النظر في تقرير MIT NANDA يوليو 2025: لماذا معدل فشل الطيارين الذكيين بنسبة 95% ليس نهاية العالم

أنا متفائل مثبت، وأبقى عقلي مفتوحًا لأي تكنولوجيا جديدة تأتي في طريقي. آخر إعجابي الذي من المرجح أن يبقى لمدة طويلة؟ الذكاء الاصطناعي.

لقد نشرت MIT NANDA مؤخرًا ورقة بعنوان ‘فرق الجيل الاصطناعي. حالة الذكاء الاصطناعي في الأعمال في 2025’، وأعتقد أن الورقة تستحق القراءة. توفر نظرة واقعية على الذكاء الاصطناعي ومكانه في الأعمال اليوم. قد يبدو تغذية LinkedIn متوهجة حول كيف جاء الذكاء الاصطناعي ليتغير كل شيء، لكن التقرير يرسم صورة مختلفة.

أولاً، ما هو MIT NANDA؟

مبادرة وكلاء الشبكة والذكاء الاصطناعي اللامركزي (المختصر إلى NANDA) هي مبادرة بحثية طموحة من معمل الإعلام التابع لجامعة MIT. يمتد المشروع ليشمل أكثر من 18 مؤسسة بحثية رائدة من 6 قارات وبعض الأسماء الكبيرة في صناعة التكنولوجيا – افكر في Meta وDell وMicrosoft وما إلى ذلك. هدف NANDA حقًا مستقبلي، إن لم يكن رائدًا. الطموح هو بناء البنية التحتية الأساسية لإنترنت وكلاء الذكاء الاصطناعي، أي شبكة لامركزية حيث يكتشف وكلاء الذكاء الاصطناعي ويتحققون من صحة ويتعاونون مع بعضهم البعض عبر الإنترنت عبر الحدود التنظيمية. بشكل أساسي، تعمل NANDA على قواعد واضحة وبروتوكولات وإرشادات وإطارات تمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من التفاعل مع وكلاء آخرين باسم البشر والمنظمات. مشروع NANDA مفتوح المصدر، مما يعني أنه يرحب بالرواد والرؤساء والتكنولوجيين والمتخصصين في السياسات كشركاء متعاونين على نطاق كامل. (هل تحصل على أصداء ويكيبيديا؟)

السبب في ذلك هو أن تقرير MIT NANDA هو تاج كعكة البحث عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي. المؤلفون في طليعة العالم الذكي، وينبغي أخذ نتائجهم على محمل الجد (على الرغم من حبة من الملح).

تم كتابة الورقة منذ يناير ونشرت أخيرًا في يوليو 2025. يعتمد التقرير على مراجعة منهجية لمبادرات الذكاء الاصطناعي العامة التي تم الكشف عنها أكثر من 300 مرة ومقابلات مع قادة من 52 منظمة بالإضافة إلى استطلاعات ل153 قائدًا كبيرًا عبر أربعة مؤتمرات صناعية كبرى.

معدل نجاح الطيارين الذكيين بنسبة 5%

يقدم التقرير مصطلح “فرق الجيل الاصطناعي” لوصف الانقسام الذي يحدث (أو لا يحدث) في المنظمات وحتى الصناعات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بنجاح (أو بلا نجاح). إذا كانت الشركة على “الجانب الخطأ من الانقسام”، وفقًا لNANDA، فشلت الشركة في تغيير هيكلها وعمليات أعمالها حقًا. لذلك، أن تكون على الجانب الصحيح من الانقسام يعني أن يكون هناك نتيجة ملموسة لاستخدام الذكاء الاصطناعي – “ينشئ هذا الانحياز في الاستثمار توجيه الموارد نحو حالات استخدام مرئية ولكن غالبًا ما تكون أقل تحولًا، في حين تبقى الفرص التي تؤتي أعلى عائد على الاستثمار في وظائف مكاتب الخلفية دون تمويل”.

