دليلك لبناء نموذج ذكاء اصطناعي يواكب تحديات بيئة العمل

كيف تتجنّب سقوط مشروع الذكاء الاصطناعي ضمن الثمانين بالمئة الفاشلة؟ هذا السؤال يتردّد اليوم على لسان كل شركة تقريباً، خصوصاً بعد التقارير التي تؤكد أن أغلب مبادرات الذكاء الاصطناعي لا تصل إلى مرحلة العائد الحقيقي رغم الضجة الكبيرة حولها.

في السنوات الأخيرة، ضخت المؤسسات مليارات في نماذج توليدية ومنصات تعلم عميق، أملاً في رفع الكفاءة أو خفض التكلفة أو تسريع الإنتاجية. لكن الواقع كان صادماً: معدلات فشل عالية، تجارب أولية لا تكتمل، ونتائج لا تلامس حاجات العمل. وهذا يمهّد للدخول إلى صلب الفكرة الأساسية: فهم أسباب الإخفاق هو الخطوة الأولى للنجاح.

المعضلة الأكبر أن الفرق تبدأ من النموذج قبل الهدف. بدل أن يسأل الفريق ما المشكلة التجارية التي تحتاج حلاً، يبدأ بالسؤال ماذا يمكن أن نفعل بهذا النموذج الجديد. هذا التوجّه يجعل المشروع يفتقد البوصلة منذ البداية. ولتجنب ذلك، إليك الخطوات العملية.

1- حدّد المشكلة التي تريد حلها بشكل واضح وصريح، سواء كانت تحسين اتخاذ القرار أو خفض الأخطاء أو تسريع سير العمل.
2- اربط المشكلة بمؤشر أداء يمكن قياسه مثل تقليل وقت المعالجة أو رفع الإنتاجية بنسبة محددة.
3- اختر التقنية بناءً على الحاجة الفعلية، وليس على مدى شهرتها أو حداثتها.
وهذا يربط مباشرة بين التخطيط السليم وبين قدرة المشروع على الانتقال بسلام من مرحلة الفكرة إلى التنفيذ.

غالباً ينجح النموذج داخل بيئة التجارب، لكنه ينهار عند دمجه مع الأنظمة الحقيقية. السبب أن البيانات مختلفة، أو البنية التقنية لا تتحمل، أو فريق العمليات غير مستعد. لتجاوز هذا التحدي، اتبع التالي.

1- تأكّد من أن بيانات المؤسسة نظيفة ومحدّثة قبل تدريب النموذج، لأن جودة البيانات تحدد نجاح التعلم الآلي.
2- اختبر النموذج على سيناريوهات الاستخدام الواقعية، لا على عيّنات مثالية.
3- حضّر فرق الدعم والبنية التحتية للتعامل مع التشغيل الفعلي، وخصوصاً مسائل التعقب والمراقبة.
وهذا يربط بين مرحلة الاختبار ونضج البنية الداخلية التي يحتاجها أي مشروع ذكاء اصطناعي ليبقى ثابتاً.

كثير من الإخفاقات تحدث لأن الإدارة تتوقع نتائج سحرية من أول أسبوع. الذكاء الاصطناعي عملية تراكمية تعتمد على التحسين المستمر، والاتصال الواضح يحدد فرص النجاح. ولتحقيق ذلك، يمكن التعامل مع الخطة بالطريقة التالية.

1- ضع أهدافاً واقعية للنموذج، ووضح ما يمكنه فعله وما لا يمكنه فعله، خصوصاً في مجالات الأتمتة والتحليل التنبؤي.
2- ابدأ بنطاق صغير يمكن قياسه، ثم وسّع تدريجياً بعد التأكد من أن الأداء مستقر.
3- احسب المخاطر التقنية مثل انحراف النموذج أو نقص البيانات أو تغير ظروف السوق.
وهذا يربط بين إدارة المخاطر وبين استدامة الحلول الذكية داخل المؤسسة.

نجاح المشروع لا يُقاس بعدد النماذج المدرّبة، بل بقدرته على خلق قيمة اقتصادية. وهنا تبدأ الحاجة إلى دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل اليومي، وليس تركه كتجربة معزولة.

1- اربط النموذج مباشرة بعملية تشغيلية مؤثرة، سواء في خدمة العملاء أو سلسلة التوريد أو تحليل البيانات.
2- درّب المستخدمين على كيفية الاستفادة من المخرجات، كي لا يبقى النظام محدوداً في يد الفريق التقني.
3- تابع الأداء باستمرار باستخدام لوحات قياس، حتى تكتشف أي خلل أو فرصة تحسين.
وهذا يربط بين التطبيق العملي وبين الأثر المالي الذي تبحث عنه الشركات.

إذا كانت أغلبية مشاريع الذكاء الاصطناعي تفشل، فهذا لا يعني أن النجاح مستحيل. بل يعني أن النجاح يحتاج منهجية واضحة تبدأ بفهم المشكلة، مروراً بالاختبار الواقعي، وانتهاءً بالدمج الفعلي داخل المؤسسة. باعتماد هذه الخطوات، يصبح مشروعك أقرب إلى نادي العشرين بالمئة الناجحين، بعيداً عن التجارب القصيرة التي لا ترى النور.