أبرز تحديات تبني الذكاء الاصطناعي في عام 2026

وفي عام 2026، تتجه مؤسسات كثيرة إلى تحويل استراتيجيتها من الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى الذكاء الاصطناعي الوكيل. إذ تستكشف أنظمة ذكاء اصطناعي تستطيع اتخاذ القرارات، وتنسيق المهام، وإنجاز مسارات عمل متعددة الخطوات بمشاركة بشرية محدودة.

وتتوقع Gartner أنه بحلول عام 2028، ستتضمن 33% من تطبيقات برمجيات المؤسسات الذكاء الاصطناعي الوكيل، مقارنة بأقل من 1% في عام 2024.¹ وخلال إحدى حلقات بودكاست Mixture of Experts على IBM، ناقش مقدم البرنامج Tim Hwang وضيوفه رؤية Microsoft المتمثلة في أن «كل مؤسسة ستكون بمنزلة مصنع خاص بها لإنتاج الوكلاءويصاحب هذا التحول تحديات أكثر تعقيدًا.

ويتمثل واقع تبني الذكاء الاصطناعي في عام 2026 في أن تطور قدرات الذكاء الاصطناعي يتجاوز تطور قدرات المؤسسات. وقال Dan Taylor، نائب الرئيس للإعلانات العالمية في Google، مؤخرًا: «يمثل الذكاء الاصطناعي تحديًا في القيادة أكثر من كونه تحديًا. تقنيًا. ورغم امتلاك كثير من الشركات أدوات ذكاء اصطناعي قوية، فإن معظمها يفتقر إلى الأسس التشغيلية اللازمة لتوسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي بفاعلية. ولا تزال مؤسسات كثيرة تواجه صعوبات بسبب تشتت البيانات، ونقص الحوكمة، وفجوات المهارات، وتعقيد الأنظمة، والتشكك في الأنظمة المستقلة.

وأصبحت هذه التحديات تجعل تبني الذكاء الاصطناعي المؤسسي يرتكز بصورة متزايدة على التحول المؤسسي، وليس على نشر التقنية فحسب. ويعتمد نجاح الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل على مدى تكامله مع عمليات الأعمال والأنشطة التشغيلية اليومية. وغالبًا ما تحقق المؤسسات التي تحرز أكبر قدر من التقدم استثمارات متوازنة في الجاهزية التشغيلية إلى جانب الابتكار التقني.

وفي عام 2026، تشمل أبرز التحديات التي تواجهها المؤسسات عند الانتقال من المشروعات التجريبية للذكاء الاصطناعي إلى تبنيه على مستوى المؤسسة ما يلي:

• جودة البيانات وجاهزيتها
• الحوكمة والأمن
• إثبات عائد الاستثمار وتبرير التكاليف
• فجوات المهارات والتغيير التنظيمي
• تكامل سير العمل

أصبحت جاهزية البيانات إحدى أكبر العقبات أمام تبني الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة. وفي المراحل الأولى من تطوير الذكاء الاصطناعي، ركزت مؤسسات كثيرة على الوصول إلى مجموعات البيانات الخاصة لتخصيص النماذج. ولا يزال هذا التحدي قائمًا، لكن القضية الأوسع تتمثل الآن في جودة البيانات، وإمكانية الوصول إليها، وحوكمتها على مستوى المؤسسة بأكملها.

تعمل كثير من الشركات في بيئات بيانات مجزأة ومعزولة نشأت على مدى عقود. وغالبًا ما تتوزع معلومات الأعمال الحيوية بين أنظمة منفصلة وتنسيقات بيانات غير متسقة. وتواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي صعوبة في هذه البيئات، لأن تدني جودة البيانات يضعف أداء نماذج الذكاء الاصطناعي وموثوقيتها.

ويزيد انتشار الذكاء الاصطناعي الوكيل من أهمية حوكمة البيانات وجاهزيتها. فإذا احتوت مصادر بيانات المؤسسة على فجوات أو أخطاء، فقد يقدم وكلاء الذكاء الاصطناعي توصيات غير صحيحة أو ينفذون إجراءات خاطئة على نطاق واسع ويثير هذا الخطر ترددًا لدى المسؤولين التنفيذيين.

