متى يؤتي الذكاء الاصطناعي ثماره؟

أحد التناقضات المؤسسية الكبرى، تقول معظم الشركات إنها تستخدم الذكاء الاصطناعي بنجاح وتشجع له، لكن القليل منها يستطيع أن يُظهر فرقًا حقيقيًا في الأرباح.
يلفت نظرنا تقرير ماكنزي الأخير عن حالة الذكاء الاصطناعي 2025 بحقائق ذات دلالة. أكثر من 70 ٪ من الشركات أفادت بأنها نشرت نماذج توليدية للذكاء الاصطناعي في وظيفة واحدة على الأقل، ولكن أقل من خُمسها يرى تأثيرًا ملموسًا على الأرباح التشغيلية، ترى ما السبب؟
ليست هذه الظاهرة جديدة، فلقد رأينا هذا من قبل، غالبًا ما تأتي التقنيات الجديدة مصحوبة بقدر من الضجيج يفوق العائد الواقعي، لكن المشكلة هذه المرة ليست في التقنية نفسها، بل في النظام الذي يستوعبها.
لصورة أوضح، علينا تحليل المنظومة وعلاقتها، الذكاء الاصطناعي التوليدي ليس مجرد أداة تقنية تُضاف إلى النظام القائم؛ بل قدرة تتطلب إعادة تشكيل آليات اتخاذ القرار، ومنهجيات تنفيذ العمل عبر سلاسل إنتاج القيمة. بمعنى آخر، لا ينجح الذكاء الاصطناعي إلا عندما يتغير النظام المحيط به.
لنأخذ مثالاً من نتائج تقرير ماكنزي: أقوى عامل مرتبط بتحقيق الأرباح من الذكاء الاصطناعي هو إشراف الرئيس التنفيذي المباشر على حوكمته، ليس العامل الأهم دقة النماذج كما يبدو لنا لأول وهلة، ولا حجم البيانات، بل من يقود العملية، هذه ليست مصادفة: القيادة تعزز التبني، التبني يعطي نتائج، النتائج تعزز التزام القيادة - حلقة من التأثير المستمر.
الأمر ذاته ينطبق على العمليات، الشركات التي تكتفي بأتمتة المهام التقليدية لا ترى عائدًا يُذكر، أما التي تعيد تصميم سير العمل من جذوره -من يفعل ماذا، وبأي أدوات، وبأي تسلسل- فهي التي تتقدم فعلاً.
في المقابل، هناك حلقة كبح تعيق التقدم: نقص المهارات، وضعف الثقة، وتردد في مواجهة المخاطر التنظيمية. هذه ليست مشكلات تقنية، بل إشارات على مقاومة النظام للتغيير، هذه الحلقة تتفاعل مع حلقة القيادة مؤدية في نهاية الأمر إلى تباطؤ في التبني.
ثمة حلقة أخرى أقل وضوحًا، وأكثر أهمية على المدى الطويل: حلقة التعلّم، المؤسسات التي تراقب أداء نماذج الذكاء الاصطناعي عبر مؤشرات أداء رئيسة، وتعيد تغذية النتائج في تصميم النماذج، تحقق تحسنًا مستمرًا: مراقبة ثم تحسين ثم إعادة تطبيق، إعادة التطبيق لا ترفع فقط كفاءة النظام، بل تقلل من المخاطر، وتزيد من ثقة الموظفين والمستخدمين. إذا افتقرت الشركات لهذه العملية تجد نفسها محاصرة بتكرار الأخطاء، وعدم القدرة على التوسع بثقة.
ما يكشفه تقرير ماكنزي، في جوهره، هو أن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد تطور تقني، بل تحد في تصميم الأنظمة. الشركات التي تحقّق قيمة فعلية ليست تلك التي تتبنى الذكاء الاصطناعي فقط، بل تلك التي تكيف نفسها حوله.
لذا، إذا لم تؤتِ الذكاء الاصطناعي ثمارها بعد، فلا تلوموا الخوارزميات، انظروا إلى النظام الذي أنزلتموها فيه، المستقبل سيكون من نصيب من يفكر في الذكاء الاصطناعي كنقطة تحول شاملة، لا مجرد أداة جديدة.