تقوم شركات المؤسسات بتشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي قبل الضوابط اللازمة لإدارتهم – وقد قاموا بنشرها بهذه الطريقة عن علم. هذه هي النتيجة المركزية التي توصل إليها الاستطلاع الذي أجرته شركة VentureBeat Research في شهر يونيو والذي شمل 573 من القادة التقنيين في الشركات التي تضم 100 موظف أو أكثر، وتم توزيعهم عبر خمس استطلاعات متوازية لمجموعة الوكلاء.
تقوم الشركات الآن بالتعديل التحديثي للحاق بمعاييرها الخاصة، وتقوم بإعداد الميزانية لذلك: تخطط ما يقرب من ستة من كل 10 شركات لتبديل أو إضافة البائعين في كل طبقة من طبقات التحكم الخمس خلال الـ 12 شهرًا القادمة، ويخطط الثلث تقريبًا – اعتمادًا على الطبقة – للانتقال خلال ربع السنة، كما وجد البحث.
هناك خمس طبقات رئيسية تقوم المؤسسات ببناءها: هوية الوكلاء (أي وكيل يُسمح له بفعل ماذا، وبموجب أوراق اعتماده)؛ تقييم مخرجات الوكيل (ما إذا كان العمل جيدًا)؛ قياس التكلفة عن بعد (تكلفة تشغيل كل وكيل)؛ طبقة السياق (يعتمد عليها وكلاء بيانات الأعمال والتعريفات للإجابة)؛ ومستوى التحكم في التنسيق (البرنامج الذي ينسق عمل الوكيل متعدد الخطوات).
وتدفع الشركات بالفعل ثمن نشر الوكلاء قبل القيام بوظائف المراقبة الكافية. تعرضت أربعة وخمسون بالمائة من الشركات لحادث أمني أو حادثة كادت أن تلحق بالوكيل قبل التعرض للضرر خلال الـ 12 شهرًا الماضية. ويمارس سبعة وعشرون بالمائة فقط التحكم التفاعلي في إنفاق الوكيل، حيث يتعلمون تكلفة الوكيل عند وصول الفاتورة، مع عدم وجود ميزانية أو سقف لكل وكيل.
فيما يلي النتائج الخمس التي ترتكز عليها المجموعة – اكتشاف واحد لكل طبقة من طبقات التكنولوجيا – وما تقترح البيانات فعله أولاً في كل طبقة.
الأجهزة باهظة الثمن خاملة: أبلغ 86% من مشغلي وحدة معالجة الرسومات عن استخدام بنسبة 50% أو أقل
أفاد ستة وثمانون بالمائة من المؤسسات التي تدير وحدات معالجة الرسومات الخاصة بها عن استخدام بنسبة 50٪ أو أقل. أمضت وول ستريت ربع السنة في مناقشة ما إذا كان بناء الذكاء الاصطناعي مبالغ فيه. هذا هو قياس جانب الشراء، من الشركات التي تقوم بالشراء، ويقول البحث إن أغلى الأجهزة في مباني هذه المؤسسات لا تعمل بأكثر من نصف طاقتها.
وتؤدي فجوة القياس إلى تفاقم المشكلة: إذ تتتبع أقلية 44% بدقة التكاليف والعائدات الفعلية لحسابات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. الجميع مجرد تقدير. وتستمر عملية التسوق المؤسسية بغض النظر عن ذلك: تقول 45% من هذه المؤسسات أن خيار الحوسبة الناشئ الذي من المرجح أن يتم تقييمه خلال الـ 12 شهرًا القادمة هو السحابة المتخصصة في الذكاء الاصطناعي (CoreWeave، وLambda، وCrusoe، وNebius). ومع ذلك، فإن أقل من 2% من هذه الشركات تستخدم إحدى هذه السحابات الجديدة اليوم.
علاوة على ذلك، يبدو أن واحدة من كل ثلاث شركات تقريبًا تفكر في التحوط ضد نفيديا: عند سؤالها عن خيار الحوسبة الناشئة الذي من المرجح أن تقيمه في الأشهر الـ 12 المقبلة، اختارت 32% من المؤسسات مسرعات غير تابعة لـ Nvidia (AWS Trainium، وGoogle TPU، وAMD)، في حين سمت 28% الجيل التالي من وحدات معالجة الرسومات Nvidia. تشير البيانات إلى أنه يجب على المؤسسات قياس الاستخدام وتكلفة حمل العمل لوحدات معالجة الرسومات التي تمتلكها بالفعل قبل تخصيص الميزانية للحوسبة الجديدة – سواء كان ذلك عقدًا سحابيًا متخصصًا في الذكاء الاصطناعي، أو مسرعات جديدة، أو المزيد من وحدات معالجة الرسومات.
الأكثر انتشارا "وكلاء" القيام بعمل سريع واحد: يقول 71% أن ربعهم أو أقل يكملون المهام المتعددة الخطوات من تلقاء أنفسهم
تقول 71% من المؤسسات أن ربعها أو أقل قد تم نشرها "وكلاء" يمكنهم إكمال العمل متعدد الخطوات بمفردهم؛ أما الباقي فهو عبارة عن روبوتات محادثة ذات توجيه واحد. 10٪ فقط يقولون أن العملاء الحقيقيين هم غالبية ما يديرونه. من المؤكد أن المشاركين أفادوا أنهم في وضع يسمح لهم بمعرفة هذه الأشياء: قال 81% إنهم يوصون أو يقررون شراء الذكاء الاصطناعي في شركاتهم.
هذه النتيجة – التي مفادها أن معظم الوكلاء هم في الواقع مجرد روبوتات محادثة ترتدي معاطف واقية من المطر – تقع وسط مطالبات التبني عبر الصناعة التي تتقدم بشكل كبير على ما تديره الشركات فعليًا. وتوقعت جارتنر أن يتم دمج 40% من تطبيقات المؤسسات مع وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاصين بمهام معينة بحلول نهاية عام 2026، ارتفاعًا من أقل من 5% في عام 2025. كما حذرت من أن المفهوم الخاطئ الأكثر شيوعًا هو الإشارة إلى مساعدي الذكاء الاصطناعي هؤلاء على أنهم وكلاء، وهو سوء فهم يُعرف باسم "com.agentwashing."
وفي الوقت نفسه، ذكر استطلاع Zapier للمؤسسات أن 72% أبلغوا عن نشر أو اختبار عملاء مستقلين؛ واستطلاع Writer’s 2026 قال 97% من المديرين التنفيذيين إن شركتهم قامت بنشر عملاء الذكاء الاصطناعي في العام الماضي.
سألت تلك الاستطلاعات عما إذا كانت الشركات قد نشرت شيئًا يسمى وكيل الذكاء الاصطناعي، فأجابت الشركات بنعم. طرح استطلاعنا سؤالاً أصعب على الأشخاص الذين يديرون عمليات النشر هذه: من بين الوكلاء لديك في الإنتاج، كم عدد الوكلاء الذين يمكنهم إكمال مهمة متعددة الخطوات دون أن يتولى شخص قيادة كل خطوة؟ وهذه الفجوة مهمة لسببين عمليين. أولاً، أرقام التبني المتضخمة هي اللوحات المعيارية التي يستخدمها البائعون للضغط على القادة التقنيين للتحرك بشكل أسرع – وتشير هذه البيانات إلى أن المعيار الحقيقي أقل بكثير مما توحي به العناوين الرئيسية. ثانيًا، تحدد العلامة الفاتورة: لا يحتاج برنامج الدردشة الآلي الذي يعمل بتوجيه واحد مع إنسان يقرأ كل إجابة إلى أي من عناصر التحكم في الهوية والتقييم والتكلفة التي يغطيها هذا التقرير، في حين يحتاج الوكيل الحقيقي متعدد الخطوات إلى كل هذه العناصر.
66% يسمحون للوكلاء بالدفع إلى الإنتاج بناءً على التقييمات الآلية وحدها – أو يقومون بالهندسة لتحقيق ذلك. 5% يثقون تماماً بهذه التقييمات
ينقسم ثلثا المؤسسات إلى أحد المعسكرين: 34% تسمح بالفعل لوكيل الذكاء الاصطناعي بدفع التعليمات البرمجية أو تغيير النظام إلى الإنتاج بناءً على نتائج التقييم الآلي وحدها، دون أي مراجعة بشرية لها، و33% أخرى تعمل بنشاط على هندسة مساراتها للسماح بذلك في غضون الـ 12 شهرًا القادمة. خمسة بالمائة فقط يثقون تمامًا بالتقييمات الآلية التي ستتخذ هذا القرار.
يتم كسب عدم الثقة. قامت نصف الشركات بشحن وكيل اجتاز التقييمات الداخلية ثم تسبب في فشل في مواجهة العملاء في العام الماضي؛ ربعهم شاهدوا ذلك يحدث أكثر من مرة. عندما طُلب من الشركات تسمية أكبر نقاط الضعف في تقييماتها الحالية، اختارت المزيد من المؤسسات “ضعف التوافق مع نتائج العالم الحقيقي” أكثر من أي إجابة أخرى – 29% من المشاركين.
ويتم إجراء معظم عمليات التحقق قبل أن يقوم الوكيل بالشحن، ثم يتوقف. بمجرد أن يتواصل الوكلاء مع مستخدمين حقيقيين، تقوم 23% فقط من المؤسسات بإجراء فحوصات الجودة في الوقت الفعلي على الإجابات التي يقدمها هؤلاء الوكلاء. ويراقب 51% آخرون صحة النظام فقط – وقت التشغيل، وتتبع الطلبات، وسجلات البوابة – التي تخبرهم بأن الوكيل قيد التشغيل، ولا شيء عما إذا كانت إجاباته صحيحة. الخطوة الأولى: قبل إزالة المراجعة البشرية من أي سير عمل، اختبر تقييماتك مقابل نتائج الإنتاج بدلاً من المعايير الداخلية وجودة إجابات الأداة، وليس وقت التشغيل فقط.
تم استكشاف هذه النتيجة بمزيد من التعمق في تغطية VentureBeat ذات الصلة لفجوة التقييم، والتي وجدت أن المؤسسات الأكبر حجمًا تتحرك بشكل أسرع نحو عدم النشر البشري بينما تفشل أيضًا في كثير من الأحيان – وتحدد إطار اختبار الانحدار المبني على نتائج الإنتاج بدلاً من المعايير الداخلية.
يقوم 69% منهم بتشغيل مشاركة بيانات الاعتماد في مكان ما في أسطول الوكلاء – وتتعرض هذه الشركات للضرب في كثير من الأحيان
تسمح تسعة وستون بالمائة من الشركات بمشاركة بيانات اعتماد الوكيل في مكان ما في أسطول الوكلاء الخاص بهم أثناء وقت التشغيل – مما يعني أن العديد من الوكلاء يعملون تحت مفتاح واجهة برمجة التطبيقات (API) أو حساب خدمة واحد. كانت تلك الشركات أكثر عرضة للتعرض للهجمات: تعرضت المؤسسات التي تشارك بيانات الاعتماد في أي مكان في الأسطول لحادث أمني أو شبه حادث بمعدل 63.5% (47 من 74)، مقابل 40.9% (9 من 22) حيث يكون لكل وكيل هويته الخاصة.
والخلاصة بالنسبة للمؤسسات هي كما يلي: امنح كل وكيل هويته الخاصة، بدءًا من الوكلاء الذين يتعاملون مع أنظمة الإنتاج.
57% تتبعوا إجابة واثقة وخاطئة من الوكيل لسياق أعمالهم المفقود أو غير المتسق
تتبعت 57% من المؤسسات إجابة وكيل واحدة واثقة وخاطئة على الأقل في الأشهر الستة الماضية لسياق العمل المفقود أو غير المتسق: مقاييس خاطئة، وتعريفات قديمة، ومستندات غائبة. معظمهم شاهدوا ذلك يحدث أكثر من مرة.
تعمل معظم شركات المؤسسات على إصلاح هذه المشكلة، على الرغم من أنها قد مضت قدمًا في نشر الوكيل بالفعل: 25% منها تقوم بالفعل بتشغيل طبقة دلالية محكومة، أو تعريف واحد محكوم للأعمال التي يقرأ منها كل الذكاء الاصطناعي، في الإنتاج. ومع ذلك، فإن 34% ما زالوا يقومون ببناء واحد، و41% لم يبدأوا بعد. الخلاصة: قم بإدارة التعريفات التي يجيب عليها وكلاؤك، والمقاييس والكيانات أولاً، قبل توسيع نطاق الوكلاء الذين يعتمدون عليهم.
الربع الذي أصبحت فيه “قابلية نقل” تكنولوجيا الوكيل أولوية
هناك تحول آخر يستحق الإبلاغ عنه مع ذكر حدوده بوضوح. في موجة استطلاع التزامن الربيعي، كان الاهتمام الأكبر بشأن التزامن الذي يتحكم فيه مقدم الخدمة هو الأمان وحدود الأذونات (32%). وبحلول يونيو/حزيران، كان معدل تقييد البائعين يصل إلى الثلث تقريبًا، مع حدود أمنية تبلغ 28%.
