A16z تتوقع أن أربعة اتجاهات رئيسية ستشكل تكنولوجيا 2026

يقوم كبار المستثمرين في وادي السيليكون بإصدار تقارير سنوية حول التغييرات الكبرى القادمة. على عكس السنوات السابقة، سيكون عام 2026 هو العام الذي تتخلى فيه الذكاء الاصطناعي عن دوره كـ “أداة” ليصبح “نظامًا حيًا” — بيئة غنية بالوظائف، حيث تعمل العوامل الذكية جنبًا إلى جنب مع البشر.

تُظهر التقارير تحولًا هيكليًا: لم تعد التكنولوجيا تقتصر على تحسين جوانب فردية، بل ستعيد تشكيل البنية التحتية بأكملها، والعمليات، وطريقة تفاعل المستخدمين مع الأنظمة.

البنية التحتية: من البيانات الفوضوية إلى العمليات الآلية

أكبر مشكلة تواجه الشركات ليست نقص الأدوات، بل البيانات. كل شركة مليئة بملفات PDF، لقطات شاشة، فيديوهات، سجلات، ورسائل بريد إلكتروني — أشكال من المعلومات “نصف منظمة” يصعب على البشر تنظيمها، لكنها تحتوي على 80% من المعرفة التجارية الحقيقية.

هذه المشكلة تؤدي إلى ظاهرة “إنتروبيا البيانات” — حيث تتدهور باستمرار صحة، هيكل، وحداثة البيانات. عندما تصبح نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً ولكن تتلقى بيانات أكثر تلوثًا، تبدأ أنظمة RAG في “الهلوسة”، وتخطئ العوامل الذكية بشكل دقيق، ولا تزال عمليات التحقق تعتمد على البشر يدويًا.

بحلول عام 2026، ستتفوق الشركات الناشئة التي تمتلك القدرة على استخراج الهيكل من جميع أنواع المستندات، وتسوية النزاعات في البيانات، والحفاظ على سلامة المعلومات، وضمان إمكانية الوصول إليها دائمًا. ينطبق هذا على جميع المجالات: تحليل العقود، است onboarding العملاء، معالجة التعويضات، أو أي عملية تعتمد على سياق موثوق به للعامل الذكي.

قدرات الأمان: الذكاء الاصطناعي سيوفر فريق الأمان

خلال العقد الماضي، كانت المشكلة الأكثر إلحاحًا لمديري أمن المعلومات (CISO) هي نقص الموارد البشرية. زاد الطلب على خبراء الأمن السيبراني ثلاث مرات، من أقل من مليون في 2013 إلى 3 ملايين في 2021.

جذر المشكلة يكمن في فرق الأمن نفسها: فهي تشتري أدوات “اكتشاف كل شيء بدون تمييز”، مما يجبرها على “فحص كل شيء” — مما يخلق دائرة مفرغة. يتعرض الخبراء يوميًا لآلاف التنبيهات الكاذبة، ولا يتوفر لديهم وقت لتحسين العمليات.

بحلول عام 2026، ستكسر الذكاء الاصطناعي هذه الحلقة المفرغة من خلال أتمتة المهام المتكررة والمفرطة. حوالي نصف الأعمال التي تقوم بها فرق الأمن الكبرى يمكن أن تتولىها الآلات، مما يحرر الموارد للتركيز على الأمور الحاسمة: تتبع المهاجمين، تصميم أنظمة الدفاع، وإصلاح الثغرات.

البنية التحتية “الوكيل-الأصلي”: إعادة تصميم لسرعة الآلة

هناك اضطراب أكبر قادم من داخل بنية النظام. الأنظمة الخلفية للشركات حاليًا مصممة لتدفق البيانات بـ “سرعة الإنسان، منخفضة التوازي، وقابلة للتوقع”: إجراء من المستخدم يؤدي إلى استجابة من النظام.

