فشل مشاريع الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات رغم ضخامة الاستثمارات بها

الأربعاء، 27 مايو 2026 08:45 ص

الذكاء الاصطناعي

لا تزال كثير من المؤسسات - رغم التوسع الكبير في استثمارات الشركات العالمية في تقنيات الذكاء الاصطناعي - تواجه صعوبة في تحويل هذه التقنيات من تجارب محدودة إلى أدوات تحقق قيمة تشغيلية حقيقية.

وبرزت خلال مؤتمر Dell Technologies World 2026 في لاس فيغاس، تساؤلات جديدة حول أسباب تعثر مشاريع الذكاء الاصطناعي، خصوصًا مع انتقال المؤسسات من استخدام المساعدات الذكية التقليدية إلى أنظمة “الذكاء الاصطناعي الوكيلي” القادرة على تنفيذ مهام متعددة، والتفاعل مع بيانات داخلية معقدة.

قدرة المؤسسات على الانتقال

ويرى الخبراء أن المشكلة لم تعد في التكنولوجيا نفسها، بل في قدرة المؤسسات على الانتقال من مرحلة “إثبات المفهوم” إلى “إثبات القيمة”، أي تحديد العائد الفعلي من المشروع، وقياس تأثيره على الأداء والإنتاجية، ونجاح تجربة تقنية صغيرة، لا يعني بالضرورة جاهزيتها للاستخدام الفعلي، خاصة إذا كانت البيانات غير منظمة، أو غير مؤهلة لدعم النماذج الذكية.

وتبرز البيانات، كأكبر عقبة أمام المؤسسات، إذ إن الكثير منها يمتلك كميات هائلة من المعلومات، لكنها غالبًا مبعثرة أو غير مهيكلة، وهو ما يجعل توظيفها داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي أمرًا معقدًا، والانتقال إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيلي، يضيف تحديات جديدة تتعلق بحوكمة البيانات وأمنها وضبط صلاحيات الوكلاء الأذكياء، أثناء تفاعلهم مع الأنظمة المختلفة داخل المؤسسة.

اختيار النماذج المناسبة وضبط تكاليف التشغيل

وتواجه الشركات، تحديًا متزايدًا في اختيار النماذج المناسبة وضبط تكاليف التشغيل، خاصة مع تعدد الخيارات بين الحلول السحابية والأنظمة المحلية، ويؤكد خبراء القطاع أن أتمتة سير عمل غير منظم، قد تؤدي فقط إلى تسريع الأخطاء بدلًا من تحسين الأداء، وهو ما يجعل إعادة تصميم العمليات الداخلية، شرطًا أساسيًا قبل دمج الذكاء الاصطناعي.

ويبدو أن نجاح المؤسسات في النهاية، لاسيما في عصر الذكاء الاصطناعي، لن يعتمد فقط على شراء البنية التحتية أو النماذج المتقدمة، بل على قدرتها على بناء نموذج تشغيلي مرن، يجمع بين جودة البيانات، والانضباط التنفيذي، وتطوير المهارات البشرية، القادرة على إدارة هذا التحول الرقمي المتسارع.