اعتماد الشركات على الذكاء الاصطناعي قد يتسارع أخيرًا في 2026 — أو أن المستثمرين متفائلون جدًا مرة أخرى

مرّت ثلاث سنوات منذ وصول ChatGPT، مما أشعل موجة من استثمارات الذكاء الاصطناعي وحماس ريادي. ومع ذلك، لا تزال الشركات تتعامل مع العوائد بشكل متردد. كشفت دراسة لمختبر ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) أن 95% من الشركات لم تحقق قيمة ذات معنى من إنفاقها على الذكاء الاصطناعي. السؤال الذي يلوح في وادي السيليكون: متى ستتغير الأمور فعلاً؟

يستمر رأس المال المغامر في التنبؤ بأن العام القادم هو لحظة الاختراق. قالوا ذلك في 2024. قالوه في 2025. الآن، مع اقتراب 2026، يراهن 24 مستثمرًا يركزون على الشركات على نفس الرهان مرة أخرى — أن هذا هو الوقت الذي يحدث فيه التحول الحقيقي للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، وتتوسع الميزانيات بشكل ملحوظ، وتبدأ الشركات أخيرًا في رؤية عوائد تستحق الاحتفال.

التحقق من واقع الذكاء الاصطناعي: لماذا تتعثر الشركات

الفجوة واضحة. كان من المفترض أن تكون نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مغيرات قواعد اللعبة في الأعمال. بدلاً من ذلك، تتعامل العديد من الشركات معها كأدوات تجريبية — تقوم بتشغيل تجارب، واختبار أُطُر، ولكن نادراً ما تنتقل إلى الإنتاج على نطاق واسع.

يعترف المستثمرون بهذا الاحتكاك. الإجماع الناتج عن مناقشات رأس المال المغامر: أن الشركات تكتشف أن الذكاء الاصطناعي ليس حلاً واحدًا يناسب الجميع. يتعلمون أن مجرد إمكانية نشر تقنية يمكن أن يكون، لا يعني بالضرورة أنه يجب أن يُنشر. ستتخذ النماذج المخصصة، والمُحسنة خصيصًا لمشاكل الأعمال، مركز الصدارة. وكذلك حوكمة البيانات، وأدوات المراقبة، وطبقات التنسيق — البنية التحتية غير اللامعة التي تجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل بشكل موثوق.

بعض شركات الذكاء الاصطناعي المؤسسي تتجه نحو التحول. تلك التي بدأت بعروض منتجات ضيقة — دعم العملاء المدعوم بالذكاء الاصطناعي أو مساعدات البرمجة — تتطور إلى شركاء تنفيذ. بمجرد أن تجمع ما يكفي من تدفقات عمل العملاء على منصتها، يمكنها نشر مهندسين مباشرة في مؤسسات العملاء، مما يوسع قيمتها إلى ما هو أبعد من ميزة واحدة. في الواقع، العديد من شركات المنتجات المتخصصة في الذكاء الاصطناعي تتحول إلى استشارات ذكاء اصطناعي كاملة النطاق.

أين يحدث النمو فعلاً

الشركات ذات الزخم تتبع نمطًا: حددت الثغرات التي خلقتها تبني الذكاء الاصطناعي نفسه. في الأمن السيبراني، يبني البائعون طبقات حماية للبيانات بحيث يمكن لنماذج اللغة التفاعل بأمان مع البيانات الحساسة للمؤسسات. في تفاعل العملاء، يظهر “تحسين محرك الإجابة” كفئة حقيقية — شركات تساعد العلامات التجارية على الظهور في الإجابات التي يولدها الذكاء الاصطناعي، وليس فقط في نتائج Google.

لم تكن هذه صناعات قبل عامين. الآن، أصبحت ضرورية للمؤسسات التي تطلق الذكاء الاصطناعي بجدية.

الأداء الأقوى يأتي من خلال استهداف مجالات محددة: فهم حالة استخدام واحدة — شخصية مشتري واحدة، مشكلة تدفق عمل واحدة — قبل التوسع أفقيًا. هذا النهج المنضبط يبني التعلق. يرى العملاء فيها أدوات حاسمة للمهام وليس أدوات ترفيهية.

ثورة الوكلاء (تدريجيًا)

سوف يتكاثر وكلاء الذكاء الاصطناعي، ولكن ربما ليس بالطريقة التي تخيلتها الخيال العلمي. بحلول نهاية 2026، سيكون الوكلاء لا يزالون في مرحلة الاعتماد المبكر. لا تزال الحواجز التقنية قائمة. الأطر التنظيمية للامتثال غير واضحة. لم تظهر معايير للتواصل بين الوكلاء.

