الذكاء الاصطناعي في الشركات منتشر منذ سنوات وأقل من واحد من كل خمسة مديرين يعرف ما لديه

الذكاء الاصطناعي في بيئة الأعمال مُنتشر منذ سنوات، وواحد فقط من كل خمسة مديرين تنفيذيين يعرف ما لديه

تعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي في جزء ما من أعمالها أكثر من نصف المنظمات الكبرى حول العالم. هذه حقيقة موثقة. أما ما لا يُوثَّق بالسهولة ذاتها، فهو ما يجري تحت هذا الرقم: أنظمة تعالج بيانات حساسة دون أن يكون أحد قد حدّد من يشرف عليها، ووكلاء مستقلون يتخذون قرارات ضمن مسارات عمل لم يراجعها أي فريق أمني، وطبقات من الحوكمة وصلت متأخرة، أو لم تصل أصلاً.

تكشف دراسة نشرتها شركة OpenText Cybersecurity بالتعاون مع معهد Ponemon عن رقم يستحق اهتماماً متواصلاً: واحد فقط من كل خمسة مديرين تنفيذيين يمكنه الجزم بأن أنظمة الذكاء الاصطناعي في مؤسسته مُنتشرة بالكامل مع تقييم شامل لمخاطر الأمن. ليست أغلبية مثيرة للقلق وحسب، بل ثمانون بالمئة من المنظمات التي تقدمت في مسار التبني دون أن تُجيب على أبسط الأسئلة المتعلقة بالسيطرة والوصول والمسؤولية.

هذه هي مشكلة النضج التي لا يريد أحد الإقرار بها بصدق في قاعات الإدارة، لأن تسميتها تعني الاعتراف بأن ضغط التبني كان أسرع من القدرة على الحوكمة.

التبني دون بنية تحتية ضرب آخر من ضروب الارتجال

لا تزال الرواية السائدة حول الذكاء الاصطناعي في الأعمال تسير كما لو أن المشكلة المحورية هي الوصول إلى التكنولوجيا. كما لو أن المسألة تنتهي بتطبيق النموذج المناسب، وتوصيله بالأنظمة الصحيحة، والانتظار حتى تتحقق النتائج. تمنح هذه الرواية شيئاً من الراحة للإدارة العليا: إذ تتيح قياس التقدم بعدد التجارب التجريبية، وبعدد الأدوات المُنتشرة، وبعدد الأقسام التي "باتت تستخدم الذكاء الاصطناعي".

غير أن ما تخفيه هذه الرواية أكثر كلفةً. وفقاً للبيانات الواردة في الدراسة ذاتها، تُفيد أغلبية المنظمات بأن الذكاء الاصطناعي زاد من تعقيد الامتثال لمتطلبات الخصوصية والأمان، لا من بساطته، ومع ذلك أرست نسبة أدنى بكثير السياسات والضوابط اللازمة لإدارة تلك المخاطر. الفجوة ليست تقنية. بل هي فجوة في الأولويات.

يصوغ سانجاي سريفاستافا، الذي أسس من خلال شركة Genpact أحد أدق الأطر للتفكير في نضج الذكاء الاصطناعي في الأعمال، هذا الأمر دون مواربة: الطريق إلى النضج في الذكاء الاصطناعي يمر عبر البيانات مباشرةً. لا عبر النماذج. لا عبر ميزانية الابتكار. بل عبر بنية البيانات، والحوكمة المُدمجة في العمليات، والوضوح حول من يتحمل المسؤولية عن ماذا وتحت أي ظروف. حين تتجاوز المنظمة هذه الخطوة، فهي لا تتبنى الذكاء الاصطناعي بنضج؛ بل تنشر قدرات بلا سيطرة.

لا تقتصر المشكلة على الجانب التقني، لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تعمل في فراغ. إنها تعمل داخل منظمات نادراً ما تتحدث فيها الفرق الأقرب إلى الأعمال مع فرق الأمن قبل أن يقع الخلل. وتعمل في بيئات يتفاعل فيها الوكلاء المستقلون مع بيانات مالية وقانونية وبيانات عملاء، دون أن يوجد جرد محدَّث بما يتمتع بصلاحية الوصول إلى ماذا. وتعمل تحت ضغط تنفيذي يكافئ في أغلب الأحيان سرعة الانتشار على حساب متانة البنية التحتية.