هناك لقطتان يفصل بينهما ربع واحد، وإليكم تفسيرًا محتملاً لماذا أصبحت قابلية النقل قضية رئيسية بالنسبة للمؤسسات. دخل استطلاعنا لشهر يونيو/حزيران إلى السوق بعد أن أدى أمر التصدير الذي أصدرته وزارة التجارة الأمريكية في 12 يونيو/حزيران إلى إيقاف تشغيل Claude Fable 5 من Anthropic للمؤسسات لمدة ثلاثة أسابيع تقريبًا. وفي الوقت نفسه، أصدرت الشركة الصينية Z.ai الأوزان المفتوحة لـGLM-5.2 بموجب ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) في 16 يونيو بسعر تقريبي سدس سعر GPT-5.5؛ ووصل Hy3 من Tencent في 6 يوليو تحت Apache 2.0؛ وقام OpenAI بمعاينة GPT-5.6 في 26 يونيو لمجموعة صغيرة من الشركاء الذين تم فحصهم من قبل الحكومة، وفتحه على نطاق واسع في 9 يوليو بعد موافقة الحكومة على المراجعة. تعد الإصدارات ذات الوزن المفتوح على وجه الخصوص المؤسسات بمزيد من التحكم في وكلائها، وبينما لم نقم بإنشاء علاقة سببية هنا، فإن التوقيت جدير بالملاحظة.
تتوافق بيانات الوضع مع الحالة المزاجية: يتوقع 51% الآن أن تكون مستوى التحكم الأساسي الخاص بهم لوكلاء المؤسسات مختلطًا – مزود الخدمة الأصلي بالإضافة إلى التنسيق الخارجي – بحلول نهاية عام 2026، ارتفاعًا من 34% في موجة استطلاع الربيع. وانخفضت نسبة الشركات التي أبلغت عن اعتمادها بشكل كامل على خدمات الوكلاء التي يديرها مقدمو الخدمات من 12% إلى 7%.
خمس طبقات، بدون شاغلي الوظائف، 12 شهرًا
ويكشف التوليف في جميع الدراسات الاستقصائية الخمسة عن نافذة “شراء” ضخمة. في كل طبقة من طبقات التحكم الخمس، تخطط 57% إلى 64% من المؤسسات لتبديل الموردين أو إضافتهم في غضون 12 شهرًا – 64% في البنية التحتية وفي التقييمات، و59% في أمن الوكلاء، و57% في الاسترجاع والسياق – و26% إلى 38%، اعتمادًا على الطبقة، تخطط للانتقال خلال ربع سنة. لا توجد طبقة لديها شاغل ثابت: أدوات التقييم الأكثر شيوعًا هي التقييمات المضمنة لموفر النموذج، المرتبطة بدون أدوات مخصصة على الإطلاق (17% لكل منها)؛ 82% من المشاركين يسمون عناصر التحكم الأصلية أو أدوات التحكم الفائقة كطبقة أمان الوكيل الأساسية الخاصة بهم؛ ويقود استرجاع الموفر الأصلي طبقة تكنولوجيا السياق (RAG، وما إلى ذلك) أيضًا.
تلجأ معظم المؤسسات اليوم إلى الأدوات المدمجة التي تأتي مع منصات الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي تستخدمها بالفعل: Anthropic، وOpenAI، وGoogle، وMicrosoft، وAWS. وينطبق هذا على كل طبقة من طبقات التكنولوجيا الوكيلة هذه: تتطلع المؤسسات إلى موفري الخدمات السحابية والنماذج الأساسيين لتوفير حواجز الحماية والتقييمات وحلول الاسترجاع المجمعة بالفعل في عروض هؤلاء المزودين.
تفوز هذه الحالات الافتراضية من خلال الراحة، وهي أيضًا ما ستختبره قرارات الإنفاق القادمة. لم يسأل الاستطلاع عن الاتجاه الذي تتحرك فيه الأموال – نحو الأدوات المدمجة في المنصات أو نحو المتخصصين الذين يتحدونها – وهذا هو بالضبط السبب وراء أن كل عقد في هذه الطبقات الخمس يستحق المراقبة على مدار الأرباع الأربعة القادمة.
ستقيس موجة المسح في الربع الثالث ما إذا كانت الشركات قد حققت أداءً جيدًا في خطط الميزانية هذه: ما إذا كان وكلاؤها قد حصلوا على هويات محددة النطاق، وما إذا تم اختبار التقييمات مقابل نتائج الإنتاج، وما إذا كان استخدام وحدة معالجة الرسومات قد ارتفع، وما إذا تم شحن الطبقات الدلالية قيد الإنشاء.
ستقوم VentureBeat بإصدار تقارير الربع الثاني الكاملة عبر جميع أجهزة تعقب VB Pulse الخمسة على تحويل VB، من 14 إلى 15 يوليو في فندق Nia في مينلو بارك، حيث نجتمع مع القادة الفنيين للمؤسسات لبناء وكلاء مستقلين في الإنتاج.
الإفصاح: تنتج شركة VentureBeat كلاً من هذا البحث وتحويل VB
