في مناخ اليوم، لم يعد قادة الأعمال يتساءلون عما إذا كان ينبغي عليهم اعتماد الذكاء الاصطناعي لأن ذلك يحدث بالفعل.
في مختلف الصناعات، نرى مؤسسات تقوم بدمج أدوات الذكاء الاصطناعي في عملياتها تحقق فوائد ملحوظة، مثل الكفاءة المحسنة ومجموعة متنوعة من نتائج الأعمال المحسنة.
المدير التنفيذي للتكنولوجيا الميداني في منطقة أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا في Apptio، إحدى شركات IBM.
بالنسبة للعديد من المؤسسات، فإن المعضلة الحقيقية هي التوازن: كيفية الحفاظ على القدرة التنافسية في عصر الذكاء الاصطناعي مع إدارة التكاليف والموارد والملكية الفكرية.
في كثير من الأحيان، يتم إطلاق المشاريع المعتمدة على الذكاء الاصطناعي من وحدات الأعمال نفسها، ويعملون مع قسم تكنولوجيا المعلومات لتسليمها.
ومع ذلك، لا يزال الكثيرون يفتقرون إلى المعلومات اللازمة لتقييم قرارات الإنفاق على التكنولوجيا بشكل صحيح. إن هذه الفجوة بين التكاليف المتزايدة وعائد الاستثمار غير الواضح تعمل الآن على تشكيل مناقشات مجالس الإدارة عبر الصناعات.
لقد تحولت المحادثة من “ما الذي يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي؟” إلى “ما هي القيمة التي تقدمها، وبأي تكلفة؟” إلى “هل نحاول استخدام الذكاء الاصطناعي في الأنواع الصحيحة من المشاريع؟”
إدارة المقايضات دون قطع العضلات
يتطلب توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي مقايضات دقيقة، ليس فقط في تقليص الميزانيات، ولكن في تحديد مكان إعادة تخصيص الموارد دون تعطيل العمليات التجارية الأساسية.
المفتاح لاتخاذ هذه القرارات يكمن في تحقيق الرؤية. تعتمد العديد من المؤسسات على عائد الاستثمار كمقياس إرشادي لاتخاذ قرارات الاستثمار أو تحليل التكلفة والعائد.
ومع ذلك، غالبًا ما تعمل هذه المقاييس بشكل منعزل، ويتم توصيلها بشكل مختلف عبر التمويل وتكنولوجيا المعلومات والعمليات. ونتيجة لذلك، تتوقف العديد من المؤسسات عن تقييم عائد الاستثمار بمجرد بدء المشروع، مما يجعل من الصعب تتبع القيمة الكاملة لاستثمارات الذكاء الاصطناعي وتحقيقها بدقة.
من الضروري وجود تصنيف واحد ومصدر بيانات مشترك. وبخلاف ذلك، قد ينتهي الأمر بالقادة إلى الحديث عن بعضهم البعض: القلق المالي بشأن الإنفاق الرأسمالي مقابل القلق التشغيلي، بينما تقيس تكنولوجيا المعلومات معدلات الاستخدام ووقت التشغيل.
عند قياس القيمة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي، يجب ترجمتها إلى مقاييس أعمال توضح التكلفة مقابل نتائج الأعمال التي يتم تحقيقها.
مع أحمال عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي المشهورة بالحوسبة واستهلاك الطاقة، فإن التنبؤ بالإنفاق بدقة يمثل تحديًا بالفعل. تحتاج الشركات إلى رؤية موحدة لتحديد مكان التخفيض، ومكان المضاعفة، وكيفية ضمان توافق مشاريع الذكاء الاصطناعي مع الأهداف الإستراتيجية.
حساب التكاليف الحقيقية للذكاء الاصطناعي
على عكس عمليات طرح التكنولوجيا السابقة، فإن الذكاء الاصطناعي ليس استثمارًا رأسماليًا بسيطًا لمرة واحدة. تُظهر البيانات من Apptio أن أكثر من 90% من المؤسسات توقعت ارتفاع ميزانيات التكنولوجيا هذا العام، مع كون الذكاء الاصطناعي أحد أهم محركات الإنفاق الجديدة، وأتوقع أننا سنرى مشاعر مماثلة حتى عام 2026.
فهو يجلب تكاليف مستمرة في البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات والطاقة والأفراد والعمليات. تتطلب نماذج التدريب وتشغيل الاستدلال قوة حاسوبية هائلة، وغالبًا ما يتم استضافتها في مراكز البيانات كثيفة الاستهلاك للطاقة. المواهب المتخصصة في الذكاء الاصطناعي نادرة ومكلفة. وفي الوقت نفسه، تتساءل مجالس الإدارة عن كيفية ترجمة هذه النفقات إلى عائد استثمار قابل للقياس.
