لسنوات، ارتبط شراء خدمات التقنية في جانب كبير منه بالوقت والموارد المستخدمة في تنفيذ المشروع كعدد المهندسين وساعات العمل وحجم الفريق المخصص للمهمة. لكن دخول وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى أعمال تطوير البرمجيات وتحديث الأنظمة وتحليل المعلومات بدأ يفتح باباً لنموذج مختلف، تصبح فيه النتيجة نفسها أساساً للتسعير. كما يطرح أمام الشركات عدة أسئلة: كم اختُصر زمن المشروع؟ وما مقدار خفض التكلفة؟ وهل تحقق تحسن يمكن قياسه في الأداء أو الإنتاجية؟
هذا التحول يغيّر جزءاً من العلاقة التقليدية بين المؤسسة ومزود الخدمات التقنية، لأنه ينقل جانباً من النقاش من تكلفة الموارد إلى مسؤولية تحقيق نتيجة محددة. لكنه لا يصلح لجميع المشروعات، إذ يبقى قابلاً للتطبيق بصورة أكبر عندما تكون المخرجات واضحة ويمكن قياسها وربطها مباشرة بالخدمة المقدمة، بينما تستمر نماذج الوقت والمواد في الأعمال التي يصعب فيها تحديد النتائج مسبقاً.
يرى فيديريكو بينوفي، الرئيس التنفيذي في منطقة آسيا والمحيط الهادئ والشرق الأوسط وشمال إفريقيا لشركة «غلوبانت» أن هذا التحوُّل يعكس تغيراً في أسئلة مجالس الإدارات والإدارات التنفيذية.
فبعد مرحلة كان السؤال فيها يدور حول ما إذا كانت المؤسسة تستخدم الذكاء الاصطناعي، أصبح الاهتمام أكبر بقياس الأثر التجاري الفعلي لهذه الاستثمارات. وفي لقاء خاص مع «الشرق الأوسط»، تصف الشركة السوق بأنها أصبحت أقل تقبلاً للضجة المحيطة بالتقنية وأكثر مطالبة بنتائج قابلة للإثبات.
تغيّر طريقة شراء الخدمات التقنية
تبني «غلوبانت» جزءاً من نموذجها الجديد على وحدات عمل تجمع المهندسين والخبرات المتخصصة مع وكلاء الذكاء الاصطناعي، وتتيح في بعض الحالات تسعير الخدمة وفق المخرجات أو الاستهلاك بدلاً من عدد الساعات أو المقاعد البرمجية.
وتقول الشركة إن الإيرادات السنوية المتكررة لمنصة «Glob.AI» ارتفعت من 32.8 مليون دولار في مارس (آذار) 2026 إلى 52.8 مليون دولار في يونيو (حزيران)، أي بنحو 60 في المائة خلال ربع واحد، وتتوقع أن تبلغ ما لا يقل عن 110 ملايين دولار بنهاية العام. كما تشير إلى أن الهوامش الإجمالية لهذا النموذج تزيد بنحو عشر نقاط مئوية على نموذج تقديم الخدمات التقليدي، وهي أرقام تعزوها إلى مكاسب الكفاءة الناتجة عن زيادة الاعتماد على التنفيذ المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
غير أن قدرة المزود على ربط السعر بالنتيجة تتوقف على طبيعة العمل نفسه. فالمهام عالية الحجم والمتكررة والتي يمكن فيها تعريف الهدف بصورة دقيقة، تبدو أكثر استعداداً لهذا الانتقال من المشروعات المفتوحة أو التي تحمل قدراً كبيراً من عدم اليقين.
أحد الأمثلة التي تستشهد بها الشركة هو تحديث الأنظمة القديمة. وتقول إن استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي حقق خفضاً يصل إلى 80 في المائة في الزمن اللازم لبعض عمليات التحديث، مشيرة إلى مصرف تجاري أنهى ترحيل نظام قائم على لغة «COBOL» خلال شهرين، مقارنة بتقدير سابق يبلغ 14 شهراً باستخدام نهج تقليدي.
أرقام الإنتاجية محددة
تصرح «غلوبانت» أيضاً بأن نموذجها القائم على الذكاء الاصطناعي حقق، في أنواع محددة من أعمال تطوير البرمجيات، خفضاً في التكلفة بنسبة 50 في المائة وتسريعاً بمقدار الضعف في الوصول إلى السوق، بينما سجلت وحدات العمل المعتمدة على الوكلاء إنتاجية أعلى بأكثر من 30 في المائة مقارنة بنموذج يجمع مهندساً بأدوات ذكاء اصطناعي تقليدية. وهذه أرقام صادرة عن الشركة وتعكس حالات واستخدامات محددة، وليست مؤشرات عامة على جميع مشروعات البرمجيات.
بعيداً عن البرمجيات، تقول الشركة إن «PharmaMar»، المتخصصة في الأبحاث الدوائية، حققت وصولاً إلى نتائج بحثية في مجال الأورام بسرعة أكبر بنحو 15 مرة. وفي مجال العقود، تشير إلى أن «YPF» خفضت الزمن المطلوب لبعض العمليات بما يصل إلى 40 في المائة، بينما سجَّل الاتحاد الدولي لكرة القدم «فيفا» زيادة بنسبة 20 في المائة في كفاءة توليد المخرجات مع الحفاظ على مستويات الجودة أو تحسينها.
