الكاتب: Boxu Li 

مقدمة

على مدى السنوات القليلة الماضية، انتقلت الذكاء الاصطناعي من تجارب محدودة إلى قلب العديد من استراتيجيات الأعمال. بحلول عام 2024، أفادت 78% من المنظمات حول العالم باستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل ما - قفزة من 55% قبل عام واحد فقط. ومع كل هذا الحماس، تظهر حقيقة مريرة: قليل من الشركات تحقق قيمة كبيرة من استثماراتها في الذكاء الاصطناعي. يشعر العديد من المدراء التنفيذيين أن الذكاء الاصطناعي لم يقدم بعد العائد على الاستثمار الذي كانوا يأملون فيه، ولم تتوسع العديد من المشاريع التجريبية. وجدت مجموعة بوسطن كونسلتنج أن فقط 26% من الشركات طورت القدرات اللازمة لتجاوز إثبات المفاهيم وتوليد قيمة ملموسة مع الذكاء الاصطناعي. في الواقع، 4% فقط هم "قادة الذكاء الاصطناعي" الحقيقيون الذين يرون عوائد كبيرة باستمرار، بينما 74% لم يروا قيمة ذات معنى بعد. وبالمثل، أظهرت دراسة أجرتها S&P Global أن نسبة الشركات التي ألغت غالبية مبادراتها في الذكاء الاصطناعي ارتفعت من 17% إلى 42% في العام الماضي، مع ما يقرب من 46% من مشاريع الذكاء الاصطناعي يتم التخلي عنها بين المرحلة التجريبية والتنفيذ الكامل. هذه الأرقام ترسم صورة واضحة: تبني الذكاء الاصطناعي سهل - لكن تبنيه بنجاح صعب.

لماذا يعتبر سد الفجوة بين الطموح والتأثير مهمة صعبة؟ الأسباب تقنية وتنظيمية على حد سواء. من الناحية التقنية، تواجه العديد من الشركات صعوبة في دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة وسير العمل القائمة، ومعالجة مشكلات البيانات، وإدارة أدوات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. على سبيل المثال، جودة البيانات هي عائق كبير - ففي تقرير صناعي واحد، كان على 83٪ من المنظمات استبعاد مصدر بيانات واحد على الأقل من مشاريع الأتمتة بسبب ضعف جودة البيانات. إذا كانت بياناتك معزولة أو غير متناسقة أو غير موثوقة، حتى أفضل نموذج ذكاء اصطناعي سيؤدي دون المستوى. بالإضافة إلى ذلك، يتطلب نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع بنية تحتية قوية (مثل خطوط أنابيب MLOps والموارد الحاسوبية والأدوات لمراقبة أداء النموذج)، وهو ما تفتقر إليه العديد من الشركات. في عام 2024، كانت حوالي 27٪ من الشركات تستخدم أدوات MLOps لإدارة ونشر الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن 42٪ أخرى خططت للبدء في غضون عام - مما يشير إلى أن الأغلبية لا تزال في مراحلها الأولى من تطوير الهيكل اللازم للذكاء الاصطناعي واسع النطاق.

التحديات التنظيمية مُرهِقة بنفس القدر. غالبًا ما يكون هناك فجوة في المواهب والمعرفة – قد تمتلك الشركات فريقًا أو اثنين من فرق علوم البيانات لبناء النماذج، ولكن الموظفين الأوسع (وحتى الإدارة العليا) لا يفهمون تمامًا قدرات الذكاء الاصطناعي أو حدوده. هذا يمكن أن يؤدي إلى توقعات غير واقعية أو تردد في الثقة في نتائج الذكاء الاصطناعي. أشار استطلاع حديث من Anthropic إلى أن حوالي 40% من الموظفين في الولايات المتحدة يستخدمون الذكاء الاصطناعي في العمل الآن (ارتفاعًا من 20% في عام 2023)، ولكن العديد من العمال لا يزالون يشعرون بعدم اليقين حول كيفية الاستفادة المثلى من هذه الأدوات، وتخلف برامج التدريب وراء الركب. علاوة على ذلك، يتطلب توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي إدارة التغيير – تحويل العمليات وتطوير مهارات الناس – وهو ما يمكن أن يواجه مقاومة داخلية. بدون قيادة قوية ورؤية واضحة، غالبًا ما تبقى المشاريع الرائدة تجارب معزولة لا تخترق المنظمة الأوسع.

