95% من تجارب الذكاء الاصطناعي في الشركات لا تُحقق نتائج، والمشكلة ليست في التكنولوجيا
الرقم صعب التجاهل: 95% من تجارب الذكاء الاصطناعي التوليدي في بيئات الأعمال لا تُنتج أي أثر مالي قابل للقياس. وهذه ليست تقديرات تشاؤمية من محللين ناقدين للتكنولوجيا، بل هي النتيجة المحورية لتقرير The GenAI Divide: State of AI in Business 2025، الذي أعدته مبادرة NANDA التابعة لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، استناداً إلى ما يقارب 300 حالة تطبيق موثقة وأكثر من 150 مقابلة مع مديرين تنفيذيين. وللوقوف على حجم هذا الفشل: المشاريع التقنية العادية تفشل بنسبة 25%. أما الذكاء الاصطناعي فيُضاعف هذه النسبة أربعة أضعاف.
وتسير بيانات مجموعة بوسطن الاستشارية (BCG) في الاتجاه ذاته: 74% من الشركات تُفيد بأنها لم تحصل على أي قيمة من استثمارها في الذكاء الاصطناعي. وقد رصدت S&P Global أن نسبة الشركات التي تخلت عن غالبية مبادراتها في الذكاء الاصطناعي قفزت من 17% إلى 42% في عام واحد فحسب. وتتوقع مؤسسة Gartner أن أكثر من 40% من مشاريع الذكاء الاصطناعي العاملي (Agentic AI) ستُلغى قبل نهاية عام 2027، وذلك بفعل تجاوز التكاليف، وضبابية العائد على الاستثمار، وغياب ضوابط المخاطر.
هذه الأرقام تصف تكنولوجيا تعمل بكفاءة، يُنشرها في الوقت ذاته مؤسسات غير مهيأة لاستخدامها. هنا تقع الهوّة. لا في النماذج، ولا في الخوارزميات، ولا في القدرة الحسابية. الهوّة تكمن في الطريقة التي تُهيكل بها الشركات —أو لا تُهيكل— أسلوب دمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها الفعلية.
أتمتة عملية مختلة تُنتج أخطاءً أكثر، وبسرعة أكبر
نمط الفشل الذي وثّقه كل من MIT وBCG وS&P Global ليس عشوائياً. له ميكانيكية محددة تتكرر بانتظام كافٍ ليُسمى تصميماً معيباً.
التسلسل النمطي هو التالي: تشتري شركة ما أداة ذكاء اصطناعي، وتُطلق تجربة تجريبية في إطار عملية قائمة، ثم تنتظر النتائج. ما لا تفعله هو التساؤل عمّا إذا كانت هذه العملية تمتلك البنية اللازمة لكي يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل موثوق. وفي الغالب، لا تمتلك هذه البنية.
كل عملية تجارية تنطوي على ثغرات. عرض سعر يُعتمد شفهياً. ملف عميل يعيش في ذاكرة موظف مبيعات. قائمة أسعار متقادمة لا تزال تتداول عبر سلاسل البريد الإلكتروني. الموظفون البشريون يُسدّون هذه الثغرات باستمرار: يسألون زملاءهم، ويُحكّمون حدسهم، ويلاحظون حين يبدو شيء ما مريباً. الذكاء الاصطناعي لا يفعل شيئاً من هذا. بل يضخ مزيداً من الحجم ومزيداً من السرعة في العملية ذاتها وفيها الشقوق ذاتها. والنتيجة هي انتشار الأخطاء بسرعة الآلة.
توضح قضية شركة الطيران Air Canada هذا النمط بعواقب قانونية ملموسة. أبلغ النظام مسافراً يُعرَّف في وثائق المحكمة باسم Jake Moffatt أنه يمكنه التقدم بطلب تعريفة الحداد بعد إتمام الرحلة، في حين أن السياسة الفعلية للشركة تشترط التقدم بالطلب قبل السفر. وقد دفعت Air Canada بأن برنامج الدردشة الآلي يُمثل كياناً مستقلاً، وأن الشركة لا تتحمل مسؤولية ما يُصدره النظام من بيانات. غير أن محكمة التسوية المدنية في كولومبيا البريطانية رفضت هذا الدفع: فالشركة كانت مُلزمة بواجب الرعاية تجاه المستخدم، ولم تتخذ تدابير معقولة لضمان دقة برنامج الدردشة الآلي. وأمرت المحكمة بالتعويض كاملاً مع الفوائد والتكاليف. النظام لم يفشل من الناحية التقنية. فعل بالضبط ما صُمّم للقيام به، وهو الإجابة دون قيود أو تحقق.
وتتضمن التحليلات المنشورة في مجلة Forbes حالةً أخرى تتعلق بسلسلة مطاعم قبل نظامها في خدمة السيارات طلباً مقداره 18,000 زجاجة ماء، لأنه لم يُبرمَج أي سقف للكميات. النظام لم يُسيء فهم الأمر. نفّذه. لأنه لم يتلقَّ أي تعليمات تحثّه على التشكيك في مثل هذا الطلب.
