من إجبار الموظفين على استخدام الذكاء الاصطناعي إلى الخوف من حرق الكثير من الرموز: المزيد والمزيد من الشركات تشدد حصص استخدام الذكاء الاصطناعي الداخلي

استغرقت الشركات عامًا في إجبار الموظفين على استخدام الذكاء الاصطناعي، والآن عليها منعهم من الإفراط في استخدامه. من منع شركة Accenture الموظفين من استخدام الذكاء الاصطناعي لتحويل PDF، إلى استنفاد أوبر لميزانية الذكاء الاصطناعي السنوية بحلول أبريل، وصولاً إلى تشديد كل من Amazon وMeta للحصص في وقت واحد، فإن عصر "tokenmaxxing" قد مات. هل يستحق نموذج أعمال الذكاء الاصطناعي هذا السعر حقًا؟ لا يزال كبار المسؤولين ينتظرون الإجابة.

(خلاصة سابقة: نهاية الرموز قادمة: موجة زيادة أسعار رموز GitHub Copilot تثير انتقادات، وصناعة الذكاء الاصطناعي تتحول بالكامل إلى التسعير على أساس الحجم) (خلفية: تغيير رسوم GitHub Copilot يكشف "أكبر كذبة" في صناعة الذكاء الاصطناعي)

جدول المحتويات

Toggle

• من لوحات التصنيف إلى الحظر
• لماذا قفزت الفواتير؟
• نموذج أعمال الذكاء الاصطناعي موضع تساؤل

قبل عام، قالت الشركات لموظفيها: عدم استخدام الذكاء الاصطناعي قد يكلفك فرص الترقية. والآن، نفس هذه الشركات تعقد اجتماعات لمناقشة كيفية منع الموظفين من استخدام الذكاء الاصطناعي لعروض PowerPoint. Accenture وUber وAmazon وMeta وWalmart وCisco، جميعها أعلنت تقريبًا في النصف الأول من عام 2026 عن تشديد حصص استخدام الذكاء الاصطناعي الداخلي. معضلتها المشتركة واحدة فقط: أنفقت أموالاً طائلة على الذكاء الاصطناعي، لكنها لا تستطيع تحديد ما حصلت عليه في المقابل؟

من لوحات التصنيف إلى الحظر

تكمن سخافة الأمر في أن العديد من الشركات هي من دفعت موظفيها إلى هذه الحفرة بنفسها.

قبل فترة ليست ببعيدة، كانت بعض الشركات تنشئ لوحات تصنيف لاستخدام الموظفين للذكاء الاصطناعي، تشجع على الاستخدام المكثف. حتى أن Accenture ألمحت للموظفين بأن عدم استخدام الذكاء الاصطناعي "قد يكلفهم فرص الترقية". كان هذا منطقًا إداريًا معقولاً، إذا كنت تريد دفع التحول الرقمي، فعليك خلق عادات استخدام في المؤسسة.

النتيجة: تكونت العادات، لكن الاستخدام انحرف. وفقًا لتسجيل صوتي لاجتماع داخلي في Accenture حصلت عليه 404 Media، بدأ الموظفون باستخدام احتياطي الرموز (tokens) الخاص بالشركة في المهام الأساسية، مثل تحويل PDF إلى شرائح عرض. هذه المهام لا تخلق أي قيمة تجارية، لكن كل عملية تحرق أموالاً.

صرح جاستس كواك، رئيس استراتيجية الذكاء الاصطناعي الوكيلي (agentic AI) في Accenture، مباشرة بجوهر المشكلة:

"نحن نقترب من نقطة تحول، حيث يصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا مهمًا من هيكل التكاليف؛ الإنفاق يصبح غير قابل للتنبؤ إلى حد كبير، وكبار المسؤولين، خاصة على مستوى المديرين الماليين (CFO) والمديرين التنفيذيين للعمليات (COO) ومديري المعلومات (CIO)، ما زالوا يتساءلون: هل الأموال التي أنفقناها على الذكاء الاصطناعي تحققت منها قيمة ملموسة؟"