يصف المحلل جيسون سنايدر ذلك بـ"مسرح التنسيق": تلك المشهدية التنظيمية التي تضم لجان الذكاء الاصطناعي، ولوحات قياس التبني، والعروض الفصلية التي توهم بوجود زخم حقيقي، فيما تبقى مسارات العمل الفعلية دون إعادة تصميم، والبيانات دون تكامل، والحوكمة دون تعريف. والنتيجة تبنٍّ يُقاس بمقاييس النشاط لا بالأثر التشغيلي أو المالي. وحين تُجرى عملية التدقيق، أو يقع الحادث، تكتشف المنظمة أنها تبنّت دون أن تبني.

الأمن الذي يصل متأخراً لم يعد قادراً على اللحاق بالركب

ثمة ديناميكية بعينها تميز المنظمات ذات النضج المنخفض في الذكاء الاصطناعي: يُعامَل الأمن والحوكمة فيها كطبقات تُضاف بعد الانتشار، لا كشروط تصميم أساسية. هذا نمط تعرفه فرق الأمن جيداً، لكن الإدارة العليا تميل إلى الاستهانة به حتى تتكشف تكاليفه المباشرة.

تُقدّر بيانات Forbes Research AI Survey لعام 2025 حجم المشكلة بدقة ينبغي أن تُقلق أي مجلس إدارة: 62% من قادة الأعمال يُقرّون بأن الذكاء الاصطناعي يُعقّد الحفاظ على منظومة الأمن السيبراني، و63% يؤكدون أن التهديدات التي يُعزّزها الذكاء الاصطناعي قد تجعل دفاعاتهم الحالية متقادمة في غضون أشهر. وقبل عام، كانت تلك النسبة الثانية لا تتجاوز 29%.

هذا ليس اتجاهاً تدريجياً. بل هو تسارع حاد في الإدراك بالمخاطر، يتزامن مع تسارع انتشار الذكاء الاصطناعي في العمليات. تُدرج المنظمات المزيد من الذكاء الاصطناعي في أنظمتها في الوقت ذاته الذي يرتفع فيه تعرضها للتهديدات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بوتيرة أسرع من قدرتها على الاستجابة.

لا يقترح هذا التحليل إبطاء سرعة التبني، بل تغيير تسلسل القرارات. لا يمكن للأمن والحوكمة أن يعملا كعمليات تدقيق لاحقة للانتشار؛ يجب أن يكونا مُدمجَين في دورة الحياة الكاملة للنظام، من تصميم النموذج إلى تكامله مع تطبيقات الأعمال، مروراً بالتدريب والانتشار والمراقبة المستمرة.

يعني ذلك، من الناحية العملية، جملةً من الأمور التي تؤجلها المنظمات ذات النضج المنخفض في أغلب الأحيان. أولاً، جرد حقيقي لأنظمة الذكاء الاصطناعي العاملة في البيئة وما يمكنها الوصول إليه، لأنه بدون هذه الرؤية لا حوكمة ممكنة. ثانياً، توسيع إدارة الهويات والوصول لتشمل الوكلاء غير البشريين: يجب أن يكون لكل وكيل ذكاء اصطناعي دور محدد، وصلاحيات مقيّدة، وتتبع كامل لأفعاله. ثالثاً، نموذج مراقبة مستمرة يرصد السلوك غير الطبيعي في الوقت الفعلي، مع بروتوكولات استجابة مُعرَّفة مسبقاً قبل وقوع الحادث لا بعده.

لا شيء من ذلك يتطلب تقنيات بالغة التعقيد. ما يتطلبه هو شيء أصعب: الإرادة على إبطاء الانتشار بما يكفي لبناء البنية التحتية التي تسنده. وهذه الإرادة تشحّ حين تتوافق الحوافز التنفيذية مع سرعة التبني، لا مع جودة الحوكمة.

ما يكشفه الثمانون بالمئة عن آلية اتخاذنا لقرارات التبني

رقم العشرين بالمئة من المنظمات التي تتمتع بنضج حقيقي في الذكاء الاصطناعي ليس مجرد مؤشر لإدارة التكنولوجيا. إنه عَرَض لشيء أعمق في طريقة اتخاذ المنظمات الكبرى لقراراتها تحت ضغط السوق.

حين يتبنى الثمانون بالمئة دون تقييم مخاطر أمانهم، لا يعود ذلك إلى افتقارهم للمعلومات حول ضرورة القيام بذلك. تعرف فرق التكنولوجيا والأمن والامتثال في الغالب ما يلزم. المشكلة في مستوى أعلى: في الحوار الغائب بين الدافع إلى التبني وشروط الحفاظ عليه بمسؤولية.

