كيفية تحقيق أقصى عائد على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي في عام 2025

لكن رغم استمرار الضجة المحيطة بتنفيذ الذكاء الاصطناعي في التصاعد، تكتشف العديد من المؤسسات أن العائد على الاستثمار (ROI) من حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بها أقل من المتوقع. كشف تقرير عام 2023 الصادر عن IBM Institute for Business Value أن مبادرات الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة حققت عائدًا على الاستثمار بلغ 5.9% فقط. في الوقت نفسه، تطلبت مشاريع الذكاء الاصطناعي نفسها استثمارًا رأسماليًا بنسبة 10%.¹ 

إذن لماذا تواجه معظم الشركات صعوبة في الاستفادة من الحلول التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي؟ وكيف يمكنهم تحقيق عائد استثمار أفضل في عام 2025؟ اتَّضح أن امتلاك الذكاء الاصطناعي ليس كافيًا على الإطلاق. سارَع بعض قادة الأعمال إلى تبنّي الذكاء الاصطناعي بدافع الخوف من تفويت الفرصة (FOMO)، كتحرُّك قصير المدى للبقاء في صدارة المنافسة. وتصوَّر آخرون أن الذكاء الاصطناعي المؤسسي أداة استراتيجية للأعمال تصلح لكل مشكلة. نسي كِلا الفريقين أهمية الدقة والتخطيط. 

قال الناس: "الخطوة الأولى: سنستخدم النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)". "الخطوة الثانية: فيمَ ينبغي أن نستخدمها؟" كما أوضحت Marina Danilevsky، الباحثة العلمية الأولى في تقنيات اللغة لدى IBM. يُعَد تعليقها تحذيرًا للشركات التي قد تقع في نفس النهج قصير المدى مع وكلاء الذكاء الاصطناعي في 2025.

تحقيق عائد إيجابي على الاستثمار في تحوُّل الذكاء الاصطناعي يتطلب اتَّباع نهج معاكس. ولحسن الحظ، يلوح أمل جديد في الأفق للأعمال والذكاء الاصطناعي. ليس من الممكن فحسب، بل من المحتمل تحقيق مكاسب قابلة للقياس في العائد على الاستثمار عند تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح، عندما تسمح المؤسسات لجودة البيانات واستراتيجية الذكاء الاصطناعي بقيادة العملية.

يُعَد فهم العائد على الاستثمار لمبادرات الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا لنجاح التحول في الذكاء الاصطناعي. يوضِّح عائد الاستثمار (ROI) لقادة الأعمال كيف يساهم الذكاء الاصطناعي في تحقيق أهداف الأعمال وفي السلامة العامة للمؤسسة. 

يُسهم عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي في: 

• موافقة القيادة: عند الاستثمار في التحول الرقمي المعتمِد على الذكاء الاصطناعي، لا شيء يُقنع أكثر من البيانات الرقمية الدقيقة. يوضِّح بحث جديد كيف يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي وسير العمل القائم على الوكلاء أن يكونوا مربحين ماليًا². يكون القادة والأطراف المعنية أكثر استعدادًا للاستثمار عند تقديم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال المدعومة بأرقام واضحة. 

• إدارة التغيير: قد يقاوم الموظفون مبادرات الذكاء الاصطناعي؛ بسبب مخاوف من فقدان الوظائف أو جودة مخرجات الذكاء الاصطناعي. لكن عائد الاستثمار يشمل أيضًا عوامل مثل إنتاجية الموظفين والرضا الوظيفي والاحتفاظ بالموظفين.

  يمكن لمقاييس "عائد الاستثمار غير الملموس" هذه تهدئة مخاوف الموظفين، خاصةً عند دمجها مع حالات الاستخدام لوكلاء الذكاء الاصطناعي أو أنواع أخرى من نماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يساهم عائد الاستثمار أيضًا في التحولات الثقافية حيث يزداد استثمار الموظفين في عائد الاستثمار لمشاريع الذكاء الاصطناعي الناجحة.

