ما وراء هوس نماذج الذكاء الاصطناعي: حقيقة التنفيذ العملي

يشعر عالم التكنولوجيا بالافتتان الدائم بالشيء الكبير التالي، وفي الوقت الحالي، يسلط الضوء بقوة على DeepSeek. لقد أثارت شركة الذكاء الاصطناعي الصينية هذه الجدل بالتأكيد، حيث قدمت نماذج لغوية كبيرة (LLMs) عالية الجودة ومفتوحة المصدر أحدثت تموجات في الصناعة. يناقش النقاد وصناع السياسات والمديرون التنفيذيون في مجال التكنولوجيا بشدة التداعيات. هل يشير هذا إلى تحول زلزالي في توازن القوى العالمي للذكاء الاصطناعي؟ هل يقترب عصر الهيمنة الأمريكية من نهايته؟ ماذا يعني نهج DeepSeek مفتوح المصدر لمسار الابتكار المستقبلي؟

هذه أسئلة رائعة بلا شك. ومع ذلك، وسط هذه الزوبعة من التكهنات والإثارة المحيطة بأحدث أعجوبة خوارزمية، يتم التغاضي إلى حد كبير عن نقطة أكثر أهمية. DeepSeek، على الرغم من قدراتها المثيرة للإعجاب، هي في الأساس مجرد أداة أخرى في صندوق أدوات الذكاء الاصطناعي سريع التوسع. القضية الحاسمة ليست أي نموذج محدد يتصدر حاليًا معايير الأداء. الحقيقة الأكثر واقعية، والتحدي الذي يجب أن يستحوذ على اهتمام مجالس الإدارة وجلسات الاستراتيجية، هي الحقيقة الصارخة المتمثلة في أن جزءًا ضئيلًا فقط - يقال إنه 4٪ فقط - من الشركات تنجح في ترجمة استثماراتها في الذكاء الاصطناعي إلى قيمة تجارية كبيرة وملموسة. الضجة حول DeepSeek هي عرض جانبي؛ الحدث الرئيسي هو النضال من أجل التنفيذ الفعال.

أغنية السايرين الجذابة للنماذج الجديدة: لماذا يخطف DeepSeek (وغيره) الأضواء

من المفهوم تمامًا سبب جذب التطورات مثل DeepSeek الكثير من الاهتمام. السرد مقنع، ويتطرق إلى العديد من الموضوعات الرئيسية التي يتردد صداها داخل مجتمعات التكنولوجيا والأعمال:

