قد يدخل الذكاء الاصطناعي المؤسسي مرحلة جديدة من عدم المساواة
كانت الموجة الأولى من تبني الذكاء الاصطناعي في الأعمال تُعرَّف بإمكانية الوصول. أي الشركات نشرت الأدوات؟ كم عدد الموظفين الذين حصلوا على تراخيص؟ وهل كان العاملون يجربون واجهات الدردشة أصلًا؟ تشير أبحاث OpenAI الجديدة B2B Signals إلى أن هذه الأسئلة لم تعد تعكس حدود المجال. ووفقًا للتقرير، فإن الفجوة الناشئة لا تتعلق فقط بما إذا كانت الشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي، بل بمدى عمق استخدامه داخل العمل اليومي.
الرقم الأبرز لافت للنظر. فالشركات الحدودية، المُعرَّفة بأنها تلك الواقعة عند النسبة المئوية 95 من حيث الاستخدام، تستخدم الآن 3.5 مرات من الذكاء لكل موظف مقارنة بالشركات العادية، بعدما كانت الزيادة تبلغ 2 مرة فقط قبل عام في أبريل 2025. وتعرض OpenAI هذا القياس باستخدام الرموز المولَّدة بوصفها مؤشرًا تقريبيًا على كمية العمل التي تطلبها الشركات من الذكاء الاصطناعي. ولا تُقدَّم الرموز بوصفها مقياسًا مباشرًا للقيمة، بل كطريقة لتقدير عمق استخدام الذكاء الاصطناعي.
وتتمثل الحجة الأساسية للتقرير في أن الأفضلية تتراكم. فبمجرد أن تنتقل الشركات من الوصول الواسع إلى استخدام أكثر تعقيدًا وموجهًا للإنتاج، يبدو أنها توسّع المسافة بينها وبين المنافسين الذين ما زالوا يتعاملون مع الذكاء الاصطناعي بوصفه مساعدًا خفيفًا في الأساس.
لماذا لا يروي حجم الرسائل القصة كاملة
من أكثر ما يترتب على التقرير أهميةً هو أن حجم الرسائل لا يفسر سوى 36% من أفضلية الشركات الحدودية. وبعبارة أخرى، ليست الفجوة مجرد أن الشركات الرائدة تطرح أسئلة أكثر على الذكاء الاصطناعي. بل إنها تطلب أعمالًا أغنى وأكثر تعقيدًا، وتوفر سياقًا أكبر، وتنتج مخرجات أكثر جوهرية.
هذا التمييز مهم لأنه يغيّر طريقة تقييم تبني الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات. فقد تسجل شركة ما نموًا في النشاط، ومع ذلك يبقى استخدامُها سطحيًا نسبيًا. وإذا كان الموظفون يعتمدون على الذكاء الاصطناعي فقط في الأوامر البسيطة أو المساعدة العرضية في الصياغة، فقد لا تكون المؤسسة تحقق التحول في سير العمل الذي يصنع ميزة تنافسية أقوى.
وتوحي صياغة OpenAI بأن العمق أصبح المقياس الأكثر صلة. فالشركات الحدودية تبدو وكأنها تدمج الذكاء الاصطناعي في العمليات الفعلية بدلًا من معاملته كأداة مساعدة إضافية. وهذا انتقال أصعب لأنه يتطلب الحوكمة والتمكين وتصميم سير العمل، لا مجرد إتاحة البرنامج.
العمل المفوض أصبح علامة على الحدود
يفرد التقرير مساحة للأدوات المتقدمة وسير العمل الوكيلية باعتبارها المجال الذي تظهر فيه أقوى الفروق. وتقول OpenAI إن الشركات الحدودية ترسل 16 ضعف عدد رسائل Codex لكل موظف مقارنة بالشركات العادية. وهذه واحدة من أوضح الإشارات في البيانات إلى أن المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي المؤسسي قد تتمحور حول العمل المفوض بدلًا من المساعدة البسيطة عبر الدردشة.
ويمثل هذا تحولًا مهمًا في كيفية وصف نضج الذكاء الاصطناعي للأعمال. فإذا كان التبني المؤسسي المبكر يعني أن الموظفين يطلبون المساعدة، فإن تبني الحدود يبدو أكثر فأكثر كأن الموظفين يكلّفون الذكاء الاصطناعي بإنجاز العمل. وهذا ينقل الذكاء الاصطناعي من كونه طبقة إنتاجية إلى ما يشبه البنية التحتية التشغيلية. كما يرفع الرهان على التنفيذ، لأن سير العمل المفوض يحتاج عادةً إلى ضوابط أشد، ومعايير نجاح أوضح، وثقة أكبر في المخرجات.
