أكبر تكلفة للذكاء الاصطناعي لديك ليست التكنولوجيا – إنها الديون الخفية التي تستنزف ميزانيتك بهدوء

لقد فعلت كل شيء بشكل صحيح. لقد استثمرت في الذكاء الاصطناعي مبكرًا، وقمت بتشغيل الطيارين، وحصلت على موافقة مجلس الإدارة والتزمت بميزانية حقيقية لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي أولاً. فلماذا لا يزال من الصعب إثبات عائد الاستثمار؟

في السنوات القليلة الماضية، ظهرت مشكلة واحدة تقريبًا في كل محادثة تنفيذية أجريتها: وهي الديون التقنية للذكاء الاصطناعي. ليس هذا هو التعريف الذي يستخدمه فريقك الهندسي داخليًا، ولكن تكلفة الأعمال التي تكمن وراءه. الاختصارات التي تم اتخاذها لتشغيل أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع، وعمليات التكامل المثبتة على الأنظمة التي لم يتم تصميمها مطلقًا لهم والطيارين الذين تألقوا في العروض التوضيحية ولكنهم احتاجوا إلى إصلاحات ثابتة في الإنتاج، كل ذلك يتضاعف في التكلفة التي تستهلك الآن كل دولار تنفقه في مجال الذكاء الاصطناعي.

يضع معهد IBM لقيمة الأعمال رقمًا لذلك: الشركات التي تتجاهل الديون التقنية تشهد انخفاض عائد الاستثمار في مشروع الذكاء الاصطناعي بنسبة 18٪ إلى 29٪. هذه هي الأموال التي يتم إنفاقها على الصيانة والتصحيح والعمل على حل المشكلات التي لم يكن من المفترض أن تكون موجودة في المقام الأول. وقال 81% من المديرين التنفيذيين الذين شملهم الاستطلاع في شركة IBM إن الديون التقنية تعيق بالفعل نجاحهم في مجال الذكاء الاصطناعي.

لماذا يتراكم دين الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع من أي دين تقني قبله؟

كان الدين الفني موجودًا منذ أن اتخذ المطور الأول طريقًا مختصرًا للوفاء بالموعد النهائي. لكن ديون الذكاء الاصطناعي تلعب وفق قواعد مختلفة، وقد شاهدتها تفاجئ القادة بطرق جديدة.

لا تزال الديون التقنية التقليدية قائمة: قواعد التعليمات البرمجية القديمة، والخوادم القديمة، والأنظمة التي لم يتم التطرق إليها منذ سنوات. يتحرك ديون الذكاء الاصطناعي. إن نموذج التنبؤ الذي نجح في يناير/كانون الثاني يبدأ في إنتاج نتائج غير موثوقة بحلول يونيو/حزيران، لأن ظروف العالم الحقيقي تغيرت ولم يحدد أحد موعداً لدورة إعادة التدريب. ينقطع التكامل الذي أنشأه فريقك بين إدارة علاقات العملاء (CRM) لديك وأداة تحليلات الذكاء الاصطناعي (AI) في كل مرة يتم فيها تحديث أي من النظامين. يبدو كل إصلاح بسيطًا في حد ذاته، ولكن اثني عشر شهرًا من الإصلاحات البسيطة تضيف ما يصل إلى بند ميزانية لم يخطط له أحد.

ثم هناك مشكلة البائع. وتتوقع مؤسسة جارتنر أن يتم إلغاء أكثر من 40% من مشاريع الذكاء الاصطناعي بحلول نهاية عام 2027، بسبب التكاليف المتصاعدة وعدم وضوح قيمة الأعمال. أحد الأسباب هو أن السوق مشبع بما تسميه مؤسسة جارتنر “غسل الوكيل”، حيث يقوم البائعون بإعادة تسمية روبوتات الدردشة كوكلاء للذكاء الاصطناعي. من بين الآلاف من بائعي الذكاء الاصطناعي الوكيل، تقدر شركة Gartner أن حوالي 130 فقط يقدمون قدرات حقيقية. إذا كنت تشتري بناءً على العروض التوضيحية والعروض التقديمية، فمن المفيد أن تسأل فريقك عما إذا كان ما اشتريته مؤهلاً بالفعل.

