أصدرت سنوفليك، شركة الحوسبة السحابية المتخصصة ببيانات الذكاء الاصطناعي، بالتعاون مع إنتربرايز ستراتيجي جروب (Enterprise Strategy Group)، اليوم تقرير “العائد الاستثماري للذكاء الاصطناعي التوليدي”. وفقاً لمُخرجات التقرير، صرّح 92% من المشاركين أنّ استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي قد حقّقت عائداً استثمارياً، بينما يخطط 98% منهم لزيادة استثماراتهم في مبادرات الذكاء الاصطناعي خلال عام 2025.
شمل الاستبيان آراء 1,900 من قادة الأعمال وتكنولوجيا المعلومات في تسع دول مختلفة، بما في ذلك المملكة المتحدة وفرنسا وألمانيا، سخّر جميعهم الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنجاز مشروع أو أكثر.
بعد مرور عامين ونصف فقط من هيمنة الذكاء الاصطناعي التوليدي على كل حوار يتعلّق بالتكنولوحيا، بدأ أوائل المتبنين للذكاء الاصطناعي بجني ثمار استخدامه داخل مؤسساتهم وخارجها. أعطى أكثر من نصف المشاركين (55%) الأولوية لتبنّي الحلول الموجهة نحو تعزيز إمكانات الموظفين لتحسين الإنتاجية والكفاءة، بينما كانت أولوية 44% منهم نحو استخدام الحلول الموجهة للعملاء للارتقاء بتجربة العملاء ورضاهم.
وبمناسبة إطلاق التقرير، صرّح باريس جولتكين، رئيس قسم الذكاء الاصطناعي في سنوفليك: “أمضيتُ ما يقرب العقدين من مسيرتي المهنية في تطوير الذكاء الاصطناعي، وقد وصلنا أخيراً إلى نقطة تحول نشهد خلالها تحقيق الذكاء الاصطناعي قيمة حقيقية وملموسة للمؤسسات حول العالم. حالياً، يستخدم أكثر من 4,000 عميل سحابة سنوفليك للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة أسبوعيّاً، وأشهد باستمرار التأثير الهائل لهذه الأدوات في تعزيز كفاءة وإنتاجية القوى العاملة، وتعميم رؤى البيانات في كافة مستويات المنظومة المؤسسية.”
ومن جهته، أفاد محمد زواري، المدير العام لمنطقة الشرق الأوسط وأفريقيا وتركيا في سنوفليك: “أصبح الذكاء الاصطناعي نموذج نمو الأعمال في منطقة الشرق الأوسط، بسرعة غير مسبوقة، إذ تشير التوقعات إلى أنّ دولة الإمارات العربية المتحدة ستجني 96 مليار دولار أمريكي من الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030، بينما أطلقت المملكة العربية السعودية مبادرة بقيمة 100 مليار دولار أمريكي في مجال الذكاء الاصطناعي. ولكن بدون استراتيجية بيانات، لا وجود لاستراتيجية ذكاء اصطناعي. تواجه الشركات في المنطقة تحديات حقيقية، بدءاً من فجوات البنية التحتية للبيانات إلى نقص الكفاءات. في سنوفليك، نعمل على تمكين المؤسسات من إرساء أسس آمنة وقابلة للتطوير لبياناتها بهدف تسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي على أكمل وجه.”
تحقيق النجاح من خلال الاستثمار في الذكاء الاصطناعي
يكشف التقرير أن الاستثمارات المبكرة في الذكاء الاصطناعي قد أثبتت نجاحها لدى غالبية الشركات، حيث أشار 93% من المشاركين إلى أن مبادراتهم في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي كانت ناجحة للغاية أو لاقى معظمها النجاح. أسفرت مبادرات الذكاء الاصطناعي التي أطلقها المشاركون في الاستبيان عن تحسينات ملموسة في الكفاءة (88%)، والارتقاء بتجربة العملاء (84%)، وتسريع وتيرة الابتكار (84%). كما بدأ ثلثا المشاركين في قياس عائد استثمارهم في الذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث وجدوا أنه مقابل كل مليون دولار يُنفقونه، يحققون عوائد بقيمة 1.41 مليون دولار من خلال توفير التكاليف وزيادة الإيرادات.
