الذكاء الاصطناعي بين التوهّج الشعبي وإحباط المؤسسات: لماذا 80% من المشاريع “تفشل”؟

على مدى السنوات الثلاث الماضية، رأينا انبهاراً غير مسبوق لدى الجمهور العام بإمكانيات الذكاء الاصطناعي: من أدوات مجانية شبه سحرية تؤدي مهام كتابة وترجمة وتوليد صور وأفكار، إلى ساعات من الإنتاجية تُستعاد في دقائق قليلة. لكن على الجانب الآخر، هناك حقيقة واقعة تتزايد أجراس التحذير حولها في أروقة الشركات الكبرى: إن معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات لا تحقق قيمة مالية حقيقية، وإن الكثير منها لا يتجاوز مرحلة التجارب.

قد تبدو هذه الفجوة بين “توقعات مذهلة” و“نتائج مخيبة للآمال” متناقضة على السطح، لكنها في جوهرها تعكس واقعاً صارخاً عن التطبيق الحقيقي للذكاء الاصطناعي في عالم الأعمال.

الرقم الذي يتداوله الجميع: هل فشل 80% من مشاريع الذكاء الاصطناعي في 2025؟

الرقم ذاته — 80% فشل في عام 2025 — ليس رقماً رسمياً ثابتاً صادرًا عن جهة محددة، لكنه مستوحى من عدة دراسات وتحليلات مستقلة توضح الاتجاه العام:

🔹 مؤسسة RAND تشير إلى أن أكثر من 80% من مشاريع الذكاء الاصطناعي تفشل في الوصول إلى قيمة مستدامة داخل الشركات مقارنة بتوقعات القادة. 📌 المصدر: https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA2680-1.html

🔹 تقرير من S&P Global Market Intelligence يكشف أن الشركات التي تتخلى عن معظم مبادراتها أو توقفها ارتفعت إلى 42%، مع شطب نحو 46% من المشاريع قبل الوصول للإنتاج. 📌 المصدر: https://www.spglobal.com/market-intelligence/en/news-insights/research/2025/10/generative-ai-shows-rapid-growth-but-yields-mixed-results

🔹 Gartner توقّع أن حوالي 30% من مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي سيتم التخلي عنها بعد مرحلة إثبات المفهوم بنهاية 2025. 📌 المصدر: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-07-29-gartner-predicts-30-percent-of-generative-ai-projects-will-be-abandoned-after-proof-of-concept-by-end-of-2025

🔹 Gartner أيضاً يحذّر من أن 60% من مشاريع الذكاء الاصطناعي معرضة للفشل بسبب غياب بيانات جاهزة وملائمة. 📌 المصدر: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-02-26-lack-of-ai-ready-data-puts-ai-projects-at-risk

لماذا ينجح الأفراد ويُحبط الشركات؟

1. فرق كبير بين الأدوات الشخصية والأنظمة المؤسسية

الأدوات التي يستخدمها الفرد غالباً:

  • بسيطة في الاستخدام

  • تعمل مباشرة على بيانات صغيرة

  • لا تحتاج لعمليات تكامل مع أنظمة معقدة

أما في المؤسسات:

  • تحتاج حلولاً متكاملة مع نظم قديمة

  • بيانات مبعثرة وغير موثوقة

  • قضايا امتثال وأمن عالية الحساسية

2. البيانات ليست “جاهزة” للذكاء الاصطناعي

أحد أكبر الأسباب التي تؤدي لفشل المشاريع هو أن الشركات تملك بيانات لا يمكن استخدامها مباشرة:

  • غير منظّمة

  • غير موحّدة

  • لا توجد ملكية واضحة لها داخل المؤسسة

وهذه المشكلة كافية لإيقاف أي مشروع في مراحله الأولى.

https://www.linkedin.com/pulse/%25D8%25A7%25D9%2584%25D8%25B0%25D9%2583%25D8%25A7%25D8%25A1-%25D8%25A7%25D9%2584%25D8%25A7%25D8%25B5%25D8%25B7%25D9%2586%25D8%25A7%25D8%25B9%25D9%258A-%25D8%25A8%25D9%258A%25D9%2586-%25D8%25A7%25D9%2584%25D8%25AA%25D9%2588%25D9%2587%25D8%25AC-%25D8%25A7%25D9%2584%25D8%25B4%25D8%25B9%25D8%25A8%25D9%258A-%25D9%2588%25D8%25A5%25D8%25AD%25D8%25A8%25D8%25A7%25D8%25B7-%25D8%25A7%25D9%2584%25D9%2585%25D8%25A4%25D8%25B3%25D8%25B3%25D8%25A7%25D8%25AA-%25D9%2584%25D9%2585%25D8%25A7%25D8%25B0%25D8%25A7-aljumaily-xapwf