5 اتجاهات رئيسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في المؤسسات لعام 2024: دراسة من مايكروسوفت و IDC

نظرة عامة على الدراسة

تتناول هذه المقالة نتائج دراسة مشتركة بين مايكروسوفت و IDC حول تبني وتأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي في المؤسسات. استطلعت الدراسة آراء أكثر من 4000 من قادة الأعمال وصناع القرار في مجال الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم، وحددت خمسة اتجاهات رئيسية تشكل المشهد المؤسسي في عام 2024.

النتائج الرئيسية للدراسة

• عائد الاستثمار (ROI): مقابل كل دولار يتم استثماره في الذكاء الاصطناعي التوليدي، تشهد الشركات متوسط عائد يبلغ 3.7 أضعاف.
• معدل التبني: زاد استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي من 55% في عام 2023 إلى 75% في عام 2024.
• التخصيص: في غضون 24 شهرًا، تخطط معظم الشركات للانتقال من حلول الذكاء الاصطناعي الجاهزة إلى حلول مخصصة أو أكثر تقدمًا.

5 اتجاهات رئيسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في المؤسسات

1. تعزيز الإنتاجية كمتطلب أساسي

• الهدف الأساسي: تحسين إنتاجية الموظفين هو النتيجة التجارية الأهم لتبني الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• الاستخدام: يستخدم 92% من مستخدمي الذكاء الاصطناعي هذه التقنية لتحقيق مكاسب في الإنتاجية، مع إبلاغ 43% منهم عن أعلى عائد استثمار من هذه التطبيقات.
• ما وراء الإنتاجية: في حين أن الإنتاجية ذات أهمية قصوى، تشمل حالات الاستخدام الهامة الأخرى مشاركة العملاء، ونمو الإيرادات، وإدارة التكاليف، وابتكار المنتجات/الخدمات.
• التأثير: تتوقع ما يقرب من نصف الشركات التي شملها الاستطلاع تأثيرًا كبيرًا من الذكاء الاصطناعي في جميع هذه المجالات خلال العامين المقبلين.
• مثال: في Dentsu، يستخدم الموظفون Microsoft Copilot لتوفير 15-30 دقيقة يوميًا في مهام مثل تلخيص المحادثات، وإنشاء العروض التقديمية، وبناء ملخصات تنفيذية.

2. التحول نحو حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي المتقدمة

• اتجاه التخصيص: تتجه الشركات بشكل متزايد نحو بناء حلول ذكاء اصطناعي مخصصة، بما في ذلك Copilots المصممة خصيصًا ووكلاء الذكاء الاصطناعي، لتلبية احتياجات صناعية محددة وعمليات تجارية.
• النضج: يشير هذا التحول إلى نضج متزايد في قدرات لغة الذكاء الاصطناعي، حيث تدرك الشركات قيمة الحلول الجاهزة وتتوسع إلى سيناريوهات أكثر تقدمًا.
• مثال: تقوم شركة Siemens بتطوير تطبيقات Copilot للاستخدام الصناعي، بهدف التخفيف من التحديات المتعلقة بالتعقيد ونقص العمالة في مختلف الصناعات.

3. تزايد التطبيقات والقيمة التجارية عبر الصناعات

• التوسع السريع: على الرغم من كونها تقنية جديدة نسبيًا، إلا أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يوسع نطاق تطبيقه بسرعة.
• زيادة التبني: أفاد 75% من المشاركين في الاستطلاع باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، ارتفاعًا من 55% في عام 2023.
• عائد الاستثمار حسب الصناعة: يتصدر القطاع المالي عائد الاستثمار، يليه الإعلام والاتصالات، والتنقل، وتجارة التجزئة والسلع الاستهلاكية، والطاقة، والتصنيع، والرعاية الصحية، والتعليم.
• التأثير العام: يحقق الذكاء الاصطناعي التوليدي عائد استثمار أعلى في جميع الصناعات.
• مثال: تستخدم Providence الذكاء الاصطناعي لتعزيز رعاية المرضى، وتبسيط العمليات، وتحسين كفاءة مقدمي الرعاية.

4. قادة الذكاء الاصطناعي يحققون عوائد وابتكارات أعلى

• تفاوت عائد الاستثمار: ترى الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي متوسط عائد استثمار يبلغ 3.7 أضعاف، ولكن القادة البارزين في تبني الذكاء الاصطناعي يحققون عوائد أعلى بكثير، بمتوسط 10.3 أضعاف.
• سرعة التنفيذ: يتميز القادة أيضًا بسرعة تنفيذ الحلول الجديدة، حيث يقوم 29% منهم بنشر الذكاء الاصطناعي في أقل من 3 أشهر، مقارنة بـ 6% فقط من الشركات المتأخرة.

5. التدريب على المهارات لا يزال يمثل تحديًا كبيرًا

• فجوة المهارات: يشير 30% من المشاركين في الاستطلاع إلى نقص الخبرة الداخلية في الذكاء الاصطناعي التوليدي، ويبلغ 26% عن نقص في مهارات الموظفين اللازمة للتعلم والعمل باستخدام الذكاء الاصطناعي.
• التوافق مع الاتجاهات: يتوافق هذا مع مؤشر اتجاهات العمل لعام 2024 الصادر عن Microsoft و LinkedIn، والذي وجد أن 55% من قادة الأعمال يشعرون بالقلق إزاء نقص المواهب الماهرة.
• استجابة Microsoft: قامت Microsoft بتدريب واعتماد أكثر من 14 مليون شخص في المهارات الرقمية في أكثر من 200 دولة خلال العام الماضي.
• مثال: تتعاون جامعة جنوب فلوريدا (USF) مع Microsoft لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتبسيط العمليات وتعزيز العمليات الجامعية، وتزويد الطلاب بإمكانية الوصول المبكر إلى مهارات الذكاء الاصطناعي.

لقد أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي قوة دافعة للابتكار والنمو في المؤسسات، ويشهد تبنيًا متزايدًا في مختلف الصناعات. ومع ذلك، فإن الحاجة إلى تطوير المهارات وتخصيص الحلول تظل تحديات رئيسية يجب على المؤسسات معالجتها لتحقيق أقصى استفادة من هذه التكنولوجيا التحويلية.