آخر تحديث :الأربعاء-27 أغسطس 2025-06:31م

منوعات

40 مليار دولار ذهبت هباءً.. دراسة صادمة حول استثمارات الذكاء الاصطناعي

الثلاثاء - 26 أغسطس 2025 - 06:00 ص بتوقيت عدن

سؤال بلس/وكالات:

استثمرت الشركات حول العالم مليارات الدولارات في مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي على أمل تحقيق قفزة في الأرباح والإنتاجية، غير أن دراسة حديثة صادرة عن معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) كشفت عن مفاجأة صادمة، ألا وهي أن 95% من هذه الشركات لم تحصد أي عائدات ملموسة من هذه الاستثمارات، التي بلغت خلال السنوات الثلاث الماضية ما بين 30 و40 مليار دولار.

وأوضحت الدراسة، التي نقلها موقع The Daily Adda، أن نسبة ضئيلة فقط – لا تتجاوز 5% – من تجارب دمج الذكاء الاصطناعي في بيئات العمل تمكّنت من تحقيق ملايين الدولارات كقيمة مضافة، بينما لم تسجّل الغالبية أي تأثير فعلي على الإيرادات أو الأرباح.

ورغم أن أكثر من 80% من كبرى الشركات العالمية شرعت في تجربة أدوات مثل ChatGPT وCopilot وغيرها من النماذج اللغوية العملاقة، بل إن نحو 40% منها بدأت بالفعل في نشر هذه الأدوات بدرجات متفاوتة، فإن الاستخدام ظل في نطاق ضيق، يقتصر على مساعدة الموظفين على إنجاز المهام بسرعة، دون أن يترجم ذلك إلى مكاسب مالية حقيقية للشركات.

وأشارت الدراسة إلى أن أحد أبرز التحديات يتمثّل في أن هذه الأدوات لا تتلاءم مع سير العمل الفعلي داخل المؤسسات، إذ تعاني من "هشاشة في التدفقات العملية، وضعف في التعلم السياقي، وعدم القدرة على التكيف مع احتياجات العمل اليومية”.

كما أنها، على عكس البشر، لا تحتفظ بالتغذية الراجعة، ولا تطور قدراتها الاستدلالية بمرور الوقت، ما يجعل دمجها طويل الأمد مكلفاً وغير فعّال.

ورغم المخاوف المنتشرة من فقدان الوظائف بسبب الذكاء الاصطناعي التوليدي، قلّلت الدراسة من هذا الاحتمال على المدى القريب، مشيرة إلى أن الأثر الأكبر سيكون في تقليل تكاليف الاستعانة بمصادر خارجية أكثر من تقليص الوظائف الداخلية.

وخلص الباحثون إلى أن التوقعات المبالغ فيها بشأن قدرات الذكاء الاصطناعي هي السبب الرئيسي لفشل الكثير من التجارب، موضحين أن هذه النماذج قادرة على توليد نصوص أو أكواد بسرعة، لكنها تفتقر إلى القدرة البشرية على التكيف والتعلم المستمر.

وأوصت الدراسة الشركات بالتركيز على تطبيقات ضيقة ومحددة يمكن أن تحقق نتائج سريعة وملموسة، مثل المساعدة في خدمة العملاء، أو كتابة النصوص، أو دعم البرمجة، بدلاً من محاولة دمج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع قبل أن يصبح أكثر تطوراً واستقراراً.