في عصر يتسم بتصاعد التحديات الاقتصادية والشكوك البيئية، تضع الشركات الرؤى المستندة إلى البيانات في مقدمة استراتيجياتها. للتغلب على هذه التعقيدات وتعزيز الكفاءة والمرونة، انخرطت العديد من الشركات في مجال التحليلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي (AI). ومع ذلك، على الرغم من الوعد الذي يحمله الذكاء الاصطناعي، فإن الإحصائيات المثيرة للقلق التي تشير إلى فشل ما بين 83% و92% من مشاريع الذكاء الاصطناعي، كما ذكرت مجلة فورتشن، تلقي بظلال من الشك على نجاح تنفيذها.

نظرًا لأن أولويات المديرين التنفيذيين في عام 2023 لا تزال تدور حول تسخير إمكانات البيانات، فمن الضروري معالجة الأسباب الكامنة وراء فشل مشروع الذكاء الاصطناعي واكتشاف كيفية تجنب التحول إلى إحصائية أخرى.

التحديات التي تؤدي إلى فشل مشروع الذكاء الاصطناعي

في حين أن المؤسسات ملتزمة بتجميع المواهب والبرمجيات المناسبة لمساعيها في مجال الذكاء الاصطناعي، إلا أن الانتقال من التصور المفاهيمي إلى عائد الاستثمار الملموس يظل حجر عثرة. غالبًا ما تعيق التقنيات الأساسية غير الكافية التحول من الذكاء الاصطناعي التجريبي إلى حل جاهز للإنتاج. يعد هذا النقص في البنية التحتية المناسبة سببًا شائعًا لفشل مشاريع الذكاء الاصطناعي. تساهم المخاوف المتعلقة بالتكلفة والتعقيد والاستراتيجية، إلى جانب الأجهزة القديمة والتحديات المرتبطة باستخدام السحابة العامة، في هذا المأزق. وسط الإثارة التي تحيط بأدوات برمجيات الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما يتم التغاضي عن أهمية اختيار الأجهزة المناسبة.

الاعتبارات الأساسية لنجاح الذكاء الاصطناعي

لكي يقدم الذكاء الاصطناعي قيمة كبيرة، يجب أن يعتمد على بنية تحتية مصممة لهذا الغرض. تشمل المكونات الأساسية قوة الحوسبة، وهندسة الذاكرة، ومعالجة البيانات، والتخزين، والأمان. إن إهمال هذه العناصر الأساسية يعيق قدرة الذكاء الاصطناعي على توليد رؤى ذات معنى ويؤثر على نجاح المشروع بشكل عام.

البيانات باعتبارها القوة الدافعة

يعتمد نجاح مبادرات الذكاء الاصطناعي على إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات، مما يجعل البيانات متاحة في جميع أنحاء المؤسسة، بدءًا من الموظفين ووصولاً إلى العملاء والموردين. تتطلب الإدارة الفعالة للبيانات التقنيات والأجهزة المناسبة، مما يشكل العمود الفقري لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي الناجحة.

التركيز على النتائج

في حين أن التحليلات والذكاء الاصطناعي تتمتعان بالقدرة على فتح رؤى لا تقدر بثمن من مصادر البيانات المختلفة، فإن المفتاح يكمن في النشر الناجح. يجب على الشركات إجراء تقييمات صادقة لقدراتها ليس فقط لتطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي والتحليلات ولكن أيضًا لتنفيذها بفعالية. يعد تحديث البنية التحتية والأجهزة الحيوية شرطًا أساسيًا لدعم تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره عبر البيئات الطرفية ومركز البيانات والبيئات السحابية. لا تعمل رحلة التحديث هذه على تعزيز أمان البيانات وإمكانية الوصول إليها فحسب، بل تتوافق أيضًا مع أهداف تكنولوجيا المعلومات والأعمال المستقبلية.

قم بتتبع نجاحك بسرعة باستخدام حاضنة الذكاء الاصطناعي

من خلال فهم الموارد الهائلة المطلوبة للتغيير التحويلي، نقدم حاضنة الذكاء الاصطناعي - المصممة لمساعدة الشركات في تنفيذ الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمواجهة تحدياتها اليومية. نحن نتكون من كبار خبراء الصناعة من شركاء Siemens وNVIDIA وNVIDIA Elite، ونحن نسخر إمكانات الذكاء الاصطناعي لتقديم حلول حقيقية للسوق التي تعاني حاليًا من نقص خدمات الذكاء الاصطناعي.

يرجع فشل مشاريع الذكاء الاصطناعي إلى العديد من العوامل، تشمل:

1. نقص التخطيط والتوافق:

غالباً ما يتمّ البدء بمشاريع الذكاء الاصطناعي دون أهداف واضحة أو خطة محددة لكيفية تحقيقها.

قد لا تتوافق هذه المشاريع مع استراتيجيات وأولويات العمل الشاملة.

ينتج عن ذلك حلول ذكاء اصطناعي غير فعّالة وغير مستخدمة.

2. نقص البيانات والجودة:

تعتمد خوارزميات الذكاء الاصطناعي على كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة للتدريب والعمل.

قد لا تتوفر لدى الشركات البيانات اللازمة أو قد تكون البيانات غير دقيقة أو غير مكتملة.

يؤدي ذلك إلى نماذج ذكاء اصطناعي ذات أداء ضعيف واتخاذ قرارات خاطئة.

3. نقص المهارات:

يتطلب تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي بنجاح خبراء في مجالات مختلفة مثل علوم البيانات و هندسة البرمجيات و الذكاء الاصطناعي.

قد تواجه الشركات صعوبة في العثور على الموظفين ذوي المهارات اللازمة أو قد لا تخصص الموارد الكافية لتدريب الموظفين الحاليين.

4. قضايا أخلاقية وقانونية:

قد تُثير مشاريع الذكاء الاصطناعي مخاوف أخلاقية وقانونية تتعلق بالخصوصية والتحيز والتمييز.

قد لا يكون لدى الشركات خطط كافية للتخفيف من هذه المخاطر، مما قد يؤدي إلى مشكلات قانونية أو سمعة سيئة.

5. عدم وجود قياسات للنجاح:

قد تفشل الشركات في تحديد كيفية قياس نجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي.

يؤدي ذلك إلى صعوبة تقييم فعالية هذه المشاريع وإجراء التعديلات اللازمة.