كيف تتقدم الشركات الرائدة على غيرها

ملخص سريع

• تستخدم الشركات الرائدة، وهي الشركات الواقعة ضمن الشريحة المئوية 95 من حيث الاستخدام، اليوم قدرًا من الذكاء لكل موظف يعادل 3.5 أضعاف ما تستخدمه الشركات التقليدية، مقارنة بضعفين فقط قبل عام.
• الفجوة تتعلق بعمق الاستخدام، لا بمجرد كثافة النشاط؛ فحجم المطالبات لا يفسّر سوى 36% من ميزة الشركات المتقدمة، بينما يأتي معظم الفارق من استخدام أكثر ثراءً وتعقيدًا للذكاء الاصطناعي.
• أصبحت سير العمل القائمة على الوكلاء مؤشرًا فارقًا للشركات الرائدة؛ إذ تظهر أكبر ميزة في الأدوات المتقدمة، حيث ترسل الشركات المتقدمة عبر Codex مطالبات لكل موظف تزيد 16 مرة عما ترسله الشركات التقليدية.
• يمكن للمؤسسات أن تقترب من مستوى الشركات الرائدة؛ فالشركات الرائدة تقيس عمق الاستخدام، وتبني حوكمة للاستخدام في بيئات الإنتاج، وتستثمر في التمكين، وتوسّع ما يثبت نجاحه، وتنتقل من المساعدة القائمة على المحادثة إلى تفويض العمل للوكلاء.

بالنسبة إلى كثير من المؤسسات، تمحورت المرحلة الأولى من اعتماد الذكاء الاصطناعي حول الوصول: من يملك أدوات الذكاء الاصطناعي، وكم عدد المقاعد التي جرى نشرها، وما إذا كان الموظفون يجرّبونها بالفعل. ولا يزال ذلك مهمًا، لكن الوصول وحده لم يعد عامل التميّز. 

تشير أحدث أبحاثنا إلى أن ميزة النماذج الرائدة بدأت تتراكم وتتضاعف بمرور الوقت. فالشركات المتقدمة تتقدم على غيرها لأنها تستخدم قدرًا أكبر من الذكاء لكل موظف، وتعتمد الأدوات المتقدمة بكثافة أعلى، وتدمج الذكاء الاصطناعي بعمق أكبر في سير العمل.

نقدّم اليوم B2B Signals، وهو امتداد موجّه للأعمال من OpenAI Signals. ويوفّر مقياسًا دوريًا يرصد كيفية انتشار الذكاء الاصطناعي داخل الشركات، استنادًا إلى إشارات مجمّعة تحافظ على الخصوصية من استخدام المؤسسات لمنتجات OpenAI، وتشمل ما يلي:

• مدى عمق استخدام الذكاء الاصطناعي داخل الشركات
• الأدوات والمهام الأكثر ارتباطًا باعتماد  الذكاء الاصطناعي لدى الشركات الرائدة
• المجالات التي تتوسع فيها حالات الاستخدام التجارية عبر القطاعات والمنتجات والوظائف

ملاحظة: تستند جميع التحليلات الواردة في هذا التقرير إلى بيانات استخدام مؤسسية مجمّعة ومجرّدة من أي معلومات تعريفية. وقد صُنّف محتوى المطالبات باستخدام أنظمة آلية، ولم يراجع أي موظف في OpenAI بيانات أي عميل مؤسسي أو تجاري أو عميل API على نحو فردي ضمن هذا التحليل.

أوضح إشارة هنا هي عمق الاستخدام. فالشركات الرائدة تستخدم الآن قدرًا من الذكاء لكل موظف يزيد 3.5 مرات عما تستخدمه الشركات التقليدية، مقارنةً بضعفين في أبريل 2025. ولا يفسّر حجم المطالبات سوى 36% من هذه الفجوة؛ إذ يأتي معظم الفارق من استخدام أعمق. فالعاملون في الشركات الرائدة يطلبون من الذكاء الاصطناعي تنفيذ أعمال أكثر تعقيدًا، ويزوّدونه بسياق أكثر ثراءً، وينتجون مخرجات أكثر جوهرية.