كلتا الحالتين تشتركان في بنية متطابقة: لا حدود مُعرَّفة، ولا نقطة إشراف بشرية، ولا سلسلة واضحة لتحديد المسؤولية عن المخرجات. الأداة عملت. التصميم أخفق.
يُعبّر المختص في العمليات Tim Mobley، المُستشهد برأيه في مجلة Inc.، عن هذا التشخيص بدقة: معظم الشركات لا تعاني من مشكلة ذكاء اصطناعي، بل تعاني من مشكلة تصميم تدفق العمل. ويسكن الفشل في نقاط التسليم: تلك اللحظة التي يُنتج فيها الذكاء الاصطناعي شيئاً ما ثم يتصرف إنسان بناءً عليه، حيث تتلاشى المساءلة في صمت.
تسلسل من أربع مراحل تعرفه الحضارة الصناعية بالفعل
ما يحدث مع الذكاء الاصطناعي ليس جديداً في بنيته. إنه التسلسل ذاته الذي رافق كل موجة تكنولوجية بارزة خلال الثلاثين عاماً الماضية، مع تغيير في الأشخاص وتحديث في الأرقام.
في تسعينيات القرن الماضي، منحت الشركات أنظمة البريد الإلكتروني صلاحية الإرسال غير المقيد دون أي حوكمة تُذكر. كانت النتيجة انهيار الخوادم، وعواصف من الردود الجماعية، وأزمة بريد مزعج انتهت بتشريعات فيدرالية. وفي مرحلة الطفرة الرقمية لشركات الإنترنت، أحرقت شركة Boo.com 135 مليون دولار في بناء موقع للتجارة الإلكترونية بالغ التعقيد التقني مقارنةً باتصالات المودم التي يعتمدها 90% من عملائها المحتملين. وفي العقد الثاني من الألفية الثالثة، راهنت JCPenney بمليارات الدولارات على تحول رقمي أجبر عملاءها على قنوات لم يطلبها أحد منهم، فخسرت نصف قيمتها السوقية.
التسلسل واحد دائماً: معاملة التكنولوجيا الجديدة كسحر، ونشرها دون حدود أو حوكمة، ومشاهدة الأخطاء الصغيرة تتراكم حتى تتحول إلى مشكلات كبرى، ثم تلقّي التصحيح —من السوق، أو من الجهات التنظيمية، أو من كليهما—.
وبحسب تحليلات Gartner وتقرير MIT نفسه، تقع الأعمال التجارية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي حالياً بين المرحلة الثانية والثالثة من هذا التسلسل. فكثير من الشركات نشرت تقنياتها بعدوانية وباتت تمتص التبعات: إلغاء مشاريع، وشطب خسائر (write-offs)، وانكشاف قانوني، ومراجعات للمحافظ الاستثمارية. والشركات التي أفلتت من الموجات السابقة لم تنجُ بسبب تحركها بسرعة أكبر أو إنفاقها بسخاء أكثر. بل نجت لأنها تساءلت عمّا لا ينبغي للتكنولوجيا أن تفعله قبل أن تتساءل عمّا تستطيع فعله.
هذا السؤال —ما الذي لا ينبغي فعله— ليس غريزياً لدى المؤسسات الموجهة نحو التنفيذ. فهو يستلزم نوعاً من انضباط التصميم الذي لا تمارسه معظم الشركات في عملياتها الداخلية، فضلاً عن افتقارها إليه حين تتبنى تكنولوجيا جديدة. والتسرع في إثبات أنها "تستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل" يميل إلى تهميش هذا العمل الجوهري.
الخمسة بالمئة الناجحة لا تمتلك تكنولوجيا أفضل
ما يفصل 5% من التطبيقات الناجحة عن الـ 95% الباقية ليس نموذج الذكاء الاصطناعي، ولا الميزانية، ولا حجم الشركة. بل هو مجموعة من قرارات التصميم التي لا تتخذها غالبية المؤسسات أبداً، لأنها تعتبرها قرارات إدارية لا استراتيجية.
تُحدَّد الحدود قبل تفعيل القدرات. وكيل تسعير ملزم بسعر أدنى. برنامج دردشة لخدمة العملاء يمتلك قائمة مغلقة من السياسات التي يمكنه مناقشتها وقاعدة صريحة لتصعيد كل ما عداها. ونظام طلبات يخضع للتحقق المنطقي: لم يطلب أي عميل يوماً 18,000 زجاجة ماء. الحدود لا تُقيّد جدوى الذكاء الاصطناعي. بل هي التي تجعله قابلاً للتشغيل في عمل حقيقي تترتب عليه عواقب حقيقية.
