برنامجك للذّكاء الاصطناعي لا يفشل بسبب التقنية. إنه يفشل للسبب نفسه الذي فشل به تطبيقك لنظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP).

لا يتعثر تبنّي الذكاء الاصطناعي بسبب عدم نضج التقنية أو كون المخاطر غير مسبوقة. بل يتعثر لأن المؤسسات تكرر الأسباب الجذرية نفسها التي أغرقت غالبية تطبيقات أنظمة تخطيط موارد المؤسسات في تسعينيات وألفينيات القرن الماضي، وحصة كبيرة من عمليات الانتقال إلى الحوسبة السحابية في العقد الثاني من الألفية: رعاية تنفيذية غير واضحة، وتفكير قائم على «الإضافة» بدل إعادة التصميم، وتمويل غير كافٍ لإدارة التغيير، وجاهزية ضعيفة للبيانات والعمليات، وحالات عمل مبنية على جداول زمنية يفرضها الموردون بدلًا من جداول واقعية. فالتقنية تتغير كل عقد، لكن آليات الفشل لا تتغير.

إن كنتَ قد عشتَ إحدى هذه الموجات الثلاث، فلن يفاجئك شيء مما سبق. ما ينبغي أن يقلقك هو أننا نستمر في اكتشاف هذا الأمر من جديد وكأنه جديد.

الأرقام، جنبًا إلى جنب

لنبدأ بما تقوله البيانات فعليًا، لا بدورة الضجيج الإعلامي.

أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (1995–2010): تُظهر أبحاث Gartner أنه بحلول 2027، ستفشل أكثر من 70% من مبادرات تخطيط موارد المؤسسات المطبَّقة حديثًا في تحقيق أهداف حالة العمل الأصلية بالكامل، وسيفشل ما يصل إلى 25% منها فشلًا ذريعًا يؤدي إلى التخلي عنها كليًا. وتُعد تجاوزات الميزانية بنسبة 300–400% وتمديدات الجدول الزمني بنحو 30% أمرًا معتادًا. كما تجد Gartner أن 75% من استراتيجيات تخطيط موارد المؤسسات غير متوافقة بقوة مع استراتيجية العمل التي يُفترض أن تخدمها، وهي فجوة في الرعاية التنفيذية والحوكمة مُقنَّعة كمشكلة تقنية.

الحوسبة السحابية (2010–2020): بعد خمس سنوات من التراجع، عاد الإنفاق السحابي المُهدر إلى الارتفاع ليبلغ 29%، وتجاوزت 17% من المؤسسات ميزانياتها السحابية في العام الماضي، مدفوعةً إلى حد كبير بأعباء عمل الذكاء الاصطناعي المُضافة على بنية تحتية لم تُبنَ من أجلها. وتكتمل عمليات ترحيل «الرفع والنقل» (نقل أعباء العمل إلى السحابة دون إعادة هيكلتها) بسرعة تفوق ثلاث مرات إعادة الهيكلة، لكنها تكلّف أكثر بنسبة 40% على المدى المستمر. وهذا التفاوت يدفع الآن نحو اتجاه لإعادة الأعباء إلى مقارها الأصلية: سحبت ربع المؤسسات عبء عمل واحدًا على الأقل إلى مقارها الداخلية، وقال 86% من كبار مسؤولي التقنية الذين استطلعت آراءهم Barclays إنهم يخططون لإعادة بعض أعباء العمل.

الذكاء الاصطناعي (2023–2026): تجد أبحاث McKinsey حول حالة الذكاء الاصطناعي أن 88% من المؤسسات تستخدم الآن الذكاء الاصطناعي في وظيفة واحدة على الأقل، لكن ثلثها فقط يوسّع نطاقه على مستوى المؤسسة، بينما يظل ثلثاها عالقين في مرحلة التجربة أو الاختبار. ولا تُبلّغ سوى 39% منها بأي أثر على الأرباح قبل الفوائد والضرائب على مستوى المؤسسة، وتقول 51% إن استخدام الذكاء الاصطناعي كان له بالفعل أثر سلبي في مكان ما من العمل. ووجدت دراسة معهد ماساتشوستس للتقنية (MIT) عن «فجوة الذكاء الاصطناعي التوليدي» أن 95% من تجارب الذكاء الاصطناعي التوليدي الأولية لا تحقق أثرًا يُذكر في الأرباح والخسائر، وتُرجع ذلك إلى ما تسميه «فجوة التعلّم»: أدوات لا تتكيف مع طريقة عمل المؤسسة الفعلية. وتتوقع Gartner إلغاء أكثر من 40% من مشاريع الذكاء الاصطناعي الوكيلي بحلول نهاية 2027، مستشهدة بتصاعد التكاليف، وعدم وضوح القيمة التجارية، وضوابط مخاطر غير كافية، أي إخفاقات في الحوكمة لا في الهندسة.

