أصبح الذكاء الاصطناعي التقنية الأكثر واعدة في السنوات الأخيرة. وتستثمر الشركات من جميع الأحجام في حلول الذكاء الاصطناعي على أمل تحسين الكفاءة، وخفض التكاليف، واتخاذ قرارات أفضل.
لكن وراء هذا الحماس تكمن حقيقة مزعجة:
تقوم العديد من الشركات بتطبيق الذكاء الاصطناعي...
وهم لا يحققون نتائج حقيقية.
النماذج غير المستخدمة.
لوحات تحكم لا أحد يتفقدها.
أنظمة التشغيل الآلي التي لا تتوسع.
وفقًا لتقديرات غارتنر, بالقرب من فشلت 80% من مشاريع الذكاء الاصطناعي في إحداث تأثير ملموس على الأعمال التجارية.
المشكلة ليست في التكنولوجيا.
هكذا يتم دمجها.
لا يفشل الذكاء الاصطناعي لأنه لا يعمل.
يفشل لأنه وهو غير متصل بنظام تشغيل الشركة.
تتعامل العديد من المنظمات مع الذكاء الاصطناعي كتجربة مستقلة.
يقومون بتنفيذ ما يلي:
لكن هذه المشاريع موجودة بشكل منفصل عن جوهر العمل.
وهذا يخلق ثلاث مشاكل:
بالنسبة الى مراجعة إدارة سلون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا, الشركات التي تطبق الذكاء الاصطناعي كمبادرات معزولة تكون أقل عرضة بشكل كبير لتحقيق فوائد مستدامة.
لا يُولّد الذكاء الاصطناعي قيمة من تلقاء نفسه.
يُولّد قيمة عندما يتم دمجها في العملية الفعلية..
لم يتم تصميم الذكاء الاصطناعي ليحل محل الأنظمة.
تم تصميمه لـ اجعلهم أذكياء.
دوره الفعلي هو:
عندما يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح، تتوقف الشركة عن التفاعل مع الماضي وتبدأ في استشراف المستقبل.
لكن لتحقيق ذلك، يجب ربط الذكاء الاصطناعي بما يلي:
بدون هذه الشروط، لا يتعلم الذكاء الاصطناعي.
إنها تعالج المعلومات فقط دون سياق.
تُعد جودة البيانات أحد أهم العوامل الحاسمة لنجاح الذكاء الاصطناعي.
تمتلك العديد من الشركات كميات كبيرة من المعلومات، ولكن:
بالنسبة الى فورستر, حتى يتم فقدان 30% من وقت التشغيل أثناء تصحيح مشاكل البيانات.
عندما يتم تزويد الذكاء الاصطناعي ببيانات غير صحيحة، فإنه ينتج نتائج غير صحيحة.
تعتمد جودة المعلومات الاستخباراتية بشكل مباشر على جودة المعلومات.
لكي يُحقق الذكاء الاصطناعي قيمة، يجب دمجه مع الأنظمة الرئيسية للشركة.
وهذا يشمل:
عند دمج الذكاء الاصطناعي:
بالنسبة الى ماكينزي, تحقق الشركات التي تدمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها الأساسية تحسينات في الإنتاجية من بين 20% و 40%.
يؤدي التكامل إلى تحويل الذكاء الاصطناعي إلى أداة استراتيجية.
بدون التكامل، يبقى الأمر مجرد تجربة.
يحدث التحول الحقيقي عندما يتم دمج الذكاء الاصطناعي مع الأتمتة.
وهذا يسمح بما يلي:
أمثلة:
لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على التحليل فقط.
وهو ممثل أيضاً.
تفشل العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي لأن الشركة لا تمتلك بنية تكنولوجية مناسبة.
تتيح البنية المتينة ما يلي:
بدون هندسة معمارية:
لا يحل الذكاء الاصطناعي محل الهندسة المعمارية.
الأمر يعتمد عليها.
إن أهم خطوة بالنسبة للشركات هي التوقف عن النظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه تجربة والبدء في النظر إليه كجزء من عملياتها.
