Budget per l'IA: non approvare prima di aver verificato la disponibilità della rete.

لقد انتقل Intelligenza artificiale بسرعة من مرحلة التجريب إلى أولوية قصوى في مجالس الإدارة. لكن قبل الموافقة على ميزانية الذكاء الاصطناعي التالية، ينبغي لقادة الأعمال في المملكة المتحدة طرح سؤال جوهري: هل تستطيع شبكاتهم دعم الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع بمجرد أن يتجاوز Fase sperimentale؟

كشفت أبحاث بريطانية حديثة أن 55% من المؤسسات ستعطي الأولوية للاستثمار في الذكاء الاصطناعي (AI) O تعلم الآلة (ML) خلال الاثني عشر شهرًا القادمة، بينما يعترف ما يقرب من واحد من كل ستة بأنهم يستثمرون بقوة مع تقييم ضئيل خوفًا من التخلف عن الركب.

هذا الضغط مفهوم، لكن هنا يصبح النقاش حول عائد الاستثمار (ROI) ضيق الأفق للغاية.

قيمة الذكاء الاصطناعي لن تظهر دائمًا بوضوح فور النشر. تتحقق بعض المكاسب من خلال الأتمتة والإنتاجية، بينما تظهر مكاسب أخرى عبر بناء القدرات على المدى الطويل: مرونة أكبر، ومناعة أفضل، واتخاذ قرارات أسرع، وطرق عمل جديدة.

الخطر يكمن في أن مجالس الإدارة تمول الذكاء الاصطناعي كتحول، ثم تحكم عليه وكأنه مشروع برمجي قصير الأجل. في المملكة المتحدة، 15% فقط من المؤسسات تقول إن تطبيقاتها للذكاء الاصطناعي تجاوزت التوقعات، وهذا يستدعي نقاشًا أعمق حول الظروف التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي لتحقيق النجاح.

أين يتعثر أداء الذكاء الاصطناعي؟

عندما يتراجع أداء الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تتجه الأنظار إلى النموذج، O البيانات، O الفريق الذي بنى حالة الاستخدام. هذه العوامل مهمة، لكنها نادرًا ما تفسر المشكلة بأكملها.

يعتمد الذكاء الاصطناعي على السياق الذي يعمل فيه: البيانات، الشبكة، نموذج الأمان، الحوكمة، والمهارات المحيطة به. إذا كانت هذه الظروف ضعيفة، حتى حالة الاستخدام الواعدة قد تواجه صعوبة في أن تصبح مستدامة وذات قيمة في بيئة الإنتاج.

قد يبدو إثبات المفهوم مقنعًا في بيئة محدودة، ببيانات نظيفة، ومستخدمين متحكم بهم، ومسار واضح لتحقيق القيمة. تبدأ الصعوبة عندما يتعين على المشروع نفسه العمل عبر مكاتب، وسحابات، وأنظمة، وقواعد بيانات لم تُصمم أبدًا حول الذكاء الاصطناعي.

هنا تصبح الاتصالية جزءًا من حساب عائد الاستثمار (ROI). إذا كانت البيانات تتحرك ببطء شديد، O تعطلت سير العمل بين الأنظمة، O تباينت أوقات الاستجابة حسب الموقع، O لم تتمكن الفرق من رؤية أين يتدهور الأداء، تبدأ الأعمال في تكبد تكاليف التأخير، وإعادة العمل، وفقدان الثقة.

من بين الشركات البريطانية التي لم تحقق تطبيقاتها للذكاء الاصطناعي التوقعات المرجوة، يشير 24% إلى ضعف أداء الشبكة O الاتصالية كعامل مساهم. هذا الرقم مهم لأنه يوضح مدى سهولة تحول مشروع طموح للذكاء الاصطناعي إلى مشروع تجريبي مكلف عندما لا تكون البنى التحتية جاهزة.

