جمّد قطاع الأعمال الروسي 90% من مشاريع AI التوليدي ولم يوصلها إلى الإنتاج

أحضرت الشركات الروسية الكبرى فقط جزءاً صغيراً من مشاريعها التجريبية للذكاء الاصطناعي التوليدي إلى التنفيذ بنطاق واسع حتى مارس 2026. لم تغادر معظم المبادرات التي تتضمن نماذج لغة كبيرة وروبوتات محادثة ووكلاء ذكاء اصطناعي مرحلة الاختبار، وتم إعادة بناء البعض الآخر لمهام أضيق أو توقفت تماماً.

لماذا توقفت المشاريع التجريبية

وفقاً لتقييم شركة الاستشارات "التحليل الذكي"، لم يصل سوى 7–10% فقط من المشاريع التجريبية التي أطلقتها الشركات الكبرى في عام 2025 إلى الإنتاج الصناعي. تضمنت العينة حوالي 50 شركة من قطاع تكنولوجيا المعلومات والتصنيع والمالية والقطاع العام والنقل واللوجستيات. ظلت المبادرات المتبقية حتى مارس 2026 عالقة في المرحلة التجريبية أو تم إعادة بناؤها بشكل جذري أو توقفت.

وهذا يوضح مدى صعوبة ترجمة عروض توضيحية جميلة تتضمن نماذج لغة كبيرة وروبوتات محادثة ووكلاء ذكاء اصطناعي إلى منتج شركي فعلي. في الوقت نفسه، لا يعتبر المشاركون في السوق مثل هذا التحويل أمراً استثنائياً. لا تزال بعض المشاريع قيد التطوير ويمكن نظرياً أن تصل إلى الإنتاج لاحقاً.

لكن الفجوة بين عدد الإطلاقات والتطبيقات الفعلية أصبحت بالفعل ملحوظة: في عام 2025، سعت الشركات غالباً ليس إلى السيناريوهات الأكثر فائدة، بل إلى تلك التي أعطت تأثير دهشة سريع للعروض التقديمية والعلاقات العامة. عندما حانت مرحلة التكامل وقياس العائد على الاستثمار والمساءلة عن النتائج، بدأت العديد من المبادرات تتوقف.

حيث ينهار الاقتصاد

أغلقت حوالي 30–40% من المشاريع التجريبية، وفقاً لقول المشاركين في الاستطلاع، لأنها لم تحقق التأثير المالي المتوقع. اتضح أن المشكلة الرئيسية ليست فكرة الذكاء الاصطناعي التوليدي نفسها، بل ضعف التكامل مع العمليات اليومية للشركة. في كثير من الحالات، لم يتم دمج النماذج في أنظمة إدارة علاقات العملاء والتخطيط لموارد الشركات وإدارة المستندات والأنظمة الشركية الأخرى، لذلك ظلت عبارة عن واجهة عرض منفصلة بدلاً من أداة عمل. بمجرد أن حاولت الشركة حساب توفير الوقت وتقليل عبء العمل على الموظفين أو التأثير على الإيرادات، فقدت المفهوم الجميل سرعة مصداقيته.

• لا يوجد تكامل عميق مع أنظمة إدارة علاقات العملاء والتخطيط لموارد الشركات والأنظمة الداخلية
• تم إطلاق المشاريع من أجل تأثير العلاقات العامة بدلاً من مهمة تجارية محددة
• كانت هناك بيانات غير كافية من حيث الجودة والتمثيل للدراسة والتحسين
• افتقرت النماذج إلى متعددة الأنماط والنضج ومتطلبات الأمان

الإخفاقات التقنية واضحة أيضاً. في حالة واحدة، قامت شركة بتحسين نموذج صيني بشكل مستقل لمهام قسم الشؤون القانونية، لكنها جمعت بيانات قليلة جداً ولم تتجاوز دقة المساعد 30%، وبعدها توقف المشروع. في حالة أخرى، كان قسم الدعم يريد أتمتة معالجة المستندات والصور، لكن اعتباراً من أغسطس 2025، لم تكن النماذج المتاحة تدعم السيناريو متعدد الأنماط المطلوب بالكامل. بعبارة أخرى، كانت المشكلة غالباً ليست الضجة حول الذكاء الاصطناعي، بل توقعات غير واقعية حول أدوات معينة.

الجداول الزمنية تتحول نحو اليمين

رأى نصف المديرين الذين تم استطلاعهم جداولهم الزمنية للانتقال من المرحلة التجريبية إلى الإنتاج الصناعي تتحول من عام 2025 وأوائل عام 2026 إلى النصف الثاني أو نهاية عام 2026. الأسباب عملية جداً: اضطرت الشركات إلى قضاء وقت أطول في تدريب الموظفين وحديث البنية الأساسية وحل قضايا أمن المعلومات وحماية البيانات. في الوقت نفسه، النفقات على التجارب كبيرة بالفعل.

في عام 2024، أنفقت المنظمات الروسية الكبيرة والمتوسطة 90.3 مليار روبل على تنفيذ واستخدام الذكاء الاصطناعي، وتم تقدير ميزانية مشروع تجريبي نموذجي في عام 2025، بدون احتساب البنية الأساسية، بـ 5–15 مليون روبل. التعقيد الإضافي هو أن حلول الوكيل تكشف بسرعة عن المشاكل القديمة في العمليات نفسها.

إذا كان يمكن تنفيذ البحث الذكي في قاعدة المعرفة محلياً، فإن وكيل ذكاء اصطناعي أكثر تعقيداً يصطدم بسرعة بتكاملات غير مخطط لها وقواعد غير رسمية وحلول بديلة يدوية اعتاد عليها الموظفون منذ فترة طويلة. وفقاً لتقييم Cloud.ru، يمكن لثقافة الإلمام بأدوات الذكاء الاصطناعي في الشركات أن تصل بالفعل إلى 80–90%، لكن التكامل الفعلي في العمليات التجارية لا يزال عند مستوى 5–10%.

أكبر إمكانية للنمو يتم رؤيتها في الخدمات القانونية والاستشارات والتصنيع والطب والقطاع العام والتعليم.

ما يعنيه ذلك

السوق الروسي لا يتخلى عن الذكاء الاصطناعي التوليدي، لكنه يخرج من مرحلة الضجة وينتقل إلى مرحلة الاختبار الصارم للفائدة والعائد على الاستثمار. من المحتمل أن تركز الموجة التالية من التطبيقات ليس على واجهات عرض صاخبة، بل على سيناريوهات ضيقة وقابلة للقياس جيداً مع تكامل واضح وأمان ومالك واضح للنتائج داخل الشركة.