لكن عندما يحاول عامل ذكاء اصطناعي تحقيق هدف، يمكنه إنشاء 5000 مهمة فرعية بشكل تكراري، استعلام قاعدة البيانات، استدعاء API داخلي — كل ذلك في غضون ميلي ثانية. بالنسبة للأنظمة التقليدية، يشبه هذا هجوم DDoS أكثر من طلب شرعي.

لبناء نظام لتحميل العوامل الذكية في 2026، يجب إعادة تصميم مستوى التحكم. بدلاً من التركيز على القدرة على المعالجة العالية، يجب أن تكون الأنظمة الجديدة محسنة للتنسيق: توجيه الطلبات، التحكم في الوصول، إدارة الحالة، وتنفيذ السياسات في بيئة توازي كبيرة.

إنشاء المحتوى: متعدد الوسائط يصبح واقعًا

لدينا أدوات أساسية منفصلة: توليد الصوت، إنشاء الموسيقى، توليد الصور، إنتاج الفيديو. لكن عند الرغبة في إنشاء محتوى طويل، مع مستوى تحكم يقارب الإخراج الإخراجي المهني، يكون الأمر مرهقًا ومعقدًا جدًا.

سيكون عام 2026 هو العام الذي تتجمع فيه هذه الأدوات: يمكن للمستخدم أن يعطي النموذج فيديو مدته 30 ثانية، ويزوده بصور وصوت مرجعي، ليقوم النموذج بخلق شخصية جديدة والاستمرار في التصوير ضمن نفس المشهد. يمكنهم طلب “إعادة التصوير” من زاوية جديدة، أو مزامنة الحركات مع فيديو مرجعي.

لقد أظهرت منتجات مثل Kling O1 وRunway Aleph الإمكانات الأولية، لكنها مجرد بداية. يحتاج كل من النماذج والتطبيقات إلى ابتكارات جديدة. المبدعون من صانعي الميمات إلى مخرجي هوليوود سيحصلون على أدوات تلبي احتياجاتهم الخاصة.

البيانات والذكاء الاصطناعي: تلاقي عميق

“مكدس البيانات الحديث” يتجه بوضوح نحو التوحيد: شركات البيانات من مزودي خدمات الوحدة، التحويل، والحساب (تجميع، تحويل، حساب) تتجه نحو منصة موحدة. استحواذ Fivetran وdbt، توسع Databricks — علامات واضحة على ذلك.

ومع ذلك، لا تزال بنية البيانات الأصلية للذكاء الاصطناعي الحقيقي في مراحلها الأولى. تشمل الاتجاهات الرئيسية:

البيانات الشعاعية وإدارة السياق: ستتدفق البيانات إلى قواعد بيانات شعاعية عالية الأداء، متجاوزة التخزين الهيكلي التقليدي. سيصل العامل الذكي باستمرار إلى المعنى الصحيح للبيانات، ويعرف الأعمال التجارية، بحيث تظل تطبيقات “الدردشة مع البيانات” على وعي متسق بين الأنظمة.

أتمتة سير العمل: مع تزايد تدفق البيانات نحو العامل، ستتطور أدوات ذكاء الأعمال التقليدية والجداول الزمنية لتخدم العوامل الذكية، وليس البشر فقط.

الفيديو التفاعلي: الدخول إلى الداخل

هناك تحول كبير قادم في عالم الفيديو. بحلول 2026، لن يكون الفيديو محتوى سلبيًا للمشاهدة، بل مساحة يمكن “الدخول إليها” والتفاعل معها.

أخيرًا، ستتمكن نماذج الفيديو من فهم الزمن، وتذكر ما حدث، والتفاعل مع تصرفات المستخدم، مع الحفاظ على تماسك قريب من الواقع — بدلاً من إنتاج مقاطع قصيرة منفصلة.