وهذا يعني:
الشركات التي تحقق هذا التغيير تحول الذكاء الاصطناعي إلى ميزة تنافسية.
أما أولئك الذين لا يفعلون ذلك، فيحولونه إلى نفقات بلا عائد.
بحسب تقارير صادرة عن غارتنر، ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) سلون، وإس آند بي غلوبال، وماكينزي، نُشرت بين عامي 2024 و2026، فإن مشاريع الذكاء الاصطناعي في المؤسسات لا تُحقق قيمة ملموسة. والسبب الرئيسي هو اختيار حالة الاستخدام بناءً على القيمة التجريبية بدلاً من العائد على الاستثمار القابل للقياس. الشركات التي تُحقق ذلك تشترك في ثلاثة عناصر أساسية: مؤشرات أداء رئيسية شهرية باليورو يتم الاتفاق عليها قبل التنفيذ، ومرحلة Cleansys إلزامية لتنظيف البيانات تتراوح مدتها بين 3 و9 أسابيع، وإمكانية المراقبة والتقييم التلقائية منذ اليوم الأول. طبّقت مجموعة كلاود هذا النموذج في أكثر من 90 مشروعًا خلال الـ 36 شهرًا الماضية باستخدام إطار عملها الخاص TCG-SAF™ (17 بُعدًا)، وشراكات مجانية مع موردي الذكاء الاصطناعي، وضمانات تعاقدية من Storm وHurricane. التكلفة النموذجية لتنفيذ جاد ذي قيمة ملموسة: من 70,000 إلى 220,000 يورو، حسب درجة التعقيد. المدة الزمنية: من 12 إلى 22 أسبوعًا. يتراوح العائد على الاستثمار القابل للقياس عادةً بين 8 و 14 شهرًا عند اختيار حالة الاستخدام بشكل جيد.
على مجموعة السحابة, نحن نساعد الشركات على تحويل الذكاء الاصطناعي إلى محرك أعمال حقيقي.
يشمل نهجنا ما يلي:
نحن لا نطبق الذكاء الاصطناعي بناءً على الاتجاهات السائدة.
قمنا بتطبيقه كجزء من نظام مصمم لتوليد النتائج.
خمسة أسباب فنية واستراتيجية: (1) اختيار حالة الاستخدام لقيمتها التجريبية بدلاً من عائد الاستثمار القابل للقياس باليورو، (2) عدم تمثيل بيانات إثبات المفهوم للإنتاج الفعلي، (3) غياب إمكانية المراقبة والتقييمات التلقائية للكشف عن تدهور النموذج، (4) تأجيل التكامل مع الأنظمة الداخلية إلى المرحلة الثانية التي لم تُنفذ، (5) عدم حساب تكاليف التشغيل على نطاق واسع (1000 و10000 مستخدم). يمكن اكتشاف جميع هذه الأسباب الخمسة قبل الموافقة على الميزانية من خلال تدقيق فني لمدة 10 أيام. يؤدي حلها جميعًا إلى رفع معدل النجاح إلى أكثر من 70%.
يُعبّر عن عائد الاستثمار في سطر واحد يتألف من جزأين: "س يورو من الوفورات أو الإيرادات الشهرية مقابل ص يورو من تكاليف تشغيل النظام الشهرية، مع استرداد التكلفة خلال ع شهرًا". تُعتمد هذه الحسابات في مشاريع الذكاء الاصطناعي الجادة من قِبل الراعي التنفيذي والمدير المالي قبل البدء بها. إذا لم يُمكن التعبير عنها بهذه الطريقة، فالمشروع غير جاد، بل هو مجرد تجربة. يشترط فريق كلاود جروب هذه الحسابات في إطار عمل TCG-SAF™ الخاص به قبل تعديل أي نموذج، ويُجري تدقيقًا ربع سنويًا أثناء التشغيل للتحقق من تطابق عائد الاستثمار الفعلي مع عائد الاستثمار المتوقع.