تقنية مختلفة. لكن الفشل يتخذ الشكل نفسه.

ستة أنماط فشل، ثلاثة عقود

الأسباب نفسها، في كل مرة. وإليك كيف يظهر كل منها عبر أنظمة تخطيط موارد المؤسسات، والحوسبة السحابية، والذكاء الاصطناعي:

1. فجوة الرعاية التنفيذية. رفعت شركة Waste Management دعوى قضائية ضد SAP بقيمة 500 مليون دولار بعد أن باعها المورّد حلًا «جاهزًا» لم يكن موجودًا أصلًا، دون وجود مالك عمل في الغرفة قادر على تحدي العرض؛ وتجد Gartner، في سياق منفصل، أن 75% من استراتيجيات تخطيط موارد المؤسسات غير متوافقة مع استراتيجية العمل العامة. وغالبًا ما سارت برامج الحوسبة السحابية كمشاريع بنية تحتية لا كتحولات في العمل، تاركةً الحوكمة فكرة لاحقة. واليوم، تربط Gartner إلغاء مشاريع الذكاء الاصطناعي الوكيلي بـ«عدم وضوح القيمة التجارية»، وهو إخفاق في الرعاية والحوكمة لا في النموذج.

2. الإضافة مقابل إعادة التصميم. اختصرت شركة Hershey تطبيق نظام تخطيط موارد المؤسسات من 48 شهرًا إلى 30 شهرًا، وشغّلت أنظمة تخطيط الموارد وإدارة علاقات العملاء وسلسلة التوريد معًا في آن واحد دون إعادة تصميم العملية الأساسية، ما تسبب في تراجع الأرباح بنسبة 19%. وتكلّف عمليات ترحيل «الرفع والنقل» السحابية أكثر بنسبة 40% على المدى الطويل لأن العملية نُقلت ولم تُعَد بناؤها. وتجد MIT أن أدوات الذكاء الاصطناعي العامة تتعثر في المؤسسات للسبب نفسه: فهي تُضاف فوق مسارات عمل لم تتغير.

3. نقص الاستثمار في إدارة التغيير. تربط Gartner فشل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات مباشرة بالتقليل من حجم التغيير التنظيمي المطلوب، لا بإعداد البرمجيات نفسه. وضاعفت فجوات المهارات السحابية تجاوزات التكلفة مع إدارة الفرق لبيئات سحابية أصيلة بعادات بنية تحتية محلية تقليدية. وتجد BCG أن الشركات التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي والاستثمار في الأفراد وإعادة تصميم مسارات العمل هي وحدها التي تحقق قيمة على نطاق واسع؛ ومعظمها لا يفعل ذلك.

4. جاهزية البيانات والعمليات. يُعد ضعف ترحيل البيانات سببًا موثقًا على نطاق واسع لفشل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات في مراجعات التطبيق. وتُصنَّف جودة البيانات الآن كأحد أبرز الشواغل بالنسبة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة تحديدًا. المشكلة الجذرية نفسها، بعد موجة واحدة: ذكاء اصطناعي مُدرَّب أو منشور على البيانات المعزولة والفوضوية نفسها.

5. عدم تطابق العائد على الاستثمار مع الجدول الزمني. كانت «الخطيئة الأصلية» لدى Hershey هي موعد نهائي مرتبط بمشكلة عام الألفين تجاوز أي جدول واقعي. وتُقصّر توقعات تكلفة الموردين بانتظام عن الإنفاق السحابي الفعلي، وهو ما يُسهم في دفع اتجاه إعادة الأعباء إلى المقار الأصلية اليوم. وتجد MIT أن أكثر من نصف ميزانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي تذهب إلى أدوات المبيعات والتسويق، بينما تكمن حالات الاستخدام الأعلى عائدًا في أتمتة العمليات الخلفية.

