MIT Technology Review: 90% من الشركات الهندسية ستزيد استثماراتها في الذكاء الاصطناعي، لكن دون سباق محموم

يؤثر الذكاء الاصطناعي بصورة متزايدة لا في البرمجيات وحدها، بل في المنتجات التي تعمل في العالم المادي: السيارات والأجهزة المنزلية والأجهزة الطبية. ويُظهر بحث أجرته MIT Technology Review Insights بالتعاون مع L&T Technology Services أن المهندسين مستعدون لتوسيع استخدام الذكاء الاصطناعي، لكنهم لا يفعلون ذلك بمنطق الضجة الإعلامية، بل بمنطق المخاطر والتحقق والنتائج القابلة للقياس.

لماذا ثمن الخطأ مرتفع

يختلف ثمن خطأ النموذج في هندسة المنتجات عنه في الخدمات الرقمية. فإذا كان بالإمكان تصحيح إجابة غير موفقة من روبوت محادثة بتحديث، فإن عيباً في التصميم أو في نظام مدمج أو في قرار إنتاجي قد يؤدي إلى سحب دفعة كاملة من الأسواق أو وقوع حادث أو مشكلات مع الجهة التنظيمية. لذلك لا تستطيع الفرق التي تُدخل الذكاء الاصطناعي في تصميم المنتجات المادية وإنتاجها أن تثق بالنماذج العامة كما هي. فهي تبني عمليات بمستويات ثقة متفاوتة، وتفرض التحقق الإلزامي، وتحدد بوضوح المسؤولية البشرية.

ويشدد معدّو البحث على أن المهم هنا ليس السحر الاستعراضي، بل مبدأ first-time-right، أي القدرة على الحصول على نتيجة صحيحة من المحاولة الأولى أو بأقرب ما يمكن إلى ذلك. وبالنسبة إلى الشركات التي تنتج السيارات أو الإلكترونيات أو التقنيات الطبية، فإن هذا المقياس أهم من التصريحات الرنانة عن التحول. لذلك يجري اعتماد الذكاء الاصطناعي على طبقات: يبدأ في المجالات التي يمكن فيها التحقق من الأثر، ثم يتعمق أكثر في دورة حياة المنتج. وبهذه الطريقة تقلل الشركات مخاطر الأخطاء المكلفة وتراكم الثقة بالأدوات الجديدة.

«حيث تؤثر نتيجة الذكاء الاصطناعي في نظام مادي ولا يمكن التراجع عنها،

تكون الأولوية للموثوقية وقابلية القياس».

إلى أين تتجه الميزانيات

شمل الاستطلاع 300 من مديري هندسة المنتجات والتطوير والتقنية في الولايات المتحدة. وجميعهم يمثلون شركات تبلغ إيراداتها 500 مليون دولار فأكثر في 16 قطاعاً، وقد استُكملت المقابلات برأي كبار المديرين وخبراء القطاع.

يعتزم تسعة من كل عشرة مشاركين زيادة استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي خلال سنة إلى سنتين، لكنهم لا يخططون لقفزة حادة. إذ يتوقع 45% نمو الإنفاق بما لا يزيد على 25%، وقرابة الثلث بنسبة 26–50%، و15% فقط مستعدون لرفع الميزانية دفعة واحدة بنسبة 51–100%.

والأولويات عملية أيضاً: فالصدارة ليست للمساعدات الذكية لمجرد وجود مساعدات، بل للأدوات الأسهل في التحقق منها وإثبات سلامتها أمام الجهة التنظيمية وربطها بعائد الاستثمار. وتأتي في المقدمة التحليلات والمحاكاة والتحقق، أي المجالات التي يملك فيها المهندسون تغذية راجعة واضحة وبيانات تاريخية. ومثل هذه المهام أسهل تدقيقاً وإقراراً ودفاعاً عنها أمام الإدارة.

ويحدد البحث عدة اتجاهات يتركز حولها الطلب الرئيسي حالياً:

• التحليلات التنبؤية للكشف المبكر عن العيوب ونقاط الضعف
• المحاكاة والتحقق بالذكاء الاصطناعي قبل الإطلاق في الإنتاج
• فحص متعدد المستويات للنماذج والنتائج
• أدوات متخصصة قابلة للتدقيق بدلاً من الأنظمة العامة

ما الذي يتغير داخل الفرق

يتعلق استنتاج مستقل بالعنصر البشري. فـ73% من المديرين يتوقعون أن يتولى الذكاء الاصطناعي الأعمال الهندسية الروتينية. وهذا لا يعني أن المتخصصين يصبحون أقل أهمية؛ بل يتغير مركز الثقل نفسه. فداخل الشركات تنتقل القيمة من التنفيذ اليدوي للعمليات المتكررة إلى القرارات المعمارية والتفكير المنظومي والتقييم الاستراتيجي للمفاضلات. وكلما انتقل مزيد من العمل التشغيلي إلى الأدوات، ازدادت أهمية من يفهمون حدود النموذج ويتحملون مسؤولية الاختيار النهائي.

وفي الوقت نفسه يتنامى دور الشركاء الخارجيين والموردين المتخصصين. فإذا انتقل جزء من التنفيذ إلى منظومات طرف ثالث، يصبح امتلاك المنطق الأساسي والبيانات وقواعد اتخاذ القرار مسألة تتعلق بالسيطرة.

ويشير معدّو البحث إلى تحول آخر: فالشركات لا تقيس النجاح بسرعة طرح المنتج في السوق فحسب. إذ تحتل جودة المنتج والاستدامة مرتبة أعلى في قائمة الأهداف، وهما مؤشران يراهما العملاء والمستثمرون والجهات التنظيمية. أما خفض التكاليف ورضا الفريق فيتراجعان في سلم الأولويات.

ماذا يعني ذلك

هذه إشارة للسوق: يدخل الذكاء الاصطناعي إلى هندسة العالم المادي لا عبر العروض التجريبية اللافتة، بل عبر سيناريوهات محدودة قابلة للتحقق وذات عائد استثمار واضح. ولن يكون الفوز لمن يَعِد بالثورة بصوت أعلى، بل لمن يدمج الذكاء الاصطناعي أسرع في المحاكاة ومراقبة الجودة واتخاذ القرارات الهندسية دون فقدان الثقة والسلامة والمسؤولية. ويبدو أن هذا النموذج الحذر تحديداً سيصبح القالب الرئيسي للاعتماد في السنوات المقبلة.