الإجابة الأكثر فائدة على السؤال المتعلق بمدى استخدام الذكاء الاصطناعي في الشركة ليست «بقدر الإمكان». بل هي «إلى الحد الذي يزيد فيه من القيمة دون المساس بالحكم السليم والجودة والتميز».
وهذا الأمر اليوم أكثر أهمية مما يبدو عليه. ففي إيطاليا، ارتفع معدل اعتماد الذكاء الاصطناعي في الشركاتمن 8,2% في عام 2024 إلى 16,4% في عام 2025، وفقًا لبيانات معهد الإحصاء الإيطالي (Istat) التي نقلتها صحيفة «إيل فوجليو». ويشير هذا الارتفاع إلى الضعف في غضون عام واحد إلى أمر بسيط: لم يعد السؤال هو «هل نتحرك أم لا»، بل «كيف نضبط المسار».
بصفتي الرئيس التنفيذي لمنصة ذكاء اصطناعي مخصصة للشركات الصغيرة والمتوسطة الأوروبية، وبصفتي باحثًا يعمل على تحويل مخرجات النماذج اللغوية إلى سلع، أرى أن الخطأ نفسه يتكرر. فالشركات تتعامل مع الذكاء الاصطناعي كأنه مفتاح كهربائي. فإما أنها تتجاهله، أو تحاول أتمتة كل شيء. وكلا الخيارين يؤديان إلى إهدار القيمة. الأول لأنه يجعلك بطيئًا، والثاني لأنه يملأك بمخرجات صحيحة ظاهريًّا لكنها ضعيفة من حيث المضمون.
الإطار الفعال هو الأكثر بساطة والأكثر انضباطًا: استخدام الذكاء الاصطناعي حيث يقلل من العمل الروتيني، ووقف استخدامه حيث تتطلب الأمور المسؤولية والسياق واللمسة البشرية.
تقع معظم الشركات في الخطأ إما بسبب الإفراط أو التأخير. المسألة ليست في اعتماد الذكاء الاصطناعي. بل تكمن في إيجاد الحد الذي يتجاوزه الأداء التشغيلي، حيث يصبح معدل نموه أقل من المخاطر التي تتسبب فيها.
لقد لخص بالاجي سرينيفاسان الأمر أفضل من أي شخص آخر: «0% من الذكاء الاصطناعي يعني بطءًا. لكن 100% من الذكاء الاصطناعي يعني فوضى». بصفتي رئيسًا تنفيذيًّا، أفسر ذلك على النحو التالي: استخدام الذكاء الاصطناعي بكميات قليلة جدًّا يتسبب في تكاليف غير مبررة للشركة. أما استخدام الذكاء الاصطناعي بكميات مفرطة فيستبدل الحكم البشري بنتائج معقولة لكنها قابلة للتبديل.
المنطق هنا هو منطق منحنى لافر المطبق على قطاع المعرفة. في البداية، كل نقطة إضافية في الذكاء الاصطناعي تولد عائدًا مرتفعًا: تقليل الوقت الضائع في الأنشطة المتكررة، وزيادة سرعة التنفيذ، ورفع مستوى التوحيد في العمليات. ثم يأتي عتبة معينة. وما وراء تلك العتبة، ينخفض العائد الهامشي وتبدأ التكاليف في الارتفاع، وهو ما لا يلاحظه العديد من المديرين إلا متأخرًا: أخطاء مُحكمة الصياغة، وانخفاض مستوى الرقابة، ومسؤوليات أكثر غموضًا، ومحتويات متشابهة تمامًا.
البقاء عند الصفر ليس حكمة. إنه اختيار دفع أموال لأشخاص مؤهلين للقيام بعمل لا يخلق ميزة تنافسية.