6. فجوة الانتقال من التجربة إلى التوسع. غالبًا ما ظهرت إخفاقات أنظمة تخطيط موارد المؤسسات بعد الإطلاق الفعلي لا في مرحلة علنية من «التعثر في التجربة». وكان انتشار تقنية المعلومات الموازية (Shadow IT) وإثباتات المفهوم علّة سحابية معروفة قبل أن تلحق بها الحوكمة. ولا يزال ثلثا المؤسسات في وضع التجربة مع الذكاء الاصطناعي؛ ولا يوسّع نطاقه ويحقق قيمة منه سوى 5 إلى 5.5% فقط (McKinsey، BCG).

ما هو مختلف فعليًا هذه المرة

فرض تماثل زائف من شأنه أن يُضعف الحجة، لذا يستحق الأمر تسمية ثلاثة عوامل بصدق. فوتيرة تغيّر الذكاء الاصطناعي أسرع من أي من الموجتين السابقتين، ما يُضيّق نافذة تصحيح المسار. وعدم الحتمية في مخرجات النماذج تعني أن الأمر (prompt) نفسه قد يُنتج مخرجات مختلفة، وهو ما يكسر بعض افتراضات ضمان الجودة وضبط التغيير التقليدية التي لم تكن أنظمة تخطيط موارد المؤسسات والسحابة مضطرة للتعامل معها. كما أن مخاطر البيانات والملكية الفكرية وعدم اليقين التنظيمي حاضرة بشكل لم تكن عليه مشاريع البيانات الرئيسية في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات. هذه فروق حقيقية، لكنها تغيّر ملامح المخاطر لا آليات الفشل الأساسية.

لماذا يختلف هذا الطرح

يطرح كثير من التعليقات بالفعل مقارنة «الذكاء الاصطناعي هو السحابة الجديدة». لكن قلة تربط الموجات الثلاث جميعها في إطار تشغيلي واحد، وأقل منها من يكتب ذلك من داخل عالم التسليم، حيث لا يكون الفشل رقمًا إحصائيًا، بل لجنة توجيهية ترفض تسمية مالك عمل مسؤول، أو ميزانية تغيير تُقتطع فور تعثر البرنامج. وقيمة التعرّف على النمط هنا ليست في أن «التاريخ يعيد نفسه»، بل في أن التشخيص نفسه الذي كان سيُصنّف برنامج Hershey أو Waste Management لتخطيط موارد المؤسسات كعالي المخاطر قبل الإطلاق الفعلي، يعمل بالفعالية نفسها على برنامج ذكاء اصطناعي اليوم، وتشغيل هذا التشخيص في الشهر الأول أرخص بكثير من إجراء مراجعة لاحقة في السنة الثانية.

تجدر الإشارة إلى أن شركة التحليل نفسها، Gartner، هي مصدر أرقام الفشل الخاصة بكل من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات والذكاء الاصطناعي الوكيلي المذكورة أعلاه. وهذا معيار مرجعي واحد ومتسق يقيس الموجتين بالطريقة نفسها، لا مصدرين مُنتقيين بعناية جُمعا معًا لجعل التوازي يبدو أكثر ترتيبًا مما هو عليه فعلًا.

الخلاصة لقادة التسليم

قبل أن تصل حالة استثمارك التالية في الذكاء الاصطناعي إلى اللجنة، اختبرها في مقابل الأسباب أعلاه: من يملك هذا خارج قسم تقنية المعلومات، وما العملية التي يجري إعادة تصميمها فعليًا، وما المُخصَّص لإدارة التغيير في الميزانية (لا للتراخيص فقط)، ومدى جاهزية البيانات، وهل يعكس الجدول الزمني للعائد على الاستثمار واقع التسليم أم عروض الموردين التسويقية. فالمؤسسات التي أحسنت تطبيق أنظمة تخطيط موارد المؤسسات والحوسبة السحابية لم تكن تملك تقنية أفضل، بل رعاية تنفيذية أفضل، وإعادة تصميم أدق نطاقًا، وانضباطًا في تمويل التغيير لا النشر وحده. وذلك النهج متاح مجددًا. والسؤال الوحيد هو ما إذا كنا سنستخدمه قبل المراجعة اللاحقة أم بعدها.

افتراض مُعلَن: يتعامل هذا المقال مع «الفشل» بشكل متسق عبر الموجات الثلاث جميعها على أنه «عدم تحقيق حالة العمل المُعلنة»، مع الإقرار بأن تعريفات المصادر تتفاوت («متوقَّف عنه» مقابل «متجاوز للميزانية» مقابل «غير مكتمل الإنجاز»). والأرقام المذكورة هي الأحدث المتاحة علنًا من Gartner وFlexera وBarclays وMcKinsey وMIT وBCG حتى يوليو 2026.