أصبحت الشبكة جزءًا أساسيًا من حساب العائد على الاستثمار

لسنوات عديدة، كانت الشبكات تُعامل كبنية تحتية خلفية. كان تبرير ذلك أسهل عندما كانت أعباء العمل تقتصر على البريد الإلكتروني، مشاركة الملفات، O الوصول القياسي إلى خدمات SaaS. لكن الدفاع عن هذا النهج يصبح أكثر صعوبة بكثير عندما يُدمج الذكاء الاصطناعي في العمليات الحية، وسير عمل العملاء، واكتشاف الاحتيال، والتنبؤات، O خدمات الدعم الميداني.

يخلق الذكاء الاصطناعي متطلبات تشغيلية مختلفة. تحتاج الشركات إلى نقل البيانات بشكل آمن، وتوجيه أعباء العمل بذكاء، والحفاظ على استمرارية التشغيل، وفهم أين تتراكم التكاليف. بدون هذه الرؤية، يصبح العائد على الاستثمار تفاعليًا، وبدون المرونة تظل العمليات المدعومة Con intelligenza artificiale هشة، وبدون اتصال آمن، تخلق حالات الاستخدام الجديدة نقاط ضعف جديدة. لهذا السبب، يجب أن تبدأ محادثة البنية التحتية في مرحلة مبكرة جدًا من دورة حياة الذكاء الاصطناعي.

وبالنظر إلى المستقبل، يقول 54% من المؤسسات في المملكة المتحدة إنها بحاجة إلى شبكات أكثر مرونة وقابلية للتوسع لتزدهر في بيئة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، بينما يقول 57% إنها تحتاج إلى مرونة وموثوقية أكبر لزيادة وقت التشغيل إلى أقصى حد.

لا ينبغي قراءة هذه الأرقام كقائمة أمنيات تقنية، بل هي إشارات إلى أن الذكاء الاصطناعي يجبر الشركات على إعادة بناء الظروف المحيطة بالأداء الرقمي. إذا كان من المتوقع أن يدعم الذكاء الاصطناعي القرارات والعملاء والعمليات، فإن الشبكة الأساسية تصبح جزءًا لا يتجزأ من خطة النمو، وهو ما يؤكده واقع تبني الذكاء الاصطناعي في المؤسسات.

أربعة أسئلة قبل جولة التمويل القادمة للذكاء الاصطناعي

قبل الموافقة على ميزانية الذكاء الاصطناعي التالية، يجب على مجالس الإدارة أن تسأل: أين ستنتقل البيانات؟ من يمكنه رؤية هذه الحركة؟ هل يمكن للشبكة دعم الذكاء الاصطناعي بعد المرحلة التجريبية؟ وماذا يحدث عند حدوث أي عطل؟

تُجبر هذه الأسئلة مجالس الإدارة على النظر إلى ما هو أبعد من طبقة التطبيقات، وفحص ما إذا كانت المؤسسة تملك الظروف اللازمة لتوسيع نطاق ما تموله. كما أنها تمنح رئيس قسم المعلومات (CIO) طريقة لربط الطموح بالواقع التشغيلي الأساسي: البنية التحتية، والمهارات، والحوكمة، والأمن، وحركة البيانات، والانضباط في التكاليف.

الجزء الأصعب في حساب العائد على الاستثمار للذكاء الاصطناعي هو أن بعض القيمة ستستغرق وقتًا لتنضج. لن يحكم أي مجلس إدارة على قيمة الإنترنت بما قدمه في عامه الأول، ويجب التعامل مع الذكاء الاصطناعي بنفس الفهم. القياس قصير المدى مهم، لكنه لا يمكن أن يصبح ذريعة لعدم الاستثمار الكافي في بناء القدرات الذي يجعل القيمة طويلة الأجل ممكنة.

لن تُحقق الموجة التالية من استثمارات الذكاء الاصطناعي بالتحمس وحده. قبل اختيار النموذج التالي، O تمويل المنصة التالية، O الإعلان عن المشروع التجريبي التالي، يجب على مجالس الإدارة في المملكة المتحدة أن تعيد النظر في الشبكة الأساسية.

استثمار الذكاء الاصطناعي المدفوع بالخوف من فوات الفرصة (FOMO) لن يدفع الشركات بعيدًا. القيمة المستدامة ستأتي من بناء الظروف الصحيحة حوله منذ البداية.