يُظهر تحليل داخلي من Google لـ 15 مليون تفاعل مع أدوات الذكاء الاصطناعي أنه بينما تتقاطع 68% من الوظائف الآن مع مساعد ذكاء اصطناعي، فإن هذه الأنظمة لا تقوم في الواقع بأتمتة سوى 21% فقط من المهام المنفذة. وتكمن أهمية هذه الفجوة في أن الشركات تراهن على الذكاء الاصطناعي لإعادة صياغة سير العمل، ومع ذلك تشير البيانات إلى أن معظم العاملين لا يزالون يعتمدون على هذه التكنولوجيا في عدد قليل فقط من الأنشطة.

لماذا تهم هذه الأرقام

ترسم الدراسة، التي أُجريت على منصة Gemini التابعة لـ Google، صورة دقيقة لتبني الذكاء الاصطناعي. قد يبدو معدل التبني الذي يصل إلى الثلثين مثيرًا للإعجاب، لكن رقم الأتمتة المتواضع البالغ 21% يعني أن أربع مهام من أصل خمس تستمر دون مساعدة الذكاء الاصطناعي. يجب على التنفيذيين الذين يخططون لعمليات نشر واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي مراقبة عدم التطابق بين معدلات التبني المعلنة ومكاسب الإنتاجية الحقيقية، إذ يمكن أن يؤدي ذلك إلى تضخيم توقعات العائد على الاستثمار (ROI).

كيف وصلنا إلى هنا

سوق الموردون لأدوات الذكاء الاصطناعي باعتبارها الخطوة التالية في كفاءة مكان العمل، واعدين بـ "وكلاء مستقلين" (autonomous agents) يديرون عمليات كاملة من البداية إلى النهاية. ومع ذلك، تُظهر بيانات Google أن معظم المستخدمين يوظفون التكنولوجيا في لحظات محددة وتشاركية — مثل تبادل الأفكار، أو صياغة الاستراتيجيات، أو جمع الأبحاث — بدلاً من تسليم سير عمل كامل لها. تتبعت الدراسة كل تفاعل مع Gemini، وصنفت الغرض من كل طلب ونوع العمل الذي يدعمه.

ما تكشفه البيانات

  • دفع محدود نحو الأتمتة الكاملة. أقل من واحد من كل عشرة تفاعلات كان يهدف إلى أتمتة المهمة بالكامل. يفضل معظم المستخدمين نهج "الإنسان في الحلقة" (human-in-the-loop).
  • التعاون بدلاً من الاستبدال. يتركز الجزء الأكبر من استخدام الذكاء الاصطناعي على توليد المفاهيم، وتحسين الاستراتيجيات، وإجراء الأبحاث الخلفية، مما يشير إلى أن العمال يرون الذكاء الاصطناعي كشريك وليس كبديل.
  • العمل الروتيني يحظى بالاهتمام الأول. عندما يقوم الذكاء الاصطناعي بالأتمتة، فإنه يتولى المهام المتكررة والمحددة جيدًا. ومع ذلك، حتى في هذه الحالات، تظل أربعة أخماس الأنشطة اليومية دون مساس.
  • العمل المعرفي وغير الروتيني يهيمن على طلبات الذكاء الاصطناعي. تشمل حوالي 65% من التفاعلات مهامًا أقل نمطية — مثل حل المشكلات، أو التحليل، أو التفكير الإبداعي — مما يظهر أن المستخدمين يلجأون إلى الذكاء الاصطناعي حيث لا يزال التقدير البشري مهمًا.
  • تأثير غير متساوٍ عبر المهن. تظهر الأدوار المكتبية (White-collar) مثل تطوير البرمجيات والتحليل المالي أعلى معدلات استخدام للذكاء الاصطناعي. بينما تتأخر المهن اليدوية، رغم أن بعض الفنيين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بالفعل لتشخيص أعطال المعدات من الصور.

المخاطر التي تواجه الشركات

إذا قامت شركة ما ببناء استراتيجيتها للذكاء الاصطناعي على افتراض أن معظم العمل سيتم تسليمه قريبًا إلى أنظمة مستقلة، فقد تفرط في تقليل الاستثمار في العمليات البشرية التي لا تزال تهيمن على المخرجات اليومية. إن المبالغة في الوعود بالأتمتة يمكن أن تؤدي إلى تآكل الثقة عندما تفشل الكفاءات المتوقعة في التحقق. ومن ناحية أخرى، فإن إدراك الأماكن التي يضيف فيها الذكاء الاصطناعي قيمة بالفعل — مثل توليد الأفكار، والبحث السريع، ومعالجة البيانات الروتينية — يتيح للشركات توجيه موارد التدريب والأدوات والحوكمة بشكل أكثر فعالية.

الحجة المضادة

يجادل بعض الموردين بأن أرقام التبني المبكرة ليست سوى الخطوة الأولى، وأنه مع تحسن النماذج، سترتفع معدلات الأتمتة بشكل حاد. ويشيرون إلى التقدم السريع في النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) ونشر الوكلاء المتخصصين كدليل على أن رقم 21% هو نقطة منخفضة مؤقتة. المكاسب المستقبلية محتملة، لكن دراسة Google تؤكد أن نية المستخدم مهمة: فبدون رغبة واضحة في استبدال المهام، ستظل أكثر النماذج قدرة مجرد أدوات مساعدة وليست بدائل.

ما يجب مراقبته لاحقًا

  • التحول في نية المستخدم. هل ستزداد نسبة الطلبات المؤتمتة بالكامل مع نمو الثقة في الذكاء الاصطناعي، أم سيظل التعاون هو السائد؟
  • منحنيات التبني الخاصة بكل صناعة. قد تشهد القطاعات ذات التنظيم العالي أو الحساسة للسلامة أتمتة أبطأ، بينما قد تدفع المجالات التقنية الكثيفة النسبة إلى مستويات أعلى.
  • تطور الأدوات. الميزات الجديدة التي تدمج الذكاء الاصطناعي بشكل أوثق في مجموعات البرامج الحالية قد تدفع حصة الأتمتة نحو الأعلى، ولكن فقط إذا تماشى ذلك مع سير عمل المستخدمين.

خطوة عملية تالية للفرق

لا تدع معدل التبني المعلن يقود تخطيطك. اسأل موظفيك: "ما هي المهام المحددة التي تشكل الـ 21% من عملنا المؤتمت بواسطة الذكاء الاصطناعي؟" إن رسم خرائط لهذه المهام يوفر أساسًا ملموسًا لتوسيع نطاق الأتمتة، ووضع ميزانية لتراخيص الذكاء الاصطناعي، وقياس تأثير الإنتاجية الحقيقي.

الخلاصة: أصبح الذكاء الاصطناعي الآن مساعدًا منتشرًا في كل مكان تقريبًا، لكنه لا يزال يتعامل مع أقلية من المهام. الشركات التي تتعامل مع الذكاء الاصطناعي كأداة تعاونية اليوم — والتي تحدد بدقة العمل الذي يقوم بأتمتته بالفعل — ستكون في وضع أفضل لاقتناص مكاسب الكفاءة الحقيقية عندما تتجاوز التكنولوجيا أخيرًا عتبة الـ 21%.