93% من ميزانية الذكاء الاصطناعي يذهب إلى التكنولوجيا، والنتيجة تحددها النسبة المتبقية البالغة 7%
ثمة مفارقة عجيبة تسري في قاعات المالية داخل كبرى المؤسسات حول العالم: إذ إن المنظمات الأكثر استثماراً في الذكاء الاصطناعي هي في الغالب الأقل استفادةً منه. وليس المرد في ذلك إلى قصور تقني، فالتكنولوجيا تؤدي مهمتها على أكمل وجه. غير أن المشكلة تكمن في الجانب الآخر من المعادلة، ذلك الجانب الذي لم يُرصد له الميزانية الكافية بجدية تامة.
ففي منتدى Emerging CFO الذي نظمته مجلة فورتشن بالشراكة مع شركة Workday، جمع ثلة من المديرين الماليين في شركات القائمة المئة الأولى بمجلة فورتشن وكيسي كارام، المدير وقائد ممارسة رأس المال البشري في شركة ديلويت، الأرقامَ على الطاولة للمناقشة، وكانت تستحق وقفةً متأنية حقاً: إذ تُخصص المنظمات في المتوسط 93% من استثماراتها في مشاريع الذكاء الاصطناعي للبيانات والتكنولوجيا والبنية التحتية، بينما لا يتجاوز ما تُنفقه على تمكين الموظفين من استخدام هذه الأدوات بفاعلية سوى 7% فحسب. وهذا ليس رقماً استعراضياً بلا قيمة، بل هو تشخيص دقيق لبنية الاستثمار ذات التداعيات المباشرة على العائد.
وما وصفه هؤلاء المسؤولون التنفيذيون ليس مشكلةً في تبني التكنولوجيا بمفهومها التقني الضيق، بل هو مشكلة في التوافق والانسجام بين ما تُعلنه المنظمة أولويةً لها، وما تكشف عنه قراراتها الإنفاقية من أولويات حقيقية.
حين يُشيّد الإنفاق وهمَ التحول
ثمة منطق مفهوم وإن كان معيباً يقف وراء نمط التوزيع 93/7. فشراء التكنولوجيا أمر مرئي وقابل للقياس، ويُنتج سردية تقدم تُرضي مجالس الإدارة والمحللين الخارجيين على حد سواء. فمنصة ذكاء اصطناعي مُنصَّبة، وبنية بيانات مُحدَّثة، ورخصة برمجيات مؤسسية، كلها إشارات مقروءة تدل على الحركة والمضي قدماً. أما تدريب فريق من المحاسبين، أو إعادة تصميم تدفقات العمل في قسم التخطيط المالي، أو الاستثمار في تغيير أسلوب مهني يمتلك عشرين عاماً من الخبرة في صياغة تحليلاته، فكل ذلك غير مرئي، ويسير ببطء شديد، ويصعب عرضه في لوحة متابعة فصلية.
وقد صاغ كارام ذلك بدقة متناهية قائلاً: إن قدرات الذكاء الاصطناعي ستتحول إلى سلعة اعتيادية. غير أن ما لن يتحول إلى سلعة هو الحكم البشري على أي سؤال يُطرح، وأي بيانات تُوضع في سياقها الصحيح، وأي إشارة يُتجاهل أمرها وسط حجم المعلومات المتنامي باستمرار. وهذه هي الطبقة العليا في نموذج الكفاءات الذي اقترحه: فوق أساس المهارات المالية التقليدية من محاسبة وتوقعات وإدارة أداء، تتربع طبقة من التعلم والمعرفة بالبيانات والذكاء الاصطناعي، وفوقهما معاً تستقر ما وصفها بالمهارات الإنسانية الجوهرية: الحكم السليم، والتفكير النقدي، والقدرة على طرح الأسئلة الصحيحة.
والمشكلة ليست أن المنظمات تجهل هذا النموذج، بل المشكلة أنها تُوافق عليه في اجتماع الاستراتيجية ثم تتناقض معه فور توزيع الميزانيات.
