نضج الذكاء الاصطناعي: ما يعنيه لمؤسستك

ماذا تعني النضج في الذكاء الاصطناعي

يقيس نضج الذكاء الاصطناعي مدى تطوير واستخدام المنظمة للذكاء الاصطناعي بشكل متعمد، متجاوزاً مجرد توفر أدوات الذكاء الاصطناعي. تصف معظم الأطر هذا بأنه نموذج نضج الذكاء الاصطناعي، من التجريب المبكر غير المنظم إلى التكامل الكامل للذكاء الاصطناعي.

في المرحلة الأبكر، يستخدم عدد قليل من الموظفين الذكاء الاصطناعي بمبادرة منهم. لم يوافق أحد على ذلك ولم يتدرب أحد عليه. النتائج غير متسقة، ونادرًا ما يعيد أي شخص آخر استخدام العمل.

في المرحلة التالية، تُجري الفرق تجارب منظمة. يختار أحد الأقسام مهمة محددة، ويقوم بتنفيذها باستخدام الذكاء الاصطناعي، ويقيس مدى نجاحها. قدمت Inteleos، وهي منظمة غير ربحية تدير امتحانات الشهادات الطبية، Perplexity Enterprise للمساعدة في صياغة أسئلة اختبار منخفضة المخاطر. بمجرد إثبات جدوى التجربة، تم طرح Perplexity على 88% من فريق Inteleos.

مع نضج الشركات في مجال الذكاء الاصطناعي، تبدأ في دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في سير العمل القياسي وربطها ببيانات الشركة وأنظمتها. على سبيل المثال، في Paypal، تستخدم الفرق في مخاطر المؤسسات Perplexity كجزء من سير العمل الأمني القياسي، والتحقق من الهويات عن طريق مطابقة تفاصيل الملكية والإبلاغ عن الحسابات المشبوهة.

وفي المرحلة الأكثر نضجًا، قامت الشركة بتكييف منتجاتها أو نموذج أعمالها أو عملياتها لتشمل الذكاء الاصطناعي بالكامل. قد يستخدمون أيضًا أنظمة ونماذج الذكاء الاصطناعي الوكيلية التي تسلم العمل لبعضها البعض. في Rox، على سبيل المثال، تم دمج الذكاء الاصطناعي في المنتج نفسه: تقوم الوكلاء بأتمتة أجزاء من أبحاث المبيعات وصيانة إدارة علاقات العملاء (CRM)، بينما توفر واجهات برمجة التطبيقات (APIs) الخاصة بـ Perplexity الذكاء الخارجي الذي يدعم سير العمل هذا.

لماذا يهم نضج الذكاء الاصطناعي

مكاسب الإنتاجية الشخصية من الذكاء الاصطناعي شائعة نسبيًا، حيث أبلغ عنها 80% من المشاركين في استطلاع McKinsey لعام 2026. لكن 37% فقط قالوا إنه ساهم في أرباح مؤسستهم قبل الفوائد والضرائب (EBIT).

يبدو أن الفرق في النتائج مرتبط بنضج استخدام الشركة للذكاء الاصطناعي. فالشركات ذات الأداء العالي في مجال الذكاء الاصطناعي في McKinsey، والتي تمثل حوالي 6% من المشاركين، تعزو ما لا يقل عن 5% من أرباحها قبل الفوائد والضرائب (EBIT) إلى الذكاء الاصطناعي وتصف القيمة بأنها كبيرة.

تتشارك الشركات التي لديها برنامج ناضج للذكاء الاصطناعي بعض السلوكيات الأساسية:

• لقد أعادوا هيكلة سير العمل حول حلول الذكاء الاصطناعي. قام ما يقرب من ثلاثة أرباع الشركات ذات الأداء العالي في McKinsey بإعادة تصميم سير العمل بسبب الذكاء الاصطناعي، مقارنة بربع المجيبين الآخرين.
• القيادة العليا ملتزمة باستخدام الذكاء الاصطناعي. في دراسة BCG لعام 2025 التي شملت 1,250 تنفيذيًا، أبلغت تقريبًا جميع الشركات الـ 5% ذات أعلى درجات نضج الذكاء الاصطناعي عن مجالس إدارة منخرطة بعمق، مقارنة بـ 8% من الـ 60% الحاصلين على أدنى الدرجات.
• هم يعطون الأولوية لتطوير مهارات الذكاء الاصطناعي للموظفين. توقعت نفس الشركات الحاصلة على أعلى الدرجات تدريب أكثر من 50% من قوتها العاملة على الذكاء الاصطناعي في ذلك العام، مقابل 20% في الشركات ذات الدرجات الأدنى.
• لقد أدخلوا حلول الذكاء الاصطناعي الوكيلية. كانت الشركات ذات الأداء العالي في McKinsey أكثر عرضة بأكثر من 3 مرات لتوسيع نطاق الوكلاء في معظم وظائف الأعمال.

نضج الذكاء الاصطناعي: الأطر الشائعة

يقوم نموذج نضج الذكاء الاصطناعي من Gartner بتقييم نضج المنظمة بناءً على مدى دمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها. وهو يقيّم المنظمة بشكل منفصل عبر سبعة مجالات: الاستراتيجية، والبيانات، والحوكمة، والهندسة، والنموذج التشغيلي، والثقافة، وقيمة الذكاء الاصطناعي. ثم يتم تجميع المنظمات في واحدة من خمس مراحل:

• أساسي: استخدام تجريبي، تنسيق ضئيل
• ناشئ: تشغيل تجارب مبكرة، اهتمام تنفيذي محدود
• تشغيلي: استخدام الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية
• واسع النطاق: استخدام الذكاء الاصطناعي عبر وظائف متعددة، مما يحقق عائد استثمار قابل للقياس
• تحولي: الذكاء الاصطناعي يؤثر على صنع القرار والنماذج التشغيلية، مما يحقق ميزة تنافسية كبيرة

يقيس نموذج نضج أتمتة الذكاء الاصطناعي من Deloitte النضج تحديداً من خلال مدى دمج الوكلاء في عمليات الشركة.

• المستوى 1: الأتمتة القياسية دون مشاركة أي وكلاء.
• المستوى 2: الأتمتة الأساسية، وإدخال الوكلاء في العمليات الحالية.
• المستوى 3: إعادة تصميم العمليات بنشاط حول ما يمكن للوكلاء القيام به.
• المستوى 4: إعادة هيكلة المنظمة نفسها حول قدرات الذكاء الاصطناعي.

يتتبع إطار اعتماد الذكاء الاصطناعي من Google Cloud النضج عبر ثلاث مراحل.

• تكتيكي: حالات استخدام بسيطة ومحددة للذكاء الاصطناعي، وغالبًا بدون خطة متماسكة لما يأتي بعد ذلك.
• استراتيجي: يوفر الذكاء الاصطناعي قيمة تجارية مستدامة، مع نشر وصيانة العديد من الأنظمة في بيئة الإنتاج.
• تحولي: الذكاء الاصطناعي هو جوهر المنظمة، حيث يدعم الابتكار ومدعومًا ببنية لتوسيع نطاقه بشكل أكبر.

كما أنه يقسم النضج إلى ستة موضوعات، يتم تكوين كل منها حيث تتقاطع مجالات أساسية اثنتان: الأفراد، والعمليات، والتكنولوجيا، والبيانات.

• التعلم: جودة ونطاق البرامج لبناء مهارات الذكاء الاصطناعي.
• القيادة: ما إذا كان عمل الذكاء الاصطناعي يحظى بدعم القيادة والتنسيق عبر الفرق.
• الوصول: مدى سهولة مشاركة البيانات وأصول الذكاء الاصطناعي وإعادة استخدامها عبر المنظمة.
• النطاق: ما إذا كانت الخدمات السحابية الأصلية قادرة على التعامل مع أحمال عمل الذكاء الاصطناعي بحجم حقيقي.
• الأمان: مدى حماية بيانات الأنظمة والذكاء الاصطناعي وحوكمتها بمسؤولية.
• الأتمتة: مدى موثوقية تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي في بيئة الإنتاج.

على الرغم من اختلاف الأطر من حيث التركيز والقياس، إلا أنها تصور نفس رحلة النضج: التجريب غير المنظم، ثم التجارب بدعم القيادة، ثم دمج الذكاء الاصطناعي في العمل اليومي، وأخيرًا إعادة تشكيل الذكاء الاصطناعي للمنظمة نفسها.

