ملخص الأخبار:

• تفشل الشركات في فهم متطلبات الحوسبة والشبكات خلال دورة حياة الذكاء الاصطناعي الشاملة، حيث أكد أقل من نصف قادة تكنولوجيا المعلومات فهمهم الكامل لمتطلبات أعباء عمل الذكاء الاصطناعي المختلفة من خلال التدريب والضبط والاستدلال.

• في حين تصنف إدارة البيانات كواحدة من أهم العناصر لنجاح الذكاء الاصطناعي، فإن 7% فقط من المؤسسات يمكنها تشغيل عمليات دفع/سحب البيانات في الوقت الفعلي، و26% فقط لديها نماذج حوكمة البيانات ويمكنها إجراء تحليلات متقدمة.

• تتبنى العديد من الشركات نهج الانعزال، حيث يضع 57% منها فقط استراتيجية موحدة.

• على الرغم من الدور الأساسي الذي تلعبه الوظائف القانونية والامتثال، إلا أن 22% من قادة تكنولوجيا المعلومات لا يشركون مطلقًا الفرق القانونية في المحادثات المتعلقة باستراتيجية الذكاء الاصطناعي في أعمالهم.

هيوستن، تكساس – 01، 05، 2024 – يشير تقرير بحثي بعنوان "تصميم فوائد الذكاء الاصطناعي"، أجري بتكليف من شركة هيوليت باكارد إنتربرايز (المدرجة في بورصة نيويورك تحت الرمز NYSE: HPE)، إلى أن 44% من قادة تكنولوجيا المعلومات الذين شملهم الاستطلاع يعتقدون أن مؤسساتهم مهيأة بالكامل للاستفادة من مزايا الذكاء الاصطناعي. ويكشف التقرير عن الثغرات الأساسية في استراتيجياتهم، مثل عدم التوافق بين العمليات والمقاييس الذي يؤول إلى تجزئة النهج المتبع وبالتالي تفاقم المشاكل.

ويلفت التقرير، الذي استطلع آراء أكثر من ألفي شخص من قادة تكنولوجيا المعلومات من 14 دولة، إلى أنه بالرغم من أن الالتزام العالمي بالذكاء الاصطناعي يعزز الاستثمارات، إلا أن الشركات تتجاهل المجالات الرئيسية التي ستحد من قدرتها على تحقيق نتائج ناجحة في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك انخفاض مستوى نضج البيانات، والنقص المحتمل في توفير

الشبكات والحوسبة، والاعتبارات الأخلاقية الحيوية والامتثال. كما يكشف التقرير عن ثغرات كبيرة في كل من الإستراتيجية والفهم مما يؤثر سلبًا على العائدات الاستثمارية في المستقبل.

وفي سياق تعليقها على التقرير، قالت سيلفيا هوكس، نائب الرئيسة في أتش بي إي أروبا للشبكات: "لا شك أن اعتماد الذكاء الاصطناعي يرتفع بوتيرة متسارعة، حيث يخطط جميع قادة تكنولوجيا المعلومات تقريبًا لزيادة إنفاقهم على الذكاء الاصطناعي خلال العام المقبل. وتبين هذه النتائج الرغبة في اعتماد الذكاء الاصطناعي، لكنها تسلط الضوء أيضًا على نقاط الضعف الحقيقية التي قد تعوق التقدم في حال عدم اتباع نهج أكثر شمولية. وقد يؤدي عدم توافق الاستراتيجية ومشاركة جميع الأقسام الإدارية، على سبيل المثال، إلى الحد من قدرة المؤسسات على الاستفادة من الخبرات المهمة واتخاذ قرارات فعالة وكفؤة، وضمان وجود خارطة طريق شاملة للذكاء الاصطناعي تفيد جميع مجالات الأعمال بشكل متناغم.

الإقرار بانخفاض مستوى نضج البيانات

إن الأداء القوي للذكاء الاصطناعي وتأثيره على نتائج الأعمال يعتمد على جودة إدخال البيانات، لكن تظهر الأبحاث أنه بالرغم من إدراك الشركات بأن إدارة البيانات هي أحد أهم العناصر لنجاح الذكاء الاصطناعي، إلا أن مستويات نضج البيانات لديها لا تزال منخفضة. وتستطيع نسبة صغيرة فقط من الشركات (7%) تشغيل عمليات دفع وسحب البيانات في الوقت الفعلي لتعزيز الابتكار وتحقيق الدخل من البيانات الخارجية، في حين أن 26% فقط لديها نماذج حوكمة البيانات ويمكنها توفير تحاليل متقدمة.

والأمر المثير للقلق، هو أن أقل من 6 أشخاص من أصل 10 قالوا إن مؤسساتهم قادرة تمامًا على التعامل مع أي من المراحل الرئيسية لإعداد البيانات لاستخدامها في نماذج الذكاء الاصطناعي، بدءًا من الوصول (59%) والتخزين (57%)، وصولًا إلى المعالجة (55%) والتعافي (51٪). هذا التناقض لا يؤدي إلى إبطاء عملية إنشاء نموذج الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يزيد أيضًا من احتمالية تقديم رؤى وتحاليل غير دقيقة وعائد استثمار سلبي.

توفير دورة الحياة الشاملة

وكشف التقرير أيضًا عن فجوة مماثلة بعد أن سُئل المشاركون عن متطلبات الحوسبة والشبكات عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي الشاملة. ظاهريًا، تبدو مستويات الثقة عالية في هذا الصدد، حيث يعتقد 93% من قادة تكنولوجيا المعلومات أن البنية التحتية لشبكاتهم قد تم إعدادها لدعم حركة الذكاء الاصطناعي، في حين يوافق 84% منهم على أن أنظمتهم تتمتع بما يكفي من المرونة في القدرة الحاسوبية لدعم المتطلبات الفريدة عبر المراحل المختلفة من دورة حياة الذكاء الاصطناعي.

وتتوقع جارتنر، المؤسسة الرائدة عالميًا في مجال الاستشارات، أن "يلعب الذكاء الاصطناعي التوليدي دورًا في 70% من المهام المتعلقة بالنصوص والبيانات الكثيفة بحلول العام 2025، ارتفاعًا من نحو 10% في العام 2023"*، ومع ذلك، صرح نحو

نصف قادة تكنولوجيا المعلومات بأنهم يفهمون متطلبات أعباء عمل الذكاء الاصطناعي المختلفة بفضل التدريب والضبط والاستدلال، مما يثير تساؤلات جدية حول مدى الدقة التي يمكنهم توفيرها لها.

تجاهل العلاقة بين الأعمال والمبادئ الأخلاقية والامتثال

تفشل المؤسسات في ربط الأفكار بين مجالات العمل الرئيسية، حيث يصف أكثر من ربع (28%) قادة تكنولوجيا المعلومات نهج الذكاء الاصطناعي الشامل لمؤسساتهم بأنه "مجزأ"، وكدليل على ذلك، اختار أكثر من ثلث (35%) المؤسسات إرساء استراتيجيات منفصلة للذكاء الاصطناعي للوظائف الفردية، في حين أن 32% منها يضع مجموعة مختلفة من الأهداف.

والأخطر من ذلك، هو التجاهل الكامل للمبادئ الأخلاقية والامتثال بالرغم من حرص المستهلكين والهيئات التنظيمية على التدقيق في هذه المسائل. ويظهر التقرير أن قادة تكنولوجيا المعلومات اعتبروا أن القانون/الامتثال (13%) والأخلاق (11%) أقل أهمية لنجاح الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، أظهرت النتائج أن نحو شركة من أصل 4 شركات (22%) لا تشرك فرقًا قانونية في محادثات استراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بأعمالها على الإطلاق.

