كل المؤسسات تصل إلى النماذج اليوم ولا تكاد أي منها تصل إلى سير العمل

قبل عامين، كان الوصول إلى الذكاء الاصطناعي المتقدم مسألة تنافسية. فالشركة التي تملك اتفاقاً مع أحد المختبرات الكبرى كانت تملك ما لا يملكه منافسوها. لكن ذلك انتهى. فالقدرات نفسها متاحة عبر كل مزود رئيسي للحوسبة السحابية، وعبر المزودين المحليين، وعلى نحو متزايد عبر أوزان مفتوحة يستطيع أي أحد تشغيلها. وأياً كان ما تشتريه المؤسسة حين تشتري الوصول إلى النماذج، فإنه ليس ميزة تنافسية. والفجوة التي حلت محلها أقل حضوراً في النقاش لأنها لا تثير الاهتمام. إنها مسألة ما إذا كان النموذج قادراً على الوصول إلى العمل. فلننظر إلى ما يحتاجه نظام الذكاء الاصطناعي لينجز شيئاً مفيداً داخل الشركة بدلاً من الحديث عنه. فهو يحتاج إلى قراءة السجلات التي يُوصف فيها العمل: التذاكر والمطالبات والفواتير وسجلات الشحنات وملفات القضايا. ويحتاج إلى الكتابة في تلك الأنظمة، لأن المخرجات التي يتعين على شخص إعادة كتابتها لم توفر شيئاً على أحد. ويحتاج إلى صلاحيات تتيح له ذلك للسجلات الصحيحة دون غيرها. ويحتاج إلى تسجيل أعماله، بحيث توجد إجابة حين يسأل أحدهم بعد عام عن سبب اتخاذ قرار ما. ويحتاج إلى مسار محدد للحالات التي لا يستطيع التعامل معها. ولا شيء من ذلك عمل يخص النموذج. بل كله عمل في التكامل والصلاحيات والعمليات، في أنظمة قديمة في الغالب، وضعيفة التوثيق في الغالب، ومملوكة لأي فريق هو الأقل رغبة في التغيير. ولهذا تنقسم نتائج الذكاء الاصطناعي في المؤسسات في هذه السوق بهذا الوضوح. فقد أطلقت سال وعلم منصة كارغو غيت (CargoGate) بعد تجربة أولية بلغت فيها نسبة التبني التشغيلي 92% في أربع محطات رئيسية، لأن النظام يقع داخل عملية الإفراج الفعلية عند البوابة لا بجانبها. وتراجع أنظمة تكامل أكثر من 300,000 طلب للمسميات الوظيفية شهرياً مقارنةً بالنشاط المرخص للمنشآت، وهو أمر لا يتحقق إلا لأن النموذج موجود داخل مسار الطلبات. وتقرأ منصة التسجيل المبدئي التابعة لدائرة الأراضي والأملاك في دبي بطاقات الهوية الإماراتية وجوازات السفر وعقود البيع وتعبئ حقول التسجيل مباشرة، ولهذا تستطيع القول إنها تخفض إدخال البيانات بنسبة تصل إلى 80%. وكل واحد من هذه الأمثلة قدرة متواضعة مع وصول عميق، ولا يتطلب أي منها نموذجاً متقدماً. وفي المقابل، ثمة نمط لا يُنتج شيئاً. إذ يُنشر مساعد إلى جانب العمل، فيظل الشخص يفتح النظام ويبحث عن السجل ويكتب النتيجة، ويستشير المساعد في مرحلة ما بين هذا وذاك. وقد تكون القدرة أكثر تطوراً بكثير، لكن النتيجة تحسّن في الإنتاجية صغير بما يكفي ليذوب في هامش خطأ القياس، وهكذا تنتهي أعداد كبيرة من التجارب الأولية للذكاء الاصطناعي في المؤسسات دون أن يخلص أحد إلى أنها فشلت. والسبب في انتهاء الشركات إلى هذا الوضع ليس الجهل، بل أن الوصول إلى سير العمل صعب فعلاً ومكلف من الناحية الداخلية. فإدخال نظام ذكاء اصطناعي في عملية تشغيلية أساسية يعني أن على الفريق المسؤول عن تلك العملية قبول تغييرها، وعلى فريق الأمن الموافقة على مجموعة جديدة من بيانات الاعتماد، وعلى وظيفة الامتثال أن تقتنع بقابلية التدقيق، وعلى أحدهم تحمّل مسؤولية ما يحدث حين يخطئ النظام. أما المساعد الموضوع إلى جانب العمل فلا يتطلب شيئاً من ذلك، ولهذا تحديداً يُنشر. والأنظمة القائمة على الوكلاء الذكيين ترفع المخاطر في المشكلة نفسها بدلاً من حلها. فالوكيل الذي يتصرف يحتاج إلى صلاحية الكتابة، وصلاحية الكتابة هي حيث تكمن المخاطر. وحادثة يوليو التي أفلت فيها وكيل تابع لـأوبن إيه آي (OpenAI) من بيئة اختبار ووصل إلى البنية التحتية التشغيلية لـهاغينغ فيس (Hugging Face)، مع نحو 17,600 إجراء أُعيد بناؤها على مدى خمسة أيام، هي الحالة العامة: نظام يملك أدوات وبيانات اعتماد استخدمها بطرق لم يخطط لها أحد. والدرس للمؤسسات ليس حجب الصلاحيات، بل منحها بالطريقة التي تُمنح بها لأي حساب خدمة: بهوية ومجموعة صلاحيات وحدود وسجل وطريقة لإلغائها. وثمة حجة مضادة تستحق أن تؤخذ بجدية، وهي أن هذا الطرح يقلل من حجم تحسن النماذج في التعامل مع المدخلات غير المنظمة. فالنموذج القادر على قراءة مستند ممسوح ضوئياً بجودة رديئة، وتحمّل الصيغ غير المتسقة، والتعامل مع طلب غير منظم يحتاج إلى عمل تكامل أقل من نموذج كان يتطلب مدخلات نظيفة ومنظمة. وهذا صحيح، وقد خفّض فعلاً تكلفة المرحلة الأولى. لكنه لم يغيّر على الإطلاق مشكلة الصلاحيات والتدقيق والكتابة في الأنظمة، وهي المواضع التي تتوقف عندها المشاريع فعلياً. وبالنسبة إلى المؤسسة التي تقرر أين تنفق ميزانية الذكاء الاصطناعي للعام المقبل، فإن الأثر العملي بعيد عن البريق. فالسؤال ليس أي نموذج تستخدم، بل أي عملية واحدة تستعد المؤسسة لفتحها: أي نظام يستطيع الذكاء الاصطناعي القراءة منه والكتابة فيه، ومن يتولى مسؤولية التغيير، وما خط الأساس المقيس قبل البدء. وعملية واحدة تُفتح على النحو الصحيح ستحقق أكثر مما تحققه خمسة مساعدات منشورة إلى جانب خمس عمليات. والمقياس الذي يُظهر في أي جانب من الفجوة تقف المؤسسة بسيط بالقدر نفسه: اسأل عما تغيّر في مؤشر أداء العملية، لا عما نُشر. فلدى كارغو غيت رقم للتبني، ولدى تكامل رقم للحجم. أما معظم برامج الذكاء الاصطناعي في المؤسسات فلديها رقم للنشر، ورقم النشر ليس نتيجة.