يحدث هذا كل يوم. فريق الشؤون المالية يعيد تجميع الملفات يدويًّا. فريق المبيعات يعيد كتابة رسائل بريد إلكتروني متطابقة تقريبًا. فريق العمليات ينقل البيانات من نظام إلى آخر. فريق التسويق يُعد المسودات الأولية ويُجري تعديلات على التنسيق يدويًّا. هذه الأنشطة لا تُحسّن الاستراتيجية، ولا تعزز المكانة السوقية، ولا تزيد من القيمة التي يراها العميل. إنها لا تستهلك سوى اهتمام الإدارة وساعات عمل ثمينة.
ولهذا السبب يشهد السوق تحركات. وكما أشرنا في البداية، فإن معدل التبني آخذ في الازدياد لأن تكلفة التقاعس أصبحت أكثر وضوحًا، أولاً من حيث الوقت ثم من حيث هوامش الربح.
بدون الذكاء الاصطناعي، يتباطأ الأداء. أما مع الإفراط في استخدام الذكاء الاصطناعي، فإنك تجعل حتى ما ينبغي أن يظل مميزًا يصبح نمطيًا.
أما الخطأ الآخر فهو أكثر دقة، لأنه يبدو في البداية وكأنه مكسب في الكفاءة.
قد يبدو التقرير المالي الذي تمت صياغته بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي صحيحًا ومنظمًا، بل ومقنعًا أيضًا. لكن المدير المالي الجاد لا يوقع على وثيقة لمجرد أنها «تبدو جيدة». بل يقارنها بالطلبات، والإيرادات، والمخزون، والتأخيرات التشغيلية، والاستثناءات التجارية. وبدون هذه الخطوة، فإن الشركة لا تقوم بالأتمتة بشكل صحيح. بل إنها تقوم فقط بنقل المخاطر إلى مرحلة لاحقة في السلسلة.
وينطبق الأمر نفسه على المبيعات والتسويق. يمكن لرسالة بريد إلكتروني تم إنشاؤها بنسبة 100% بواسطة الذكاء الاصطناعي أن تراعي النبرة والبنية والقواعد النحوية. لكنها غالبًا ما تفتقر إلى التفاصيل الخاصة: الإشارة إلى التحدي الحقيقي الذي يواجهه العميل، وديناميكيات قطاعه، والمشكلة المحددة التي ظهرت خلال المكالمة. وهنا تكمن عملية التحويل. وهنا تبدأ الأتمتة الكاملة في القضاء على التميز.
هذا هو الجانب السلبي. مادة سهلة القراءة، وسريعة الإنتاج، ومقبولة من الناحية الشكلية، لكنها تفتقر إلى المسؤولية والميزة التنافسية. وقد قمت بتحليل هذا الخطر بشكل أكثر شمولاً هنا: كيف تتعامل الشركات مع الذكاء الاصطناعي.
القاعدة العملية هي التالية:
لا تقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة العملية بأكملها بشكل جيد. بل تقوم بأتمتة جوهر العملية بشكل جيد. فهي تعمل وفق مبدأ «من الوسط إلى الوسط».
في البداية، نحتاج إلى شخص يحدد المشكلة والسياق والقيود والبيانات ذات الصلة. وفي النهاية، نحتاج إلى شخص يتحقق من النتائج ويضعها في سياقها ويتحمل مسؤوليتها. أما في المرحلة الوسطى، فيمكن للذكاء الاصطناعي أن يقلل ساعات العمل.
لنأخذ تحليلًا تجاريًّا كمثال. تحدد الإدارة المتطلبات الأولية: أي العملاء يشهدون تباطؤًا، وأي خطوط الإنتاج تشهد نموًّا، وأين تتقلص الهامش الربحي. تقوم الذكاء الاصطناعي بتجميع البيانات، وتنقية الجداول، والإبلاغ عن الأنماط، وإعداد التقرير. ثم يقوم خبير بقراءة النتائج ويقرر ما إذا كان هذا النمط يمثل انحرافًا حقيقيًّا أم مجرد تقلب مؤقت.