أربع علامات تشير إلى أن استثمارك في الذكاء الاصطناعي يعاني من مشكلة ديون

فيما يلي أربعة أنماط أراها مرارًا وتكرارًا عند التحدث مع المديرين التنفيذيين الذين استثمروا في وقت مبكر في الذكاء الاصطناعي ولكن لا يمكنهم تفسير العوائد.

1. تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي لديك بشكل تجريبي ولكن أداءها ضعيف في الإنتاج. هذه هي الشكوى الأكثر شيوعاً التي أسمعها. بدا الطيار مثيرًا للإعجاب في قاعة الاجتماعات. وبعد مرور ستة أشهر، يقضي فريقك وقتًا أطول في صيانة النظام بدلاً من استخدامه. إذا كانت عناصر الذكاء الاصطناعي الخاصة بك تنمو ولكن نتائج الأعمال ليست كذلك، فهذه الفجوة هي الضريبة.

2. أنت تدفع مقابل أدوات الذكاء الاصطناعي المتعددة التي تقوم بأشياء متداخلة. اشترى التسويق منصة واحدة. عمليات شراء أخرى. المالية تحاول تجربة الثلث. لم يتم تنسيق أي من هذه المشتريات. الآن لديك خمس أدوات لا تتواصل مع بعضها البعض، وفاتورة شهرية مستمرة في الارتفاع ولا يوجد شخص واحد يمكنه رسم ما تفعله جميعها. يعد هذا النوع من شراء الأدوات غير المنسق أحد أسرع التكاليف الخفية نموًا التي أراها.

3. يقضي فريق البيانات الخاص بك وقتًا أطول في التنظيف بدلاً من التحليل. يعمل كل نظام ذكاء اصطناعي على البيانات، وإذا لم تكن البنية التحتية للبيانات الخاصة بك جاهزة قبل وضع الذكاء الاصطناعي في الأعلى، فإن كل مشروع يبني على قاعدة ضعيفة. لقد رأيت شركات تقضي ستة أشهر في مبادرة الذكاء الاصطناعي فقط لتدرك أن المشكلة الحقيقية تكمن في جودة البيانات التي تغذيها. نصيحتي: اسأل عن جاهزية البيانات قبل التوقيع على عقد الذكاء الاصطناعي، وليس بعده.

4. لا يمكنك شرح عائد استثمار الذكاء الاصطناعي الخاص بك إلى مجلس الإدارة الخاص بك. هذا الأمر مهم للغاية لأنه لا يوجد فريق تقني يمكنه إصلاحه لك. إذا كانت القيمة تبدو غامضة، فمن المحتمل أن الإدارة غير موجودة. وجد تقرير ديلويت لحالة الذكاء الاصطناعي في إنتربرايز لعام 2026 أن شركة واحدة فقط من بين كل خمس شركات لديها نموذج ناضج لإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين. عدم وجود حوكمة يعني عدم وجود قياس، مما يتركك أمام اللوحة برقم لا يمكنك الدفاع عنه.

ثلاث خطوات تستحق القيام بها قبل استثمارك التالي في الذكاء الاصطناعي

إذا كانت أي من هذه العلامات تبدو مألوفة، فإليك ما أوصي به.

التدقيق قبل الإضافة. قبل التوقيع على عقد الذكاء الاصطناعي التالي، اطرح سؤالاً واحدًا: هل يمكن لبنيتنا التحتية الحالية دعم ذلك دون إنشاء ديون جديدة؟ إذا كانت الإجابة غامضة، فهذا يخبرك بكل ما تحتاج إلى معرفته. أكبر خطأ أراه هو التعامل مع الذكاء الاصطناعي باعتباره عملية شراء للتكنولوجيا. تؤكد أبحاث تنبؤات الذكاء الاصطناعي لعام 2026 التي أجرتها شركة برايس ووترهاوس كوبرز أن التكنولوجيا لا توفر سوى حوالي 20% من قيمة مبادرة الذكاء الاصطناعي. أما نسبة الـ 80% الأخرى فتأتي من إعادة تصميم كيفية إنجاز العمل، ولا يستطيع كبار مسؤولي التكنولوجيا القيام بذلك بمفردهم.