السبب في حصول التقرير على كل هذا الإثارة هو النتيجة الرئيسية. يعلن الملخص التنفيذي: “على الرغم من استثمار المؤسسات 30-40 مليار دولار في الجيل الاصطناعي، كشف هذا التقرير عن نتيجة مفاجئة متمثلة في أن 95% من المنظمات تحصل على عائد صفر … فقط 5% من طياري الذكاء الاصطناعي المتكاملين يستخلصون ملايين القيمة، في حين تبقى الغالبية العظمى عالقة بدون أي تأثير قابل للقياس على صافي الدخل.” ليس هذا واعدًا، هل ذلك صحيح؟

ال.limitation الأساسية التي تمنع المنظمات من تحقيق القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي هي ما يُعرّفها التقرير على أنه “فجوة التعلم”. يفتقر معظم أنظمة الجيل الاصطناعي بشكل أساسي إلى القدرة على الاحتفاظ بالتعليقات والتكيف مع السياق أو التحسين مع مرور الوقت.

• النظم لا تتعلم من التعليقات. في الواقع، هذا يعني أن مديرًا يغذيها نفس مجموعة البيانات مرارًا وتكرارًا، ومع ذلك لا يحدث تحسن في الأداء. وصف مدير تصنيع في السوق المتوسطة كيف قام بتحميل دليل المنتج نفسه إلى نظام الذكاء الاصطناعي الخاص به لتحسين قوائم الفحص، ومع ذلك في كل مرة كانت التكرارات تكرر نفس الإغفال والأخطاء، دون أي تحسن قابل للقياس في جودة الإخراج على الرغم من جلسات التعليقات المتعددة.
• يتطلب السياق اليدوي المفرط كل مرة. تفتقر أدوات الذكاء الاصطناعي إلى الذاكرة بين الجلسات، لذلك كل互одействة تعني إعادة تغذية المعرفة السابقة والسياق السابق. تسحب العمليات المعقدة، على عكس المهام البسيطة التي تتم مرة واحدة، وتفقد دعمًا موثوقًا لمشاريع مستمرة، وتفقد الإنتاجية في المشاريع المعقدة متعددة المراحل. يشير التقرير إلى فريق قانوني شركاتي، الذي يجب أن يعيد إدخال تفضيلات العملاء ومذكرات التفاوض السابقة والقيود التنظيمية إلى أداة الذكاء الاصطناعي لكل مسودة عقد – مما يجعل ما يجب أن يكون تدفقًا مساعدًا إلى مهمة استهلاك الوقت التي ت تقوض الإنتاجية في المشاريع المعقدة متعددة المراحل.
• عدم تعديل كافٍ لبعض عمليات الأعمال. بدلاً من الحصول على أداة استجابة تتناسب مع السياق الأكبر، يتناسب السياق الأكبر مع الأداة، مما يضطر المستخدمين إلى العمل حول أنظمة صلبة. لاحظ مدير المعلومات أن أداة تحليل المخاطر التي قدمها البائع “شعرت وكأنها صندوق يلائم الجميع”، مما أجبر الفرق على إعادة تشكيل عمليات الموافقة على الائتمان لتناسب المدخلات الصلبة للأداة بدلاً من أن يتناسب الذكاء الاصطناعي مع العمليات المحددة. أدى الخلاف في النهاية إلى إيقاف الطيارين.

أهم النتائج التي توصلت إليها من تقرير NANDA

1. ازدهار اقتصاد الذكاء الاصطناعي المظلم

يقدم التقرير مصطلح “اقتصاد الذكاء الاصطناعي المظلم” لوصف كيفية استخدام الموظفين للذكاء الاصطناعي على مستوىهم كأداة شخصية، وليس كأداة معتمدة على مستوى المنظمة. هذا يبدو مألوفًا لي، في الواقع. شاركني صديقي من فرع شركة السيارات الصينية في منطقة CIS أنها تستخدم ChatGPT لكتابة المحتوى داخل التطبيق (منشورات الأخبار، الإعلانات والمزيد). تقول إنها لا ت提عه مع مديرها.

