نظرة أقرب على مراحل تبني الذكاء الاصطناعي وراء نجاح الذكاء الاصطناعي في المؤسسات

كل مؤسسة تمر بنفس مراحل تبني الذكاء الاصطناعي، سواء خططت لها أم لا. يمتد المسار من الاستخدام المتناثر للأدوات إلى أولى التجارب التجريبية، ثم إلى الإنتاج الفعلي، وأخيرًا إلى الأنظمة المشتركة التي يعتمد عليها كامل العمل. كل خطوة تحدث تدريجيًا، لذا عادةً ما تصل الشركات إلى مرحلة جديدة قبل أن يلاحظها أحد.

ما يميز شركة عن أخرى هو إلى أي مدى قطعت هذا المسار، والفجوة في السوق واسعة. وجدت مسح ماكنزي العالمي لعام 2025 أن 88٪ من المؤسسات تستخدم الذكاء الاصطناعي الآن في وظيفة تجارية واحدة على الأقل، بينما بدأ نحو الثلث منها في توسيعه و7٪ تقول إن الذكاء الاصطناعي مُطبق بالكامل. وهذا يعني أن تقريبًا كل عمل بدأ في تنفيذ الذكاء الاصطناعي، لكن القليل فقط نجح فيه.

عملت خلال السنوات القليلة الماضية مع فرق قيادية في كل نقطة تقريبًا من هذا المسار، وظل نمط واحد ثابتًا. فالمرحلة التي توجد فيها الشركة تخبرك بما سيحققه برنامج الذكاء الاصطناعي أكثر من النموذج الذي اختارته أو المورّد الذي تعاقدت معه. كل مرحلة تتطلب نوعًا مختلفًا من التغيير داخل المؤسسة، وهذا التغيير هو ما يتنبأ بالنتيجة. لذا فلنستعرضها واحدةً تلو الأخرى، مع النقطة التي تتعثر عندها الشركات عادةً في الانتقال إلى التالية.

المراحل الخمس لتبني الذكاء الاصطناعي والقرارات التي تدفع الشركة إلى الأمام

في الشركات التي نعمل معها، تأتي هذه المراحل الخمس بالترتيب نفسه في معظم الأحيان. تبدأ عادةً ببضعة أشخاص يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي بمفردهم، ولا تعلم القيادة بذلك إلا متأخرًا. بعض الشركات لا تتجاوز هذه النقطة. أما التي تواصل فتصل في النهاية إلى مرحلة يُبنى فيها النشاط نفسه حول ما تستطيع التقنية فعله. المهم أن كل مرحلة تطلب شيئًا مختلفًا من المؤسسة. فالقرار الذي ساعد الشركة على اجتياز المرحلة التجريبية قد يكون نفسه ما يعوقها بعد عام، وهنا تتفكك برامج كثيرة بصمت.

1. الاستخدام المتناثر بدون مالك

تبدو المرحلة الأولى عادةً مجرد فضول. يستخدم الموظفون الأدوات دون سياسة مركزية، ولا ترى إدارة المشتريات ما يجري، ولا يقيس أحد ما ينتجه هذا العمل. لكن داخل الفوضى معلومات حقيقية؛ فالفضول عند أطراف الشركة يكشف مواضع الاحتكاك الفعلية، وهي إشارات نادرًا ما تصل إلى الإدارة العليا عبر قنوات رسمية.

الخطأ الذي يرتكبه القادة هنا هو وضع صياغة رسمية مبكرًا جدًا، مما يحول التجربة الحقيقية إلى تمرين حوكمة قبل أن يحدد أحد ما يستحق الحوكمة فعلاً.

القرار المطلوب في هذه المرحلة: راقب ما يحدث بدلًا من محاولة ضبطه وعقابه. ضع سياسة استخدام خفيفة تتناول التعامل مع البيانات واترك البقية حاليًا. ابحث عن التكرار: إذا ظهرت الحيلة العملية نفسها في ثلاثة فرق دون تنسيق بينها، فهذه حالة استخدام تستحق تمويلًا جادًا.

2. تجارب تجريبية ممولة بمعايير نجاح ضعيفة

يأتي المشروع التجريبي بميزانية ومسؤول محدد وعرض يُقدَّم لمجلس الإدارة، ثم يتوقف العمل بصمت عند هذا الحد. وجدت أبحاث مبادرة NANDA التابعة لمعهد MIT أن الغالبية الساحقة من تجارب الذكاء الاصطناعي التوليدي في المؤسسات لا تُحدث أثرًا قابلًا للقياس في الأرباح والخسائر.

تكاد ثلاثة أسباب تفسّر الأمر كله. الأول أن معايير النجاح تُبنى حول دقة النموذج بدلًا من رقم يهم العمل فعلًا. والثاني غياب مسار بيانات حقيقي يدعم العرض. والثالث أنه بعد انتهاء الإطلاق لا يبقى أحد مسؤولًا عن النتيجة. يصعب إدراك هذه المرحلة من الداخل لأنها تبدو تقدمًا: العروض تتحسن، والمورّدون يتنافسون على المرحلة التالية، واللجان تواصل اجتماعاتها، لكن لا شيء يتحول إلى نتيجة تستطيع المالية قياسها.

