قاده التفكير
2026: عام الذكاء الاصطناعي المتخصص في مجال معين في المؤسسات
بالنسبة للمؤسسات التي تتسابق لدمج الذكاء الاصطناعي، يظل هناك عائق واحد يظهر باستمرار بغض النظر عن سرعة تقدم التكنولوجيا: الهلوسة. وقد أشارت دراسة حديثة إلى ذلك. بين وشركاه أظهر تقرير أن جودة المخرجات لا تزال تشكل عائقًا رئيسيًا أمام تبني الذكاء الاصطناعي من الجيل الأول، على الرغم من الزيادة الكبيرة في تجارب الشركات واستثماراتها خلال العام الماضي. ومما يزيد الأمر تعقيدًا، أن مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT وCopilot وPerplexity يشوهون محتوى الأخبار، وفقًا لأحد التقارير. 45٪ من الوقت، وإدخال سياق مفقود، وتفاصيل مضللة، وإسنادات غير صحيحة، أو معلومات ملفقة بالكامل.
نحن ننتقل من مرحلة الإبهار في الذكاء الاصطناعي إلى مرحلة الأداء، حيث يصبح التأثير القابل للقياس أهم من مجرد الحداثة. لن تؤدي هذه الأخطاء إلى تآكل الثقة فحسب، بل ستُعرّض عملية صنع القرار في المؤسسات للخطر. قد تؤدي فكرة واحدة خاطئة إلى الإضرار بالسمعة، أو وضع استراتيجية مضللة، أو أخطاء تشغيلية مكلفةومع ذلك، تستمر العديد من المنظمات في نشر نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الأغراض العامة التي لم يتم تصميمها لسير العمل المتخصص والقيود التنظيمية لصناعاتها لتجنب التخلف عن أقرانها.
مخاطر الاعتماد على الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة
تتمتع النماذج العامة بمزايا واضحة، فهي فعّالة للغاية في توليد الأفكار العامة، والصياغة، وتسريع مهام التواصل الروتينية. ولكن مع توسع المؤسسات في استخدام الذكاء الاصطناعي ليشمل عمليات أكثر تخصصًا أو خاضعة للوائح، تظهر فئات جديدة من المخاطر. فالهلوسة ليست سوى جزء من مشهد المخاطر، إذ انضمت إليها مجموعة متنامية من الثغرات الأمنية الخطيرة، مثل اختراق الأنظمة، والحقن الفوري، وكشف البيانات الحساسة. وتزداد هذه التهديدات حدةً عندما يلامس الذكاء الاصطناعي عمليات العمل بالغة الأهمية.
في وقت سابق من هذا العام، كشفت تطبيقات الرعاية الصحية عن حالات متعددة من الهلوسة ذات الأهمية السريريةبما في ذلك زيادة احتمالية التشخيص الخاطئ. وقد كشف هذا عن الخطر المتزايد لاستخدام نماذج غير متخصصة في بيئات بالغة الأهمية. إذ يمكن أن يؤدي سوء تفسير الملخص الطبي أو التوصية الخاطئة إلى عواقب وخيمة تغير مجرى حياة المريض، فضلاً عن تعطيل سير العمل الذي كان يسير بسلاسة.
انها ليست مفاجأة ذلك 72% من شركات S&P 500 تشير التقارير الآن إلى المخاطر المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، بزيادة عن 12% فقط في عام 2023. وتتراوح مخاوفهم من خصوصية البيانات والتحيز إلى تسريب الملكية الفكرية والامتثال التنظيمي، مما يشير إلى تحول أوسع: حيث تتعامل مجالس إدارة الشركات والمستثمرون بشكل متزايد مع مخاطر الذكاء الاصطناعي بنفس جدية الأمن السيبراني.
التحول إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي المتخصصة
أثبت عام 2025 أن الحجم وحده لم يعد كافياً لتحقيق اختراقات كبيرة. فبينما تميزت السنوات الأولى للذكاء الاصطناعي العام بمبدأ "كلما كان الحجم أكبر، كان ذلك أفضل"، فقد وصلنا إلى مرحلة استقرار حيث لا يؤدي زيادة حجم النموذج وبيانات التدريب إلا إلى مكاسب طفيفة.
لا تحاول نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة والخاصة بمجال معين معرفة كل شيء؛ بل يتم تصميمها لمعرفة ما يهم في سياق صناعة أو سير عمل معين.
يوفر الذكاء الاصطناعي المصمم خصيصاً ثلاث فوائد أساسية:
- دقة أعلى: تتفوق النماذج المستندة إلى معلومات الشركة والصناعة على النماذج العامة من حيث الدقة والموثوقية.
- عائد استثمار أسرع: ولأن هذه الأنظمة ترتبط مباشرة بالمهام وسير العمل المحددة، فإنها تحقق تأثيراً قابلاً للقياس بشكل أسرع.
- نشر أكثر أمانًا: تتوافق الأنظمة المصممة خصيصًا بشكل طبيعي أكثر مع اللوائح الخاصة بكل قطاع، مما يقلل المخاطر ويسهل عملية التبني الداخلي.
يستجيب سوق الذكاء الاصطناعي وفقًا لذلك: أدوات مثل هارفي (للعمليات القانونية)، مشروع ميركوري التابع لشركة OpenAI (النمذجة والتحليل المالي)، وشركة أنثروبيك كلود لعلوم الحياة (البحث العلمي والاكتشاف) يعكسان تحولاً أوسع نحو التخصص.
والسبب بسيط: فقط 39٪ من الشركات تشير التقارير الحالية إلى تحقيق أرباح مباشرة من استثمارات الذكاء الاصطناعي، مما يدل على أن الأدوات العامة وحدها لا تحقق عائدًا على الاستثمار على مستوى المؤسسات.
تحقيق عائد استثمار حقيقي وقابل للقياس في مجال الذكاء الاصطناعي
تزدهر أنظمة الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا عند تطبيقها على سير عمل منظم وقابل للتكرار ومحدد بوضوح. فبدلاً من تقديم معرفة واسعة ولكن سطحية عبر ملايين المواضيع، تقدم هذه الأنظمة أداءً دقيقًا في مهام مثل تحليل عمليات الاندماج والاستحواذ، والامتثال، وتقييم المخاطر، وتطوير ملفات تعريف العملاء، والتنبؤ التشغيلي.
يكمن الاختلاف في الجانبين الوظيفي والاقتصادي. فالشركات التي تنتقل من مرحلة التجريب إلى التطبيق واسع النطاق تُقيّم استثماراتها في الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد من منظور العائد على الاستثمار. وتشترك العديد من الشركات التي تحقق أفضل النتائج في ثلاث أولويات:
- تأثير مركّز ومتوافق مع الوظيفة: يجب أن يُحسّن الذكاء الاصطناعي بشكل ملموس الإنتاجية أو الربحية أو عملية صنع القرار، وليس مجرد توليد مخرجات مبهرة.
- المحاذاة التنظيمية: الأدوات المصممة مع مراعاة الامتثال تقلل من الاحتكاك في المراحل اللاحقة.
- تبني القوى العاملة: تطوير المهارات والحوكمة والاستعداد الثقافي لا يقل أهمية عن الأداء التقني.
عند تقييم الموردين، يجب على الشركات التأكد من أن النظام مصممٌ لتلبية احتياجاتها الفعلية في اتخاذ القرارات. ابدأ بالدقة: هل يستطيع النموذج التعامل مع المصطلحات والقيود والحالات الاستثنائية في مجال عملك؟ ثم انظر إلى الشفافية. يجب أن يكون الموردون قادرين على شرح أسس النموذج، ومصادر البيانات التي يعتمد عليها، وما إذا كانت مخرجاته قابلة للاستشهاد بها بوضوح. في بيئات المؤسسات، تُعدّ الإجابة التي يمكن تتبعها إلى مصدر موثوق بنفس أهمية الإجابة نفسها. أخيرًا، قيّم مدى سهولة دمج النظام في سير العمل الحالي. إنّ أقوى تطبيقات الذكاء الاصطناعي هي تلك التي يمكن للفرق الوثوق بها وإدارتها ودمجها دون تعقيدات إضافية.
مستقبل الذكاء الاصطناعي الموثوق به في المؤسسات يعتمد على المجال المحدد
مع انتقال المؤسسات من مرحلة الترويج للذكاء الاصطناعي إلى التطبيق العملي، ستصبح الثقة والموثوقية سمتين أساسيتين لنجاح عمليات النشر. لم يعد التوسع وحده كافيًا لتحقيق طفرات في الأداء. ستتحدد المرحلة التالية من تبني الذكاء الاصطناعي في المؤسسات بمدى ملاءمة وقيمة الرؤى التي توفرها النماذج.
سيشهد عام 2026 اكتمال التحول من الذكاء الاصطناعي التوليدي كأدوات معزولة إلى أنظمة متكاملة. كما سيشهد هذا العام تحول الذكاء الاصطناعي إلى أداة استباقية، ومدمجة، ومخصصة لقطاعات محددة. سيتلاشى دور الذكاء الاصطناعي التوليدي تدريجيًا مع اندماجه في كل منتج وخدمة وسير عمل. وسيكمن التميز في الأنظمة التي تفهم السياق وتُحدث تأثيرًا ملموسًا. في عام 2026، ستكمن القيمة الحقيقية في استخدام نماذج مصممة خصيصًا للقرارات التي تحتاجها المؤسسات فعليًا.
