عندما تُحسّن الآلات نفسها: من يتحكم بمستقبل الذكاء الاصطناعي؟

من فخ الضجيج الإعلامي إلى خلق قيمة حقيقية: كيف يُغير الذكاء الاصطناعي عالم العمل حقاً

الذكاء الاصطناعي يبني الذكاء الاصطناعي: قفزة مذهلة في الإنتاجية في مختبرات سرية

لقد بات الذكاء الاصطناعي بلا شكّ محوراً أساسياً في الخطاب الاقتصادي والسياسي العالمي. ولّى زمن اقتصار النقاش العام على روبوتات الدردشة الخيالية أو التهديد الوشيك بفقدان الوظائف. اليوم، يلوح في الأفق تحوّل جذري: من يحدد وتيرة التطور التكنولوجي؟ فبينما تضخّ الولايات المتحدة مليارات الدولارات غير المسبوقة في توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي، وتساعد بالفعل أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة على تطوير أجيال جديدة، تسعى أوروبا جاهدةً لتحقيق التوازن الدقيق بين التنظيم الضروري - على سبيل المثال، في مجال حماية الطفل - والحفاظ على قدرتها التنافسية. ولكن حتى داخل الشركات نفسها، بدأت الضجة الأولية تفسح المجال لحقيقة قاسية: قد يُخفّض الذكاء الاصطناعي تكاليف الإنتاج، ولكنه بعيد كل البعد عن ضمان القيمة المضافة. تتناول المقالة التالية الجوانب الحاسمة لهذا التحوّل الهيكلي، وتُبيّن لماذا يجب أن يحتفظ البشر بالسيطرة في المستقبل - ليس فقط كمُصحّحين، بل كمهندسين استراتيجيين للنظام بأكمله.

أوروبا تنظم، وأمريكا تتوسع - وتبدأ الآلات في تحسين نفسها

يشهد النقاش المجتمعي حول الذكاء الاصطناعي مرحلة جديدة. فقبل ذلك، انصبّ التركيز بشكل أساسي على قدرات النماذج التوليدية، ومدى قابليتها للخطأ، ومسألة تحديد المهام التي يمكن أتمتتها. أما الآن، فقد تغير المنظور. لم يعد السؤال المحوري مقتصراً على ما يمكن للذكاء الاصطناعي تحقيقه، بل يتعداه إلى تحديد الجهة التي تتحكم في تطويره، والجهة التي تجني ثماره الاقتصادية، والجهة التي تتحمل مخاطره، واللوائح السياسية التي تحدد مسار الابتكار.

تُجسّد ثلاثة تطورات حديثة هذا التحوّل. ففي مجال التسويق، يتزايد الإدراك بأنّ الذكاء الاصطناعي، رغم تسريعه للإنتاج والتحليل، لا يُمكنه أن يحلّ محلّ استراتيجية العلامة التجارية الفعّالة. وفي السياسة الأوروبية، تزداد أهمية حماية القاصرين من آليات المنصات المُتلاعبة، في حين يتزايد القلق من أن تُثقل اللوائح الإضافية كاهل مُقدّمي الخدمات الأوروبيين الأصغر حجمًا أكثر من شركات التكنولوجيا العالمية. وفي مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة، تُؤتمت النماذج بالفعل أجزاءً من أعمال البحث والتطوير التي ستُفضي إلى ظهور الجيل القادم من النماذج.

هذه التطورات مترابطة اقتصاديًا، إذ تُجسّد ثلاثة مستويات من تحوّلٍ واحد في موازين القوى: تطبيق الذكاء الاصطناعي في الشركات، ودور الحكومات في تشكيل الأسواق الرقمية، وأتمتة إنتاج الذكاء الاصطناعي نفسه. إنّ التركيز على الأدوات أو القوانين الفردية فقط يُقلّل من شأن التغيير الهيكلي. فالذكاء الاصطناعي يُصبح تقنيةً أساسيةً تُحدث تحولًا جذريًا في الإنتاجية، والمنافسة، ومتطلبات رأس المال، وتنظيم العمل، والسيادة التنظيمية.

من الضجة الإعلامية حول الذكاء الاصطناعي إلى مسألة خلق القيمة

يُعدّ النقاش الدائر في مجال التسويق والإعلان نقطة انطلاق جيدة، إذ تتضح فيه التوترات منذ البداية. يستطيع الذكاء الاصطناعي التوليدي إنتاج نصوص وصور وفيديوهات ونسخ متنوعة، بالإضافة إلى تحديد الفئات المستهدفة وإجراء التحليلات بسرعة يصعب تحقيقها بالطرق التقليدية. تكمن الفائدة الاقتصادية المبدئية في خفض التكاليف الحدية: فبمجرد إعداد النظام، لا تتجاوز تكلفة النسخة المئة من الإعلان جزءًا بسيطًا من تكلفة النسخة الأولى. يُشجع هذا المنطق على التوسع والتخصيص وتسريع عملية الاختبار.

مع ذلك، لا تؤدي تكاليف الإنتاج المنخفضة بالضرورة إلى زيادة القيمة المضافة. فإذا استخدم جميع المشاركين في السوق نماذج ومصادر بيانات ومنطق تحسين متشابهة، فإن كمية المحتوى المتاح تزداد بوتيرة أسرع من جودته. وقد ينتج عن ذلك تضخم في التواصل القابل للتبادل. ترتفع الكفاءة التقنية، بينما يصبح اهتمام العملاء أقل وأكثر تكلفة. وبالتالي، توفر الشركات تكاليف إنشاء المحتوى الفردي، لكنها تضطر إلى استثمار المزيد لمجرد لفت الانتباه.

