هل لا زال البشر أرخص؟ أوبر أنفقت كامل ميزانية الذكاء الاصطناعي السنوية خلال أربعة أشهر، ولم تحقق العائد المتوقع

تسرب رئيس العمليات في أوبر يكشف أن الشركة أهدرت ميزانية الذكاء الاصطناعي السنوية خلال 4 أشهر، ومع ذلك يصعب إثبات تحقيق فوائد مقابلة، بل وأدى ذلك إلى تباطؤ التوظيف. مع ارتفاع تكاليف الذكاء الاصطناعي، بدأت شركات التكنولوجيا في إعادة التفكير في العائد الحقيقي للاستثمار المفرط في الذكاء الاصطناعي.

رئيس عمليات أوبر يكشف عن مأزق تكاليف الذكاء الاصطناعي، وإهدار الميزانية خلال 4 أشهر

كشف رئيس عمليات أوبر، أندرو ماكدونالد، في مقابلة مع 《Rapid Response》 أن الشركة تواجه صعوبة متزايدة في إثبات فعالية تكاليف الذكاء الاصطناعي.

وأشار إلى أن، المدير التقني السابق لأوبر، برافين نيبالي ناغا، كان قد ذكر أن الشركة استهلكت ميزانية الذكاء الاصطناعي السنوية خلال 4 أشهر فقط من عام 2026، مما اضطر الإدارة لمناقشة توازن استهلاك الرموز وعدد الموظفين. وإذا لم يكن بالإمكان ربط ذلك مباشرة بالوظائف المفيدة للمستخدمين، فإن الإنفاق يصبح غير مبرر.

وأضاف أن، بالنسبة للمستخدمين الذين لا يدفعون فواتير، يبدو أن الذكاء الاصطناعي مجاني، لكن هناك دائمًا من يدفع الثمن.

استخدام أوبر للرموز بسرعة كبيرة، وتباطؤ التوظيف

صعوبة إثبات مبرر تكاليف الذكاء الاصطناعي في أوبر تعود بشكل رئيسي إلى عدم وجود علاقة سببية واضحة.

قال أندرو ماكدونالد، إنه على الرغم من أن 25% من كود أوبر مدعوم بالتعاون مع الذكاء الاصطناعي، إلا أن الفريق يجد صعوبة في إثبات أن ذلك يعكس إنتاجية 25% من الوظائف المفيدة للمستهلكين.

حتى أن الرئيس التنفيذي لأوبر، دارا خسروشاهي، ذكر خلال مؤتمر الأرباح أن، للتعامل مع زيادة استثمارات الذكاء الاصطناعي، تقوم الشركة بتبطئة التوظيف وتقليل استقدام موظفين جدد من البشر.

تشير البيانات إلى أن، نفقات البحث والتطوير في أوبر بلغت 3.4 مليار دولار في عام 2025، بزيادة قدرها 9% عن العام السابق، مما يضع الشركة تحت ضغط لتبرير الإنفاق من خلال إصدار وظائف جديدة.

مصدر الصورة: Rapid Response رئيس عمليات أوبر أندرو ماكدونالد يتحدث عن مأزق تكاليف الذكاء الاصطناعي في الشركة

الاندفاع وراء الرموز يثير رد فعل، والشركات تبدأ في إعادة النظر في آليات التقييم

في ظل توجه عمالقة وادي السيليكون نحو التمركز حول تعظيم الرموز (Tokenmaxxing) ودمجها في تقييمات الموظفين، بدأت بعض الشركات في إعادة التفكير.

وفقًا لـ《Business Insider》، كانت منصة التعلم اللغوي الشهيرة، Duolingo، قد أدخلت استخدام الذكاء الاصطناعي في تقييمات الموظفين، لكن سرعان ما واجهت انتقادات داخلية حول ما إذا كانت تُستخدم فقط لتحقيق الأهداف.

قال لويز فون أهن، المدير التنفيذي لـ Duolingo، في مقابلة في أبريل، إن هذه الممارسة جعلت الفريق يشعر بعدم المسؤولية عن النتائج النهائية، وأنها مجرد دفع غير فعال لأدوات غير مناسبة، لذلك تم سحب هذا القرار في النهاية.

عندما يتجاوز استهلاك الرموز معدل الانخفاض في الأسعار

بدأت موجة الدفع نحو زيادة الإنتاجية عبر الذكاء الاصطناعي تواجه مقاومة داخل عمالقة التكنولوجيا.

مؤخرًا، طلبت شركة مايكروسوفت من موظفيها التحول لاستخدام أداة GitHub Copilot CLI الخاصة بها، بدلاً من أدوات الطرف الثالث مثل Claude Code، بسبب ارتفاع تكاليف استهلاك الرموز؛ كما أن مؤسس أداة المساعد المفتوحة المصدر، OpenClaw، بيتر ستاينبرغر، ذكر أن فريقه أنفق أكثر من 1.3 مليون دولار خلال شهر واحد.

كتب جوي موراليس، من 《Tom’s Hardware》، أن، أدوات الذكاء الاصطناعي حاليًا تقدم تحسينات محدودة في الإنتاجية، وقد تكون تكلفتها أعلى من توظيف البشر. وإذا تجاوز معدل استهلاك الرموز معدل انخفاض الأسعار، فإن استراتيجية استبدال القوى العاملة بالذكاء الاصطناعي لتقليل التكاليف قد تواجه رد فعل عكسي.

قراءة إضافية:
نهاية خدمة الذكاء الاصطناعي غير المحدودة! تكاليف GitHub Copilot مرتفعة جدًا، وسيبدأ الدفع حسب الاستخدام من 1 يونيو