أوبر تخفض نفقات الذكاء الاصطناعي بعد تجاوز الميزانية خلال أربعة أشهر

في الأشهر الأخيرة، لم يعد الحديث داخل الشركات التقنية يدور حول ما إذا كان ينبغي استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، بل حول كم تكلف فعلياً. الحماس الأولي الذي صاحب أدوات مثل Claude Code وCursor أعطى انطباعاً بأن الإنتاجية يمكن أن تقفز بلا حدود، لكن الفاتورة جاءت أسرع من المتوقع. هذا تماماً ما حدث مع أوبر، التي اضطرت إلى وضع سقف شهري لإنفاق موظفيها على أدوات الذكاء الاصطناعي بعد أن استنزفت ميزانيتها السنوية خلال أربعة أشهر فقط.

بحسب تقرير نشرته بلومبرغ، قررت أوبر تحديد سقف إنفاق شهري يبلغ 1500 دولار لكل موظف ولكل أداة برمجية تعتمد على الذكاء الاصطناعي. يشمل القرار أدوات برمجة توليدية مثل Claude Code من Anthropic وCursor، مع إمكانية تجاوز الحد في حالات خاصة بعد الحصول على موافقة داخلية.

اللافت أن الشركة كانت قد شجعت موظفيها في وقت سابق على استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي بأقصى قدر ممكن، بل ووفرت لوحات قياس داخلية لرصد الاستخدام وترتيب الموظفين تنافسياً. النتيجة كانت ارتفاعاً سريعاً في استهلاك الرموز والتراخيص السحابية، وصولاً إلى نفاد الميزانية المخصصة لعام كامل خلال فترة قصيرة.

المعضلة لا تتعلق بالكلفة وحدها، بل بغياب مؤشر واضح لقياس العائد. فبحسب تصريحات لقيادات في أوبر، لا يزال من الصعب ربط استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر بإطلاق ميزات جديدة أو بتحسين تجربة المستخدم النهائي. بمعنى آخر، هناك نشاط تقني كثيف، لكن أثره التجاري لا يزال ضبابياً.

هذا التباين بين سهولة الإنفاق وصعوبة القياس يعكس تحدياً أوسع تواجهه الشركات الكبرى التي تتسابق لاعتماد حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي دون أطر تقييم دقيقة.

ما حدث داخل أوبر يشبه دورة نفسية معروفة في صناعة التقنية: اندفاع سريع نحو تبنّي أداة واعدة، يليها إدراك تدريجي لحدود الجدوى الاقتصادية. في البداية، ينظر المديرون إلى أدوات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي كرافعة إنتاجية للفِرق الهندسية، ثم يبدأ قسم المالية بطرح الأسئلة الصعبة حول التكلفة لكل سطر شيفرة أو لكل تجربة تطوير.

السقف المالي الجديد ليس رفضاً للتقنية، بل محاولة لإعادة ضبط الإيقاع ومنح الإدارة رؤية أوضح حول كيفية الاستخدام الأمثل.

القصة تتجاوز أوبر وحدها. تقارير متعددة تشير إلى أن العائد على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات لا يزال في كثير من الأحيان نظرياً أو طويل الأجل. الشركات تضخ ميزانيات ضخمة في النماذج التوليدية، تكامل واجهات البرمجة، وأتمتة العمليات، لكن تحقيق وفر حقيقي في التكاليف أو نمو ملموس في الإيرادات يحتاج وقتاً وهيكلة أعمق.

المفارقة أن الذكاء الاصطناعي مصمم لتقليل الهدر، لكنه قد يتحول بدوره إلى بند إنفاق غير منضبط إذا لم تُحدد له سياسات استخدام واضحة.

ما تكشفه خطوة أوبر ليس تراجعاً عن الذكاء الاصطناعي بقدر ما هو انتقال من الحلم إلى الإدارة الواقعية. فالتقنيات الجديدة تمر دائماً بمرحلة اختبار مكلفة قبل أن تستقر ضمن نموذج مستدام. وبين الرغبة في الابتكار والانضباط المالي، تحاول الشركات اليوم إيجاد نقطة توازن تجعل الذكاء الاصطناعي أداة إنتاج حقيقية لا مجرد تجربة باهظة الثمن.