قاده التفكير
ما الذي يحمله عام 2026 للشركات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي؟
بالنظر إلى الماضي، كان عام 2025 بمثابة الاختبار الحقيقي لقوة اقتصاد الذكاء الاصطناعي. وتُظهر البيانات الحديثة بعض الحقائق التي تدعو إلى التفكير: إخفاقات الشركات الناشئة . up (إلى حوالي 40%), 60-70% من الطيارين لا الوصول إلى الإنتاج، و لم تتعلم سوى نسبة ضئيلة (22%) من المؤسسات كيفية توسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي يتجاوز الأمر التجارب المعزولة. فمع دخول الشركات الناشئة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي فصلاً جديداً، حيث تقل أهمية مقاييس مثل جولات التمويل ومعايير النماذج والعروض التوضيحية الصحفية، يتضح أن العوائق الحقيقية هيكلية ومعرفية وتنظيمية.
في هذه المقالة، يستكشف أليكس كوروف، كبير مسؤولي المنتجات في Zing Coach، خمس قوى خفية تميز الفائزين عن الخاسرين في عام 2026. لم يتم ذكرها في مذكرات المستثمرين بعد، لكنها تحدد بالفعل النجاح أو الانهيار داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحية وسير العمل.
مشهد الذكاء الاصطناعي المتشظي
لنبدأ ببعض الأرقام الدقيقة. معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا "حالة الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال 2025" يُظهر ذلك تقريبًا 95% من المشاريع التجريبية للذكاء الاصطناعي العام تفشل في تحقيق قيمة قابلة للقياس أو التوسع في الإنتاجحتى المتفائلين عموماً ماكينزي أظهر الاستطلاع أن فقط حوالي 23% من الشركات تبني أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة استخدمها بشكل هادفوهذا يعني أن السوق ليس متحمساً تماماً لدمج حلول الذكاء الاصطناعي المثيرة كما كان عليه الحال قبل عام.
تُشكل هذه البيانات خلفيةً أقل إثارةً بكثير مما كنا نأمل، وعلى كل شركة تعتمد على الذكاء الاصطناعي أن تستعد للخضوع للتدقيق في ضوء هذه الخلفية عام 2026. المشاريع التي تنجح، لا يعود نجاحها إلى نماذج أكثر ذكاءً أو ضخامة. فما سر نجاحها إذن؟
هشاشة النموذج وبقاء الأكثر استقرارًا
عندما يسمع غير المهندسين مصطلح "الذكاء الاصطناعي"، فإنهم يحلمون بـ مخرجات أكثر ذكاءًالأهم لبقاء النظام هو قدرته على التعامل مع تعقيدات العالم الحقيقي، حيث تكون البيانات غير منظمة، والأهداف متغيرة باستمرار، وتظهر حالات استثنائية غير متوقعة تُفسد كل شيء. يجب أن يُقدّم النموذج مخرجات ذكية يتوقعها المستخدم النهائي.
لا يمكن تجنب معظم إخفاقات الذكاء الاصطناعي من حيث المخرجات بزيادة قدرة النموذج. أما الهشاشة، فهي العدو الحقيقي. غالبًا ما تُختبر النماذج لتؤدي أداءً جيدًا في اختبارات معزولة. فلا عجب أنها تتعطل عند أدنى تغيير في المدخلات أو السياق أو سير العمل. كما أن بعض الأنظمة الأخرى تُظهر خللًا أو تتصرف بشكل غير متوقع عند خروجها عن الظروف المحددة التي دُرِّبت عليها. ولا تزال أبحاث الذكاء الاصطناعي في الشركات... يستثمر بشكل غير كافٍ في السلامة بالتصميم والمتانةلماذا؟ لأن التركيز على معايير الأداء التدريجية كان كافياً لفترة طويلة لجذب المستثمرين المتحمسين. لكن لسوء الحظ، لن تُنقذنا هذه المعايير عند التنفيذ.
بحلول عام 2026، ينبغي على الشركات التوقف عن التركيز المفرط على تحقيق أعلى نتائج في الاختبارات المعيارية، والبدء بالتفكير في استقرار النظام بدلاً من ذلك. هل يعمل نموذجك بثبات عبر مختلف المتغيرات؟ هل يتعامل مع حالات الفشل بسلاسة؟ هل يتعافى ويصحح نفسه تلقائيًا؟ تنهار النماذج الهشة بمجرد أن تتطلب سير العمل الحقيقية أي شيء يتجاوز المدخلات النظرية، لذا لا ينبغي لنا تصميمها للاستخدام النظري.
طبقة التعقيد الخفية: عدم استقرار العوامل المتعددة
مع تطور الأنظمة من نماذج فردية إلى شبكات من وحدات الذكاء الاصطناعي التي تخطط وتنسق وتتصرف بشكل مستقل، يصبح هذا الترابط سببًا في أن أي خلل بسيط يؤدي إلى كارثة. وبطبيعة الحال، يُدخل ظهور أنظمة متعددة العوامل مستوى جديدًا من عدم الاستقرار، لأن كل عامل يضيف تعقيدًا هائلاً: تتغير الحالات الداخلية، وتتراكم حلقات التغذية الراجعة، وغير ذلك. وبينما يناقش المختصون هذه المشكلات (على موقع Reddit غالبًا، وليس في منشورات مطبوعة)، فإن سلسلة من التناقضات تُفشل أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة العوامل، التي كانت واعدة، تمامًا.
