ثلاثة أسئلة يجب طرحها قبل الاستثمار في الذكاء الاصطناعي في عام 2026
Matt Nolan
المؤسس
تم التحديث في 30 ديسمبر 2025
إليكم ما لا يريد أحد قوله بصراحة: معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي تفشل.
ليس لأن التكنولوجيا لا تعمل. عندما يتم تطبيقها بشكل جيد، تكون النتائج حقيقية. تُظهر الدراسات مكاسب إنتاجية تتراوح بين 10-40%. المشكلة ليست في الذكاء الاصطناعي. المشكلة هي أن الشركات تشتري الحلول قبل أن تُحدد المشاكل.
الأرقام تحكي القصة: 42% من الشركات تخلت عن معظم مبادراتها في الذكاء الاصطناعي هذا العام، ارتفاعاً من 17% العام الماضي. 95% من المشاريع التجريبية المؤسسية لم تحقق عوائد قابلة للقياس. مليارات الدولارات تطارد الأسئلة الخطأ.
هذا ليس فشلاً تكنولوجياً. إنه فشل في التفكير، ولا يمكنكم الشراء للخروج من هذا الوضع.
الفرصة
عندما يعمل الذكاء الاصطناعي، بالكاد تلاحظونه. إنه يرفع العمل المُمل والمتكرر عن فريقكم ويمنح أفضل موظفيكم مجالاً للقيام بما لا يستطيع سواهم القيام به. الهدف لم يكن أبداً الأتمتة لذاتها. الهدف هو الاستفادة القصوى.
لكنكم لن تصلوا إلى هناك من خلال مطاردة أحدث الاتجاهات أو شراء أكثر العروض التوضيحية إثارة للإعجاب. تصلون إلى هناك من خلال طرح أسئلة أفضل قبل كتابة أول شيك.
إليكم ثلاثة أسئلة مهمة.
1. هل هذه مشكلة نموذج أم مشكلة بيانات؟
الجميع يريد الحديث عن النماذج. تقريباً لا أحد يريد الحديث عن البيانات، وهذا غريب، لأن البيانات هي المكان الذي تموت فيه معظم المشاريع.
نموذجكم جيد بقدر ما تُطعمونه. إذا كانت بياناتكم فوضوية أو منعزلة أو ناقصة، فلن تنقذكم أي خوارزمية. أكثر أنواع الذكاء الاصطناعي تطوراً في العالم ستعطيكم فقط إجابات خطأ واثقة بشكل أسرع.
قبل تقييم أي حل للذكاء الاصطناعي، اسألوا: هل لدينا فعلاً البيانات التي يتطلبها هذا؟ هل يمكننا وصف بالضبط ما سنُطعمه لهذا النظام وأين يوجد؟
إذا استغرق هذا السؤال أكثر من بضع دقائق للإجابة عليه، توقفوا. ليس لديكم مشكلة ذكاء اصطناعي حتى الآن. لديكم مشكلة بيانات، وهذه هي المشكلة التي يجب حلها أولاً.
2. هل هذا يحتاج الأداة الأقوى، أم الأداة الصحيحة؟
هناك تحيز في هذه الصناعة نحو التعقيد. نماذج أكبر، معاملات أكثر، كل شيء متطور. يبدو مثيراً للإعجاب في عرض تقديمي. في معظم الأوقات، هذا خطأ تماماً.
تتوقع جارتنر أن المؤسسات ستستخدم نماذج صغيرة مخصصة للمهام ثلاث مرات أكثر من نماذج اللغة الكبيرة متعددة الأغراض بحلول عام 2027. السبب بسيط: هي أسرع وأرخص وغالباً أكثر دقة للمشاكل المحددة.
السؤال المطلوب ليس “ما هو الخيار الأكثر تطوراً؟” بل “ما هو أبسط شيء يحل هذه المشكلة فعلاً؟” البساطة تتطلب فهم المشكلة بعمق كافٍ لمعرفة ما يمكنكم تركه. هذا صعب. وهنا أيضاً تكمن القيمة.
اسألوا المورد الخاص بكم، أو فريقكم: لماذا هذا النهج بدلاً من شيء أبسط؟ إذا كانت الإجابة “لأنه متطور” فارحلوا. هذا ليس سبباً، هذا تسويق.
لقد حضرت عروضاً توضيحية كافية من الموردين لأعرف النمط: قدرات مثيرة للإعجاب، إجابات مبهمة حول ما يحدث بعد المشروع التجريبي.
3. ما القرار الذي يدعمه هذا فعلاً؟
هذا هو السؤال الذي يفصل بين الذكاء الاصطناعي المفيد والمسرح المكلف.
من السهل أن تتحمسوا للقدرات. لوحات المراقبة، روبوتات المحادثة، التوقعات. لكن القدرات ليست نتائج. السؤال الوحيد المهم هو: ماذا سيفعل شخص ما بشكل مختلف بمجرد وجود هذا؟
إذا لم تتمكنوا من الإجابة على ذلك بوضوح، فأنتم غير مستعدين للبناء.
جربوا هذا: أكملوا الجملة “بمجرد تنفيذ هذا، سنكون قادرين على ______ مما لم نتمكن من فعله من قبل.” إذا لم تتمكنوا من إكمالها بمصطلحات ملموسة، يمكن للتكنولوجيا أن تنتظر. الوضوح لا يمكنه ذلك.
ما سيأتي لاحقاً
عام 2026 سيكون عام الغربلة.
الشركات التي تعاملت مع الذكاء الاصطناعي كخانة اختيار ستُرفّ مشاريعها بصمت. التي بدأت بالمشكلة، وليس بالأداة، ستتقدم. هذا لا يتعلق بمن أنفق أكثر أو تحرك أسرع. يتعلق بمن فكر بوضوح، ومن قاوم الضغط لمجرد فعل شيء ما وسأل بدلاً من ذلك ما إذا كان هذا الشيء يستحق القيام به.
أفضل تكنولوجيا تختفي في العمل. تتوقفون عن ملاحظتها. إنها فقط تجعل كل شيء أفضل قليلاً.
هذا ما نبنيه في Gravitas Grove. ليس ذكاءً اصطناعياً من أجل الذكاء الاصطناعي، بل أدوات تكسب مكانتها من خلال جعل الناس أكثر قدرة.
إذا كنتم تعملون على هذه الأسئلة وتريدون رأياً ثانياً، سنكون سعداء لمساعدتكم.