الاتجاهات العالمية والإقليمية: على الرغم من التحديات، يستمر تبني الذكاء الاصطناعي في الشركات في التسارع، خاصة في بعض المناطق. تتصدر الولايات المتحدة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي الخاص ولديها معدل تبني مرتفع، لكن من المثير للاهتمام أنها ليست الأعلى في نمو الاستخدام. أصبحت آسيا والمحيط الهادئ مركزًا نشطًا لأنشطة الذكاء الاصطناعي - حيث وصفها تقرير بأنها "المنطقة التي يجب مراقبتها" حيث يتبنى المديرون التنفيذيون في آسيا والمحيط الهادئ الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل أسرع من أي شخص تقريبًا. أصبحت آسيا الآن في المرتبة الثانية بعد أمريكا الشمالية في تبني أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي. إذا كانت سنة 2023 تدور حول التجارب الأولية، فإن عام 2025 مرشح ليكون العام الذي تتوسع فيه آسيا في نشر الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات. يتم تحفيز هذا بالدعم القوي من القمة: على سبيل المثال، أقرت اليابان قانون تعزيز الذكاء الاصطناعي في عام 2025 بهدف جعل اليابان "الدولة الأكثر ودية للذكاء الاصطناعي في العالم" من خلال سياسات واستثمارات مؤيدة للابتكار. اعترفت اليابان بأنها تأخرت في تبني الذكاء الاصطناعي وتقوم الآن بتعبئة الحكومة والصناعة للحاق بالركب. وبالمثل، أطلقت كوريا الجنوبية استراتيجية وطنية للذكاء الاصطناعي مع قانون إطار شامل ومليارات من التمويل لتصبح واحدة من أكبر 3 قوى عظمى في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الأهداف لتبني الذكاء الاصطناعي من قبل 30% من الشركات بحلول عام 2030. تعني هذه الدفعات السياسية أن الشركات في شمال شرق آسيا تحت ضغط - وتحصل على الدعم - لدمج الذكاء الاصطناعي عاجلاً وليس آجلاً.

في الوقت نفسه، تمتلك الصين والهند مجموعات كبيرة من مستخدمي الذكاء الاصطناعي (مثل ملايين من مهندسي البرمجيات وازدهار الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي)، لكن مشاهد الأعمال في كلا البلدين تختلف. تعتبر عمالقة التكنولوجيا الصينية قادة عالميين في الذكاء الاصطناعي، ولكن العديد من الشركات الصينية التقليدية لا تزال في مراحل مبكرة من تبني الذكاء الاصطناعي. تقوم شركات خدمات تكنولوجيا المعلومات الهندية بتعزيز الذكاء الاصطناعي بسرعة في المنتجات للعملاء العالميين والاستخدام المحلي. وعلى النقيض من ذلك، اتخذت أوروبا نهجًا أكثر حذرًا وثقيلًا من حيث التنظيم (مع قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي القادم)، وهو ما يخشى البعض من أنه قد يبطئ تبني الشركات هناك. ومع ذلك، حتى في أوروبا، تظهر الاستطلاعات تزايد الإلحاح التنفيذي لعدم التأخر. بالمجمل، الاتجاه العالمي واضح: تشعر الشركات بضرورة قوية لـ "فعل شيء" مع الذكاء الاصطناعي، ولكن تحويل ذلك إلى قيمة تجارية مستدامة يثبت أنه نقطة ألم عالمية.