وينطبق هذا النمط نفسه على مجالات خدمة العملاء، والشؤون المالية، والعمليات، والتسويق. فالذكاء الاصطناعي يجيد عمليات التحويل، والتصنيف، والتلخيص، وتكييف التنسيق، وإنتاج المسودات الأولية. لكنه، بمفرده، لا يجيد تحديد أولويات العمل وتحمل مخاطر اتخاذ القرار النهائي.
ينصب اهتمام العديد من رواد الأعمال على واجهات برمجة التطبيقات (API) أو التراخيص. وهذا جزء من الحساب، لكنه نادرًا ما يكون العامل الحاسم. فالتكلفة الحقيقية تكمن في ساعات العمل المتخصصة اللازمة لإعطاء تعليمات جيدة والتحقق من النتائج.
وهنا أود أن أذكر معلومة أشاركها غالبًا مع الفرق. فـ 10% فقط من قيمة الذكاء الاصطناعي تنبع من الخوارزميات، و20% من البيانات، و70% من الأفراد والعمليات والثقافة المؤسسية، كما لخصت شركة Archimedia في دليلها العملي. فإذا أخطأت في التنظيم والحوكمة والمسؤوليات، فقد تمتلك أفضل نموذج وتظل النتائج ضئيلة.
قاعدة إدارية: الذكاء الاصطناعي لا يلغي الحاجة إلى الكفاءة. بل ينقلها من الأعمال الروتينية إلى اتخاذ القرارات الصائبة.
ولهذا السبب، غالبًا ما تصاب الشركات التي تسعى إلى «استبدال الأفراد» بخيبة أمل. أما الشركات التي تعيد تصميم الأدوار، فتحقق نتائج أفضل. وقت أقل في الإنتاج اليدوي. ووقت أكثر في المراجعة والتحليل واتخاذ القرارات.
ثلاث آثار عملية:
أسرع طريقة للفشل في تبني الذكاء الاصطناعي هي التعامل مع حدوده على أنها مشاكل مؤقتة. فالكثير منها ليس كذلك. إنها حدود هيكلية تهدف بالضبط إلى تحديد أين يجب التوقف.
القيد الأول: القيد الاقتصادي. إن استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ليس مجانيًا. فكل مكالمة، وسير عمل، وتنسيق، وتكامل، وعملية مراقبة تضيف تكلفة. وإذا كانت المهمة ذات قيمة ضئيلة أو تتطلب عددًا كبيرًا جدًا من خطوات المراجعة، فإن الأتمتة قد تؤدي إلى تدهور النتائج الاقتصادية بدلاً من تحسينها.
القيد الثاني، وهو قيد رياضي. لا تستطيع الذكاء الاصطناعي حل المشكلات بطريقة سحرية عندما يكون النظام غير مستقر أو فوضوي أو يصعب رصده. قد يساعد النموذج في تفسير الإشارات، لكنه لا يستطيع تحويل عدم اليقين المطلق إلى يقين.
القيد الثالث، وهو قيد عملي. فحتى عندما يكون النموذج جيدًا، لا يمكن أتمتة المهمة بالكامل. يجب أن يقوم شخص ما بصياغة المشكلة، ويجب أن يقوم شخص آخر بالتحقق من الإجابة.
القيد الرابع: القيد المادي. الذكاء الاصطناعي لا يتواجد في مصنعك، ولا يزور العميل، ولا يشعر بالتوتر أثناء المفاوضات، ولا يرى آلة تهتز بشكل غير طبيعي ما لم يتم تزويده بهذه المعلومات في البيانات.
إذا كانت العملية تتطلب سياقًا ضمنيًا، أو إدراكًا مباشرًا، أو مسؤولية قانونية قوية، فيجب أن تكون الذكاء الاصطناعي مساعدًا، وليس قائدًا.
