أظهرت مشاركة شركة ديل في مؤتمر «دل تكنولوجيز وورلد» 2026 في لاس فيغاس أن التحدي الأكبر أمام تبني الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات لم يعد تقنياً، بل إدارياً وتشغيلياً. ورغم توفر البنية التحتية المتقدمة مثل منصة «Dell AI Factory with NVIDIA»، فإن كثيراً من الشركات تتعثر عند الانتقال من تجارب محدودة إلى تطبيقات إنتاجية مستدامة. يعود ذلك إلى صعوبات في جاهزية البيانات، وتحديد مؤشرات القيمة، ودمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل الفعلي. يرى سكوت بيلز، نائب الرئيس للخدمات المهنية في ديل، أن النجاح لا يكمن في شراء الخوادم، بل في «إثبات القيمة» عبر استخدام بيانات حقيقية وتحديد نتائج تشغيلية ملموسة.

أحد أبرز التحديات هو ما يسميه الخبراء «اختناق البيانات»، حيث تبقى البيانات مبعثرة وغير نظيفة، ما يمنع تحويلها إلى مدخلات فعالة للذكاء الاصطناعي. كما أن تعقيد الوكلاء الذكية، التي تتفاعل مع بعضها ومع أنظمة داخلية، يتطلب حوكمتها وأمنها وضبط صلاحياتها، خاصة في القطاعات الحساسة مثل الصحة والتمويل. في السعودية، تُضاف مسألة السيادة على البيانات كعامل حاسم، ما يدفع المؤسسات نحو بيئات تشغيل داخلية أو مُدارة.

إلى جانب ذلك، تبرز فجوة في المهارات، حيث لا تكفي القدرة على تشغيل نموذج جاهز، بل يُطلب فهم أعمق للبيانات والعمليات. تتعاون ديل مع جهات مثل «سدايا» و«أرامكو» لسد هذه الفجوة عبر برامج تدريبية طويلة الأمد. النموذج الناجح، بحسب بيلز، هو الذي يعيد تصميم سير العمل حول قدرات الذكاء الاصطناعي، لا الذي يضيفه كأداة فوق أنظمة قديمة.