الحواجز الرئيسية لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي

• نقص الاستراتيجية ودعم التنفيذيين: تقوم العديد من المؤسسات بالخوض في الذكاء الاصطناعي دون وجود استراتيجية واضحة تتماشى مع نتائج الأعمال. من الشائع رؤية مشاريع تجريبية مجزأة تبدأها فرق فردية أو مختبرات الابتكار، دون تنسيق على مستوى الإدارة التنفيذية. يؤدي هذا إلى التكرار والجهد الضائع ومشاريع لا تلبي احتياجات الأعمال الأساسية. تُبرز أبحاث BCG أن قادة الذكاء الاصطناعي يمتلكون دعمًا قويًا من الرئيس التنفيذي ويقومون بمواءمة مبادرات الذكاء الاصطناعي مع الأهداف الاستراتيجية. عندما يكون الذكاء الاصطناعي أولوية للرئيس التنفيذي (وليس مجرد تجربة بحث وتطوير)، تحصل المشاريع على الموارد اللازمة، يتحسن التعاون بين الوظائف، ويتم التركيز على حل المشكلات ذات القيمة العالية بدلاً من استخدام الذكاء الاصطناعي لمجرد الاستخدام.
• فجوة المواهب والمهارات: يتطلب تبني الذكاء الاصطناعي بنجاح مزيجًا من علماء البيانات، المهندسين، الخبراء في المجالات المختلفة، وقادة التغيير. العديد من الشركات ببساطة لا تمتلك عددًا كافيًا من هذه الكفاءات. يعتبر توظيف المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي تنافسيًا ومكلفًا، وتدريب الموظفين الحاليين بطيء. بالإضافة إلى ذلك، يحتاج المديرون المتوسطون والموظفون في الخطوط الأمامية إلى التدريب للعمل مع أدوات الذكاء الاصطناعي (مثل كيفية تفسير توصيات الذكاء الاصطناعي، وكيفية طرح الأسئلة على أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية، إلخ). إذا لم يفهم الموظفون الذكاء الاصطناعي، فقد لا يثقون به أو يستخدمونه بشكل غير كافٍ، مما يلغي الفوائد المحتملة. تستثمر الشركات الرائدة بشكل كبير في برامج التدريب المتقدم والتدريب المتبادل، وغالبًا ما تؤسس "أكاديميات الذكاء الاصطناعي" الداخلية لرفع مستوى الإلمام بالذكاء الاصطناعي لدى القوى العاملة. يضمن ذلك أنه عندما يتم طرح حلول الذكاء الاصطناعي الجديدة، يكون الموظفون مستعدين لدمجها في العمل اليومي بدلاً من مقاومتها.
• قضايا البيانات والتكنولوجيا والبنية التحتية: كما ذُكر، جودة البيانات وتوافرها أساسيان. تكافح الشركات التي لم تُحدث بنيتها التحتية للبيانات حتى لتجربة الذكاء الاصطناعي، لأن الخوارزميات تحتاج إلى كميات كبيرة من البيانات النظيفة والمتاحة. تعرقل نظم البيانات المجزأة والهياكل التكنولوجية القديمة ونقص قدرات الحوسبة السحابية توسع نطاق الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، يتطلب نشر الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة نظم مراقبة لتتبع أداء النماذج (هل ما زالت توقعاتنا دقيقة؟)، عمليات لتحديث النماذج ببيانات جديدة، وآليات لحوكمة استخدام النماذج (مثل ضمان أن الذكاء الاصطناعي الذي يتخذ قرارات الائتمان عادل ومتوافق). هذه تقع تحت مظلة عمليات التعلم الآلي وحوكمة الذكاء الاصطناعي – مجالات لا تزال العديد من الشركات فيها غير ناضجة. من الملفت للنظر أن في أحد الاستطلاعات، كان "صعوبة إثبات العائد على الاستثمار" سببًا رئيسيًا لعدم استثمار الشركات في عمليات التعلم الآلي بعد؛ يشير هذا إلى معضلة حيث أن عدم وجود البنية التحتية الصحيحة يجعل تحقيق العائد على الاستثمار أصعب، ولكن عدم وجود عائد واضح على الاستثمار يجعل من الصعب تأمين الميزانية للبنية التحتية. يتطلب قطع هذه العقدة الجوردية قيادة رؤيوية للاستثمار في المنصات والأدوات حتى قبل تحقيق العائد بالكامل.
• المخاطر والأمان والمخاوف الأخلاقية: يمكن أن يتباطأ تبني الذكاء الاصطناعي في المؤسسات بسبب المخاوف الشرعية من المخاطر – سواء كانت أمنية، أو امتثالًا للقوانين، أو أخلاقية. يجب على الشركات في الصناعات المنظمة (المالية، الرعاية الصحية، إلخ) ضمان أن قرارات الذكاء الاصطناعي تمتثل للقوانين ويمكن مراجعتها. هناك أيضًا المخاطر المتعلقة بالسمعة: قد يكون الذكاء الاصطناعي الذي يميز بشكل غير مقصود أو يرتكب خطأً بارزًا كابوسًا للعلاقات العامة. بدون إشراف مناسب، يمكن أن تتعطل مشاريع الذكاء الاصطناعي بسبب أقسام الامتثال أو المخاوف القانونية. ما يميز المتبنين الناجحين هو أنهم يعالجون هذه المخاوف بشكل استباقي من خلال أطر حوكمة قوية. على سبيل المثال، يقومون بتنفيذ نقاط التحقق "الإنسان في الدائرة" للقرارات الحساسة، وإجراء تدقيقات على التحيز في الخوارزميات، وضمان شفافية توصيات الذكاء الاصطناعي. يقوم العديد بتأسيس لجان أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الداخلية. الأدوات والأطر للذكاء الاصطناعي المسؤول تظهر أيضًا. كمثال، أشار الفريق وراء Macaron AI إلى أهمية الخصوصية بحكم التصميم والامتثال في مساعدات الذكاء الاصطناعي، وتطبيق تدابير الشفافية وربط السياسات لبناء ثقة المستخدم. تحتاج المؤسسات بالمثل إلى بناء الثقة مع المستخدمين (والمنظمين) من خلال إظهار قدرتها على نشر الذكاء الاصطناعي بمسؤولية. عندما يثق أصحاب المصلحة في الذكاء الاصطناعي، من المرجح أن يدعموا توسيعه.