ما سيحدث هو أن الوكلاء يبدأون في كسر الحواجز التنظيمية. اليوم، كل وكيل يعمل بمعزل — وكلاء المبيعات، وخدمة العملاء، ووكلاء المنتج يعملون بشكل مستقل. بحلول أواخر 2026، ستبدأ الوكلاء الموحدون ذات السياق والذاكرة المشتركة في توحيد هذه الأدوار. فكر في الأمر على أنه تعاون متطور بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في مهام معقدة، بدلاً من تقسيم العمل بشكل نظيف حيث يتولى الذكاء الاصطناعي الأعمال الروتينية ويقوم البشر بالتفكير. ستستمر الحدود بين قدراتهم في التغير.

يقدم آرون جاكوبسون، مستثمر، توقعًا يعتقد الكثيرون في رأس المال المغامر أنه صحيح: أن معظم العاملين في المعرفة سيكون لديهم على الأقل زميل ذكاء اصطناعي يعرفونه بالاسم بحلول نهاية العام.

ما يريده مستثمرو السلسلة أ فعلاً

انسَ تقديرات TAM النظرية وإيرادات التجارب الأولية. يطالب رأس المال المغامر الآن بإثبات اعتماد حقيقي من قبل المؤسسات.

المعيار: 1-2 مليون دولار من الإيرادات المتكررة السنوية هو الحد الأدنى. لكن السؤال الحقيقي الذي يطرحه المستثمرون هو: هل يرى العملاء أن منتجك فعلاً مهمًا للمهام أم مجرد وسيلة مريحة؟ الإيرادات بدون سرد قصصي ضعيفة؛ والسرد بدون زخم هو وهم. أنت بحاجة إلى الاثنين معًا.

يجب أن يكون العملاء يديرون منتجك في العمليات اليومية الحقيقية، ومستعدين لإجراء مكالمات مرجعية، وقادرين على الدفاع عن الشراء من خلال مراجعات الأمان والقانون. يجب أن تظهر وفورات زمنية واضحة، وتقليل التكاليف، أو زيادة الإنتاجية التي تصمد أمام تدقيق الشراء.

وجهة نظر آرون جاكوبسون حول بناء قيمة دائمة تنطبق هنا: يجب على مؤسسي السلسلة أ أن يثبتوا أنهم يبنون في مجالات تتوسع فيها TAM بفضل الذكاء الاصطناعي، وليس تتقلص. بعض الأسواق لديها طلب مرن — انخفاض السعر بنسبة 90% يخلق نمو سوق بمقدار 10 أضعاف. أخرى لديها طلب غير مرن — انخفاض الأسعار يختفي السوق، ويستولي العملاء على كل القيمة المولدة. يفضل المستثمرون الأول.

إشارة أخرى مهمة: جودة المؤسس. هل جلبت مواهب من الدرجة الأولى من الشركات الكبرى والمنافسين؟ إذا كان الأمر كذلك، فقد اجتزت فلاتر المصداقية التي لا يمكن للمال تزويرها.

الانقسام القادم

ستزداد ميزانيات الذكاء الاصطناعي المؤسسي في 2026، ولكن بشكل غير متساوٍ. سيركز النمو بشكل كبير على البائعين الذين يحققون نتائج مثبتة. وكل شيء آخر سيتسطح أو يتقلص.

هذا يخلق ديناميكية الفائز يأخذ معظم الحصة. عدد قليل من البائعين سيستحوذ على حصة غير متناسبة من الميزانية، بينما يراقب العديد من المنافسين ركود الإيرادات. سيقوم رؤساء تكنولوجيا المعلومات، المتعبين من انتشار البائعين وتعدد الأدوات التجريبية، بمراجعة الحلول المتداخلة وتوحيد الجهود حول الأداء المثبت.

الوجهة المتفائلة: ستنقل الشركات ميزانيات التجارب الأولية إلى بنود دائمة في الميزانية. الشركات التي حاولت بناء حلول ذكاء اصطناعي داخليًا — واكتشفت التعقيد التشغيلي — ستسرع من اعتماد المنصات الخارجية.

سؤال 2026 لا يزال مفتوحًا

هل ستكون هذه السنة أخيرًا التي تحقق فيها الشركات قيمة قابلة للقياس من الذكاء الاصطناعي؟ ينقسم النقاش إلى معسكرات.

المتفائلون يشيرون إلى أن الشركات تستفيد بالفعل — فقط لا تدرك ذلك بعد. اسأل أي مهندس برمجيات عما إذا كان سيتخلى عن أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي، وسيحمر وجهه. هذه القيمة تحدث الآن، بصمت. ستتضاعف عبر المؤسسات في 2026.

