مفارقة سولو تعود من جديد، وهذه المرة تخاطب الذكاء الاصطناعي
ثمة نمط صامت كررّه التاريخ الاقتصادي مرتين على الأقل بوضوح قبل حقبة الذكاء الاصطناعي؛ الأولى مع الكهربة الصناعية، والثانية مع الحواسيب الشخصية. وفي كلتا الحالتين، وصلت التكنولوجيا قبل عقود من أن يظهر أثرها في إحصاءات الإنتاجية. وفي كلتا الحالتين، كانت مرحلة "لا شيء يجري" هي بالضبط اللحظة التي كان فيها كل شيء يُعاد تشكيله من الأساس في الخفاء.
وقد استوعب الاقتصادي روبرت سولو هذه الظاهرة في عبارة لم تُصمَّم لإضحاك أحد: "يمكنك رؤية عصر الحواسيب في كل مكان، إلا في إحصاءات الإنتاجية." كان ذلك عام 1987. كانت الحواسيب الشخصية تنتشر في مكاتب الشركات، وكانت الحواسيب المركزية تعالج المعاملات بسرعات لم يكن بالإمكان تصوّرها قبل عقد، وكان جنين ما سيغدو إنترنت قائمًا بالفعل. ومع ذلك، لم تتحرك الإنتاجية الإجمالية للاقتصاد الأمريكي. سُجِّلت هذه الظاهرة بوصفها مفارقة سولو، وتأخر حلّها ما يقرب من عشر سنوات.
ما يجري اليوم مع الذكاء الاصطناعي يحمل هندسةً شبه مطابقة. وتشير تراكمات البيانات الحديثة، سواءٌ من الاستطلاعات الواسعة النطاق أو تقارير كبرى المنصات التقنية، إلى أن نقطة الانعطاف التي استغرق وصولها عقدًا بالنسبة للحواسيب ربما تتجسّد الآن أمام أعيننا في حالة الذكاء الاصطناعي.
---
حين يقول 90% "لم يتغيّر شيء" والسوق يقول عكس ذلك
في فبراير من هذا العام، أسفر استطلاع أُجري على 6.000 قائد أعمال عن نتيجة تبدو في نظرة أولى مدمِّرة لحجج الذين يعِدون بثورة الذكاء الاصطناعي منذ سنوات: 90% من المستطلَعين أفادوا بأن تبنّي الذكاء الاصطناعي لم يُحدث أي أثر قابل للقياس على التوظيف أو الإنتاجية في شركاتهم. وفي الوقت ذاته، أعلن 63% منهم أنهم تبنّوا الذكاء الاصطناعي بشكل أو بآخر.
هذه هي بالضبط صورة عام 1987. تكنولوجيا في كل مكان على صعيد الخطاب، وتبنّاها الأغلبية، لكن دون أثر مرئي في الاقتصاد الفعلي وفق الأدوات التقليدية للقياس.
غير أن ثمة رقمًا آخر في الصورة ذاتها يُغيّر زاوية النظر. فقد وجد تحليل أجراه بنك الاحتياطي الفيدرالي في سانت لويس أن الذكاء الاصطناعي التوليدي أسفر عن تحسّن بنسبة 5,4% في إنتاجية العمال الذين استخدموه. ليست هذه نسبة تُبرّر التقييمات الحالية لشركات الذكاء الاصطناعي، لكنها في الوقت نفسه ليست هيّنة. إنها، بالمقاييس التاريخية، نوع الإشارة الضعيفة التي كثيرًا ما تسبق تحرّكًا هيكليًا أعمق.
المسافة بين الـ90% الذين لا يرون أي تغيير والـ5,4% الذين يقيسون فعلًا تحسّنًا ليست تناقضًا. إنها الفرق بين تبنّي أداة وإعادة تصميم العملية بأسرها من حولها. فالمصانع في القرن التاسع عشر التي نصبت محركات كهربائية فوق الأنظمة ذاتها من المحاور والبكرات البخارية لم تجنِ مكاسب في الكفاءة. أما تلك التي هدمت البنية المادية لمنشآتها وأعادت البناء من الصفر حول محرك فردي لكل محطة عمل فقد جنتها، إلا أن هذه العملية استغرقت أربعين عامًا منذ أضاء إديسون محطته التوليدية الأولى عام 1882.
يُضيف تحليل ديلويت حول تبنّي الذكاء الاصطناعي التوليدي قطعة أخرى إلى هذه اللوحة: فالغالبية العظمى من الشركات التي تبنّت الذكاء الاصطناعي تُفيد بعائد إيجابي، وتُفيد قرابة 25% من المتبنّين بمكاسب في الإنتاجية أو في الأداء المالي تتجاوز 30%. هذا الربع من الشركات لا يعمل بأدوات مختلفة عن تلك التي يستخدمها الـ75% الباقون. إنه يعمل وفق منطق تنظيمي مختلف، وهو بالضبط النوع من المتغيرات التي لا تظهر في استطلاعات تبنّي التكنولوجيا، لكنها تُحدّد أين سيتمركز الخلق القيمي خلال السنوات الخمس المقبلة.
---
ما تكشفه نتائج Alphabet وMicrosoft مما لا يراه الاستطلاع
بينما تُفيد غالبية الشركات بأثر معدوم، تُصدر شركتان تحتلان مواقع مهيمنة في البنية التحتية التقنية أرقامًا لا تنسجم مع تلك الرواية. والفارق ليس أنهما تملكان ذكاءً اصطناعيًا أفضل، بل إنهما تتحكمان في قناة التوزيع التي من خلالها تصل ملايين المؤسسات إلى هذه التقنية.
أعلنت Alphabet عن نمو بنسبة 19% في عائدات البحث خلال آخر ربع سنوي، عازيةً جزءًا من هذا الارتفاع مباشرةً إلى دمج الذكاء الاصطناعي في منتجها الأساسي للبحث. وحقّق قسم Google Cloud نموًا بنسبة 63% على أساس سنوي، مشيرةً الشركة إلى أن العملاء المؤسسيين الكبار الذين تبنّوا خدمات الذكاء الاصطناعي حققوا عائدات بنمو بلغ 800% مقارنةً بالعام السابق. هذا الرقم الأخير ليس مؤشرًا على الحجم المطلق، لكنه إشارة قوية على سرعة التبنّي في قطاع الشركات الذي يتأخر تاريخيًا في الحركة.
أما Microsoft، فقد أعلنت أن أعمالها في مجال الذكاء الاصطناعي تتحرك حاليًا بـمعدّل عائدات سنوية يبلغ 37 مليار دولار. ولوضع هذا الرقم في سياقه: تبقى OpenAI، الشركة التي تستأثر بأكبر قدر من التغطية الإعلامية في مجال الذكاء الاصطناعي وتعمل بمعدّل عائدات سنوية يناهز 20 مليار دولار، أصغر حجمًا من Microsoft في قطاع الذكاء الاصطناعي وحده.
النمط الناشئ ليس نمط تقنية فاشلة تنتظر التحقق. إنه نمط تقنية تتمركز قيمتها الاقتصادية في الوقت الراهن في المنصات التي تتحكم في البنية التحتية وقنوات التوزيع نحو العميل المؤسسي: Alphabet وMicrosoft، ومن ثم Salesforce وServiceNow وDatabricks التي أفادت هي الأخرى بتنامٍ في تحقيق الدخل من قدراتها المدمجة في الذكاء الاصطناعي.
يُعيد هذا إنتاج ما جرى في تسعينيات القرن الماضي مع الحوسبة بأمانة لافتة. فقد استحوذت Intel وMicrosoft وCisco وشركات الاتصالات على الجزء الأكبر من القيمة الاقتصادية للثورة الرقمية قبل أمد طويل من أن يبدو أثر تلك الثورة في إحصاءات الإنتاجية الإجمالية. واحتاجت الشركات المستخدِمة لتلك التكنولوجيا إلى سنوات إضافية لترجمة الاستثمار إلى مكاسب تشغيلية حقيقية.
---
التأخر الذي لا يقيسه أحد يكمن في البنية التنظيمية
ثمة احتكاك محدّد يفسّر سبب عدم انهيار الهوّة بين التبنّي والإنتاجية تلقائيًا، وهذا الاحتكاك نادرًا ما يرد في تحليلات السوق. يتمثّل في سرعة إعادة التصميم التنظيمي، التي تكون أبطأ بمراتب من سرعة التبنّي التقني.
حين تُثبّت شركة أداة ذكاء اصطناعي توليدي في سير عمل فريقها المعني بالمحتوى أو بخدمة العملاء، يظل الكسب الأوّلي هامشيًا. يتعلّم الموظف استخدام الأداة، لكن العملية التي تعمل فيها هذه الأداة تظل تحمل الاختناقات ذاتها وطبقات الموافقة ذاتها وتصميم الأدوار ذاته الذي كان قبل الذكاء الاصطناعي. فنسبة التحسّن البالغة 5,4% التي رصدها بنك الاحتياطي الفيدرالي هي في معظمها أثر الأداة على العملية القائمة.
القفزة التي حوّلت الكهربة من معطى تقني إلى ثورة في الإنتاجية لم تكن تثبيت المحرك. كانت إلغاء المحور المركزي وتوزيع الطاقة بصورة لامركزية عبر المنشأة بأسرها، وهو ما استلزم هدم البنية التحتية القائمة فيزيائيًا وإعادة البناء. والمقابل في سياق الذكاء الاصطناعي ليس "تطبيق مساعد ذكي". إنه إعادة تصميم العمليات القائمة، وتحديد ما يجب أن يُلغى، وما هي الأدوار التي تبقى منطقية، وأيّ القرارات يمكن اتخاذها دون تدخل بشري مباشر.
الشركات في الربع الأعلى من تحليل ديلويت، أي الـ25% التي تُفيد بمكاسب تتجاوز 30%، تفعل شيئًا مختلفًا عن مجرد تثبيت أدوات. إنها تُعيد تصميم مسارات عمل كاملة حول قدرات لم تكن موجودة من قبل. وهذه عملية تستلزم تحملًا للفوضى العابرة، والاستعداد للتخلي عن عمليات كانت تُجدي، وقبل كل شيء، قراءة صادقة لما يُقدّره العميل النهائي فعلًا وأي جزء من العملية الداخلية لا يُولّد أي قيمة لأحد سوى من صمّمه.
هذا التصميم بطيء ومُكلف سياسيًا داخل المؤسسات وعسير القياس في المدى القصير. لهذا لا يظهر في استطلاع الـ6.000 قائد بوصفه أثرًا مرئيًا. لكنه بالضبط ما يُفضي، حين يبلغ كتلةً حرجة في قطاعات وشركات كافية، إلى نوع الحركة في إحصاءات الإنتاجية الذي يصفه الاقتصاديون بأثر رجعي باعتباره نقطة انعطاف.
---
ما لا تستطيع مفارقة سولو حلّه بمفردها
للمقارنة التاريخية قيمة تحليلية، لكن لها أيضًا حدًّا ينبغي تسميته بدقة. فقد وقع فترة الكمون بين التبنّي التقني والإنتاجية القابلة للقياس في الثمانينيات والتسعينيات في سياق وتيرة إيتار تقني أبطأ. فالنماذج اللغوية الموجودة اليوم ستبدو نسخًا بدائية مما سيوجد بعد ثلاث سنوات. والضغط التنافسي على الشركات للتبنّي وإعادة تصميم العمليات أشد اليوم بكثير مما واجهته المؤسسات إبان انتقالها إلى الحاسوب الشخصي.
هذا لا يُقلّص آليًا مدّة التأخر التنظيمي، لأن ذلك التأخر يتوقف على عوامل بشرية ومؤسسية لا تتسارع بالوتيرة ذاتها التي تتسارع بها التكنولوجيا. لكنه يعني أن توزيع المكاسب بين الشركات التي تُعيد التصميم وتلك التي تُثبّت الأدوات دون إعادة تصميم سيبدو في الميزانيات العمومية بسرعة أكبر مما حدث في ثورة الحاسوب الشخصي.
إن الـ25% من المتبنّين الذين يُسجّلون مكاسب تتجاوز 30% وفق ما رصده تقرير ديلويت ليسوا فضولًا إحصائيًا. إنهم أول دليل على أن الفصل بين المجموعتين بات يجري فعلًا. وإن استقام النمط التاريخي، فسيتسع هذا الفارق قبل أن تُسجّله الإحصاءات الاقتصادية الكلية بوضوح. وبحلول الوقت الذي تُظهر فيه مؤشرات الإنتاجية القفزة التي كان سولو يأمل رؤيتها منذ عام 1987، ستكون الميزة التنافسية لمن أعادوا التصميم عوضًا عن مجرد التبنّي قد غدت هيكليًا عسيرة الاستعادة.
السؤال الذي تتركه مفارقة سولو دون حسم هو دومًا السؤال ذاته: كم من الوقت تملك مؤسسة ما لتنتقل من مجرد مستخدِمة للأداة إلى مُصمِّمة للعمليات التي تُتيحها تلك الأداة. في تسعينيات القرن الماضي، كان هذا الهامش يقارب عقدًا من الزمن. هذه المرة، تُشير هندسة السوق إلى أنه سيكون أقل بكثير.
