2026: عام المجال-الخاص بالذكاء الاصطناعي في الشركات

بالنسبة إلى الشركات التي تسابق الزمن لدمج الذكاء الاصطناعي، تتكرر عقبة واحدة مهما تسارع تقدم التقنية: الهلوسة. فقد وجد تقرير حديث صادر عن Bain & Company أن جودة المخرجات لا تزال من أبرز عوائق اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي، رغم الزيادة الكبيرة في تجارب الشركات واستثماراتها خلال العام الماضي. وما يزيد المشكلة أن مساعدين مثل ChatGPT وCopilot وPerplexity يشوّهون المحتوى الإخباري، وفق أحد التقارير، في 45% من الحالات، عبر حذف السياق أو إضافة تفاصيل مضللة أو نسب معلومات إلى مصادر خاطئة أو اختلاقها بالكامل.

نحن نغادر مرحلة الانبهار بالذكاء الاصطناعي وندخل مرحلة الأداء، حيث يصبح الأثر القابل للقياس أهم من الجِدة. ولا تؤدي هذه الأخطاء إلى تقويض الثقة فحسب، بل تعرض قرارات الشركات للخطر. فقد تقود معلومة واحدة مختلقة إلى ضرر بالسمعة أو استراتيجية مضللة أو أخطاء تشغيلية مكلفة. ومع ذلك، تواصل مؤسسات كثيرة نشر نماذج عامة لم تُبن لسير العمل المتخصص أو القيود التنظيمية في قطاعاتها، خشية أن تتخلف عن منافسيها.

مخاطر الاعتماد على الذكاء الاصطناعي العام

للنماذج العامة نقاط قوة واضحة، فهي فعالة في توليد الأفكار وصياغة المسودات وتسريع مهام التواصل الروتينية. لكن توسيع استخدامها إلى سير عمل أكثر تخصصًا أو خضوعًا للتنظيم يُظهر فئات جديدة من المخاطر. والهلوسة جزء واحد فقط من المشهد؛ فقد انضمت إليها ثغرات شديدة الخطورة مثل تجاوز القيود وحقن المطالبات وكشف البيانات الحساسة. وتصبح هذه التهديدات أشد عندما يصل الذكاء الاصطناعي إلى العمليات الحيوية للمؤسسة.

في وقت سابق من هذا العام، ظهرت في تطبيقات الرعاية الصحية حالات متعددة من الهلوسة ذات الأهمية السريرية، ومنها زيادة احتمال التشخيص الخاطئ. وقد كشف ذلك خطورة استخدام نماذج غير متخصصة في بيئات عالية المخاطر. فتفسير ملخص طبي على نحو خاطئ أو تقديم توصية غير صحيحة قد يغير حياة المريض، إضافة إلى تعطيل سير عمل كان من المفترض أن يكون سلسًا.

لذلك لا غرابة في أن 72% من شركات مؤشر S&P 500 تفصح الآن عن مخاطر مرتبطة بالذكاء الاصطناعي، مقارنة بـ12% فقط في عام 2023. وتتراوح المخاوف بين خصوصية البيانات والتحيز وتسرب الملكية الفكرية والامتثال التنظيمي. وهذا يعكس تحولًا أوسع، إذ تتعامل مجالس الإدارة والمستثمرون مع مخاطر الذكاء الاصطناعي بالجدية نفسها التي يتعاملون بها مع الأمن السيبراني.

التحول إلى أنظمة ذكاء اصطناعي متخصصة

أثبت عام 2025 أن زيادة الحجم وحدها لم تعد تقود إلى اختراقات كبرى. فبعد أن اتسمت السنوات الأولى للذكاء الاصطناعي التوليدي بفكرة «الأكبر أفضل»، وصلنا إلى مرحلة لا تحقق فيها زيادة حجم النموذج وبيانات التدريب سوى مكاسب تدريجية.

لا تحاول النماذج المتخصصة في مجال معين معرفة كل شيء، بل تُصمم لمعرفة ما يهم داخل قطاع أو سير عمل محدد.

يوفر الذكاء الاصطناعي المصمم لغرض محدد ثلاث فوائد أساسية:

1. دقة أعلى: تتفوق النماذج المستندة إلى معلومات الشركة والقطاع على النماذج العامة في الدقة والموثوقية.
2. عائد أسرع على الاستثمار: لأن هذه الأنظمة ترتبط مباشرة بالمهام وسير العمل المحددين، فإنها تحقق أثرًا قابلًا للقياس في وقت أقصر.
3. نشر أكثر أمانًا: تتوافق الأنظمة المتخصصة بصورة طبيعية مع لوائح القطاع، مما يقلل المخاطر ويسهل اعتمادها داخليًا.

