اتجاهات الذكاء الاصطناعي لعام 2026: ما الذي يحتاج رواد الأعمال إلى معرفته؟

الإنجليزية دعونا القضاء علىوكالة الذكاء الاصطناعيأي أنها تؤدي المهام بشكل مستقل: إنها رهان آمن لـ "الاتجاه الأكثر سخونة للذكاء الاصطناعي" في المستقبل. يبدو أن الذكاء الاصطناعي الوكيل في صعود لا مفر منه: فالجميع في عالم مقدمي التكنولوجيا والمحللين متحمسون لاحتمال وجود برامج ذكاء اصطناعي تعمل معًا للقيام بعمل حقيقي بدلاً من مجرد إنشاء المحتوى، حتى لو لم يكن أحد متأكدًا تمامًا من كيفية عمله. يعتقد بعض قادة تكنولوجيا المعلومات أن لديهم بالفعل (37%، في استطلاع قادم برعاية UiPath على252قادة تكنولوجيا المعلومات في الولايات المتحدة)؛ ويتوقع معظمهم أن يحدث ذلك قريبًا وهم على استعداد للاستثمار في هذا القطاع (68%خلال ستة أشهر أو أقل)؛ يعتقد بعض المتشككين (الذين التقينا بهم بشكل رئيسي خلال المقابلات) أن هذه حملة إعلانية يقوم بها الموردون بشكل أساسي. يعتقد معظم المديرين في الأدوار المتعلقة بالتكنولوجيا أن برامج الذكاء الاصطناعي المستقلة والتعاونية هذه ستعتمد بشكل أساسي على روبوتات الذكاء الاصطناعي التوليدية المستهدفة التي ستؤدي مهام محددة. يعتقد معظمهم أنه ستكون هناك شبكة من هؤلاء العملاء، ويأمل الكثيرون أن تتطلب الأنظمة البيئية للعملاء تدخلًا بشريًا أقل مما تطلبه الذكاء الاصطناعي في الماضي. يعتقد البعض أن التكنولوجيا سيتم تنسيقها بالكامل بواسطة أدوات أتمتة العمليات الآلية؛ ويقترح آخرون أنه سيتم استرجاع الوكلاء من أنظمة المعاملات المؤسسية؛ ولا يزال البعض الآخر يفترض ظهور "عميل خارق" سيتحكم في كل شيء.

إليك ما نعتقده: سيكون هناك (وفي بعض الحالات يوجد بالفعل) روبوتات الذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI) التي ستتبع أوامر الأشخاص في مهام محددة لإنشاء المحتوى. ستحتاج إلى أكثر من أداة من أدوات Gen AI هذه للقيام بشيء مفيد، مثل إجراء حجز سفر أو إجراء معاملة مصرفية. لكن هذه الأنظمة لا تزال تعمل من خلال التنبؤ بالكلمة التالية، وفي بعض الأحيان يؤدي ذلك إلىأخطاءسعدم الدقة. لذلك ستظل هناك حاجة لأن يقوم البشر بفحصها من وقت لآخر. سيكون الوكلاء الأوائل هم هؤلاءالمهام الداخلية المنظمة الصغيرةوالتي تتطلب القليل من المال، على سبيل المثال المساعدة في تغيير كلمة المرور من وجهة نظر تكنولوجيا المعلومات أو حجز العطلات في أنظمة الموارد البشرية. لا نعتقد أنه من المحتمل جدًا أن تستخدم الشركات هؤلاء الوكلاء مع عملاء حقيقيين ينفقون أموالًا حقيقية على المدى القريب، ما لم تكن هناك إمكانية لمراجعة بشرية أو إلغاء للمعاملة. ونتيجة لذلك، لا نتوقع أن يكون لهذه التكنولوجيا تأثير كبير على القوى العاملة البشرية، باستثناء الوظائف الجديدة التي تتضمن كتابة منشورات مدونة حول الذكاء الاصطناعي الوكيل (انتظر، هل يستطيع الوكلاء القيام بذلك؟).

