصطناعي. وينبع هذا من عجلة جماعية لتبني أدوات جديدة دون الأسس الصحيحة لجعل مبادرات الذكاء الاصطناعي ناجحة.

لقد تراكمت هذه التكامل غير الفعال كديون ذكية: التكلفة المستقبلية للتحول الرقمي غير المكتمل الناتج عن القصير في مشاريع الذكاء الاصطناعي.

إنه عبء خفي ولكن يتراكم داخل البنية التحتية للشركات. تتمثل الديون الذكية في الأنظمة القديمة التي لم يتم إيقاف تشغيلها بشكل كامل، والمناطق المعزولة للبيانات التي لم يتم توحيدها، وعمليات النقل إلى السحابة التي لم يتم إكمالها بشكل كامل. قد كانت هذه القرارات وسيلة عملية لدمج الذكاء الاصطناعي في tốcية مطلوبة في ذلك الوقت، ولكنها خلقت الآن شبكة معقدة من المنصات القديمة والحديثة التي تختنق الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

كما هو الحال مع أي دين مالي، يجب إدارة هذه الديون الآن وتسويتها مع استراتيجية مصممة لتحقيق الأسس التي تحتاجها مبادرات الذكاء الاصطناعي في الشركات.

تكلفة الديون الذكية

تكون تكلفة هذه الأعمال غير المكتملة كبيرة، حيث أشارت تحليلات最近 من مكينسي إلى فرصة مفقودة كبيرة. على الرغم من انتشار أدوات الذكاء الاصطناعي اليوم، ما زالت 63% من الشركات تجري تجارب أو مشاريع أولية للذكاء الاصطناعي. هذا يشير إلى صراع لتقديم قيمة كاملة للذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي يُقدر على مستوى العالم بين 2.6 تريليون دولار و4.4 تريليون دولار.

إنها ثروة تُترك على الطاولة بسبب عدم كفاءة بنية تحتية. يواجه قادة تكنولوجيا المعلومات بنيات رقمية متجزئة، مع سنوات من الأنظمة المضافة والنمذجات البيانية المتعارضة، مما خلق مجالات بيانات متشابكة بشكل密، مما يؤخر كل مبادرة جديدة للذكاء الاصطناعي التي تحاول المنظمة تنفيذها. عندما يتم وضع منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة على هذه الأسس غير الكافية لسنوات عديدة، يصبح العكس أكثر صعوبة. ليس فقط ذلك، ولكن تشغيل الأنظمة القديمة والحديثة جنبًا إلى جنب يزيد من تكاليف الصيانة بنسبة 20-50% وي Introduced مخاطر أمنية شديدة في إطار GDPR و DORA.

بشكل عام، تشير التقديرات إلى أن 50-70% من بيانات الشركات التي لا غنى عنها لدمج الذكاء الاصطناعي بشكل فعال ما زالت معزولة وغير متصلة. بدون تغيير لبناء أساس صلب، حتى أكثر تجارب الذكاء الاصطناعي وعدًا ستتلاشى.

عقدة في الآلة

زاد الضغط من أجل الأنظمة المستقلة القادرة على اتخاذ القرارات بشكل مستقل من العقدة في السنوات الأخيرة، مما زاد بشكل كبير من مخاطر الفشل.

في حين أن غالبية المنظمات تخطط لنشر وكلاء الذكاء الاصطناعي في المستقبل القريب، إلا أن قلة منهم فقط قد وسّطت بياناتها أو تأكدت من أن بنيتها التحتية قادرة على التعامل مع زيادة الحمل المتوقعة. تشير النتائج الحديثة من سيسكو إلى أن أقل من شركة واحدة من بين كل خمس شركات قد وسّطت بياناتها بشكل كامل لتحقيق وصول سهل إلى الذكاء الاصطناعي.

علاوة على ذلك، تتوقع أكثر من 60% من الشركات أن تزيد حمولتها بنسبة أكثر من 30% في السنوات القليلة القادمة، بينما يقل عن ثلثيهم يشعر بالاستعداد لتأمين أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقلة ضد التهديدات الناشئة.

حتى الشركات الأكثر تقدمًا رقميًا تعاني من تكاليف الحوسبة المتزايدة وندرة المواهب في أمن السيبرانية و هندسة الذكاء الاصطناعي. بنفس الطريقة التي أبطأت بها الديون الفنية تطوير البرمجيات في العقود السابقة، تهدد ديون البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بتعطيل موجة التحول الحالية قبل أن تقدم عوائد معنوية.

في جوهره، هذا مشكلة بيانات. أنظمة الذكاء الاصطناعي تعزز أي شيء يتم تدريبه عليه، لذلك إذا كانت البيانات غير كاملة أو متدهورة سياقيًا، فإن النتائج تكون معيبة. غالبًا ما نسمع قادة الأعمال يلتمسون نتائج مثل هذه على لينكد إن كـ “خسارة الذكاء الاصطناعي”، والتي، إذا تُركت دون رقابة، تخلق مخاطر تجارية وسمعة تهدد الثقة في التكنولوجيا والشركة التي تقف وراءها.

تسوية الحساب

لجعل الذكاء الاصطناعي جادًا، يجب على المنظمات أن تتوقف عن دورة التنازلات قصيرة الأجل وتعالج التجزئة من مصدرها. في Cirata، ننصح العملاء بأن الخطوة الأولى هي توحيد المصدر. هذا يعني الانتقال بعيدًا عن جداول البيانات المبعثرة والخادمة المعزولة لصالح منصة سحابة حديثة حيث يمكن الوصول إلى المعلومات بسهولة وفي الوقت الفعلي.

الpriorитет التالي هو توفير تدفق المعلومات. الحركة اليدوية للبيانات بطيئة ومسببة للأخطاء بشكل固有، ولكن هناك حلول بيانات يمكن أن تساعد في إنشاء خط أنابيب بيانات آلي للحفاظ على جاهزية البيانات ومتوفرة.

أخيرًا، من المهم إنشاء حوكمة جيدة من خلال وضع القواعد. تحديد من يملك البيانات، من يمكنه الوصول إليها، وكيف يتم التحقق منها يضمن سلامة النظام بأكمله. من خلال فصل تنسيق البيانات عن البنية التحتية الأساسية، يمكن للمنظمات نقل البيانات وتكاملها عبر بيئات على الموقع ومulti-cloud دون انقطاع.

بناء على أساس صلب

الفرق بين مشروع الذكاء الاصطناعي الذي يفشل ومشروع يتحول إلى أعمال ناجحة نادرًا ما يكون حول الذكاء الاصطناعي نفسه؛ إنه حول البيانات التي تغذيه. لا تزال وعد الذكاء الاصطناعي هائلًا، ولكن لا يمكن للخوارزمية أن تعوض عن أساس ضعيف. كما هو الحال في بناء يتطلب سلامة بنية قبل إضافة طوابق إضافية، يتطلب الذكاء الاصطناعي بنية بيانات موثوقة قبل أن يتمكن من تقديم قيمة مستدامة.