هذه هي تحديداً المفارقة الأساسية للذكاء الاصطناعي في مجال التسويق. فالأتمتة تزيد من كفاءة العمليات، لكنها قد تُضعف في الوقت نفسه التميّز الاستراتيجي. يستطيع النموذج تطبيق إرشادات العلامة التجارية، ومحاكاة النبرات، وتحليل البيانات المتاحة. ومع ذلك، فهو لا يُقرر، انطلاقاً من مسؤوليته الاقتصادية، أيّ موقع سوقي ينبغي للشركة الدفاع عنه على المدى الطويل، أو أيّ فئة من العملاء يجب استبعادها عمداً، أو أيّ الوعود يجب الوفاء بها حتى في ظل ضغوط التكاليف.

لذا، فإنّ القول بأنّ البشر يوجهون الذكاء الاصطناعي ليس مجرد معادلة مطمئنة، بل هو مهمة إدارية شاقة. لا يعني التحكم البشري تعديل كل نتيجة يدويًا، بل يعني تحديد الأهداف والحدود ومعايير الجودة والمسؤوليات بطريقة تضمن أن تُحقق الأتمتة ليس فقط إنتاجية أكبر، بل نتائج أعمال أفضل. كلما ازدادت قوة الأنظمة، قلّ كفاية تحسين كل طلب على حدة. بات من الضروري وجود نماذج تشغيلية متينة للبيانات والموافقات وإدارة العلامة التجارية والقياس والمسؤولية.

لا يتم إنشاء قيمة العلامة التجارية في النموذج

في ظلّ الظروف الاقتصادية غير المستقرة، تزداد أهمية الثقة والجودة والموثوقية. بالنسبة للعلامات التجارية، يُمثّل هذا تحرّكًا حاسمًا لمواجهة ضغوط التسارع التكنولوجي. فالعملاء لا يشترون بناءً على رسالة إعلانية مُتقنة فحسب، بل يُقيّمون ما إذا كان أداء المنتج والخدمة والسعر وقدرة التوصيل والتواصل تُشكّل صورة شاملة ومتكاملة. يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يُقدّم هذه الصورة بكفاءة، لكنّه لا يُمكنه أن يحلّ محلّ الأداء الفعلي.

لا ينبغي فهم الأصالة من منظور رومانسي. فهي لا تعني رفض المحتوى المُنشأ آليًا رفضًا قاطعًا، أو جعل جميع أشكال التواصل تبدو وكأنها مصنوعة يدويًا. بل إن ما يهم اقتصاديًا هو التوافق بين الفوائد المعلنة والفوائد المُقدمة فعليًا. تبدو الشركة أصيلة عندما تكون رسائلها قابلة للتحقق، وقراراتها متوافقة مع قيمها المعلنة، ويحظى عملاؤها بتجارب متماثلة في جميع نقاط التواصل.

تزيد تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي من مخاطر المبالغة في وعود الشركات في اتصالاتها، وتقديم خدمات تتجاوز قدراتها الواقعية. فالصور قادرة على إظهار المنتجات بجودة أعلى، وسلاسل التوريد بمظهر أكثر استدامة، والخدمات بمظهر أكثر تخصيصًا مما هي عليه في الواقع. على المدى القصير، قد يُسهم ذلك في تعزيز الوعي وزيادة المبيعات. أما على المدى الطويل، فيؤدي ذلك إلى تفاقم الضرر الذي يلحق بالسمعة، وزيادة عمليات الإرجاع، وارتفاع تكاليف الاحتفاظ بالعملاء. وكلما سهُل إنشاء عروض تقديمية مثالية، ازدادت قيمة الأدلة القابلة للتحقق، وتجارب العملاء الحقيقية، والأداء المتسق.

ينتج عن ذلك تغيير في دور قسم التسويق، إذ لا يقتصر دوره على إنتاج المحتوى فحسب، بل يشمل أيضاً إدارة مصداقية الشركة. ويتضمن ذلك بيانات منتجات قابلة للتحقق، ومعلومات واضحة عن المنشأ، ووعود أداء قوية، وعمليات موافقة منسقة، وقياس يتجاوز مجرد عدد النقرات أو الوصول. وتتحقق مكاسب الإنتاجية الحاسمة عندما يُحسّن الذكاء الاصطناعي الربط بين أبحاث السوق، ومعرفة العملاء، والإبداع، والمبيعات، والخدمة. أما إذا استُخدم الذكاء الاصطناعي كمجرد محرك محتوى رخيص، فستظل فوائده محدودة، وسيزداد خطر استبداله بغيره.

يصبح التحكم البشري هو نظام التشغيل

إن فكرة ضرورة مراجعة كل نتيجة من نتائج الذكاء الاصطناعي يدويًا من قِبل البشر غير قابلة للتطبيق مع ازدياد الاستخدام. فالمؤسسات الكبيرة تُنتج آلاف النصوص والصور والتوصيات والتوقعات والقرارات الآلية يوميًا. إن الاعتماد على المراجعة اليدوية فقط سيُلغي أي مكاسب في الكفاءة، بل وسيُغفل العديد من الأخطاء. لذا، يجب أن يتطور الإشراف البشري من المراجعة الفردية إلى تصميم النظام.

يبدأ نموذج التحكم السليم بتصنيف المخاطر. يتطلب ملخص داخلي أو قائمة أفكار غير ملزمة تحكمًا أقل من الادعاءات العامة المتعلقة بالمنتج، أو قرارات التسعير الشخصية، أو التواصل مع القاصرين. لذا، ينبغي للشركات ألا تُفرّق بشكل مطلق بين العمليات البشرية والآلية، بل أن تُراعي الضرر المحتمل، ومدى التأثير، وإمكانية التراجع، والآثار القانونية.

بناءً على ذلك، يمكن وضع إجراءات موافقة متدرجة. يمكن تشغيل التطبيقات منخفضة المخاطر بشكل تلقائي إلى حد كبير إذا تم تحديد مصادر البيانات ومعايير الجودة. تتطلب التطبيقات متوسطة المخاطر أخذ عينات، وتوثيق المسؤوليات، وآليات تصعيد واضحة. أما التطبيقات عالية المخاطر، فلا تزال تتطلب موافقات بشرية ملزمة، وعمليات تدقيق مستقلة، وبروتوكولات قابلة للتدقيق. والأهم من ذلك، يجب ألا يقتصر دور العنصر البشري على مجرد وضع علامة في النهاية، بل يجب عليه أيضًا تحديد الهدف والمقاييس.

يُغيّر هذا أيضًا المؤهلات المطلوبة للموظفين. تتطلب الإدارة الفعّالة للذكاء الاصطناعي خبرةً ومعرفةً بالبيانات وحُكمًا نقديًا وقدرة على تقييم التداعيات التجارية. تتضاءل قيمة المهارات التشغيلية البحتة مع تبسيط واجهات المستخدم وزيادة قوة النماذج. ما تبقى ذا قيمة هو القدرة على اختيار المشكلات ذات الصلة، ووضع النتائج في سياق اقتصادي، والتعرف على التناقضات. لا يحتفظ البشر بالقيادة تلقائيًا، بل فقط إذا عززت المؤسسات دورهم مؤسسيًا وطورت كفاءاتهم استراتيجيًا.

مكاسب الكفاءة دون وهم الإنتاجية

غالبًا ما يُبرر استخدام الذكاء الاصطناعي بتوفير الوقت الذي يوفره. ورغم أن هذا التوفير حقيقي، إلا أنه لا ينبغي الخلط بينه وبين الإنتاجية الاقتصادية الإجمالية. فإذا استغرقت مهمة ما ساعة واحدة فقط بدلًا من أربع، فإن ذلك يُحقق في البداية ميزة تكنولوجية. ولا تظهر القيمة الاقتصادية إلا عندما تُستغل الساعات الثلاث المُوفرة في أعمال ذات قيمة أعلى، أو عندما يُنجز نفس الناتج بموارد أقل، أو عندما يُمكن تلبية طلب إضافي بشكل مربح.

في العديد من الشركات، لا تزال هذه الخطوة الثانية غير واضحة. يُنتج الموظفون المزيد من التباينات والتحليلات والعروض التقديمية دون اتخاذ قرارات أسرع أو أفضل. تتلقى المؤسسة المزيد من المعلومات، ولكن ليس بالضرورة المزيد من التوجيه. قد يؤدي هذا إلى تكاليف جديدة للمراجعة والتنسيق والإدارة. وبالتالي، يُقلل الذكاء الاصطناعي من تكاليف خطوات العمل الفردية، ولكنه يزيد من حجم العمل، وبالتالي جهد التنسيق.

لإجراء تحليل واقعي للتكلفة والعائد، يجب مراعاة جميع التكاليف. تشمل هذه التكاليف التراخيص، وقوة الحوسبة، والتكامل، وإعداد البيانات، والأمن، والتدريب، والمراقبة، والأخطاء المحتملة، والاعتماد على مزودين خارجيين. كما تنشأ تكاليف الفرصة البديلة عندما تستثمر الفرق وقتًا كبيرًا في مشاريع تجريبية لا تتحول أبدًا إلى عمليات مستقرة. المقياس ذو الصلة ليس عدد الأدوات المُطبقة، بل التغير في وقت الإنتاجية، ومعدل الخطأ، والإيرادات، والاحتفاظ بالعملاء، أو إجمالي التكاليف.

يُعدّ توزيع الأرباح ذا أهمية بالغة. إذ يُمكن للأتمتة أن تُخفف العبء عن الموظفين، وتزيد هوامش الربح، أو تُخفض الأسعار. ويعتمد الأثر الفعلي على المنافسة، وقوة التفاوض، واستراتيجية الشركات. في الأسواق المُركّزة، يُمكن لمُزوّدي المنصات الاستحواذ على جزء كبير من مكاسب الإنتاجية من خلال التسعير والتبعيات. أما في الأسواق شديدة التنافسية، فمن المُرجّح أن تُمرّر الوفورات إلى العملاء. لذا، بالنسبة لأوروبا، من الضروري ليس فقط تطبيق الذكاء الاصطناعي، بل أيضاً اكتساب سيطرة اقتصادية على حصة أكبر من البنية التحتية والنماذج والمنصات الأساسية.

حماية الطفل تلتقي بالسياسة الصناعية

يُظهر النقاش الدائر حول قانون حماية الأطفال الأوروبي الصلة الوثيقة بين الأهداف المجتمعية وسياسات المواقع. فالحدود العمرية، والرقابة الأبوية، وقيود الاستخدام اليومي، وحظر عناصر التصميم التلاعبية، كلها تعالج مشاكل حقيقية. أما التمرير اللانهائي، والتشغيل التلقائي، وحلقات المكافآت، والتوصيات الشخصية للغاية، فهي ليست ميزات محايدة في المنتج، بل هي أدوات لجذب الانتباه، وبالتالي جزء من نموذج أعمال يحوّل وقت المستخدم إلى عائدات إعلانية، وبيانات، وقوة سوقية.

يُعدّ منطق الحماية منطقيًا للغاية، لا سيما فيما يتعلق بالقاصرين. فبحسب مرحلة نموهم، لا يمتلك الأطفال والمراهقون القدرة التي يمتلكها البالغون على تقييم أساليب الإقناع، أو النداءات العاطفية، أو عواقب انتهاك خصوصية البيانات على المدى البعيد. وتُفاقم برامج الدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي هذه المشكلة، لأنها لا تقتصر على عرض المحتوى فحسب، بل يمكنها أيضًا الدخول في حوارات، وبناء الثقة، والحصول على معلومات شخصية. قد تكون هذه الرفقة الرقمية مفيدة، لكنها تنطوي أيضًا على مخاطر التبعية العاطفية، وتقديم نصائح تلاعبية، والتفاعلات غير اللائقة.

