شهدت الشركات في المملكة المتحدة انتشارًا واسعًا لتقنيات الذكاء الاصطناعي، رغم أن الفوائد المالية القابلة للقياس لا تزال محدودة. فكثير من المؤسسات تعتمد على الذكاء الاصطناعي في عملياتها، لكنها تفتقر إلى تعريف واضح للنجاح، مما يعكس غموضًا في تقييم نتائج هذه التكنولوجيا.
انتشار سريع بدون تخطيط استراتيجي
أظهر تقرير حديث من شركة Studio Graphene أن 78% من الشركات البريطانية تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل أو بآخر، وهو مؤشر على نمو كبير في الاعتماد على الأتمتة والكفاءة. وتتصدر الشركات متوسطة الحجم هذا الاتجاه، حيث وصلت نسبة الاعتماد فيها إلى 85%. أما الشركات التي لا تزال تتردد، فتبلغ نسبتها 14%، وتخطط لتبني الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2026، في حين أن بعض الشركات قررت عدم الاعتماد على هذه التقنية نهائيًا.
نتائج مالية غير واضحة
بالرغم من الانتشار الواسع، فإن النتائج المالية للمشاريع التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لا تزال غير مؤكدة. فقط 31% من الشركات تؤكد أن لديها عائدًا إيجابيًا من استثماراتها في التقنية، مما يشير إلى أن الاعتماد وحده لا يضمن مكاسب ملموسة. في المقابل، يقول 18% من المؤسسات إن مشاريعها لم تحقق الفوائد المتوقعة، و16% تعتبر أنه من المبكر تقييم نتائجها بعد.
غياب وضوح الأهداف
من أبرز التحديات التي ظهرت من الدراسة هو عدم وضوح الأهداف. إذ أن 41% فقط من مستخدمي الذكاء الاصطناعي لديهم فهم واضح لما يُعتبر نجاحًا عند تنفيذ هذه الأنظمة. حتى في الشركات المتوسطة الحجم، التي تتصدر معدلات الاعتماد، يقل عدد من يمكنهم تحديد معايير نجاح حقيقية. يثير هذا الأمر تساؤلات حول كيفية تقييم فاعلية أدوات الذكاء الاصطناعي وما إذا كانت التوقعات تتماشى مع الاستخدامات الفعلية.
تحذير من اعتماد غير مدروس
قال ريتام غاندي، مدير ومؤسس شركة Studio Graphene، إن العديد من المؤسسات في مرحلة حرجة من رحلتها مع الذكاء الاصطناعي، حيث يُلاحظ اندفاع نحو الاعتماد تزامنًا مع ضجيج كبير حول التقنية. وأضاف: “المشكلة تظهر عندما يُنشر الذكاء الاصطناعي دون تحديد مكانه ضمن سير العمل، مما يصعب بناء حالة عمل طويلة الأمد وتحقيق القيمة المضافة”.
تأثير الضغوط السوقية على القرارات
تُظهر وتيرة اعتماد الذكاء الاصطناعي أن الضغط التنافسي ورغبة الشركات في الظهور بمظهر متقدم هي عوامل محركة، أكثر من التخطيط المدروس. غالبًا ما يتم دمج الأنظمة ضمن البنى التحتية الحالية دون دراسة كاملة لكيفية تفاعلها مع العمليات اليومية والأهداف المستقبلية. هذا النهج غير المنسق يؤدي إلى تقدم في التنفيذ يتجاوز أحيانًا التوافق الداخلي، مما يترك فجوات في التنفيذ.
تحديات قياس القيمة الحقيقية
بدون معايير واضحة، تواجه المؤسسات صعوبة في متابعة مدى تحسين أدوات الذكاء الاصطناعي للنتائج أو ما إذا كانت تزيد فقط من التعقيد. في النهاية، يظل هناك دورة مستمرة من الاعتماد، مع صعوبة في قياس القيمة الحقيقية أو الحفاظ عليها على المدى الطويل.
تابع TechRadar على Google News وكن من أوائل المهتمين بأحدث الأخبار والتقييمات والنصائح التي تحتاجها شركتك للنجاح. اضغط على زر المتابعة، ولا تنسَ متابعة TechRadar على TikTok لمشاهدة الأخبار والمراجعات والفيديوهات، بالإضافة إلى تحديثاتنا المنتظمة على WhatsApp.