هابر: بحسب بيانات Yandex Wordstat، الطلب على «وكلاء الذكاء الاصطناعي» أقل من الطلب على البوتات والخدمات

نشر موقع هابر مقالًا يطرح فكرة حادة: السوق بالكاد يحتاج إلى «وكلاء الذكاء الاصطناعي» كمنتج مستقل. ويربط الكاتب ذلك بأن الطلب الفعلي لا يتركز على المصطلح الرائج، بل على مهام واضحة: البوتات والمتاجر والدفع والأتمتة التطبيقية.

ماذا أظهرت بيانات Wordstat

يعتمد الكاتب في حجته الرئيسية على Yandex Wordstat. فبحسب بياناته، يحقق الاستعلام «ии агент» (وكيل ذكاء اصطناعي) 38 642 ظهورًا شهريًا، لكن بنية الاستعلامات المرتبطة به تغلب عليها صيغ مثل «создание ии агента» (إنشاء وكيل ذكاء اصطناعي) و«как создать ии агента» (كيف تنشئ وكيل ذكاء اصطناعي) و«курс по ии агентам» (دورة في وكلاء الذكاء الاصطناعي). ويستنتج من ذلك أن المصطلح يهمّ في المقام الأول المطورين ومن يريدون إتقان مجال جديد، لا الشركات التي جاءت تبحث عن حل محدد لمشكلة في أعمالها.

وللمقارنة، يورد الكاتب استعلامات أكثر ارتباطًا بالتطبيق. فالاستعلامان «бот макс» و«бот max» يحققان معًا أكثر من 118 ألف طلب، وإلى جانبهما احتياجات جماهيرية مثل «как сделать сайт» (كيف تنشئ موقعًا) و«как сделать магазин» (كيف تنشئ متجرًا) و«как подключить оплату» (كيف تربط الدفع). ومن الأمثلة اللافتة أيضًا OpenClaw: أداة مفتوحة المصدر واحدة يبحث عنها الناس أكثر مما يبحثون عن المفهوم الواسع AI agent نفسه. ومنطق الكاتب بسيط: المستخدمون يصوّتون بعمليات البحث لصالح نتيجة جاهزة، لا لصالح تسمية معمارية.

أين ينهار المصطلح

يفرّق المقال بين معنيين لكلمة «وكيل». فهي بالنسبة للمهندسين مصطلح تقني سليم: نظام يضم مخططًا ومجموعة أدوات وذاكرة ودورة لاتخاذ القرار. أما في التسويق، كما يكتب الكاتب، فقد تحوّل المفهوم سريعًا إلى وعد بـ«أداة سحرية» شاملة يُفترض أنها تتدبر أمر أي عملية بنفسها. وعند هذا الانتقال تظهر الفجوة بين التوقعات وما يمكن بيعه فعلًا للشركات.

«العرض والطلب يعيشان في عوالم متوازية.»

ومن هذه الفجوة يستخلص الكاتب عدة قواعد عملية للسوق:

• المستخدم لا يشتري «وكيلًا»، بل يشتري بوتًا أو حسابًا أو تقريرًا أو متجرًا.
• اسم التقنية لا يكاد يؤثر في الطلب إذا لم تكن الفائدة النهائية واضحة.
• حتى الأداة الشائعة تخسر إذا كان تشغيلها يتطلب Docker ومفاتيح API وVPN.
• قد يكون المصطلح مفيدًا داخل الفريق، لكنه لا ينجح كوعد منتجي موجّه للخارج.

لماذا تتعثر المشاريع التجريبية

يخصص المقال أشدّ أجزائه للتطبيقات داخل الشركات. فيصف الكاتب سيناريو مألوفًا: الشركات رصدت ميزانيات لـ«وكلاء الذكاء الاصطناعي»، وشكّلت فرقًا، وأطلقت مناقصات، لكنها كثيرًا ما تعجز عن الإجابة بوضوح عن المكان الذي ستدمج فيه هذه الأداة. فكثير من المهام التي تُغلَّف اليوم بمنهج الوكلاء تُحلّ منذ زمن بربط CRM وwebhook وقوالب SQL أو بروبوت دردشة عادي. والنتيجة أن الشركات لا تُباع لها حلول لمشكلاتها، بل تسمية جديدة فوق فوضى العمليات القديمة. وما يمكن أتمتته بخط معالجة (pipeline) عادي لا يتحسن لمجرد إضافة غلاف من LLM.

ثم يعقد المقال مقارنة مع موجات الضجة السابقة: blockchain وbig data وdot-com. ويرى الكاتب أن معظم المشاريع التجريبية للذكاء الاصطناعي في الشركات الروسية لا تصل إلى مرحلة الإنتاج للأسباب نفسها: لا يوجد مقياس للنجاح، ولا مالك للعملية، والعرض التجريبي لا يعمل إلا على بيانات اختبارية، والمهمة نفسها تُصاغ على أنها «تطبيق الذكاء الاصطناعي». وكما في السابق، تبقى المشاريع التي تعالج ألمًا تطبيقيًا محددًا وتُظهر أثرًا اقتصاديًا سريعًا.

ماذا يعني ذلك

لا تقوم فكرة المقال على أن الأنظمة الوكيلية عديمة الفائدة، بل على أن السوق نادرًا ما يشتري التقنية بصورتها الخام. وإذا أصبح AI agent ظاهرة جماهيرية، فلن يرى المستخدم «وكيلًا»، بل خدمة مفهومة: بوتًا للحجز، أو فحصًا لتقدير التكاليف، أو إنشاء متجر، أو حسابًا آليًا. والخلاصة للشركات الناشئة وفرق الشركات واحدة: ينبغي بيع نتيجة قابلة للقياس، لا مصطلح رائج.