دليل تنفيذ منتجات الذكاء الاصطناعي: خمسة رؤى رئيسية لعام 2025

تتحول مجالات الذكاء الاصطناعي من موضوعات ساخنة إلى تطبيقات عملية، وأصبح تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع محور المنافسة. تركز أحدث تقارير حالة الذكاء الاصطناعي "دليل البناة" على الحلول الشاملة لمنتجات الذكاء الاصطناعي من الفكرة إلى التشغيل على نطاق واسع.

تستند هذه التقرير إلى دراسة أجريت مع 300 من كبار التنفيذيين في شركات البرمجيات ومقابلات مع خبراء في مجال الذكاء الاصطناعي، ويقدم خارطة طريق تكتيكية تهدف إلى تحويل مزايا الذكاء الاصطناعي إلى ميزة تنافسية تجارية مستدامة. فيما يلي خمس رؤى رئيسية تم استخراجها من التقرير:

1. استراتيجيات منتجات الذكاء الاصطناعي تدخل مرحلة جديدة

بالمقارنة مع الشركات التي تدمج الذكاء الاصطناعي فقط في منتجاتها الحالية، فإن الشركات التي تركز على الذكاء الاصطناعي كجوهر تحقق سرعة أكبر في طرح منتجاتها في السوق. تظهر البيانات أن 47% من الشركات الأصلية في الذكاء الاصطناعي قد وصلت إلى حجم حاسم وحققت توافق السوق، بينما فقط 13% من الشركات التي تدمج منتجات الذكاء الاصطناعي وصلت إلى هذه المرحلة.

الاتجاه السائد:

• أصبحت تدفقات العمل الذكية والتطبيقات الرأسية محور التركيز
• حوالي 80% من مطوري الذكاء الاصطناعي الأصليين يقومون بتخطيط أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على تنفيذ عمليات متعددة الخطوات بشكل مستقل.
• أصبح هيكل النموذج المتعدد خيارًا شائعًا لتحسين الأداء، والتحكم في التكاليف، ومطابقة السيناريوهات المحددة
• المنتجات الموجهة للعملاء تستخدم في المتوسط 2.8 نموذجًا

2. تطور نماذج تسعير الذكاء الاصطناعي

تغير الذكاء الاصطناعي طريقة تسعير المنتجات والخدمات في الشركات. تتبنى العديد من الشركات نماذج تسعير مختلطة، حيث يتم إضافة رسوم اشتراك أساسية إلى رسوم الاستخدام. تستكشف بعض الشركات نماذج تسعير تعتمد بالكامل على الكمية الفعلية للاستخدام أو النتائج.

على الرغم من أن العديد من الشركات لا تزال تقدم ميزات الذكاء الاصطناعي مجانًا في الوقت الحالي، فإن 37٪ من الشركات تخطط لتعديل استراتيجيات التسعير في العام المقبل لجعل الأسعار أكثر توافقًا مع القيمة التي يحصل عليها العملاء وكمية الاستخدام.

3. استراتيجية المواهب تصبح ميزة تنافسية

الذكاء الاصطناعي ليس مجرد مسألة تقنية، بل هو أيضًا مسألة تنظيمية. الفرق الرائدة تقوم بتشكيل فرق متعددة التخصصات تتكون من مهندسي الذكاء الاصطناعي، ومهندسي التعلم الآلي، وعلماء البيانات، ومديري منتجات الذكاء الاصطناعي.

آفاق المستقبل:

• تتوقع معظم الشركات أن يركز 20-30% من الأفراد في فرق الهندسة على الذكاء الاصطناعي
• قد تصل هذه النسبة للشركات ذات النمو العالي إلى 37%
• متوسط الوقت المستغرق لتوظيف مهندسي الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة يتجاوز 70 يومًا
• 54% من المستجيبين أفادوا أن تقدم التوظيف متأخر، والسبب الرئيسي هو نقص في الاحتياطي من المواهب المؤهلة

4. زيادة كبيرة في ميزانية الذكاء الاصطناعي

تقوم الشركات التي تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي باستثمار 10%-20% من ميزانيتها البحثية والتطويرية في مجال الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن تستمر الشركات في جميع فئات الإيرادات في إظهار اتجاهات نمو مستدامة حتى عام 2025. وهذا يعكس أن الذكاء الاصطناعي قد أصبح القوة الدافعة الأساسية في تخطيط استراتيجيات المنتجات.

مع توسع نطاق منتجات الذكاء الاصطناعي، حدثت تغييرات ملحوظة في هيكل التكاليف:

• المرحلة المبكرة: تمثل تكاليف الموارد البشرية النفقات الرئيسية
• مرحلة النضج: تصبح تكاليف خدمات السحابة، وتكاليف استدلال النموذج، وتكاليف الامتثال والتنظيم هي النفقات الرئيسية

5. توسع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي داخل الشركات لكنه غير متوازن

على الرغم من أن معظم الشركات تقدم الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي الداخلية لحوالي 70% من الموظفين، إلا أن حوالي نصفهم فقط يستخدمونها بانتظام. تواجه الشركات الكبيرة الناضجة تحديات أكبر في دفع الموظفين لاستخدام الذكاء الاصطناعي.

خصائص الشركات ذات معدل الاستخدام العالي:

• أكثر من نصف الموظفين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي
• متوسط نشر الذكاء الاصطناعي في أكثر من 7 سيناريوهات داخلية
• التطبيقات الرئيسية: مساعد البرمجة (77%)، توليد المحتوى (65%)، بحث الوثائق (57%)
• زيادة كفاءة العمل في هذه المجالات بنسبة 15%-30%

تقترب بيئة أدوات الذكاء الاصطناعي من النضوج

أظهرت الدراسات أن إطار العمل والتقنيات والمكتبات والمنصات الخاصة بالذكاء الاصطناعي التي تعمل حاليًا في بيئة الإنتاج لا تزال متفرقة، لكنها تتجه تدريجياً نحو النضج. تتضمن الأدوات الشائعة ما يلي:

• نماذج اللغة الكبيرة: ChatGPT، Claude، GPT-4 وغيرها
• نماذج مفتوحة المصدر: Llama، Mistral وغيرها
• إطار التطوير: PyTorch، TensorFlow وغيرها
• خدمات السحابة: AWS SageMaker، Google Vertex AI وغيرها
• قاعدة بيانات المتجهات: Pinecone، Weaviate وغيرها
• أدوات MLOps: MLflow و Weights & Biases وما إلى ذلك
• مساعد البرمجة: GitHub Copilot، Tabnine وغيرها

يوفر هذا التقرير توجيهات استراتيجية شاملة لتطوير وتنفيذ منتجات الذكاء الاصطناعي، مما يساعد الشركات على استغلال الفرص في مجال الذكاء الاصطناعي سريع التطور وتحقيق نمو مستدام.