تحول التركيز في قطاع الذكاء الاصطناعي خلال الفترة الأخيرة من النصوص المكتوبة إلى معالجة بيانات العالم المادي، مثل مقاطع الفيديو وخرائط الليزر وبيانات المستشعرات المتقدمة لدعم الأنظمة التي تتفاعل مع الواقع المحيط.

وكشفت دراسة استقصائية حديثة أُجريت عام 2026 وشملت أكثر من 700 متخصص، عن التحديات الفعلية التي تواجه الفرق التقنية في بناء وتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي والبصري.

وأوضحت النتائج أن المشكلات المتعلقة بالبيانات تشكل السبب الرئيسي خلف معظم حالات فشل النماذج، مما يؤكد أن جودة هندسة البيانات تتفوق بأهميتها على السعي نحو بناء هياكل أكبر حجماً.

وأشارت الدراسة إلى أن عمليات وضع العلامات والبيانات التوضيحية ما زالت تتسبب في تكاليف مادية عالية وإهدار للموارد، نظراً لعمد الفرق في كثير من الأحيان إلى تصنيف كميات هائلة من البيانات ثم التخلي عن معظمها قبل مرحلة الإنتاج.

وبيّنت النتائج في النهاية أن الفارق الحقيقي بين فرق العمل التي تنجح في إطلاق منتجاتها وتلك التي تتوقف مشاريعها يكمن في طريقة التعامل مع البيانات وتنظيمها، وليس فقط في حجم البيانات التي يتم جمعها.