في هذا التقرير، نستخدم عدد الرموز التي يتم توليدها بوصفه مؤشرًا تقريبيًا إلى مقدار الذكاء المطلوب. فالرموز ليست مقياسًا مباشرًا لقيمة الأعمال، لكنها تساعد في قياس حجم العمل الذي يطلب الموظفون من الذكاء الاصطناعي إنجازه، مما يجعلها مؤشرًا مفيدًا إلى عمق استخدام الذكاء الاصطناعي.

ببساطة: تستخدم الشركات التقليدية الذكاء الاصطناعي للإجابة عن الأسئلة، بينما تستخدمه الشركات المتقدمة للمساعدة في تنفيذ أعمال معقدة. فهي لا ترسل عددًا أكبر من المطالبات فحسب؛ بل تجعل كل تفاعل ينجز قدرًا أكبر من العمل الفعلي. 

مجتمعةً، تشير هذه المؤشرات إلى أن الشركات الرائدة تستخدم الذكاء الاصطناعي في أعمال أكثر تعقيدًا وتحديًا. وبالنسبة إلى القادة، لم يعد السؤال يدور حول عدد الأشخاص الذين لديهم إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي أو مدى تكرار استخدامه، بل حول المواضع التي يعمّق فيها الذكاء الاصطناعي سير العمل ويغيّر طريقة عمل الفرق.

وتتجه النماذج الرائدة أيضًا نحو تفويض المهام.

تظهر أكبر ميزة في الأدوات المتقدمة والقائمة على الوكلاء. ويُظهر Codex الفجوة الأكبر، إذ ترسل الشركات الرائدة مطالبات لكل موظف تزيد 16 مرة عما ترسله الشركات التقليدية. وتُظهر أدوات مثل ChatGPT Agent وApps in ChatGPT وDeep Research وGPTs أنماطًا مشابهة في الاتجاه نفسه، مما يشير إلى أن الشركات الرائدة أكثر قدرة على اعتماد الأدوات التي تساعد الموظفين على كتابة الأكواد، وتفويض المهام متعددة الخطوات، وتطبيق سياق الشركة، وإجراء أبحاث أكثر تعقيدًا.

ومع تزايد قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على استخدام الأدوات، والعمل عبر الملفات وقواعد الأكواد، وإنجاز مهام تمتد على أفق زمني أطول، ستحتاج المؤسسات إلى التكيّف مع تفويض أعمال ذات قيمة حقيقية إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي.

أما الشركات التي تتحرك مبكرًا، فهي تبني القدرة التشغيلية على استخدام الذكاء الاصطناعي ليس فقط كواجهة أسرع، بل كوسيلة لإعادة تصميم العمل من أساسه.

تستخدم Cisco أداة Codex لتسريع أعمال البرمجيات المعقدة عبر مؤسسة هندسية كبيرة. وفي سير العمل الإنتاجية، ساعد Codex على تقليل أوقات البناء بنحو 20%، وتوفير أكثر من 1,500 ساعة هندسية شهريًا، وزيادة إنتاجية حل العيوب بمعدل يتراوح بين 10 و15 ضعفًا. وكما وصف فريق Cisco الأمر، جاءت أكبر المكاسب عندما تعاملوا مع Codex باعتباره "جزءًا من الفريق". 

كما بدأ الذكاء الاصطناعي يدخل في سير العمل الإنتاجية عبر مختلف أعمال المؤسسة.

تنشر الشركات حالات استخدام للـ API في مساعدين مدمجين داخل التطبيقات، وأدوات للبرمجة والمطورين، ودعم العملاء. وهذه كلها مواضع يمكن أن يصبح فيها الذكاء الاصطناعي جزءًا من المنتجات والخدمات والأنظمة الداخلية.