نضج الذكاء الاصطناعي: العوائق الشائعة

تميل أربعة عقبات إلى الوقوف في طريق نضج الذكاء الاصطناعي في المنظمات. إليك كيفية معالجتها:

1. جودة البيانات

عند تقديم تجارب ذكاء اصطناعي متعددة الوظائف، اختر حالة استخدام أولى للذكاء الاصطناعي، ثم حدد مصدرًا أو مصدرين للبيانات تعتمد عليهما. تأكد من أن هذه المصادر:

• منظمة: احتفظ فقط بالسجلات التي تحتاجها حالة الاستخدام، في مكان واحد.
• دقيقة: قم بإزالة التكرارات، وإصلاح السجلات القديمة، والتحقق من وجود أخطاء.
• مملوكة: قم بتسمية شخص يحافظ على دقة البيانات ويقرر من يمكنه تغييرها.

أضف المزيد من مصادر البيانات فقط بعد أن تنتج المصادر الأولى إجابات موثوقة. حدد مصطلحات مشتركة، مثل ما يعتبر عميلاً نشطًا، في مكان واحد تقرأ منه أداة الذكاء الاصطناعي.

2. المهارات

ضع فترة زمنية متكررة في التقويم، يوميًا أو أسبوعيًا، ليتمكن الأشخاص من ممارسة الذكاء الاصطناعي على عملهم الخاص، بمفردهم أو في مجموعة. علم الموظفين كيفية التحقق من مصادر الذكاء الاصطناعي وتقييم مخرجاته.

قبل طرح سير عمل جديد للذكاء الاصطناعي، اطلب من الأشخاص الذين يؤدون هذه المهمة كتابة الخطوات، وتجربة إصدار الذكاء الاصطناعي، وتحديد المكان الذي تقصر فيه. قم بتوصيل الذكاء الاصطناعي بالأدوات المستخدمة بالفعل، واختبره مع عدد قليل من المستخدمين قبل طرحه على نطاق أوسع.

3. الحوكمة

تتيح القواعد الواضحة حول الأدوات والبيانات والمراجعة نمو استخدام الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاقه بسرعة دون زيادة المخاطر. انشر قائمة قصيرة بالأدوات المعتمدة واطلب تسجيل الدخول للشركة. قم بتعيين مستويات بيانات توضح أنواع البيانات التي يمكن إدخالها في أي أدوات.

حدد مقدار المراجعة البشرية التي تحتاجها كل نوع من العمل، مع تصنيف كل سير عمل مدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى واحدة من ثلاث فئات: مملوكة للذكاء الاصطناعي، أو مراجعة بشرية، أو مملوكة للبشر. واحتفظ بسجل لأدوات الذكاء الاصطناعي التي تم استخدامها لأي عمل ومن قام بمراجعة المخرجات، بحيث يمكن تتبع الخطأ إلى مصدره وتصحيحه.

4. قيمة الأعمال

وجدت شركة BCG أن أكثر من 60% من الشركات الحاصلة على أعلى درجات النضج تتبع بدقة قيمة الذكاء الاصطناعي، مقارنة بـ 17% من الشركات الراكدة. اختر سير عمل واحدًا قابلاً للقياس وسجل خط الأساس: الوقت، والتكلفة، ومعدل الخطأ. حدد معايير النجاح وتاريخ القرار قبل بدء التجربة. تتبع التكلفة لكل استخدام من اليوم الأول، ولا تقم بالتوسيع إلا بعد أن تتجاوز النتائج خط الأساس.

نضج الذكاء الاصطناعي: مسرد المصطلحات

اعتماد الذكاء الاصطناعي: إلى أي مدى يتم استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. وغالبًا ما يُستخدم هذا بالتبادل مع نضج الذكاء الاصطناعي، لكن الاثنين مختلفان: يشير النضج إلى الاستخدام المنهجي للذكاء الاصطناعي عبر المؤسسة. ويعني الاعتماد فقط عدد الأشخاص الذين يستخدمونه.