كما تؤثر جاهزية البيانات في سرعة تبني الذكاء الاصطناعي. فالمؤسسات التي تمتلك إدارة بيانات تستطيع الانتقال بسرعة من المشروعات التجريبية إلى مرحلة النشر. أما المؤسسات التي تعتمد على بيانات مجزأة، فتقضي وقتًا أطول في تنظيف البيانات، وتنظيمها، وحوكمتها، مقارنةً بالوقت الذي تستغرقه في تطوير حلول الذكاء الاصطناعي.

وتستطيع الشركات الحد من هذا التحدي من خلال التعامل مع تحديث بنية البيانات بوصفه مبادرة استراتيجية، وليس مجرد مهمة تقنية. وتستثمر مؤسسات كثيرة في منصات بيانات مركزية، وأطر حوكمة أكثر قوة، وتحديد أوضح لمسؤوليات إدارة أصول بيانات المؤسسة.

ويمثل كلٌّ من الحوكمة، والمساءلة، والمخاطر المرتبطة بالأنظمة المستقلة تحديًا رئيسيًا آخر أمام تبني الذكاء الاصطناعي. فأصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيل قادرة على تنفيذ المهام عبر تطبيقات متعددة، واتخاذ القرارات، والتعامل مع البيانات الحساسة مع قدر محدود من الإشراف البشري. ورغم أن هذه القدرات تعزز الكفاءة، فإنها تفرض أيضًا مخاطر تشغيلية جديدة لا تزال مؤسسات كثيرة غير مهيأة لإدارتها.

وزاد عدد الوظائف المتخصصة في حوكمة الذكاء الاصطناعي بنسبة 17% خلال عام 2025، بينما انخفضت بشدّة نسبة الشركات التي لا تطبق سياسات للاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي من 24% إلى 11%.² ومع ذلك، لا تزال فجوة الحوكمة قائمة. فكثير من الشركات تفتقر إلى سياسات لمراقبة سلوك الذكاء الاصطناعي، أو مراجعة القرارات المؤتمتة، أو تحديد المساءلة عند تسبب الأنظمة في نتائج ضارة.

وتثير الشفافية أيضًا كثيرًا من المخاوف. إذ تواجه مؤسسات كثيرة صعوبة في فهم كيفية تحديد أنظمة الذكاء الاصطناعي لأولويات الإجراءات أو توصلها إلى الاستنتاجات. ولن تتوسع الشركات في استخدام الأنظمة المستقلة ما لم تكتسب الثقة في آلية عملها وكيفية إدارتها للمخاطر.

كما تواجه المؤسسات ضغوطًا متزايدة من الجهات التنظيمية لتطبيق سياسات للاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي تدعم توثيقًا أكثر شمولًا، ومسارات تدقيق، وإدارة فعالة للمخاطر. وتزداد أيضًا المخاوف المتعلقة بخصوصية البيانات، ومقدمي خدمات الذكاء الاصطناعي من الجهات الخارجية، والثغرات الأمنية. وفي القطاعات الخاضعة لتنظيمات صارمة، يجب على المؤسسات أيضًا التحقق من امتثال أنظمة الذكاء الاصطناعي لأطر تنظيمية مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، والحفاظ على الشفافية في كيفية معالجة خوارزميات الذكاء الاصطناعي للمعلومات الحساسة.

وتستطيع الشركات الحد من هذه المخاطر من خلال إنشاء برامج رسمية لحوكمة الذكاء الاصطناعي في المراحل المبكرة من تبنيه. كما تُنشئ مؤسسات كثيرة فرقًا مشتركة بين الإدارات تُعنى بالحوكمة، وتضم قادة من الشؤون القانونية، والأمن، والامتثال، والتقنية. ويظل الإشراف البشري بالغ الأهمية، ولاسيما عند اتخاذ القرارات عالية المخاطر في البيئات الموجهة للعملاء أو الخاضعة للوائح التنظيمية. كما تساعد المراقبة المستمرة، والاختبارات، والتوثيق، المؤسسات على اكتشاف المشكلات قبل تفاقمها.

تركز الشركات على القيمة التي يحققها الذكاء الاصطناعي

يتوقع نحو 80% من المسؤولين التنفيذيين أن يسهم الذكاء الاصطناعي في تحقيق إيرادات كبيرة بحلول عام 2030 لكن ^24% فقط يعرفون مصدر هذه الإيرادات. وأصبح تطبيق الذكاء الاصطناعي يتطلب نفقات متزايدة تتعلق بالبنية التحتية، وترخيص النماذج، والحوسبة السحابية، وأعمال التكامل، والأمن السيبراني، وصيانة الأنظمة.

وأفاد عملاء Salesforce بأن وكلاء الذكاء الاصطناعي ومساعدي الذكاء الاصطناعي يحققون عائدًا قويًا على الاستثمار (ROI) في مجالات تكنولوجيا المعلومات، والمبيعات، وخدمة العملاء.⁴ ومع ذلك، قد تؤدي أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيل إلى ارتفاع التكاليف التشغيلية، لأنها تتطلب قدرات أكبر على تنسيق العمليات، والمراقبة، والمعالجة الفورية مقارنةً بأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي. ومع توسع استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في مختلف العمليات، تواجه الشركات ضغوطًا لإدارة استخدامه، وتحسين أحمال التشغيل، وتبرير الاستثمارات المستمرة.

تبدأ بعض الشركات برامج ذكاء اصطناعي طموحة دون تحديد أهداف تشغيلية واضحة. وتواجه شركات كثيرة صعوبة في تحديد مؤشرات نجاح ذات مغزى لمبادرات الذكاء الاصطناعي. كما يصعب قياس مكاسب الإنتاجية على مستوى الفرق المختلفة.

وتستطيع المؤسسات الحد من هذا التحدي من خلال وضع مسار واقعي لتبني الذكاء الاصطناعي وخارطة طريق طويلة الأجل لتنفيذه. ويمنح هذا النهج الأولوية لحالات الاستخدام العملية، ويُسهِّل قياس التقدم ونتائج الأعمال الناجحة عند تطبيق الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة. كما يساعد النشر التدريجي على بناء الثقة، وزيادة التأييد، وتعزيز الدعم طويل الأجل للاستثمار في الذكاء الاصطناعي.

وتبدأ مبادرات الذكاء الاصطناعي الناجحة غالبًا بتطبيقات تقلل الأعمال اليدوية، وتحسن أوقات الاستجابة، أو تُبسِّط مسارات العمل الداخلية. كما تحتاج الشركات إلى اتباع نهج منضبط في اختيار المورِّدين وإدارة التكاليف قبل توسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي.

شهد التحدي المرتبط بالمواهب في مجال الذكاء الاصطناعي تطورًا خلال العام الماضي. فالمؤسسات التي ركزت سابقًا على هندسة التلقين ومهارات الذكاء الاصطناعي التوليدي أصبحت بحاجة اليوم إلى فرق تستطيع إدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالات التكامل، والأمن السيبراني، وتنسيق العمليات، والحوكمة، وإدارة التغيير.

ويتطلب نجاح تبني الذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان إدخال تغييرات على سير العمل، ومؤشرات الأداء، والهياكل التنظيمية. وفي المؤسسات التي تبنت الذكاء الاصطناعي، أفاد 27% من الموظفين بأن بيئة عملهم شهدت تغيرات جذرية بدرجة كبيرة أو كبيرة جدًا خلال العام الماضي.⁵ ومن ناحية أخرى، يرى 61% منهم أن الذكاء الاصطناعي جعل أعمالهم أقل روتينية وأكثر تركيزًا على الجوانب الاستراتيجية.⁶ ومع ذلك، لا تزال مؤسسات كثيرة تفتقر إلى موظفين يمتلكون خبرة عملية في نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

كما يواجه الموظفون حالة من عدم اليقين بشأن تأثير الذكاء الاصطناعي في سير العمل، والمسؤوليات الوظيفية، وآليات اتخاذ القرار. وغالبًا ما تواجه الشركات التي تقلل من أهمية الجانب البشري في التحول بالذكاء الاصطناعي مقاومة من الموظفين.

ويعتمد نجاح تبني الذكاء الاصطناعي في نهاية المطاف على التقنية والقدرات البشرية معًا. فيمكن للشركات شراء أدوات متقدمة للذكاء الاصطناعي، لكنها تظل بحاجة إلى أفراد يمتلكون القدرة على إدارة المخاطر، وإعادة تصميم سير العمل، والإشراف على العمليات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

وتستطيع المؤسسات مواجهة هذا التحدي من خلال التعامل مع تبني الذكاء الاصطناعي بوصفه مشروع تحول مؤسسي. وتشمل هذه الاستراتيجية برامج تنمية القوى العاملة، وبرامج التدريب على الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تمتد جهود تطوير المهارات إلى ما يتجاوز الفرق التقنية، بما يضمن تطوير فهم أعمق لقدرات الذكاء الاصطناعي، والتعلُّم الآلي، والحوكمة، والقيود.

