"البرمجيات التمنية": الاتجاه الجديد للذكاء الاصطناعي الذي يُحدث ثورة في عملية شراء تكنولوجيا المعلومات بأكملها

حلول الذكاء الاصطناعي في 5 أيام بدون تكاليف مسبقة: هل هي ثورة أم مجرد تسويق؟

ادفع فقط عند النجاح: كيف يُغيّر نموذج "الدفع مقابل الحل" سوق الذكاء الاصطناعي

لسنوات، استثمرت الشركات ملايين الدولارات في مشاريع الذكاء الاصطناعي الواعدة، مدفوعةً في الغالب بالخوف من التخلف عن الركب، وغالبًا ما كانت النتائج مخيبة للآمال. هذا المبدأ القائم على الأمل، والذي يُشار إليه الآن في هذا المجال بسخرية بـ"البرمجيات التمنية"، سيصل إلى حدوده القصوى بحلول عام 2025/2026 على أقصى تقدير. في ظل غياب عائد استثماري قابل للقياس، يطالب المديرون الماليون وإدارات المشتريات بإنهاء تكاليف التراخيص الباهظة المدفوعة مقدمًا وتكاليف التنفيذ غير المتوقعة. استجابةً لذلك، تحوّل قطاع التكنولوجيا جذريًا نحو التسعير القائم على النتائج أو "الدفع مقابل الحل".

في هذا النموذج، لا تدفع الشركات إلا بعد أن يحل نظام الذكاء الاصطناعي مشكلةً ما بشكلٍ واضح ومحدد تعاقديًا، سواءً كان ذلك إغلاق تذكرة دعم فني تلقائيًا بالكامل، أو معالجة طلب، أو تحقيق زيادة إنتاجية قابلة للتحقق. ينقل هذا النموذج المخاطر المالية والتقنية للتنفيذ بالكامل من المشتري إلى المزوّد. لكن ما يبدو في البداية صفقةً مثاليةً للشركات يطرح تحديات هيكلية جديدة تمامًا لحوكمة تكنولوجيا المعلومات، وعمليات الشراء، وتصميم العقود. يُضاف إلى ذلك وعودٌ جذابةٌ للغاية، ولكنها مُضللةٌ أحيانًا، من المزوّدين بتوفير حلول ذكاء اصطناعي جاهزة للاستخدام في غضون خمسة أيام فقط.

تتناول المقالة التالية نظرة متعمقة على الرواد الذين يهيمنون بالفعل على هذا السوق الجديد، وأين تكمن التكاليف الخفية لهذه النماذج القائمة على النتائج، وكيف تحتاج استراتيجيات الشراء وتكنولوجيا المعلومات الآن إلى التغيير بشكل جذري لتجنب الوقوع في فخ التكلفة.

"البرمجيات التمني": نماذج أعمال لا تدفع فيها الشركات إلا مقابل حلول الذكاء الاصطناعي الناجحة

يشهد سوق الذكاء الاصطناعي للمؤسسات تحولاً جذرياً في عامي 2025 و2026: فبدلاً من الدفعات الأولية المرتفعة لمشاريع الذكاء الاصطناعي غير المؤكدة، تتصدر نماذج الفوترة القائمة على النتائج المشهد، حيث تدفع الشركات فقط مقابل النتائج المُثبتة. هذا المبدأ - الذي يُشار إليه أحياناً بـ"البرمجيات التمنية"، أو "التسعير القائم على النتائج"، أو "الدفع مقابل الحل" - ينقل مخاطر التنفيذ من المشتري إلى المُزوّد، مُغيراً بشكل جذري كيفية حصول إدارات المشتريات وتقنية المعلومات على الذكاء الاصطناعي وتقييمه وإدارته. في الوقت نفسه، يظهر نوع جديد من مُزوّدي الخدمات، يُقدّم حلولاً جاهزة للإنتاج في غضون خمسة إلى سبعة أيام - دون أي التزام مُسبق.

ما هو "برنامج التمني"؟

يصف مصطلح "البرمجيات التمنية" بسخرية نموذج الشراء الحالي: تشتري الشركات تراخيص الذكاء الاصطناعي باهظة الثمن ومشاريع التنفيذ بناءً على وعود وآمال، وتدفع بغض النظر عما إذا كان الحل يعمل بالفعل. البديل هو نموذج الدفع مقابل الحل: لا يدفع العملاء إلا عندما يحقق حل الذكاء الاصطناعي نتيجة قابلة للقياس ومحددة تعاقديًا.

