IDC: على مديري تكنولوجيا المعلومات في EMEA إعادة بناء البيانات ونماذج ROI لنشر AI إلى الإنتاج

تعتقد IDC أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي على مستوى الشركات في منطقة EMEA توقفت ليس بسبب فتور في الاهتمام بالتكنولوجيا، بل بسبب الافتقار إلى الاستعداد الكافي للتوسع. لنقل المشاريع خارج مرحلة التجربة، يحتاج مديرو المعلومات إلى إعادة النظر في الاقتصاديات وبنية البيانات والطريقة التي تتكامل بها الأدوات الجديدة في سير عمل الفريق اليومي.

لماذا لا تنمو المشاريع التجريبية

على مدار السنة والنصف الماضية، استثمرت الشركات في أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا بنشاط في نماذج اللغات الكبيرة والتعلم الآلي الكلاسيكي، معتمدة على فوائد تشغيلية كبيرة. لكن الآن تبدأ مجالس الإدارة بإبطاء بعض البرامج أو تقليل نطاقها أو تحويل تركيز الاستثمارات. وفقاً لـ IDC، لا يتعلق الأمر بفقدان الاهتمام بالذكاء الاصطناعي، بل بأن الأعمال تتطلب تبريراً مالياً أكثر صرامة في مقابل أولويات تكنولوجيا المعلومات المتنافسة والضغوط الاقتصادية الكلية.

الأرقام قاسية: فقط 9% من المؤسسات في المنطقة تمكنت من الحصول على نتائج تجارية قابلة للقياس من معظم مشاريعها في الذكاء الاصطناعي خلال السنتين الماضيتين. والـ 91% المتبقية لم تواجه بالضرورة فشلاً تقنياً، لكنها عالقة في المنطقة الرمادية بين العرض التوضيحي والإنتاج الفعلي. لا تموت المشاريع بضجة—بل تفقد زخمها وميزانيتها والدعم الداخلي لها دون أن تصبح وظيفة مؤسسية مستدامة.

حيث ينكسر العائد على الاستثمار

أحد الأخطاء الرئيسية هو تقييم الذكاء الاصطناعي باستخدام منطق الشراء القديم، حيث يتم قياس قيمة البرنامج الجديد من خلال تقليل عدد الموظفين أو الادخار المباشر للرخص. بالنسبة للنماذج التوليدية، غالباً لا ينجح هذا. يظهر تأثيرها بشكل غير مباشر: من خلال تقليل المخاطر وتسريع عمل المتخصصين وتقليل أوقات التوقف والحصول على مصادر إيرادات جديدة. إذا نظرت الشركة فقط إلى التكاليف الواضحة، فإن المشروع التجريبي الواعد يفقد تقريباً بلا محالة معركة الميزانية. يحتاج مديرو المعلومات في الواقع إلى إعادة وصف اقتصاديات التطبيق وتدقيق ليس فقط النموذج، بل السلسلة الكاملة لتشغيله:

• الخسائر المتفادى، على سبيل المثال من أوقات التوقف أو الأخطاء
• زيادة إنتاجية الفريق وتقليل أوقات الدورة
• سيناريوهات الإيرادات الجديدة والخدمات الرقمية
• التكلفة الكاملة للاستدلال والتخزين والتكاملات والدعم
• نفقات الأمان والامتثال والتحكم في البيانات

تظهر الحاجز التالي عند الانتقال من صندوق الرمل السحابي إلى بيئة مؤسسية. يمكن إطلاق المشروع التجريبي بسرعة على واجهات برمجية وبيانات اختبار، لكن الإنتاج يتطلب حسابات مستمرة وخطوط أنابيب مباشرة ومراقبة وتكاملاً مع الأنظمة القديمة. عندما تحتاج قواعس البيانات الموجهة الحديثة إلى الاتصال بأنظمة Oracle أو SAP القديمة، تظهر الثغرات المعمارية على الفور. بالنسبة لسيناريوهات RAG، تحتاج إلى بيانات نظيفة ومشروحة بشكل صحيح ومصنفة بشكل صحيح؛ وإلا ستنخفض جودة الإجابات وتزداد الهلوسات. في الوقت نفسه، تنمو فواتير الاستدلال والتعديل الدقيق للنماذج، والتي يجب شرحها بالفعل سطراً تلو الآخر لفرق التمويل.

البنية والأشخاص

تؤكد IDC بشكل خاص على أن متطلبات حماية البيانات والأمن السيبراني وقابلية تفسير النماذج في أوروبا لا تعيق بالضرورة التوسع. على العكس من ذلك، الشركات التي تضع قواعد الحوكمة والتحكم من اليوم الأول تتحرك بسرعة أكبر. حماية من حقن المحفزات والحدود الواضحة للوصول وتوثيق قرارات النموذج والتحكم في البيانات تزيد من التكلفة الأساسية للمشروع، لكنها تجعل النظام مناسباً للاستخدام المؤسسي الحقيقي وتعزز ثقة العملاء في نفس الوقت.

يظهر مقاومة مماثلة على مستوى الموظفين. يمكن أن يكون حل الذكاء الاصطناعي وظيفياً تقنياً ولا يزال يفشل في الترسخ إذا كسر العمليات المألوفة أو تطلب من الفريق تغييراً حاداً جداً. لذلك، يحتاج مديرو المعلومات إلى الاستثمار ليس فقط في النماذج، بل أيضاً في إعادة التدريب وإدارة التغيير وتصميم التطبيق حول كيفية عمل الناس فعلاً.

يجعل الفحص التلقائي للعقود معنى عندما يقضي المحامون وقتاً أقل على العمل الروتيني ووقتاً أكثر على المفاوضات والمخاطر المعقدة. في هذا السياق، يتغير دور مدير المعلومات: وفقاً لبيانات IDC، يتوقع 42% من الرؤساء التنفيذيين في EMEA أن يقود مدير المعلومات التحول الرقمي والذكاء الاصطناعي مع التركيز على إنشاء مصادر إيرادات جديدة.

ماذا يعني هذا

بالنسبة لـ EMEA، تنتهي مرحلة "دعونا فقط نجرب الذكاء الاصطناعي". ستفوز المرحلة التالية ليس بالشركات التي لديها المزيد من المشاريع التجريبية، بل بتلك التي يمكنها إثبات قيمتها وتحضير البيانات ودمج النماذج في العمليات التجارية الفعلية دون فجوة بين التكنولوجيا والتمويل والأشخاص.