الذكاء الاصطناعي في الشركات لا ينجح دائماً!
أصبح بناء المنتجات الرقمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي من أبرز أولويات رواد الأعمال في السعودية، وذلك مع تزايد الاعتماد عليها لتطويرمنتجات تدعم نجاح المشاريع مثل بناء مساعد ذكي، ووكيل ذكاء اصطناعي (AI Agents)، ومنتجات رقمية تقدم تجربة أفضل للعملاء وترفع كفاءة الأعمال. ومع سهولة الوصول إلى النماذج اللغوية وواجهات البرمجة، أصبح التحدي الحقيقي في تحويله إلى منتج قابل للإطلاق والتوسع يحقق قيمة تجارية.
وتؤكد دراسة Deloitte – State of AI in the Enterprise 2026 هذا التحدي؛ إذ أظهرت أن 74% من المنشآت تتوقع أن يسهم الذكاء الاصطناعي في زيادة الإيرادات مستقبلًا، بينما 20% فقط حققت بالفعل نموًا في الإيرادات من مبادراتها الحالية. وهذا يقود إلى سؤال أكثر أهمية من ما أفضل نموذج ذكاء اصطناعي؟ إلى هل شركتك جاهزة لبناء منتج يعتمد على الذكاء الاصطناعي؟
لماذا تنجح الشركات في تطوير أعمالها باستخدام AI؟
رغم الحديث المستمر عن نماذج AI وأدواته، يبقى العامل الأكثر تأثيرًا هي البيانات. فأي نموذج، مهما بلغت قدراته، يعتمد في النهاية على جودة البيانات التي يعمل عليها. وإذا كانت البيانات ناقصة، أو قديمة، أو موزعة بين أنظمة مختلفة، فمن الطبيعي أن تنعكس هذه المشكلات على جودة النتائج.
وتشير IBM إلى أن أقل من 1% من البيانات غير المهيكلة داخل المنشآت جاهزة للاستخدام المباشر في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، كما يرى 29% فقط من قادة التقنية أن بيانات منشآتهم تمتلك الجودة وسهولة الوصول ومستوى الأمان اللازم لتطبيق الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
الجاهزية أكبر من اختيار الأداة
يمكن اختصار جاهزية المنشأة للاعتماد على AI في أعمالها وتطوير منتجاتها في أربعة عناصر رئيسية:
- البيانات: هل هي منظمة ويمكن الاعتماد عليها؟
- الأنظمة: هل يمكن ربطها وتكاملها مع الحلول الجديدة؟
- العمليات: هل هي واضحة وقابلة للتحسين أو الأتمتة؟
- الأشخاص: هل يوجد فريق يمتلك الخبرة اللازمة للتنفيذ؟
إذا اختل أحد هذه العناصر، ستنخفض فرص نجاح المشروع، مهما كانت الأداة المستخدمة متقدمة.
التقنية لا تصنع النجاح بمفردها
رغم التطور السريع في أدوات AI، لا يزال نجاح المشاريع يعتمد على الأشخاص الذين يقفون خلفها. فبناء حلول الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى خبرات في تطوير البرمجيات، وعلوم البيانات، وهندسة الذكاء الاصطناعي، وربط الأنظمة، إضافة إلى القدرة على اختبار الحلول وتحسينها بعد إطلاقها.
وجود هذه الكفاءات يقلل من المخاطر، ويسرّع التنفيذ، ويزيد من فرص تحقيق عائد حقيقي على الاستثمار.
ثلاثة أخطاء تتكرر في مشاريع الذكاء الاصطناعي
غالبًا لا تفشل مشاريع الذكاء الاصطناعي بسبب النموذج نفسه، وإنما بسبب طريقة تنفيذ المشروع. ومن أكثر الأخطاء شيوعًا:
- البدء باختيار الأداة قبل تحديد المشكلة الحقيقية.
- إطلاق مشروع كبير منذ البداية بدل تجربة حالة استخدام صغيرة يمكن قياس نتائجها.
- الاعتماد على فريق برمجي يفتقر إلى الخبرة العملية في تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي.
السؤال الذي يسبق أي استثمار في الذكاء الاصطناعي
تشير بيانات IBM إلى أن 16% فقط من مبادرات الذكاء الاصطناعي تصل إلى مرحلة التطبيق على مستوى المنشأة بالكامل. ولا يعود السبب في ذلك إلى ضعف الأدوات، بل إلى غياب الجاهزية داخل كثير من المنشآت. ولهذا، قد يكون السؤال الأهم قبل مقارنة النماذج أو البحث عن أحدث الأدوات هو:
هل شركتك مستعدة من الأساس؟
هل بياناتنا جاهزة؟ وهل أنظمتنا قادرة على دعم هذه الحلول؟ وهل نمتلك الفريق المناسب لتنفيذها؟ وهل نعرف بوضوح المشكلة التي نحاول حلها؟
الإجابة عن هذه الأسئلة هي ما يحدد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيصبح مجرد تجربة جديدة داخل الشركة، أو استثمارًا ينعكس على الإنتاجية والنمو.
من أين تبدأ؟
إذا كنت تخطط لإطلاق أول مشروع ذكاء اصطناعي داخل منشأتك، فابدأ بهذه الخطوات:
- حدد المشكلة قبل اختيار الأداة.
- قيّم جودة بياناتك ومدى جاهزيتها.
- اختر حالة استخدام واحدة ذات أثر واضح.
- قِس النتائج بمؤشرات أداء محددة.
- وسّع التطبيق تدريجيًا بعد إثبات نجاحه.
أين يأتي دور سكواديو؟
بعد أن تحدد المنشأة فرص استخدام AI، تبدأ مرحلة أكثر أهمية، وهي تنفيذ المشروع بالشكل الصحيح.
وهنا يبرز التحدي الذي تواجهه كثير من الشركات: العثور على فريق تقني يمتلك الخبرة اللازمة لتحويل الفكرة إلى حل عملي قابل للتنفيذ والتوسع.
في سكواديو، نساعد الشركات على بناء فرق تقنية متخصصة تضم مهندسي ذكاء اصطناعي، ومطوري برمجيات، ومتخصصي علوم بيانات، وفق احتياجات كل مشروع. سواء كان الهدف تطوير مساعد ذكي، أو وكيل ذكاء اصطناعي (AI Agent)، أو بناء منتج يعتمد علىAI ، يمكن للشركات الوصول إلى الكفاءات المناسبة دون الحاجة إلى دورة توظيف طويلة.
فالنجاح في مشاريع الذكاء الاصطناعي لا يعتمد على استخدام أحدث الأدوات فقط، بل على وجود فريق يمتلك الخبرة لتحويل هذه الأدوات إلى حلول عملية تحقق قيمة حقيقية للأعمال. كما بإمكانك معرفة الفرق بين التوظيف التقليدي والتوظيف عن طريق سكواديو.
