كشفت دراسة حديثة أجراها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) عن فجوة كبيرة بين الطموح والتطبيق الفعلي لتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في الشركات العالمية. أشارت الدراسة إلى أن 95% من الشركات التي استثمرت في هذه التقنيات لم تحقق أي عائد ملموس على الرغم من إنفاق ما يُقدّر بـ 30 إلى 40 مليار دولار أمريكي على مستوى المؤسسات.
أوضحت الدراسة، التي شملت مسحاً لأكثر من 300 عملية نشر للذكاء الاصطناعي ومقابلات مع حوالي 350 موظفاً، أن السبب الجذري وراء فشل هذه الاستثمارات ليس في البنية التحتية، أو التنظيم، أو نقص المواهب، بل يكمن في “فجوة التعلّم” (Learning Gap).
في هذا السياق، أبرزت الدراسة أن غالبية أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي الحالية لا تحتفظ بالتعليقات، أو تتكيف مع السياق، أو تتحسن بمرور الوقت، مما يجعلها غير فعالة في دمجها ضمن سير العمل اليومي للشركات.
مستقبل الاستثمار في الذكاء الاصطناعي التوليدي
أفاد التقرير بأن أكثر من 80% من المؤسسات قامت بتجربة أدوات مثل ChatGPT و Microsoft Copilot، ونشر حوالي 40% منها هذه الأدوات فعليًا. ورغم اعتراف العديد من الشركات بأن هذه الأدوات عززت الإنتاجية على المستوى الفردي للموظفين، إلا أن الدراسة تشير إلى أن هذا التحسين لم يترجم إلى تأثير قابل للقياس على الأرباح والخسائر (P&L).
وخلص التقرير إلى أن 5% فقط من المشاريع التجريبية المتكاملة للذكاء الاصطناعي نجحت في تحقيق ملايين الدولارات من القيمة، بينما ظلت الغالبية العظمى عالقة دون تأثير مالي ملموس بسبب “سير العمل الهش، ونقص التعلّم السياقي، وعدم التوافق مع العمليات اليومية”.
تشير النتائج إلى أن الشركات الكبيرة، على الرغم من ريادتها في حجم المشاريع التجريبية، تتأخر في التوسع الناجح لهذه التقنيات. كما أن ميزانيات الاستثمار تميل إلى تفضيل الوظائف الظاهرة في “الواجهة” بدلاً من الوظائف ذات العائد الاستثماري المرتفع في “الخلفية”. ولتجاوز هذه العقبات، توصي الدراسة بضرورة التركيز على الاستثمار في الأنظمة القادرة على التعلّم والتكيف، ودمج الـ AI بعمق أكبر في العمليات الأساسية للشركة.
لا يسمح بنقل هذا المحتوى من سوالف دون الاشارة برابط مباشر
