لماذا لا تُظهر معظم تجارب الذكاء الاصطناعي عائدًا

لا معيار نجاح متفق عليه قبل التجربة

اسأل فريق تجربة عن الرقم الذي كان سيُعد نجاحًا، ولن يجيب معظمهم، لأن أحدًا لم يكتبه قبل بدء العمل. ووجد تقرير غارتنر لكبار مسؤولي تقنية المعلومات لعام 2026 أن 71% من نحو 11 ألف مسؤول شملهم الاستطلاع يقولون إنهم يجدون صعوبة في ترتيب أولويات حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التي تحقق نتائج قابلة للقياس، وتبدأ تلك الصعوبة من عدم الاتفاق أصلًا على معنى القابلية للقياس. الجميع يستطيع القول إن النموذج عمل تقنيًا، لكن يكاد لا أحد يستطيع القول أي رقم كان يُفترض أن يتحرك، لأن ذلك الرقم لم يُختر قط. ودون معيار محدد سلفًا، لا يوجد عائد يُعرض لاحقًا، بل نتيجة ورأي عنها فحسب.

يُعاد تعريف النجاح بعد وقوع الأمر

حين لا يُحدد معيار عند البدء، يُختلق واحد عند الخروج، ويُصاغ بهدوء ليلائم ما حدث. كان التبني معقولًا، فتصبح التجربة قصة نجاح عن التبني. لم يقترح أحد التبني هدفًا في الشهر الأول. بل صار الهدف في الشهر الرابع، حين تبيّن أنه الرقم الذي بدا جيدًا.

التجربة تقيس النشاط، لا النتائج

تكاد كل لوحة بيانات لتجربة تُبلغ النوع نفسه من الأرقام، ولا شيء منها يقول ما إذا كانت النتيجة التي وُجدت التجربة لتحقيقها قد وصلت فعلًا.

• النشاط: تسجيلات الدخول، والرموز المستهلكة، والتذاكر المُعالجة، ومعدل التبني، ومخطط يتجه صعودًا بشكل شبه تلقائي.
• النتيجة: انخفاض زمن الدورة، وانخفاض التكلفة لكل حالة، وانخفاض معدل الخطأ، أو نتيجة محددة وافقت عليها المؤسسة قبل بدء التجربة.

83% من الرؤساء التنفيذيين يزيدون استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي حتى مع عجز معظم مؤسساتهم عن تحديد النتيجة التي أنتجها، وفق أبحاث غارتنر لكبار مسؤولي تقنية المعلومات لعام 2026، ومقاييس النشاط سبب رئيس لذلك: فهي شبه دائمة الارتفاع، ما يجعل تجربة متوقفة تبدو نشطة. ويمكن لمخطط استخدام متصاعد ونتيجة راكدة أن يظهرا على الشريحة نفسها دون أن يلاحظ أحد التناقض.

لا أحد يملك مسؤولية المقارنة

معيار النجاح يحتاج شخصًا يحتفظ بالنتيجة المتوقعة إلى أن توجد النتيجة الفعلية، ثم يضع الاثنتين جنبًا إلى جنب. وفي معظم التجارب، لا أحد يتولى هذه المهمة. الراعي انتقل إلى أولوية أخرى، وتعاقد المورّد انتهى، والمقارنة التي كانت ستثبت الحالة أو تدحضها لا تخص أحدًا، فلا تُجرى أبدًا. وسجلٌ يشترط معتمِدًا ثانيًا مسمّى قبل أن يُحتسب الدرس، وهذا ما تفعله Almanexa مع كل ادعاء بدرسٍ مستفاد، يُسنِد تلك الملكية عن قصد بدل انتظار من يتطوع بها.

حين تصل النتائج، يكون الفريق قد انتقل إلى غيرها

النتائج التي تهم العمل نادرًا ما تصل خلال نافذة تجربة مدتها تسعون يومًا. ويعزو تحليل صناعي نحو 80% من المسافة بين نموذج أولي يعمل وشيء يظهر أثره في الأرقام إلى البيانات والحوكمة وتكامل سير العمل والقياس، لا إلى النموذج نفسه، ويستمر ذلك العمل إلى ما بعد الموعد الرسمي لنهاية التجربة بوقت طويل، عادةً دون أن يبقى أحد مكلفًا بمتابعة الرقم الذي كان يُفترض أن يتحرك. يُغلق ربع سنوي، وتحدث إعادة هيكلة، وتصل أولوية جديدة، والمقارنة التي كانت ستثبت الحالة تتوقف بهدوء عن أهمية أي أحد في الغرفة.

لا شيء من هذا حجة ضد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي. إنه حجة لسد هذه الفجوات الخمس قبل أن تبدأ التجربة التالية. اطلع على كيف تُثبت أن مشروع ذكاء اصطناعي نجح فعلًا للمنهج الذي يسدها، قرارًا واحدًا في كل مرة.