يدفعنا عدم استقرار الأنظمة متعددة العوامل إلى التعلم من أسراب النحل. ففي السرب، لكل وحدة أهداف بسيطة، ومع ذلك يظل السلوك الجماعي محكوماً بدقة. لا تنطبق أساليب هندسة البرمجيات التقليدية هنا بشكل كامل، لأن عوامل الذكاء الاصطناعي، مثل النحل، احتمالية وقابلة للتكيف وحساسة للسياق. الخلاصة؟ تعامل مع تنسيق العوامل كتخصص تصميم مستقل يتطلب تحليل الاستقرار، والتحكم في التفاعل، وحدوداً آمنة بين الوحدات.
ثغرات الحوكمة تقضي على جميع فرص التوسع
حتى الحلول المستقرة ذات السلوك المتوقع للوكلاء تتعثر في الحوكمة قبل أن تتاح لها فرصة التوسع. تُظهر أبحاث المؤسسات الحديثة لا تزال معظم الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي تفتقر إلى أطر حوكمة متكاملة تغطي الممارسات الأخلاقية، وعتبات المخاطر، ومعالجة البيانات، أو الإشراف على دورة حياة المنتج. نسبة ضئيلة فقط من هذه الشركات تدمج هذه الممارسات في عمليات التطوير القياسية لديها.
والأسوأ من ذلك، أن أعمال السلامة في مرحلة النشر، بما في ذلك رصد التحيز وتتبع قابلية التفسير وما إلى ذلك، تبقى في كلا الاتجاهين لم يتم بحثها بشكل كافٍ ولم يتم تطبيقها بشكل كافٍمن الناحية العملية، هذا يعني أن الفرق تطلق الذكاء الاصطناعي في مجالات حساسة دون ضوابط للتحيز، ودون ضوابط قابلة للتنفيذ، ومع حلقات تغذية راجعة معرضة لاكتشاف الانحراف.
بحلول عام 2026، لن يكون تطبيق الحوكمة مجرد إجراء شكلي. فكما حدث في عام 2025 عندما تسببت ثغرات الحوكمة في فقدان العديد من الشركات لسمعتها بالكامل، فقد حان الوقت لدمج سياسات وأدوات الامتثال في عمليات التطوير والتطبيق اليومية.
الزائد المعرفي
في خضمّ موجة الترويج المبالغ فيه، أثقلت الشركات الناشئة والمؤسسات فرق العمل بأدوات الذكاء الاصطناعي والأسئلة المتعلقة به، دون تخفيف العبء المعرفي. وقد مهّد الانتشار السريع لأدوات الذكاء الاصطناعي الطريق أمام استخدامها غير الرسمي (حيث يستخدم الموظفون أدوات غير معتمدة خارج نطاق الحوكمة). ثمّ، ظهرت فجوة كبيرة بين توقعات الأفراد واستعداد المؤسسات. والنتيجة؟ ازدياد التعقيد، وتراجع الوضوح.
لم يسبق لأي نظام ذكاء اصطناعي أن بلغ مستوى التنبؤ الغامض الذي يحل محل الفكر البشري. لذا، نحتاج إلى أن يكون الناس قادرين على فهم حلول الذكاء الاصطناعي والثقة بها، والتعاون معها لا معارضتها. إن التفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي يشبه أي تفاعل آخر بين الإنسان والحاسوب، ويحتاج إلى معايير أداء قابلة للقياس، مثل معايرة الثقة، وسهولة الاستخدام المعرفي، وقبل كل شيء، الشفافية.
تكامل السحب
قواعد بيانات فشل الذكاء الاصطناعي إظهار نمطتفشل معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي لأنها تُدمج مع الأنظمة القديمة دون مراعاة سير العمل، وقنوات البيانات، والالتزامات التنظيمية. وقد انتقلت نسبة ضئيلة فقط من المؤسسات من مرحلة التجارب الأولية إلى النشر الكامل. وهذا ما يُعرف بمشاكل التكامل: فالبيانات غير جاهزة لتدريب الذكاء الاصطناعي أو استنتاجه، والتطبيقات غير قادرة على استيعاب المخرجات الغنية بالسياق، والفرق غير متفقة على معايير النجاح.
مع أنه لا يوجد حل واحد يناسب جميع القطاعات لهذه المشكلة، إلا أننا لسنا بحاجة إلى المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي غير المكتملة التي تشبه الألعاب. سيتعامل رواد السوق مع التكامل كجزء لا يتجزأ من تصميم بنيتهم التحتية، بما في ذلك هندسة البيانات، وسير العمل البشري، وأنظمة التغذية الراجعة.
ما الذي يفصل القلة التي تفوز؟
يتوقف نجاح الذكاء الاصطناعي أو فشله على التفاعل بين الأنظمة البشرية والآلية. الشركات التي تُدير التعقيد بفعالية، بدلاً من إخفاء جوهره، تبقى صامدة وسط الضجيج الإعلامي المتراجع.
في عام 2026، سيتمتع الفائزون بنماذج مستقرة وقوية، وأنظمة بيئية متعددة العوامل قابلة للتنبؤ، وحوكمة مدمجة تعزز الثقة والامتثال، وتكامل سلس في سير العمل. لقد ولّى زمن العروض الترويجية البراقة، وحلّت محلها القيمة الملموسة. وداعاً للوعود المبالغ فيها لعام 2025، فلندخل عصر الانضباط والتوافق.