قياس نتائج تجارب الذكاء الاصطناعي التوليدي

أحد الأسباب التي تجعل الجميع متحمسين بشأن العملاء هو أنه لا يزال من الصعب إثبات القيمة الاقتصادية لجيل الذكاء الاصطناعي. في مقالة اتجاهات الذكاء الاصطناعي منذ بضع سنوات مضت، جادلنا بأن قيمة الذكاء الاصطناعي العام لم يتم إثباتها بعد. قال قادة البيانات والذكاء الاصطناعي الذين شاركوا في "الاستبيان المعياري للتنفيذيين لقيادة الذكاء الاصطناعي والبيانات لعام 2025" الذي أجراه راندي، إنهم واثقون من أن الجيل من الذكاء الاصطناعي يولد قيمة:58%وذكر أن منظمته حققت زيادة هائلة فيإنتاجيةيا ديلكفاءةبفضل الذكاء الاصطناعي، وخاصة الذكاء الاصطناعي التوليدي. آخر16%ادعى أنه "حرر العاملين في مجال المعرفة من المهام الدنيوية" من خلال استخدام أدوات Gen AI. دعونا نأمل أن تكون هذه المعتقدات الإيجابية للغاية صحيحة.

لكن لا ينبغي للشركات أن تضع هذه الثقة على نحو أعمى. عدد قليل جدًا من الشركات يقيس مكاسب الإنتاجية بعناية أو يحاول فهم ما يفعله العاملون في مجال المعرفة الذين تحرروا من العمل الروتيني بالوقت المتاح لهم. ولم تقم سوى عدد قليل من الدراسات الأكاديمية بقياس مكاسب إنتاجية الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي، وعندما قامت بذلك، فقد وجدت بعضًا منها بشكل عامالتحسينات، ولكن ليس الأسي. تعد شركة Goldman Sachs واحدة من الشركات النادرة التي قامت بقياس مكاسب الإنتاجية في صناعة البرمجة. أفاد المطورون أن إنتاجيتهم زادت بحوالي20%. وقد وجدت معظم الدراسات المماثلة عوامل مشروطة في الإنتاجية، حيث يحصل العمال عديمي الخبرة على فوائد أكثر (كما هو الحال في خدمة العملاء والاستشارات) أو يحصل العمال ذوو الخبرة على نتائج أفضل (كما هو الحال في توليد الأكواد).

في كثير من الحالات، فإن أفضل طريقة لقياس مكاسب الإنتاجية هي إنشاءالتجارب الخاضعة للرقابة. على سبيل المثال، قد تطلب إحدى الشركات من مجموعة من المسوقين استخدام Gen AI لإنشاء محتوى دون مراجعة بشرية، وأخرى لاستخدامه مع مراجعة بشرية، ومجموعة مراقبة عدم استخدامه على الإطلاق. ومرة أخرى، هناك عدد قليل من الشركات التي تفعل هذا، ويجب أن يتغير هذا. نظرًا لأن Gen AI يدور حاليًا في المقام الأول حول إنشاء المحتوى للعديد من الشركات، إذا أردنا أن نفهم فوائده حقًا، فسنحتاج أيضًا إلى البدء في قياس جودة المحتوى. ومن الصعب جدًا القيام بذلك مع نتائج العمل الفكري. ومع ذلك، إذا كان Gen AI يساعد في كتابة منشورات المدونة بشكل أسرع بكثير، ولكن المنشورات مملة وغير دقيقة، فمن المهم قياس ذلك: في حالة الاستخدام المحددة هذه، لن تكون هناك فائدة تذكر.

والحقيقة المحزنة هي أنه إذا تمكنت العديد من المنظمات من تحقيق زيادات هائلة في الإنتاجية، فيمكن قياس هذه التحسيناتتسريح العمالعلى نطاق واسع. لكن لا توجد دلائل على حدوث تسريح جماعي للعمال في إحصاءات التوظيف. علاوة على ذلك، علق الحائز على جائزة نوبل في الاقتصاد لعام 2025، دارون عاصم أوغلو من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، أنه حتى الآن لم نشهد زيادات حقيقية في الإنتاجية بفضل الذكاء الاصطناعي ولا يتوقع أي شيء استثنائي في السنوات المقبلة، ربما زيادة في الإنتاجية.0,5%على مدى العقد المقبل. وبغض النظر عن ذلك، إذا كانت الشركات تريد حقًا رؤية الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي والاستفادة منه، فسوف تحتاج إلى قياس فوائده وتجربتها.

إن واقع الثقافة المبنية على البيانات يؤكد نفسه

يبدو أننا ندرك أن Gen AI مثير للاهتمام للغاية. لكنه لا يغير كل شيء، بل يغير على وجه التحديد السمات الثقافية على المدى الطويل. في مقالنا عن الاتجاهات لعام 2023، لاحظنا أن استطلاع راندي وجد أن النسبة المئوية للشركات التي شملها الاستطلاع والتي قالت إنها "أنشأت مؤسسة تعتمد على البيانات والذكاء الاصطناعي" و"أنشأت ثقافة تنظيمية تعتمد على البيانات والذكاء الاصطناعي" قد تضاعفت عن العام السابق (منذ24%آل48%لإنشاء مؤسسات مدفوعة بالبيانات والذكاء الاصطناعي ومن21%آل43%لإنشاء ثقافات تعتمد على البيانات). لقد فوجئنا تمامًا بهذا التحسن الجذري وأرجعنا التغييرات إلى Gen AI، حيث تم نشره على نطاق واسع واعتماده بسرعة من قبل المنظمات.