مخاوف من التخلف عن الركب في مجال الذكاء الاصطناعي ومخاطر الثقة في الأعمال

مع انتقال الشركات بسرعة لفهم الضجة المحيطة بالذكاء الاصطناعي، دون الأخذ بالاعتبار السياسات الأخلاقية الصحيحة للذكاء الاصطناعي والامتثال المناسب، تتعرض الشركات لخطر الكشف عن بياناتها الحصرية التي تعد ركيزة أساسية للحفاظ على ميزتها التنافسية وسمعة علامتها التجارية. وتواجه الشركات التي لا تملك سياسة أخلاقية للذكاء الاصطناعي خطر تطوير نماذج تفتقر إلى معايير الامتثال والتنوع المناسبة، مما يؤثر سلبًا على سمعتها ويؤدي إلى خسارة في المبيعات أو فرض غرامات باهظة ويزجها في معارك قانونية بغنى عنها.

وهناك مخاطر إضافية تتمثل بجودة نتائج نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على جودة البيانات التي يتم إدخالها، حيث يوضح التقرير أن مستوى نضج البيانات لا يزال منخفضًا. فعند دمج هذا الواقع مع المقياس الذي أظهر أن نصف قادة تكنولوجيا المعلومات أقروا بعدم فهمهم الكامل لمتطلبات البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي، تزداد مخاطر تطوير نماذج غير فعالة، بما في ذلك التأثير الناجم عن هلوسات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يسهم الطلب المرتفع على الطاقة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي في زيادة انبعاثات الكربون من مراكز البيانات. وتخفض هذه التحديات عائد الاستثمار من رأس مال الشركة في الذكاء الاصطناعي، كما يمكن أن تؤثر سلبًا على العلامة التجارية الشاملة للشركة.

وفي هذا الإطار، قال الدكتور إنج ليم جوه، نائب الرئيس الأول للبيانات والذكاء الاصطناعي في أتش بي إي: "يعد الذكاء الاصطناعي أحد أعباء العمل الأكثر استهلاكًا للبيانات والطاقة في عصرنا، وللوفاء بالتزامات الذكاء الاصطناعي التوليدي بفعالية، ينبغي أن تكون الحلول الهجينة مصممة ومبنية استنادًا على بنية حديثة وأصلية للذكاء الاصطناعي. فبدءًا من تدريب النماذج وضبطها في الموقع، أو في موقع مشترك أو في السحابة العامة، وصولًا إلى الاستدلال على الشبكات الطرفية، يتمتع

الذكاء الاصطناعي التوليدي بالقدرة على تحويل البيانات إلى رؤى وتحاليل من كل جهاز على الشبكة. ولكن ينبغي على الشركات أن توازن بعناية بين كونها المحرك الأول، ومخاطر عدم الفهم الكامل للفجوات عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي، وإلا فإن الاستثمارات الكبيرة قد تحقق في النهاية عائد استثمار سلبي.

لمحة عن التقرير: في يناير 2024، كلفت أتش بي إي شركة Sapio Research بإجراء استطلاع رأي لدراسة مسار الشركات في رحلات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، وما إذا كانت تتبع نهجًا شاملاً يخولها تحقيق النجاح. شمل الاستطلاع أكثر من 2400 شخص من صناع القرار في مجال تكنولوجيا المعلومات (قادة تكنولوجيا المعلومات) في 14 دولة هي أستراليا/نيوزيلندا، البرازيل، فرنسا، ألمانيا، الهند، إيطاليا، اليابان، المكسيك، هولندا، سنغافورة، كوريا الجنوبية، إسبانيا، المملكة المتحدة/أيرلندا والولايات المتحدة الأمريكية. ويعمل قادة تكنولوجيا المعلومات هؤلاء في شركات تضم أكثر من 500 موظف، وفي قطاعات تشمل الخدمات المالية والتصنيع والبيع بالتجزئة والرعاية الصحية.