يُعاد تصميم دور الإنسان داخل التدفق لا إقصاؤه منه. السؤال الأساسي في التطبيقات الناجحة ليس "ما الذي يمكن أتمتته". بل هو: أين يُضيف الحكم البشري قيمةً لا تستطيع الآلة استنساخها، وكيف يُهيكَل العمل حول ذلك. الذكاء الاصطناعي يتولى الحجم: الاستفسارات الروتينية، والتصنيف، واسترجاع المعلومات، والمسودات الأولى. أما البشر فيتولون الاستثناءات: العميل الذي لا تنطبق عليه أي قالب، والشكوى ذات المخاطر القانونية، والرقم الذي يبدو غير صحيح قليلاً. والشركات التي تعكس هذه التوزيعة تحصد الإخفاقات التي تستحقها.
الإشراف عمل رسمي، لا افتراض ضمني. وجد تقرير Connext Global للإشراف على الذكاء الاصطناعي لعام 2026 أن 28% من المستخدمين يرون أن الذكاء الاصطناعي لا يزال يحتاج إلى إشراف فعّال لإنتاج نتائج موثوقة. هذا الرقم لا يصف قيوداً تقنية مؤقتة. بل يصف وظيفة دائمة ينبغي أن يشغلها شخص بصفة رسمية. المراجعة والتصحيح وتغذية النظام راجعةً هو عمل حقيقي يستلزم صاحباً مُعيَّناً بالاسم. إن تطبيق ذكاء اصطناعي دون مسؤول بشري محدد ليس أتمتةً. بل هو تنازل عن المسؤولية.
لكل مخرجات سلسلة مساءلة. لقد أغلق حكم قضية Air Canada النقاش حول ما إذا كانت الشركة تستطيع أن تنسب لنفسها نجاحات ذكائها الاصطناعي بينما تتنصل من أخطائه. لا تستطيع. إن أصدر النظام وعداً، فعلى الشركة الوفاء به. وبناء سجل التدقيق —ما قاله الذكاء الاصطناعي، وعلى أي أساس، ومن راجعه— أقل تكلفةً بكثير قبل النزاع القانوني مما هو عليه بعده.
لا شيء من هذه العادات يبدو جذاباً لافتاً. ولا شيء منها يُولّد بياناً صحفياً عن التحول الرقمي. وكلها عمل تصميم تنظيمي يجري قبل أن تكون الأداة مرئية من الخارج.
انتظار المشهد لم يعد الموقف الأكثر أماناً
عبرت بيانات التبني عتبةً باتت معها الوقوف خارج الركب لا تمثّل تحفظاً وحذراً، بل مخاطرة تنافسية فعلية.
ارتفع استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بين الشركات الصغيرة الأمريكية من 40% إلى 58% في عام واحد. والشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي تمتلك احتمالاً أعلى بمقدار 2.3 مرة للإبلاغ عن نمو في الإيرادات مقارنةً بالشركات التي لا تستخدمه. ومن بين المؤسسات الصغيرة والمتوسطة التي تبنّت الذكاء الاصطناعي بالفعل، تُفيد 91% منها بزيادات قابلة للقياس في إيراداتها. وهذه أرقام مستقاة من غرفة التجارة الأمريكية وأبحاث Salesforce المجمّعة في عام 2026.
في المقابل، يستشهد 77% من الشركات التي لم تتبنّ الذكاء الاصطناعي بعد بأن السبب الرئيسي هو أنه "لا ينطبق على طبيعة أعمالها". وهذه العبارة لها تاريخ موثق. بهذه الكلمات تحديداً، مع استبدال اسم التكنولوجيا، جرى تبرير عدم امتلاك موقع إلكتروني، وعدم البيع عبر الإنترنت، وعدم الانتقال إلى الحوسبة السحابية. والشركات التي قالت ذلك هي التي تتصدر اليوم دراسات الحالة حول ما لا ينبغي فعله.
الخيار الذي تواجهه الشركات في عام 2026 ليس ما إذا كانت ستُطبّق الذكاء الاصطناعي. بل هو هل ستُطبّقه بالطريقة التي يسلكها الـ 95% —الأداة أولاً، وتصميم العملية أبداً، والمساءلة في اللامكان— أم بالطريقة التي يعمل بها الـ 5% الذين يُحققون نتائج: إعادة تصميم العملية، وتحديد الحدود، ووضع الإنسان في المكان الذي يُهم فيه الحكم، وربط اسم بكل مخرج يُنتجه النظام.
لم تكن التكنولوجيا يوماً هي العقبة. ما يُخفق هو البنية التنظيمية التي تُشيَّد حولها، أو التي يُقرر عدم تشييدها. هذه ليست مشكلة ذكاء اصطناعي. إنها مشكلة تصميم، والمؤسسات التي لا تتعامل معها على هذا الأساس ستواصل تراكم الإخفاقات بسرعة الآلة.