يُعدّ النقص في الكفاءات الداخلية أكثر العوائق التي يتم الاستهانة بها. ففي إيطاليا، ترى 68% من الشركات التي يقل عدد موظفيها عن 50 موظفًا أن نقص الكفاءات الداخلية يمثل العائق الرئيسي أمام اعتماد الذكاء الاصطناعي، ويستغرق الأمر في المتوسط ما بين 4 إلى 6 أسابيع من التدريب حتى يتمكن الموظفون من استخدام هذه التقنية بشكل مستقل، وفقًا لهذا التحليل المتعلق باستخدام الذكاء الاصطناعي والبيانات والكفاءات والتدريب.
هذه الحقيقة أهم من العديد من العروض التوضيحية المبهرة. فإذا لم يكن هناك أحد في الشركة قادر على مراقبة النتائج، فإن الأتمتة لا تمثل ميزة، بل تشكل مخاطرة تشغيلية.
بالنسبة للمدير، السؤال الصحيح ليس «هل تستطيع الذكاء الاصطناعي القيام بذلك؟». بل هو:
إذا كانت إجابة أي من هذه الأسئلة «لا»، فقم بزيادة الحصة البشرية.
المشكلة الاستراتيجية الأكثر دقة ليست الخطأ الفادح، بل هي الانجراف نحو المستوى المتوسط ذي الجودة الجيدة. أسمي هذا التأثير «فخ B+».
تنتج النماذج التوليدية الرئيسية بشكل متزايد مخرجات «جيدة بما فيه الكفاية». نصوص خالية من الأخطاء. ملخصات سهلة القراءة. تحليلات منظمة. هياكل صحيحة. ولكن عندما يستخدم الجميع نفس النماذج، ونفس أنماط المطالبات، ونفس مسارات العمل، فإن النتائج تميل إلى التماثل.
بالنسبة للعديد من الشركات، يظل هذا الأمر غير مرئي في البداية. فهي ترى السرعة والجودة الظاهرية، ولا ترى فقدان الصوت أو التميز أو الميزة التنافسية. وفي مجال التسويق، يترجم ذلك إلى محتوى قابل للاستبدال. وفي مجال التحليل، يترجم ذلك إلى رؤى يمكن لأي شخص آخر الحصول عليها. وفي مجال الاستراتيجية، يترجم ذلك إلى قرارات تستند إلى معلومات سوقية عامة، وليس إلى ميزتك التنافسية الخاصة.
الشركة التي تُركِّع المهام الروتينية للذكاء الاصطناعي، ثم تضيف إليها الخبرة الداخلية، وسياق القطاع، والبيانات الخاصة، والحكم الإداري، تنتج مخرجات مختلفة. ليست بالضرورة أطول أو أكثر تعقيدًا، بل أكثر فائدة.
وهذا هو السبب في أن الاعتماد بنسبة 100% على الذكاء الاصطناعي يمثل طريقًا مسدودًا من الناحية التنافسية. ليس لأن الذكاء الاصطناعي ضعيف، بل لأنك إذا تركته ينتج كل شيء دون تدخل بشري، فستحصل على نتائج تشبه أكثر فأكثر تلك التي يحققها الجميع. والجزء الذي يخلق هامش الربح هو السمة غير القابلة للاستبدال.
بالنسبة لمن يرغب في التعمق في هذه النقطة من منظور بحثي، أود أن أشير إلى المنشورات المتعلقة بالتحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
الميزة في عام 2026 لا تكمن في الوصول إلى الذكاء الاصطناعي، بل في معرفة أين يجب إيقاف الأتمتة وإضافة الطبقة الخاصة بك.
عندما يسألني أحد رواد الأعمال عن مدى استخدام الذكاء الاصطناعي في شركته، أبدأ بالتفكير في متغيرين. لا أبدأ بالأداة نفسها.