إن التسعير القائم على النتائج ليس بالأمر الجديد، فقد وُجد في قطاع تكنولوجيا المعلومات لعقود من الزمن في صورة رسوم مرتبطة بالنجاح في الاستشارات أو الخدمات المُدارة الموجهة نحو النتائج. أما الجديد في عامي 2025 و2026، فهو أن هذه النماذج تُطبّق بشكل منهجي لأول مرة على منتجات برمجيات الذكاء الاصطناعي (البرمجيات كخدمة، والوكلاء، وأنظمة التشغيل الآلي)، ويُسوّقها كبار المزودين كنموذجهم الأساسي لدخول السوق.

الخصائص الرئيسية للنموذج

خصائص النموذج التقليدي: الدفع مقابل كل حل،
الدفع مقدمًا (الترخيص + التنفيذ)، فقط عند إثبات النجاح،
يتحمل المشتري (الشركة) المخاطر،
هيكل عقد الموفر، نطاق محدد، وقت وميزانية ثابتة، مؤشرات أداء محددة في العقد،
النشر، من أشهر إلى سنوات، من أيام إلى أسابيع
، الموافقة على الميزانية، عملية الإنفاق الرأسمالي/التشغيلي، غالبًا لا يلزم شراء رسمي لتقنية المعلومات،
علاقة الموفر، لمرة واحدة/معاملة، مستمرة/قائمة على الشراكة

رواد السوق ونماذج الأعمال الحقيقية

زينديسك: التسعير القائم على حل المشكلات

في عام 2024، كانت Zendesk من أوائل مزودي برامج SaaS الرئيسيين الذين قدموا نظام تسعير قائم على النتائج لوكلاء الذكاء الاصطناعي: يدفع العملاء مقابل كل طلب دعم يتم حله بنجاح، وليس مقابل عدد المستخدمين أو ساعات العمل. يُعتبر هذا النموذج، المعروف باسم "التسعير القائم على الحل"، نموذجًا رائدًا في هذا المجال. وتُعرّف Zendesk "النجاح" بأنه حل الطلبات دون تدخل بشري.

بناء ThoughtFocus: بدون رسوم مقدمة، عائد استثمار مضمون

في عام 2025، أطلقت شركة ThoughtFocus Build برنامجًا يحمل وعدًا صريحًا: "بدون رسوم مقدمة، وعائد استثمار مضمون". تتولى الشركة تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي في القوى العاملة دون أي دفعات مقدمة، وتتحمل جميع مخاطر التطوير. ولا يتم الدفع إلا بعد إثبات تحقيق مكاسب إنتاجية ملموسة.

AffixedAI: شراكة استثمارية

تُعرّف شركة AffixedAI نفسها بأنها "شركة مدعومة بالذكاء الاصطناعي بدون تكلفة مقدمة" - حيث تقوم الشركة بتطوير نماذج أعمال مدعومة بالذكاء الاصطناعي للعملاء على مسؤوليتها الخاصة وتشارك في النجاح الناتج من خلال نماذج تقاسم الإيرادات.

سباق 5 أيام: جاهزية الإنتاج في خمسة أيام

يعد نموذج "السباق السريع لمدة 5 أيام" بتحويل تطبيقات الأعمال القائمة على الذكاء الاصطناعي من مجرد فكرة إلى حل جاهز للإنتاج في غضون خمسة أيام. وتقدم عروض مماثلة، مثل "السباق السريع للذكاء الاصطناعي" من Brightter، وعودًا بتحويل وظائف المنتج خلال أسبوع. ويعتمد هذا الوعد على وحدات ذكاء اصطناعي جاهزة، ومنصات برمجة منخفضة التعليمات البرمجية، ومسارات نشر موحدة تُختصر مراحل المشروع التقليدية.

خدمات أمازون السحابية: تسعير نتائج الذكاء الاصطناعي الآلي

كما أن شركات الحوسبة السحابية العملاقة تتفاعل أيضاً: حيث توثق AWS بشكل صريح هياكل "تسعير النتائج" للذكاء الاصطناعي الوكيل في إرشاداتها التوجيهية - أي النماذج التي يتم فيها فوترة سير عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل بعد إتمام المهام بنجاح.

خمسة أيام للوصول إلى حل جاهز للإنتاج – هل هو واقع أم مجرد تسويق؟

إن وعد فترة الانتشار التي تبلغ خمسة أيام يخضع لشروط معينة وليس صحيحًا بشكل عام.

