لماذا يسبق تبنّي الشركات للذكاء الاصطناعي قدرتها على قياس عائده؟

شراء أداة ذكاء اصطناعي وإتاحتها للموظفين أمر يمكن عده بسهولة. الأصعب هو الإجابة عن سؤال مالي أبسط ظاهرياً: ما الذي تحسّن في العمل، وكم كلّف تحقيق ذلك؟ تشير استطلاعات 2026 إلى اتساع الفجوة بين استخدام التقنية والقدرة على تتبّع تكاليفها وتقييم عائدها، لا إلى أن الذكاء الاصطناعي عاجز عن تقديم قيمة.232534

ماذا تقول الأرقام، وماذا لا تقول؟

بحسب فليكسيرا، لدى 31% من المؤسسات رؤية دقيقة لإنفاقها على برمجيات الذكاء الاصطناعي، فيما قالت 59% إن الإنفاق المهدر عليه ازداد خلال العام السابق.34 وفي استطلاع لشركة باتري فنتشرز شمل 100 من كبار مسؤولي التقنية، قال 94% إن مؤسساتهم تفتقر إلى إطار موحّد لتقييم عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة. ولم يذكر سوى 16% أنهم يحققون عائداً إيجابياً في أكثر من نصف مشروعاتهم.23

وتظهر الميزانيات جانباً آخر من المشكلة: في استطلاع فوتوروم للنصف الثاني من 2026، قال 46.9% من المشاركين إن الإنفاق على الذكاء الاصطناعي تجاوز المخطط له، مقابل 5.6% قالوا إنه جاء دون الخطة.33 لا يصح جمع هذه النسب في «معدل فشل» واحد؛ فكل استطلاع يقيس جانباً مختلفاً، من وضوح الإنفاق والهدر المتصوَّر إلى عائد المشروعات والالتزام بالميزانية.

لماذا لا يكفي عدّ المستخدمين؟

عدد التراخيص أو المستخدمين النشطين أو التجارب المكتملة لا يساوي عائداً مالياً. لإثبات القيمة، تحتاج الشركة إلى قياس أداء المهمة قبل إدخال الأداة وبعده، والاتفاق مسبقاً على النتيجة المطلوبة، مثل سرعة إنجاز الخدمة أو جودة المخرجات، ثم مقارنتها بالتكلفة الكاملة لتشغيل النظام. ووجدت كي بي إم جي أن معظم المؤسسات لا تزال تفتقر إلى رؤية فورية وشاملة لتكاليف تشغيل الذكاء الاصطناعي، رغم اعتماد بعضها لوحات متابعة وإجراءات موافقة.19

وفي استطلاع عالمي أجرته الشركة، كانت المؤسسات التي تملك رؤية كاملة لتكاليف التشغيل أكثر ميلاً إلى الإبلاغ عن عائد استثمار راسخ من غيرها، بنسبة 15% مقابل 3%. هذه علاقة إحصائية، وليست دليلاً على أن تتبّع التكلفة وحده يصنع العائد.25

القياس يتطلب أيضاً تغيير طريقة العمل، لا إضافة أداة إلى الإجراءات القائمة فحسب. فقد وضع المسؤول التقني في بنك أوف أميركا إعادة تصميم العمليات من بدايتها إلى نهايتها، وإعادة استخدام الحلول، والحوكمة، وعائد الاستثمار ضمن أولويات إنجاح المشروعات على نطاق واسع.14 وفي المقابل، أظهر استطلاع نقلته مجلة CIO أن 61% من المؤسسات أوقفت أو أخّرت أو قلّصت أو تخلّت عن مبادرات لتحديث أنظمة تقنية المعلومات خلال العامين السابقين. وكان تحويل الميزانيات نحو الذكاء الاصطناعي أحد الضغوط المذكورة، لكن الرقم لا يعني أنه تسبب في كل تأخير.18

وتزداد أهمية ضبط التكلفة والقيمة والمخاطر في مشروعات الذكاء الاصطناعي الوكيلي، أي الأنظمة المصممة لتنفيذ مهام متعددة بدرجة من الاستقلالية. ففي توقع نشرته عام 2025، رجّحت غارتنر إلغاء أكثر من 40% من هذه المشروعات بحلول نهاية 2027، لأسباب تشمل تصاعد التكاليف وغموض القيمة وضعف ضوابط المخاطر. إنه توقع للمستقبل، وليس نسبة إلغاء رُصدت في 2026.51

بنك أوف أميركا: نتيجة واضحة وحدود واضحة

يقول بنك أوف أميركا إن أدوات الذكاء الاصطناعي متاحة لنحو 200 ألف موظف، وإن إنتاجية البرمجة تحسّنت بنحو 15% إلى 20% لدى ما يقارب 19 ألفاً إلى 20 ألف مطوّر.34 التحسّن في مهمة محددة أكثر فائدة في التقييم من عدد من أُتيحت لهم الأداة. وقدّرت إدارة البنك أيضاً منافع بنحو 800 مليون دولار مقابل تكاليف تبلغ 400 مليون دولار؛ لكنها تقديرات إدارية، وليست تحققاً مستقلاً من ربحية كل استخدام على حدة.2 وأشار أحد رئيسَي البنك المشاركين إلى أن المكاسب الأسهل قياساً حتى الآن تظهر في أعمال التقنية، ومنها البرمجة.1

لذلك، يبدأ الاختبار العملي لكل استخدام مقترح بتحديد مسؤول عن نتيجته، وقياس المهمة قبل التطبيق وبعده، وتسجيل تكاليفها كاملة، والتحقق من الجودة والمخاطر. عندها يمكن توسيع ما يثبت نفعه بعد احتساب تكلفته، لا لمجرد أن عدد مستخدميه ارتفع.192325