لكن بينوفي يميِّز بين المهام التي يستطيع الوكيل تنفيذها بسرعة وبين القرارات التي يجب ألا تنتقل إليه بالكامل. فمعالجة آلاف التفاعلات أو تحليل كميات كبيرة من البيانات أو تنفيذ خطوات محددة في ترحيل نظام تقني يمكن أتمتتها بدرجات مرتفعة، غير أن القرارات التي تحمل أثراً كبيراً على العملاء أو المؤسسات أو الأشخاص تظل، في رأيه، بحاجة إلى سلطة بشرية واضحة.
ويشمل ذلك، على سبيل المثال، التعامل مع شكوى حساسة قد تؤثر في الثقة بعلامة تجارية، أو تقرير ما إذا كانت نتيجة بحثية ينبغي أن تؤثر في قرار سريري، أو التعامل مع حالة استثنائية في نظام مصرفي لها تبعات تنظيمية. وفي هذه الحالات، تصف الشركة دور الإنسان بأنه طبقة للحكم والمساءلة وليس مجرد مراقب لعملية آلية.
وظائف تتغير بدلاً من أن تختفي
هذا الفصل بين التنفيذ والحكم ينعكس بدوره على طبيعة وظائف المهندسين والاستشاريين. وبدلاً من اعتبار وكلاء الذكاء الاصطناعي بديلاً مباشراً عن هذه الوظائف، يعد بينوفي أن التحول يدفع جزءاً من العمل نحو تصميم تدفقات الوكلاء، والإشراف على مخرجاتها، وإدارة الاستثناءات، وتفسير النتائج وربطها بأهداف المؤسسة.
وتفيد الشركة بأن الطلب يتراجع على بعض مهام التنفيذ المتكررة التي يستطيع الوكلاء إنجازها بسرعة أكبر، بينما تزداد الحاجة إلى متخصصين يجمعون بين المعرفة العميقة بالمجال والقدرة على تطبيق الذكاء الاصطناعي، وتصميم عمليات ترتبط بنتائج محددة، وإدارة الحوكمة والمساءلة البشرية.
وبحسب الشركة، كان 83 في المائة من الفئة المستهدفة من معماريي وحدات الذكاء الاصطناعي لدى «غلوبانت» قد أكملوا التدريب حتى 2025، فيما تجاوز خبراء المجالات المتخصصة الأهداف التدريبية الموضوعة لهم.
نتائج تحت قيود السيادة
في السعودية ودول الخليج، تضيف المتطلبات التنظيمية طبقة أخرى إلى النقاش. فالقدرة على استخدام نماذج متعددة أو تشغيل وكلاء مستقلين لا تكفي للمؤسسات التي تعمل في قطاعات مثل الخدمات المالية أو الصحة أو الأنشطة المرتبطة بالحكومة، حيث تظل إقامة البيانات والسيادة والأمن السيبراني والامتثال عوامل أساسية في تصميم البنية التقنية.
وتشير «غلوبانت» إلى أن منصتها المؤسسية تستطيع التوجيه بين أكثر من 140 نموذجاً لغوياً كبيراً، مع التحكم في مسارات انتقال البيانات وتحديد الحدود التي تعمل داخلها الأنظمة. وتشير إلى أن بيانات العميل لا يتم تمريرها إلى مزودي النماذج الخارجية بطريقة تسمح باستخدامها في التدريب أو الاحتفاظ بها، وفق التصميم الذي تصفه الشركة. وتضيف أن عدداً من أكبر عشرة عملاء لديها اجتازوا مراجعات أمنية وشرائية قبل تشغيل هذه الأنظمة، شملت تقييمات للأمن، ومعالجة البيانات، والامتثال.
وبالنسبة إلى السعودية، يلفت بينوفي أن القدرة على ضبط مكان معالجة البيانات وكيفية انتقالها تسمح بمواءمة الأنظمة مع متطلبات مثل نظام حماية البيانات الشخصية والأطر التنظيمية الخاصة بالقطاعات، بما فيها المتطلبات التي تفرضها الجهات التنظيمية مثل البنك المركزي السعودي.
وتطرح الشركة أمثلة محتملة تشمل خفض تكلفة تقديم الخدمة في مؤسسة مالية سعودية، وتسريع تحليل المعلومات في مؤسسة صحية، أو تحسين زمن معالجة الخدمات في مرفق منظم. لكن الفرق في هذه الحالات أن الوكيل لا يُصمم فقط لتحقيق أسرع نتيجة ممكنة، بل للعمل ضمن حدود البيانات والصلاحيات والامتثال المحددة للمؤسسة.
الاختبار الأصعب ليس سرعة الوكيل
إذا اتسع الاعتماد على التسعير المرتبط بالنتائج، فلن يكون السؤال الوحيد هو مقدار ما يستطيع الذكاء الاصطناعي اختصاره من الوقت أو التكلفة. فكلما أصبح الوكيل مسؤولاً عن جزء أكبر من التنفيذ، أصبحت المؤسسات بحاجة إلى تعريف أكثر دقة لما تعتبره «نتيجة ناجحة»، وإلى تحديد واضح للقرارات التي يمكن تفويضها، وتلك التي يجب أن تبقى تحت سلطة بشرية.
وهنا قد يكون التغيير الأعمق في خدمات التقنية أقل ارتباطاً باستبدال المهندسين بوكلاء آليين، وأكثر ارتباطاً بتغيير ما تدفع المؤسسات مقابله أصلاً من الموارد المستخدمة في تنفيذ المشروع إلى النتيجة التي يمكن للمزود أن يثبت أنه حققها، ومن سرعة التنفيذ إلى القدرة على تحمل مسؤولية ما يحدث عندما تصبح النتيجة نفسها موضع القياس.