2. توجيه الاستثمار يعكس أولويات خاطئة

يكشف التقرير عن انحياز كبير بين استثمار الذكاء الاصطناعي والفرص الفعلية للعائد على الاستثمار. يتدفق حوالي 50% من ميزانيات الجيل الاصطناعي إلى وظائف التسويق والمبيعات، بشكل رئيسي لأن النتائج يمكن قياسها بسهولة وتناسب معادلات مجلس الإدارة. ومع ذلك، تظهر العائدات الأعلى غالبًا من تلقيم أتمتة مكاتب الخلفية، مثل القضاء على عمليات الأعمال الخارجية التي توفر حتى 10 ملايين دولار سنويًا، وتقليل التكاليف الإبداعية الخارجية بنسبة 30%، ووفر 1 مليون دولار سنويًا على إدارة المخاطر المأجورة. هذا الانحياز في الاستثمار يؤدي إلى فرق الجيل الاصطناعي عن طريق توجيه الموارد نحو حالات استخدام مرئية ولكن غالبًا ما تكون أقل تحولًا.

ومع ذلك، يعتقدني الشخصي هو هذا. من ما أتذكره من تجربتي في شركة بنك دولية تمتلك بنوك تجارية في جميع أنحاء العالم، إدخال أداة تغوص في أعماق المنظمة، وتغذيها ببياناتها، و (من يعلم؟) تسرب المعلومات الداخلية هناك هو خطر كبير. لذلك أفهم لماذا التسجيل في مصنع محتوى ذكاء اصطناعي من أجل إبداعات سهلة للإعلانات على فيسبوك هو أمر بديهي، في حين أن الانقسامات الخلفية المعقدة لا يتم استقبالها ب热情. ما لم يكن الأمر أمرًا مباشرًا من المستوى التنفيذي، فإن تنفيذ أدوات ذكاء اصطناعي متطورة في قلب الشركة سيتطلب على الأقل 12 شهرًا.

لucky، كان لدي فرصة لرؤية داخل أتمتة الذكاء الاصطناعي مصممة لفريق مبيعات شركة تصنيع النوافذ المحلية. لقد وظفوا متعاقدًا حرًا من n8n، وقام ببناء أداة تحليل مكالمة وчат مدعومة بالذكاء الاصطناعي. أصبحت الشركة قادرة الآن على العثور على عيوب في قنواتها بشكل أسرع، وأظهرت نقاط الألم أكثر عندما ساعد الذكاء الاصطناعي في معالجة الكلام المكتوب والمنطوق. كان معدل الرضا لديهم مرتفعًا جدًا، مع معالجة المزيد من البيانات بسرعة.

3. خسارة البناءات الداخلية لصالح البائعين الخارجيين

لنكون صريحين، هذه النتيجة أذهلتني. على عكس الاعتقاد الشائع بأن الشركات يجب أن تبني أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، يظهر البحث أن الشراكات الاستراتيجية مع البائعين الخارجيين مرتين أكثر احتمالًا للوصول إلى النشر مقارنة بالجهود التطويرية الداخلية. من كان ليخمن ذلك؟ حسنًا،明显ًا ليس أنا.

المنظمات التي تعامل مع بائعين الذكاء الاصطناعي مثل مزودي الخدمات التجارية – تطالب بالتعديلات العميقة وتحملها مسؤولية النتائج التشغيلية بدلاً من معايير النموذج – تحقق معدلات نجاح أعلى بكثير وأوقات الوصول إلى القيمة أسرع.

4. هل يعني الاستثمار الأعلى انقسامًا أعلى؟ لا حقًا.

باستخدام مؤشر انقسام سوق الذكاء الاصطناعي المركب، يظهر التقرير أن هناك فقط صناعتين – التكنولوجيا والاتصالات السلكية واللاسلكية – تظهر علامات واضحة للانقسام الهيكلي من قبل الجيل الاصطناعي. تظهر سبع من أصل تسع قطاعات كبرى نشاطًا تجريبيًا كبيرًا ولكن تغييرًا هيكليًا ضئيلًا، مع صناعات مثل الرعاية الصحية والخدمات المالية والطاقة تظهر درجات انقسام أقل من 0.5 على مقياس من 5 نقاط. هذا الفجوة بين رؤية الاستثمار والتحول الفعلي يظهر فرق الجيل الاصطناعي على مستوى الصناعة.

