في مقال قبل بضعة أسابيع، جادلت بأن فشل الذكاء الاصطناعي المؤسسي لم يكن في الواقع بسبب الحماس أو التبني أو حتى القدرة النموذجية. العصر المعماري: لم يتم إنشاء نماذج لغوية عظيمة لإدارة شركة ما. تعمل الشركات على أساس الذاكرة والسياق والتغذية الراجعة والقيود، بينما تظل LLMs، في جوهرها، أنظمة النصوص التنبؤية.
وفي ثانية، زعمت أن الإجابة لم تكن “محفزات أفضل”، بل تحول أعمق: من الأدوات إلى الأنظمة، ومن الاستجابات إلى النتائج، ومن مساعدي الطيارين إلى أنظمة العمل، ومن المحفزات إلى القيود. لا يمكن أن يعتمد الذكاء الاصطناعي المؤسسي على الجلسة. عليك أن تتذكر.
تحتاج هذه الحجة الآن إلى خطوة ثالثة، لأن شيئًا مهمًا بدأ يحدث: الأنظمة التي بدأت العمل في الذكاء الاصطناعي للمؤسسة لا تبدو وكأنها روبوتات دردشة أفضل، أو مساعدين طيارين أفضل، أو حتى سلاسل تنبيه أفضل. أنها تبدو وكأنها شيء مختلف تماما. وإذا نظرت عن كثب، فإن الأدلة موجودة بالفعل.
إن التحول من الأدوات إلى الأنظمة لم يعد نظريا
على مدار العامين الماضيين، قامت صناعة الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي بتحسين الطبقة المرئية: نماذج أكبر، وواجهات أفضل، ومساعدين طيارين أكثر تطوراً، والآن عملاء أكثر طموحاً. لكن أوضح علامات القيمة لا تأتي من هذه الطبقة المرئية فحسب، بل تأتي من مؤسسات تعمل على إعادة تصميم سير العمل، ودمج الذكاء الاصطناعي في العمليات، والتعامل مع الذكاء كبنية أساسية أكثر من كونه أداة. ويشير أحدث استطلاع عالمي أجرته شركة ماكينزي بوضوح إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي منتشر على نطاق واسع، ولكن أغلب المؤسسات لم تقم بعد بدمجه بشكل عميق بالدرجة الكافية في سير العمل والعمليات لخلق فوائد مادية على مستوى المؤسسة. ويخلص أيضًا إلى أن إعادة تصميم سير العمل هي أحد أقوى المساهمين في إحداث تأثير كبير على الأعمال.
وهذا أمر مهم لأنه يؤكد الحجة الأساسية التي طرحتها في أول مقالتين لي: المشكلة لم تكن قط مجرد ما إذا كانت النماذج قادرة على الاستجابة بشكل جيد. كانت المشكلة أين كنا نضعهم. إن المنظمات التي تذهب إلى أبعد من ذلك لا تقوم ببساطة “باستخدام المزيد من الذكاء الاصطناعي”. إنهم يعيدون تصميم الشركة حول هذا الأمر.
أنظمة العمل لا تبدأ من المطالبات
وهنا يبدأ التغيير الحقيقي.
أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية الأكثر إثارة للاهتمام الناشئة اليوم لا تبدأ من موجه بالمعنى الدقيق للكلمة؛ يبدأون من السياق: سياق مستمر ومنظم ومحكم. يصف الفريق الهندسي الخاص بشركة Anthropic الآن هندسة السياق بأنها تقدم طبيعي يتجاوز الهندسة المبتكرةبحجة أن التحدي الحقيقي لم يعد مجرد كيفية صياغة التعليمات، ولكن كيفية إدارة حالة السياق بأكملها حول النموذج: تعليمات النظام، والأدوات، والبيانات الخارجية، وتاريخ الرسائل والبيئة.
وهذا تغيير عميق. وهذا يعني أن مركز الثقل يبتعد عن “ماذا يجب أن أسأل النموذج؟” نحو “ما هي البيئة والحالة والقيود التي يجب أن يعرفها النظام بالفعل قبل طرح أي أسئلة؟” تعزز الأنثروبيك نفس النقطة في توجيهاتها للوكلاء على المدى الطويل، حيث تؤكد على الإشراف البيئي والحاجة إلى إعداد وكلاء المستقبل بالسياق الذي سيحتاجون إليه للعمل بفعالية عبر نوافذ متعددة وآفاق زمنية أطول.
بدأ هذا يقترب مما قصدته القطعتان السابقتان. المؤسسة ليست جلسة: إنها نظام متطور ذو ذاكرة. إن الذكاء الاصطناعي المؤسسي الذي يستمر في إعادة بناء السياق من الصفر يبدأ بالفعل من فرضية خاطئة.
التغيير الأكبر ليس الذكاء. إنه الاختفاء
هذا هو الجزء الذي لا يزال الكثير من الناس يفتقدونه.
