الأعمال التجارية

مفارقة إنتاجية الذكاء الاصطناعي: التفكير قبل التصرف

"نحن نرى الذكاء الاصطناعي في كل مكان إلا في إحصاءات الإنتاجية" - مفارقة سولو تكرر نفسها بعد 40 عامًا. ماكنزي 2025: 92% من الشركات ستزيد من استثماراتها في الذكاء الاصطناعي، ولكن 1% فقط من الشركات لديها تطبيق "ناضج". أفاد 67% من الشركات أن مبادرة واحدة على الأقل قللت من الإنتاجية الإجمالية. لم يعد الحل هو التكنولوجيا، بل فهم السياق التنظيمي: تخطيط القدرات، وإعادة تصميم التدفق، ومقاييس التكيف. والسؤال الصحيح ليس "ما مقدار ما قمنا بأتمتته؟" ولكن "ما مدى فعالية ذلك؟

تُمثل "مفارقة إنتاجية الذكاء الاصطناعي" تحديًا بالغ الأهمية للشركات: فرغم الاستثمارات الكبيرة في تقنيات الذكاء الاصطناعي، تفشل العديد من الشركات في تحقيق عوائد الإنتاجية المتوقعة. تُذكّر هذه الظاهرة، التي لوحظت في ربيع عام 2025، بالمفارقة التي حددها الاقتصادي روبرت سولو في ثمانينيات القرن الماضي فيما يتعلق بالحواسيب: "نرى الحواسيب في كل مكان إلا في إحصاءات الإنتاجية".

إن مفتاح التغلب على هذه المفارقة لا يكمن فقط في التعاون بين الإنسان والآلة، بل في الفهم العميق لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تنوي اعتمادها والسياق التنظيمي الذي سيتم تنفيذها فيه.

أسباب المفارقة

1. التنفيذ العشوائي

تُطبّق العديد من المؤسسات حلول الذكاء الاصطناعي دون تقييم كافٍ لكيفية دمجها في سير العمل الحالي. ووفقًا لمسح أجرته شركة ماكينزي عام ٢٠٢٥، أفادت ٦٧٪ من المؤسسات أن مبادرة واحدة على الأقل من مبادرات الذكاء الاصطناعي قد أحدثت تعقيدات غير متوقعة، مما أدى إلى انخفاض الإنتاجية الإجمالية. وتميل الشركات إلى تحسين المهام الفردية دون مراعاة تأثيرها على النظام ككل.

2. فجوة التنفيذ

هناك فجوة طبيعية بين طرح تقنية جديدة وتحقيق فوائدها. وينطبق هذا بشكل خاص على التقنيات متعددة الأغراض مثل الذكاء الاصطناعي. وكما تُبرز أبحاث معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة شيكاغو، يتطلب الذكاء الاصطناعي العديد من "الابتكارات التكميلية" - إعادة تصميم العمليات، ومهارات جديدة، وتحولات ثقافية - قبل أن يُحقق إمكاناته الكاملة.

3. عدم النضج التنظيمي

خلص تقرير ماكينزي لعام 2025 إلى أنه في حين تخطط 92% من الشركات لزيادة استثماراتها في الذكاء الاصطناعي في السنوات الثلاث المقبلة، فإن 1% فقط من المنظمات تصف تنفيذ الذكاء الاصطناعي الخاص بها بأنه "ناضج"، مما يعني أنه مدمج بالكامل في سير العمل مع نتائج أعمال كبيرة.

استراتيجيات للتغلب على المفارقة

1. التقييم الاستراتيجي قبل الاعتماد

قبل تنفيذ أي حل للذكاء الاصطناعي، ينبغي على المؤسسات إجراء تقييم شامل يجيب على الأسئلة الرئيسية:

  • ما هي المشاكل التجارية المحددة التي ستحلها هذه التكنولوجيا؟
  • كيف سيتم دمجه في سير العمل الحالي؟
  • ما هي التغييرات التنظيمية التي ستكون ضرورية لدعمها؟
  • ما هي الآثار الجانبية السلبية المحتملة للتنفيذ؟

2. فهم السياق التنظيمي

تعتمد فعالية الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على ثقافة وهيكلية المؤسسة التي يُطبّق فيها. ووفقًا لاستطلاع أجرته مؤسسة غالوب عام ٢٠٢٤، يعتقد ٨٧٪ من الموظفين الذين أفادوا بأن مؤسستهم لديها استراتيجية واضحة لدمج الذكاء الاصطناعي أن الذكاء الاصطناعي سيكون له تأثير إيجابي للغاية على إنتاجيتهم وكفاءتهم. وتُعدّ الشفافية والتواصل أمرًا بالغ الأهمية.

3. رسم خرائط القدرات

تُجري المؤسسات الناجحة تحليلاً دقيقاً لجوانب العمل التي تستفيد من الحكم البشري مقارنةً بمعالجة الذكاء الاصطناعي، بدلاً من أتمتة كل ما هو ممكن تقنياً. يتطلب هذا النهج فهماً عميقاً لقدرات الذكاء الاصطناعي والمهارات البشرية الفريدة داخل المؤسسة.