• تحديد أولويات الاستثمار: حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي كثيرة، لكن ليست كلها ذات قيمة متساوية لكل مؤسسة. يمكن لتحليل عائد الاستثمار (ROI)، خاصةً عند الاستعانة بدراسات حالة واقعية، أن يكشف عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي لديها القدرة على تحقيق أكبر قيمة مقارنةً بالتكاليف. 

• النجاح على المدى الطويل: مواءمة استثمارات الذكاء الاصطناعي مع أهداف العمل طويلة المدى يمكن أن تسهم في النمو مع تقليل الإنفاق غير الفعَّال وضياع الوقت. سواء للشركات الناشئة أم المؤسسات الكبرى، يشكِّل تحليل عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي أساس خارطة طريق للنجاح المستمر مع تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة في المجال. 

• اختيار المزوِّد: مع تنوع سوق الذكاء الاصطناعي كما هو الحال، فإن اختيار وبناء سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي الأكثر قوة يجب أن يتأثر بحسابات عائد الاستثمار، حيث تقوم المؤسسات بالموازنة بين عوامل مثل نقاط سعر البائع وأنظمة التسعير وميزانيتها واعتبارات الموارد الخاصة بها.

بمجرد أن تقوم الفرق بدمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل الخاص بها، فإنها ستستمتع بمجموعة من الفوائد. على سبيل المثال، يمكن لفرق تطوير التطبيقات القيام بما يلي:

• تسريع عملية التطوير من خلال أتمتة إنشاء التعليمات البرمجية، وتسريع إصلاح الأخطاء، وتبسيط أتمتة الاختبار وإدارة المشروع.

• تحسين جودة التطبيق من خلال تحسين اكتشاف الأخطاء والصيانة التنبؤية.

• تقليل التكاليف من خلال أتمتة المهام المتكررة عبر دورة حياة التطوير وتقليل فترة التعطل.

• تعزيز قيمة الأعمال من خلال تسريع الابتكار، وزيادة الإنتاجية، وتحسين تجارب العملاء، واتخاذ قرارات أكثر استراتيجية.

قد يكون من الصعب تحديد عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي؛ لأن العديد من التأثيرات المفيدة للذكاء الاصطناعي غير مباشرة وطويلة الأمد. على سبيل المثال، إذا استخدمت المؤسسة الذكاء الاصطناعي لتبسيط تحليل البيانات وإنشاء عرض مصوَّر للبيانات حتى يتمكن قادة الأعمال من اتخاذ قرارات أكثر استنارة، فقد لا تظهر النتائج لسنوات. 

غالبًا ما يكون من الصعب اكتشاف عائد الاستثمار في الوقت الفعلي لتبنّي الذكاء الاصطناعي. وأي مكاسب فورية قد تكون خادعة. قد تشهد الشركة التي تعلن عن خطط لأتمتة سير العمل وتقليل قوتها العاملة باستخدام الذكاء الاصطناعي ارتفاعًا سريعًا في أسعار الأسهم، لكن هذا ليس ضمانًا لكيفية تفاعل العملاء والموظفين في النهاية.³

يقسِّم المحللون الماليون عائد الاستثمار إلى فئتين: ثابت وغير ملموس. 

• عائد الاستثمار الثابت يشمل التأثيرات الملموسة المرتبطة مباشرةً بالربحية. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة تكنولوجيا المعلومات إلى تقليل الانقطاعات وتسريع أوقات الاستجابة، ما يؤدي إلى زيادة الكفاءة التشغيلية وتحسين رضا العملاء من أجل الاحتفاظ بالمستخدمين بشكل أكبر.⁴

• عائد الاستثمار غير الملموس يشمل الفوائد الأخرى التي، رغم عدم ارتباطها المباشر بالأرباح، تظل مفيدة للمؤسسة. يمكن أن يشمل ذلك زيادة معنويات الموظفين وتحسين تجربة العملاء. على سبيل المثال، قد يعبِّر الموظفون عن رضا أكبر عندما تختار الشركات نهجًا أخلاقيًا في اعتماد الذكاء الاصطناعي.⁵