لن يتم تحديد المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي المؤسسي بالضرورة من خلال الأنظمة التي تبدو أكثر ذكاءً بشكل واضح. سيتم تعريفه من خلال الأنظمة التي تبدو أقل وضوحًا. عندما يتم تضمين الذكاء في سير العمل، وربطه بأنظمة التسجيل، ومواءمته مع القواعد وتحديثه باستمرار من خلال النتائج، فإنه لم يعد يتصرف كطبقة منفصلة “ينتقل إليها” المستخدمون. يصبح جزءًا من كيفية عمل المنظمة نفسها.
مؤشر اتجاهات الوظائف من Microsoft لعام 2025 ويشير في هذا الاتجاه عندما يقول ذلك تنتقل الشركات من المخططات التنظيمية الصارمة إلى “مخططات العمل” الأكثر ديناميكية والموجهة نحو النتائج والتي يدعمها البشر والوكلاء الذين يعملون معًا حول الأهداف بدلاً من الوظائف. هذا ليس مجرد بيان حول الأدوات الجديدة. إنه بيان حول الركيزة التنظيمية الجديدة.
تقدم شركة أكسنتشر حجة مماثلة من زاوية مختلفة، حيث تصف الذكاء الاصطناعي كشيء بدأ في تسوية الهياكل وإنشاء طرق عمل أكثر تكيفًا وتنظيمًا ذاتيًا بدلاً من مجرد إضافة الذكاء إلى التسلسلات الهرمية القديمة.
لذا فإن التغيير الأعمق لا يتمثل في أن النماذج أصبحت أكثر ذكاءً. لقد بدأ الذكاء في الاختفاء في هيكل الشركة.
لماذا كان مساعدو الطيارين والوكلاء دائمًا عابرين؟
لا شيء من هذا يعني أن الموجة الأخيرة لم تكن ذات صلة.
كان مساعدو الطيارون والمساعدون والوكلاء أشكالًا مهمة من التحولات. لقد جعلوا الذكاء الاصطناعي ملموسًا. لقد علموا الناس كيفية التفاعل مع هذه الأنظمة. لقد ساعدوا المؤسسات على اكتشاف حالات الاستخدام. لكنهم قاموا أيضًا بتثبيت المحادثة على طبقة الواجهة.
سيكون هذا دائمًا مؤقتًا.
يقترح مساعد الطيار. يمكن للوكيل التخطيط والتنفيذ. لكن الأعمال التجارية تتطلب الاستمرارية والتنسيق والحوكمة والأذونات وحدود المخاطر وحلقات التغذية الراجعة. ولهذا السبب لا تزال العديد من التطبيقات الحالية تبدو مثيرة للإعجاب في العروض التوضيحية ومحبطة في العمليات. الذكاء واضح، لكن البنية الأساسية تظل هشة. وهذا النمط لا يظهر الآن في الماضي فقط تحليلات الأعطال المتعلقة بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا لقد ذكرت ذلك من قبل، ولكن أيضًا في عمل أحدث من شركتي ماكينزي وديلويت، يشير كلاهما إلى نفس المشكلة: إن دمج الذكاء الاصطناعي في طبقات سير العمل القديمة ليس كافيًا؛ تحتاج المنظمات إلى إعادة تصميم العمليات والبنى المحيطة بها.
تضعها شركة ديلويت بصراحة في تقريرها الأخير استراتيجية وكيل الذكاء الاصطناعي: تواجه العديد من الشركات طريقًا مسدودًا لأنها تحاول أتمتة العمليات المصممة للبشر بدلاً من إعادة تصور العمل نفسه. ويتطابق استنتاجها تقريبًا مع ما نقوم ببنائه: القيمة تأتي من إعادة تصميم العمليات وبناء بنيات صديقة للوكلاء، وليس من وضع الوكلاء في مسارات العمل القديمة.
التغيير المعماري الحقيقي جار بالفعل
ولهذا السبب أعتقد أن هذه المقالة الثالثة يجب أن تقول شيئًا أقوى من عبارة “نحن بحاجة إلى أنظمة أفضل”. عليك أن تفترض أن هذه الأنظمة قد بدأت بالفعل في الظهور.
انظر إلى أين تذهب الطاقة. تكتب أنثروبيك عن هندسة السياق ومعدات الوكيل طويلة العمر. تكتب شركة IBM عن هندسة السياق للوكيل الموثوق به AIمع التأكيد على أن المؤسسات تحتاج إلى النسب والمصدر وقابلية التدقيق وإدارة وقت التشغيل والقدرة على فحص الوكلاء أثناء الحركة وإعادة توجيههم.
وجدت شركة ماكينزي أن المنظمات التي تدرك القيمة الأكبر هي تلك التي تعيد تصميم سير العمل، وتدمج الذكاء الاصطناعي في العمليات، وتخلق ممارسات إدارية حول التحقق من الصحة والحوكمة والبيانات ونماذج التشغيل.
