31 من أصل 36 دولة في منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية (OECD) تستخدم الآن الذكاء الاصطناعي في العمليات الحكومية الداخلية، لكن 13 فقط تستخدمه لدعم صنع السياسات. هذه الفجوة التي تقارب 50 نقطة مئوية بين التبني في العمليات الخلفية والعمل السياساتي هي أوضح إشارة في بيانات الذكاء الاصطناعي بالقطاع العام: فقد تبنت الحكومات هذه التقنية بحماس حيث تكون العواقب محدودة، وترددت حيث تمس القرارات المواطنين مباشرة. وفي الوقت ذاته، تفيد OECD بأن الموظفين العموميين يتبنون الذكاء الاصطناعي التوليدي بوتيرة أسرع مما تستطيع آليات الرقابة مجاراتها. الأرقام أدناه مستمدة من تقرير OECD Digital Government Outlook وأبحاث الحوكمة العامة ذات الصلة.
الخلاصة السريعة
- 31 من أصل 36 دولة في OECD تستخدم الذكاء الاصطناعي في العمليات الداخلية، نحو 86% (OECD)
- ارتفاعا من 23 من أصل 33، نحو 70%، قبل عامين (OECD)
- 27 من أصل 36 تستخدم الذكاء الاصطناعي في الخدمات العامة، نحو 75% (OECD)
- ارتفاعا من 22 من أصل 33، نحو 67% (OECD)
- 13 فقط من أصل 36 تستخدم الذكاء الاصطناعي لدعم صنع السياسات، نحو 36% (OECD)
- ارتفاعا من 11 من أصل 33، نحو 33% (OECD)
- ارتفع التبني الداخلي بنحو 16 نقطة مئوية (مُستنتج)
- ارتفع تبني الخدمات العامة بنحو 8 نقاط (مُستنتج)
- ارتفع تبني صنع السياسات بنحو 3 نقاط (مُستنتج)
- تبلغ الفجوة بين الاستخدام الداخلي وصنع السياسات نحو 50 نقطة (مُستنتج)
- الفجوات في المهارات الداخلية هي العائق الأكثر ذكرا (OECD)
- كثيرا ما يتبنى الموظفون العموميون الذكاء الاصطناعي التوليدي دون رقابة رسمية (OECD)
- ارتفع عدد الدول المشمولة من 33 إلى 36 بين الجولتين (OECD)
1. التبني الداخلي شبه شامل
تُظهر أرقام العمليات الداخلية تقنية حسمت جولتها الأولى فعليا. 31 من أصل 36 دولة في OECD، أي نحو 86%، تستخدم الآن الذكاء الاصطناعي في العمليات الداخلية، ارتفاعا من 23 من أصل 33، أو نحو 70%، في الجولة السابقة من القياس.
الارتفاع بمقدار 16 نقطة خلال عامين يضع الاستخدام الداخلي للذكاء الاصطناعي خارج نطاق ما يمكن وصفه بالتجريبي. خمس دول فقط من الدول المشمولة تفيد بعدم استخدامه إطلاقا. هذا النمط منطقي إذا نظرنا إلى موضع المخاطرة: معالجة المستندات والترجمة وجدولة المواعيد والبحث الداخلي مجالات يلاحظ فيها الخطأ الشخص نفسه الذي طلب النتيجة، ولا يتأثر أي مواطن بنتيجة سيئة. تبنت الحكومات الذكاء الاصطناعي بأكبر قدر من الحماس تحديدا في السياقات التي لا تُطرح فيها مسألة المساءلة، وهو تسلسل منطقي أكثر منه تسلسلا مترددا.
| المقياس | القيمة | المصدر |
|---|---|---|
| الدول التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في العمليات الداخلية | 31 من أصل 36 | OECD |
| النسبة | نحو 86% | OECD |
| الجولة السابقة | 23 من أصل 33 | OECD |
| النسبة السابقة | نحو 70% | OECD |
| التغير | ارتفاع بنحو 16 نقطة | مُستنتج من بيانات OECD |
| الدول التي لا تستخدمه داخليا | 5 من أصل 36 | مُستنتج من بيانات OECD |
| نسبة الدول غير المستخدمة | نحو 14% | مُستنتج من بيانات OECD |
| حالة الاستخدام الداخلي | تجاوز المرحلة التجريبية | مُستنتج |
المصدر: تقرير OECD Digital Government Outlook 2026، حول تبني وتنظيم الذكاء الاصطناعي في الحكومة.