هذه الأنظمة ستحتفظ بالشخصيات، والأجسام، والقوانين الفيزيائية على مدى فترات طويلة. ستنتج الأفعال عواقب، وتحدث العلاقات السببية بشكل طبيعي. هذا يحول الفيديو من وسيلة إعلام إلى مساحة يمكن بناءها عليها:

• يمكن للروبوتات التدريب فيها
• يمكن للألعاب أن تتطور
• يمكن للمصممين اختبار النماذج الأولية
• يمكن للعوامل الذكية أن تتعلم من خلال “العمل”

للمرة الأولى، يمكن للبشر “السكن” داخل الفيديو الذي أنشأوه بأنفسهم — بيئة حية بدلاً من مجموعة من الإطارات الثابتة.

برمجيات المؤسسات: أنظمة السجلات تتراجع

الثورة الحقيقية في برمجيات المؤسسات في 2026 ستأتي من تحول جوهري: تراجع المركزية لنظام السجلات (ERP، CRM، ITSM).

الذكاء الاصطناعي يقرب المسافة بين “النية” و"التنفيذ": يمكن للنموذج قراءة، وكتابة، واستنتاج البيانات التشغيلية مباشرة. لم تعد هذه الأنظمة مجرد قواعد بيانات خاملة، بل أصبحت محركات سير العمل المستقلة.

مع تقدم نماذج الاستنتاج والعوامل الذكية، يمكن لهذه الأنظمة التنبؤ، والتنسيق، وتنفيذ العمليات من البداية للنهاية. ستتحول الواجهات إلى طبقة عوامل نشطة، بينما تتراجع أنظمة السجلات التقليدية إلى دور “التخزين الرخيص المستدام” (cold storage). ستؤول السيطرة الاستراتيجية إلى من يتحكم في بيئة التنفيذ الذكية.

برمجيات القطاع الخاص: عصر “اللاعب المتعدد”

برمجيات القطاع الخاص (vertical SaaS) تتفجر. شركات الرعاية الصحية، القانونية، العقارات تجاوزت خلال فترة قصيرة عتبة 100 مليون دولار إيرادات سنوية متكررة؛ والمالية والمحاسبة تلاحقها.

عام 2025 هو عصر “الجمع والاستنتاج”: البحث، الاستخراج، التلخيص للبيانات. شركات مثل Hebbia، Basis، EliseAI تظهر أن ذلك ممكن.

بحلول 2026، سيتم تفعيل وضع “اللاعب المتعدد”. طبيعة العمل في القطاع الخاص تتطلب تعاونًا متعدد الأطراف: المشتري، البائع، المستأجر، المستشار، المزود — كل طرف لديه صلاحيات، عمليات، ومتطلبات امتثال مختلفة.

حاليًا، تعمل ذكاءات الأطراف بشكل منفصل، مما يخلق تداخلًا فوضويًا. وضع “اللاعب المتعدد” سيكسر هذا:

• التنسيق التلقائي بين الأطراف
• الحفاظ على السياق المستمر
• مزامنة التغييرات
• التوجيه التلقائي للخبراء الوظيفيين
• السماح للطرف الآخر بالتفاوض ضمن النطاق، وتمييز النقاط غير المتكافئة للفحص البشري

عندما تتعزز المعاملات بفضل التعاون بين “متعدد العوامل + متعدد البشر”، سترتفع تكاليف التحول — ستصبح هذه الشبكة التعاونية “مكدسًا” مفقودًا منذ زمن في برمجيات القطاع الخاص.

المحتوى لم يعد للبشر فقط

بحلول 2026، ستتغير طريقة تحسين المحتوى بشكل كامل. كنا نُحسن استهداف سلوك البشر المتوقع: تصنيف جوجل، المنتج الأول على أمازون، المقالات ذات 5W+1H وافتتاحية جذابة.

لكن العوامل الذكية لن تتجاهل الاكتشافات العميقة في الصفحة 5. ستقرأ كل شيء، وتلخص كل شيء، وتقدم ما يحتاجه المستخدم.

الأدوات التي كانت مصممة سابقًا للعين البشرية ستتغير. المهندسون لن يحدقوا بعد الآن في Grafana — ستقوم أنظمة SRE الذكية تلقائيًا بتحليل البيانات المراقبة وإرسال الرؤى على Slack. فريق المبيعات لن يحتاج إلى تصفح CRM يدويًا — ستقوم العوامل بجمع النماذج والرؤى تلقائيًا.