4. إعادة تصميم سير العمل

يتطلب التطبيق الفعّال للذكاء الاصطناعي غالبًا إعادة هيكلة العمليات، بدلًا من مجرد استبدال المهام البشرية بالأتمتة. يجب على الشركات أن تكون مستعدة لإعادة النظر كليًا في كيفية إنجاز العمل، بدلًا من إقحام الذكاء الاصطناعي في العمليات الحالية.

5. مقاييس التكيف

لا ينبغي قياس نجاح الذكاء الاصطناعي بمدى كفاءة الأداء فحسب، بل بمدى فعالية تكيف الفرق مع قدرات الذكاء الاصطناعي الجديدة. ينبغي على المؤسسات تطوير مقاييس تقيس النتائج التقنية ومدى تكيف البشر معها.

نموذج جديد لنضج الذكاء الاصطناعي

في عام ٢٠٢٥، تحتاج المؤسسات إلى إطار عمل جديد لتقييم نضج الذكاء الاصطناعي، إطار يُعطي الأولوية للتكامل على التنفيذ. لم يعد السؤال "إلى أي مدى قمنا بالأتمتة؟"، بل "إلى أي مدى حسّنا قدرات مؤسستنا من خلال الأتمتة؟"

يُمثل هذا تحولًا جذريًا في تصورنا للعلاقة بين التكنولوجيا والإنتاجية. تتبع المنظمات الأكثر فعالية عمليةً متعددة الخطوات:

  1. التخطيط واختيار الأدوات : قم بتطوير خطة استراتيجية تحدد بوضوح أهداف العمل وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأكثر ملاءمة.
  2. جاهزية البيانات والبنية الأساسية : تأكد من أن الأنظمة والبيانات الحالية جاهزة لدعم مبادرات الذكاء الاصطناعي.
  3. التوافق الثقافي : إنشاء بيئة تدعم اعتماد الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب والتواصل الشفاف وإدارة التغيير.
  4. التنفيذ التدريجي : تقديم حلول الذكاء الاصطناعي بشكل تدريجي، ومراقبة التأثير بعناية وتعديل النهج بناءً على النتائج.
  5. التقييم المستمر : قم بقياس النتائج الفنية وتأثيراتها على المنظمة الأوسع بشكل منتظم.

الخاتمة

إن مفارقة إنتاجية الذكاء الاصطناعي ليست سببًا لإبطاء وتيرة تبنيه، بل هي دعوة لتبنيه بوعي أكبر. يكمن مفتاح التغلب على هذه المفارقة في الفهم العميق لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تخطط لنشرها، وتحليل السياق التنظيمي الذي ستُستخدم فيه.

لا تركز المؤسسات الناجحة في دمج الذكاء الاصطناعي على التكنولوجيا فحسب، بل تركز أيضًا على كيفية اندماجها في بيئتها التنظيمية الخاصة. فهي تُقيّم بعناية المزايا والعيوب المحتملة قبل اعتمادها، وتُهيئ بنيتها التحتية وثقافتها التنظيمية على النحو الأمثل، وتُطبّق استراتيجيات فعّالة لإدارة التغيير.

المصادر

  1. مبادرة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بشأن الاقتصاد الرقمي - https://ide.mit.edu/sites/default/files/publications/IDE%20Research%20Brief_v0118.pdf
  2. ماكينزي وشركاه - https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
  3. برينجولفسون، إي.، روك، دي، وسيفرسون، سي. - https://www.nber.org/papers/w24001
  4. جالوب لبيئة العمل - https://www.gallup.com/workplace/652727/strategy-fail-without-culture-supports.aspx
  5. برايس ووترهاوس كوبرز - https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html
  6. نظرة أسيّة - https://www.exponentialview.co/p/ais-productivity-paradox-how-it-might
  7. KPMG - https://kpmg.com/us/en/articles/2024/ai-ready-corporate-culture.html
  8. مراجعة إدارة MIT Sloan - https://sloanreview.mit.edu/article/unpacking-the-ai-productivity-paradox/

موارد لنمو الأعمال التجارية

9 نوفمبر 2025

المطورون والذكاء الاصطناعي في المواقع الإلكترونية: التحديات والأدوات وأفضل الممارسات: من منظور دولي