• مشهد جيوسياسي متغير: يفسر الكثيرون ظهور DeepSeek على أنه دليل قوي على أن China تنتقل بسرعة من تابع في مجال الذكاء الاصطناعي إلى رائد هائل. هذا يتحدى الافتراضات القديمة حول التفوق التكنولوجي الأمريكي في هذا المجال الحاسم ويثير أسئلة معقدة حول المنافسة والتعاون المستقبليين على المسرح العالمي. تجبر سرعة وجودة إنتاجهم على إعادة تقييم القدرات الوطنية.
• براعة تنافسية مثبتة: المعايير لا تكذب. نماذج DeepSeek تثبت جدارتها، وفي بعض الحالات تتفوق على عروض عمالقة غربيين راسخين مثل OpenAI و Google. يعد هذا بمثابة دليل قوي على أن تطوير الذكاء الاصطناعي المتطور ليس حكرًا على عمالقة Silicon Valley. يثبت أنه يمكن هندسة نماذج متطورة بكفاءة ملحوظة وربما بتكلفة موارد أقل مما كان يعتقد سابقًا.
• احتضان الانفتاح: في مشهد غالبًا ما يتميز بأنظمة مملوكة ومغلقة، يبرز التزام DeepSeek بمبادئ المصدر المفتوح. يعزز هذا النهج نظامًا بيئيًا أكثر تعاونًا، مما قد يسرع وتيرة الابتكار عالميًا من خلال السماح للباحثين والمطورين في جميع أنحاء العالم بالبناء على عملهم. يتناقض هذا بشكل حاد مع طبيعة ‘الصندوق الأسود’ للعديد من النماذج الغربية الرائدة، مما يغذي النقاشات حول الشفافية وإمكانية الوصول في تطوير الذكاء الاصطناعي.
• تحدي الصور النمطية الثقافية: يواجه نجاح DeepSeek بشكل مباشر الروايات القديمة التي ربما قللت في السابق من عمق وأصالة الابتكار الصيني. يعرض مسارًا متميزًا للتقدم التكنولوجي، ربما متجذرًا في أولويات بحثية مختلفة، أو ثقافات هندسية، أو استراتيجيات وطنية، مما يدفع إلى إعادة تقييم ديناميكيات الابتكار العالمية.
• التغلب على القيود التكنولوجية: حدث تقدم DeepSeek السريع على الرغم من الجهود المستمرة، بشكل أساسي من قبل U.S.، للحد من وصول China إلى تكنولوجيا أشباه الموصلات المتقدمة. يؤكد هذا الصعوبات الكامنة في استخدام ضوابط التصدير للحد بشكل قاطع من ريادة الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى أن البراعة والأساليب البديلة يمكنها غالبًا التحايل على مثل هذه القيود، لا سيما في مجال البرمجيات وتطوير الخوارزميات.
• تسليط الضوء على كفاءة التكلفة: تشير التقارير إلى أن DeepSeek تحقق مستويات أدائها العالية بتكلفة أقل بكثير مقارنة ببعض نظيراتها الغربية. يقدم هذا بُعدًا جديدًا للمشهد التنافسي، مؤكدًا على الكفاءة وتحسين الموارد كعوامل حاسمة في سباق الذكاء الاصطناعي. يضع معيارًا جديدًا محتملاً لتطوير ذكاء اصطناعي قوي دون استثمار رأسمالي فلكي.
• التأكيد على قوة البحث: بخلاف النماذج نفسها، تعكس إنجازات DeepSeek قوة وتأثيرًا متزايدًا في أبحاث الذكاء الاصطناعي الأساسية الناشئة من China. يشير هذا إلى تحول أعمق، مما يدل على وجود خط أنابيب قوي للمواهب وتركيز وطني على تطوير الأسس النظرية للذكاء الاصطناعي.

في حين أن كل نقطة من هذه النقاط تستدعي النقاش والتحليل، إلا أنها تصرف الانتباه بشكل جماعي عن التحدي التشغيلي الأكثر إلحاحًا وفورية. لا يغير أي من هذه التطورات بشكل أساسي الآليات الأساسية لكيفية خلق الذكاء الاصطناعي للقيمة ضمن سياق الأعمال. بريق النماذج الجديدة يحجب الصعوبة المطلوبة للنشر الناجح. تظل الحقيقة الصارخة: الغالبية العظمى من المنظمات تجد صعوبة بالغة في نقل الذكاء الاصطناعي من المختبرات التجريبية إلى العمليات الأساسية حيث يمكن أن يولد عوائد مجدية.

الفيل في الغرفة: فجوة التنفيذ الصارخة للذكاء الاصطناعي

بينما تغطي الصحافة التقنية بلهفة كل تحسين تدريجي في أداء LLM وتتكهن بالسباق نحو الذكاء الاصطناعي العام، تتكشف حقيقة أقل بريقًا داخل معظم الشركات. تثبت الرحلة من حماس الذكاء الاصطناعي إلى النتائج المدفوعة بالذكاء الاصطناعي أنها أكثر غدرًا مما كان متوقعًا. تتلاقى دراسات متعددة وتحليلات صناعية على صورة مقلقة:

• لا تزال أغلبية كبيرة من الشركات التي تستكشف الذكاء الاصطناعي عالقة في المراحل الأولية. ربما أجروا إثباتات للمفهوم أو أطلقوا مشاريع تجريبية معزولة، لكن هذه المبادرات نادرًا ما تتوسع أو تتكامل بشكل هادف في العمليات الأوسع. تشير التقديرات إلى أن حوالي 22٪ فقط تمكنوا من استخلاص حتى بعض القيمة الواضحة بعد هذه المراحل الأولية.
• المجموعة التي تحقق تأثيرًا تجاريًا كبيرًا ومغيرًا لقواعد اللعبة من استثماراتها في الذكاء الاصطناعي صغيرة بشكل ينذر بالخطر. الرقم الذي يتم الاستشهاد به باستمرار يحوم حول 4٪ فقط. هذا يعني أنه مقابل كل خمس وعشرين شركة تستثمر في الذكاء الاصطناعي، ربما تدرك شركة واحدة فقط فوائد استراتيجية أو مالية كبيرة تتناسب مع إمكانات التكنولوجيا.

