أدخل بيانات مؤسستك واحصل على تقدير فوري للعائد المتوقع على الاستثمار في قياس وتطوير جاهزية AI.
* الأرقام تقديرية بناءً على دراسات صناعية
كل رقم في الحاسبة مستند إلى دراسات منشورة وبيانات موثقة للقطاع. فيما يلي شرح لكل صيغة ومصدرها.
المنظمات تنفق بين 2%–6% من إجمالي الرواتب على التدريب (المتوسط 5%). المقياس المسبق يقلل الهدر بنسبة 35% عن طريق استهداف البرامج بدقة للفجوات الفعلية.
تشير الدراسات IBM حتى 66% من المنظمات تحقق تحسينات ملموسة في الإنتاجية من الذكاء الاصطناعي. المعامل 50% يعكس أن نصف التحسن فقط يتحقق في السنة الأولى. نسب القطاعات مبنية على تقارير McKinsey وCisco AI Readiness Index.
تشير دراسة إلى MIT (2025) حتى 80%–95% من المشاريع AI فشل في تحقيق قيمة قابلة للقياس. المعامل 8× يعكس متوسط تكلفة الفشل مقارنة بتكلفة المقياس المبكر الذي يمنعه.
| القطاع | المعامل | المصدر |
|---|---|---|
| تقنية المعلومات | 15% | McKinsey 2024 |
| المالية والمصرفية | 12% | IBM 2025 |
| الحكومة والقطاع العام | 10% | Cisco 2025 |
| الصناعة والتصنيع | 13% | McKinsey 2024 |
| الرعاية الصحية | 11% | IBM 2025 |
| التعليم | 8% | OECD 2024 |
| التجزئة والخدمات | 9% | McKinsey 2024 |
تعكس هذه النسب متوسط مكاسب الإنتاجية السنوية المتوقعة من التبني AI لكل قطاع.
تعتمد مستويات التسعير على بيانات السوق لمقاييس جاهزية المنظمات المماثلة وتكلفة التطوير الداخلي لنفس المقياس.
يوفر هذا الحاسبة تقديرات إرشادية لا ضمانات. الأرقام الفعلية تختلف حسب: