دخول الذكاء الاصطناعي مرحلة جديدة من الممارسة: من المناقشات الساخنة إلى تطبيق المنتجات

مع التطور المستمر لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، تحول التركيز في الصناعة من المناقشات النظرية إلى التطبيقات العملية. أصبح بناء منتجات الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع المجال الرئيسي للتنافس بين الشركات. يركز التقرير الجديد "تقرير حالة الذكاء الاصطناعي 2025" على دورة الحياة الكاملة لمنتجات الذكاء الاصطناعي، من الفكرة والتطوير إلى التشغيل على نطاق واسع، مقدماً دليلاً شاملاً للتنفيذ للشركات.

هذا التقرير يستند إلى بحث متعمق شمل 300 من كبار التنفيذيين في شركات البرمجيات، ويجمع بين الرؤى المتخصصة لرواد الذكاء الاصطناعي في الصناعة، ليقدم خارطة طريق استراتيجية لكيفية تحويل مزايا تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى ميزة تنافسية مستدامة للشركات.

فيما يلي خمسة رؤى رئيسية مستخلصة من التقرير:

1. استراتيجية منتجات الذكاء الاصطناعي تدخل مرحلة جديدة ناضجة

بالمقارنة مع الشركات التي تدمج وظائف الذكاء الاصطناعي فقط في منتجاتها الحالية، فإن الشركات التي تركز على الذكاء الاصطناعي في جوهرها تتفوق في سرعة الترويج للمنتجات. تشير البيانات إلى أن 47% من الشركات الأصلية في مجال الذكاء الاصطناعي قد وصلت إلى حجم حرج وحققت طلب السوق، بينما فقط 13% من الشركات التي تقدم منتجات مدمجة مع الذكاء الاصطناعي وصلت إلى هذا المستوى.

الاتجاه السائد: أصبحت تدفقات العمل الخاصة بالوكيل الذكي والتطبيقات الرأسية في دائرة الضوء. حوالي 80% من المطورين الأصليين للذكاء الاصطناعي يقومون بتهيئة أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تمثل المستخدمين في تنفيذ مهام متعددة الخطوات بشكل مستقل.

استراتيجية التنفيذ: تعتمد الشركات بشكل عام على بنية متعددة النماذج لتحسين الأداء، والتحكم في التكاليف، والتكيف مع سيناريوهات التطبيقات المحددة. في المنتجات الموجهة للعملاء، يستخدم كل مشارك في الاستطلاع في المتوسط 2.8 نموذج.

2. نمط تسعير الذكاء الاصطناعي يعكس خصائص اقتصادية فريدة

تقوم الذكاء الاصطناعي بتغيير طريقة تسعير المنتجات والخدمات في الشركات. أظهرت الدراسات أن العديد من الشركات تتبنى نماذج تسعير مختلطة، حيث تضيف رسوم اشتراك أساسية مع رسوم اعتمادًا على الاستخدام. تستكشف بعض الشركات أيضًا نماذج تسعير تعتمد بالكامل على الاستخدام الفعلي أو نتائج العملاء.

حاليًا، لا تزال العديد من الشركات تقدم ميزات الذكاء الاصطناعي مجانًا، لكن أكثر من 37% من الشركات تخطط لتعديل استراتيجيات التسعير في العام المقبل، لجعل الأسعار تتماشى بشكل أفضل مع القيمة التي يحصل عليها العملاء وحالة استخدام ميزات الذكاء الاصطناعي.

3. استراتيجية المواهب تصبح ميزة تنافسية

الذكاء الاصطناعي ليس مجرد تحدٍ تقني، بل هو أيضًا تحدٍ تنظيمي. الفرق الرائدة حاليًا شكلت عادةً فرقًا متعددة التخصصات تتكون من مهندسي الذكاء الاصطناعي، ومهندسي التعلم الآلي، وعلماء البيانات، ومديري منتجات الذكاء الاصطناعي.

آفاق المستقبل: تتوقع معظم الشركات أن 20-30% من الموظفين في فرق الهندسة ستركز على الذكاء الاصطناعي، وقد تصل هذه النسبة في الشركات ذات النمو العالي إلى 37%. ومع ذلك، لا يزال توظيف المواهب يمثل عقبة كبيرة. يتجاوز متوسط فترة التوظيف لمهندسي الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي 70 يومًا، وهو الأطول بين جميع الوظائف المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

توجد اختلافات في تقدم التوظيف: 54% من المستطلعين أشاروا إلى أن التقدم متأخر، والسبب الرئيسي هو نقص في احتياطي المواهب المؤهلة.

4. زيادة كبيرة في ميزانية الذكاء الاصطناعي تؤثر على الوضع المالي للشركة

تقوم الشركات التي تعتمد على تقنية الذكاء الاصطناعي بتخصيص 10%-20% من ميزانية البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن تستمر الشركات بمختلف أحجامها في تحقيق نمو مستمر حتى عام 2025. يُبرز هذا التحول الاستراتيجي أن تقنية الذكاء الاصطناعي أصبحت القوة الدافعة الأساسية في تخطيط استراتيجيات المنتجات.

مع توسع نطاق منتجات الذكاء الاصطناعي، حدثت تغييرات كبيرة في هيكل التكاليف. في المراحل المبكرة، كانت تكاليف الموارد البشرية تمثل النفقات الرئيسية، بما في ذلك تكاليف التوظيف والتدريب وتحسين المهارات. عندما يصبح المنتج ناضجًا، ستشكل تكاليف خدمات السحابة واستنتاج النماذج والامتثال التنظيمي النسبة الرئيسية من النفقات.

5. اتساع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي داخل الشركات، لكن توزيعها غير متساوٍ

على الرغم من أن معظم الشركات المستطلعة توفر حوالي 70% من الموظفين صلاحية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الداخلية، إلا أن حوالي نصف هؤلاء فقط يستخدمون هذه الأدوات بانتظام. تواجه الشركات الكبيرة الناضجة تحديات أكبر في دفع الموظفين لاستخدام الذكاء الاصطناعي.

تقوم الشركات ذات معدلات استخدام عالية (أكثر من 50% من الموظفين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي) بمتوسط نشر للذكاء الاصطناعي في سبعة مشاهد داخلية أو أكثر، بما في ذلك مساعد البرمجة (معدل الاستخدام 77%)، وتوليد المحتوى (65%)، والبحث في الوثائق (57%). وقد بلغت نسبة تحسين كفاءة العمل في هذه المجالات ما بين 15% و30%.

بيئة أدوات الذكاء الاصطناعي تتطور تدريجياً

تظهر الدراسات أن الأطر التقنية والمكتبات والمنصات التي تعمل حاليًا في بيئة الإنتاج لا تزال متنوعة. تشمل الأدوات الرئيسية ما يلي:

• معالجة البيانات: Pandas, NumPy, Apache Spark
• أطر التعلم الآلي: بايتورتش، تنسورفلو، سكيت-ليرن
• التعلم العميق: Transformers, JAX
• خدمات النماذج: MLflow, Kubeflow
• قاعدة بيانات المتجهات: Pinecone, Weaviate
• أدوات التطوير: GitHub Copilot, Replit
• تطوير LLM: LangChain ، LlamaIndex

تعكس هذه الأدوات اختيارات المطورين الفعلية في مجالات تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة، مما يوفر مرجعًا للشركات لبناء منتجات الذكاء الاصطناعي.