يشير تقرير حديث إلى أن موجة اعتماد الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات تتقدم بوتيرة أسرع من قدرة فرق البنية التحتية على ضبط آثارها، وهو ما يخلق فجوة تشغيلية متنامية داخل المؤسسات. ويأتي هذا الاستنتاج في وقت أصبحت فيه أدوات المساعدة البرمجية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي جزءاً من العمل اليومي لدى عدد كبير من المطورين، بينما لا تزال سياسات الحوكمة والأتمتة والرقابة في كثير من الشركات عند مستويات أقل نضجاً.
اعتمد التقرير على استطلاع شمل 406 من صناع القرار في تقنية المعلومات وقادة هندسة المنصات، بهدف قياس كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي في إدارة البنية التحتية، والأتمتة، والحوكمة، والعمليات التشغيلية. وتخلص النتائج إلى أن الفارق لم يعد نظرياً، بل أصبح يظهر في شكل ضغوط فعلية على فرق DevOps وهندسة المنصات والأمن والتشغيل.
تسارع في التطوير مقابل بطء في الجاهزية
يرسم التقرير صورة واضحة لواقع جديد: المطورون يتحركون أسرع بفضل الذكاء الاصطناعي، لكن البنية التحتية لا تتطور بالسرعة نفسها. ووفق النتائج، أفادت 89% من المؤسسات بأن إنتاجية المطورين ارتفعت نتيجة استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، فيما قالت 82% إن ما بين ربع وثلاثة أرباع الشيفرة البرمجية لديها أصبحت مدعومة أو مولدة جزئياً بواسطة الذكاء الاصطناعي.
ورغم هذا الانتشار الواسع، لا تزال الأولوية الاستراتيجية للذكاء الاصطناعي محدودة في كثير من المؤسسات، إذ لم يضعه سوى 25% منها ضمن أهم أولوياتها. ويعكس ذلك مفارقة لافتة: استخدام متسارع في جانب التطوير، مقابل استعداد مؤسسي غير متكافئ في جانب الإدارة والضبط.
ويذكر التقرير أن أكثر من ستة من كل عشرة مشاركين يرون أن تطوير التطبيقات يتقدم حالياً على البنية التحتية من حيث تبني الذكاء الاصطناعي، ما يزيد العبء على فرق العمليات التي أصبحت مطالبة باستيعاب كم أكبر من التغييرات الناتجة عن النماذج والأدوات الذكية.
تصنيف جاهزية الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات
لشرح هذا التفاوت، قدم التقرير مؤشراً لقياس النضج في أربع فئات: المعرّضون، والمجزأون، والمتجاوزون، والرواد. ويعتمد التصنيف على مجموعة عوامل تشمل مستوى دمج الذكاء الاصطناعي، ونضج الحوكمة، وأتمتة البنية التحتية، ومستوى التعرض للمخاطر، والاستعداد التشغيلي.
وتبيّن أن نحو ربع المؤسسات يقع ضمن فئة المعرّضين، أي أنها تستخدم الذكاء الاصطناعي لكنها تفتقر إلى أطر حوكمة كافية. كما صنف 32% في فئة المجزأين، حيث يوجد تبنٍّ للذكاء الاصطناعي لكن بصورة غير متجانسة بين الفرق. أما 25% فدخلوا فئة المتجاوزين، وهي المؤسسات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي بقوة لكن الحوكمة لديها تتأخر عن هذا التوسع. ولم تتجاوز نسبة الرواد 19%، وهم الذين سبقوا التوسع في الذكاء الاصطناعي ببناء أنظمة الحوكمة والأتمتة المناسبة.
ويؤكد التقرير أن حجم المؤسسة ليس العامل الحاسم في تحديد موقعها ضمن هذا التصنيف؛ فالشركات الكبيرة والصغيرة يمكن أن تقع في أي فئة، بينما يظل الفارق الحقيقي مرتبطاً بالسلوك التنظيمي والانضباط التشغيلي.
