** . تراهن الشركات بقوة على الذكاء الاصطناعي، ومع ذلك فإن الغالبية العظمى من المشاريع التجريبية في المؤسسات لا تزال عالقة عند خط البداية.**
يكشف تقرير جديد صادر عن مبادرة NANDA التابعة لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) أنه في حين يحمل الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) وعوداً كبيرة للمؤسسات، فإن معظم المبادرات الرامية إلى دفع نمو الإيرادات السريع تبوء بالفشل [1].
على الرغم من الاندفاع لدمج النماذج الجديدة القوية، فإن حوالي 5% فقط من البرامج التجريبية للذكاء الاصطناعي تحقق تسارعاً سريعاً في الإيرادات؛ بينما تتعثر الغالبية العظمى، ولا تقدم أي تأثير ملموس على الأرباح والخسائر. يرسم البحث - المستند إلى 150 مقابلة مع قادة، ومسح شمل 350 موظفاً، وتحليل 300 عملية نشر عامة للذكاء الاصطناعي - فجوة واضحة بين قصص النجاح والمشاريع المتعثرة [1].
لتفكيك هذه النتائج، تحدثت مجلة Fortune مع أديتيا تشالابالي، المؤلف الرئيسي للتقرير والمساهم البحثي في مشروع NANDA في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.
قال تشالابالي: "بعض المشاريع التجريبية للشركات الكبرى والشركات الناشئة الأصغر سناً تتفوق حقاً في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي". وأضاف أن الشركات الناشئة التي يقودها شباب في سن 19 أو 20 عاماً، على سبيل المثال، "شهدت قفزة في الإيرادات من الصفر إلى 20 مليون دولار في عام واحد. ويرجع ذلك إلى أنهم يختارون نقطة ألم واحدة، وينفذون بشكل جيد، ويتشاركون بذكاء مع الشركات التي تستخدم أدواتهم" [1].
ولكن بالنسبة لـ 95% من الشركات في مجموعة البيانات، فإن تنفيذ الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يرقى إلى مستوى التوقعات. ينص التقرير على أن "معدل الفشل البالغ 95% لحلول الذكاء الاصطناعي في المؤسسات يمثل أوضح مظهر لفجوة الذكاء الاصطناعي التوليدي".
ما هي المشكلة الأساسية؟ ليست جودة نماذج الذكاء الاصطناعي، بل "فجوة التعلم" لكل من الأدوات والمؤسسات. في حين يلقي المسؤولون التنفيذيون باللوم غالباً على اللوائح التنظيمية أو أداء النماذج، يشير بحث MIT إلى وجود خلل في تكامل المؤسسات. أوضح تشالابالي أن الأدوات العامة مثل ChatGPT تتفوق بالنسبة للأفراد بسبب مرونتها، لكنها تتعثر في استخدام المؤسسات لأنها لا تتعلم من سير العمل أو تتكيف معه [1].
تكشف البيانات أيضاً عن عدم توافق في تخصيص الموارد. يتم تخصيص أكثر من نصف ميزانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لأدوات المبيعات والتسويق، ومع ذلك وجد معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن أكبر عائد على الاستثمار (ROI) يكمن في أتمتة المكاتب الخلفية - القضاء على الاستعانة بمصادر خارجية للعمليات التجارية، وخفض تكاليف الوكالات الخارجية، وتبسيط العمليات [1].
ما الذي يقف وراء عمليات النشر الناجحة للذكاء الاصطناعي؟
كيفية تبني الشركات للذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية. تنجح عمليات شراء أدوات الذكاء الاصطناعي من البائعين المتخصصين وبناء الشراكات في حوالي 67% من الحالات، في حين تنجح عمليات البناء الداخلي في ثلث الحالات فقط [1].
هذا الاكتشاف وثيق الصلة بشكل خاص بالخدمات المالية والقطاعات الأخرى شديدة التنظيم، حيث تقوم العديد من الشركات ببناء أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاصة بها في عام 2025. ومع ذلك، يشير بحث MIT إلى أن الشركات تشهد إخفاقات أكثر بكثير عندما تعمل بمفردها.
أشار تشالابالي إلى أن الشركات التي شملها الاستطلاع كانت مترددة غالباً في مشاركة معدلات الفشل. وقال: "في كل مكان ذهبنا إليه تقريباً، كانت المؤسسات تحاول بناء أدواتها الخاصة"، لكن البيانات أظهرت أن الحلول المشتراة قدمت نتائج أكثر موثوقية [1].
تشمل العوامل الرئيسية الأخرى للنجاح تمكين المديرين المباشرين - وليس فقط مختبرات الذكاء الاصطناعي المركزية - لدفع عجلة التبني، واختيار الأدوات التي يمكن أن تتكامل بعمق وتتكيف بمرور الوقت.
إن الاضطراب في القوى العاملة جارٍ بالفعل، خاصة في أدوار دعم العملاء والأدوار الإدارية. وبدلاً من تسريح العمال الجماعي، تتجه الشركات بشكل متزايد إلى عدم شغل المناصب الشاغرة. تتركز معظم التغييرات في الوظائف التي كان يتم الاستعانة بمصادر خارجية لها سابقاً بسبب قيمتها المتصورة المنخفضة.
في المقابل، تشير بيانات من تقرير PwC إلى أن الوظائف التي تتطلب مهارات الذكاء الاصطناعي تقدم رواتب أعلى بنسبة 56% مقارنة بتلك التي لا تتطلب هذه القدرات [2]. هذا يؤكد أن القيمة الحقيقية تكمن في المهارات التي يمتلكها الأفراد لتطبيق هذه التقنيات بنجاح.
كيف تضمن نجاحك الشخصي مع منصة مقياس؟
في ظل هذا المشهد المعقد حيث تفشل 95% من مشاريع الشركات، يصبح من الضروري للمهنيين تقييم مهاراتهم وتوجيه مسارهم المهني بشكل صحيح. هنا يأتي دور منصة مقياس.
تأخذ المنصة وظيفتك وراتبك الحاليين، وبناءً على درجة تقييمك في مهارات الذكاء الاصطناعي، تقدم توقعاً لزيادة الراتب المحتملة. إذا سجلت درجة عالية (مثلاً 80% فما فوق) وكان لديك راتب جيد، فإن المنصة تؤكد أن راتبك الجيد يرجع إلى خبرتك في استخدام الذكاء الاصطناعي.
أما إذا كانت النتيجة منخفضة وكان الراتب منخفضاً، فإن المنصة توضح لك أن زيادة معرفتك ودرجتك (مثلاً بنسبة 10%) يمكن أن تؤدي إلى تحسن متناسب في الراتب (مثلاً زيادة بنسبة 10%). هذه الحسابات والتوقعات منطقية وواقعية وتستند إلى بيانات السوق الحقيقية، مما يساعدك على أن تكون ضمن الـ 5% الناجحين في عصر الذكاء الاصطناعي.
المراجع
[1] Fortune: MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing [2] PwC AI Jobs Barometer 2025