تشير التقارير الحديثة إلى أن الشركات تواجه زيادة ملحوظة في معدلات فشل مشاريع الذكاء الاصطناعي مما يثير تساؤلات حول جدوى الاستثمارات الكبيرة في هذا المجال حيث تتجاوز المشكلات الجوانب التقنية مثل دقة النماذج وجودة البيانات لتشمل عقبات ثقافية وتنظيمية عميقة فالمهندسون يقومون بتطوير نماذج متقدمة بينما يفتقر مديرو المنتجات إلى الفهم الكافي لاستغلال هذه النماذج كما أن علماء البيانات ينتجون نماذج أولية يصعب على فرق العمليات صيانتها وتبقى التطبيقات الذكية غير مستخدمة بسبب عدم مشاركة المستفيدين النهائيين في تحديد مفهوم الفائدة الحقيقية.
تحقيق قيمة حقيقية من الذكاء الاصطناعي
يشير تقرير نشر على موقع فينتشر بيت إلى أن المنظمات الناجحة تركز على تعزيز التعاون بين الأقسام وتحديد المسؤوليات المشتركة لتحقيق قيمة حقيقية من الذكاء الاصطناعي بعيدًا عن التركيز الحصري على الجوانب التقنية.
توسيع معرفة الذكاء الاصطناعي خارج فرق الهندسة
بحسب التقرير يجب أن يكون لدى مديرو المنتجات والمصممون والمحللون فهم لكيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في أعمالهم اليومية ليصبح أداة متاحة للجميع وليس حكرًا على المهندسين فعندما يقتصر الفهم على الفرق الهندسية فقط تنهار عمليات التعاون حيث لا يستطيع مديرو المنتجات تقييم المقايضات التي لا يعرفونها ولا يتمكن المصممون من تصميم واجهات تتناسب مع القدرات الحقيقية للنظام كما لا يتمكن المحللون من التحقق من صحة المخرجات ولا يهدف الأمر إلى تحويل الجميع إلى علماء بيانات بل إلى تزويدهم بمفردات مشتركة تسمح لكل دور بفهم ما يمكن للذكاء الاصطناعي تقديمه بناءً على البيانات المتاحة مما يحول التكنولوجيا إلى أداة فعالة مشتركة.
وضع قواعد واضحة لاستقلالية الذكاء الاصطناعي وإنشاء دليل عمل مشترك
يتطلب الأمر إطارًا يحدد متى يعمل الذكاء الاصطناعي بمفرده ومتى يحتاج إلى موافقة بشرية مع ضمان التتبع والتكرار والمراقبة لتجنب البطء أو الفوضى كما ينبغي إعداد دليل عمل مشترك بين الأقسام يجيب على أسئلة مثل كيف نختبر التوصيات قبل الإنتاج وما هو الإجراء البديل عند فشل التنفيذ الآلي ومن يتولى تجاوز قرارات الذكاء الاصطناعي وكيف ندمج الملاحظات هذا النهج يمنع التكرار غير الضروري ويضمن الاتساق مع الحفاظ على المرونة دون إضافة بيروقراطية زائدة ويعتبر التميز التقني وحده غير كافٍ حيث يجب معاملة التحول الثقافي والعمليات التنظيمية بنفس الجدية التي تولى بها تطوير النماذج لضمان نجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل.