70% of AI Agent Success Is Organizational, Not Technical. Here's What Most Enterprises Get Wrong.

أنفقت المؤسسات 2.52 تريليون دولار على الذكاء الاصطناعي في عام 2026، بزيادة قدرها 44% مقارنة بالعام السابق. أصبحت النماذج أفضل من أي وقت مضى، والأدوات أكثر سهولة في الوصول إليها، والبنية التحتية باتت ناضجة.

ومع ذلك، تتوقع مؤسسة فورستر (Forrester) أن تؤجل المؤسسات 25% من الإنفاق المخطط له على الذكاء الاصطناعي إلى عام 2027 لعدم قدرتها على إثبات العائد على الاستثمار. ينجح مشروع تجريبي واحد فقط من كل 10 مشاريع لـ وكلاء الذكاء الاصطناعي في الانتقال إلى مرحلة الإنتاج الفعلي. كما يبدي 73% من مدراء تكنولوجيا المعلومات ندمهم على اتخاذ قرارات كبرى بشأن موردي الذكاء الاصطناعي خلال الأشهر الثمانية عشر الماضية.

المشكلة ليست في التكنولوجيا إطلاقًا. ويضع أحدث أبحاث مجموعة بوسطن الاستشارية (BCG) الأمر في نصابه الدقيق: 10% من نجاح الذكاء الاصطناعي يأتي من النماذج، و20% من البيانات والبنية التحتية التقنية، و70% من التصميم التنظيمي وسير العمل والتبني الثقافي.

سبعون بالمائة. وهذا يعني أن غالبية مشاريع الذكاء الاصطناعي الفاشلة لم يكن لها أي علاقة بالذكاء الاصطناعي نفسه، بل كانت تتعلق بالمؤسسة التي تحاول استيعابه وتطبيقه.

إطار العمل 10/20/70: أين ينجح الذكاء الاصطناعي فعلياً وأين يفشل

قدم تقرير مجموعة بوسطن الاستشارية (BCG) بعنوان "إعادة ابتكار دور رئيس الموارد البشرية"، والذي نُشر في فبراير 2026، إطار عمل يحتاج كل قائد مؤسسة إلى استيعابه وتبنيه.

10% للنموذج: أي نموذج لغوي كبير تستخدمه، وكيفية ضبطه بدقة، وما هي الإمكانيات التي يتمتع بها. هذا هو الجانب الذي يحظى بمعظم اهتمام المؤسسات، رغم أنه العامل الأقل تأثيراً.

20% للبيانات والبنية التحتية التقنية: جودة البيانات، وتكامل الأنظمة، وهندسة واجهات برمجة التطبيقات (API)، وموارد الحوسبة. هو جانب مهم، ولكن يمكن حله من خلال الاستثمار الهندسي المناسب.

70% للجانب التنظيمي: إعادة تصميم الأدوار والوظائف، وإعادة هيكلة سير العمل، وإدارة التغيير، والتبني الثقافي، والتدريب وصقل المهارات، ومقاييس الأداء، والمسارات المهنية. هذا هو الجانب الذي يحدد حياة مشاريع الذكاء الاصطناعي أو موتها، وهو الجانب الذي تستثمر فيه معظم المؤسسات بشكل أقل.

النتيجة المترتبة على ذلك مقلقة ولكنها واضحة: إذا كانت استراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك هي في الأساس عملية شراء للتكنولوجيا، فأنت تقوم بتحسين الـ 10% بينما تتجاهل الـ 70%. وتظهر البيانات ما يحدث بعد ذلك: مشاريع تجريبية متوقفة، وعائد مخيب للآمال على الاستثمار، وخفض ميزانية المشاريع في نهاية المطاف.

كيف تبدو نسبة الـ 70% على أرض الواقع؟

إن الجاهزية التنظيمية لتبني وكلاء الذكاء الاصطناعي ليست أمراً مجرداً. إنها مجموعة من القرارات الملموسة حول كيفية هيكلة العمل، وتطور الأدوار والوظائف، وكيفية قياس النجاح.

تغير الأدوار من التنفيذ إلى التوجيه

عندما يتولى وكلاء الذكاء الاصطناعي مهمة التنفيذ، تتحول الأدوار البشرية من القيام بالعمل إلى توجيهه ومراجعته. سيتوقف مسؤول التوظيف عن فرز السير الذاتية ويبدأ في تقييم القوائم المختصرة التي يعرضها الوكيل الذكي. ويتوقف المحلل المالي عن بناء جداول البيانات ويبدأ في تفسير التحليلات التي ينشئها الوكيل. كما يتوقف ممثل خدمة العملاء عن الإجابة على الأسئلة الروتينية ويبدأ في حل المشكلات المعقدة التي تم تصعيدها إليه.

هذا ليس مجرد تعديل بسيط. إنه يتطلب إعادة كتابة التوصيف الوظيفي، وإعادة بناء برامج التدريب، وإعادة تعريف المفهوم الفعلي لـ "الأداء الجيد" في كل دور متأثر. وتنجح الشركات التي تتعامل مع هذا الأمر كمشروع لإدارة التغيير، أما الشركات التي تُقحم وكلاء الذكاء الاصطناعي في هياكل الأدوار الحالية دون تعديل التوقعات، فإنها تولد حالة من الارتباك والمقاومة وخسارة الكفاءات.

سير العمل يحتاج إلى إعادة تصميم، وليس مجرد أتمتة

الخطأ الأكثر شيوعاً هو استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي لأتمتة سير العمل الحالي دون إعادة تصميمه. إن أتمتة عملية سيئة تؤدي فقط إلى الحصول على نتائج سيئة بشكل أسرع.

والشركات التي تحقق نتائج حقيقية هي التي تقوم بـ إعادة تصميم سير عملها بالكامل بناءً على ما يمكن للوكلاء القيام به. فبدلاً من أن يقوم الوكيل بـ "الخطوة الثالثة من عملية حالية مكونة من 10 خطوات"، يصبح الأمر "يتولى الوكيل الخطوات من 1 إلى 7 بشكل ذاتي بالكامل، ويتولى الإنسان الخطوات من 8 إلى 10". هذا مسار عمل مختلف جذرياً، ويتطلب إعادة التفكير في نقاط التسليم، وبوابات الجودة، ومعايير التصعيد من الصفر.

ضرورة تطوير وتحديث مقاييس الأداء

إذا قمت بقياس أداء فريق مدعوم بالذكاء الاصطناعي باستخدام مقاييس ما قبل عصر الذكاء الاصطناعي، فستحصل على نتائج مضللة. فإن فريق الدعم الذي يتعامل مع تذاكر أقل بنسبة 50% لا يعني أنه ضعيف الأداء إذا كان الوكيل الذكي يحل الـ 50% الأخرى بشكل ذاتي، بينما التذاكر المتبقية الموكلة للبشر هي أكثر تعقيداً بثلاث مرات.

تقوم المؤسسات الناجحة في تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي بإنشاء مقاييس جديدة: مثل معدل حل المشكلات بواسطة الوكيل، وتكرار التدخل البشري للتعديل، والوقت المستغرق حتى التصعيد، ودقة الوكيل حسب نوع المهمة. تعكس هذه المقاييس واقع التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي بدلاً من التظاهر بأن نموذج التشغيل القديم لا يزال سارياً ومناسباً.

أدلة هذا الأسبوع: التحول في نموذج التشغيل يحدث بالفعل

يتم حالياً التحقق من صحة إطار العمل النظري لمجموعة بوسطن الاستشارية (BCG) من خلال تحركات تنظيمية حقيقية تحدث على أرض الواقع الآن.

أكسنتشر (Accenture): الترقيات تتطلب الآن تبني أدوات الذكاء الاصطناعي

أعلنت شركة أكسنتشر هذا الأسبوع أن الترقيات إلى الأدوار القيادية العليا ستتطلب "التبني المنتظم" لأدوات الذكاء الاصطناعي. ويتم تتبع تسجيلات الدخول الأسبوعية إلى منصتين داخليتين للذكاء الاصطناعي، يشتملان على منصة AI Refinery (المبنية بالتعاون مع Nvidia) ومنصة SynOps. وقد قامت الشركة بالفعل بإعادة تأهيل صقل مهارات 550,000 عامل في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي.

هذا يمثل تغييراً في نموذج التشغيل، وليس مجرد نشر وتوفير للتكنولوجيا. لا تكتفي أكسنتشر بتقديم أدوات الذكاء الاصطناعي فحسب، بل تقوم بإعادة هيكلة الحوافز بحيث يعتمد التقدم المهني والترقي على دمج الذكاء الاصطناعي في العمل. هذا هو تفعيل نسبة الـ 70% على أرض الواقع: تغيير كيفية سلوك الموظفين، وكيفية تقييمهم، وما هي المهارات التي تهم للترقي والتقدم.

تحالف فرونتير (Frontier) من OpenAI: فجوة النشر والتطبيق أصبحت واضحة

عندما دخلت OpenAI في شراكة مع ماكينزي، ومجموعة بوسطن الاستشارية (BCG)، وأكسنتشر، وكابجيميني في 23 فبراير لدفع منصة وكلاء Frontier الخاصة بها إلى المؤسسات، كان هيكل هذه الصفقة كاشفاً بوضوح.

تتولى ماكينزي وBCG الاستراتيجية وتصميم نموذج التشغيل وإدارة التغيير. بينما تتولى أكسنتشر وكابجيميني التنفيذ التقني ودعم دورة حياة المشروع. إن حقيقة قيام مختبر الذكاء الاصطناعي الرائد عالمياً بتخصيص نصف التحالف للتغيير التنظيمي، وليس للتكنولوجيا، هو اعتراف مباشر بأن تحدي الـ 70% حقيقي للغاية.

كان بإمكان OpenAI بناء أدوات نشر وتطبيق أفضل، ولكن بدلاً من ذلك، استعانت بأكبر شركات إدارة التغيير في العالم. يوضح لك هذا بوضوح أين تكمن العقبة والركيزة الأساسية لنجاح المشاريع.

"إعادة البناء الكبرى" لشركة ديلويت (Deloitte): التحول الهيكلي

يصف تقرير الاتجاهات التكنولوجية لشركة ديلويت لعام 2026 ما يسمونه "إعادة البناء الكبرى"، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بإعادة هيكلة مؤسسات التكنولوجيا لتصبح أصغر حجماً وأسرع ومدمجة بالذكاء الاصطناعي في كل طبقة من طبقاتها. وتتطور وظيفة التكنولوجيا من تقديم الخدمات العادية إلى القيادة الاستراتيجية، حيث تحل المنصات القائمة على واجهات برمجة التطبيقات (API Module) والخدمة الذاتية محل الأنظمة القديمة الضخمة والصلبة.

وكان استنتاجهم بالقول: "إن كل مؤسسة شملتها الدراسة تكتشف الحقيقة نفسها؛ ما أوصلهم إلى هنا لن يوصلهم إلى خطوتهم القادمة هناك".

وهذا يلخص الـ 70% في جملة واحدة. الهياكل التنظيمية والعمليات ونماذج التشغيل التي بنت المؤسسة الحالية ليست هي التي ستدير المؤسسة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتعد إعادة بنائها هي المهمة الكبرى الأساسية.

المواضع التي يشعر فيها مدراء تكنولوجيا المعلومات بالضغط

يؤدي التحدي التنظيمي إلى فرض ضغوط ملموسة وواضحة على قيادة المؤسسات.

فقد وجد استطلاع للرأي أجرته شركة Dataiku/Harris Poll وشمل 600 مدير لتكنولوجيا المعلومات ونُشر في فبراير، أن 85% منهم يقولون إن مكافآتهم مرتبطة الآن بشكل مباشر بنتائج ملموسة للذكاء الاصطناعي. وعندما تتوافق الحوافز الشخصية مع تقديم نتائج الذكاء الاصطناعي، تصبح فجوة الجاهزية التنظيمية تحدياً شخصياً ومباشراً.

ووجد الاستطلاع نفسه أن 73% يندمون على قرار كبير بشأن بائع أو منصة ذكاء اصطناعي تم اتخاذه في الأشهر الـ 18 الماضية. ولا يتعلق هذا الندم بالتكنولوجيا التي اختاروها، بل يتعلق بالتقليل من تقدير الاستثمار التنظيمي المطلوب لجعل هذه التكنولوجيا مثمرة وفعالة.

ويعتقد 71% أن ميزانية الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم ستواجه تخفيضاً أو تجميداً إذا لم يتم تحقيق أهداف العائد على الاستثمار بحلول منتصف عام 2026. وهذا يضع إطاراً زمنياً ضاغطاً: إثبات الجاهزية التنظيمية ونتائج الإنتاج الفعلي في غضون أشهر، أو فقدان التمويل للاستمرار.

خمسة إجراءات تعالج تحدي الـ 70%

تتشارك المؤسسات التي تنجح في مواجهة هذا التحدي نمطاً واحداً؛ وهي أنها تستثمر في التغيير التنظيمي بشكل مدروس وبنفس القدر الذي تستثمره في التكنولوجيا.

1. تعيين مسؤول لنموذج تشغيل الذكاء الاصطناعي

يحتاج شخص ما في المؤسسة إلى تولي مسؤولية تغيير نموذج التشغيل، وليس اختيار التكنولوجيا. هذه ليست وظيفة رئيس التكنولوجيا التنفيذي (فهو مسؤول عن الـ 20%). إنه دور متعدد الوظائف ينسق بين الموارد البشرية والعمليات والتكنولوجيا لإعادة تصميم كيفية إنجاز العمل.

يصنف بحث مجموعة بوسطن الاستشارية (BCG) مدير الموارد البشرية كمالك صاعد لجدول الأعمال هذا، ويصفهم بأنهم "مهندسو القوى العاملة الهجينة" الذين يدمجون البشر مع وكلاء الذكاء الاصطناعي. وسواء كان مدير الموارد البشرية أو مسؤولاً تنفيذياً آخر، يجب أن يتمتع هذا الدور بسلطة واضحة على إعادة تصميم سير العمل وتطور الأدوار ومقاييس التبني.

2. إعادة تصميم الأدوار والمسؤوليات قبل نشر الوكلاء

لا تقم بنشر وكلاء الذكاء الاصطناعي ثم تبدأ لاحقاً في التفكير في كيفية تغير الأدوار. حدد نموذج التشغيل المستهدف أولاً. ماذا يفعل الطرف البشري؟ ماذا يفعل الوكيل الذكي؟ أين هي نقاط تسليم المهام؟ ما هي المهارات الجديدة التي يحتاجها الموظف البشري؟ يجب الإجابة على هذه الأسئلة بالكامل قبل بدء عمل الوكيل الفعلي.

3. إنشاء مقاييس أداء جديدة

قم ببناء مقاييس أداء تعكس نموذج التشغيل المدعوم بالذكاء الاصطناعي الجديد؛ مثل معدل حل المشكلات بواسطة الوكيل الذكي، وتكرار تدخل الموظف للتصحيح والتعديل، وجودة عمليات التصعيد، والوقت المستغرق للإنتاج الفعلي لإمكانيات الوكيل الجديد. تمنح هذه المقاييس القيادة رؤية واضحة حول ما إذا كان التغيير التنظيمي يحقق نتائج حقيقية، وليس فقط ما إذا كانت التكنولوجيا تعمل وتشغل النظام فحسب.

4. الاستثمار في صقل المهارات المتقدمة، وليس مجرد إعادة تأهيلها

هناك فرق واضح بين تعليم شخص ما كيفية استخدام أداة جديدة (إعادة تأهيل المهارات) وتعليمه كيفية العمل بطريقة مختلفة تماماً وبفكر جديد (صقل المهارات المتقدمة). يتطلب نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي صقلاً للمهارات: تعليم الأشخاص كيفية توجيه الوكلاء، وتقييم مخرجاتهم، وتصميم مسارات عملهم، واتخاذ القرارات التقديرية التي لا يمكن للوكلاء القيام بها.

إن برنامج إعادة تأهيل المهارات التابع لشركة أكسنتشر والذي يضم 550 ألف شخص يعد بداية جيدة، ولكن تتبع تسجيلات الدخول الأسبوعية هو مقياس لإعادة تأهيل المهارات البسيطة. بينما مقياس صقل المهارات المتقدمة الفعلي يكمن في مدى قدرة هؤلاء الموظفين على تصميم وتوجيه وتحسين مسارات عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل تماماً.

5. اختيار المنصات التي تقلل العبء والتحدي التنظيمي

تحدد التكنولوجيا التي تختارها حجم ونطاق التغيير التنظيمي المطلوب. فالمنصة التي تتطلب تطويراً مخصصاً ومكثفاً تتطلب استثماراً تنظيمياً كبيراً يفوق بكثير ما تتطلبه منصة توفر قدرات وكلاء مبنية وجاهزة مسبقاً ومعززة بالحوكمة المؤسسية المتكاملة.

والشركات التي تصل لعمليات الإنتاج الفعلي بأسرع طريقة هي التي اختارت منصات تقلل العبء التقني (الـ 20%) لتتمكن من تركيز جهودها ومواردها بالكامل على التحول التنظيمي (الـ 70%).

استراتيجية الذكاء الاصطناعي الحقيقية هي استراتيجية نموذج التشغيل

إن المؤسسات التي ستحدد مسار الحقبة القادمة من تبني الذكاء الاصطناعي ليست تلك التي تمتلك النماذج الأكثر تقدماً أو أكبر ميزانيات للذكاء الاصطناعي، بل هي تلك التي تعيد تصميم الطريقة التي تعمل بها مؤسساتها فعلياً.

يجعل إطار العمل 10/20/70 الأولويات واضحة ودقيقة. أنفق 10% من تركيزك الاستراتيجي على اختيار النموذج، وأنفق 20% على البيانات والبنية التحتية، بينما وجه 70% من تركيزك كاملاً للتصميم التنظيمي: بما يشمل الأدوار والوظائف الجديدة، وسير العمل الجديد، ومقاييس الأداء الجديدة، والحوافز الجديدة، والمسارات المهنية الجديدة.

كل قائد مؤسسة يطرح سؤالاً مثل "أي حل ذكاء اصطناعي يجب أن نشتريه؟" يطرح السؤال الخاطئ. السؤال الصحيح هو: "كيف تحتاج مؤسستنا إلى التغيير لتجعل أي تكنولوجيا ذكاء اصطناعي منتجة وفعالة؟"

لقد أصبحت التكنولوجيا جاهزة، ولكن المؤسسات، في مجملها وحالها الحالي، ليست جاهزة بعد. إن سد هذه الفجوة هو التحدي الأبرز لعام 2026، والشركات التي تنجح في سدها أولاً ستمتلك مزايا رائدة ومستدامة يصعب جداً على المنافسين اللحاق بها.