التحسين الجديد لن يكون هرمًا بصريًا، بل قدرة الآلة على القراءة. هذا سيغير بشكل جذري طريقة الإبداع في المحتوى والنظام البيئي للأدوات.

“الوقت على الشاشة” سيختفي

على مدى 15 عامًا، كان “الوقت على الشاشة” (screen time) هو المقياس الذهبي لقيمة المنتج: وقت مشاهدة Netflix، عدد النقرات في النظام الصحي، دقائق بقاء المستخدم في تطبيق معين.

لكن في عصر “الدفع حسب النتائج” (outcome-based pricing) القادم، سيتم القضاء على الوقت على الشاشة تمامًا.

ظهرت إشارات على ذلك:

• ChatGPT DeepResearch يكاد لا يحتاج وقتًا على الشاشة لكنه يحقق قيمة كبيرة
• Abridge يسجل تلقائيًا حوارات الطبيب والمريض، ويكاد لا يحتاج الطبيب للنظر إلى الشاشة
• المؤشر ينجز مشاريع التطوير، والمهندس يخطط للمرحلة التالية
• Hebbia ينشئ عرض تقديمي تلقائيًا، والمحللون الماليون أخيرًا يستطيعون النوم

التحدي الجديد هو أن الشركات يجب أن تجد طرقًا لقياس عائد الاستثمار بشكل أكثر تعقيدًا — رضا الأطباء، إنتاجية المبرمجين، رفاهية المحللين — وكل ذلك يزداد مع الذكاء الاصطناعي. الشركة التي ستروي قصة عائد استثمار واضحة ستظل في الصدارة.

الرعاية الصحية: “المستخدمون الأصحاء النشطون” يصبحون محور التركيز

بحلول 2026، مجموعة جديدة من المستخدمين الصحيين ستظهر على الساحة: “المستخدمون الأصحاء النشطون” (الأشخاص الأصحاء الذين يشاركون شهريًا لكن لا يعانون من أمراض).

الرعاية الصحية التقليدية تخدم بشكل رئيسي ثلاث مجموعات:

• المستخدمون الأصحاء النشطون: من لديهم حاجة دورية، وتكاليف عالية
• المستخدمون المرضى اليوميون: المرضى الذين يتلقون رعاية طويلة الأمد
• المستخدمون الأصحاء المحتملون: من نادرًا ما يراجعون الطبيب

في أي وقت، يمكن للمستخدمين الأصحاء المحتملين أن يتحولوا إلى مستخدمين مرضى، ويمكن للوقاية أن تبطئ هذا التحول. لكن نظام التأمين الحالي يركز على “علاج المرض”، والتقييمات الوقائية تكاد لا تُدفع.

ظهور المستخدمين الأصحاء النشطين سيغير هذا الهيكل. فهم غير مرضى، لكنهم مستعدون لمتابعة صحتهم بشكل دوري — مجموعة هائلة من الإمكانيات.

عندما يقلل الذكاء الاصطناعي من تكاليف تقديم الرعاية الصحية، ستظهر منتجات التأمين الوقائية، وسيكون المستخدمون على استعداد لدفع رسوم اشتراك، وسيصبح “المستخدمون الأصحاء النشطون” أكثر العملاء المحتملين لتقنية الصحة الحديثة.

الألعاب والعوالم التفاعلية: عصر العوالم المولدة

عام 2026، ستغير نماذج العالم في الذكاء الاصطناعي تمامًا طرق السرد. تقنيات مثل Marble (World Labs) وGenie 3 (DeepMind) يمكنها إنشاء عوالم ثلاثية الأبعاد كاملة من النص، مما يسمح للمستخدمين بالاستكشاف كما في الألعاب.