مفارقة الثقة في الحوكمة
أحد أبرز ما كشفه التقرير هو التباين بين الثقة المعلنة والواقع الفعلي. فقد قال 86% من المشاركين إن مؤسساتهم قادرة على حوكمة الذكاء الاصطناعي، لكن 30% فقط أكدوا وجود سياسة رسمية مكتوبة لإدارة هذا المجال.
ويصف التقرير هذا التناقض بأنه مفارقة الحوكمة؛ إذ تبدو المؤسسات واثقة من قدرتها على السيطرة على المخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، رغم غياب السياسات والضوابط المؤسسية التي يفترض أن تدعم هذا الادعاء. وتظهر هذه الفجوة بوضوح أكبر لدى المؤسسات المصنفة ضمن فئة المعرّضين، حيث ترتفع الثقة الذاتية بينما تبقى الأطر الرسمية شبه غائبة.
وتشير هذه النتائج إلى أن الحوكمة ما تزال من أقل عناصر تبني الذكاء الاصطناعي نضجاً داخل الشركات، رغم أن الاستخدامات تتسع بسرعة في التطوير والإنتاج والعمليات.
حوادث مرتبطة بالذكاء الاصطناعي بدأت تظهر فعلياً
لا يقتصر أثر هذا الخلل على المؤشرات التنظيمية، بل يمتد إلى الحوادث التشغيلية. ووفق التقرير، فإن 93% من المؤسسات واجهت خلال العام الماضي حادثة واحدة على الأقل مرتبطة بالذكاء الاصطناعي في البنية التحتية.
ومن أبرز المشكلات التي وردت: الحاجة إلى إعادة العمل بسبب تغييرات مولدة بالذكاء الاصطناعي، وإعدادات أمنية خاطئة وصلت إلى بيئات الإنتاج، ومخالفات في الامتثال، وانحرافات في البنية التحتية ناتجة عن تعديلات آلية، إضافة إلى حوادث مرتبطة بأنظمة الوكلاء الذكيين. وتعرض كل من هذه الأنواع تقريباً ثلث المشاركين لمشكلاتها.
ويظهر الفرق واضحاً بين المؤسسات الأكثر انضباطاً وتلك الأقل جاهزية؛ فالمؤسسات المعرّضة سجلت معدلات أعلى بكثير من الحوادث، بينما كانت نتائج الرواد أفضل بكثير بفضل وجود الحوكمة وآليات التحقق الآلي قبل النشر.
امتداد ظاهرة الاعتماد السريع إلى البنية التحتية
يتناول التقرير أيضاً ظاهرة اعتماد المطورين على الذكاء الاصطناعي في كتابة الشيفرة أو مراجعتها أو تسريعها، وهي الممارسة التي باتت تعرف في الصناعة بأشكال متعددة من الاعتماد الكثيف على المخرجات الآلية. وتشير البيانات إلى أن هذا النهج لم يعد مقتصراً على التطبيقات، بل انتقل إلى إعدادات البنية التحتية وملفات Infrastructure as Code والسياسات التشغيلية.
وقال ما يقرب من 80% من المشاركين إنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتوليد إعدادات البنية التحتية أو السياسات أو مكونات مرتبطة بها. والأكثر إثارة للانتباه أن شريحة كبيرة من فرق البنية التحتية قالت إنها قد توافق على هذا النوع من المخرجات مع مراجعة محدودة أو شبه معدومة.
لكن التقرير يحذر من أن أخطاء البنية التحتية تختلف عن أخطاء التطبيقات، لأنها قد تؤثر في الشبكات والامتثال والأمن والموارد السحابية دفعة واحدة، ما يجعل الحاجة إلى الفحص المسبق والضوابط الآلية أكثر إلحاحاً.
الوكيل الذكي يفرض تحدياً جديداً
يرى التقرير أن التحدي القادم قد يكون أكثر تعقيداً مع صعود الأنظمة الوكيلة القادرة على اتخاذ قرارات وتنفيذها بشكل شبه مستقل. فقد قال 89% من المشاركين إنهم يخططون لاعتماد هذا النوع من الأنظمة في عمليات البنية التحتية، فيما يتوقع نحو الربع تطبيقه خلال ستة أشهر فقط.
وتختلف هذه الأنظمة عن أدوات الذكاء الاصطناعي التقليدية لأنها لا تقتصر على الاقتراح أو التوليد، بل قد تتولى تنفيذ قرارات مثل إنشاء موارد جديدة أو تعديل الإعدادات أو الاستجابة للحوادث. وهذا يرفع أهمية وجود سياسات واضحة، لأن المسافة بين القرار والتنفيذ تصبح أقصر بكثير.
ويشير التقرير إلى أن بعض المؤسسات التي بدأت الاختبار المبكر لهذه الأنظمة سجلت بالفعل حوادث تشغيلية، ما يعني أن حوكمة الذكاء الاصطناعي ستحتاج إلى التطور بالتوازي مع ازدياد استقلالية هذه الأدوات.
هندسة المنصات كمسار لتقليص الفجوة
من بين النتائج اللافتة أن هندسة المنصات تبدو إحدى أكثر الاستجابات نضجاً لهذه الموجة. فالمؤسسات التي استثمرت في هذا النهج تبدو أكثر استعداداً للتعامل مع بيئات البنية التحتية المعززة بالذكاء الاصطناعي مقارنة بالاعتماد على الأساليب التقليدية.
وأفاد أكثر من 80% من المشاركين بأنهم يفكرون في التحول إلى هندسة المنصات، بينما كانت المؤسسات المصنفة كرواد أكثر ميلاً إلى تبني هذا النموذج بالفعل. والفكرة الأساسية هنا هي توفير مسارات خدمة ذاتية محكومة تسمح للمطورين بالتحرك بسرعة دون تجاوز الضوابط الأمنية أو الامتثالية أو التشغيلية.
وبهذا المعنى، لا تُقدَّم الحوكمة كعائق أمام السرعة، بل كجزء مدمج في سير العمل يجعل المسار الصحيح أسهل من المسار الخاطئ.
المقاييس التقليدية لم تعد كافية
يشير التقرير كذلك إلى أن كثيراً من المؤسسات ما زالت تقيس الأداء بمؤشرات قديمة لا تكفي وحدها لفهم أثر الذكاء الاصطناعي. ففرق البنية التحتية تتابع عادةً السرعة والإنتاجية وعدد الحوادث، لكن عدداً أقل منها يراقب مؤشرات خاصة بالذكاء الاصطناعي مثل حجم الشيفرة المولدة آلياً، أو معدل الأخطاء في التغييرات الناتجة عن النماذج، أو حجم الاعتماد على أدوات التوليد داخل خطوط النشر.
ومن دون هذه الإشارات الخاصة، قد يصعب على الشركات معرفة ما إذا كانت ضوابطها تعمل فعلاً أم لا. ومع اتساع استخدام الذكاء الاصطناعي في البنية التحتية، يبدو أن القياس التقليدي وحده لم يعد كافياً.
خلاصة: الذكاء الاصطناعي أصبح اختباراً للبنية التحتية
تخلص نتائج التقرير إلى أن جاهزية الذكاء الاصطناعي لم تعد ترتبط فقط بتبني النماذج أو رفع إنتاجية المطورين، بل باتت مسألة بنية تحتية في المقام الأول. فالمؤسسات التي سبقت الموجة ببناء الأتمتة والحوكمة وهندسة المنصات تبدو أكثر قدرة على التكيف، بينما تكشف الموجة الحالية عن نقاط ضعف كانت موجودة أصلاً لكنها أصبحت أكثر وضوحاً.
ومع انتقال الشركات تدريجياً من استخدام الذكاء الاصطناعي في كتابة الشيفرة إلى منحه دوراً أوسع في إدارة العمليات، قد تتحول الفجوة بين التبني والحوكمة إلى أحد أبرز التحديات التقنية في السنوات المقبلة.