ما الذي يفعله المتبنون الناجحون بشكل مختلف: على الرغم من الإحصائيات المقلقة السابقة، هناك شركات تحقق نجاحات كبيرة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. ماذا يفعلون بشكل صحيح؟ تشير الأبحاث والدراسات إلى عدة ممارسات مثلى:

ربط الذكاء الاصطناعي بقيمة عمل واضحة: بدلاً من استخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض التجربة فقط، تبدأ الشركات الناجحة بمشكلات أو فرص عمل ملموسة. يسألون، "كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعدنا في زيادة الإيرادات، تقليل التكاليف، أو تحسين تجربة العملاء؟" ويسعون وراء مشاريع ذات مؤشرات أداء قابلة للقياس. على سبيل المثال، بدلاً من "دعونا نستخدم الذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية لأنه شائع،" قد يستهدفون "تقليل متوسط وقت التعامل في مركز الاتصال بنسبة 20٪ عبر مساعد الذكاء الاصطناعي" أو "خفض وقت التعطل في التصنيع عبر الصيانة التنبؤية." وجود مقاييس واضحة (مثل الوقت الموفر، زيادة التحويل، تقليل الأخطاء، إلخ) وتتبعها بدقة يحافظ على تركيز وفعالية تطبيقات الذكاء الاصطناعي. كما يساعد في الحصول على التأييد – عندما يرى الموظفون في الخطوط الأمامية أن أداة الذكاء الاصطناعي تسهل عملهم أو تجعل العملاء أكثر سعادة، يصبحون داعمين بدلاً من متشككين.

ابدأ صغيرًا، ثم قم بالتوسع بسرعة: غالبًا ما تقوم المنظمات الناجحة بتجريب الذكاء الاصطناعي على نطاق صغير ولكن مع خطة للتوسع من اليوم الأول. يتعاملون مع التجارب كمرحلة تعلم لتحسين الحل وإثبات قيمته، ثم ينتقلون بسرعة للتنفيذ على نطاق واسع إذا كانت النتائج إيجابية. الأهم من ذلك، أنهم يخصصون ميزانيات ويخططون لمرحلة التوسع (وليس فقط إثبات المفهوم). قد يشمل ذلك بناء بنى تحتية مرنة يمكن توسيعها، وإنشاء فرق متعددة الوظائف مبكرًا (IT، البيانات، وحدة الأعمال كلها تتعاون) حتى يتم معالجة العقبات التكاملية مقدمًا. على سبيل المثال، قام بنك بتجريب نظام كشف الاحتيال بالذكاء الاصطناعي في منطقة واحدة، وشهد انخفاضًا كبيرًا في معدل الإيجابيات الخاطئة، وفي غضون عام أطلقه في أكثر من 20 دولة - لأنهم أعدوا كتيبات وأبطال داخليين خلال التجربة لدفع التبني الأوسع.