عندما يستخدم المبدعون هذه الأدوات، ستظهر أشكال جديدة تمامًا من السرد — حتى يمكن أن تولد “نسخة ماينكرافت المولدة”، حيث يخلق اللاعبون معًا الكون الضخم ويتطور.

هذه العوالم ستزيل الحدود بين اللاعب والمبدع، وتكوّن واقعًا متغيرًا مشتركًا. يمكن أن تتواجد أنواع مثل الفانتازيا، الرعب، والمغامرة جنبًا إلى جنب؛ مع اقتصاد رقمي قوي، حيث يربح المبدعون من الأصول، ويعلمون اللاعبين، ويطورون الأدوات.

هذه العوالم المولدة ستكون أيضًا ميدان تدريب للعوامل الذكية، والروبوتات، وحتى الذكاء الاصطناعي العام المحتمل.

التخصيص: سنة “أنا”

عام 2026 سيكون “عامي”: المنتجات لن تُصنع للجمهور العام، بل ستُخصص لـ “صديقي”.

في التعليم، سيكون المرشد الذكي مناسبًا لوتيرة واهتمامات كل طالب. في الصحة، سيخصص الذكاء الاصطناعي المكملات الغذائية، وخطط التمرين، والنظام الغذائي. في الإعلام، سيعيد الذكاء الاصطناعي صياغة المحتوى وفق ذوقك في الوقت الحقيقي.

قرن مضى، كانت الشركات الكبرى تفوز بالبحث عن “المستخدم المتوسط”؛ والقرن القادم، ستفوز بالبحث عن “الشخصية داخل المستخدم المتوسط”.

التعليم: الجامعة الذكية الاصطناعية

بحلول 2026، سنشهد أول جامعة ذكية اصطناعية — منظمة مبنية من الصفر حول نظام ذكي.

الجامعات التقليدية استخدمت الذكاء الاصطناعي في التصحيح، والإرشاد، والجدولة، لكن الآن يظهر تحول أعمق: “جسد أكاديمي متكيف” يمكنه التعلم والتحسين ذاتيًا في الوقت الحقيقي.

تخيل جامعة كهذه: الدورات، الإرشاد، البحث التعاوني، إدارة الحرم الجامعي تتكيف مع ردود الفعل في الوقت الحقيقي؛ الجداول الزمنية محسنة تلقائيًا؛ قوائم القراءة تتحدث باستمرار مع أحدث الأبحاث؛ مسارات التعلم للطلاب تتغير وفقًا للبيانات الحية.

لقد ظهرت بالفعل نماذج سابقة: جامعة ولاية أريزونا تتعاون مع OpenAI لإنشاء مشروع ذكاء اصطناعي؛ جامعة ولاية نيويورك تدمج الذكاء الاصطناعي في التعليم العام.

في الجامعة الذكية الاصطناعية:

• يصبح الأستاذ “مهندس نظام التعلم”: يصمم البيانات، يضبط النماذج، يعلم الطلاب تقييم استنتاجات الآلة
• ستتحول طرق التقييم إلى “تقييم الإدراك للذكاء الاصطناعي”: لا يسأل الطلاب إذا استخدموا الذكاء الاصطناعي، بل كيف استخدموه
• مع حاجة جميع التخصصات إلى مواهب تتعاون مع الأنظمة الذكية، ستصبح هذه الجامعة “محرك القوى العاملة” للاقتصاد الجديد

الخلاصة: عام 2026، عام التحول

باختصار، عام 2026 ليس مجرد سنة من “التحسين” — بل هو سنة “التحول الهيكلي”. البيانات ستُدار بشكل أفضل من خلال فهم أعمق لـ “صيغة حساب تغير الإنتروبيا”، والبنية التحتية ستُعاد تصميمها للعوامل الذكية، والمحتوى سيُنتج للآلات المقروءة بدلاً من العين البشرية، والتعليم سيتكيف مع كل فرد. الذكاء الاصطناعي لن يكون أداة يستخدمها البشر — بل سيصبح بيئة يعيشون ويعملون ويبدعون داخلها.