ما الذي يفسر هذا الانفصال المذهل بين وعد الذكاء الاصطناعي وتطبيقه العملي؟ الأسباب متعددة الأوجه، ولكن يبرز موضوع مركزي: التركيز المفرط على التكنولوجيا نفسها، بدلاً من التغييرات الاستراتيجية والتشغيلية المطلوبة للاستفادة منها بفعالية. تصبح الشركات مفتونة بقدرات أحدث نموذج - سواء كان من DeepSeek أو OpenAI أو Google أو Anthropic أو أي مزود آخر - بدلاً من التركيز بشدة على العمل الشاق للتنفيذ.

تنشأ ظاهرة “مطهر المشاريع التجريبية” هذه من عدة مآزق شائعة:

• نقص الاستراتيجية الواضحة: يتم إطلاق مبادرات الذكاء الاصطناعي دون مشكلة تجارية محددة جيدًا لحلها أو رؤية واضحة لكيفية خلق التكنولوجيا للقيمة.
• مطاردة الأشياء اللامعة: يتم تحويل الموارد لتجربة كل نموذج أو تقنية جديدة تظهر، بدلاً من التركيز على نشر وتوسيع نطاق الحلول التي أثبتت جدواها.
• أساس بيانات غير كافٍ: تتم محاولات لتنفيذ الذكاء الاصطناعي فوق بيانات فوضوية أو معزولة أو يتعذر الوصول إليها، مما يؤدي إلى ضعف الأداء ونتائج غير موثوقة.
• فجوات المهارات والمقاومة: قد تفتقر القوى العاملة إلى المهارات اللازمة لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بفعالية، أو قد تكون هناك مقاومة ثقافية لتبني طرق عمل جديدة.
• التقليل من تعقيد التكامل: غالبًا ما يتم التقليل من شأن التحديات التقنية والتنظيمية لدمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل والأنظمة الحالية.
• الفشل في قياس التأثير: يجعل نقص المقاييس والعمليات الواضحة لتتبع القيمة التجارية الفعلية الناتجة عن مبادرات الذكاء الاصطناعي من الصعب تبرير المزيد من الاستثمار أو إثبات النجاح.

لذلك، فإن التحدي الأساسي ليس نقصًا في نماذج الذكاء الاصطناعي المتاحة. تكمن عنق الزجاجة بشكل مباشر في القدرة التنظيمية على دمج وتشغيل هذه الأدوات القوية بفعالية.

فك الشفرة: ما يفعله المتفوقون في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف

تكشف ملاحظة النسبة الصغيرة من الشركات التي تنجح في تسخير الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع عن مجموعة متميزة من الأولويات والممارسات. بناءً على الخبرة الواسعة في العمل مع الشركات العالمية الرائدة في تبني الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، بما في ذلك الرؤى المستمدة من الأدوار القيادية في عمالقة التكنولوجيا والاستشارات المتخصصة، تبرز باستمرار ثلاث عوامل تمييز حاسمة بين المتفوقين:

التركيز على الجائزة – زيادة الإيرادات، وليس فقط خفض التكاليف

من الأخطاء الشائعة نشر الذكاء الاصطناعي في البداية بشكل أساسي لتحقيق مكاسب الكفاءة الداخلية أو خفض التكاليف. في حين أن هذه التطبيقات لها مكانها، فإن الشركات التي تحقق أهم الإنجازات تعطي الأولوية لاستخدام الذكاء الاصطناعي لدفع نمو الإيرادات. إنهم يدركون أن أكبر عائد محتمل غالبًا ما يكمن في تعزيز المجالات التي تؤثر بشكل مباشر على توليد الإيرادات:

• تسريع المبيعات: استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد العملاء المحتملين ذوي الإمكانات العالية، وتحسين عمليات المبيعات، والتنبؤ بتوقف العملاء عن التعامل، أو تخصيص جهود التواصل.
• التسعير الديناميكي: تنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحسين استراتيجيات التسعير بناءً على الطلب في الوقت الفعلي، وأسعار المنافسين، وتجزئة العملاء، ومستويات المخزون.
• تعزيز مشاركة العملاء: الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في حملات التسويق شديدة التخصيص، وروبوتات الدردشة الذكية لخدمة العملاء، وتحليل احتياجات العملاء التنبؤي، وتحسين إدارة تجربة العملاء.

لنأخذ على سبيل المثال حالة شركة تصنيع مكونات طيران بمليارات الدولارات تكافح مع حجم متزايد من طلبات تقديم العروض (RFPs) المعقدة. أدى العدد الهائل وتعقيد هذه المستندات إلى إجهاد فرق المبيعات والهندسة لديها، مما أدى إلى ضياع الفرص واستراتيجيات عطاءات دون المستوى الأمثل. من خلال تطبيق حل ذكاء اصطناعي مصمم لتحليل طلبات تقديم العروض بسرعة، وتحديد المتطلبات الرئيسية، وتقييم التوافق مع قدرات الشركة، وحتى المساعدة في صياغة أقسام العرض الأولية، حققوا تحولًا ملحوظًا. لم يقم الذكاء الاصطناعي بأتمتة المهام فحسب؛ بل مكّن الفريق من:

1. تحديد الأولويات بفعالية: تحديد طلبات تقديم العروض ذات الاحتمالية الأعلى للنجاح والقيمة الاستراتيجية بسرعة.
2. تخصيص الموارد بذكاء: تركيز جهود الخبراء البشريين على العطاءات الواعدة والأكثر تعقيدًا.
3. تحسين جودة العروض وسرعتها: الاستفادة من مساعدة الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى عروض متسق وعالي الجودة بشكل أسرع.

لم تكن النتيجة القابلة للقياس مجرد وفورات هامشية في الكفاءة؛ بل كانت 36 مليون دولار سنويًا من الإيرادات الإضافية، مدفوعة بمعدلات فوز أعلى والقدرة على متابعة المزيد من الفرص بفعالية. يجسد هذا قوة استهداف الذكاء الاصطناعي نحو الأنشطة المدرة للدخل حيث غالبًا ما يكون العائد المحتمل أكبر بدرجة كبيرة من تدابير خفض التكاليف وحدها. تدرك نسبة الـ 4٪ أن أقوى تطبيق للذكاء الاصطناعي غالبًا ما يكون كمحرك للنمو، وليس مجرد أداة لتقليص النفقات.

جعل الذكاء الاصطناعي يلتصق – قوة الحوافز والثقافة

يعد نشر أدوات الذكاء الاصطناعي المتطورة نصف المعركة فقط؛ يتطلب ضمان استخدامها باستمرار وفعالية من قبل القوى العاملة معالجة السلوك البشري والثقافة التنظيمية. تبني التكنولوجيا هو في الأساس تحدي إدارة التغيير. تدرك الشركات التي تحقق تأثيرًا كبيرًا للذكاء الاصطناعي ذلك وتقوم بنشاط بهيكلة منظماتها وحوافزها لتشجيع ومكافأة تكامل الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تختلف الأساليب، لكن المبدأ الأساسي هو التوافق:

• الحوافز المالية المباشرة: اتخذت بعض المنظمات، مثل شركة التكنولوجيا المالية Klarna، نهجًا مباشرًا. يربطون صراحة تعويضات الموظفين - بما في ذلك الأسهم والمكافآت النقدية - بالتبني الناجح وتأثير الذكاء الاصطناعي ضمن أدوارهم وفرقهم المعنية. يخلق هذا ديناميكية داخلية قوية حيث يكون الأفراد والإدارات متحمسين بشدة لإيجاد وتنفيذ الكفاءات والتحسينات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مما يعزز بيئة تنافسية تركز على تعظيم مساهمة الذكاء الاصطناعي.
• برامج النمو الوظيفي والتقدير: لا تحتاج جميع هياكل الحوافز الفعالة إلى أن تكون مالية بحتة. يتضمن نموذج بديل ناجح للغاية إنشاء مسارات مخصصة للتقدم الوظيفي تتمحور حول قيادة الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يمكن لتطبيق “برنامج رواد الذكاء الاصطناعي” تمكين الموظفين المتحمسين عبر الأقسام المختلفة. تتضمن هذه البرامج عادةً:
  • التمكين: تشجيع الموظفين على تحديد واقتراح مبادراتهم الخاصة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي ذات الصلة بعملهم.
  • التمكين: توفير التدريب المستهدف والموارد والإرشاد لمساعدتهم على تطوير وتنفيذ أفكارهم.
  • التقدير: إنشاء أدوار وفرص مرئية لهؤلاء الرواد ليصبحوا قادة داخليين للذكاء الاصطناعي ومدربين ومدافعين داخل الشركة.

يعزز هذا النهج المشاركة الواسعة من خلال الاستفادة من الدوافع الجوهرية مثل تطوير المهارات والنمو المهني والرغبة في إحداث تأثير ملموس. ينمي ثقافة التفكير القائم على الذكاء الاصطناعي من القاعدة إلى القمة، حيث لا يُملى الابتكار فقط من الأعلى ولكنه يظهر بشكل عضوي في جميع أنحاء المنظمة. بغض النظر عن الآلية المحددة، فإن النقطة الأساسية هي أن تبني الذكاء الاصطناعي الناجح يتطلب أكثر من مجرد توفير الوصول إلى التكنولوجيا؛ إنه يتطلب جهودًا واعية لمواءمة دوافع الأفراد والفرق مع الهدف الاستراتيجي المتمثل في دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات اليومية.

حجر الأساس للنجاح – لماذا لا تزال البيانات هي الملك

ربما يكون الشرط المسبق الأقل بريقًا، ولكنه يمكن القول إنه الأكثر أهمية، للتحول الناجح للذكاء الاصطناعي هو أساس بيانات قوي. لا يمكن لأي قدر من التطور الخوارزمي أن يعوض عن البيانات ذات الجودة الرديئة أو التي يتعذر الوصول إليها أو التي تدار بشكل سيء. ترتكب العديد من المنظمات، المتلهفة للقفز على عربة الذكاء الاصطناعي، الخطأ الفادح المتمثل في محاولة نشر نماذج متقدمة قبل التأكد من سلامة البنية التحتية للبيانات الأساسية الخاصة بها. تدرك نسبة الـ 4٪ أن البيانات هي وقود الذكاء الاصطناعي، ويستثمرون وفقًا لذلك. يتضمن بناء هذا الأساس عدة عناصر رئيسية:

• جودة البيانات وهيكلتها: ضمان دقة البيانات واكتمالها واتساقها وتخزينها بتنسيق منظم يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي استيعابه ومعالجته بسهولة. يتطلب هذا غالبًا جهدًا كبيرًا في تنظيف البيانات وتوحيدها والتحقق من صحتها.
• إمكانية الوصول إلى البيانات وتكاملها: كسر صوامع البيانات بين الإدارات والأنظمة. تنفيذ منصات بيانات موحدة أو بحيرات بيانات توفر مصدرًا واحدًا للحقيقة وتسمح للفرق المختلفة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي بالوصول إلى البيانات التي يحتاجونها بشكل آمن وفعال.
• استراتيجية بيانات موحدة: تطوير استراتيجية واضحة على مستوى المؤسسة لكيفية جمع البيانات وتخزينها وإدارتها وحوكمتها واستخدامها. يجب أن تتماشى هذه الاستراتيجية مع أهداف العمل وتتوقع احتياجات الذكاء الاصطناعي المستقبلية.
• حوكمة وأمن بيانات قويان: وضع سياسات وإجراءات واضحة لملكية البيانات وحقوق الاستخدام والامتثال للخصوصية (مثل GDPR أو CCPA) وبروتوكولات الأمان. يبني هذا الثقة ويضمن نشر الذكاء الاصطناعي المسؤول.