الأول هو طبيعة المهمة. هل هي مهمة آلية أم تحليلية أم تتعلق باتخاذ القرار؟
والثاني هو تكلفة الخطأ. إذا كان الناتج خاطئًا، فهل ستخسر بضع دقائق، أم عميلاً، أم هامش ربح، أم مصداقيتك؟
وهذا النهج منطقي أيضًا لسبب ملموس جدًّا. يتجلى التأثير الأكثر إلحاحًا للذكاء الاصطناعي العام في أتمتة المهام المتكررة مثل إدارة البريد الإلكتروني وإعداد التقارير القياسية، مما يحرر الموارد البشرية للقيام بمهام ذات قيمة أعلى، كما أوضح Huware في تحليله المتعمق حول إنتاجية الشركات.
| نوع المهمة | تكلفة الخطأ منخفضة | متوسط تكلفة الخطأ | تكلفة الخطأ مرتفعة |
|---|---|---|---|
| ميكانيكي ومتكرر | ما يقارب 90% من المهام تتم بواسطة الذكاء الاصطناعي. تنسيق البيانات، والجدولة، ووضع العلامات، وتوزيع المحتوى. | حوالي 70% من الذكاء الاصطناعي. أتمتة مكثفة مع مراقبة نهائية. | حوالي 50% من العمل تقوم به الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي يقوم بالإعداد، بينما يقوم الإنسان بالتحقق سطراً سطراً. |
| تحليلي وتفسيري | حوالي 70% من العمل تقوم به الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي يحدد الأنماط، والإنسان يتأكد منها. | حوالي 50٪ من الذكاء الاصطناعي. توازن جيد للتقارير الإدارية. | حوالي 40٪ من الذكاء الاصطناعي. يلزم إجراء مراجعة منهجية من قبل خبراء. |
| التخطيط الاستراتيجي واتخاذ القرار | حوالي 40% من الذكاء الاصطناعي. دعم السيناريوهات والخيارات. | حوالي 30% من الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي يقدم المساعدة، ولا يتخذ القرارات. | ما يقارب 30% من المهام تُنفذ بواسطة الذكاء الاصطناعي. التسعير، والاستراتيجية، والتوظيف، والاتصالات الحساسة. |
هذه النسب ليست قانونًا طبيعيًّا. إنها نقطة انطلاق عملية. وهي تهدف إلى تجنب خطأين شائعين: أتمتة العمليات عالية المخاطر في وقت مبكر جدًّا، أو الإبقاء على العمليات يدويًّا في حين أنه كان ينبغي أن تكون مؤتمتة بالفعل.
من الناحية العملية، من المستحسن مراجعة مستوى الأتمتة بانتظام. وأكثر المقاييس فائدة هي تلك البسيطة.
إذا كنت ترغب في إضفاء الطابع الرسمي على هذه الخطوة، فمن المفيد التفكير في كيفية تقييم عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي قبل توسيع نطاق تطبيقه ليشمل الشركة بأكملها.
النقاط الرئيسية
أفضل طريقة لفهم هذا الإطار هي رؤيته مطبقًا دون نظريات زخرفية. داخليًّا، لم تنطلق هذه المسيرة من مشروع مجرد حول «مستوى الذكاء الاصطناعي». بل انطلقت من قاعدة بسيطة: الأتمتة فقط في الحالات التي تكون فيها تكلفة الخطأ غير المكتشف منخفضة، مع الحفاظ على الرقابة البشرية في الحالات التي تكون فيها تكلفة الخطأ مرتفعة.
أوضح مثال على ذلك هو مسار النشر. كانت المحاولة الأولى بسيطة: أتمتة كل شيء، بدءًا من المسودة الأولية وصولاً إلى التوزيع عبر القنوات، بما في ذلك تعديلات التنسيق والصور والجدولة. كان الأمر يعمل. لكن الناتج كان صحيحًا بشكل عام.
كان الأسلوب موجودًا. وكذلك الشكل. لكن كان ينقصه ذلك الجزء الذي يدركه القارئ المتمرس على الفور: الزاوية المحددة، والحكم، ووجهة النظر.