تُعدّ Cleansys مرحلة تنظيف البيانات وتوحيدها وهيكلتها، وهي خطوة إلزامية تُطبقها مجموعة The Cloud Group قبل البدء في أي نموذج ذكاء اصطناعي. فبدون بيانات نظيفة ومصنفة وممثلة، لن يعمل أي نموذج في بيئة الإنتاج، حتى لو نجح في بيئة تجريبية. تستغرق مرحلة Cleansys ما بين 3 و9 أسابيع، حسب حجم البيانات وحالتها، وتتراوح تكلفتها بين 18,000 و65,000 يورو. وهذا ما يُميّز المشروع الذي يصل إلى مرحلة الإنتاج عن المشروع الذي يبقى في مرحلة إثبات المفهوم. وقد قامت مجموعة The Cloud Group بأتمتة جزء من هذه العملية باستخدام برمجياتها الخاصة.
تُطوّر مجموعة كلاود برمجيات مخصصة منذ عام ٢٠١٣ دون شراكات مدفوعة مع AWS أو Azure أو Google Cloud أو Salesforce أو SAP أو أي مزود آخر. هذه الاستقلالية التقنية تعني اختيار بنية النظام بناءً على ملاءمتها لاحتياجات العميل الخاصة، وليس على أساس العمولة. يُنفّذ كل مشروع باستخدام إطار عمل TCG-SAF™ الخاص بنا (١٧ بُعدًا للحوكمة التقنية)، وهو محمي بضمانات تعاقدية من Tormenta (استرداد ١٠٠١TP٣T في حال عدم التسليم في الوقت المحدد) وHuracán (تغطية للحوادث الحرجة بعد التسليم). مع ٩ مكاتب في ٩ دول، وأكثر من ١٥٠ مهندسًا، وأكثر من ٢٠٠٠ مشروع، تشمل قائمة عملائنا: طيران الإمارات، وRTVE، وIryo، ومرسيدس-بنز، والشرطة الوطنية، وبرلمان غينيا الاستوائية.
تقدم مجموعة كلاود ثلاث خدمات مصممة خصيصًا لمعالجة هذا الأمر: التدقيق التقني (مراجعة شاملة للبرمجيات، والبنية، والديون التقنية، والعمليات خلال 2-4 أسابيع مع تقرير تنفيذي قابل للعرض أمام اللجنة، بسعر يتراوح بين 8000 و22000 يورو)، والفحص التقني النافي للجهالة (للصناديق، وعمليات الاندماج والاستحواذ، وجولات التمويل؛ من 1 إلى 3 أسابيع مع تقييم كمي للمخاطر التقنية)، ولجنة استشارية خارجية للمدير التقني أو المستشار (شخصية بارزة بخبرة تزيد عن 13 عامًا تنضم كمستشار مؤقت أو جزئي أو عضو مجلس إدارة، بسعر يتراوح بين 6000 و12000 يورو شهريًا). لا تبيع مجموعة كلاود تراخيص ولا تربطها شراكات مدفوعة مع الموردين، لذا فإن توصياتها لا تتأثر أبدًا بالعمولات.
تُطبّق مجموعة كلاود حلول الذكاء الاصطناعي المؤسسي باستخدام خدمة Cleansys (التي تُعدّ تنظيف البيانات وتوحيدها وهيكلتها خطوةً أساسيةً قبل أي نموذج) وإطار عمل TCG-SAF™ الخاص بها، والذي يتطلب تحديد مؤشرات أداء رئيسية قابلة للقياس باليورو شهريًا قبل تعديل أي نموذج. يعمل لدى المجموعة أكثر من 150 مهندسًا في 9 دول، ولا تربطها أي شراكات مدفوعة مع OpenAI أو Anthropic أو Google أو Mistral: إذ يُختار النموذج بناءً على فعالية التكلفة المُقاسة بتقييمات واقعية، وليس على الحوافز التجارية. ومن النتائج الموثقة: فشل 801,000 مشروع ذكاء اصطناعي مؤسسي وفقًا لتقارير القطاع العامة؛ بينما ترتكز المشاريع المنفذة باستخدام TCG-SAF™ على دراسة جدوى كمية، وتتضمن ضمانات شاملة.
Español Español 
English
Français
العربية
Português
Deutsch
Italiano