استثمر في البنية التحتية والأدوات: لا يقوم القادة في مجال الذكاء الاصطناعي بالتقليل من أهمية "الأنابيب". إنهم يستثمرون في بحيرات البيانات أو مستودعات البيانات الحديثة لتجميع وتنظيف البيانات، ويستخدمون منصات السحابة أو الحوسبة عالية الأداء لتدريب النماذج ونشرها، ويستخدمون أدوات MLOps للتحكم في الإصدارات والاختبار والنشر المستمر لنماذج الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يتطلب ذلك التعاون مع مزودي التقنية أو مزودي السحابة المتخصصين في هذه الخدمات. العائد هو الموثوقية والقابلية للتوسع: مع وجود قاعدة صلبة، يصبح إضافة حالة استخدام جديدة للذكاء الاصطناعي أسهل وأسرع تدريجياً. على النقيض من ذلك، تجد المنظمات التي تحاول تنفيذ الذكاء الاصطناعي على بنية تحتية عشوائية أن مشاريعهم التجريبية تنهار تحت وطأة التعقيدات الواقعية عندما يتم إضافة المزيد من المستخدمين أو البيانات.

تنمية المواهب والفرق متعددة الوظائف: تحدثنا عن تطوير المهارات – بالإضافة إلى ذلك، تنجح المنظمات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في كسر الحواجز بين علماء البيانات والخبراء في المجالات المختلفة. يقومون بإنشاء فرق متعددة التخصصات حيث يعمل على سبيل المثال خبير التسويق ومهندس تعلم الآلة جنبًا إلى جنب على خوارزمية التخصيص، حيث يتعلم كل منهما من الآخر. يضمن هذا أن الحلول الذكية تتناسب مع سياق العمل ويمكن تنفيذها بشكل عملي. كما يساعد في نقل المعرفة بحيث يصبح خبير العمل أكثر دراية بالتكنولوجيا ويكتسب خبير التكنولوجيا فهماً للقطاع. بالإضافة إلى ذلك، فإن الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تمتلك مركزًا مركزيًا للتميز في الذكاء الاصطناعي أو علوم البيانات الذي يطور أفضل الممارسات، ويقدم استشارات داخلية، وربما يبني منصات أو أدوات مشتركة ليتم إعادة استخدامها عبر الأقسام. هذا يمنع كل فريق من إعادة اختراع العجلة ويسرع من تبني الذكاء الاصطناعي بشكل عام.

الدعوة التنفيذية وإدارة التغيير: أخيرًا، لن يحدث أي من الأمور المذكورة أعلاه دون قيادة قوية تدفعها. الناجحون في تبني الذكاء الاصطناعي لديهم قادة يوضحون رؤية مقنعة لدور الذكاء الاصطناعي في المنظمة ويديرون التغيير بنشاط. هذا يعني التواصل بوضوح مع الموظفين حول كيفية تعزيز الذكاء الاصطناعي لعملهم (وليس فقط تقليص الوظائف)، وضع توقعات واقعية مع المجلس والمستثمرين، وتعزيز ثقافة اتخاذ القرارات المدفوعة بالبيانات. يحتفلون بنجاحات مشاريع الذكاء الاصطناعي لبناء الزخم، وهم صريحون بشأن الإخفاقات كفرص للتعلم. عندما يشارك القادة التنفيذيون بوضوح - على سبيل المثال، عندما يناقش الرئيس التنفيذي مبادرات الذكاء الاصطناعي في الاجتماعات العامة، أو يتم تعيين رئيس للذكاء الاصطناعي - فإنه يشير إلى الشركة بأكملها أن الذكاء الاصطناعي هو أولوية استراتيجية وليس تجربة عابرة.