قطع المشاريع التي لا يتم تسليمها. اطلب قائمة بكل إثبات لمفهوم الذكاء الاصطناعي قيد التشغيل حاليًا، وما هي تكلفة كل منها شهريًا وما هي نتائج الأعمال القابلة للقياس التي تنتجها. إذا كان هذا العمود الثالث فارغًا في الغالب، فهذا هو العمود الذي يجب قطعه. قم بإغلاقها وإعادة توجيه تلك الموارد نحو المبادرتين أو الثلاث مع مسار واقعي لقيمة الإنتاج.

قم بالتحديث قبل أن تضع طبقة. هذه هي النصيحة التي تبدو أقل إثارة ولكنها تحقق أكبر العوائد. في Accedia، كانت المشاريع التي حقق فيها الذكاء الاصطناعي وعده بالفعل شيئًا واحدًا مشتركًا: استثمر العميل الوقت في إصلاح بنيته التحتية قبل تقديم الذكاء الاصطناعي. في حالة حديثة، أمضينا ثمانية أسابيع في التخلص من مكونات البيانات القديمة وإعادة هيكلة أنظمتها. عندما قدمنا ​​الذكاء الاصطناعي بعد ذلك، وصل النشر إلى الإنتاج بنسبة 30% أسرع من المحاولات السابقة، لأنه تم بناؤه على أساس يمكن أن يدعمه.

أين العوائد الحقيقية؟

في المرة القادمة التي يطلب منك شخص ما تبرير إنفاقك على الذكاء الاصطناعي، لا تلجأ إلى لوحة تحكم أخرى أو عرض تقديمي للمورد. انظر إلى ما هو تحتها. الطريقة الوحيدة لرؤية عوائد حقيقية للذكاء الاصطناعي على مدار الـ 18 شهرًا القادمة هي إصلاح ما تم كسره قبل الاستثمار في ما سيأتي بعد ذلك.

لقد فعلت كل شيء بشكل صحيح. لقد استثمرت في الذكاء الاصطناعي مبكرًا، وقمت بتشغيل الطيارين، وحصلت على موافقة مجلس الإدارة والتزمت بميزانية حقيقية لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي أولاً. فلماذا لا يزال من الصعب إثبات عائد الاستثمار؟

في السنوات القليلة الماضية، ظهرت مشكلة واحدة تقريبًا في كل محادثة تنفيذية أجريتها: وهي الديون التقنية للذكاء الاصطناعي. ليس هذا هو التعريف الذي يستخدمه فريقك الهندسي داخليًا، ولكن تكلفة الأعمال التي تكمن وراءه. الاختصارات التي تم اتخاذها لتشغيل أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع، وعمليات التكامل المثبتة على الأنظمة التي لم يتم تصميمها مطلقًا لهم والطيارين الذين تألقوا في العروض التوضيحية ولكنهم احتاجوا إلى إصلاحات ثابتة في الإنتاج، كل ذلك يتضاعف في التكلفة التي تستهلك الآن كل دولار تنفقه في مجال الذكاء الاصطناعي.

يضع معهد IBM لقيمة الأعمال رقمًا لذلك: الشركات التي تتجاهل الديون التقنية تشهد انخفاض عائد الاستثمار في مشروع الذكاء الاصطناعي بنسبة 18٪ إلى 29٪. هذه هي الأموال التي يتم إنفاقها على الصيانة والتصحيح والعمل على حل المشكلات التي لم يكن من المفترض أن تكون موجودة في المقام الأول. وقال 81% من المديرين التنفيذيين الذين شملهم الاستطلاع في شركة IBM إن الديون التقنية تعيق بالفعل نجاحهم في مجال الذكاء الاصطناعي.