2. الخدمات العامة متأخرة عن الاستخدام الداخلي
يتخلف النشر الموجه للمواطنين بخطوة واضحة. 27 من أصل 36 دولة، أي نحو 75%، تستخدم الذكاء الاصطناعي في الخدمات العامة، ارتفاعا من 22 من أصل 33، أو نحو 67%.
الارتفاع بمقدار 8 نقاط يمثل نصف وتيرة التبني الداخلي فقط، والفجوة الناتجة البالغة 11 نقطة بين الفئتين اتسعت بدلا من أن تضيق. هذا التباعد له دلالته. فالنشر في الخدمات العامة يجلب معه تبعات قانونية والتزامات بالمساواة وحقوق الطعن، وصعوبة عملية في تفسير قرار آلي لشخص تضرر منه. لا تزال تسع دول تفيد بعدم وجود أي استخدام هنا على الإطلاق. الفجوة بين 86% و75% ليست كبيرة بالأرقام المطلقة، لكن اتساعها بينما ارتفعت الفئتان معا يشير إلى أن القيود على الاستخدام الموجه للمواطنين قيود هيكلية وليست مجرد مسألة حكومات لم تلحق بالركب بعد.
| المقياس | القيمة | المصدر |
|---|---|---|
| الدول التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في الخدمات العامة | 27 من أصل 36 | OECD |
| النسبة | نحو 75% | OECD |
| الجولة السابقة | 22 من أصل 33 | OECD |
| النسبة السابقة | نحو 67% | OECD |
| التغير | ارتفاع بنحو 8 نقاط | مُستنتج من بيانات OECD |
| الدول التي لا تستخدمه في الخدمات العامة | 9 من أصل 36 | مُستنتج من بيانات OECD |
| الفجوة مقارنة بالاستخدام الداخلي | نحو 11 نقطة | مُستنتج من بيانات OECD |
| اتجاه الفجوة | يتسع | مُستنتج من بيانات OECD |
المصدر: موارد OECD.AI حول الذكاء الاصطناعي في الحكومة.
3. صنع السياسات بالكاد تحرك
الفئة الثالثة هي حيث يتوقف التبني شبه كليا. 13 فقط من أصل 36 دولة، أي نحو 36%، تستخدم الذكاء الاصطناعي لدعم صنع السياسات، ارتفاعا من 11 من أصل 33، أو نحو 33%، خلال الفترة نفسها.
ارتفاع بمقدار 3 نقاط فقط خلال عامين يقترب من الثبات التام، وفي ظل مقام متزايد يمكن اعتباره بلا حركة فعلية. تفيد 23 دولة بعدم وجود مثل هذا الاستخدام. كما تلاحظ OECD أن التبني لا يزال محدودا تحديدا في أنشطة المساءلة. هذا التحفظ مبرر من منظوره الخاص، إذ ينطوي تحليل السياسات على أحكام قيمية متنازع عليها، وادعاءات سببية يصعب التحقق منها، ونتائج يجب أن تصمد أمام التدقيق التشريعي والقضائي، ولا شيء من ذلك يناسب نظاما لا يمكن تفحص منطقه بالكامل. لكن النتيجة العملية هي أن الذكاء الاصطناعي يُحدث تحولا في كيفية إدارة الحكومات لشؤونها بينما يترك كيفية اتخاذها للقرارات شبه بلا تغيير.
| المقياس | القيمة | المصدر |
|---|---|---|
| الدول التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في صنع السياسات | 13 من أصل 36 | OECD |
| النسبة | نحو 36% | OECD |
| الجولة السابقة | 11 من أصل 33 | OECD |
| النسبة السابقة | نحو 33% | OECD |
| التغير | ارتفاع بنحو 3 نقاط | مُستنتج من بيانات OECD |
| الدول التي لا تستخدمه في صنع السياسات | 23 من أصل 36 | مُستنتج من بيانات OECD |
| الفجوة مقارنة بالاستخدام الداخلي | نحو 50 نقطة | مُستنتج من بيانات OECD |
| التبني في أنشطة المساءلة | محدود أيضا | OECD |
سياق سوق العمل موجود في إحصاءات تأثير الذكاء الاصطناعي على الوظائف لدينا. المصدر: تقرير OECD Digital Government Outlook 2026.
4. فجوة الحوكمة
أهم نتيجة ليست نسبة مئوية بل تباين. تفيد OECD بأن الموظفين العموميين يتبنون الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل متزايد وغالبا دون رقابة رسمية، وتصف فجوة متسعة بين التبني اللامركزي السريع وآليات الحوكمة العامة المتأخرة.
تشير الاستطلاعات إلى أن نسبة كبيرة من الموظفين العموميين تستخدم بالفعل أدوات ذكاء اصطناعي توليدي مفتوحة الوصول لدعم عملها. هذا تبني غير رسمي بمعناه الكلاسيكي: موظفون يحلون مشكلات آنية بما هو متاح لهم، قبل أي سياسة تخبرهم إن كان يحق لهم ذلك. الخطر المحدد الذي تحدده OECD هو حماية البيانات، لأن استخدام أدوات خارجية بطرق تتعارض مع سياسات المؤسسة يمكن أن ينقل بيانات حكومية خارج البيئات الخاضعة للرقابة. ما يجعل هذا أصعب من مشكلة تقنية معلومات موازية عادية هو أن هذه الأدوات مجانية ولا تتطلب أي إجراءات شراء وتترك أثرا ضئيلا، لذا يمكن أن تشهد مؤسسة ما استخداما كبيرا للذكاء الاصطناعي دون أي سجل يثبت حدوثه.
| المقياس | القيمة | المصدر |
|---|---|---|
| النمط المكتشف | التبني اللامركزي يفوق سرعة الحوكمة | OECD |
| الرقابة الرسمية | غالبا غائبة | OECD |
| الموظفون العموميون الذين يستخدمون ذكاء اصطناعي توليديا مفتوح الوصول | نسبة كبيرة | OECD |
| المخاطر الرئيسية المحددة | حماية البيانات | OECD |
| آلية الخطر | التعارض مع سياسات المؤسسة ولوائحها | OECD |
| الشراء المطلوب | لا شيء بالنسبة للأدوات مفتوحة الوصول | مُستنتج |
| مدى وضوح الأمر للمؤسسة | منخفض | مُستنتج |
| اتجاه الفجوة | يتسع | OECD |
المصدر: ورقة عمل OECD حول تجريب الذكاء الاصطناعي التوليدي في الحكومة.
5. نقص المهارات هو العائق الأكبر
عندما تشرح الحكومات ما يعيقها، تهيمن إجابة واحدة. تُذكر الفجوات في المهارات الداخلية باستمرار بوصفها العائق الأكثر أهمية أمام تبني الذكاء الاصطناعي في القطاع العام، متقدمة على ضغط الوقت والمخاوف المتعلقة بالمخاطر ومحدودية القدرة على الابتكار.