نظرًا لأن عائد الاستثمار يُعَد مقياسًا، فإنه يتطلب بيانات رقمية لحسابه. تتضمن المقاييس الرئيسية لعائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، سواءً الثابتة أو غير الملموسة، العديد من مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) التي يمكن قياسها وتحديدها كميًا. اختَر مؤشرات الأداء الرئيسية المناسبة لحساب عائد الاستثمار من الذكاء الاصطناعي بدقة أكبر في مبادرات الأمن الإلكتروني وتسويق المحتوى والتنبؤ ومجالات الأعمال الأخرى.

ترتبط مؤشرات الأداء الرئيسية لعائد الاستثمار الثابت بالبيانات المالية الملموسة: التكاليف التي تم توفيرها أو الأرباح التي تم الحصول عليها.

تشمل مؤشرات الأداء الرئيسية ذات الصلة بتوفير التكاليف ما يلي: 

• تخفيضات تكلفة العمالة مثل الساعات التي يتم توفيرها؛ بسبب الأتمتة وزيادة الإنتاجية عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. 

• مكاسب الكفاءة التشغيلية مثل انخفاض استهلاك الموارد نتيجةً لمهام سير عمل الذكاء الاصطناعي المبسَّطة. 

تشمل مؤشرات الأداء الرئيسية ذات الصلة بزيادة الأرباح ما يلي: 

• زيادة حركة المرور وتوليد العملاء المحتملين ومعدلات التحويل بفضل تجربة العملاء وتخصيص التسويق القائم على البيانات ومحركات التوصية بالمنتجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

• زيادة الإيرادات وتدفقات إيرادات جديدة من التطبيقات الجديدة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ودورات تطوير أسرع وفرص عمل جديدة.

تُعَد مؤشرات الأداء الرئيسية لعائد الاستثمار غير الملموس أقل سهولةً في القياس مقابل أداء الأعمال على المدى القصير، ولكنها تميل إلى التأثير في سلامة المؤسسة على المدى الطويل. غالبًا ما يتم قياس مؤشرات الأداء الرئيسية هذه من خلال الدراسات الاستقصائية ومبادرات البحث النوعي ويمكن أن تشمل ما يلي: 

• رضا الموظفين والاحتفاظ بهم المرتبط بمبادرات الذكاء الاصطناعي، مثل نجاح المؤسسة في التغلب على تحديات تبنّي الذكاء الاصطناعي الداخلية أو إثبات التزامها بالاستدامة في مجال الذكاء الاصطناعي. 

• اتخاذ قرارات أفضل حيث يتخذ المديرون التنفيذيون وقادة الفريق قرارات أكثر دقة في وقت أقل باستخدام تحليلات البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. 

• تحسين رضا العملاء، مثل إذا نجحت حملات التخصيص التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في تقليل معدل فقدان العملاء أو من خلال استخدام روبوت محادثة لتجربة العملاء يعتمد على الذكاء الاصطناعي للتعامل مع المزيد من استفسارات خدمة العملاء. كشفت دراسة أُجريت في مايو 2025 أن فرق المبيعات تتوقع زيادة صافي نقاط الترويج (NPS) من 16% في عام 2024 إلى 51% بحلول عام 2026، ويرجع ذلك أساسًا إلى مبادرات الذكاء الاصطناعي.⁶

أجرى معهد IBM Institute for Business Value سلسلة من الدراسات البحثية حول كيفية تمكُّن المؤسسات والفرق من تحقيق عائد الاستثمار الأمثل في مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. وعلى الرغم من أن كلًا منها خاص بصناعة معينة، فإن الفرق في أي قطاع يمكنها تعميم النتائج لتناسب احتياجاتها الخاصة. 