تم إجراء التعديل من خلال إعادة إدخال التدخل البشري في نقطتين فقط: مراجعة الرسالة الرئيسية واختيار الزاوية لكل منصة. وظلت الذكاء الاصطناعي مسؤولة عن تكييف التنسيق، وإنتاج المواد الإبداعية، والنشر. وبذلك انخفضت مدة العملية من ثلاث ساعات إلى حوالي 30 دقيقة من العمل البشري لكل دورة، مع توزيع نهائي يبلغ حوالي 80% للذكاء الاصطناعي و20% للعمل البشري.
النقطة المثلى ليست تلك التي تتمكن فيها الذكاء الاصطناعي من القيام بكل شيء. بل هي تلك التي يتوقف فيها الفريق عن إجراء تصحيحات مفرطة ويظل الناتج موثوقًا.
يمكن تطبيق الطريقة المستخدمة للوصول إلى هذه النتيجة في أي شركة صغيرة أو متوسطة الحجم.
هناك ثلاثة مؤشرات قياس داخلية يتم رصدها. وهي: معدل التدخل التصحيحي، والوقت الإجمالي من البداية إلى النهاية، والجودة التي يراها المستخدم النهائي. وعندما يتدهور أحد هذه المؤشرات، يجب إعادة ضبط المؤشر إلى الوضع السابق.
ويعكس هذا النهج أيضًا بشكل جيد فلسفة المنتج التي أعتبرها سليمة: يجب أن تحل الذكاء الاصطناعي محل عمل المحلل عندما يكون هذا العمل متكررًا ومنظمًا، وليس محل التقدير التجاري. بعبارة أخرى، تم تصميمه ليحل محل محللك، وليس محل تقديرك.
الميزة التنافسية لا تنشأ عن زيادة استخدام الذكاء الاصطناعي. بل تنشأ عن القدرة على تحديد حدود قبل أن تبدأ الأتمتة في تقويض هوامش الربح والثقة والطابع الفريد للعمل.
ولهذا السبب، فإن السؤال الصحيح ليس ما إذا كان ينبغي اعتماد الذكاء الاصطناعي ، بل ما هو مقدار استخدامه في الشركة في كل عملية ذات صلة. ومنحنى لافر للذكاء الاصطناعي يخدم هذا الغرض بالضبط: تحديد النقطة التي تزيد فيها الأتمتة من الإنتاجية والسرعة دون دفع الفريق إلى فخ «B+»، أي نتائج جيدة بما يكفي للقبول، لكنها عامة جدًّا بحيث لا تميز الشركة عن غيرها.
من الناحية العملية، يجب استخدام الذكاء الاصطناعي في الحالات التي يقلل فيها الوقت المستغرق، ويحد من الأعمال المتكررة، ويبقي تكلفة التدقيق منخفضة. ويجب التوقف عن استخدامه عندما يكون تأثير الخطأ أكبر من الوقت الموفر، أو عندما يكون السياق أكثر أهمية من الشكل، أو عندما يكون للقرار تداعيات تجارية أو متعلقة بالسمعة.
هنا تظهر النضج الإداري.
في الدورة التنافسية المقبلة، ستفوز الشركات التي ستتمكن من تحديد نطاق واضح للذكاء الاصطناعي. ليست تلك التي تدمجه في كل شيء، بل تلك التي تحافظ على عنصر التقدير البشري وتقوم بأتمتة الباقي بانضباط.
إذا كنت ترغب في تطبيق هذا النهج باستخدام منصة تعمل على أتمتة التحليل دون أن تحرمك من السيطرة على عملية اتخاذ القرار، فاطلع على ELECTE، وهي منصة لتحليل البيانات مدعومة بالذكاء الاصطناعي ومخصصة للشركات الصغيرة والمتوسطة. يمكنك أن ترى كيف تحول البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للاستخدام وتقارير تلقائية وإشارات مفيدة لاتخاذ القرارات بشكل أسرع، دون الاعتماد على الذكاء الاصطناعي بنسبة 100٪. هل أنت مستعد لاتخاذ إجراءات بناءً على بياناتك؟ ابدأ تجربتك المجانية →
.svg)
.svg)
.svg)