ومع زيادة تبنّي المؤسسات العالمية للذكاء الاصطناعي، يُخصص المشاركون في الاستبيان موارد إضافية لمبادراتهم، مستشهدين بالبيانات (81%)، والنماذج اللغوية الكبيرة (78%)، والبرمجيات الداعمة (83%)، والبنية التحتية (82%)، والمواهب (76%). يُبرز هذا التركيز الاستراتيجي تحوّلاً جوهرياً في أولويات الشركات للعمل وتحقيق التنافسية في المستقبل.
القضاء على التحدّيات القائمة لتعظيم فعالية الذكاء الاصطناعي في الاستفادة من البيانات
يتطلب إطلاق العنان للإمكانات الحقيقية للذكاء الاصطناعي قاعدة بيانات قوية. تدمج المؤسسات بشكل متزايد بياناتها الخاصة لتعزيز فعالية الذكاء الاصطناعي، حيث اختار 80% من المشاركين ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم بدقة باستخدام بياناتهم الخاصة. ومع ذلك، يواجه العديد من المشاركين تحديات كبيرة في تعزيز جاهزية هذه البيانات للذكاء الاصطناعي، مشيرين إلى العقبات التالية كأكبر تحدّيات تحول دون نجاح الذكاء الاصطناعي:
• تكاليف أعلى من المتوقع: أفاد 96% من أوائل مستخدمي الذكاء الاصطناعي أن تكلفة مكوّن واحد أو أكثر من حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاصة بهم قد زادت حتى الآن عما كان متوقعاً في البداية، بينما ذكر 78% منهم أنّ تكاليف نصف استخدامات الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاصة بهم، أو أكثر من ذلك، قد زادت عن المتوقع لدخولها مرحلة الإنتاج.
• تفكيك صوامع البيانات: أفاد 64% من أوائل مستخدمي الذكاء الاصطناعي أن دمج البيانات عبر المصادر المختلفة يمثل تحدياً اليوم.
• تنظيم البيانات غير المنظمة: وفقاً للعديد من التقديرات، تظل الغالبية العظمى من البيانات غير منظمة – 80%-90% – غير منظّمة. ومع ذلك، أفاد 11% فقط من أوائل مستخدمي الذكاء الاصطناعي أن أكثر من نصف بياناتهم غير المنظمة جاهزة للاستخدام في تدريب وضبط البرامج اللغوية الكبيرة.
دمج حواجز الحوكمة: يواجه 59% صعوبة في تطبيق حوكمة البيانات.
قياس ومراقبة جودة البيانات: أفاد 59% بصعوبة قياس ومراقبة جودة البيانات.
دمج إعداد البيانات: يرى 58% أن جعل البيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي يُمثل تحدياً.
توسيع نطاق التخزين والحوسبة بكفاءة: يجد 54% صعوبة في تلبية متطلبات سعة التخزين والحوسبة القوية.
المنهجية
في الفترة من 21 نوفمبر 2024 إلى 10 يناير 2025، أجرى باحثون من “Enterprise Strategy Group” بحثاً متعمّقاً مع المؤسسات التي تبنت هذه التقنية مبكراً، وهي الشركات التي تعمل بنشاط على تنفيذ وتعزيز عملياتها وإنتاجها باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المؤسسي مفتوح المصدر بدلاً من البرمجيات الموجهة للمستهلكين مثل شات جي بي تي. من بين 3,324 مشارك، أفاد 1,900 (57%) أنهم يستخدمون حلولاً تجارية للذكاء الاصطناعي التوليدي أو الذكاء الصناعي التوليدي مفتوح المصدر.