هذا الترتيب يستحق أن يؤخذ على محمل الجد لأنه ليس الإجابة التي يفترضها معظم التعليق الخارجي. يميل النقاش العام إلى تأطير العائق باعتباره حذرا تنظيميا أو نقصا في الميزانية، لكن الإدارات نفسها تشير إلى القدرات. يحدد تحليل القوى العاملة لدى OECD ثلاث فئات متمايزة داخل القوى العاملة الحكومية، تتطلب كل منها نهجا مختلفا جذريا في التدريب، وهو ما يتحدى البرامج الموحدة التي تبنتها مؤسسات كثيرة. الأثر العملي هو أن التدريب العام على محو الأمية الرقمية للذكاء الاصطناعي من غير المرجح أن يزيل هذا القيد، لأن الشخص الذي يحتاج إلى تقييم عملية شراء، والشخص الذي يحتاج إلى استخدام أداة بأمان، والشخص الذي يحتاج إلى بناء أداة، يحتاجون جميعا إلى إعداد مختلف تماما.
| المقياس | القيمة | المصدر |
|---|---|---|
| العائق الأكثر ذكرا | الفجوات في المهارات الداخلية | OECD |
| عوائق أخرى مذكورة | ضغط الوقت الناجم عن مهام متنافسة | OECD |
| مذكور أيضا | مخاوف بشأن مخاطر الذكاء الاصطناعي التوليدي | OECD |
| مذكور أيضا | محدودية القدرة على تبني نهج مبتكرة | OECD |
| النتيجة | بطء تحديد التطبيقات الواعدة وتوسيع نطاقها | OECD |
| فئات متمايزة من القوى العاملة المحددة | 3 | OECD |
| ما تحتاجه كل فئة | نهج تدريبي مختلف جذريا | OECD |
| النهج موضع التساؤل | التدريب الموحد للجميع | OECD |
توازيات من قطاع التعليم موجودة في إحصاءات الذكاء الاصطناعي في التعليم لدينا، وسياق توفر النماذج في إحصاءات الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. المصدر: OECD، بناء قوى عاملة حكومية جاهزة للذكاء الاصطناعي.
6. ما تخفيه المقامات
هناك تفصيلة منهجية تغير طريقة قراءة هذه الاتجاهات. ارتفع عدد الدول المشمولة من 33 إلى 36 دولة بين جولتي القياس، ما يعني أن كل مقارنة سنوية للنسب المئوية تخلط بين نمو حقيقي في التبني وتغير في المقام.
بالعد بالدول لا بالنسب، ارتفع الاستخدام الداخلي بمقدار 8 دول، والخدمات العامة بمقدار 5 دول، وصنع السياسات بمقدار دولتين، في حين أُضيفت 3 دول جديدة إلى القياس. وبحسب ما إذا كانت هذه الدول الثلاث تستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل عند انضمامها، فإن جزءا من الزيادة الظاهرة قد يعكس اتساع نطاق الاستطلاع لا تبنيا جديدا. هذا لا يقوض الاستنتاج الرئيسي، إذ لا يمكن تفسير ارتفاع بمقدار 8 دول بثلاثة أعضاء جدد فقط، لكنه يعني أن رقم صنع السياسات هو الأقل ثباتا بين الأرقام الثلاثة. فارتفاع بمقدار دولتين فقط مقابل 3 أعضاء جدد يتوافق تماما مع عدم وجود أي تغيير فعلي بين الدول التي شملها القياس أصلا.
| المقياس | القيمة | المصدر |
|---|---|---|
| الدول المشمولة، الجولة السابقة | 33 | OECD |
| الدول المشمولة، الجولة الحالية | 36 | OECD |
| الدول المضافة | 3 | مُستنتج من بيانات OECD |
| الزيادة في الاستخدام الداخلي، عدد الدول | 8 | مُستنتج من بيانات OECD |
| الزيادة في الخدمات العامة، عدد الدول | 5 | مُستنتج من بيانات OECD |
| الزيادة في صنع السياسات، عدد الدول | 2 | مُستنتج من بيانات OECD |
| أي اتجاه هو الأقل ثباتا | صنع السياسات | مُستنتج |
| طريقة جمع البيانات | تقارير ذاتية من الإدارات الوطنية | OECD |
المصدر: منشورات OECD.AI حول الذكاء الاصطناعي في الحكومة.