تصف مايكروسوفت بوضوح التحرك نحو الشركات المبنية على الذكاء المتاح، وفرق من الوكلاء البشريين، والهياكل التشغيلية الديناميكية بدلا من التسلسل الهرمي الثابت.
تحذر شركة Deloitte من أن العديد من عمليات تنفيذ الوكلاء متوقفة لأن الأنظمة القديمة لا يمكنها دعم المتطلبات الحديثة لتشغيل الذكاء الاصطناعي ولأن الشركات لا تزال تحاول أتمتة الأشياء الخاطئة.
هذه ليست ملاحظات عشوائية. وكلها تشير إلى نفس الاتجاه: التغيير المعماري لم يعد افتراضيا.
لن يكون الانقسام الحقيقي بين “يستخدم الذكاء الاصطناعي” و”لا يستخدم الذكاء الاصطناعي”
ولم يعد هذا التقسيم منطقيا.
تظهر بيانات ماكينزي أن ما يقرب من تسع من كل عشر مؤسسات تستخدم الذكاء الاصطناعي في وظيفة عمل واحدة على الأقل، ولكن معظمها لا يزال في مرحلة التجربة أو المرحلة التجريبية، وأفاد حوالي الثلث فقط أنهم بدأوا في توسيع نطاق برامج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. وبعبارة أخرى، فإن الاستخدام منتشر على نطاق واسع، ولكن التحول يظل متفاوتا.
لذا فإن الفجوة ذات المعنى أصبحت شيئًا مختلفًا تمامًا: إنها الفجوة بين الشركات التي تتعامل مع الذكاء الاصطناعي كطبقة أدوات مرئية والشركات التي تتعامل معه كقدرة نظامية. ستستمر المجموعة في تحقيق النتائج. والآخر سوف يبدأ في تغيير النتائج. سنستمر في إضافة المعالجات والواجهات. والآخر سوف يقوم بتضمين الذاكرة والقيود ومنطق سير العمل والتعلم في القلب التشغيلي للمنظمة. وهذا هو الانقطاع الذي أشارت إليه مقالتي السابقة بالفعل.
وعندما يصبح هذا الانقطاع مرئيًا، فمن المرجح أن يبدو مفاجئًا، حتى لو تم وضع الأساس بهدوء لعدة أشهر.
في اللحظة التي يصبح فيها الأمر مرئيًا، لن يبدو الأمر بمثابة تقدم
سوف يبدو وكأنه شيء آخر.
لقد جادل معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا سلون بذلك يحتاج القادة إلى إعادة التفكير في كيفية إدارة الأشخاص والعمليات والمشاريع المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، بدلاً من مجرد إضافة التكنولوجيا إلى الإجراءات الروتينية الحالية. وإطارها كاشف: فالتحدي الحقيقي يكمن في إعادة التصميم التنظيمي، وليس مجرد الوصول إلى النماذج.
لهذا السبب، قد لا يبدو الفائزون القادمون في مجال الذكاء الاصطناعي المؤسسي، من الخارج، مثل الشركات التي لديها المساعد الأكثر تطوراً أو المنتجات الأكثر وضوحًا “المدعومة بالذكاء الاصطناعي”. قد يبدو الأمر مثل الشركات التي أصبحت أنظمتها الداخلية أكثر تكيفًا، وأكثر وعيًا بالسياق، وأكثر حساسية للقيود، وأكثر قدرة على العمل بشكل متماسك عبر الوظائف.
بمعنى آخر، عندما يعمل الذكاء الاصطناعي المؤسسي أخيرًا، فلن يبدو الأمر وكأنه دورة اعتماد للأداة.
سيبدو أن الشركة نفسها أصبحت أكثر ذكاءً.
إن مستقبل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات ليس شيئًا تستخدمه. إنه شيء تصبح شركتك.
هذا هو التغيير الذي كنت أستعد له بالفعل في أول مقالتين لي: الأول أثبت أن ماجستير إدارة الأعمال لم يكن أبدًا عبارة عن هندسة مؤسسية. أما الرأي الثاني فيرى أن الذكاء الاصطناعي المؤسسي يجب أن ينتقل من الأدوات إلى الأنظمة. والخطوة التالية واضحة، لأن هذا التحول لم يعد نظريا: تشير الأدلة من البحوث، والممارسات الاستشارية، وهندسة الموردين، والتصميم التنظيمي إلى أن الحدود الحقيقية تكمن في عدة طبقات أعمق من روبوت الدردشة.
وعندما تصبح هذه الطبقة مرئية، فإنها لن تبدو وكأنها مطالبات أفضل، أو مساعدين طيارين أفضل، أو عروض توضيحية أفضل.
سيكون نوع مختلف من الشركة.
