العائق الحقيقي أمام التوسع في الذكاء الاصطناعي ليس التقنية، بل التشخيص غير الممول

من المقرر تنفيذ ألفي تشخيص للبيانات من نوع Diag Data IA من طرف Bpifrance وFrance Num خلال الفترة 2026-2027، تمولها Bpifrance بنسبة 40%، ما يحدد التكلفة المتبقية على الشركة بـ6000 يورو دون احتساب الضريبة. يستجيب هذا البرنامج لعائق نادرا ما تحدده الشركات الصغيرة كذلك عند انطلاقها في أول مشروع للذكاء الاصطناعي، وهو التشخيص المسبق، المرحلة الأكثر تخطيا، والأكثر كلفة عند تخطيها.

غالبا ما يفاجئ هذا الاستنتاج القادة لحظة عرضه عليهم. العائق أمام توسع مشروع ذكاء اصطناعي ليس تقنيا في حد ذاته تقريبا أبدا، فالأدوات موجودة، ومتاحة، وتعمل بشكل جيد عموما بمجرد تغذيتها بشكل صحيح. العائق الحقيقي ينبع من سؤال يُطرح متأخرا جدا، ما البيانات التي تملكها الشركة فعلا، بأي شكل، وبأي مستوى من الجودة، وهل هي متاحة في الأقسام التي سيتعين عليها لاحقا تكرار النجاح المحقق في مكان آخر.

يفسر غياب هذا التشخيص المسبق جزءا كبيرا من إخفاقات التعميم الملاحظة في الميدان. تُطلق شركة صغيرة مشروعا تجريبيا في قسم تكون فيه البيانات نظيفة ومنظمة جيدا، فتحصل على نتيجة مشجعة، ثم تكتشف، أثناء محاولة توسيع الاستخدام إلى قسم آخر، أن البيانات هناك موزعة أو ناقصة أو غائبة ببساطة بشكل قابل للاستغلال. هذا الاستنتاج، الذي يأتي بأثر رجعي، يكلف من الوقت والمصداقية الداخلية ما كان تشخيص مسبق سيكشفه في غضون أسابيع، قبل حتى اختيار أداة.

يُتخطى هذا التشخيص غالبا لسبب مفهوم، فهو لا يُنتج أي نتيجة مرئية فورا، على عكس مشروع تجريبي للذكاء الاصطناعي يعطي انطباعا ملموسا بالتقدم. تُفضّل إدارة مستعجلة لإظهار نتيجة ملموسة للفرق أو المساهمين بطبيعة الحال الإجراء المرئي على التقييم المسبق، غير المرئي لكن الحاسم لما يليه. إنه مفاضلة مفهومة على المدى القصير، ونادرا ما تكون الصائبة على المدى المتوسط.

بشكل ملموس، يُقيّم تشخيص البيانات مدى توفر وجودة وسهولة الوصول إلى البيانات ذات الصلة بالمشروع المزمع، ويحدد بدقة النواقص الواجب سدها قبل الانطلاق، ويقترح خارطة طريق واقعية، تشمل الوقت اللازم لتنظيم ما يجب تنظيمه، قبل أي استثمار في أداة أو مزود. لا يحل هذا العمل محل المشروع التجريبي نفسه، بل يسبقه ويحدد إلى حد كبير فرص نجاحه، وخاصة تعميمه لاحقا.

الحاجز المالي، الذي يُستشهد به غالبا لتبرير غياب هذا التشخيص، تمت إزالته إلى حد كبير من خلال برنامج Diag Data IA. تكلفة متبقية محددة بسقف 6000 يورو دون احتساب الضريبة، مقابل مرافقة يمكن أن تتجنب أشهرا من العمل الضائع على مشروع تجريبي غير قابل للتعميم، تمثل نسبة تكلفة إلى فائدة نادرا ما تضاهيها أشكال أخرى من المرافقة. العائق الرئيسي المتبقي لم يعد ماليا، بل ثقافيا، إقناع إدارة بأن هذا التشخيص يمثل استثمارا وليس تكلفة جانبية يمكن تجنبها.

هذا بالضبط النطاق الذي تغطيه مرحلة الجرد في منهجية IMPACT، في الأسبوع الأول، قبل الانتقال إلى مرحلة النمذجة التي تُحضّر المشروع التجريبي نفسه استنادا إلى بيانات تم التحقق مسبقا من مدى توفرها وجودتها. مشروع ذكاء اصطناعي يبدأ بهذه المرحلة غير المرئية يتقدم، بشكل متناقض، أسرع من مشروع ينتقل مباشرة إلى الفعل. يُقيّم تشخيص مدته 5 أيام عمل نضج بياناتكم قبل أي استثمار في أداة.