كشفت دراسة حديثة أعدتها شركة F5 حول *استراتيجية حالة التطبيقات 2025 أن الذكاء الاصطناعي بات يشكّل محوراً حيوياً في استراتيجيات التحول الرقمي للمؤسسات، حيث أظهرت النتائج أن 96% من المؤسسات حول العالم تقوم حالياً بنشر نماذج AI، مقارنة بنسبة لم تتجاوز الربع في عام 2023.
الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء التطبيقات وتخفيض التكاليف
تُظهر الدراسة أن المؤسسات لا تكتفي بنشر AI، بل تسعى أيضاً لتوظيفه في تحسين أداء التطبيقات، حيث أعرب 72% من المشاركين عن رغبتهم في ذلك. كما أشار 59% إلى أنهم يستخدمون AI بهدف تحسين التكلفة وتطبيق قواعد أمنية جديدة تتيح التصدي لهجمات “اليوم صفر”.
بوابات الذكاء الاصطناعي: حماية وتحكم مركزي
ما يقرب من نصف المؤسسات تعتمد بوابات AI لربط التطبيقات بالأنظمة الذكية، في حين يتوقع 40% إضافيون القيام بذلك خلال العام المقبل. وتُستخدم هذه البوابات بشكل رئيسي في حماية النماذج وإدارتها (62%)، وتوفير نقطة تحكم مركزية (55%)، ومنع تسريب البيانات الحساسة (55%).
تصريحات من F5: الذكاء الاصطناعي بات حقيقة تشغيلية
وصرحت لوري ماكفيتي، المهندسة البارزة لدى F5، بأن “صنّاع القرار في مجال تكنولوجيا المعلومات أصبحوا أكثر ثقة بدمج AI في عمليات مؤسساتهم”. وأضافت: “نتجه بسرعة نحو مرحلة سيعتمد فيها AIعلى العمل بشكل مستقل في صلب المؤسسات، ضمن إطار مفهوم AIOps”.
تحديات أمام جاهزية الذكاء الاصطناعي
رغم هذا التقدم، إلا أن التقرير سلط الضوء على **تحديات مستمرة**، أبرزها:
الجهوزية التشغيلية المحدودة: عبّر 60% من المؤسسات عن شعورها بالإرهاق من العمل اليدوي.
نقص المهارات: يمثل عائقاً لدى **54% من المشاركين.
ارتفاع التكاليف: أشار 48% إلى أن تكلفة تشغيل الذكاء الاصطناعي مشكلة متنامية، مقارنة بـ42% في 2024.
غياب ممارسات بيانات قابلة للتطوير: تعاني منها 39% من المؤسسات.
التحيّز وضعف موثوقية المخرجات: يمثل مصدر قلق لدى **34%.
واجهات برمجة التطبيقات: معوقات تقنية قائمة
كشفت الدراسة أن 58% من المؤسسات تعتبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs) من أكبر التحديات، حيث تمضي بعضها ما يصل إلى نصف وقتها في إدارتها. وتُعد التعامل مع APIs الخاصة بالموردين (31%)، والكتابة النصية (29%)، والتكامل مع أنظمة التذاكر (23%) من المهام الأكثر استنزافاً للوقت.
توصيات F5: التبسيط هو الحل
دعت F5 المؤسسات إلى تبسيط واجهات برمجة التطبيقات وتقنيات الأتمتة، وأكدت أن البساطة التشغيلية أصبحت ضرورية لنجاح الذكاء الاصطناعي، لأنه لا يتطلب فقط أنظمة ذكية، بل أيضاً بيئات تشغيل خالية من التعقيد.