ما هو الواقعي خلال خمسة أيام؟

• حالات الاستخدام القياسية: معالجة المستندات، وتصنيف البريد الإلكتروني، وبرامج الدردشة الآلية البسيطة، واستخراج البيانات من تنسيقات معروفة
• المنصات منخفضة التعليمات البرمجية/بدون تعليمات برمجية: إذا كان لدى الموفرين وحدات نمطية مُعدة مسبقًا، فإن النشر ممكن في غضون أيام
• عمليات النشر الجديدة: بدون تكامل الأنظمة القديمة، يمكن أن يكون وكيل الذكاء الاصطناعي جاهزًا للإنتاج في غضون 3-5 أيام

وهو ما يستغرق وقتاً أطول في الواقع

• تكامل أنظمة المؤسسة: يتطلب الاتصال بنظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) أو نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) أو قواعد البيانات القديمة عادةً من 4 إلى 12 أسبوعًا
• الامتثال وحماية البيانات: خاصة في الصناعات الخاضعة للتنظيم (التمويل والرعاية الصحية)، فإن عمليات الحوكمة تطيل الإطار الزمني بشكل كبير
• جودة البيانات: البيانات الضعيفة أو غير المتناسقة هي السبب الأكثر شيوعًا للتأخير في مشاريع الذكاء الاصطناعي

يُعتبر وعد الخمسة أيام ذا مصداقية في حالات الاستخدام المحددة بوضوح والمعيارية. أما بالنسبة لعمليات النشر المعقدة في المؤسسات، فهو في الأساس مجرد إشارة تسويقية تُوحي بانخفاض عوائق الدخول.

منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة - الصورة: Xpert.Digital

ستتعلم هنا كيف يمكن لشركتك تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة بسرعة وأمان ودون عوائق دخول عالية.

تُعدّ منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة حلاً شاملاً ومريحاً لمشاكل الذكاء الاصطناعي. فبدلاً من التعامل مع التكنولوجيا المعقدة والبنية التحتية المكلفة وعمليات التطوير المطولة، ستحصل على حل جاهز مصمم خصيصاً لتلبية احتياجاتك من شريك متخصص، غالباً في غضون أيام قليلة فقط.

المزايا الرئيسية باختصار:

⚡ تنفيذ سريع: من الفكرة إلى التطبيق الجاهز للاستخدام في أيام، وليس شهورًا. نقدم حلولًا عملية تُحقق قيمة مضافة فورية.

🔒 أقصى درجات أمان البيانات: بياناتك الحساسة تبقى معك. نضمن معالجة آمنة ومتوافقة مع الأنظمة دون مشاركة البيانات مع أي جهات خارجية.

💸 لا مخاطر مالية: أنت تدفع فقط مقابل النتائج. يتم التخلص تماماً من الاستثمارات الأولية الكبيرة في الأجهزة أو البرامج أو الموظفين.

🎯 ركّز على جوهر عملك: انصبّ اهتمامك على ما تُجيده. نحن نتولّى جميع جوانب التنفيذ التقني والتشغيل والصيانة لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

📈 حلول مستقبلية وقابلة للتطوير: يتطور نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك معك. نضمن التحسين المستمر وقابلية التوسع، ونقوم بتكييف النماذج بمرونة مع المتطلبات الجديدة.

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة

لماذا يكتسب هذا النموذج زخماً الآن؟

خيبة أمل الذكاء الاصطناعي بعد النشوة

يُعتبر عام 2026 "عام الحقيقة" للذكاء الاصطناعي في الشركات بمختلف قطاعاتها. فبعد سنوات من الاستثمارات التجريبية دون عائد استثمار واضح، يطالب المديرون الماليون ومجالس الإدارة بنتائج قابلة للقياس. ووفقًا لتحليل أجرته شركة TTMS، يتزايد تساؤل المديرين التنفيذيين: "من سيدفع تكاليف التجارب من عام 2023 إلى عام 2025؟". وتقدم النماذج القائمة على النتائج إجابة هيكلية لهذا السؤال.

الضغط على جانب المورد

تُبيّن شركة ماكينزي كيف يتعين على شركات البرمجيات إعادة النظر جذرياً في نماذج أعمالها للبقاء في عصر الذكاء الاصطناعي. وتتوقع شركة أليكس بارتنرز في تقريرها "توقعات برمجيات المؤسسات 2026" أن البائعين الذين يفشلون في تحقيق نتائج ملموسة سيخسرون حصتهم السوقية لصالح المنافسين الذين يركزون على النتائج.

الذكاء الاصطناعي الوكيل كعامل تمكين

إن ظهور وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين يجعل تسعير النتائج قابلاً للقياس تقنيًا: فالوكيل الذي يكمل مهمة بشكل مستقل (حل تذكرة، أو معالجة طلب، أو التحقق من مستند) يولد إشارة نجاح رقمية واضحة - وهو أمر مثالي للفواتير المتعلقة بالمعاملات.

