يمتلك الذكاء الاصطناعي (AI) القدرة على إحداث ثورة في طريقة عمل الشركات واتخاذ القرارات. ومع ذلك، لا تزال العديد من الشركات دون فهم صحيح لقدرات وقيود الذكاء الاصطناعي، ونتيجة لذلك، قد لا تكون قادرة على الاستفادة الكاملة من مزاياها المحتملة.
أحد أكثر المفاهيم الخاطئة شيوعًا حول الذكاء الاصطناعي هو أنه حل واحد يناسب الجميع ويمكن تطبيقه على أي مشكلة أو عملية تجارية. أما الواقع هو أن الذكاء الاصطناعي يعتمد اعتمادا رئيسا على البيانات والخوارزميات التي تم استخدامها لتدريبه، وأما الحقيقة المرة هي أنه قد لا يكون الحل الأفضل لكل مشكلة. تحتاج الشركات إلى فهم القدرات والقيود المحددة لتقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة وتقييمها بعناية ما إذا كانت مناسبة لحالة الاستخدام المحددة الخاصة بها.
سوء فهم آخر حول الذكاء الاصطناعي هو أنه قادر على أن يحل محل صنع القرار البشري بالكامل، بينما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد بالتأكيد في صنع القرار، فإنه غير قادر على تكرار النطاق الكامل للحكم الحدس البشري. بدلاً من ذلك، يجب أن تفكر الشركات في الذكاء الاصطناعي كأداة لتعزيز عملية صنع القرار البشري وتقديم رؤى قيمة، بدلاً من استبدالها.
إضافة إلى ذلك، تعتقد العديد من الشركات أن تطبيق الذكاء الاصطناعي هو عملية بسيطة ومباشرة. ومع ذلك، فإن تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي ونشرها عملية معقدة ومتكررة تتطلب موارد وخبرات متخصصة. تحتاج الشركات إلى فهم المراحل المختلفة لدورة تطوير الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك جمع البيانات وإعدادها، و تدريب النماذج و ثم النشر و متابعة أداء تلك النماذج.
أخيرًا، غالبًا ما تعتقد الشركات أنه بمجرد تنفيذها للذكاء الاصطناعي، فإنها ستتطلب الحد الأدنى من التدخل البشري وستعمل بمفردها. لكن الحقيقة هي أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتطلب مراقبة وصيانة منتظمة للتأكد من أنها تعمل على النحو المنشود، وأن البيانات والنماذج المستخدمة لتدريبها لا تزال دقيقة وذات صلة. يتطلب ذلك فريقًا مخصصًا من علماء ومهندسي البيانات لإدارة نظام الذكاء الاصطناعي وضمان أدائه المستمر.