تشبه محاولة بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي متطورة على أساس بيانات ضعيف بناء ناطحة سحاب على الرمال. ستكون النتائج حتمًا غير موثوقة أو متحيزة أو ببساطة غير دقيقة (“قمامة تدخل، قمامة تخرج”). في حين أن هندسة البيانات والحوكمة قد تفتقر إلى الجاذبية الفورية لنماذج LLMs المتطورة، إلا أنها العمل الأساسي والمضني الذي يدعم أي نجاح مستدام للذكاء الاصطناعي. يجب على الشركات الجادة في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي أن تتعامل مع بنيتها التحتية للبيانات ليس كشاغل ثانوي، ولكن كأصل استراتيجي أساسي يتطلب استثمارًا مخصصًا وتحسينًا مستمرًا.

دليل اللعب الحقيقي: بناء منظمة جاهزة للذكاء الاصطناعي

التركيز الشديد على DeepSeek أو Gemini أو GPT-4 أو أيًا كان النموذج الرائد في الشهر المقبل، على الرغم من كونه مفهومًا من الناحية التكنولوجية، إلا أنه يغفل النقطة الأساسية بالنسبة لمعظم الشركات. المحدد الحاسم للنجاح ليس امتلاك الخوارزمية ‘الأفضل’ المطلقة في أي لحظة معينة. إذا قامت منظمة ببناء الإطار الاستراتيجي الصحيح، وزرعت الثقافة الصحيحة، وأنشأت بنية تحتية قوية للبيانات، فإن تبديل LLM بآخر غالبًا ما يصبح مهمة فنية بسيطة نسبيًا - ربما على بعد بضع استدعاءات لواجهة برمجة التطبيقات (API).

يكمن الفارق الحقيقي ليس في النموذج المحدد المختار اليوم، ولكن في الاستعداد التنظيمي للاستفادة من الذكاء الاصطناعي بفعالية وباستمرار وبشكل استراتيجي. يتضمن هذا تحولًا في المنظور:

• من التركيز على التكنولوجيا إلى التركيز على المشكلة: ابدأ بالتحديات أو الفرص التجارية، ثم حدد كيف يمكن للذكاء الاصطناعي توفير حل، بدلاً من البدء بالتكنولوجيا والبحث عن مشكلة.
• من المشاريع التجريبية المعزولة إلى النطاق المتكامل: تجاوز التجارب الصغيرة وركز على دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية الأساسية حيث يمكن أن يقدم قيمة قابلة للقياس ومستمرة.
• من التنفيذ الثابت إلى التكيف المستمر: أدرك أن مشهد الذكاء الاصطناعي يتطور باستمرار. قم ببناء مرونة تنظيمية لتكييف الاستراتيجيات وإعادة تدريب النماذج واعتماد أدوات جديدة حسب الحاجة.
• من مبادرة تقودها تكنولوجيا المعلومات إلى تحول يقوده العمل: تأكد من وجود تأييد قوي وقيادة من أعلى مستويات العمل، مع تعاون فرق متعددة الوظائف لدفع التبني.

الرحلة لتصبح منظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لا تتعلق بالفوز بسباق لتبني أحدث نموذج. إنها تتعلق ببناء القدرة طويلة الأجل - الاستراتيجية، والثقافة، والمواهب، وأساس البيانات - لدمج الذكاء الاصطناعي بفعالية في نسيج العمل. توقف عن مطاردة الضجيج الزائل لاختراق LLM التالي. العمل الحقيقي، وإن كان أقل بريقًا، يتضمن العملية المنهجية للتنفيذ والتكامل والتحول التنظيمي. هذا هو المكان الذي تكمن فيه الميزة التنافسية الحقيقية، وحيث لا يزال لدى الغالبية العظمى من الشركات أرضية كبيرة لتغطيتها.