يتبع الصعود الكبير لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة نمطاً شائعاً، حيث تتنافس الشركات الصغيرة لتطبيق التكنولوجيا الحديثة على مشكلات معينة في الأعمال، مع وعود بتحقيق مكاسب كبيرة، لكن ضمن شريحة سوق ضيقة. هذه الشركات عادة ما تستخدم نماذج ذكاء اصطناعي معروفة مثل شات جي بي تي، ثم تضيف برامج خاصة بها تستهدف مهام محددة، وتبرز قيمتها في قدرتها على تقديم حلول متخصصة دون الحاجة للقلق بشأن كيفية عملها كأنظمة متكاملة.
لكن هذه الاستراتيجية تحمل مخاطر، فكما حدث مع شركات الإنترنت التي أهدرت أموالاً كثيرة دون نماذج أعمال مستدامة، الكثير من شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة اليوم تُهدر أموالاً طائلة على تكاليف الوصول لنماذج الذكاء الاصطناعي، بينما تفتقر لمميزات يصعب تقليدها من قبل المنافسين. الرهان الأساسي لهذه الشركات هو قدرة الذكاء الاصطناعي على حل مشكلات أعمال معينة بكفاءة، مما يدفع الشركات لتجاوز أنظمتها المتكاملة بحثاً عن أداء أفضل في مجالات محددة.
الأفضل في فئته يتفوق على الجيد بما يكفي في مكان واحد، ولكن ربط العمليات التجارية الكاملة لتحقيق نمو مستدام يمثل تحدياً كبيراً للشركات التي تم بناؤها لأداء وظيفة واحدة فقط. بينما قد تشهد بعض الشركات زيادة ملحوظة في الإيرادات في البداية، تواجه أيضاً تكاليف باهظة.
أظهرت دراسة من شركة كروز للاستشارات أن شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة تنفق ضعف ما تنفقه شركات البرمجيات التقليدية على الحوسبة والبنية التحتية، بالإضافة إلى دفع رواتب عالية للمواهب المتخصصة. هذه التحديات الهيكلية تجعل من المنصات البرمجية الراسخة مثل مايكروسوفت و«إس ايه بي» و«سيلزفورس» أكثر استدامة رغم مخاطر تأثير الذكاء الاصطناعي على أعمالها.
بينما تكافح الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي للحفاظ على مكانتها في السوق، تترسخ المنصات الأوسع نطاقاً مزايا تتعزز مع مرور الوقت. هذه المنصات لا تركز فقط على تحسين مجال واحد، بل تعزز أعمال العملاء بشكل عام، مما يوفر معلومات قيمة لكل من الشركة ومقدم الخدمة، ويعزز قدرات شركات البرمجيات كخدمة بفضل سنوات من الخبرة في التحسينات.
على سبيل المثال، يمكن لمنصات البرمجيات نمذجة العلاقة بين السبب والنتيجة عبر وظائف الأعمال المختلفة. قد تحسن أداة ذكاء اصطناعي محدودة النطاق إدارة المخزون، لكن إذا لم تأخذ في الاعتبار التدفق النقدي أو علاقات المورّدين، فإن هذا التحسين لمتغير واحد قد يتسبب في أضرار للعمل. لذا، الشركات البرمجية الراسخة في وضع أفضل لمعالجة المخاوف المتعلقة بتكامل الذكاء الاصطناعي، مثل المنافسة، تحديات التنفيذ، والأمن السيبراني، بالإضافة إلى المسائل القانونية والأخلاقية.
بالنسبة للبرامج المؤسسية الراسخة، من المحتمل أن يأتي أفق المنافسة التالي من شركات نموذج الأساس نفسها، مثل «أوبن أيه آي» و«أنثروبيك»، حيث يمكن لهذه الشركات بناء تطبيقات أعمال شاملة مع الاحتفاظ بأفضل نماذج الذكاء الاصطناعي لديها. يمكننا تخيل أن تقدم «أوبن أيه آي» مجموعة كاملة لإدارة مخاطر المؤسسات مدعومة بنموذج «جي بي تي – 6»، بينما تضطر شركات البرمجيات لاستخدام «جي بي تي – 5» أو نماذج مفتوحة أقل كفاءة.
تتجلى الفكرة في المنافسة الشرسة بين الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تسعى شركات البنية التحتية لجعل البرمجيات سلعة أساسية، بينما تسعى شركات البرمجيات لجعل مكونات الذكاء الاصطناعي في منصاتها سلعة أساسية، وهذا يكشف لماذا أرى أن المنصات الراسخة ستنتصر في النهاية.
تواجه شركات مثل «أوبن أيه آي»، التي تسعى لبناء برمجيات أعمال، نفس التحديات التي واجهتها شركات التكنولوجيا العملاقة السابقة، وهي إنشاء أنظمة أعمال متكاملة من الصفر. كتابة الكود أصبحت سهلة نسبياً، لكن الصعوبة تكمن في عقود من الخبرة الصناعية، والروابط العديدة مع برمجيات أخرى، والفهم العميق للوائح الخاصة بكل قطاع، والثقة المتراكمة لدى الشركات الكبرى، وهي مجالات تطورت فيها المنصات البرمجية الراسخة على مدى عقود.
الحسابات لا تصب في مصلحة الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، فهي بحاجة لتحقيق مكاسب كبيرة تبرر الجهد والمخاطرة في إدارة أداة منفصلة، لذا من المتوقع أن تنتصر شركات البرمجيات الراسخة من خلال دمج الابتكار بدلاً من تشتيته.