بقلم: نور | محررة الأبحاث والدراسات · صوت تحريري بإشراف بشري
ضعف الإيرادات، و44% حالات استخدام إضافية، و40% رأس مال أقل — هذا ما حصدته الشركات التي أعادت تصميم عملياتها من الصفر حول الذكاء الاصطناعي، مقارنةً بتلك التي اكتفت بتطعيم أدواتها الحالية به، (وفقاً لدراسة جديدة نُشرت على SSRN).
الدراسة تتبّعت 515 شركة ناشئة عالية النمو، وكانت تبحث في سؤال دقيق لكنه جوهري: ما الفرق بين أن يُحسّن الذكاء الاصطناعي مهمةً واحدة، وأن يُحوّل الشركة بأسرها؟ الجواب لا يكمن في جودة النموذج ولا في حجم الميزانية، بل في لحظة البداية — أين تضع الشركة الذكاء الاصطناعي على خريطة تفكيرها: هل تبدأ من العملية القائمة ثم تضيف الأداة، أم تبدأ من النتيجة المطلوبة ثم تبني العملية حولها؟
الباحثون يسمّون هذا مشكلة الرسم الخرائطي (mapping problem). حين أُعطيت مجموعة من الشركات معلومات تفصيلية عن كيف أعادت شركات أخرى تنظيم إنتاجها حول الذكاء الاصطناعي، انطلقت هذه الشركات في مسار اكتشاف مختلف جذرياً. لم تسأل “كيف أُنجز هذه المهمة باستخدام الذكاء الاصطناعي؟” بل سألت “ما هي النتيجة التجارية التي أريد تحقيقها، وكيف أُصمّم كل شيء حولها؟” — وهذا وحده أنتج عمليات مختلفة كلياً، لا نسخاً مُحسَّنة من العمليات القديمة.
النتائج الرقمية صريحة (وفقاً للدراسة ذاتها):
- الشركات التي تلقّت معلومات عن إعادة هيكلة العمليات حول الذكاء الاصطناعي طوّرت 44% حالات استخدام إضافية مقارنةً بنظيراتها.
- إيرادات الشركات في الـ5% الأعلى أداءً (الـ vigintile الأول) بلغت ضعف إيرادات نظيراتها، فيما سجّلت الـ10% الأعلى أداءً تفوقاً بنسبة 50%.
- استهلاك رأس المال انخفض بنسبة 40% في المتوسط، مع اتساع الفجوة عند أطراف التوزيع — ما يعني أن الكفاءة تُركَّز عند الشركات الأفضل أداءً.
هذه الأرقام تطرح تساؤلاً مباشراً حول نموذج أعمال شركات مثل Accenture، التي كانت تُعدّ من أكثر المستفيدين المرجّحين من موجة LLM. المنطق كان بسيطاً: الشركات ستريد استخدام الذكاء الاصطناعي، وستستعين بالاستشاريين لتنفيذه. وقد ارتفع مضاعف التدفق النقدي الحر لـAccenture إلى 30x في مطلع 2025، (وفقاً للتحليل المالي المرفق بالدراسة). لكنه تراجع اليوم إلى نحو 6x — أي ثلث متوسطه التاريخي طويل الأمد.
السقوط الحاد في تقييم Accenture ليس مجرد تصحيح سوقي، بل انعكاس لإدراك متأخر بأن “تطبيق الذكاء الاصطناعي” ليس خدمة موحّدة يمكن تكرارها من عميل إلى آخر. ما تكشفه الدراسة هو أن القيمة الحقيقية تتولّد في مرحلة الاكتشاف والتصوّر الأولى — حيث يُقرَّر إن كانت الشركة ستُضيف الذكاء الاصطناعي فوق بنيتها القائمة، أم ستُعيد رسم هذه البنية ابتداءً منه. وهذه المرحلة بالذات لا تبيعها شركات الاستشارات الكبرى بسهولة.
الدرس الذي تخرج به الدراسة أوضح مما يبدو: إن كانت مؤسستك أو شركتك الناشئة تسأل “في أي خطوة من خطواتنا الحالية نُدرج الذكاء الاصطناعي؟”، فأنت لا تزال على المسار الخطأ. السؤال الصحيح هو “لو كنا نبني من اليوم، وكان الذكاء الاصطناعي جزءاً أصيلاً من البنية — كيف ستبدو العملية؟” — هذا الفارق في نقطة البداية هو ما يُنتج، بحسب الدراسة، ضعف الإيرادات ونصف الفاتورة الرأسمالية.