القرار هنا: لا توافق على تجربة دون مؤشر عمل مرتبط بها ومسؤول سيظل يُسأل عن ذلك المؤشر بعد عام، وأوقف التجارب التي لا يستطيع أحد تسمية أي منهما. أربع تجارب تُدار بهذا الانضباط ستأخذك أبعد من اثنتي عشرة تجربة يعجب بها الجميع.

3. دمج الإنتاج

من بين مراحل تبني الذكاء الاصطناعي، هذه هي المرحلة التي تنهي أكبر عدد من البرامج. يعتمد الموظفون والعملاء الآن على النظام يوميًا، فتظهر متطلبات لم تواجهها التجربة: المراقبة، ومسارات التصعيد للبشر، وإدارة إصدارات المطالبات والنماذج، والاستجابة للحوادث، وتتبع أصل البيانات بما يصمد أمام التدقيق. ويعرض NIST AI Risk Management Framework هذه الضوابط بالتفصيل، وتستحق قراءته قبل تحديد موعد الإطلاق.

المشكلة الأصعب هنا تنظيمية وليست تقنية؛ فالمرحلة تكافئ الانضباط الهندسي بدلًا من مزيد من التجريب. الفريق الذي يعمل كمجموعة بحثية سيجد صعوبة في ذلك، بينما تبحث القيادة عن تفسير تقني. وتتغير الجدوى الاقتصادية أيضًا: تكلفة التجربة تُدفع مرة واحدة ويسهل اعتمادها، أما الإنتاج فينشئ بند تشغيل دائمًا. والشركات التي لم تضع له ميزانية تفسّر أول طلب تجديد غالبًا على أنه دليل فشل الاستثمار.

ما يجب أن يتغير قبل الإطلاق: انقل المسؤولية قبله لا بعده، وأسند التسليم إلى أشخاص أداروا أنظمة في الإنتاج، وموّل منذ البداية ثلاث سنوات من التشغيل. ثم حدّد الشخص الذي يتلقى التنبيه عند تدهور النموذج؛ فهذا الاسم الواحد هو ما يميّز نظامًا عاملًا عن عرض تجريبي.

4. القدرة المشتركة وإعادة الاستخدام

في هذه المرحلة يتحول الذكاء الاصطناعي إلى بنية تحتية تستفيد منها وحدات عمل متعددة. يحافظ فريق المنصة على مكونات قابلة لإعادة الاستخدام، وطريقة موحدة للتقييم، ومسار للنشر، فتقل تكلفة كل حالة استخدام جديدة لأن أحدًا لا يعيد بناء الأساس من الصفر كل مرة.

أوضح إشارة إلى بلوغ الشركة هذه المرحلة لا علاقة لها بالتقنية. تنتقل سلطة الميزانية من فريق الابتكار إلى مسؤولي وحدات الأعمال. وعندما يمول رئيس قسم العمل من ميزانية التشغيل ويتحمل عائده ضمن أرقامه، تكون المؤسسة قد اجتازت العتبة فعلًا. رأينا هذا التحول الواحد يحسن جودة حالات الاستخدام أكثر من أي قرار تقني اتُّخذ في العام نفسه.

أين ينبغي أن توضع الأموال: موّل فريق المنصة كبنية تحتية لا كمشروع، وقِس أداءه بإعادة الاستخدام لا بعدد الإطلاقات. ثم انقل ميزانية الذكاء الاصطناعي من الابتكار إلى الأقسام؛ فبمجرد أن يدفع مسؤول العمل التكلفة تصبح حالات الاستخدام أدق دون تدخل أحد.

5. الذكاء الاصطناعي داخل نموذج التشغيل

تصمّم الشركات في هذه المرحلة المنتجات والعمليات والقرارات حول قدرات الذكاء الاصطناعي منذ البداية، ولا تضيفه لاحقًا. تفترض العروض الجديدة أن القدرة موجودة بالفعل، وتتغير الأدوار وفق ما تتولاه الأنظمة، وتقصر دورات التخطيط لأن الفكرة يمكن اختبارها ببيانات حقيقية خلال أيام.

قلة شديدة من المؤسسات تصل إلى هنا فعلًا، وعدد من يدّعون ذلك أكبر بكثير ممن يستحقونه. الاختبار بسيط ويمكن إجراؤه في اجتماع واحد: اسأل عما ستتوقف الشركة عن فعله لو اختفت النماذج غدًا. الجواب الصادق غير مريح لأنه يسمّي إيرادات لا مجرد تسهيلات. وكلما طرحنا السؤال على فريق قيادي، وضعه جوابه الصادق مرحلة أو مرحلتين أدنى مما تزعم عروضه الاستراتيجية.