حالة أوبر أكثر تطرفًا. استنفدت الشركة ميزانية الذكاء الاصطناعي السنوية بحلول أبريل 2026، واضطرت إلى وضع حد أقصى طارئ: حد أعلى قدره 1,500 دولار شهريًا لكل موظف لاستخدام رموز أدوات الترميز الوكيلة (مثل Claude Code وCursor). قبل الحد، كانت فاتورة كل مهندس برمجيات فردي تتراوح بين 500 و2,000 دولار شهريًا. تقييم أندرو ماكدونالد، رئيس أوبر ومدير العمليات، كان صريحًا بشكل غير مريح: "الربط بين الاستخدام المكثف للشركة لـ Claude Code والابتكار الذي يخدم المستهلكين، هذا الرابط غير موجود بعد."

لماذا قفزت الفواتير؟

في عام 2025، كان نموذج الأعمال الرئيسي لـ Anthropic وOpenAI هو الاشتراك الشهري الثابت. ببساطة، تدفع الشركة رسومًا ثابتة، ويستخدم الموظفون أدوات الذكاء الاصطناعي، تمامًا مثل اشتراك Office 365، دون فرض رسوم إضافية على الاستخدام الزائد. هذا النموذج شجع على الاستخدام المكثف.

لكن بحلول عام 2026، قامت الشركتان بتحويل معظم خدمات المؤسسات إلى التسعير على أساس استهلاك الرموز. "الرمز" (Token) هو الوحدة الأساسية التي يعالج بها نموذج الذكاء الاصطناعي النص. ببساطة، كل مرة يقرأ فيها النموذج كلمة أو يكتب كلمة، يتم احتسابها. واجهات الدردشة العادية لها استخدام محدود، والفواتير قابلة للتحكم. لكن الذكاء الاصطناعي الوكيلي (agentic AI)، أي الوكلاء الذكيون القادرون على تنفيذ مهام متعددة الخطوات تلقائيًا، مثل كتابة البرامج والبحث عن البيانات وإرسال الطلبات، قد يستهلك كل مهمة عشرات الآلاف من الرموز، مما يغير هيكل الفواتير بالكامل.

هذا هو السبب الجذري لقفز فواتير الشركات: الأدوات التي كانت تدفع شهريًا، أصبحت تدفع الآن مقابل كل عملية حسابية، واستخدام الوكلاء الآليين لا يخضع لأي ضبط طبيعي للسلوك البشري.

"تقنين الرموز" (Token rationing) - هذا المصطلح ينتشر داخل الشركات. ببساطة، بدأت حصص استخدام الذكاء الاصطناعي في الإدارة، تمامًا مثل إدارة نفقات السفر أو تراخيص البرامج.

نموذج أعمال الذكاء الاصطناعي موضع تساؤل

هذا ليس مجرد قرار توفير لبعض الشركات، بل هو أول اختبار ضغط حقيقي يواجه نموذج أعمال صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها.

أطلقت صحيفة نيويورك تايمز على هذا الاتجاه اسم "تقليل الرموز" (token-minimizing)، وأشارت إلى أن الشركات تعيد تقييم عائد الاستثمار (ROI) لنفقات الذكاء الاصطناعي بشكل منهجي. كان تصنيف Fortune أكثر مباشرة: لقد مات عصر "tokenmaxxing"، ولم تحصل الشركات على العوائد التي كانت تأملها في البداية.

من الناحية التقنية، فإن قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي تتقدم بالفعل بشكل مستمر. ولكن بين "تقدم قدرات النموذج" و"الاستفادة الفعلية للشركات" هناك فجوة لم تُسد بعد. ماكدونالد من أوبر عبر عن شعور العديد من المديرين التنفيذيين (CXOs): الموظفون ينتجون كميات هائلة من الأكواد باستخدام Claude Code، ولكن ما إذا كانت هذه الأكواد قد حسنت تجربة المستخدم النهائي، لا يمكن لأحد أن يقدم رابطًا واضحًا.

لقد تجاوزت صناعة الذكاء الاصطناعي المرحلة التي كانت فيها "الإثارة الجديدة" تغطي كل شيء. يجب أن تواجه الآن سؤالاً مملًا لكنه حاسم: عائد الاستثمار.