ويستجيب سوق الذكاء الاصطناعي لهذا التحول. فأدوات مثل Harvey للعمليات القانونية، وProject Mercury من OpenAI للنمذجة والتحليل الماليين، وClaude for Life Sciences من Anthropic للبحث والاكتشاف العلمي، تعكس انتقالًا أوسع نحو التخصص.

والسبب بسيط: لا تفيد سوى 39% من الشركات حاليًا بأنها تحقق أرباحًا مباشرة من استثمارات الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى أن الأدوات العامة وحدها لا تحقق عائدًا على الاستثمار بمستوى المؤسسات.

تحقيق عائد حقيقي وقابل للقياس من الذكاء الاصطناعي

يتفوق الذكاء الاصطناعي المصمم لغرض محدد عند تطبيقه على سير عمل منظم ومتكرر وواضح المعالم. فبدل تقديم معرفة واسعة لكنها سطحية عبر ملايين الموضوعات، تحقق هذه الأنظمة أداءً دقيقًا في مهام مثل تحليل عمليات الاندماج والاستحواذ، والامتثال، وتقييم المخاطر، وتطوير ملفات العملاء، والتنبؤ التشغيلي.

والفرق وظيفي واقتصادي معًا. فالشركات التي تنتقل من التجارب إلى التنفيذ واسع النطاق تقيس استثمارات الذكاء الاصطناعي بصورة متزايدة من منظور العائد. وتشترك المؤسسات التي تحقق أفضل النتائج في ثلاث أولويات:

• أثر مركز ومتوافق مع العمل: يجب أن يحسن الذكاء الاصطناعي الإنتاجية أو الربحية أو اتخاذ القرار بصورة ملموسة، لا أن ينتج مخرجات مبهرة فحسب.
• التوافق التنظيمي: تقلل الأدوات المبنية مع مراعاة الامتثال الاحتكاك في المراحل اللاحقة.
• تبني القوى العاملة: لا تقل تنمية المهارات والحوكمة والاستعداد الثقافي أهمية عن الأداء التقني.

وعند تقييم الموردين، ينبغي للشركات التأكد من أن النظام مبني للقرارات التي تحتاج فعلًا إلى اتخاذها. تبدأ العملية بالدقة: هل يستطيع النموذج التعامل مع مصطلحات المجال وقيوده وحالاته الحدية؟ ثم تأتي الشفافية؛ إذ يجب أن يشرح الموردون كيفية إسناد النموذج ومصادر بياناته وما إذا كانت مخرجاته قابلة للاستشهاد بوضوح. وفي بيئة المؤسسات، لا تقل إمكانية تتبع الإجابة إلى مصدر موثوق أهمية عن الإجابة نفسها. وأخيرًا، يجب تقييم سهولة دمج النظام في سير العمل القائم. فأقوى تطبيقات الذكاء الاصطناعي هي التي تستطيع الفرق الوثوق بها وحوكمتها ودمجها من دون تعقيد إضافي.

مستقبل الذكاء الاصطناعي الموثوق للمؤسسات متخصص بحسب المجال

مع انتقال المؤسسات من ضجة الذكاء الاصطناعي إلى الواقع التشغيلي، ستصبح الثقة والموثوقية السمتين الحاسمتين لنجاح عمليات النشر. لم يعد الحجم وحده يضمن قفزات في الأداء، وستتحدد المرحلة التالية من اعتماد الذكاء الاصطناعي في المؤسسات بمدى صلة الرؤى التي تقدمها النماذج وقيمتها.

سيُكمل عام 2026 الانتقال من أدوات توليدية منفصلة إلى أنظمة متكاملة. وسيصبح الذكاء الاصطناعي أكثر استباقية واندماجًا وتخصصًا بحسب القطاع. وسيتراجع ظهوره إلى الخلفية مع دخوله في كل منتج وخدمة وسير عمل، بينما يأتي التميز من الأنظمة التي تفهم السياق وتحقق أثرًا قابلًا للقياس. وفي عام 2026، ستأتي القيمة الحقيقية من استخدام نماذج مصممة للقرارات التي تحتاج المؤسسات فعلًا إلى اتخاذها.