وتبلغ نسبة تبني الذكاء الاصطناعي في إيطاليا 8.2 في المائة (مقابل 13.5 في المائة في المتوسط في الاتحاد الأوروبي)، بينما على الصعيد العالمي تستخدم 40 في المائة من الشركات الذكاء الاصطناعي بالفعل على المستوى التشغيلي - وتوضح الأرقام سبب الفجوة الكبيرة: يحقق روبوت الدردشة الآلي لشركة أمتراك عائد استثمار بنسبة 800 في المائة، وتوفر GrandStay 2.1 مليون دولار في السنة من خلال التعامل مع 72 في المائة من الطلبات بشكل مستقل، وتزيد Telenor من الإيرادات بنسبة 15 في المائة. يستكشف هذا التقرير تطبيق الذكاء الاصطناعي في المواقع الإلكترونية مع حالات عملية (Lutech Brain للمناقصات، وNetflix للتوصيات، وL'Oréal Beauty Gifter مع تفاعل 27 ضعفًا مقابل البريد الإلكتروني) ويتناول التحديات التقنية الحقيقية: جودة البيانات، والتحيز الخوارزمي، والتكامل مع الأنظمة القديمة، والمعالجة في الوقت الفعلي. من الحلول - الحوسبة المتطورة لتقليل زمن الوصول، والبنى المعيارية، واستراتيجيات مكافحة التحيز - إلى القضايا الأخلاقية (الخصوصية، وفقاعات التصفية، وإمكانية الوصول للمستخدمين ذوي الإعاقة) إلى الحالات الحكومية (هلسنكي مع ترجمة الذكاء الاصطناعي متعدد اللغات)، اكتشف كيف ينتقل مطورو الويب من مبرمجين إلى استراتيجيين لتجربة المستخدم ولماذا سيهيمن أولئك الذين يتنقلون في هذا التطور اليوم على الويب غدًا.
9 نوفمبر 2025

أنظمة دعم اتخاذ القرار بالذكاء الاصطناعي: صعود دور المستشارين في قيادة الشركات

77% من الشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي ولكن 1% فقط من الشركات لديها تطبيقات "ناضجة" - المشكلة ليست في التكنولوجيا ولكن في النهج: الأتمتة الكاملة مقابل التعاون الذكي. يحقق غولدمان ساكس مع مستشار الذكاء الاصطناعي على 10,000 موظف كفاءة توعية بنسبة 30٪ و12٪ من المبيعات المتبادلة مع الحفاظ على القرارات البشرية؛ وتمنع كايزر بيرماننتى 500 حالة وفاة/سنة من خلال تحليل 100 عنصر/ساعة قبل 12 ساعة ولكنها تترك التشخيص للأطباء. نموذج المستشار يحل فجوة الثقة (44% فقط يثقون في الذكاء الاصطناعي للشركات) من خلال ثلاث ركائز: الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مع المنطق الشفاف، ودرجات الثقة المعايرة، والتغذية الراجعة المستمرة للتحسين. الأرقام: تأثير بقيمة 22.3 تريليون دولار بحلول عام 2030، سيشهد موظفو الذكاء الاصطناعي الاستراتيجي عائد استثمار يبلغ 4 أضعاف بحلول عام 2026. خارطة طريق عملية من 3 خطوات - مهارات التقييم والحوكمة، والتجربة مع مقاييس الثقة، والتوسع التدريجي مع التدريب المستمر - تنطبق على التمويل (تقييم المخاطر تحت الإشراف)، والرعاية الصحية (الدعم التشخيصي)، والتصنيع (الصيانة التنبؤية). لا يتمثل المستقبل في حلول الذكاء الاصطناعي محل البشر، بل في التنسيق الفعال للتعاون بين الإنسان والآلة.
9 نوفمبر 2025

دليل كامل لبرمجيات ذكاء الأعمال للشركات الصغيرة والمتوسطة

60% من الشركات الإيطالية الصغيرة والمتوسطة الحجم تعترف بوجود ثغرات خطيرة في التدريب على البيانات، و29% منها ليس لديها حتى رقم مخصص - بينما ينمو سوق ذكاء الأعمال الإيطالي من 36.79 مليار دولار إلى 69.45 مليار دولار بحلول عام 2034 (معدل نمو سنوي مركب بنسبة 8.56%). لا تكمن المشكلة في التكنولوجيا بل في النهج المتبع: تغرق الشركات الصغيرة والمتوسطة في البيانات المبعثرة بين إدارة علاقات العملاء، وتخطيط موارد المؤسسات، وأوراق إكسل دون تحويلها إلى قرارات. وينطبق ذلك على أولئك الذين يبدأون من الصفر كما هو الحال بالنسبة لأولئك الذين يرغبون في التحسين. معايير الاختيار التي لها أهمية: سهولة الاستخدام بالسحب والإفلات دون الحاجة إلى أشهر من التدريب، وقابلية التوسع التي تنمو معك، والتكامل الأصلي مع الأنظمة الحالية، والتكلفة الإجمالية للملكية (التنفيذ + التدريب + الصيانة) مقابل سعر الترخيص وحده. خارطة الطريق المكونة من 4 خطوات - أهداف قابلة للقياس وقابلة للقياس وقابلة للقياس (تقليل معدل التخبط بنسبة 15% في 6 أشهر)، وتخطيط مصدر البيانات النظيف (القمامة الواردة = القمامة الخارجة)، وتدريب فريق ثقافة البيانات، ومشروع تجريبي مع حلقة تغذية راجعة مستمرة. يغيّر الذكاء الاصطناعي كل شيء: من ذكاء الأعمال الوصفي (ما حدث) إلى التحليلات المعززة التي تكشف الأنماط الخفية، والتنبؤية التي تقدر الطلب المستقبلي، والوصفية التي تقترح إجراءات ملموسة. يعمل Electe على إضفاء الطابع الديمقراطي على هذه القوة للشركات الصغيرة والمتوسطة.