وقد وصفت ماري مايرز، المديرة المالية لشركة Hewlett Packard Enterprise، هذه الظاهرة من الداخل بوضوح نادراً ما يُسمع في المنتديات العامة. فقد استخدم فريقها الذكاء الاصطناعي لإعادة تصميم المراجعات التشغيلية الداخلية، مما أسهم في تقليص العمل اليدوي وتوليد قيمة ملموسة على مستوى الشركة بأسرها. وكانت النتائج ملموسة وجلية. بيد أن مايرز رصدت العائق الحقيقي باعتباره أمراً يحدث بعد التنفيذ لا قبله: فالمهنيون الأكثر خبرةً والأوفر رصيداً من المعرفة المتراكمة هم أشد الناس مقاومةً لتغيير أسلوب عملهم. وقالت: "حين ننفذ تقنيات جديدة، نقضي وقتاً طويلاً مهووسين بالتكنولوجيا ذاتها، وأعتقد أننا لا نُكرس وقتاً كافياً للتفكير في أثرها على الناس." وأضافت ما يصلح مبدأً تشغيلياً قائماً بذاته: "لن تُحقق تغييراً ناجحاً ما لم تأخذ الجميع معك في هذه الرحلة."
وتلك الجملة الأخيرة ليست خطاباً تحفيزياً جوفاء، بل هي وصف دقيق للآلية التي يمكن من خلالها أن يُنتج استثمار بتسعة أرقام في بنية تحتية للذكاء الاصطناعي عائداً هامشياً ضئيلاً، لمجرد أن 15% من الفريق الذي كان يفترض أن يُغير تدفق عمله لم يفعل ذلك ببساطة.
الشرخ بين الطموح المُعلَن والاختيار الفعلي
وقدّم تيم أرندت، المدير المالي لشركة Prologis، منظوراً مكملاً يضيء الأبعاد الاستراتيجية للمسألة، إذ وصف كيف انتقل دور المدير المالي من الإدارة وإعداد التقارير إلى الاستراتيجية والقيادة المؤسسية، وكيف يُسرّع الذكاء الاصطناعي هذا الانتقال عبر أتمتة المهام الروتينية وتحرير الوقت لعمل أرفع قيمةً. وقال: "أصبح التوقع الآن هو أن تكون شريكاً فاعلاً على طاولة القيادة التنفيذية"، مُسهماً في بناء الاستراتيجية لا مجرد مُقدِّم تقارير بنتائجها.
وهذا التحول حقيقي لا ريب. لكنه مشروط بأمر نادراً ما يرد في عروض التحول الرقمي: لن يتحقق إلا إذا امتلك فريق المالية الكفاءات اللازمة لاحتلال ذلك الفضاء. فالمدير المالي الطامح إلى أن يكون مهندس الاستراتيجية المؤسسية، بينما فريقه لا يزال يشتغل في وضع إعداد التقارير اليدوية، لا يمتلك طموحاً استراتيجياً، بل يعاني من تناقض تنظيمي عميق. والذكاء الاصطناعي قد يُحرر الوقت، لكنه لا يستطيع ضمان أن يُستثمر ذلك الوقت بحكمة ورشد، إذا لم يكن أحدٌ قد استثمر في تنمية تلك الحكمة أصلاً.
ووصف تاكر مارشال، المدير المالي لشركة J.M. Smucker، العملية من منظور أكثر تشغيلية. فالشركة تُحدِّث منظوماتها المالية، وتُؤتمت تدفقات عملها، وتستثمر في تطوير المواهب، من البرامج الموجهة للمهنيين في بداية مسيرتهم إلى التوظيف على المستوى المتوسط ممن يمتلكون خبرة في البيانات والتحليلات. وأشار مارشال إلى أمر كثيراً ما يغيب عن خطط التحول: القدرة على التواصل والإيصال. فلا يكفي أن يُنتج فريق المالية تحليلات أجود، ما لم يكن قادراً على ترجمة تلك التحليلات إلى قرارات أعمال مفهومة للذين يتخذونها. فالتعلم بالبيانات دون امتلاك القدرة على توصيل دلالاتها يُنتج صمتاً استراتيجياً متنكراً في هيئة تطور تقني.