يبدأ التحدي في السياسة الاقتصادية بالتنفيذ. فالتحقق من العمر، وإنشاء حسابات منفصلة للشباب، وفرض قيود وظيفية، والتحكم في وقت الاستخدام، وإجراء فحوصات أمنية، كلها أمور تتطلب تكاليف ثابتة. تستطيع المنصات الكبيرة توزيع هذه التكاليف على مئات الملايين من المستخدمين، بينما تتمتع الشركات الأوروبية الصغيرة بميزة وفورات الحجم بشكل أقل بكثير. لذا، فإن تطبيق قاعدة موحدة رسميًا على الجميع قد يؤدي إلى آثار اقتصادية غير متكافئة، بل وقد يزيد من احتكار السوق.

يُشكّل هذا معضلة تنظيمية كلاسيكية. فالمتطلبات غير الكافية قد تُلحق ضرراً بالمجتمع، لا سيما بالأسر والمدارس وأنظمة الرعاية الصحية والمتضررين منها. أما المتطلبات المُفرطة في التعقيد فقد تُعيق الابتكار، وتمنع دخول السوق، وتُقوّي الشركات التي يُفترض أن يحدّ التنظيم من سلوكها. لذا، فإن السؤال الحقيقي ليس ما إذا كان ينبغي التنظيم، بل كيف يُمكن تحقيق التوازن بين الأثر الوقائي، والجدوى، وديناميكيات المنافسة.

واجب الرعاية دون فخاخ بيانات

قد يبدو التحقق من العمر بسيطًا، ولكنه معقد تقنيًا وقانونيًا. يجب على المنصة أن تميز بدقة ما إذا كان المستخدم دون سن معينة أو فوقها. في الوقت نفسه، يجب ألا تتطلب عملية التحقق من العمر من الجميع تقديم وثائق هوية أو بيانات بيومترية أو معلومات شخصية شاملة للخدمات الإلكترونية العادية. قد يؤدي نظام حماية مصمم بشكل سيئ إلى إنشاء مجموعات بيانات جديدة تجذب المراقبة والتنميط وسرقة الهوية.

من الناحية الاقتصادية، يتعلق الأمر هنا بالتناسب. فدقة التحقق من العمر لا يمكن زيادتها عادةً إلا بالوصول إلى بيانات إضافية. إلا أن زيادة الدقة تؤدي إلى ارتفاع التكاليف وزيادة مخاطر انتهاك خصوصية البيانات. في المقابل، قد تكون الطرق التي تعتمد على البيانات بكفاءة عالية أقل دقة، وقد تسمح بدخول القاصرين أو تستبعد البالغين عن طريق الخطأ. لذا، يجب أن يستخدم النظام الفعال مستويات مختلفة من التحقق تبعًا لمستوى المخاطر.

بالنسبة للمخاطر المنخفضة، قد تكفي الإعدادات الافتراضية المناسبة للفئة العمرية، والوظائف المحدودة، والإشارات التقنية المحلية. أما بالنسبة للمخاطر العالية، فيُمكن قبول أساليب تحقق أقوى، شريطة أن يتم نقل معلومات العمر الضرورية فقط دون الهوية الكاملة. ومن الأهمية بمكان أن يضمن النظام أن يعرف مزود الخدمة فقط ما إذا تم استيفاء الحد الأدنى للسن. وينبغي أن تكون أساليب التحقق هذه، التي تُقلل من البيانات، قابلة للتشغيل البيني بحيث لا تضطر كل منصة إلى بناء نظام هوية خاص بها.

يستحق تطبيق القوانين اهتمامًا أكبر من صياغة الالتزامات الجديدة. فعندما تسنّ السلطات العديد من القواعد التفصيلية، لكنها تفتقر إلى الموظفين اللازمين والخبرة الفنية والإجراءات السريعة، ينشأ عبء غير متكافئ. تتحمل الشركات الصغيرة الملتزمة تكاليف تنفيذ باهظة، بينما قد تُطيل الشركات الكبيرة الإجراءات لسنوات. لذا، يتطلب التنظيم الجيد معايير واضحة، وبنية تحتية تقنية مشتركة، وفترات انتقالية واقعية، وبيئات تجريبية للموردين الصغار، وعقوبات سريعة بما يكفي لمنع تشويه المنافسة.

خبرتنا في الاتحاد الأوروبي وألمانيا في مجال تطوير الأعمال والمبيعات والتسويق - الصورة: Xpert.Digital

مجالات التركيز الصناعية: الأعمال التجارية بين الشركات، والتحول الرقمي (من الذكاء الاصطناعي إلى الواقع الممتد)، والهندسة الميكانيكية، والخدمات اللوجستية، والطاقات المتجددة، والصناعة

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• مركز أعمال الخبراء

مركز متخصص يقدم رؤى وخبرات:

• منصة معرفية تغطي الاقتصادات العالمية والإقليمية والابتكار والاتجاهات الخاصة بكل صناعة
• مجموعة من التحليلات والرؤى والمعلومات الأساسية من مجالات تركيزنا الرئيسية
• مكانٌ للخبرة والمعلومات حول التطورات الحالية في مجال الأعمال والتكنولوجيا
• مركز للشركات التي تسعى للحصول على معلومات حول الأسواق والتحول الرقمي والابتكارات الصناعية

إن فجوة الذكاء الاصطناعي في أوروبا هي في الأساس فجوة في التوسع

إن المخاوف بشأن الفجوة في مجال الذكاء الاصطناعي عبر الأطلسي ليست بلا أساس. فالولايات المتحدة موطن لرؤوس أموال خاصة ضخمة، ومنصات سحابية رائدة، وخبرات في مجال أشباه الموصلات، ومواهب بحثية متميزة، وقنوات توزيع عالمية. وبحلول عام 2025، بلغت استثمارات الذكاء الاصطناعي الخاصة في الولايات المتحدة حوالي 285.9 مليار دولار، مقارنةً بحوالي 20.9 مليار دولار في أوروبا. وكان هذا التركيز أكثر وضوحًا في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي: إذ استحوذت الولايات المتحدة على حوالي 163.6 مليار دولار، بينما ساهمت أوروبا بحوالي 3.2 مليار دولار.