لماذا معدل فشل 95% مؤقت

على الرغم من النتائج الوسيطة التي تبدو خالية من الأمل، هناك بعض الضوء في نهاية النفق. يفسر التقرير أن فرق الجيل الاصطناعي هو مؤقت وسيتم التغلب عليه من خلال التطورات الناشئة.

NANDA نفسها هي واحدة من المساهمين الرائدين في عالم ذكاء اصطناعي أكثر اتصالاً. الآليات التي يذكرها التقرير هي بروتوكول سياق النموذج (أو MCP) وبروتوكول الوكيل إلى الوكيل (أو A2A) كأسس بنية تحتية للاستخدام المتماسك للوكيل والتنسيق المستقل عبر الأنظمة.

جهود NANDA وأدواتها هي الطريق إلى ما يطمح إليه NANDA بالضبط – الويب الوكيل، شبكة من الوكلاء القادرة على التنسيق المستقل عبر الإنترنت. سيكون تفاعلهم مصممًا لاستبدال سير العمل الثابت بنظم ذاتية التعلم ديناميكية.

هل يبدو هذا وكأنها حلم جميل أو حتى سحر؟ حسنًا، استوديو Microsoft Copilot المتعدد الوكلاء هو أقرب شبه إلى الرؤية. يساعد النظام في بناء شجرة من الوكلاء حيث يطلق وكيل Copilot الرئيسي وكلاء فرعيين مسؤولين عن مهام محددة مثل الجدولة أو إنشاء المستندات. يبقى كل وكيل داخل مجال خبرته بينما ينسق مع الآخرين. لوضع ذلك في مصطلحات أكثر واقعية، عندما يطلب المستخدم “خطط إطلاق منتجنا في الربع الرابع”، يوفد وكيل المنسق تلقائيًا إلى وكلاء متخصصين – يتعامل أحدهم مع أبحاث السوق، وآخر مع إنشاء الجدول الزمني، وثالث ينسق مع أدوات إدارة المشاريع. يستمر العمل بشكل متزامن، ومع ذلك بشكل مستقل.

ماذا يتركنا به تقرير NANDA؟ نافذة العبور لفرق الجيل الاصطناعي تضيق بسرعة مع بدء الشركات في تأمين علاقات بائع مع أدوات قادرة على التعلم تنتج انقسامًا وتتطور وتنظم عمليات الأعمال في مكاتب الخلفية، مما يضيف زخمًا إلى قلب المنظمات. النجاح يكمن في شراء أنظمة وكلاء الذكاء الاصطناعي بدلاً من بنائها من الصفر داخليًا. مع انتشار أنظمة التعلم الوكيلية والتذكر والاكتفاء الذاتي، سيتخلى معدل الفشل الحالي بنسبة 95% عن طريق حقبة جديدة حيث يتعاون أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل متشابك عبر البائعين والمناطق والحدود التنظيمية. هذا المستقبل هو العائد الحقيقي على الاستثمارات الحالية.

آراء بديلة على تبني الذكاء الاصطناعي

قامت مشروع NANDA بعمل رائع في تجميع البيانات من مصادر متعددة ومراجعة قادة من مجالات متعددة. لكن هل هو الصوت النهائي لتبني الذكاء الاصطناعي العالمي؟ إذا كنت، مثل tôi، وجدت فرق الجيل الاصطناعي قليلًا محبطًا، إن لم يكن مخيبًا، فقد وجدت هذه الآراء البديلة على تبني الذكاء الاصطناعي للحفاظ على شغفي الشخصي بالذكاء الاصطناعي مشتعلًا.