وتقول OpenAI إن الشركات الرائدة تبني حوكمة للاستخدام في الإنتاج، وتستثمر في التمكين، وتقيس العمق، وتوسع ما ينجح، وتنتقل من المساعدة القائمة على الدردشة إلى سير عمل مفوض باستخدام الوكلاء. والنمط الذي تصفه نمط تنظيمي بقدر ما هو تقني. فالمجال الحدّي لا يتحدد فقط بنوع الأداة، بل بما إذا كانت الشركة قادرة على تحويل استخدام الذكاء الاصطناعي إلى نظام مُدار بدلًا من عادة متناثرة.
كيف قُدمت البيانات
يُوصف B2B Signals بأنه قياس متكرر لكيفية انتشار الذكاء الاصطناعي عبر الشركات، استنادًا إلى إشارات مجمّعة مع الحفاظ على الخصوصية من الاستخدام المؤسسي لمنتجات OpenAI. وتقول الشركة إن التحليلات تعتمد على بيانات استخدام مؤسسية مجهولة الهوية ومجمعة. كما تقول إن محتوى الرسائل صُنِّف باستخدام أنظمة آلية، وإنه لم يراجع أي موظف في OpenAI بياناتٍ فردية لعملاء مؤسسيين أو تجاريين أو لعملاء API ضمن التحليل.
وتكتسب هذه الملاحظات المنهجية أهمية لأن تقارير الذكاء الاصطناعي المؤسسي كثيرًا ما تصطدم بمشكلة الثقة. فالشركات تريد مؤشرات مرجعية وإشارات تبنٍّ، لكنها تريد أيضًا الاطمئنان إلى أن الاستخدام الحساس للأعمال لا يُفحَص يدويًا. وتهدف OpenAI من خلال التأكيد على التجميع وإزالة الهوية إلى معالجة هذا التوتر مع الإبقاء على رؤية واسعة لأنماط الاستخدام.
وفي الوقت نفسه، ينبغي للقراء الانتباه إلى ما يقوله التقرير وما لا يقوله. فهو يقدم الرموز بوصفها مؤشرًا تقريبيًا على مقدار الذكاء المطلوب، لا مقياسًا مباشرًا لنتائج الأعمال. وهذا يعني أن أفضل فهم للنتائج هو باعتبارها مؤشرات على كثافة الاستخدام ونضجه، لا دليلًا على أن كل رمز إضافي يتحول بسلاسة إلى إنتاجية أو ربح.
ماذا يعني هذا للاستراتيجية المؤسسية
إذا ثبتت نتائج OpenAI على نطاق أوسع، فقد تكون كثير من الشركات تقيس نفسها على أساس مرحلة خاطئة. فالعامل الفارق لم يعد النشر الأساسي. بل أصبح ما إذا كان الذكاء الاصطناعي مدمجًا بعمق كافٍ للتعامل مع المهام المفوضة المعقدة والغنية بالسياق داخل سير العمل المباشر.
ولهذا آثار عملية. فالشركات التي تريد الاقتراب من الحدود قد تحتاج إلى الاستثمار أقل في توسيع الوصول لذاته، وأكثر في التدريب والحوكمة وإعادة تصميم العمليات واختيار المهام القادرة على دعم استخدام أعمق. ويشير التقرير إلى أن التبني المتقدم لا يحدث تلقائيًا بعد الإطلاق، بل يجب تنميته.
كما يلمّح إلى حلقة تغذية راجعة. فالشركات التي تتعلم استخدام الذكاء الاصطناعي بعمق قد تكتشف مهامًا جديدة تستحق التفويض، مما يشجع بدوره على مزيد من البنية التحتية والحوكمة والخبرة الداخلية. تلك هي الأفضلية التراكمية التي يشير إليها التقرير. فبمجرد أن تبدأ الشركة في تشغيل الذكاء الاصطناعي بعمق، قد يصبح من الأصعب على المتأخرين في التبني اللحاق بها.
الفجوة التنافسية الناشئة
الخلاصة الأوسع هي أن المنافسة في الذكاء الاصطناعي المؤسسي قد تدخل الآن مرحلة أكثر بنيوية. فلم يعد الفرق بين القادة والشركات العادية مجرد التجربة مقابل عدم التجربة. بل أصبح الفرق بين الاستخدام السطحي والاستخدام المتكامل والمفوض وذا المستوى الإنتاجي.
وهذه فجوة أكثر جدية لأنها تمس القدرة نفسها، لا مجرد مظهر التبني. فالشركة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بعمق قد لا تعمل أسرع فقط في المهام المألوفة، بل قد تعيد تنظيم كيفية توزيع العمل وتنفيذه. وإذا استمر هذا النمط، فقد تصبح الأفضلية الحدودية التي تصفها OpenAI أقل شبهًا بسبق مؤقت وأكثر شبهًا بنموذج تشغيل دائم.
وبالنسبة للمؤسسات التي ما زالت تتعامل مع الذكاء الاصطناعي بوصفه أداة إنتاجية واسعة لكن خفيفة، فالمغزى واضح. كان الوصول هو المرحلة الأولى. أما العمق فقد يكون هو ما يحدد من يتقدم فعلًا.
استند هذا المقال إلى تقارير OpenAI. اقرأ المقال الأصلي.
Originally published on openai.com