يبلغ استخدام الذكاء الاصطناعي أوسع نطاق له في الكتابة والتواصل، لكن الاستخدامات الخاصة بكل وظيفة آخذة في النمو. ففرق تكنولوجيا المعلومات والأمن تركّز استفساراتها بدرجة كبيرة على الإرشادات العملية والإجرائية، وتُظهر فرق تطوير البرمجيات وعلوم البيانات استخدامًا مرتفعًا في البرمجة، بينما تستخدم فرق المالية الذكاء الاصطناعي في التحليل والحسابات. ويشير هذا النمط إلى أن الذكاء الاصطناعي يتجاوز الإنتاجية العامة، ليدخل في أعمال أكثر ارتباطًا بالمسؤوليات الأساسية لكل وظيفة.

لا توجد قائمة واحدة ثابتة لترتيب الجهات الأكثر اعتمادًا للذكاء الاصطناعي. فبعض القطاعات تتصدر في الاعتماد الواسع لـ ChatGPT، بينما تتقدم قطاعات أخرى في استخدام Codex أو كثافة استخدام API أو كثافة المطالبات. وهذا يعني أن أمام المؤسسات أكثر من نقطة دخول: توسيع نطاق الوصول، أو تعميق الاستخدام، أو اعتماد الأدوات القائمة على الوكلاء، أو دمج الذكاء الاصطناعي مباشرة في المنتجات والأنظمة.

وتُظهر Travelers Insurance كيف يبدو ذلك عمليًا. "فمساعد مطالبات التأمين" المدعوم بالذكاء الاصطناعي، والمطوّر باستخدام OpenAI، يرشد العملاء خلال أول بلاغ عن الخسارة، ويجيب عن أسئلة وثائق التأمين، ويجمع المعلومات اللازمة لبدء المطالبة، وينشئ المطالبات مباشرة داخل أنظمة Travelers. وتتوقع Travelers أن يتعامل المساعد مع نحو 100,000 مكالمة لأول بلاغ عن الخسارة خلال عامه الأول.

لا ينبغي قراءة الفجوة بين الشركات الرائدة والشركات التقليدية على أنها انقسام ثابت. فكثير من المؤسسات لا تزال في مراحلها الأولى من الانتقال من إتاحة الوصول على نطاق واسع إلى استخدام أعمق وأكثر تكاملًا للذكاء الاصطناعي. وتكمن قيمة الشركات الرائدة في أنها تكشف الممارسات التي يبدو أنها تساعد الشركات على بناء زخم مع مرور الوقت.

ومن أوضح المؤشرات التعليم والتعلّم، حيث تظهر أكبر ميزة للشركات الرائدة على مستوى المهام. ويشير ذلك إلى أن الشركات المتقدمة لا تستخدم الذكاء الاصطناعي لإنجاز العمل فقط، بل أيضًا لمساعدة الموظفين على بناء المهارات والعادات والثقة اللازمة لاستخدامه بفعالية.

يمكن للمؤسسات أن تقترب من مستوى الشركات الرائدة من خلال قياس عمق الاستخدام، وبناء حوكمة تتيح الاستخدام في بيئات الإنتاج، والتعامل مع التمكين باعتباره بنية أساسية محورية، وتحديد الفرق الرائدة وتوسيع أثرها، والانتقال إلى ما بعد المحادثة نحو تفويض العمل للوكلاء.

يتطور الذكاء الاصطناعي في المؤسسات بسرعة، ويحتاج القادة إلى بيانات واضحة لفهم ما يساعد على تحويل تبني الذكاء الاصطناعي إلى قيمة تجارية.

تتتبع B2B Signals سلوكيات وأنماط الشركات الرائدة، لتمنح المؤسسات رؤية أوضح لكيفية تحويل الشركات الرائدة للذكاء إلى قيمة تجارية. 

يركّز هذا الإصدار الأول على عمق الاستخدام، وسير العمل القائمة على الوكلاء، والأنماط الناشئة عبر القطاعات والوظائف. وستتتبع التحديثات المقبلة التقدم في هذه المقاييس، وستكيّف المؤشرات مع تطور الذكاء الاصطناعي في المؤسسات.