لا يمكن مقارنة هذه الأرقام مباشرةً بإعلانات الاستثمار الأوروبية العامة. فتمويل الأسهم الخاصة، واستثمارات مراكز البيانات، وبرامج الدعم، ورأس المال المُعبأ، تقيس عمليات اقتصادية مختلفة. ومع ذلك، فهي تُظهر أن الشركات الأمريكية تستطيع الحصول على جولات تمويل ضخمة بسهولة أكبر. وهذا أمر بالغ الأهمية، خاصةً بالنسبة للنماذج الأساسية، ومراكز البيانات، والرقائق الإلكترونية، لأن الاستثمارات الأولية المرتفعة، ودورات الابتكار القصيرة، والعوائد غير المؤكدة تتضافر في هذه القطاعات.

تمتلك أوروبا بلا شك موارد بحثية وبيانات صناعية وكوادر مهنية ماهرة وقطاعات مستخدمة قوية وسوقًا محلية واسعة. غالبًا ما يظهر النقص خلال مرحلة الانتقال من مرحلة النموذج الأولي إلى التوسع الدولي. تجد الشركات الناشئة تمويلًا مبكرًا، لكنها تصل إلى حدودها القصوى عند التعامل مع مئات الملايين من اليورو، والتوزيع العالمي، وقدرات الحوسبة طويلة الأجل. ونتيجة لذلك، تصبح معتمدة على رؤوس أموال غير أوروبية، أو تنقل عملياتها، أو يتم الاستحواذ عليها.

لذا، لا يمثل التنظيم سوى جزء من المشكلة. فحتى التفكيك الكامل للوائح الذكاء الاصطناعي الأوروبية لن يسد الفجوة في أسواق رأس المال، والبنية التحتية السحابية، وإمدادات الطاقة، والمشتريات، والتوسع. في المقابل، من الخطأ تجاهل التكاليف التنظيمية. فإذا كانت الموافقات والتفسيرات القانونية والتنفيذات الوطنية بطيئة أو متناقضة، فإنها تُفاقم أوجه القصور القائمة. وبالتالي، لا تحتاج أوروبا إلى إلغاء شامل للتنظيم، بل إلى مزيج من القواعد الواضحة، والتطبيق السريع، والبنية التحتية المشتركة، وسياسات حاسمة لإدارة الطلب.

عندما يبني الذكاء الاصطناعي على الذكاء الاصطناعي

تُشكل التطورات التي شهدتها شركة أنثروبيك نقلة نوعية في عالم الاقتصاد. فبحسب الشركة، في أغسطس 2026، تولى نظام كلود غالبية المهام، بدءًا من التعليمات الأولية وصولًا إلى النتيجة النهائية، في 26% من أعمال البحث والتطوير التي تم قياسها، بينما احتفظ العنصر البشري بالإشراف. وفي فبراير، كان هذا الرقم لا يزال أقل من 1%. وفي أكثر من 90% من الأعمال المسجلة، شارك الذكاء الاصطناعي، على الأقل كشريك أساسي.

لا تعني هذه الأرقام أن كلود يصمم ويدرّب ويطلق خليفة له بشكل مستقل. يصنف أنثروبيك الأنشطة على مقياس. فعلى مستوى العمل التعاوني، يُنجز الذكاء الاصطناعي مهامًا أكبر تحت إشراف بشري دقيق. أما على مستوى القيادة، فيتولى معظم المهام بشكل مستقل، ولكنه يبقى تحت إشراف ولا يتخذ القرار النهائي بمفرده. ولم تُلاحظ أي حالة استقلالية تامة دون تدخل بشري في أي من المجالات التي تم قياسها.

على الرغم من هذا القيد، فإن هذه الديناميكيات ذات أهمية اقتصادية بالغة. فعندما يقوم الذكاء الاصطناعي بكتابة أكواد البحث، وإعداد التجارب، وتحليل الأخطاء، وإنشاء التقارير، وحل المشكلات التقنية، يتقلص الوقت بين وضع الفرضية وظهور النتائج. وبذلك، يستطيع الباحثون إجراء المزيد من التجارب بالتوازي والعمل ضمن نطاق بحث أوسع. وهذا لا يزيد من إنتاجية الفرق الحالية فحسب، بل يُسرّع أيضاً من وتيرة الابتكار نفسها.

يُنشئ هذا حلقة تغذية راجعة. فالنماذج الأفضل تُحسّن البحث وتُنتج نماذج أفضل. وهذه بدورها تُؤتمت نسبة أكبر من أعمال التطوير. وطالما أن البشر هم من يضعون الأهداف، ويراجعون النتائج، ويمنحون الموافقات، فإن هذا لا يُعدّ تحسينًا ذاتيًا تلقائيًا ومتكررًا. مع ذلك، حتى التغذية الراجعة الجزئية قد يكون لها عواقب اقتصادية كبيرة، لأن دورات التطوير تقصر، وتزداد ريادة المختبرات الرائدة.

الميزة التراكمية لأفضل المختبرات

تُفضّل أبحاث الذكاء الاصطناعي المدعومة بالذكاء الاصطناعي الشركات التي تمتلك بالفعل نماذج قوية، وقدرات حاسوبية، وبيانات، وكفاءات، ومنصات تطوير داخلية. يستفيد مختبر رائد من نماذجه الخاصة لتطوير نماذج جديدة بسرعة أكبر، مما يُحسّن الأداة التي يستخدمها في البحث. تُشبه هذه الميزة التراكمية منحنى التعلم، ولكنها قد تكون أكثر حدة لأن وسائل الإنتاج نفسها تصبح أكثر ذكاءً.

بالنسبة للمنافسة، يعني هذا أن الفجوة القائمة اليوم قد لا تستمر غدًا فحسب، بل قد تتسع بسرعة. قد يتمكن مزود أصغر من الاطلاع على نفس المنشورات العلمية أو استخدام النماذج المفتوحة، لكنه قد يفتقر إلى البيانات الداخلية المتعلقة بملايين قرارات التطوير، والبنية التحتية المتخصصة، والاحتياطيات المالية اللازمة لإجراء تجارب واسعة النطاق. علاوة على ذلك، تستفيد المختبرات الكبيرة من دورة منتجات أفضل، ومستخدمين أكثر، وإيرادات أعلى، وقدرة حاسوبية أكبر، وبحوث أسرع.

