لماذا تفشل معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي في الأعمال وكيفية إصلاحها

وفقًا لـ Gartner و McKinsey، تُقدَّر النفقات المؤسسية على الذكاء الاصطناعي التوليدي في عام 2025 بنحو 644 مليار دولار، ومع ذلك يفشل أكثر من 80% من المشاريع في تحقيق الأهداف المعلنة، ولا يصل سوى حوالي 15% منها إلى الإنتاج المستدام. وجدت دراسة أجرتها MIT NANDA على أكثر من 300 مبادرة أن 95% من النماذج الأولية للذكاء الاصطناعي التوليدي لا تُظهر أي تأثير قابل للقياس على الربح أو الإنتاجية. وتضع Gartner الذكاء الاصطناعي التوليدي في "قاع خيبة الأمل"، بينما يقع الذكاء الاصطناعي الوكيل في "قمة التوقعات المبالغ فيها". يحدد المقال خمسة أسباب رئيسية للفشل: عدم وجود أهداف أعمال قابلة للقياس، وأتمتة العمليات المعطوبة (المدخلات غير الصالحة تؤدي إلى مخرجات غير صالحة)، وعدم اكتمال التكلفة الإجمالية للملكية، واختيار الأدوات قبل تحديد المشكلة، وغياب مالك شخصي لنتائج الأعمال. وللتخفيف من هذه الأسباب، يصف المؤلف مسارًا انتقائيًا بثلاثة مرشحات: الأثر المالي القابل للقياس، وضرورة الذكاء الاصطناعي، والبنية السليمة مع التكلفة الإجمالية للملكية. كما يناقش المقال "الفجوة في الذكاء الاصطناعي التوليدي" و"فجوة التعلم" كما وصفتها MIT NANDA، مسلطًا الضوء على مشكلة الذكاء الاصطناعي الخفي. كحل، يقدم المؤلف استراتيجية منصة الذكاء الاصطناعي لشركته، والتي تشمل طبقات لبناء الوكلاء، والتكامل، والمعرفة المؤسسية، وإطار حوكمة مع أطر حوكمة الذكاء الاصطناعي وإدارة المخاطر. كما يذكر نظام ما قبل البيع متعدد الوكلاء الذي يتكون من ثمانية وكلاء متخصصين لتسريع المبادرات في مراحلها المبكرة.