• Jed Nykolle Harme of IT Brief UK حلل كتاب CIO 2025 من Lenovo. يتضمن الدراسة ملاحظات من قادة تكنولوجيا المعلومات عبر منطقة أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا، وختامها أكثر وعدًا. يبدو أن صناعة التجزئة تتقدم عندما يتعلق الأمر بالرضا عن الذكاء الاصطناعي، حيث 96% من أداء تجربة الذكاء الاصطناعي تلبية أو تتجاوز التوقعات.
• سبق أن أعربت عن تعاطفي مع لاعبي السوق الشركات الكبيرة الذين يجدون صعوبة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي وليسوا متفتحين بشكل خاص لدمجها المكثف. ومع ذلك، يقدم Lenovo صورة مختلفة مع صناعات الخدمات المصرفية والمالية والتأمين (BFIS) حيث، على الرغم من أدنى معدل تبني للذكاء الاصطناعي بنسبة 7%، 33% من أولئك الذين يجرون تجارب للذكاء الاصطناعي يبلغون أن تجاربهم تتجاوز التوقعات. سر هذه الاتجاهات الإيجابية هو “منهج حذر”، كما يقول العربية للأعمال.
• دراسة أخرى مريحة دراسة IBM لCEOs تفتتح بملحوظة جريئة من نائب رئيس IBM غاري كوهن: “مع تسارع تبني الذكاء الاصطناعي… ستأتي المكافأة النهائية فقط لمديري الشركات الذين يمتلكون الشجاعة لتحويل المخاطر إلى فرص. … عندما يكون بيئة الأعمال غير مؤكدة، استخدام الذكاء الاصطناعي وبيانات المؤسسة الخاصة لتحديد النقاط التي تمتلك فيها قوة هو ميزة تنافسية. في هذه المرحلة، القادة الذين لا يستفيدون من الذكاء الاصطناعي وبياناتهم الخاصة للتقدّم ي اتخذون قرارًا تجاريًا واعياً بعدم المنافسة.”
• تظهر دراسة IBM لCEOs بعض الحقائق الملهمة. على سبيل المثال، من المتوقع أن يتضاعف نمو استثمارات الذكاء الاصطناعي أكثر من الضعف خلال السنوات القليلة القادمة، لذلك سيتم تخصيص ما يقرب من 20% من ميزانيات تكنولوجيا المعلومات لاستثمارات الذكاء الاصطناعي – يظهر الالتزام أن الاعتقاد بالذكاء الاصطناعي قوي، وأنه استثمار استراتيجي وليس نفقات استجابة.
• أخيرًا، يتفق 64% من مديري الشركات في التقرير على أن مخاطر التخلف تدفع الاستثمار في تكنولوجيا جديدة قبل حصول فهم واضح لتأثيرها. ومع ذلك، لا توجد قرارات سريعة. بدلاً من ذلك، يختار صانعو القرار “التحوط الاستراتيجي”. ببساطة، عندما يطلق منافس بوت محادثة ذكاء اصطناعي لتحسين التوصيات الشخصية، تفعل الشيء نفسه لموقعك على الويب. قد لا تكون متأكدًا من زيادة الإيرادات، لكنك تعرف أنك إذا تأخرت لمدة عامين حتى تجمع “مجموعة البيانات المثالية”، ستفقد الزخم بشكل غير قابل لل逆عة. لذلك، القاعدة بسيطة: قم بنسخ المنافسين بشكل عدواني، ثم انظر إلى النتيجة.

الختام

في الختام، أود أن أعرب عن اعتقادي الشخصي العميق بالذكاء الاصطناعي. كريدير ومطور أعمال وسابقًا موظف مكتب في البنوك، أرى العديد من الطرق التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن تساعد في تحسين الميزانيات وتبسيط سير العمل وboost teams. المستقبل هو معزز وسريع. إذا أرادت الشركة المنافسة، فيجب أن تكون متقنة للذكاء الاصطناعي. بينما تكون النتائج التي قدّمتها مثيرة للجدل، أنا مقتنع بأن المناظر الحالية للذكاء الاصطناعي، مع قممه وفراغه، هي إطار زمني تعليمي طبيعي، يتكرر مرارًا وتكرارًا مع كل تكنولوجيا جديدة.