Anthropic تطلق أدوات لقياس إنفاق الشركات على الذكاء الاصطناعي

تُظهر البيانات المالية التي عرضتها Anthropic على مستثمريها هذا الأسبوع مدى تحوّل Claude Code إلى نجاح تجاري حقيقي: فقد سجّلت الشركة ربحاً تشغيلياً في الربع الثاني، ومعدل احتفاظ صافٍ بالعائدات بلغ 900%، أي أن العملاء أنفسهم الذين كانوا يدفعون في الربع الثالث من عام 2025 ينفقون الآن تسعة أضعاف ذلك بعد عام.

وفي يوم الأربعاء، استغلت Anthropic هذا الزخم في قطاع الشركات لتطلق مجموعة جديدة من أدوات التقارير، مبنية على تحليلات داخلية واستبيانات للموظفين، تتيح للمديرين رؤية ما أنتجه فريق ما خلال فترة زمنية محددة، وتكلفة ذلك، والنقاط التي تعطلت فيها مسارات العمل. وتتضمن التقارير توصيات لتحسين النتائج، وتقول Anthropic إن هذه البيانات لن تُستخدم لتدريب النماذج بشكل افتراضي. وتطلق الشركة أيضاً موازنات جماعية مشتركة تتيح للفرق إدارة إنفاقها من الرموز (tokens) معاً، في رد مباشر على أكبر شكوى لدى كبار العملاء: إثبات العائد على ما يُنفقونه. وتبحث الشركات عن هذا النوع من الشفافية بالضبط: فإنفاق الشركات الناشئة المدعومة برأس المال الجريء يقود معظم استخدام رموز الذكاء الاصطناعي حالياً، في حين تقول معظم شركات Fortune 500 إنها لا تزال ترى مكاسب محدودة من تبني الذكاء الاصطناعي.

وتدعم بيانات مستقلة هذا الزخم الذي تسعى Anthropic لتعزيزه. فقد نشرت Jellyfish، التي تبيع أدوات لفرق البرمجيات، تقريراً يوم الثلاثاء استند إلى 276,000 من عملائها واستخدامهم لأدوات البرمجة الوكيلية (agentic): ولا تزال Claude Code وأدوات أخرى مبنية على نماذج Anthropic الأكثر استخداماً في الاستبيان، حيث تظهر الآن في نحو ثلث التغييرات البرمجية التي يرسلها المطورون للمراجعة، كما نما الإنفاق عليها 10 أضعاف منذ بداية العام ليبلغ نحو 2% من إجمالي تكلفة الهندسة البرمجية. وقال كبير علماء Jellyfish، Nicholas Arcolano، لموقع TechCrunch: “حتى لو قلت إن نسبة 2% لا تزال صغيرة، فإن هذا النمو بمقدار 10 أضعاف هو نمو لم يخطط له معظم المديرين الماليين.”

وظلت هذه الصدارة قائمة حتى مع ظهور نموذج Astra من OpenAI هذا الصيف، الذي بدا كتهديد محتمل؛ وقال Nikolas Albarran، مسؤول منتجات الذكاء الاصطناعي في Jellyfish، إن أدوات البرمجة التابعة لـAnthropic بنت ميزة الشركة الرائدة بفضل عمل عميق في التكامل مع الشركات يجعل تغيير المزوّد مكلفاً، حتى عندما تكون النماذج المنافسة متقاربة في الأداء. وتعمل مجموعة التقارير الجديدة من Anthropic كنسخة أخف من ذلك الدعم العملي نفسه، أي فرق الهندسة الميدانية التي تستخدمها معامل الذكاء الاصطناعي لإدماج مستشارين داخل مؤسسات العملاء، بهدف منع العملاء المعتمدين عليها بالفعل من الانصراف.

لماذا يهم

بالنسبة إلى Anthropic، قياس العائد على الاستثمار ليس مجرد خدمة تُقدَّم للعميل، بل أداة للاحتفاظ به. فكلما زادت صعوبة إظهار أن إنفاق الشركة على الذكاء الاصطناعي يحقق نتائج من دون تحليلات Anthropic نفسها، زادت صعوبة مغادرتها.