التأثير على استراتيجيات الشراء وتكنولوجيا المعلومات

تحويل المخاطر كرافعة استراتيجية

يتمثل الوعد الأساسي لنظام الدفع مقابل الحل في نقل مخاطر التنفيذ إلى المزوّد. بالنسبة لأقسام المشتريات، يعني هذا ما يلي:

• إلغاء معايير التقييم التقليدية (المشاريع المرجعية، والشهادات، والعروض التوضيحية الأولية)
• أصبح تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية ومعايير النجاح في العقود من الكفاءات الأساسية
• أسئلة جديدة: كيف يُقاس "النجاح"؟ من يُدقق بيانات النتائج؟ ماذا يحدث في حالة التسليم الجزئي؟

الشراء: من مشتري الترخيص إلى مدير النتائج

لا تتناسب عمليات الشراء التقليدية (طلب تقديم العروض، وتقييم الموردين، ومقارنة الأسعار) مع نماذج النتائج. يجب على قسم المشتريات أن يُحدث تحولاً جذرياً

• صياغة مقاييس نجاح الذكاء الاصطناعي القابلة للقياس (مثل معدل الحل، وتقليل الأخطاء، وتوفير الوقت)
• تصميم العقود لهياكل رسوم النجاح وآليات التصعيد
• التحكم في بنية القياس: من يقيس النجاح – المورد أم المشتري؟
• تقييم الجدارة الائتمانية للمُقدّم: هل يستطيع المُقدّم تحمّل المخاطر المالية؟

وفقًا لتحليل أجرته Paterhn.ai، فإن عمليات الشراء التقليدية تعيق ابتكار الذكاء الاصطناعي: دورات طلب العروض المطولة، ومتطلبات الأمان الواسعة للغاية، وتصنيفات الميزانية الجامدة تمنع نماذج إثبات المفهوم الناجحة من الانتقال إلى مرحلة الإنتاج.

استراتيجية تكنولوجيا المعلومات: الموافقة على الميزانية والحوكمة

كما أن نماذج الدفع مقابل الحلول تُغير طريقة الموافقة على ميزانيات الذكاء الاصطناعي:

• عدم وجود التزام برأس المال: نظرًا لعدم وجود دفعة مقدمة مطلوبة، يمكن لوحدات الأعمال (LOB) في كثير من الأحيان تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي دون موافقة رسمية على ميزانية تكنولوجيا المعلومات - مما يؤدي إلى "الذكاء الاصطناعي الظلي"
• فقدان السيطرة من قبل مدير المعلومات: عندما يعمل الموردون مباشرة مع وحدات الأعمال ولا يقومون بالدفع إلا عند النجاح، فإنهم يتجاوزون مسارات شراء تكنولوجيا المعلومات التقليدية
• مخاطر التقييد بالمورد: يمكن أن تخلق نماذج النتائج تبعيات طويلة الأجل لا تظهر إلا بعد ترحيل البيانات وتكامل العمليات

حجة مضادة حاسمة: هل هو الوهم الأكثر تكلفة؟

تحذر فوربس/بارلوا: قد يكون التسعير القائم على النتائج أكثر تكلفةً للشركات من نماذج الترخيص التقليدية. الأسباب:

• أسعار مميزة لتحمل المخاطر: يقوم مقدمو الخدمات بأخذ مخاطرهم في الاعتبار عند حساب معدل النجاح – وبالتالي، يدفع العميل علاوة مخاطرة
• تضارب التعريفات: ما الذي يشكل "تذكرة تم حلها"؟ ما الذي يشكل "تسليمًا ناجحًا"؟ التعريفات غير الواضحة تؤدي إلى نزاعات
• الاختيار السلبي: لا يختار مقدمو الخدمات إلا حالات الاستخدام "البسيطة" لنماذج النتائج - يتم استبعاد الحالات الصعبة أو فرض رسوم عليها بمعدل أعلى
• عدم تناسق القياس: من يتحكم في القياس يتحكم في الفوترة – بدون هيئة تدقيق محايدة، ينشأ تضارب في المصالح

مناطق التوتر الهيكلي

تعريف "النجاح"

تكمن أكبر مشكلة عالقة في تسعير النتائج في التعريف الدقيق والموثوق للنجاح. يشير مصطلح "التسعير المؤثر" إلى التسعير القائم على النتائج باعتباره "الهدف الأسمى لتسعير الذكاء الاصطناعي"، ولكنه في الوقت نفسه يمثل تحديًا تقنيًا كبيرًا للتطبيق، نظرًا لأن نتائج الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تكون متأخرة، أو غامضة من حيث السببية، أو يصعب تحديد مصدرها.

