لماذا ما تزال المنهجية الرشيقة تفشل في عصر الذكاء الاصطناعي: السبب الحقيقي لفشل مشاريع الشركات

السياق الصناعي

بعد إدخال الذكاء الاصطناعي، تتوقع الشركات غالبًا أن تتمكن المشاريع من الإطلاق بسرعة والتكرار بسرعة، تمامًا مثل وظائف البرمجيات. لكن الواقع ليس كذلك. سواء كان الأمر يتعلق بالتطوير الرشيق التقليدي أو بسير العمل الجديدة الموجّهة نحو الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإن جذور فشل المشاريع لا تكمن عادةً في «وجود نموذج أم لا»، بل في ما إذا كانت المؤسسة قد غيّرت بالفعل العمليات والحوكمة ونظام المسؤوليات.

القضية الأساسية التي ناقشها iTnews هي أنه حتى مع دخول الذكاء الاصطناعي إلى عمليات التطوير والتشغيل داخل الشركات، فإن المشاريع لا تزال تفشل. وهذا الحكم ليس مفاجئًا. فالذكاء الاصطناعي ليس سوى مُضخِّم؛ إذ يضخّم مشكلات جودة البيانات، ومشكلات التعاون بين الأقسام، ومشكلات الصلاحيات والامتثال، كما يضخّم أيضًا سوء تقدير الشركات للعائد على الاستثمار.

بالنسبة إلى الشركات، لم تعد مشاريع الذكاء الاصطناعي مجرد تجارب تقنية معلومات، بل أصبحت مشروعًا منظوميًا يطال أقسام الأعمال، والشؤون القانونية، والامتثال، والبيانات، والأمن، والمشتريات. وكثير من حالات الفشل لا تعود إلى أن النموذج غير متقدم بما يكفي، بل إلى أن الشركات لا تزال تدير مشاريع «إعادة هيكلة العمليات» بأسلوب «تجربة أداة».

تأثير السوق

ارتفاع معدل فشل مشاريع الذكاء الاصطناعي يؤثر أولًا في طريقة تخصيص ميزانيات العملاء من الشركات. في الماضي، ربما كانت الشركات مستعدة لدفع تكلفة منخفضة مقابل إثبات المفهوم؛ أما الآن، ومع دخول الذكاء الاصطناعي تدريجيًا إلى السيناريوهات الأساسية مثل خدمة العملاء، والأعمال المكتبية، وأتمتة المبيعات، والمساعدة في التطوير، واسترجاع المعرفة الداخلية، فإن الإدارة ستشدد أكثر على العوائد التجارية القابلة للقياس، مثل مقدار الوقت الذي يتم توفيره، ومقدار العمل اليدوي الذي يُخفض، وكمية تقليص دورات الاستجابة.

وهذا سيغيّر مباشرةً منطق المنافسة لدى الموردين. فالمنصات التي تكتفي بتوفير الوصول إلى النماذج أو الوظائف العامة للذكاء الاصطناعي ستجد صعوبة متزايدة في إثبات قيمتها التجارية. وسيولي العملاء اهتمامًا أكبر لما يلي:

• هل يمكن دمجه في سير العمل الحالي
• هل يمتلك قدرات عزل البيانات، والتحكم في الصلاحيات، والتدقيق
• هل يمكن دمجه مع أنظمة المؤسسة
• هل يمكن مراقبة جودة المخرجات والمخاطر بشكل مستمر
• هل يخفّض التكاليف البشرية فعلًا، أم يضيف عبئًا إداريًا جديدًا

وبالنسبة إلى المستثمرين، يعني ذلك أن منطق تقييم الذكاء الاصطناعي المؤسسي يتغير أيضًا. فالسوق لم يعد ينظر فقط إلى «التقدم التقني»، بل إلى «عمق النشر» و«قدرة الاحتفاظ». وإذا لم يتمكن منتج الذكاء الاصطناعي من تشكيل سير عمل مستقر داخل العميل، فإن التجربة الواحدة قد لا تتحول بالضرورة إلى عقد طويل الأجل.

المشهد التنافسي

الشركات التي تستفيد حاليًا ليست غالبًا تلك التي تبيع «قدرات النماذج» فقط، بل تلك القادرة على تضمين الذكاء الاصطناعي داخل المنصات السحابية، وحزم الإنتاجية المكتبية، وأنظمة إدارة علاقات العملاء، وبنى البيانات التحتية، وسلاسل أدوات التطوير. فهذه الشركات تمتلك قدرة توزيع أقوى، وتكاليف تكامل أقل، ومسارات شراء مؤسسية أكثر نضجًا.

أما الجهة التي تتعرض للضغط فتشمل نوعين من الشركات:

1. الشركات الناشئة التي تقدم فقط وظائف ذكاء اصطناعي عامة وتفتقر إلى القدرة على التطبيق العملي في الأعمال؛ 2. الموردون الذين يحاولون استبدال العمليات المؤسسية المعقدة بأداة ذكاء اصطناعي نقطية، لكنهم لا يستطيعون إثبات العائد على الاستثمار.