لقد عادت الأرقام إلى الأرض أكثر قليلاً. ال37%من المشاركين قالوا إنهم يعملون في مؤسسة تعتمد على البيانات والذكاء الاصطناعي، في حين أن33%وقالت إن لديها ثقافة تعتمد على البيانات والذكاء الاصطناعي. لا يزال من الإيجابي أن يعتقد قادة البيانات والذكاء الاصطناعي أن مؤسساتهم قد تحسنت في هذا الصدد مقارنة بالماضي، ولكن توقعاتنا على المدى الطويل هي أن الذكاء الاصطناعي التوليدي وحده لا يكفي لجعل المؤسسات والثقافات تعتمد على البيانات.

وفي نفس الاستطلاع،92%من المشاركين قالوا إنهم يعتقدون أن التحديات الثقافية وتحديات إدارة التغيير هي أكبر عائق أمام التحول إلى الاعتماد على البيانات والذكاء الاصطناعي. وهذا يشير إلى أن أي تكنولوجيا وحدها غير كافية. ومن الجدير بالذكر أن غالبية الموظفين الذين تمت مقابلتهم كانوا من المنظماتتقليديتأسست منذ أكثر من جيل ولها تاريخ من التحولتدريجي. لقد بذلت العديد من هذه الشركات جهودًا أكبر لتنفيذ استراتيجياتها الرقمية أثناء الوباء مقارنة بالعقدين الماضيين.

البيانات غير المنظمة مهمة مرة أخرى

كان لجيل الذكاء الاصطناعي تأثير آخر على المؤسسات: فهو يجعل البيانات غير المنظمة ذات صلة مرة أخرى. في "الاستبيان المعياري التنفيذي لقيادة الذكاء الاصطناعي والبيانات" لعام 2025،94%من القادة في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي قالوا إن الاهتمام بالذكاء الاصطناعي يؤدي إلى زيادة التركيز على البيانات. وبما أن الذكاء الاصطناعي التحليلي التقليدي موجود منذ عدة عقود، فإننا نعتقد أنهم كانوا يشيرون إلى تأثير الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي. وفي استطلاع آخر ذكرناه في مقالة اتجاهات الذكاء الاصطناعي العام الماضي، كانت هناك أدلة قوية على أن معظم الشركات لم تبدأ بعد في إدارة البيانات بشكل حقيقي للتحضير لجيل الذكاء الاصطناعي.

الغالبية العظمى من البيانات التي يعمل معها Gen AI غير منظمة نسبيًا، في أشكال مثل النصوص والصور ومقاطع الفيديو وما شابه. شارك مدير في شركة تأمين كبيرة مؤخرًا مع راندي أن97%من بيانات الشركة كانت غير منظمة. تهتم العديد من الشركات باستخدام Gen AI للمساعدة في إدارة بياناتها ومستنداتها وتوفير الوصول إليها، عادةً باستخدام نهج يسمى الجيل المعزز للاسترجاع، أو RAG. ومع ذلك، فإن بعض الشركات لم تعمل كثيرًا على بياناتها غير المنظمة منذ أيام إدارة المعرفة قبل أكثر من 20 عامًا. لقد ركزوا على البيانات المنظمة، والتي عادة ما تكون عبارة عن صفوف وأعمدة من الأرقام من أنظمة المعاملات.

للتخلص من البيانات غير المنظمة، يجب على المؤسسات اختيار أفضل الأمثلة لكل نوع مستند، ووضع علامة على المحتوى أو رسم بياني له، وتحميله في النظام (مرحبًا بك في عالم التضمين الغامض، وقواعد البيانات المتجهة، وخوارزميات البحث عن التشابه). توفر هذه الأساليب فوائد كبيرة من حيث وصول الموظفين إلى المعرفة، ولهذا السبب تتبعها العديد من المنظمات. ومع ذلك، لا يزال هذا العمل يتطلب قدرا كبيرا من الجهد البشري. في مرحلة ما، ربما سنكون قادرين ببساطة على تحميل الكثير من المستندات الداخلية في نافذة مطالبة Gen AI. وحتى عندما يكون هذا ممكنا، ستظل هناك حاجة إلى قدر كبيررعاية الإنسانالبيانات، لأن ChatGpt غير قادر على تحديد الأفضل من بين 20 عرض مبيعات مختلفًا.