المتشائمون أكثر حذرًا. التنفيذ لا يزال صعبًا. يتطور الذكاء الاصطناعي باستمرار، لكن الفجوات لا تزال قائمة. العديد من التنفيذيين يتبنون بشكل ساخر “استثمارات الذكاء الاصطناعي” كغطاء لتقليل القوى العاملة أو صرف الإنفاق بشكل خاطئ من سنوات سابقة. يصبح الذكاء الاصطناعي شماعة للأخطاء الماضية.

أكثر وجهة نظر متوازنة: أن الشركات ستحقق قيمة في 2026، ولكن بشكل تدريجي. ستظهر حلول حقيقية لمشكلات محددة عبر القطاعات. مشكلة الانتقال من المحاكاة إلى الواقع — استخدام الذكاء الاصطناعي لتدريب الأنظمة التي تنقل الرؤى إلى العالم المادي — ستفتح فرصًا في التصنيع والبنية التحتية ومراقبة المناخ.

البنية التحتية والفيزياء أهم من النماذج

خيط يتكرر في تفكير رأس المال المغامر: أداء النموذج الخام أقل أهمية مما يعتقد الكثيرون. من المحتمل أن تطلق مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة (OpenAI، وAnthropic) المزيد من التطبيقات الجاهزة مباشرة إلى الإنتاج أكثر مما كان متوقعًا، خاصة في التمويل، والقانون، والرعاية الصحية، والتعليم.

لكن قيدًا يربط: الطاقة. نحن نقترب من قدرة البشرية على توليد طاقة كافية لتغذية وحدات معالجة الرسوم (GPU) التي تستهلك الكثير من الطاقة. أكد آرون جاكوبسون على ذلك: الاختراقات في البرمجيات والأجهزة من حيث الأداء لكل واط ستحدد الموجة القادمة. إدارة GPU بشكل أفضل، شرائح الذكاء الاصطناعي الأكثر كفاءة، الشبكات البصرية، إعادة التفكير في الأحمال الحرارية في مراكز البيانات — هذه هي الجبهات التي تظهر فيها الاستثمارات الرائدة.

يمثل الذكاء الاصطناعي الصوتي حافة أخرى. الصوت هو وسيلة التواصل الطبيعي للبشر. بعد عقود من الكتابة والنظر إلى الشاشات، تمثل واجهات الصوت أول تحول حقيقي في كيفية تفاعل الناس مع الذكاء.

سؤال الحصن: ما الذي يدافع فعلاً عن شركة ذكاء اصطناعي؟

في الذكاء الاصطناعي، لا تُبنى الحصون فقط على أداء النموذج. تلك المزايا تتآكل خلال شهور عندما تطلق نماذج أفضل.

تظهر القدرة على الدفاع الحقيقي من البيانات، وتدفقات العمل، والارتباط العميق. الشركات المندمجة بشكل عميق في عمليات العملاء، التي تمتلك وصولاً إلى بيانات ملكية تتطور باستمرار، وتكاليف الانتقال المرتفعة، تملك مزايا دائمة. شركة تصبح نظام السجل — المركز العصبي التشغيلي الذي لا يستطيع العميل استخراجه — تحقق التعلق الحقيقي.

الحصون الرأسية أسهل في البناء من الأفقية. في مجالات متخصصة مثل التصنيع، والبناء، والصحة، والقانون، تكون بيانات العملاء أكثر اتساقًا وقابلية للتكرار. المعرفة الخاصة بالمجال تعزز القدرة على الدفاع. أداة أفقية تواجه منافسة لا نهائية؛ حل رأسي يصبح لا غنى عنه بمجرد أن يُدمج.

أقوى الحصون تأتي من تحويل بيانات الشركة الحالية إلى قرارات، وتدفقات عمل، وتجارب عملاء أفضل. الشركات تجلس على بيانات غنية جدًا، ومحكومة بشكل جيد. لكنها تفتقر إلى القدرة على التفكير فيها بطريقة مستهدفة وموثوقة. الشركات الناشئة التي تدمج بين التقدم التقني والمعرفة العميقة بالصناعة وتقدم حلولًا خاصة بالمجال مباشرة إلى بيانات العملاء — دون إنشاء جدران جديدة — تفوز.

الحكم النهائي

قد يكون عام 2026 نقطة انعطاف. أو قد يكون 2027. أو 2028.

ما هو واضح: أن الذكاء الاصطناعي المؤسسي لم يعد نظريًا. إنه عملي. تتعلم الشركات ما الذي ينجح وما الذي لا ينجح. ستتدفق الميزانيات نحو الحلول المثبتة. ستتحسن البنية التحتية. ستتضاعف الوكلاء. السؤال ليس هل سيغير الذكاء الاصطناعي برمجيات المؤسسات — بل متى. وعلى هذا، حتى أذكى المستثمرين يظلّون يترددون في وضع رهانات نهائية.