في الوقت نفسه، ليس التركيز حتميًا. إذ يمكن لخفض تكاليف الاستدلال، والنماذج المفتوحة القوية، والتطبيقات المتخصصة أن تفتح أسواقًا جديدة. لا تحتاج العديد من الشركات إلى تدريب نموذجها الأساسي الخاص لخلق قيمة اقتصادية، بل يمكنها الجمع بين البيانات الخاصة بالقطاع، ومعرفة العمليات، والوصول إلى العملاء، والخبرة التنظيمية. وتتمتع أوروبا بموقع انطلاق قوي في هذا الصدد، لا سيما في قطاعات الصناعة، والخدمات اللوجستية، والرعاية الصحية، والطاقة، والإدارة العامة.

لذا، لا يكمن الخطر الاستراتيجي في حاجة أوروبا إلى نسخ كل نموذج أمريكي أساسي، بل في الاعتماد الكامل على جميع المستويات: من الرقائق الإلكترونية والحوسبة السحابية إلى النماذج ومنصات الوكلاء وأنظمة التطبيقات. ولا تعني السيادة الاكتفاء الذاتي، بل تعني الحفاظ على الخيارات الأساسية، والقدرة على تغيير الموردين، وفرض المعايير الخاصة، وبناء بدائل تنافسية في مجالات محددة.

لا ينبغي أن تكون الشفافية وسيلة للترويج الذاتي

يُقدّم مؤشر الأتمتة من أنثروبيك بيانات دقيقة للغاية. يحلل هذا النهج ما يقارب 15,000 مهمة موصوفة بتفصيل دقيق، ويصنفها هرميًا، ويُرجّحها وفقًا للوقت المُستغرق في كل مهمة. ثم يُقيّم مستوى الأتمتة لكل فئة. وهذا يُقدّم رؤية أعمق من العبارات العامة مثل "الذكاء الاصطناعي يزيد الإنتاجية" أو "الذكاء الاصطناعي يدعم البحث العلمي".

مع ذلك، فإن المنهجية لها قيود. فجزء من جمع البيانات وتقييمها يُجرى باستخدام برنامج كلود. ولا يتفق النموذج مع المُقيّمين البشريين في جميع الحالات الحدية، لا سيما عند التمييز بين التعاون الوثيق والإدارة المستقلة إلى حد كبير. علاوة على ذلك، تستند قائمة المهام إلى فترة زمنية محددة. فإذا أدت الأتمتة إلى ظهور مهام جديدة، أو تولى الأفراد مسؤوليات أكثر تطلبًا، أو طرأ تغيير على هيكل المؤسسة البحثية، فإن مؤشرًا ثابتًا لا يمكنه إلا أن يعكس هذه التحولات جزئيًا.

لا يقيس هذا المقياس أيضًا تأثير الذكاء الاصطناعي على التوظيف. فنسبة 26% من المهام التي يُنفذها الذكاء الاصطناعي لا تعني بالضرورة استبدال 26% من الموظفين، ولا تعني إلغاء 26% من إجمالي تكاليف البحث. فالبشر هم من يحددون المشكلات، ويراقبون العمليات، ويقيّمون النتائج، ويتحملون المسؤولية. وفي الوقت نفسه، قد تُولّد المهام المؤتمتة طلبًا إضافيًا على التجارب، والبنية التحتية، والمراقبة، وأبحاث السلامة.

مع ذلك، يُعدّ النشر خطوةً مهمة. تحتاج الحكومات والجمهور إلى مؤشرات أداء رئيسية لا تُظهر قدرات النمذجة فحسب، بل تكشف أيضًا عن عملية إنتاج الذكاء الاصطناعي المتقدم. تشمل هذه المؤشرات نسبة الأبحاث القائمة على الذكاء الاصطناعي، ونطاق الأنظمة القائمة على الوكلاء، وتغطية المراقبة، وعدد الإجراءات المحظورة، ووقت الاستجابة للحالات الشاذة، وتخصيص الموارد للأمن. على المدى البعيد، ينبغي جمع هذه البيانات وفقًا لمعايير موحدة والتحقق منها بشكل مستقل. وإلا، ستبقى الشفافية معتمدة على الإفصاح الطوعي للشركات.

الأمن كعامل إنتاجي

أفادت شركة أنثروبيك بأن ما يقارب 30,000 وكيل كانوا يقومون في بعض الأحيان بمهام البحث والتطوير على المنصة الداخلية الرئيسية في وقت واحد. وتمت معالجة أكثر من مليار قرار عبر أنظمة التحكم الآلية في شهر واحد. وتم حظر حوالي 0.002% من الإجراءات، أي ما يعادل قرارًا واحدًا من بين كل 47,000 قرار تقريبًا. يمكن تفسير هذا المعدل المنخفض على أنه مؤشر على حالات شاذة نادرة، ولكنه يُسلط الضوء أيضًا على مشكلة قابلية التوسع: فمع مليارات العمليات، حتى الأحداث النادرة جدًا تُصبح ذات أهمية عملية.

لذا، لا يمكن فهم الأمن على أنه فحص لاحق، بل يجب تضمينه في البنية التقنية. ينبغي أن توقف الضوابط الآنية الإجراءات التي لا رجعة فيها أو التي تشكل خطراً فورياً. ويمكن للتحليلات اللاحقة رصد الأنماط التي تظهر ببطء. وتُسهّل هويات الأفراد، وقنوات الاتصال القابلة للتتبع، والصلاحيات المحدودة، والسجلات الكاملة، تحديدَ المسؤول عن الإجراءات.