جاهزية الذكاء الاصطناعي: ما إذا كانت البنية التحتية والبيانات جاهزة لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل جيد. يمكن أن تملك المنظمة بيانات نظيفة وبنية تحتية صلبة ومع ذلك تتأخر في النضج، إذا لم تقم بتعديل كيفية تشغيلها حول قدرات الذكاء الاصطناعي.

نضج الذكاء الاصطناعي: مدى تعمد وفعالية استخدام الذكاء الاصطناعي. يجعل الاعتماد والجاهزية النضج ممكنًا ولكنهما لا يضمنان ذلك.

حوكمة الذكاء الاصطناعي: القواعد والعمليات التي تحدد كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية داخل المنظمة، ومن يوافق على حالات الاستخدام الجديدة، وما يتم مراجعته.

الذكاء الاصطناعي الوكيلي: أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها اتخاذ إجراءات بمفردها وتنفيذ مهام متعددة الخطوات، بدلاً من مجرد الاستجابة لموجه واحد.

التنسيق: تشغيل وكلاء ذكاء اصطناعي متعددين، حيث يمكن لوكيل تسليم جزء من مهمة إلى وكيل آخر، بدلاً من استخدام كل واحد بمعزل عن الآخر.

نضج الذكاء الاصطناعي: التقييم الذاتي السريع

الإجابة على بعض الأسئلة يمكن أن تعطي أي موظف شعورًا تقريبيًا بمكانة مؤسسته.

أين تندمج Perplexity

Perplexity Computer يدعم رحلة النضج التنظيمي للذكاء الاصطناعي من خلال دمج 20 نموذجًا متقدمًا في نظام واحد، يغطي البحث والتحليل والمحتوى والرمز، بدلاً من تشغيل كل نموذج كأداة منفصلة. يقوم بتوجيه العمل بين هذه النماذج مباشرة، وهو نوع التنسيق الذي يميز المراحل الأكثر تقدمًا من النضج.

الأسئلة الشائعة

ما هو نموذج نضج الذكاء الاصطناعي؟
إطار عمل يقيّم قدرات الذكاء الاصطناعي للمنظمة ويخصص لها مستوى بناءً على مدى تطور وتعمد استخدامها للذكاء الاصطناعي.

ما هي مراحل نضج الذكاء الاصطناعي؟
تصف معظم الأطر مسارًا مشابهًا: التجريب غير المنظم، ثم التجارب المنظمة، ثم دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل اليومي، ثم تشغيل الذكاء الاصطناعي عبر المنظمة باستقلالية.

كيف يختلف نضج الذكاء الاصطناعي عن اعتماد الذكاء الاصطناعي؟
يقيس الاعتماد ما إذا كانت أدوات الذكاء الاصطناعي تُستخدم من الأساس. ويقيس النضج مدى فعالية استخدامها.

ما الفرق بين نضج الذكاء الاصطناعي وجاهزية الذكاء الاصطناعي؟
تقيس الجاهزية ما إذا كانت البنية التحتية والبيانات متوفرة لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل جيد. يقيس النضج ما إذا كانت المنظمة قد بنت عملياتها بالفعل حول هذه القدرة.

ماذا تعني حوكمة الذكاء الاصطناعي؟
القواعد والعمليات التي تحدد كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية داخل المنظمة، بما في ذلك من يوافق على حالات الاستخدام الجديدة وما يتم مراجعته قبل النشر.

ما هو الذكاء الاصطناعي الوكيلي؟
أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها اتخاذ إجراءات بمفردها، وتنفيذ مهام متعددة الخطوات بدلاً من مجرد الاستجابة لموجه واحد.

ما هو تنسيق الذكاء الاصطناعي؟
تشغيل نماذج أو أنظمة متعددة للذكاء الاصطناعي معًا، بحيث يمكن لأحدها تسليم جزء من المهمة إلى آخر، بدلاً من استخدام كل أداة بمعزل عن الأخرى.

كيف يمكن للمنظمة تحسين نضج الذكاء الاصطناعي لديها؟
من خلال تجاوز التجريب المعزول نحو التجارب المنظمة ذات الملكية الواضحة، ثم ربط الذكاء الاصطناعي بالبيانات وسير العمل الحقيقي، وبناء الحوكمة في الأماكن التي يمكن للذكاء الاصطناعي التصرف فيها بدون مراجعة.