كيف يجعل الذكاء الاصطناعي الموظفين أسرع، بينما لا تصبح الشركات أقوى؟ أتلassian تكشف عن 3 نقاط عمياء وراء عدم تحقيق الربح لدى المؤسسات

تجتاح تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) أماكن العمل حول العالم، لكن كثيرًا من الشركات اكتشفت أن الكفاءة الإجمالية لم تتحسن كما كان متوقعًا. ووفقًا لما ورد في موقع VentureBeat، قال الدكتور Molly Sands، المسؤولة عن Atlassian Teamwork Lab، خلال فعالية عامة مؤخرًا بوضوح إن اتجاه أغلب الشركات لتبنّي الذكاء الاصطناعي «يمضي في الاتجاه المعاكس»، إذ يقتصر على تحسين كفاءة الأفراد ويتجاهل التعاون ضمن الفريق، ما يجعل المؤسسات غير قادرة على رصد عائد الاستثمار الفعلي (ROI). وشددت على أن نجاح أي فريق يتطلب بناء سياق مشترك وإعادة تصميم سير العمل، إضافة إلى ترسيخ ثقافة مؤسسية تشجع على التجريب.

(خلفية سابقة: تم دحض تخمين Jacobian في مجال الرياضيات، وباحث في OpenAI: Codex «بدون مساعدة عبر الشبكة» ينجز أيضًا) (إضافة سياقية: هل نماذج AI المستضافة ذاتيًا أرخص؟ Cline يجرب Kimi K3 ويظهر تفوق التكلفة، وردّ رواد الشبكة: بحساب التكلفة حسب المهام فهي أغلى من Fable 5)

فهرس المقال

Toggle

• تحسن كفاءة الأفراد، لكن لا يظهر عائد الاستثمار على مستوى المؤسسة
• 6% فقط من القادة يرون القيمة الفعلية، الفرق الناجحة تمتلك ثلاث سمات رئيسية
• وضع «اتفاقيات عمل للذكاء الاصطناعي»، وكشف الشروخ التنظيمية الكامنة

مع انتشار أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي على نطاق واسع، اكتسبت سرعة إنجاز المهام اليومية لدى كثير من الموظفين فعلاً تحسنًا ملحوظًا، لكن يبدو أن هذا المكسب من الكفاءة لم يتحول بسلاسة إلى قدرة تنافسية شاملة لدى الشركات. في 21 يوليو 2026، بتوقيت تايبيه، وبحسب تقرير نشره موقع VentureBeat برعاية عملاق البرمجيات Atlassian، قامت المسؤولة عن Atlassian Teamwork Lab، الدكتورة Molly Sands، بتحليل عميق لهذه الظاهرة المهنية المتناقضة ظاهريًا ضمن فعالية VB Transform 2026.

تحسن كفاءة الأفراد، لكن لا يظهر عائد الاستثمار على مستوى المؤسسة

في جلسة حوارية على مائدة النقاش جمعتها VentureBeat مع المساهم التقني المخضرم Sam Witteveen، لخصت Sands لب المشكلة بجملة واحدة: إن الطريقة التي تتبناها أغلب الشركات لاستخدام الذكاء الاصطناعي «انقلبت». إذ تركز الشركات غالبًا على تحسين كيفية استخدام كل موظف للذكاء الاصطناعي، لكنها لا تنظر إلى تحسين أساليب العمل التعاونية على مستوى الفريق.

أدى هذا الخلل إلى نتيجة محيرة: فحتى وإن كان الأفراد يعملون بسرعة أكبر، فإن غياب تعديل مسارات عمل الفريق يعني أن الأفراد الذين تسلك اتجاهات مختلفة «سيتصادمون بسرعة»؛ ما يمنع المؤسسة من رؤية عائد استثمار واضح (ROI). وسعت فرق الباحثين في العلوم السلوكية وعلم النفس، التي تقودها Sands، إلى دراسة تأثير الذكاء الاصطناعي على التعاون، بل وإلى تقديم دعم عملي للشركات لإعادة تصميم سير العمل.

6% فقط من القادة يرون القيمة الفعلية، والفرق الناجحة تمتلك ثلاث سمات رئيسية

وفقًا لتقرير Atlassian 2026 State of Teams Report، الذي استند إلى استطلاع شمل 12,000 عامل معرفي حول العالم، إضافة إلى نحو 200 مدير تنفيذي رفيع المستوى ضمن Fortune 1000، أقرّ 89% من القادة بأن استخدام AI داخل شركاتهم يجعل السرعة تتحسن فعلاً بعد إدخاله. غير أن المفاجأة أن 6% فقط من القادة تمكنوا من الإشارة إلى أمثلة واضحة لعائد استثمار (ROI)؛ كما أن نحو 14% فقط من الفرق نجحت في تحويل استخدام الذكاء الاصطناعي إلى قيمة حقيقية، ما يشير إلى أن الفجوة في الأداء بين الفرق داخل الشركة نفسها قد تكون واسعة جدًا.

أشارت Sands إلى أن المنظمات التي تنجح في تحويل الذكاء الاصطناعي إلى ميزة على مستوى الفريق تمتلك عادة ثلاث سمات مشتركة:

• السياق (Context): تنشئ الفرق الناجحة «مخطط سياق (context graph)» تسجل فيه الأهداف والقرارات ومعرفة المنظمة بصورة منهجية ضمن منصات رقمية مشتركة مثل Jira أو Confluence، بما يتيح للذكاء الاصطناعي اكتساب سياق على مستوى المؤسسة، بدل الاعتماد فقط على الأوامر/الاستدعاءات المعزولة من الأفراد (prompt).
• سير العمل (Workflows): لا يقتصرون على تسريع مهمة واحدة، بل يعيدون تصميم سير العمل الكامل من البداية إلى النهاية (end-to-end).
• الثقافة (Culture): يدعم القادة التعلم والتجريب بشكل صريح، ويكونون قادرين على احتواء حالات الفشل خلال عملية التجريب.

وضع «اتفاقيات عمل للذكاء الاصطناعي»، وكشف الشروخ التنظيمية الكامنة

لمساعدة الشركات على تجاوز هذه الفجوة، تقترح Sands أن يتعلم الفريق بسرعة عبر وضع قيود مقصودة، مثل تفكيك المهام إلى أصغر وحداتها، أو اختبار تحدٍ يتمثل في «عدم كتابة أي كود يدويًا خلال أسبوع». إضافة إلى ذلك، من الضروري عند بدء أي مشروع صياغة اتفاقيات عمل واضحة للذكاء الاصطناعي (AI Working Agreements)، وتشمل تحديد ما الذي ينبغي إسناده لمعالجة الذكاء الاصطناعي، وما الذي يجب تجنبه، وكذلك ما يجب أن يتشاركه الفريق من وكلاء (agents) ومهارات.

وفي الختام، يقدم المقال دلالة أعمق: إن الذكاء الاصطناعي لا يخلق في الحقيقة مشكلات إدارية جديدة بالكامل، بل إنه يكشف ببرود الشروخ التي كانت موجودة أصلًا داخل المؤسسات، مثل الافتراضات الخفية وأنماط التفكير المختلفة. يؤدي تدخل الذكاء الاصطناعي إلى تضخيم آثار هذه الفجوات، ما يجعل «السياق المشترك» و«أسلوب العمل الواضح» في التشغيل المؤسسي المستقبلي أكثر إلحاحًا وأهمية من أي وقت مضى.