تواجه منصة Agentforce التابعة لشركة Salesforce تدقيقاً جديداً من وول ستريت، بعدما أشار تقرير بحثي حديث إلى أن نموها في السوق المؤسسية يسير بوتيرة أبطأ من المتوقع. ووفقاً لتقديرات محللي KeyBanc Capital Markets، فإن المشكلة لا تبدو في غياب اهتمام الشركات بالذكاء الاصطناعي، بل في عوامل تنفيذية وتجارية تجعل الانتقال من التجربة إلى النشر الفعلي أكثر تعقيداً.
التقرير يطرح صورة مختلفة عن السردية التسويقية التي تروّج لـAgentforce باعتبارها طبقة الذكاء الاصطناعي الأساسية في بيئة Salesforce. فبينما توسعت الشركة خلال الفترة الماضية في تقديم نماذج أساسية جديدة، وتكاملات أوسع، وخيارات نشر إضافية، ما زال كثير من العملاء يترددون قبل الالتزام بمشروعات إنتاجية واسعة النطاق.
التسعير المتغير يربك فرق الشراء
أحد أبرز أسباب التباطؤ، بحسب التحليل، هو عدم استقرار نموذج التسعير. فالتغييرات المتكررة خلال فترة قصيرة تدفع لجان المشتريات ومديري التقنية إلى طرح أسئلة حول مدى نضج المنتج واستقرار خارطة طريقه التجارية. وفي بيئة تعتمد فيها المؤسسات على التنبؤ الدقيق بالميزانيات، يصبح أي نموذج قائم على الاستهلاك أكثر حساسية من التراخيص التقليدية المرتبطة بعدد المستخدمين.
هذا النوع من التسعير لا يسهّل على مسؤولي تقنية المعلومات ربط الإنفاق بالنتائج. فعندما تُحاسب المؤسسة على نشاطات الذكاء الاصطناعي نفسها، لا على العائد النهائي فقط، يصبح إثبات الجدوى أمراً أكثر صعوبة. ولهذا يرى عدد من المحللين أن القلق لا يتعلق فقط بالتكلفة، بل أيضاً بمدى وضوح العلاقة بين ما تدفعه الشركة وما تحصل عليه من قيمة تشغيلية.
ويشير خبراء في السوق إلى أن هذا النوع من الغموض قد يبطئ قرارات الشراء، خصوصاً في المؤسسات المتوسطة أو تلك التي لا تملك فرقاً كبيرة قادرة على اختبار المنصة وقياس أثرها بدقة. وفي ظل الضغط المتزايد على CIOs لإظهار عائد استثمار ملموس، يصبح أي التباس في التسعير عائقاً حقيقياً أمام التوسع.
جاهزية البيانات أصبحت شرطاً أساسياً
الجانب الآخر من المعادلة لا يتعلق بالمنتج وحده، بل بالبنية البياناتية داخل المؤسسات. فوفقاً للتحليل، ما زالت كثير من الشركات لا تمتلك بيانات منظمة ونظيفة بما يكفي لتشغيل وكلاء ذكاء اصطناعي يقدمون مخرجات موثوقة. وفي حالات متعددة، تكون بيانات العملاء موزعة بين أنظمة مختلفة، أو مكررة، أو غير متناسقة، ما يضعف أي محاولة لبناء طبقة أتمتة ذكية فوقها.
يرى محللون أن Data Cloud أو أدوات إدارة البيانات المرتبطة بمنصة Salesforce أصبحت عملياً شرطاً مسبقاً لتشغيل Agentforce على مستوى الإنتاج. فقبل التفكير في نشر الوكلاء الذكيين، تحتاج الشركات إلى توحيد المصادر، وتحسين جودة البيانات، ووضع قواعد حوكمة واضحة، وتنفيذ تكاملات مع الأنظمة القائمة.
هذا العمل التحضيري لا يظهر دائماً في المؤشرات الظاهرة مثل عدد العقود أو الصفقات الموقعة. لكنه في الواقع يمثل جزءاً كبيراً من تكلفة التنفيذ والوقت المطلوب قبل الوصول إلى نتيجة قابلة للقياس. لذلك قد تبدو وتيرة الإقبال أبطأ مما توحي به البيانات التسويقية الأولى.
الاهتمام قائم لكن الاستخدام يظل محدوداً
رغم هذه التحديات، لا يشير التقرير إلى تراجع في اهتمام المؤسسات بالذكاء الاصطناعي نفسه. بالعكس، تبدو الشركات مهتمة بتجربة Agentforce، لكن ضمن نطاقات ضيقة ومحددة ذات قيمة عالية، مثل خدمة العملاء أو أتمتة بعض المهام المتكررة. وفي هذه المرحلة، تفضّل العديد من المؤسسات البدء بمشروعات تجريبية قبل الالتزام بنشر أوسع.
هذا النمط من التبني يعكس سلوكاً شائعاً في أسواق الذكاء الاصطناعي المؤسسي. فالانتقال من التجربة إلى التشغيل الكامل لا يعتمد فقط على كفاءة النموذج أو الواجهة، بل على البيانات والحوكمة والأمن والتكامل مع الأنظمة الداخلية. وإذا لم تكن هذه العناصر جاهزة، فإن الذكاء الاصطناعي يبقى محدود الأثر حتى لو كان الاهتمام التجاري به كبيراً.
ويعتقد بعض المحللين أن التباطؤ الحالي قد يكون مؤقتاً، لأن نضج البيانات داخل المؤسسات عادة ما يتقدم ببطء، ثم يفتح الباب أمام توسع أسرع لاحقاً. لكن هذا السيناريو يتطلب من Salesforce إقناع العملاء بأن المنصة أكثر استقراراً، وأن نموذجها التجاري أكثر وضوحاً، وأن الفوائد التشغيلية يمكن قياسها فعلاً.
ما الذي يراقبه عملاء التقنية الآن؟
بالنسبة لمسؤولي التقنية، لا يكفي الإعلان عن تحديثات جديدة أو زيادة عدد الشراكات. المؤشرات الأكثر أهمية ستكون في مكان آخر: عدد عمليات النشر الإنتاجية الفعلية، واتساع الاستخدام خارج نطاق خدمة العملاء، وتحسن المراجع التي تُظهر نتائج ملموسة، إضافة إلى تبسيط التسعير وتقليل تعقيدات التنفيذ.
كما أن نجاح Agentforce سيتوقف على قدرة Salesforce على إقناع السوق بأن المنتج قد تجاوز مرحلة الاختبار وأصبح جاهزاً لبيئات تشغيلية حقيقية. فالشركات لا تريد فقط أداة قادرة على تنفيذ الأوامر، بل منصة يمكن الوثوق بها ضمن أنظمة العمل اليومية ومن دون مخاطر كبيرة على التكلفة أو الحوكمة أو جودة المخرجات.
في النهاية، تكشف حالة Agentforce عن تحدٍّ أوسع يواجه سوق الذكاء الاصطناعي المؤسسي: الحماس للتجربة أسرع بكثير من قدرة المؤسسات على التهيئة والتنفيذ. وبينما يظل الطلب قائماً، فإن نجاح أي منصة في هذه السوق سيعتمد على ثلاثة عناصر متداخلة: بيانات جاهزة، وتسعير واضح، وقدرة حقيقية على إثبات الأثر في بيئة الإنتاج.