كشفت دراسة تعاونية مع Adobe وAWS عن ثلاثة إجراءات رئيسية يمكنها زيادة عائد الاستثمار لمبادرات التعلم الآلي في سلسلة توريد المحتوى (CSC). في الوقت نفسه، أظهرت دراسة حول تطوير المنتجات أن الفرق ذات عائد الاستثمار العالي تتَّبِع أفضل الممارسات الأربع نفسها.

أفادت فرق تطوير المنتجات التي اتَّبعت أفضل أربع ممارسات للذكاء الاصطناعي إلى حد "كبير للغاية" بمتوسط عائد استثمار على الذكاء الاصطناعي التوليدي بنسبة 55%.⁷ يجب على الفرق التي تريد تكرار نتائجها دمج الممارسات التالية في سير العمل الخاص بها: 

1. الاحتفال بالتعليقات: التحوُّل باستخدام الذكاء الاصطناعي هو عملية مستمرة قيد التنفيذ. تساعد التعليقات المحفزة الموظفين على الشعور بالراحة عند التعبير عن آرائهم، وفي الوقت نفسه تقلل من الهدر في الوقت والموارد على العمليات غير الفعَّالة. 
2. العمل بشكل متكرر: إدخال الذكاء الاصطناعي في دورة تطوير المنتج على مراحل صغيرة لمنع التعب وتقليل المخاطر. قم بتعديل تنفيذ الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت عندما تدرك الفرق ما ينجح وما هو غير فعَّال. يكون توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي أفضل على دفعات صغيرة، بدلًا من تنفيذه دفعة واحدة. 
3. التعلم من بيانات المستخدم: استخراج بيانات المستخدم وتحليلها لتحديد الفرص التي يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يحقق فيها أكبر قيمة. بدلًا من محاولة تشكيل سلوك المستخدم بشكل نشط، يمكن تعديل خرائط طريق المشروع لتلبية احتياجات المستخدمين حيث يكونون.
4. بناء فرق متعددة التخصصات: الاستفادة من مجموعات المهارات ومجالات الخبرة المتنوعة للحد من العوائق. تدعم الفرق متعددة الوظائف بعضها بشكل متبادل ، في حين يؤدي الانعزال إلى ظهور عوائق في التواصل وتباطؤ المشروع. 

أظهرت المؤسسات التي تعتمد رؤية شاملة وكاملة للذكاء الاصطناعي والمحتوى تحقيق عائد استثمار أعلى بنسبة 22% لتطوير CSC و30% لدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي.⁸ ثلاث ركائز أساسية لتحقيق نجاح عائد الاستثمار باستخدام الذكاء الاصطناعي وCSC: 

1. اعتمِد منظورًا شاملًا لرؤية الصورة الكبيرة وتحديد الأولويات بفاعلية: افحص جميع الجوانب التي يؤثِّر فيها الذكاء الاصطناعي على CSC، بما في ذلك التخطيط الاستراتيجي، والميزانية، والموارد البشرية، وإدارة التغيير الاستباقية. لاحِظ الترابط بين الفرق والأقسام وركِّز على حالات استخدام الذكاء الاصطناعي ذات أعلى إمكانات عائد استثمار. 
2. لا تهمل إدارة التغيير: إن إدخال عمليات وتقنيات جديدة ليس أمرًا بسيطًا أبدًا، خاصةً عندما تكون مثيرة للجدل مثل الذكاء الاصطناعي. وتُعَد موافقة الموظفين ضرورية لنجاح أي مبادرة ذكاء اصطناعي جديدة. ويمكن لاستراتيجية متعددة الوظائف تركِّز على أبرز المؤيدين للتغيير أن تحافظ على الحماس طوال عملية التحول بالذكاء الاصطناعي. 
3. قلِّل من المخاطر لإطلاق العنان للإبداع: إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي تُتيح حرية إبداعية عندما لا تقلق الفرق بشأن أخطاء الذكاء الاصطناعي. دَع أنظمة الذكاء الاصطناعي تتولى المهام الروتينية منخفضة المخاطر، حتى يتمكن المبدعون من إنجاز ما يجيدونه: إنتاج محتوى رائع.