مشروع ذكاء اصطناعي بقيمة 1.2 مليون دولار فشل — وهذه هي الأسباب التي يجب تجنبها

مشروع ذكاء اصطناعي بقيمة 1.2 مليون دولار فشل رغم نجاحه التقني في مرحلة النموذج الأولي، ليس بسبب عجز تقني، بل بسبب فشل في فهم جوهر القيمة الحقيقية: اعتماد المستخدمين. المشروع، الذي بُني بفريق من خمسة علماء بيانات ومصمم تجربة مستخدم، أنتج نموذجًا واعدًا يُظهر استجابات مذهلة، لكنه كان يُستهلك 75 ثانية لكل استجابة، ويُطلق 50 طلبًا متكررًا في كل مرة، مما يُكلّف الشركة مليون دولار سنويًا لإنقاذ 15 دقيقة فقط من وقت الموظفين يوميًا. عند مراجعة الجدوى الاقتصادية، أُوقف المشروع فورًا. السبب الجذري ليس في التكنولوجيا، بل في نمط التفكير: استمرار قادة التقنية في إدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي كمشاريع هندسية تقليدية، تركز على دقة النموذج وسرعة المعالجة، بينما تتجاهل التحدي الأكبر: كيف يُستخدم النظام فعليًا في بيئة العمل، وهل يُشعر المستخدمين بالثقة، وهل يُسهل عملهم حقًا. الفرقة التي أنشأت المشروع نجحت في "العمل"، لكنها فشلت في "القيمة". هذا الفشل يعكس تحولًا جوهريًا في عصر الذكاء الاصطناعي: النجاح لم يعد يُقاس بتحقيق أرقام قياسية تقنية، بل بقدرة النظام على التكامل مع سير العمل، وتحقيق تأثير ملموس على الأداء التنظيمي. الحل لا يكمن في تحسين النموذج، بل في تغيير المنهجية. يجب على قادة التقنية (CTOs) أن يتحولوا من "الخيميائيين" – الذين يختبرون ويُجربون – إلى "البناءين" الذين يركزون على القيمة المستدامة. هذا التحول يتطلب ثلاث مبادئ أساسية: أولًا، استبدال مقاييس الأداء التقني (مثل دقة النموذج أو سرعة المعالجة) بمقاييس اعتماد المستخدم: معدلات إنجاز المهام، تكرار استخدام الميزة، ووقت القيمة الفعلية (time-to-value). فما فائدة نموذج دقيق إذا لم يستخدمه أحد؟ ثانيًا، تكامل فرق العمل: يجب دمج التفكير المنتج (Product Thinking) في كل مرحلة من مراحل تطوير الذكاء الاصطناعي. لا يكفي أن يُصمم النظام، بل يجب أن يُبنى معًا مع أصحاب المصلحة من الأعمال، لضمان تطابق الحل مع احتياجات واقعية. ثالثًا، تواصل فعّال مع أصحاب القرار: فرق التقنية تتحدث بلغة النماذج والدقة، بينما الإدارة العليا تبحث عن عائد استثمار، وتحسين التنافسية، وتقليل التكاليف. يجب ترجمة الأداء التقني إلى قصص عمل ملموسة: "هذا النظام يُقلّل الوقت اللازم لمعالجة الطلبات بنسبة 30%، ويُقلّل الأخطاء البشرية بنسبة 45%". النموذج الناجح لا يُبنى من أجل "الإعجاب"، بل من أجل "الاستخدام". الفرق الحقيقي ليس في القدرة على بناء نموذج ذكي، بل في القدرة على جعله جزءًا لا يتجزأ من العمل اليومي، ويبني ثقة تدريجيًا. التحول لا يحتاج إلى تغيير تقني، بل إلى تغيير في الثقافة والتفكير. مبادرة لمدة 90 يومًا يمكن أن تُحدث فرقًا: تقييم المشاريع بمقاييس الأعمال، إعادة هيكلة الفرق لدمج التفكير المنتج، وتدريب الفرق على قياس النجاح من منظور المستخدم. الخلاصة: الذكاء الاصطناعي الناجح ليس من يصنع أذكى نموذج، بل من يُحوّل التكنولوجيا إلى قيمة حقيقية تُقاس بثقة المستخدمين، واندماج النظام في العمل، وتحقيق أهداف تنظيمية ملموسة. من يفشل في هذا التحول، سيظل يُنفق ملايينًا على نماذج مذهلة لا يستخدمها أحد.