نظرة مستقبلية

مع دخولنا عام 2025، تصل تبني الشركات للذكاء الاصطناعي إلى نقطة تحول. الحماس يتراجع ليحل محله التفكير الجدي حول ما يتطلبه تحقيق القيمة. الخبر السار هو أن عناصر النجاح أصبحت مفهومة بشكل متزايد، والموارد متوفرة بكثرة. هناك المزيد من النماذج المعدة مسبقًا وواجهات برمجة التطبيقات التي يمكن للشركات استخدامها دون الحاجة إلى فرق بحث ضخمة في الذكاء الاصطناعي (من خدمات رؤية الكمبيوتر إلى واجهات برمجة التطبيقات لنماذج اللغة الكبيرة). هناك أيضًا المزيد من منصات التكامل وحتى أدوات الذكاء الاصطناعي بدون كود (كما نوقش في المدونة السابقة) التي يمكن أن تساعد في تسريع النشر بجهد تقني أقل. باختصار، الحاجز أمام الدخول يستمر في الانخفاض.

ومع ذلك، سيظل دمج الذكاء الاصطناعي بشكل حقيقي في نسيج المؤسسة – بطريقة تحفز الربح أو تحقيق الأهداف بشكل مستمر – رحلة تختبر رؤية الشركة وقدرتها على التكيف والحكم الرشيد. قد يتسع الفجوة بين قادة الذكاء الاصطناعي والمتأخرين في السنوات القليلة القادمة. من جهة، سنرى شركات تعاملت مع عامي 2023-2024 كمرحلة تعلم لها، والآن تقوم بتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بشكل غير مسبوق، محققة مزايا تنافسية في الكفاءة، وفهم العملاء، والابتكار. ومن جهة أخرى، الشركات التي تعاملت مع الذكاء الاصطناعي بدون استراتيجية أو التزام قد تتراجع أو تتخلف عن الركب، بينما يستخدم منافسوها الأكثر مرونة الذكاء الاصطناعي لتجاوزهم.

لم يعد هناك شك في أن تبني الشركات للذكاء الاصطناعي يرتبط بزيادة الإنتاجية، حيث تُظهر الدراسات أن الشركات المستعدة للذكاء الاصطناعي تتقدم. السؤال الآن هو أي الشركات يمكنها تنفيذ العمل التنظيمي الصعب لتحويل إمكانيات الذكاء الاصطناعي إلى حقيقة. تلك الموجودة في الولايات المتحدة وآسيا التي تجمع بين قوتها التكنولوجية ورؤية واضحة وتنفيذ قوي ستحدد على الأرجح الوتيرة في هذه الحقبة الجديدة. تستفيد هذه الشركات من أنظمة بيئية قوية للابتكار وفي حالة آسيا، غالبًا ما يكون هناك إلحاح من أعلى إلى أسفل للتحديث. لكن أي منظمة في أي منطقة يمكن أن تنجح بالنهج الصحيح.

في الختام، الوقت لتجارب الذكاء الاصطناعي يفسح المجال لوقت تنفيذ الذكاء الاصطناعي. يجب على الشركات أن تتجاوز مطاردة الخوارزمية اللامعة التالية والتركيز على بناء الأسس - البيانات، الأشخاص، العمليات - التي تسمح للذكاء الاصطناعي بالازدهار على نطاق واسع. الطريق ليس سهلاً، كما يتضح من الصعوبات التي واجهها الكثيرون حتى الآن. ومع ذلك، الجائزة لا تزال بانتظار من يأخذها: عمليات مبسطة، تجارب عملاء متميزة، وفرص منتجات جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. مع استراتيجية مدروسة، قيادة قوية، واستعداد لتعلم من الأخطاء المبكرة، يمكن للشركات بالفعل سد الفجوة بين الضجة والتأثير المستدام. سيكون عام 2025 محوريًا في فصل من يتحدث فقط عن الذكاء الاصطناعي عن أولئك الذين يحولون أعمالهم بالفعل باستخدامه. من خلال معالجة التحديات مباشرة واتباع خطة قادة الذكاء الاصطناعي، يمكن لأي شركة تسريع رحلتها من تجارب طموحة إلى نجاح مستدام مدعوم بالذكاء الاصطناعي.