أنفقت شركات كبرى حول العالم مليارات الدولارات على مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي خلال السنوات الثلاث الماضية، وسط آمال واسعة بتحقيق طفرة في الإنتاجية والأرباح، لكن دراسة حديثة صادرة عن معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا قلبت التوقعات رأسًا على عقب بعدما كشفت أن 95% من هذه الاستثمارات لم تحقق أي عائدات حقيقية، رغم أن حجم الأموال التي ضُخت تراوح بين 30 و40 مليار دولار.
الدراسة أوضحت أن نسبة ضئيلة جدًا لا تتجاوز 5% فقط نجحت في تحويل التجارب إلى أرباح بملايين الدولارات، بينما البقية لم تسجل أي أثر ملموس على إيراداتها، وهو ما أثار الكثير من التساؤلات حول القيمة الفعلية لهذه التقنيات في بيئات العمل.
ورغم أن أكثر من 80% من كبرى الشركات العالمية بدأت في استخدام أدوات مثل ChatGPT وCopilot وغيرها من النماذج اللغوية العملاقة، بل إن حوالي 40% منها مضت خطوة أبعد وشرعت في نشرها داخليًا بدرجات مختلفة، إلا أن الاستفادة بقيت محصورة في نطاق ضيق، تقتصر غالبًا على تسريع إنجاز بعض المهام اليومية للموظفين، دون أن تنعكس على النتائج المالية للشركات.
التقرير أشار إلى أن من أبرز العقبات التي تواجه هذه النماذج افتقارها للتكيف مع سير العمل الفعلي داخل المؤسسات، إضافة إلى هشاشة تدفقاتها وضعف قدرتها على التعلم السياقي، فضلًا عن أنها لا تحتفظ بالخبرات ولا تطور استدلالها بمرور الوقت كما يفعل البشر، ما يجعل دمجها بشكل طويل الأمد مكلفًا وغير عملي.
أما المخاوف المتعلقة بفقدان الوظائف فقد قللت الدراسة من احتمالها في المدى القريب، مؤكدة أن الأثر الأكثر وضوحًا سيكون في خفض تكاليف الاستعانة بمصادر خارجية أكثر من تقليص الوظائف الداخلية.
وخلص الباحثون إلى أن التوقعات المبالغ فيها حول قدرات الذكاء الاصطناعي كانت السبب الأبرز وراء خيبة الأمل، موضحين أن هذه الأدوات قادرة بالفعل على إنتاج نصوص أو أكواد بسرعة، لكنها لا تمتلك القدرة البشرية على التكيف والتعلم المستمر.
وأوصت الدراسة الشركات بالتركيز على تطبيقات ضيقة ومحددة يمكن أن تحقق نتائج سريعة وواقعية، مثل خدمة العملاء أو كتابة المحتوى أو دعم البرمجة، بدلاً من محاولة دمج الذكاء الاصطناعي في كل جوانب العمل قبل أن يصل إلى مرحلة أكثر تطورًا واستقرارًا.