وفي الوقت نفسه، تزداد أهمية شركات تكامل الأنظمة، وشركات الاستشارات، ومزودي الخدمات السحابية.في الوقت نفسه، ترتفع أهمية مُكَمِّلي الأنظمة، وشركات الاستشارات، ومزوّدي الخدمات السحابية. لأن ما تحتاجه الشركات حقًا ليس نموذجًا «أذكى»، بل منظومة نشر قابلة للحوكمة، وقابلة للتدقيق، وقابلة للتوسع. في عصر الذكاء الاصطناعي، تبدو المنافسة أكثر فأكثر وكأنها: «من يستطيع أن يساعد الشركات على تحويل النماذج إلى عمليات».

Enterprise Implications

بالنسبة إلى صانعي القرار في الشركات، يطلق هذا الاتجاه عدة إشارات واضحة.

أولًا، لا ينبغي أن يقتصر هدف مشاريع الذكاء الاصطناعي على تعريفها بأنها «إطلاق»، بل يجب أن يُعرَّف على أنه: «أي جزء من العملية سيُستبدل، وكم من التكلفة سيُوفَّر، وأي مؤشر سيُحسَّن».

ثانيًا، تحتاج الشركات إلى تقديم حوكمة البيانات، وتصميم الصلاحيات، وأمن النماذج، وتدقيق المخرجات في مرحلة مبكرة، بدلًا من استكمالها بعد التجربة الأولية.

ثالثًا، لا ينبغي أن تقود فرق التقنية وحدها نشر الذكاء الاصطناعي. يجب أن تشارك الأقسام التشغيلية في اختيار السيناريوهات ومعايير القبول، وإلا فمن السهل أن يبقى المشروع في مرحلة العرض التوضيحي.

رابعًا، ينبغي على الشركات إعطاء الأولوية لمنصات الذكاء الاصطناعي القادرة على دعم التكامل واسع النطاق والتشغيل طويل الأمد، بدلًا من الأدوات التي تبدو الأكثر بهرجة من حيث الوظائف على المدى القصير.

وهذا ينطبق بشكل خاص على المؤسسات الكبيرة. فكلما تعمّق الذكاء الاصطناعي التوليدي في العمليات الأساسية، ازدادت الحاجة إلى حدود مسؤولية واضحة: من يوافق، من يراقب، من يتحمل مسؤولية المخرجات الخاطئة، ومن يتعامل مع النزاعات المتعلقة بالامتثال. إذا لم تكن لهذه الأسئلة إجابات، فكلما كبر نطاق المشروع، زادت المخاطر.

Outlook

12个月内 ستواصل الشركات دفع تجارب الذكاء الاصطناعي، لكن مع تركيز أكبر على «النتائج القابلة للقياس». وستنتقل كثير من المشاريع من «استراتيجية الذكاء الاصطناعي» العامة إلى سيناريوهات أكثر تحديدًا، مثل توزيع استفسارات خدمة العملاء، والبحث الداخلي، ومعالجة المستندات، والمساعدة في التطوير.

24个月内 سيتمايز السوق بوضوح. فمزوّدو الذكاء الاصطناعي للشركات الذين يستطيعون إثبات العائد على الاستثمار سيحصلون على مزيد من العقود، بينما ستواجه المنتجات التي تفتقر إلى حلقة أعمال مكتملة معدل فقدان عملاء أعلى. كما سيولي الشراء المؤسسي اهتمامًا أكبر بقدرات الحوكمة، لا بمجرد درجات النموذج.

3年内 سيصبح الذكاء الاصطناعي أكثر اندماجًا في أنظمة تشغيل الشركات، لكن العامل الحاسم في نجاح المشاريع أو فشلها لن يكون النموذج نفسه، بل ما إذا كانت المؤسسة قد أعادت هيكلة عملياتها. وسينتقل محور المنافسة في المستقبل من «من يملك النموذج الأقوى» إلى «من يملك قدرة تسليم مؤسسية أقوى».

Source Context

تستند هذه المقالة إلى الإطار الموضوعي الذي وفرته مقالة iTnews بعنوان «Agile in the AI Era: why projects still fail»، مع تحليلها وفق منطق تنفيذ الذكاء الاصطناعي في الشركات. ويؤكد النص الأصلي أنه حتى في عصر الذكاء الاصطناعي، لا يزال فشل المشاريع متكررًا، وأن أسبابه تعود بدرجة أكبر إلى التنظيم والتسليم، لا إلى القدرات التقنية وحدها.

Conclusionتُغيّر الذكاء الاصطناعي طريقة استخدام البرمجيات المؤسسية، لكنه لم يُزل المشكلات القديمة في إدارة المشاريع. بالنسبة للمؤسسات، لا يتمثل التحدي الحقيقي في "ما إذا كان ينبغي تبنّي الذكاء الاصطناعي"، بل في "ما إذا كانت مستعدة لتمكين الذكاء الاصطناعي من تغيير العمليات". وهذا أيضًا هو الفاصل الحاسم خلال الأشهر الـ 12 إلى 36 المقبلة، الذي سيحدد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي المؤسسي سينتقل من مرحلة التجربة إلى التوسع على نطاق واسع.