من يجب عليه إدارة البيانات والذكاء الاصطناعي؟

ربما لا ينبغي أن يكون مفاجئًا أنه في حين أن البيانات ومحاولات تسخيرها مع الذكاء الاصطناعي تحظى بالمزيد والمزيد من الاهتمام والاستثمار من قبل المؤسسات، فإن وظيفة قيادة البيانات نفسها لا تزال تعاني. لا يزال الدور ناشئًا نسبيًا: فقط12%من المؤسسات في استطلاع راندي السنوي الأول في عام 2012 قامت بتعيين مسؤول بيانات رئيسي. يجري إحراز تقدم:85%من المؤسسات في استطلاع راندي الأخير قامت بتعيين مدير بيانات رئيسي، وتركز نسبة متزايدة من قادة البيانات هؤلاء بشكل أساسي علىنمو,ابتكارهالتحول(بدلاً من تجنب المخاطر أو القضايا التنظيمية). كما قامت المزيد من المنظمات بتعيين كبار مسؤولي الذكاء الاصطناعي – وهو ما يثير الدهشة33%.

ومع استمرار تطور هذه الأدوار، تستمر المنظمات في النضال من أجل ولاياتها ومسؤولياتها وهياكلها الهرمية. قال أقل من نصف قادة البيانات (معظمهم من كبار مسؤولي البيانات) الذين استجابوا للاستبيان المعياري للتنفيذيين لقيادة البيانات والذكاء الاصطناعي التابع لراندي إن وظيفتهم فعالة للغاية وراسخة، ولم يقم سوى51%صرحوا بأنهم يعتقدون أن عملهم مفهوم جيدًا داخل منظماتهم. لسنا متأكدين بعد ما إذا كانت مسؤوليات كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي ومسؤول البيانات (والتحليلات) (CDAO) تتطلب أدوارًا منفصلة، ​​على الرغم من أن بعض المنظمات، بما في ذلك Capital One وCleveland Clinic، قد أنشأت دور كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي على قدم المساواة مع كبير مسؤولي البيانات.

الشيء الوحيد الذي يمكننا قوله على وجه اليقين هو أنسؤال القيادةفي مجال البيانات والذكاء الاصطناعي من المتوقع أن ينمو، بغض النظر عن الشكل والهيكل والأساليب التي سيتخذها هذا الطلب. نحن لم نقرر بعد بشأن المستقبل الأوسع لإدارة البيانات والذكاء الاصطناعي. يعتقد راندي بشدة أن دور CDAO يجب أن يكون دورًا مؤسسيًا يقدم تقاريره إلى قيادة الشركة. ويشير إلى أن36%من قادة البيانات والذكاء الاصطناعي في استطلاعها هذا العام تم تقديم تقاريرهم إلى الرئيس التنفيذي أو الرئيس أو مدير العمليات. يؤمن راندي إيمانًا راسخًا بأن قادة البيانات والذكاء الاصطناعي يجب أن يقدموا قيمة أعمال قابلة للقياس وأن يفهموا لغة العمل ويتحدثوها.

ويوافق توم على أن قادة التكنولوجيا بحاجة إلى التركيز بشكل أكبر على قيمة الأعمال. ومع ذلك، وكما ذكرنا في تقرير الاتجاهات لعام 2024، فهو يعتقد أن هناك عددًا كبيرًا جدًا من "قادة التكنولوجيا" في معظم المؤسسات، بما في ذلك CDAOs. ويجد العديد من هؤلاء المديرين التنفيذيين أن عملائهم الداخليين يشعرون بالارتباك من جميع مديري التكنولوجيا على المستوى التنفيذي وأن انتشار مثل هذه الأدوار يجعل التعاون صعبًا ومن غير المرجح أن يقدموا تقاريرهم إلى الرئيس التنفيذي. ويفضل توم رؤية "قادة التكنولوجيا الفائقة"، حيث تكون جميع الأدوار التكنولوجية مسؤولة أمامهم، كما هو الحال في عدد متزايد من الشركات التي قامت بترقية مديري تكنولوجيا المعلومات الذين يركزون على التحول لشغل هذا الدور. مهما كانت الإجابة الصحيحة، فمن الواضح أن المنظمات بحاجة إلى التدخل وتحقيق ذلكأولئك الذين يديرون البيانات يتم احترامهم بقدر احترام البيانات نفسها.

ترجمة المقال الأصلي “خمسة اتجاهات في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات لعام 2025”، يناير 2025