اقتصادي أبولو: الذكاء الاصطناعي بلا مردود مالي لمعظم الشركات

بعد سنوات من الإنفاق الضخم على البنية التحتية والنماذج والأدوات، يطرح تقرير اقتصادي حديث سؤالاً لا يمكن تجاهله: أين النتائج المالية الفعلية للذكاء الاصطناعي في دفاتر الشركات؟ الإجابة التي يقدّمها كبير الاقتصاديين في مجموعة أبولو غلوبال مانجمنت، تورستن سلوك، صريحة إلى حدّ الإزعاج: خارج قطاع التقنية، لم يُترجم الذكاء الاصطناعي حتى الآن إلى أي مردود مالي يُذكر لدى الشركات الأمريكية الكبرى.

فكرة «الـ 493» وما تكشفه عن الأرباح

اعتمد سلوك في تحليله على مقاربة لافتة، إذ استبعد من مؤشر ستاندرد آند بورز 500 سبع شركات تقنية عملاقة هي: ألفابت، وأمازون، وآبل، وميتا، ومايكروسوفت، وإنفيديا، وتسلا. ما يتبقّى هو ما أسماه «الـ S&P 493»، أي الشركات التي تمثّل الاقتصاد الحقيقي الواسع من صناعة وتجزئة وخدمات مالية وصحية ولوجستية.

عند النظر إلى هذه المجموعة، لم يجد التحليل أثراً واضحاً للذكاء الاصطناعي في المؤشرات التي يُفترض أن تتحسّن أولاً:

• هوامش الأرباح: مستقرة تقريباً بلا تحسّن يمكن ربطه بتبنّي التقنية.
• الإيرادات لكل عامل: ثابتة أيضاً، وهي أحد أهم مقاييس الإنتاجية الفعلية.
• نمو الإيرادات: لا دليل على تسارع ناتج عن أدوات الذكاء الاصطناعي.

وبعبارة سلوك نفسه، فإن التقنية — على الرغم من الاستثمارات الهائلة والضجيج الواسع — قدّمت «عائداً مالياً صفرياً» للشركات الأمريكية خارج القطاع التقني.

هل المسألة مجرّد تأخّر زمني؟

التفسير الأكثر شيوعاً لهذه الفجوة هو أن الشركات غير التقنية تتحرّك ببطء، وأن المكاسب ستظهر لاحقاً مع نضوج التطبيقات. لكن سلوك يبدو متشككاً في هذا الطرح، ويرى أن تحويل «الذكاء الرخيص» إلى نمو في الإيرادات وتوسّع في الهوامش مهمة أصعب بكثير مما يُفترض.

حجّته الجوهرية تتعلّق بطبيعة العمل التجاري نفسه. فهو يصف الذكاء الاصطناعي بأنه «آلة حسابية ممتازة»، لكنه يضيف أن الذكاء في بيئة الأعمال هو في معظمه حُكم وتقدير لا حساب. القرارات التي تحدّد مصير الشركات ترتبط بالمساءلة، والثقة، والثقافة المؤسسية، والقواعد غير المكتوبة، والمقايضات الأخلاقية، ومفاهيم العدالة — وهي عناصر تشكّل مخاطر السمعة، وتؤثر في النهاية على الإيرادات والأرباح. والنماذج الحالية، بحسب رأيه، لا تفهم هذه الطبقة من العمل.

اتساق مع دراسات أخرى

لا تأتي هذه الخلاصة معزولة. فقد خلصت دراسات حديثة متعددة إلى نتيجة مشابهة: حتى اللحظة، لم يُحقق الذكاء الاصطناعي التوليدي قفزات إنتاجية كبيرة قابلة للقياس على مستوى الاقتصاد الكلي. التجارب الناجحة موجودة بالفعل، لكنها تبقى محصورة في مهام ضيّقة أو في فرق محدودة، ولا تتسع بما يكفي لتظهر في القوائم المالية الموحّدة.

هذا التباعد بين الحديث عن التحوّل الجذري وبين النتائج المحاسبية يذكّر بما يُعرف في الاقتصاد بـ«مفارقة الإنتاجية»، وهي الفترة الفاصلة بين انتشار تقنية عامة الاستخدام وبين ظهور أثرها الفعلي، وهي فترة قد تمتد سنوات طويلة تُنفق فيها الأموال على التعلّم وإعادة هندسة العمليات قبل حصاد المكاسب.

ماذا يعني ذلك للشركات عملياً؟

لا يقرأ هذا التحليل بوصفه حكماً بالفشل على الذكاء الاصطناعي، بل كدعوة إلى واقعية أكبر في التخطيط. وفي تقديرنا، هناك دروس عملية واضحة:

• ابدأ من المشكلة لا من الأداة: المشروعات التي تنطلق من «نريد استخدام الذكاء الاصطناعي» تنتهي غالباً بتجارب لا تنتقل إلى الإنتاج.
• اربط كل مبادرة بمؤشر مالي: تقليص زمن دورة، أو خفض كلفة خدمة العميل، أو رفع معدل التحويل — بأرقام قابلة للتتبع.
• أعد تصميم العملية نفسها: إضافة نموذج ذكي إلى سير عمل قديم تُنتج تحسّناً هامشياً فقط.
• استثمر في البيانات والحوكمة: جودة البيانات وضوابط الاستخدام هما ما يفصل النموذج التجريبي عن النظام الموثوق.
• احتفظ بالقرار البشري: في المجالات التي تحتمل مخاطر قانونية أو سمعوية، يبقى الحكم البشري شرطاً لا رفاهية.

خلاصة

الرسالة الأهم في تقرير أبولو ليست أن الذكاء الاصطناعي بلا قيمة، بل أن القيمة لا تتحقّق تلقائياً بمجرّد الإنفاق. الفارق بين الشركات التي ستحصد المكاسب وتلك التي ستكتفي بالتجارب لن يكون في حجم الميزانية، بل في القدرة على إعادة بناء العمليات وقياس الأثر بصرامة. وإلى أن يحدث ذلك على نطاق واسع، ستبقى الأرقام أكثر هدوءاً من الخطاب التسويقي المحيط بالتقنية.

✦ بقلم فريق دروب أيديا