السؤال على مستوى المجلس: تعامل مع قدرة الذكاء الاصطناعي كأصل استراتيجي واخضعها للتدقيق نفسه المطبق على غيرها. راجع تركّز المورّدين والاعتماد على النماذج وملكية البيانات في مجلس الإدارة، ثم اسأل عن البديل لكل عملية لم تعد تعمل دون نموذج، وموّل ذلك البديل قبل الحاجة إليه.

ماذا يحدث عندما تتخطى الشركة مرحلة ما: مثال واقعي

رأينا ما يكفي من الشركات لنعرف أن التسلسل يكاد يكون واحدًا: تنجح التجربة، ويعجب بها المجلس، ويريد الجميع إظهار تقدم، فتنتقل الشركة من العرض إلى التعميم الكامل دون التوقف عند دمج الإنتاج. لا أحد يريد تخصيص ربع سنة للمراقبة والمسؤولية ما دام العرض يعمل، فيتجاوزونها. فعل أحد عملائنا ذلك تمامًا، وكانت التكلفة أكبر مما توقع.

ما الخطأ الذي حدث

كان العميل شركة خدمات تتعامل مع طلبات دعم، وتولى النموذج الردود الأولية التي كان فريقها يقدمها. عُمّم على العملية كلها بعد تجربة ناجحة، ولم يبدُ شيء خاطئ طوال أربعة أشهر. عندما فحصنا ما يعمل فعلًا، لم نجد مراقبة للنموذج تنبّههم إذا بدأت الإجابات تنحرف، ولا مسار تصعيد للحالات التي كان ينبغي لشخص مراجعتها. انتقل الفريق الذي بناه إلى المشروع التالي دون تسليم المسؤولية لأحد. ولأن التجربة كانت تكلفة لمرة واحدة، لم يخصص أحد ميزانية تشغيل لما أصبح يعمل يوميًا.

ما التكلفة التي تحملها

وبدأت الإجابات تنحرف فعلًا. كان أي مراقب سيكتشف ذلك مبكرًا، لكن لا أحد كان يراقب، فاكتشفه عميل أولًا. اتضح أن إصلاح النموذج هو الجزء السهل واستغرق نحو أسبوعين. أما استعادة ثقة من اعتمدوا على مخرجاته فاستغرقت بقية الربع. وقضت القيادة معظم الفترة نفسها تتجادل حول ما إذا كان الاستثمار في الذكاء الاصطناعي خطأ، بينما الخطأ كان طريقة إطلاقه.

ما الذي يمكن تعلمه منه

تبدو المراقبة والمسؤولية نفقات إضافية إلى أن تستغني عنهما. حذفهما يجعل الإطلاق يبدو أرخص من حقيقته. التكلفة لا تختفي، بل تظهر لاحقًا في صورة ثقة مفقودة بدلًا من رقم في الميزانية.

كيفية تحديد المرحلة الحالية لتبني الذكاء الاصطناعي في شركتك

تحدد أربعة أسئلة موقع الشركة على هذا المسار أسرع من أي تقييم رسمي. اطرحها مع قادة التشغيل وأجب عن كل منها بالأدلة.

• هل يمكنك تسمية المقياس التجاري الذي يحركه كل نموذج مُنَفَّذ؟
•  من يتلقى التنبيه عندما يتدهور أحدها؟
• كم من الوقت يستغرق حالة الاستخدام الجديدة من الطلب حتى الإنتاج؟
•  كم من عمل الذكاء الاصطناعي الخاص بك يعيد استخدام ما بنيته بالفعل؟

تؤكد الإجابات الواضحة المرحلة التي بلغتها الشركة. أما غير الواضحة فتشير مباشرةً إلى الطبقة الجديرة بالتمويل تاليًا، وهذا يجعلها مفيدة بالقدر نفسه.

تؤكد الإجابات الواضحة المرحلة التي وصلت إليها الشركة. تشير الإجابات غير المؤكدة مباشرة إلى الطبقة التي تستحق التمويل التالي، مما يجعلها ذات قيمة مماثلة.

الشركات التي تتقدم ليست بالضرورة تلك التي تمتلك أفضل النماذج، بل تلك التي تقرأ موقعها بصدق وتستثمر في ما يدفعها إلى المرحلة التالية. هذا أصعب مما يبدو، لأن كل فريق يبلغ عن تقدمه الخاص ولا يرغب أحد في أن يُقال إن جزءه متأخر. القادة الذين ينجحون في ذلك يطرحون الأسئلة مباشرة، ويتحققون من الإجابات مقابل ما يعمل فعليًا.

كل منظمة تنتمي بالفعل إلى إحدى هذه المراحل، سواء سُميتها أحدًا أم لا. الميزة تعود لفرق القيادة التي تعرف أي مرحلة هي، والتي تمول الخطوة التالية بوعي.