الرئيس السابق لمصلحة الضرائب الأمريكية: إليكم كيف استخدمنا الذكاء الاصطناعي لخلق قيمة فورية عندما كان دافعو الضرائب يراقبون كل دولار

رئيس مصلحة الضرائب الأمريكية (IRS) داني ويرفل يشهد أمام لجنة المخصصات بمجلس النواب في كابيتول هيل في واشنطن العاصمة في 7 مايو 2024. · فورتشن · كيفن ديتيش/Getty Images

داني ويرفل

الأحد، 22 فبراير 2026 الساعة 8:00 مساءً بتوقيت GMT+9 مدة القراءة 4 دقائق

مع استمرار الشركات في استثمار المليارات في الذكاء الاصطناعي، يطالب الموظفون والمساهمون بشكل متزايد برؤية نتائج ملموسة. ومع ذلك، في نهاية عام 2025، أفاد فقط 15% من التنفيذيين أن تكاملات الذكاء الاصطناعي زادت الأرباح. لفهم كيف ستغلق الشركات الفجوة بين حماس الذكاء الاصطناعي والعوائد، انظر إلى مكان مفاجئ خارج القطاع الخاص: مصلحة الضرائب الأمريكية.

قد لا يبدو أن وكالة حكومية تشبه شركة تجارية تقليدية، لكنها تواجه نفس الحاجة الملحة لإظهار التقدم في استخدام الذكاء الاصطناعي والتحديات في تحقيقه. شعرت بهذا الضغط كل يوم عندما قادت مصلحة الضرائب خلال واحدة من أكثر جهود التحديث طموحًا منذ عقود. في عام 2023، بدأنا في نشر الذكاء الاصطناعي بطرق مستهدفة لتحسين خدمة دافعي الضرائب والامتثال والكفاءة التشغيلية. منذ البداية، كانت المساءلة مطلقة. كل دولار أنفقناه جاء من دافعي الضرائب، لذا كان على كل استثمار أن يحقق تحسينات قابلة للقياس.

خطة عملنا أصبحت تحديد نقاط الألم الملحة، وتطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل عملي، وقياس التأثير، والبناء على ذلك. يمكن للشركات الخاصة اتباع نفس المنهجية، ولكن فقط إذا فهمت كيفية تحديد وتراكم المكاسب من أشكال مختلفة من الذكاء الاصطناعي.

ثلاث طرق للقيمة

ستستفيد المؤسسات الأكثر نجاحًا من العوائد الناتجة عن الذكاء الاصطناعي عبر ثلاثة مسارات:

**الذكاء الاصطناعي العام للأغراض اليومية**

الأدوات المتاحة على نطاق واسع مثل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وسير العمل الوكيلية يمكن أن تساعد الموظفين في إجراء البحوث الأولية وتنسيق المهام البسيطة لتحرير مساحة عملهم الشخصية. ومع ذلك، فإن أكبر العوائد من هذا المسار ستأتي من تدريب العاملين على تطبيق التكنولوجيا بأفضل طريقة لأدوارهم.

لكن الكثير من إدارة الضرائب يعمل بكفاءة منخفضة جدًا للأخطاء؛ حيث حتى معدل هلوسة منخفض يمكن أن يخلق مخاطر غير مقبولة. كانت مصلحة الضرائب بحاجة إلى أدوات ذكاء اصطناعي أفضل. مع اعتماد الشركات على الذكاء الاصطناعي لعمليات أكثر حساسية وثقتها بمعلومات ملكية، سنشهد تحولًا حاسمًا من التطبيقات العامة إلى الأنظمة المصممة خصيصًا.

**أنظمة مخصصة للمجال لتحقيق الدقة**

في المجالات التي تهم فيها الشمولية الواقعية مثل البحث القانوني، تحليل الضرائب، أو التوثيق الطبي، ستمنح أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بالمجال الشركات ميزة واضحة. تم تصميم هذه الأنظمة حول مصادر البيانات الموثوقة وتحتوي على تدابير حماية مدمجة تقلل بشكل كبير من الهلوسات وتحسن الاعتمادية. كما أنها توفر عائد استثمار أسرع لأنها مصممة حول سير عمل محدد جيدًا وقيود تنظيمية وأمنية دقيقة.