من منظور اقتصادي، لا تُعدّ هذه الضوابط عبئًا فحسب، بل تُقلّل من تكاليف الأضرار المتوقعة، وتزيد من موثوقية العمليات الآلية، وتُتيح في نهاية المطاف تفويض المزيد من المهام. ولن تُفوّض أي شركة الأبحاث الحيوية أو القرارات المالية أو التحكم الصناعي إلى جهات خارجية إلا إذا أمكن اكتشاف الأخطاء، والتدخل الفوري، وتوضيح المسؤوليات. وبذلك، يُصبح الأمن شرطًا أساسيًا للتوسع.

في الوقت نفسه، ثمة تضارب في الأهداف المتعلقة بالموارد. ففي أسبوع واحد دُرِسَ، ووفقًا لبيانات الشركة، خُصِّصَ حوالي 6% من القدرة الحاسوبية المستخدمة في أبحاث الذكاء الاصطناعي لأعمال الأمن؛ بينما بلغت النسبة حوالي 12% لأبحاث الذكاء الاصطناعي المُوجَّهة بالذكاء الاصطناعي. يصعب مقارنة هذه الأرقام لأن أبحاث الأمن والقدرات مترابطة، ولأن القدرة الحاسوبية لا تعكس جميع تكاليف الموظفين. ومع ذلك، يفتح هذا المقياس نقاشًا هامًا: يجب على من يُسرِّع وتيرة التطوير أن يُثبت أيضًا قدرة المراقبة والتفسير والاختبار والاستجابة على مواكبة هذه الوتيرة.

العمل لا يختفي، بل يُعاد توزيعه

إنّ تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في البحوث المعقدة يُناقض الفكرة المُبسطة التي تحصر الأتمتة في المهام الروتينية فقط. فالمهام التي تُتاح رقميًا، وتُنتج نتائج قابلة للتحقق بسرعة، وتُوفر بيانات تدريبية واسعة، تُعدّ مناسبةً جدًا للأتمتة. وتُلبّي البرمجة، وتحليل البيانات، والتوثيق التقني، وتصميم التجارب، هذه المعايير جزئيًا. في المقابل، لا تزال العديد من المهام التي تتطلب جهدًا بدنيًا أو اجتماعيًا أو مسؤولية كبيرة، أكثر صعوبةً في الأتمتة.

بالنسبة لسوق العمل، لا يعني هذا استبدالًا خطيًا للمهن بأكملها. بل يتم تقسيم مجموعات المهام وإعادة تجميعها. يقوم الباحث أو المطور أو خبير التسويق بعدد أقل من المسودات الأولية والتحليلات القياسية، لكنه يقضي وقتًا أطول في اختيار المشكلات ومراقبتها ودمجها واتخاذ القرارات. في المؤسسات الناجحة، يزداد إنتاج كل موظف. أما في المؤسسات الأقل كفاءة، فلا يزداد سوى عدد النتائج المتواضعة.

سيكون الضغط للتكيف غير متساوٍ. يمكن للموظفين المتميزين استخدام الذكاء الاصطناعي كعامل مضاعف وتولي مسؤوليات أكبر. قد يفقد الموظفون المبتدئون مهامًا اكتسبوا من خلالها خبرة أساسية. إذا أصبحت التحليلات البسيطة، ومسودات البرامج الأولية، والنصوص القياسية مؤتمتة إلى حد كبير، فسيتعين على الشركات استحداث مسارات تعليمية جديدة. وإلا، سينشأ نقص في المتخصصين ذوي الخبرة على المدى الطويل، لأن وظائف المبتدئين التقليدية ستختفي.

يُعدّ توزيع الدخل مسألةً مفتوحةً أيضاً. فإذا استأثر مالكو النماذج والبيانات والبنية التحتية الحاسوبية بالنصيب الأكبر من الأرباح، فقد يُفاقم الذكاء الاصطناعي من تركز الدخل والثروة. أما إذا شارك الموظفون في مكاسب الإنتاجية، ووُفِّر التمويل اللازم للتدريب الإضافي، ودُعمت الشركات الناشئة، فقد يكون للتكنولوجيا تأثيرٌ أوسع. لذا، ينبغي لسياسة سوق العمل ألا تقتصر على التعويض عن فقدان الوظائف المحتمل، بل أن تُسهم أيضاً في توجيه التحولات، ودعم الشركات الناشئة، والمنافسة، وتوزيع مكاسب الإنتاجية.

الإجابة الأوروبية الصحيحة

لا ينبغي لأوروبا أن تتعامل مع حماية الطفل، وخصوصية البيانات، والتنافسية الاقتصادية على أنها أمور متناقضة. فالقواعد الجيدة قادرة على بناء الثقة وتعزيز سوق الذكاء الاصطناعي الآمن والقابل للتحقق. إلا أن هذا لن يتحقق إلا إذا كانت اللوائح قابلة للتطبيق تقنياً، ومتسقة في جميع أنحاء أوروبا، وقابلة للإدارة من قبل مزودي الخدمات الصغار. لذا، ينبغي إخضاع كل التزام جديد لتقييم أثره على المنافسة: ما هي التكاليف الثابتة المترتبة، ومن يتحملها، وما هي الجهات التي سيتم منعها من دخول السوق، وما هي البنية التحتية المشتركة التي يمكن أن تخفف العبء؟

ينبغي أن يستند مفهوم حماية الطفل الأوروبي إلى تقييم المخاطر. تختلف الشبكات الاجتماعية ومنصات الفيديو والألعاب وبرامج الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في وظائفها وإمكانية تسببها بالأضرار. قد تؤدي القواعد العامة إلى مناورات مراوغة، وحظر مفرط، وجمع بيانات غير ضروري. من الأنسب وضع حظر واضح على التصاميم التي تنطوي على تلاعب، والتحقق من العمر مع تقليل البيانات، وإعدادات افتراضية آمنة، واختبارات مستقلة، ومتطلبات محددة لأنظمة الحوار ذات التأثير العاطفي.