وحتى الشركات التي تمتلك أطر حوكمة قوية لا تزال تواجه تحديات عند دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة والعمليات القائمة.

وقد أثبتت مؤسسات كثيرة قدرة أدوات الذكاء الاصطناعي على تحقيق قيمة للأعمال ضمن المشروعات التجريبية. غير أن التحدي الأكبر يتمثل الآن في دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في العمليات التشغيلية الفعلية. فبيئات المؤسسات غالبًا ما تضم أنظمة قديمة ومسارات عمل مجزأة لم تُصمم لدعم التقنيات الحديثة. وقد يحد ضعف التكامل من القدرة على تحسين العمليات الداخلية، وتحديث التجارب الرقمية للعملاء عبر منظومة الأعمال بأكملها..

ويزداد تعقيد تكامل الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي الوكيل. فالأنظمة المستقلة تحتاج غالبًا إلى الوصول إلى تطبيقات متعددة، وواجهات برمجة التطبيقات (APIs)، ومصادر بيانات آنية حتى تتمكن من إنجاز المهام بفاعلية. وقد تحد مشكلات التكامل من أداء الأنظمة، أو تُحدِث اختناقات، أو تُدخل مخاطر أمنية. كما لا تستطيع المؤسسات توسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي بفاعلية إذا ظلت الأنظمة منفصلة عن العمليات الأساسية للأعمال.

ويُعد اضطراب سير العمل مصدر قلق آخر. فقد يقاوم الموظفون أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تغير الإجراءات المعمول بها أو تفرض حدودًا غير واضحة بين مسؤوليات البشر والمهام المؤتمتة. كما قد تزيد مشروعات الذكاء الاصطناعي ضعيفة التكامل من صعوبة العمل إذا اضطر الموظفون إلى التنقل باستمرار بين منصات منفصلة أو التحقق يدويًا من مخرجات الذكاء الاصطناعي.

وتستطيع الشركات الحد من تحديات تكامل الذكاء الاصطناعي من خلال إعطاء الأولوية لقابلية التشغيل البيني وتصميم سير العمل منذ المراحل الأولى لتبني الذكاء الاصطناعي. كما يسهل دمج البنى المعيارية للذكاء الاصطناعي مع أنظمة المؤسسة القائمة. ويساعد النشر المرحلي للذكاء الاصطناعي أيضًا على اكتشاف المشكلات التشغيلية قبل توسيع نطاق قدراته على مستوى المؤسسة.

كما يسهم التعاون الوثيق بين الفرق التقنية ووحدات الأعمال، والتواصل الواضح مع الموظفين، في الحد من مقاومة التغيير ودعم تبني الذكاء الاصطناعي بسلاسة أكبر. وتوازن مؤسسات كثيرة أيضًا بين تطوير حلول الذكاء الاصطناعي داخليًا وإقامة شراكات استراتيجية مع شركات التقنية.

وفي عام 2026، يعتمد تبني الذكاء الاصطناعي على الجاهزية التشغيلية. وتنبع القيمة طويلة الأجل لتكامل الذكاء الاصطناعي من القدرة على دمجه في عمليات الأعمال، وإدارة مخاطره، ودعم الموظفين، وتوسيع نطاق استخدامه بمسؤولية.

وتتبع الشركات التي تحقق أكبر قدر من التقدم نهجًا منضبطًا. فهي تعزز الحوكمة، وتحسن جودة البيانات، وتُحدِّث البنية التحتية، وتبني توافقًا بين فرق الأعمال والفرق التقنية. كما تركز كثير منها على حالات استخدام تحقق قيمة قابلة للقياس قبل توسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي.

وتتمثل الأولوية لدى المؤسسات في إنشاء الأساس اللازم لدعم الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. وستكون الشركات التي تستثمر في الجاهزية، والمساءلة، والتكامل، أكثر قدرة على التكيف مع تطور قدرات الذكاء الاصطناعي.