كانت أول تجربة لنا مع الذكاء الاصطناعي كجزء من تحديث مصلحة الضرائب هي إصلاح خط خدمة دافعي الضرائب، الذي كان يعاني من تراكمات مستمرة، وأوقات انتظار طويلة، وإجابات غير متسقة. استخدمنا الذكاء الاصطناعي الخاص بالمجال لمعالجة الردود لحل الأسئلة الشائعة على الفور وتوجيه القضايا المعقدة إلى المختصين. خلال السنة الأولى، انخفضت أوقات الاستجابة من متوسط 28 دقيقة إلى ثلاث دقائق، وتم الرد على ملايين المكالمات مباشرة.

تواصل القصة  

من استخدام أدوات العقود القانونية لتقليل وقت المراجعة إلى استخدام الذكاء الاصطناعي المالي والتشغيلي لتحسين التخطيط وقرارات سلسلة التوريد، لن تعيد الشركات الناجحة نماذج الذكاء الاصطناعي القياسية لحل المشكلات المستمرة، بل ستطبق أدوات متخصصة لمعالجة التحديات الأكثر تعقيدًا.

**الذكاء الاصطناعي المخصص لحل المشكلات الفريدة**

في مصلحة الضرائب، استثمرنا فقط في الذكاء الاصطناعي المصمم خصيصًا عندما لم تتمكن الأدوات العامة أو الخاصة بالمجال من تلبية مستوى التعقيد في البيانات أو معايير الامتثال المطلوبة. على سبيل المثال، استخدمنا ذكاء اصطناعي مخصص لإدارة الحالات لتحليل الأنماط عبر ملايين المعاملات وتحديد الحالات عالية الخطورة، مما ساعد في منع واسترداد مليارات الدولارات من الاحتيال والمدفوعات غير الصحيحة في السنة المالية 2024.

الخطأ الذي ترتكبه معظم المؤسسات هو أنها تنتقل إلى هذا المسار قبل استكشاف المسارين الأولين. تطبيق الذكاء الاصطناعي المخصص يتطلب استثمارًا كبيرًا ويشكل تحديًا أكبر في التنفيذ، مما يصعب إثبات العائد على الاستثمار ويبطئه.

لكن الفائزين في سباق الذكاء الاصطناعي لن يكونوا دائمًا الشركات ذات الميزانيات الأكبر. بل سيكونون الشركات التي تحدد أفضل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي من خلال التطبيقات العامة والخاصة بالمجال التي تولد العائدات والأفكار اللازمة لتبرير الإنشاءات المخصصة.

التكرار والتراكم

الانتصارات المبكرة ليست كافية لتحقيق عوائد متكررة من الذكاء الاصطناعي. بدلاً من ذلك، يجب على الشركات تبني استراتيجية ديناميكية للذكاء الاصطناعي، مع اختبار قدراتها باستمرار ضد ما هو ممكن حديثًا.

عندما كنت أترك مصلحة الضرائب، على سبيل المثال، كان هناك زخم متزايد لاستخدام الذكاء الاصطناعي لاستبدال ملايين الأسطر من الشيفرات القديمة المكتوبة بلغات قديمة. لكن القيادة الجديدة وجدت فرصة أذكى: استخدام الذكاء الاصطناعي لصيانة الشيفرة القديمة. بقي الهدف كما هو، لكن الحل كان أقل خطورة وأكثر قابلية للتوسع.

حتى مع الابتكار المستمر، ستتخلف الشركات إذا لم تدمج نجاحاتها في الذكاء الاصطناعي بشكل تراكمى. مع استراتيجية قوية للذكاء الاصطناعي عبر جميع أنواع الأدوات الثلاثة، يمكن للمؤسسات تطوير مشاريع ذات تعقيد متفاوت وربط قدراتها لتحقيق مزايا على مستوى المؤسسة.

اليوم، كل دولار تنفقه المؤسسات على الذكاء الاصطناعي مهم. بدلاً من السعي لتسريع دمج الذكاء الاصطناعي، ستكون الشركات التي تنجح هي تلك التي تثبت أدوات مخصصة بوعي وهدف.

الآراء المعبر عنها في مقالات فورتشن هي آراء مؤلفيها فقط ولا تعكس بالضرورة آراء ومعتقدات فورتشن.

تم نشر هذه القصة أصلاً على Fortune.com

الشروط وسياسة الخصوصية

لوحة تحكم الخصوصية

مزيد من المعلومات