في الوقت نفسه، يتعين على أوروبا تعزيز جانب العرض لديها. ويشمل ذلك أسعارًا تنافسية للكهرباء لمراكز البيانات، وتسريع إجراءات الترخيص، وتوفير سعة حوسبة على المدى الطويل، وزيادة صناديق النمو، والمشتريات المشتركة بين السلطات العامة. ويمكن أن يُسهم التوسع المعلن في مصانع الذكاء الاصطناعي ومصانع الحوسبة العملاقة في ذلك، شريطة أن تُترجم مبالغ الاستثمار المُخصصة إلى سعة قابلة للاستخدام، ووصول سريع، وشركات جاهزة لدخول السوق.

يمكن للقطاع العام أن يكون عميلاً أولياً ذا متطلبات عالية. فمزودو خدمات الذكاء الاصطناعي الأوروبيون لا يحتاجون إلى التمويل فحسب، بل أيضاً إلى مشاريع مرجعية، وطلب متوقع، والقدرة على توسيع نطاق الحلول عبر الحدود. ويمكن للمعايير المشتركة في مجالات الإدارة والصناعة والرعاية الصحية والطاقة والتعليم أن تخلق سوقاً محلية واسعة بما يكفي لبناء القدرة التنافسية الدولية.

القيادة هي التي تحدد اقتصاد الذكاء الاصطناعي

تُفضي المناقشات الثلاث إلى استنتاج مشترك: لا يحتفظ البشر بالسيطرة لمجرد أن الذكاء الاصطناعي يبقى في جوهره أداة. فالسيطرة تنبع من المؤسسات، والقيود التقنية، وهياكل الملكية، والكفاءات، والقرارات القابلة للتحقق. وبدون هذه الهياكل، قد يصبح الوجود الرسمي للإنسان مجرد لفتة إشرافية، بينما تحدد الأنظمة والحوافز والمنصات المسار فعلياً.

بالنسبة للشركات، تتمثل المهمة الأساسية في تحويل الذكاء الاصطناعي من أداة معزولة إلى نموذج تشغيلي مسؤول. يحتاج التسويق إلى إنتاج محتوى أقل عشوائية وأكثر تميزًا استراتيجيًا. لا يتطلب البحث وكلاء أقوياء فحسب، بل يتطلب أيضًا إشرافًا قابلاً للقياس ورقابة مستقلة. يجب على القادة ترجمة مكاسب الإنتاجية إلى خلق قيمة حقيقية، ويجب ألا يربطوا بين زيادة السرعة وتحسين عملية صنع القرار.

يكمن التحدي الذي يواجه صانعي السياسات في تنسيق الحماية والابتكار. فحماية الطفل ليست قضية اقتصادية ثانوية، لأن الضرر المجتمعي يترتب عليه تكاليف حقيقية. كما أن القدرة التنافسية ليست قضية ثانوية أيضاً، لأن الأنظمة التي تفتقر إلى مقدمي الخدمات المحليين قد تزيد من الاعتماد على المنصات الأجنبية. لذا، يجب على أوروبا أن تصبح أكثر اتساقاً وواقعية: أهداف حماية واضحة، وتنفيذ بسيط، وإنفاذ قوي، وبنية تحتية مشتركة، ورأس مال أكبر للتوسع.

إنّ الادعاء المثير للجدل بأنّ أوروبا تُنظّم بينما تُوسّع أمريكا نطاق أعمالها يُشير إلى نقطة ضعف حقيقية، ولكنه يبقى غير مكتمل. فالولايات المتحدة تُنظّم أعمالها أيضاً عندما يزداد الضغط المجتمعي والسياسي. كما أنّ أوروبا تستثمر وتُوسّع نطاق أعمالها، ولكن بوتيرة أبطأ وبطريقة أكثر تشتتاً. والفرق الجوهري لا يكمن بين التنظيم والحرية بقدر ما يكمن بين السرعة، وعمق رأس المال، والبنية التحتية، والقدرة المؤسسية.

لن يُحسم مستقبل الذكاء الاصطناعي في مرحلته القادمة بمجرد تطوير نماذج أفضل، بل بقدرة الفرد على تحويل التسارع التكنولوجي إلى فوائد اقتصادية واجتماعية. من يكتفي بالتباطؤ سيفقد قدرته على رسم ملامح المستقبل، ومن يكتفي بالتسريع سيزيد من المخاطر غير المنضبطة. النجاح المستدام حليف من يتقن كلا الأمرين: توسيع نطاق الابتكار وتحديد مساره بحزم.

الحل شبه الداخلي: كيف تسدّ Xpert.Digital الثغرات التشغيلية في التسويق والمبيعات بين الشركات - أعمال ذكية قائمة على المحتوى - الصورة: Xpert.Digital

Xpert.Digital هي منصة صناعية B2B تعتمد على البيانات بقيادة Konrad Wolfenstein . تعمل الشركة كحل خارجي شبه داخلي للشركاء الصناعيين، حيث تسد الثغرات التشغيلية في التسويق والمحتوى والمبيعات - دون الحاجة إلى موارد إضافية من جانب العميل.

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• الحل شبه الداخلي: كيف تسدّ Xpert.Digital الفجوات التشغيلية في التسويق والمبيعات بين الشركات – أعمال ذكية قائمة على المحتوى

☑️ لغة أعمالنا هي الإنجليزية أو الألمانية

☑️ جديد: مراسلات بلغتك الأم!

Konrad Wolfenstein

يسعدني أنا وفريقي أن نكون متاحين لكم بصفتنا مستشاركم الشخصي.

يمكنكم التواصل معي عبر ملء نموذج الاتصال هنا [email protected]:أو الاتصال بي مباشرةً على الرقم +49 7348 4088 965. عنوان بريدي الإلكتروني هو

أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في مجالات الاستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الاستراتيجية الرقمية والتحول الرقمي

☑️ توسيع وتحسين عمليات المبيعات الدولية

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية بين الشركات

☑️ تطوير الأعمال الرائدة / التسويق / العلاقات العامة / المعارض التجارية