وأضافت نويمي هولان، المديرة المالية لشركة Moody's، بُعداً مغايراً إلى هذا التشخيص. فمع تنامي حجم البيانات المتاحة، لا يقتصر الضغط على فرق المالية على توليد المزيد من المقاييس، بل يمتد إلى تمييز أيها ذات أهمية حقيقية. وقد وصفت خطر ما أسمته الإفراط في مؤشرات الأداء الرئيسية: أي الميل نحو الإفراط في القياس على حساب الوضوح الاستراتيجي. فدور المدير المالي يشمل بصورة متزايدة وضع البيانات في سياقها الصحيح، وربط المقاييس المالية بالأهداف الأشمل للأعمال وبديناميكيات السوق. وهذه ليست وظيفة تقنية، بل هي وظيفة حكم وتقدير، تماماً الطبقة العليا من النموذج الذي اقترحه كارام، وتماماً التي تعاني من نقص التمويل في متوسط الميزانيات المؤسسية.
تكلفة الإحجام عن اختيار ما يُترك وراءنا
ثمة قاسم مشترك يجري في ثنايا جميع روايات هؤلاء المسؤولين التنفيذيين ويستحق أن يُسمَّى بدقة: لا يتحقق أي تحول من هذا القبيل دون أن يتخلى أحدٌ ما عن شيء. فالمهنيون ذوو المسيرات الطويلة الذين رصدتهم مايرز باعتبارهم مقاومين للتغيير لا يقاومون بدافع الجمود اللاعقلاني. إنهم يقاومون لأن خبرتهم ومهارتهم ظلت لسنوات طويلة هي الأصل الذي يُميزهم ويُضفي عليهم قيمتهم، والذكاء الاصطناعي يُهدد مرئية ذلك الأصل ويُقوّض قيمته الرمزية. وطلب التنازل عنه دون تقديم شيء في المقابل، ودون إعادة تعريف نوع القيمة المرجوة منهم، ودون بناء جسر عبور نحو أسلوب عمل مغاير، إنما هو طلب منهم قبول خسارة بلا سردية إحلال واضحة.
والمنظمات التي تتعثر في تبني الذكاء الاصطناعي لا تتعثر في شراء التكنولوجيا. إنها تتعثر في إدارة عملية التخلي التي يستلزمها كل تحول جذري. وتتعثر في ذلك لأن هذا التخلي لا يظهر في أي سطر من سطور الميزانية.
ونموذج الاستثمار 93/7 ليس خطأ في الحساب، بل هو قرار ضمني يكشف عن نوع التحول الذي تعتزم المنظمة إنجازه فعلاً: التحول الذي يُقاس بالبنية التحتية المُنصَّبة، أم التحول الذي يُقاس بالتغيير الحقيقي في السلوك. الأول يُنتج عروضاً تقديمية مُقنعة لامعة. والثاني يُنتج عائداً حقيقياً ملموساً.
وما وصفه هؤلاء المديرون الماليون في منتدى فورتشن ليس تحذيراً من مستقبل الذكاء الاصطناعي، بل هو تشخيص لحاضر منظماتهم بأنفسها، قيل بصوت عالٍ بصدق غير معهود. فالذكاء الاصطناعي هنا بالفعل. وقد أُنفق الـ93% بالفعل. أما السؤال الذي تُجيب عنه شركاتهم الآن، بكل قرار تدريب يُقدَّم أو يُؤجَّل، فهو: هل سيكفي ذلك الـ7% المتبقي لإحداث تغيير حقيقي ملموس؟
والمنظمات التي تُدرك أن هذه النسبة ليست مجرد بند إنفاق، بل هي شرط قابلية استرداد العائد على كل ما سواها من استثمارات، ستمتلك ميزة تنافسية ملموسة وحقيقية على تلك التي تواصل التعامل مع التكوين والتدريب باعتباره مُخلَّفاً ثانوياً في هامش الميزانية.