البنية التحتية للقياسات الفنية

يتطلب التسعير القائم على النتائج الحقيقية بنية بيانات مشتركة وقوية لقياس النجاح. ولا تمتلك العديد من الشركات هذه البنية التحتية حتى الآن. وتوصي AWS بإنشاء مسارات مخصصة لتتبع النتائج لنماذج الذكاء الاصطناعي الوكيل كشرط أساسي للفواتير العادلة.

الامتثال وقانون العقود

تتسم المتطلبات القانونية لعقود الذكاء الاصطناعي (قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، واللائحة العامة لحماية البيانات، واللوائح الخاصة بالقطاع) بالتعقيد في النماذج القائمة على النتائج: فعندما يعتمد الأداء على النجاح، تنشأ مسائل جديدة تتعلق بالمسؤولية. وتوصي شركة مينتر إليسون صراحةً بإضافة تعريفات للنتائج، وحقوق التدقيق، وبنود تصعيدية إلى عقود الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2026.

توصيات بشأن الإجراءات

لأقسام المشتريات

• قم بإنشاء مكتبة مؤشرات الأداء الرئيسية: حدد مقاييس النجاح الموحدة لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي الشائعة (على سبيل المثال، "معدل الحل > 70% بدون تدخل بشري")
• ضمان استقلالية القياس: اشترط في العقد أن يتم تسجيل مقاييس النجاح بواسطة جهة محايدة أو أنظمة داخلية
• دراسة النماذج الهجينة: إن الجمع بين رسوم المنصة الأساسية ومكافأة النجاح يقلل من مخاطر مقدم الخدمة وبالتالي أقساط المخاطر
• تقييم قدرة مقدمي الخدمات على الصمود: يجب أن يكون مقدمو الخدمات الذين يقدمون النتائج قادرين مالياً على تحمل المخاطر

لأقسام تكنولوجيا المعلومات / مديري تكنولوجيا المعلومات

• إنشاء حوكمة للذكاء الاصطناعي غير الرسمي: تحديد قواعد واضحة بشأن نماذج النتائج التي يمكن لأقسام الأعمال استخدامها دون موافقة قسم تكنولوجيا المعلومات
• تقييم التقييد بالمورد: تحديد بنود نقل البيانات والخروج لكل عقد من عقود النتائج
• قائمة التحقق من جاهزية الإنتاج: حدد معاييرك الخاصة لـ "جاهزية الإنتاج" - بغض النظر عن وعود المورد
• مواءمة المشتريات مع تكنولوجيا المعلومات: تطوير عمليات مشتركة لمشتريات الذكاء الاصطناعي تكون سريعة بما يكفي لتحقيق وعود النشر في غضون 5 أيام، ولكنها تضمن أيضًا الحوكمة

توقعات السوق

توقعت شركة Futurum Research في وقت مبكر من عام 2025 أن يحظى التسعير القائم على النتائج بشعبية كبيرة في سوق الذكاء الاصطناعي. وقد أثبتت هذه التوقعات صحتها، حيث تقوم شركات مثل Zendesk وSalesforce وServiceNow وغيرها من مزودي برامج SaaS الرئيسيين بدمج مكونات التسعير القائم على النتائج في نماذج التسعير الخاصة بها. ووفقًا لشركة Getmonetizely، بحلول نهاية عام 2026، ستسيطر النماذج الهجينة (رسوم المنصة + رسوم النتائج) على السوق، بينما ستتراجع أهمية نماذج الترخيص القائمة على عدد المستخدمين فقط لوكلاء الذكاء الاصطناعي.

بالنسبة للسوق الألمانية، لن يكون استخدام الذكاء الاصطناعي في عمليات الشراء مشروعًا تجريبيًا بحلول عام 2026، فبحسب موقع einkauf-ki.com، ستعتمد الشركات الرائدة على استراتيجيات الشراء الذاتي التي تقوم فيها أنظمة الذكاء الاصطناعي باختيار الموردين والتفاوض على الأسعار وتقديم الطلبات بشكل مستقل. ويُعدّ نموذج الدفع مقابل الحل هو في الوقت نفسه هدف الشراء وأسلوبه، وهو اتجاه يعزز نفسه بنفسه.

Konrad Wolfenstein

يسعدني أن أكون مستشارك الشخصي.

التواصل معي عبر wolfenstein ∂ xpert.digital

اتصل بي على الرقم +49 7348 4088 965 .

لينكد إن