تقرير تطبيقات الذكاء الاصطناعي: خمسة اتجاهات ورؤى في عام 2025

تنتقل الذكاء الاصطناعي من مرحلة نقاش المفاهيم إلى تطبيقها الفعلي. في الوقت الحالي، تعمل الشركات الكبرى بنشاط على نشر عمليات تشغيل منتجات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، مما أصبح ساحة المعركة الرئيسية في المنافسة في الصناعة. تركز أحدث تقارير حالة الذكاء الاصطناعي لعام 2025 "دليل البناء" على العملية الكاملة لمنتجات الذكاء الاصطناعي من الفكرة إلى التشغيل على نطاق واسع، مما يوفر توجيهًا استراتيجيًا ثمينًا للمهنيين في هذا المجال.

تستند هذه التقرير إلى نتائج دراسة شملت 300 من كبار التنفيذيين في شركات البرمجيات، ودمجت مقابلات عميقة مع قادة الذكاء الاصطناعي في الصناعة، مما أدى إلى تحديد خمس رؤى أساسية، وتقديم خارطة طريق تكتيكية عملية لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الشركات.

1. استراتيجية منتجات الذكاء الاصطناعي تدخل مرحلة جديدة

أظهرت الأبحاث أن الشركات التي تركز على الذكاء الاصطناعي تتفوق بشكل ملحوظ في سرعة الترويج للمنتجات. حوالي 47% من الشركات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي قد حققت حجمًا حاسمًا وأثبتت الطلب في السوق، بينما فقط 13% من الشركات التي تدمج وظائف الذكاء الاصطناعي في منتجاتها الحالية وصلت إلى هذا المستوى.

الاتجاه السائد الحالي:

• أصبحت تدفقات العمل للوكيل الذكي والتطبيقات العمودية محور التركيز، حيث يعمل ما يقرب من 80% من مطوري الذكاء الاصطناعي الأصليين في هذا المجال.
• تزداد شعبية الهياكل متعددة النماذج، حيث تستخدم الشركات في المتوسط 2.8 نموذج في المنتجات الموجهة للعملاء، لتحسين الأداء، والتحكم في التكاليف، والتكيف مع سيناريوهات التطبيقات المختلفة.

2. ابتكار نماذج تسعير الذكاء الاصطناعي

تدفع تقنيات الذكاء الاصطناعي الشركات لإعادة التفكير في استراتيجيات تسعير المنتجات والخدمات. وأظهرت الدراسات أن نماذج التسعير المختلط (رسوم الاشتراك الأساسية بالإضافة إلى رسوم الاستخدام) أصبحت تتصدر المشهد. في الوقت نفسه، تقوم بعض الشركات بتجربة نماذج تسعير تعتمد بالكامل على الاستخدام الفعلي أو عائدات العملاء.

من الجدير بالذكر أن 37% من الشركات تخطط لتعديل استراتيجيات تسعير وظائف الذكاء الاصطناعي الخاصة بها في العام المقبل لتعكس بشكل أفضل القيمة التي يحصل عليها العملاء والاستخدام الفعلي.

3. أصبحت استراتيجية المواهب ميزة تنافسية رئيسية

الذكاء الاصطناعي ليس مجرد تحدٍ تقني، بل هو أيضًا تحدٍ في إدارة المنظمات. الفرق الرائدة تقوم بتشكيل فرق ذكاء اصطناعي متعددة الوظائف، بما في ذلك مهندسي الذكاء الاصطناعي، ومهندسي التعلم الآلي، وعلماء البيانات، ومديري منتجات الذكاء الاصطناعي.

آفاق المستقبل:

• تتوقع معظم الشركات أن يركز 20-30% من الموظفين في فرق الهندسة على مجال الذكاء الاصطناعي.
• قد تصل هذه النسبة للشركات ذات النمو العالي إلى 37%.
• لا تزال عمليات توظيف المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي تواجه تحديات، حيث يتجاوز متوسط فترة التوظيف لمهندسي الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة 70 يومًا.

4. زادت ميزانية الذكاء الاصطناعي بشكل كبير

تقوم الشركات بزيادة استثماراتها في الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، حيث يتم توجيه 10%-20% من ميزانية البحث والتطوير نحو مجال الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن يستمر هذا الاتجاه في النمو حتى عام 2025. وهذا يدل على أن الذكاء الاصطناعي أصبح القوة الدافعة الأساسية لاستراتيجيات المنتجات.

مع توسع نطاق منتجات الذكاء الاصطناعي، تتغير أيضًا هيكل التكاليف:

• المرحلة المبكرة: تكاليف الموارد البشرية تهيمن.
• مرحلة النضج: زيادة نسبة تكاليف خدمات السحابة، استنتاج النماذج والامتثال.

5. تطبيقات الذكاء الاصطناعي الداخلية في الشركات تظهر تطورًا غير متوازن

على الرغم من أن حوالي 70% من الموظفين لديهم صلاحية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الداخلية، إلا أن عدد المستخدمين الفعليين المنتظمين لا يتجاوز نصفهم تقريبًا. تواجه الشركات الكبيرة الناضجة تحديات أكبر في تعزيز استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.

تقوم الشركات ذات معدل استخدام مرتفع (أكثر من 50% من الموظفين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي) بمتوسط نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي في أكثر من 7 سيناريوهات داخلية، تشمل بشكل رئيسي:

• مساعد البرمجة (77% معدل الاستخدام)
• إنشاء المحتوى (65% معدل الاستخدام)
• بحث الوثائق (57% معدل الاستخدام)

بلغت نسبة تحسين كفاءة العمل في هذه المجالات 15% إلى 30%.

استمرار تطوير نظام أدوات الذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن نظام أدوات الذكاء الاصطناعي لا يزال متشتتًا إلى حد ما، إلا أنه يتجه تدريجياً نحو النضج. تُظهر الدراسات أن أطر العمل والتقنيات والمكتبات والمنصات المستخدمة على نطاق واسع في بيئات الإنتاج تشمل بشكل رئيسي: Amazon SageMaker، Apache Spark MLlib، Docker، Hugging Face، Jupyter، Keras، Kubernetes، NumPy، PyTorch، scikit-learn، TensorFlow وغيرها.

تقدم هذه التقرير ليس فقط عرضًا لحالة تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في الشركات، ولكن أيضًا يوفر مرجعًا مهمًا لوضع استراتيجيات الذكاء الاصطناعي. مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، سيؤثر كيفية استفادة الشركات من هذه الرؤى بشكل مباشر على قدرتها التنافسية في السوق المستقبلية.