الخلاصة: الذكاء الاصطناعي في الحكومة بالأرقام
| المقياس | القيمة | المصدر |
|---|---|---|
| العمليات الداخلية، الجولة الحالية | 31 من أصل 36 (نحو 86%) | OECD |
| العمليات الداخلية، الجولة السابقة | 23 من أصل 33 (نحو 70%) | OECD |
| التغير | ارتفاع بنحو 16 نقطة | مُستنتج |
| الخدمات العامة، الجولة الحالية | 27 من أصل 36 (نحو 75%) | OECD |
| الخدمات العامة، الجولة السابقة | 22 من أصل 33 (نحو 67%) | OECD |
| التغير | ارتفاع بنحو 8 نقاط | مُستنتج |
| صنع السياسات، الجولة الحالية | 13 من أصل 36 (نحو 36%) | OECD |
| صنع السياسات، الجولة السابقة | 11 من أصل 33 (نحو 33%) | OECD |
| التغير | ارتفاع بنحو 3 نقاط | مُستنتج |
| الفجوة بين الاستخدام الداخلي وصنع السياسات | نحو 50 نقطة | مُستنتج |
| الدول التي لا تستخدمه داخليا | 5 من أصل 36 | مُستنتج |
| الدول التي لا تستخدمه في الخدمات العامة | 9 من أصل 36 | مُستنتج |
| الدول التي لا تستخدمه في صنع السياسات | 23 من أصل 36 | مُستنتج |
| العائق الأكثر ذكرا | الفجوات في المهارات الداخلية | OECD |
| نمط الحوكمة | التبني يفوق سرعة الرقابة | OECD |
| فئات متمايزة من القوى العاملة المحددة | 3 | OECD |
| التغير في عدد الدول المشمولة | من 33 إلى 36 | OECD |
المنهجية والمصادر
- أرقام ونسب التبني للعمليات الداخلية والخدمات العامة وصنع السياسات مستمدة من فصل تقرير OECD Digital Government Outlook حول تبني وتنظيم الذكاء الاصطناعي في الحكومة، استنادا إلى Digital Government Index (OECD، موارد OECD.AI، منشورات OECD.AI).
- نتائج فجوة الحوكمة وأنماط تجريب الذكاء الاصطناعي التوليدي مستمدة من OECD Working Papers on Public Governance No. 93 (ورقة عمل OECD، PDF، صفحة منشور OECD).
- نتائج القوى العاملة والمهارات مستمدة من تحليل OECD للقوى العاملة الحكومية (التقرير الكامل من OECD، صفحة منشور OECD).
- ملاحظة على البيانات: جميع أرقام التبني ذاتية الإبلاغ من إدارات وطنية تستجيب لاستطلاع OECD، لذا فإن الدولة التي تفيد باستخدام الذكاء الاصطناعي تؤكد ذلك أكثر مما تثبته، والعتبة المعتمدة لاعتبار دولة ما مستخدمة غير موحدة بين المجيبين. ارتفع عدد الدول المشمولة من 33 إلى 36 بين الجولتين، ما يعني أن مقارنات النسب المئوية عبر السنوات ليست متطابقة تماما من حيث الأساس، وأن أضعف الاتجاهات الثلاثة، صنع السياسات، يتوافق مع عدم وجود تغيير حقيقي بين الدول التي شملها القياس أصلا. النسب المئوية هنا محسوبة من أعداد الدول المنشورة ومقربة. عدد من منشورات OECD الداعمة يقع خلف قيود وصول، لذا تُعرض ترتيبات العوائق بشكل نوعي كما تصفها OECD، لا كنسب استجابة. الصفوف الموسومة بـ”مُستنتج” هي عمليات حسابية على الأعداد المنشورة.
- آخر تحديث: 2 أغسطس 2026. نحدّث هذا الملخص كل ثلاثة أشهر، ومن المتوقع أن يأتي التحديث الرئيسي التالي عند نشر OECD جولة محدثة من Digital Government Index.