في كثير من المنظمات، ثمة محادثة ضمنية لا يجريها أحد بصراحة: تلك التي ينبغي أن تجري بين الرئيس التنفيذي الراغب في عرض زخم الذكاء الاصطناعي أمام مجلس الإدارة، والمدير التنفيذي للأمن المعلوماتي الذي يعلم أن بنية الأمان ليست جاهزة، والمدير المالي الذي عليه الموافقة على استثمار إضافي في الحوكمة لم يكن ضمن الميزانية الأولية، والفريق القانوني الذي لم يُحدد بعد حدود استخدام الوكلاء المستقلين للبيانات الحساسة.

لا تجري هذه المحادثة في الوقت المناسب لأن لها تكلفة سياسية داخلية. إيقاف انتشار الذكاء الاصطناعي أو تقييده في لحظة يضغط فيها السوق في الاتجاه المعاكس يستلزم أن يكون في الإدارة العليا من هو مستعد للدفاع عن هذا الموقف أمام مجلس الإدارة، وأمام المساهمين، وأمام الفريق التجاري المتشوق إلى نتائج. وفي غياب حادث يُكره المنظمة على هذه المحادثة، تميل الجاذبية المؤسسية دائماً نحو المضيّ قُدُماً.

لا يُحلّ إشكال نضج الذكاء الاصطناعي في الأعمال، إذن، بمجرد توفير أدوات حوكمة أفضل أو رصد مزيد من الميزانية للأمن. تلك أدوات ضرورية. لكن الشرط المسبق هو أن يكون في القيادة من هو مستعد لتسمية ما يتجنب النظام تسميته: أن سرعة الانتشار قد تجاوزت قدرة السيطرة، وأن لذلك عواقب حقيقية، وأن تصحيح المسار له تكلفة على المدى القصير.

المنظمات التي تتمكن من تجاوز هذا العتبة لا تفعل ذلك لأنها اكتشفت منهجية أكثر أناقة. إنها تفعل ذلك لأن أحداً ما أجرى تلك المحادثة قبل أن يُكرهها الحادث على ذلك.

النضج ليس حالة ثابتة، بل قرار يتكرر

يُحدد بحث معهد Ponemon أن بلوغ النضج في الذكاء الاصطناعي يعني أن تكون الأنظمة مُنتشرة بالكامل مع تقييم مخاطر الأمان. هذا الاقتران هو ما يُعرِّف العتبة. لا الانتشار وحده. لا التقييم وحده. الأمران معاً في آنٍ واحد.

ما يجعل هذه العتبة صعبة المنال لأغلب المنظمات ليس التعقيد التقني للمشكلة، بل بنية الحوافز المحيطة بالقرار. تُكافئ الحوافز الراهنة الانتشار. ومقاييس النجاح التي تُرفع إلى مجالس الإدارة هي مقاييس التبني: كم من الأقسام تستخدم الذكاء الاصطناعي، وكم من الوقت توفره الأدوات، وكم من العمليات جرى أتمتتها. أما مقاييس الحوكمة وجرد صلاحيات الوصول وتقييم المخاطر في كل نظام مُنتشر، فنادراً ما تحتل الثقل ذاته في تلك المحادثة.

تغيير ذلك ليس مشكلة ثقافة تنظيمية في مستواها المجرد. إنه مشكلة تصميم حوافز ملموسة. طالما يُقيَّم القادة بسرعة التبني لا بجودة بنية السيطرة، سيظل الثمانون بالمئة ثمانين بالمئة، وستظل الحوادث هي الآلية الرئيسية للتعلم.

المنظمات التي تتجاوز هذه العتبة تفعل شيئاً بعينه: تُدمج معايير الحوكمة والأمان في التعريف ذاته لما يعنيه أن نظام الذكاء الاصطناعي "جاهز للعمل". لا كخطوة إضافية في نهاية العملية، بل كشرط لإتمام كل مرحلة من مراحل الانتشار. وتُوسّع إدارة الهويات لتشمل الوكلاء غير البشريين بالصرامة ذاتها التي تدير بها صلاحيات الموظفين. وترصد سلوك أنظمة الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي، وتمتلك بروتوكولات مُعرَّفة مسبقاً للاستجابة إلى الحالات الشاذة قبل أن تتصاعد.

لا شيء من ذلك ثوري. ما هو غير مألوف هو الإرادة على القيام به قبل أن يفرضه الحادث.

ثمة فارق جوهري بين المنظمات التي تتعلم من إخفاقاتها وتلك التي تتعلم من إخفاقات غيرها. والثمانون بالمئة الذين لم يُقيِّموا بعد مخاطر أمانهم لا يزالون يختارون في أي الفئتين يريدون أن يكونوا.