يخدم الذكاء الاصطناعي وظائف متنوعة داخل المؤسسات، بما في ذلك تحليل البيانات وأتمتة العمليات واكتشاف الاحتيال أو الأمن السيبراني. على الرغم من أن هذه التطبيقات شديدة التأثير، إلا أن توسيع نطاقها يتطلب الوضوح المطلق بشأن التكاليف والفوائد. يحتاج القادة إلى التمييز بين الإنفاق المتضمن في تدريب نماذج المؤسسات الكبيرة مقابل تضمين خدمات الطرف الثالث في العمليات الحالية.
وهنا، يمكن لأطر إدارة أعمال التكنولوجيا (TBM) أن تساعد. من خلال ربط الإنفاق على تكنولوجيا المعلومات مباشرة بنتائج الأعمال، يمكن للقادة اكتشاف الهدر، وتحديد أولويات المشاريع ذات القيمة العالية، ومنع الذكاء الاصطناعي من تكرار نفس أنماط الإنفاق الزائد التي تواجهها العديد من الشركات مع السحابة.
إعادة النظر في البيانات
لقد أصبح المكان الذي يجب أن تعيش فيه البيانات أحد الأسئلة الأكثر إلحاحًا عند توسيع نطاق مشاريع الذكاء الاصطناعي. تشعر مجالس الإدارة بالقلق بشكل متزايد بشأن فقدان الملكية الفكرية، والامتثال التنظيمي، ومخاطر تغذية مجموعات البيانات الحساسة في أنظمة الطرف الثالث.
تظل السحابة عنصرًا لا غنى عنه لقابلية التوسع، ولكن هناك اعتراف متزايد بأنه ليس كل عبء عمل ينتمي إليها. تقوم بعض الشركات بسحب عمليات محددة إلى أماكن العمل لاستعادة القدرة على التنبؤ، وتعزيز الامتثال، والتحكم في التكاليف طويلة الأجل.
لا يتعلق الأمر بالابتعاد عن السحابة؛ يتعلق الأمر باستخدامه بشكل أكثر استراتيجية. أصبح النهج المختلط – الموازنة بين سرعة الحركة السحابية والتحكم الداخلي – هو النهج الافتراضي بسرعة.
الوجبات السريعة النهائية لقادة الأعمال
الذكاء الاصطناعي موجود على المدى الطويل، لكن النجاح يعتمد على التعامل معه بنفس الانضباط مثل أي استثمار استراتيجي آخر. تبرز أربعة مبادئ:
1. تحديد أولويات الرؤية: إذا لم تقم الشركات بتقييم عدد الاستثمارات التي يتم تنفيذها وكيفية أداء المشاريع، فيمكن أن يزيد الإنفاق على الذكاء الاصطناعي ولكن مع عائد استثمار محدود.
2. اتباع نهج مختلط: استراتيجيات السحابة ليست بحجم واحد يناسب الجميع؛ من خلال النظر إلى النماذج المختلطة، لا يزال بإمكان فرق تكنولوجيا المعلومات الاستفادة من قابلية التوسع ولكن أيضًا تأمين السيطرة على البيانات والاحتفاظ بها.
3. البقاء على رأس التكاليف: إن تنفيذ الذكاء الاصطناعي ليس تكلفة ثابتة؛ هناك العديد من العناصر التي تحتاج إلى مراقبة ومراجعة مستمرة. ومن خلال أخذ هذه العوامل في الاعتبار في وقت مبكر، يمكن للشركات التحكم بشكل أفضل في الإنفاق.
4. النظر إلى الصورة كاملة: يجب على الفرق أن تسأل نفسها، هل نربط استثمارات تكنولوجيا المعلومات بنتائج أعمال قابلة للقياس؟ القيمة لا تقتصر على توفير المال فحسب، بل هي زيادة الإنتاجية واتخاذ قرارات أفضل ونتائج العملاء. من المهم أن ينظر قادة الأعمال إلى النطاق الكامل عند قياس النجاح ومكافأة المبادرات التي تحقق نتائج.
هدف أي قائد في مجال التكنولوجيا هو اتخاذ قرارات الاستثمار في التكنولوجيا التي توفر قيمة وتساعد في دعم أهداف العمل الأوسع. سواء كان الذكاء الاصطناعي أو السحابة أو أي ابتكار آخر، فإن هذا الهدف لا يتغير أبدًا.
ومع توقع المزيد من المشاريع المبتكرة، سيحتاج قادة التكنولوجيا والأعمال والمالية إلى الشراكة بشكل وثيق لإثبات القيمة وزيادة الخبرة الداخلية.
في الطريق إلى عائد استثمار الذكاء الاصطناعي، ستكون الشركات الأكثر نجاحًا هي تلك التي تعرف كيفية إدارة المفاضلة والاستثمار بشكل عملي وإدارة البيانات بذكاء.
تحقق من أفضل برامج أتمتة تكنولوجيا المعلومات.
تم إنتاج هذه المقالة كجزء من قناة Expert Insights التابعة لـ TechRadarPro حيث نعرض أفضل وألمع العقول في صناعة التكنولوجيا اليوم. الآراء الواردة هنا هي آراء المؤلف وليست بالضرورة آراء TechRadarPro أو Future plc. إذا كنت مهتمًا بالمساهمة، اكتشف المزيد هنا: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
التعليقات