المرحلة التالية للذكاء الاصطناعي ترتسم ملامحها في عام 2026 وتتجاوز النماذج اللغوية الضخمة

وبحسب المكتب الاقتصادي لوكالة ويبانقاه الإخبارية، لا يتخلف قطار التحول الذي يقوده الذكاء الاصطناعي عن الركب، حيث ينتقل سنويًا إلى مرحلة جديدة من التطور.

يتساءل القادة عما يجب عليهم الاستعداد له في المشهد المتعلق بالذكاء الاصطناعي لعام 2026، وذلك بعد الانفجار في استخدام النماذج اللغوية الكبيرة خلال عام 2024 وبروز العوامل المستقلة في عام 2025. للوهلة الأولى، لا تلوح في الأفق علامات ظهور وحش جديد يحتاج إلى الترويض.

تتحسن قدرات الذكاء الاصطناعي بوتيرة سريعة، لكن معدل تبنيه لا يزال مبكرًا بما يكفي لتحقيق مكاسب فورية من التعلم الجاري. فالأفراد الذين يطورون الثقافة المعرفية بالذكاء الاصطناعي في عام 2026 سيكونون قد اكتسبوا سنوات من الخبرة، وسيحصدون ثمار تعلمهم عندما تصبح هذه التقنية سائدة بطرق تمنحهم تفوقًا على من ظلوا مترددين في الانتظار.

البدء الآن يعني التقدم إلى الأمام، وليس التأخر عن الركب.

يُعَد الذكاء الاصطناعي في طريقه إلى تغيير كيفية بناء البرمجيات ونشرها وتوسيع نطاقها بحلول عام 2026. ويُعرّف مستقبل الذكاء الاصطناعي في هذا العام بالأتمتة الذكية، وأنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على العوامل، والحوكمة الأخلاقية، والتبني السريع في تطوير البرمجيات وسير العمل المؤسسي. وستحقق الأعمال التي تستثمر مبكرًا والمطورون الذين يمتلكون المهارات المناسبة ميزة تنافسية واضحة، بدءًا من المساعدين البرمجيين المعتمدين على الذكاء الاصطناعي وصولًا إلى أنظمة اتخاذ القرار الآلي.

لم يعد مستقبل الذكاء الاصطناعي مفهومًا بعيد المنال، بل يتجلى أسرع مما توقعت معظم المؤسسات. ومع حلول عام 2026، يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل طرق إنشاء البرمجيات ونشرها وتوسيع نطاقها. ولفهم مستقبل الذكاء الاصطناعي أهمية قصوى في نجاح الشركات الناشئة والمؤسسات، وخصوصًا تلك التي تتمحور أعمالها حول الرقمنة.

ويشير تحليل لوكالة فوربس إلى أن عام 2026 سيكون عام النضج التكنولوجي للشركات وعودة المختبرات البحثية إلى نقطة الصفر. ومع هذا النضج، ستنتهي ثمانية مفاهيم خاطئة راسخة شكلت رؤية الذكاء الاصطناعي للشركات خلال الأعوام الثلاثة الماضية.

نتناول فيما يلي استعراضًا لهذه المفاهيم الثمانية الخاطئة:

1. المستقبل حكر على النماذج الضخمة والرائدة فقط

لا يمكن أن يكون هناك ما هو أقل قطعًا من حقيقة أن المعركة بين نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة تحتدم. وقد تجسد هذا الأمر مؤخرًا بشكل كامل من خلال «الرمز الأحمر» الذي أطلقه سام ألتمان بعد الترحيب الحماسي بنموذج «جيميني 3» للذكاء الاصطناعي.

في أوائل عام 2023، نشرت مجموعات بحثية تابعة لشركة مايكروسوفت ورقة بعنوان «كل ما تحتاجه هو كتاب تعليمي»، أظهرت أن النماذج المتخصصة المدربة على مجموعات بيانات مختارة بعناية عبر تجارب توليد الأكواد يمكن أن تتفوق على النماذج العامة ذات المعلمات الأكبر بمئة مرة. ومنذ ذلك الحين، تزايدت الأمثلة حتى أصبحت شركة جارتنر، وهي شركة أمريكية للبحوث والاستشارات، تتوقع أن تستحوذ النماذج الصغيرة والمتخصصة على 50% من السوق بحلول عام 2028. ويجب على القادة في عام 2026 استكشاف الفرص التي تتيحها النماذج الأصغر والأكثر تخصصًا.

2. الخطر المتمثل في الهلوسة سبب وجيه للانتظار

صحيح أن 59% من المديرين واجهوا مشكلة هلوسة الذكاء الاصطناعي في عام 2025، وفقًا لشركة ديتاسايكو الفرنسية الأمريكية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، إلا أن هناك حلولًا مطروحة. فالنماذج معرضة دائمًا للهلوسة، ولهذا السبب، يتمثل الهدف دائمًا في بناء أنظمة متكاملة تضمن موثوقية متفوقة على العمليات الحالية، حتى وإن لم تخلُ من المخاطر.

ولتحقيق ذلك، يجب استخدام البيانات المؤسسية لضبط النماذج أو كمرجع معرفي قائم على طريقة RAG، ويتم نشر نماذج متعددة بالتوازي لمراقبة الانحراف وتحديد الحالات التي تتطلب تدخلًا بشريًا. تستخدم بعض الشركات بالفعل أنظمة ذكاء اصطناعي مستقلة للتفاعل المباشر مع العملاء أو لتبسيط عمليات الامتثال في الصناعات الخاضعة للرقابة مثل الرعاية الصحية والخدمات المصرفية.

3. لن يكون هناك ذكاء اصطناعي حتى تصبح جميع البيانات في السحابة

تفضل المزيد من الشركات نشر الذكاء الاصطناعي محليًا على خوادمها الخاصة، إما لأسباب تنظيمية أو أخلاقية أو بسبب محدودية الوصول إلى الخدمات السحابية في بعض الدول. وتوجد حلول مفتوحة المصدر لدعم هذا التوجه.

يتطلب هذا النهج استثمارًا في فرق تقنية أكثر تنظيمًا، لكنه قد يكون مجديًا وأقل تكلفة. وسيعزز تطبيق قانون الذكاء الاصطناعي في أوروبا هذا التوجه بشكل أكبر.

4. العوامل المتفاعلة ستنسق أعدادًا كبيرة من عوامل الذكاء الاصطناعي لتحقيق مكاسب إنتاجية ضخمة

يعمل المجتمع العلمي بلا كلل لتثبيت التنسيق بين العوامل، وستتحقق هذه الحلول في نهاية المطاف، لكن يجب على القادة في عام 2026 التركيز على النشر الفردي للعوامل العميقة، وتجنب الاستثمارات الكبيرة في مجموعات العوامل المتزامنة حاليًا.

كان أحد مؤشرات نضج النظام البيئي هو الدعم المالي الأخير الذي قدمته شركة أنثروبيك لمؤسسة الذكاء الاصطناعي إيجنتك لدعم بروتوكول MCP لربط عوامل الذكاء الاصطناعي بالمعدات والأنظمة الخارجية. وحذرت مختبرات البحث المعرفي في ورقة نُشرت عام 2025: «لا تنشئ عوامل متعددة». ويمكننا الآن أن نضيف: «لا تنشئ عوامل متعددة في الوقت الراهن».

5. الذكاء الاصطناعي لن يؤثر على حجم القوى العاملة

مع دخول ممثلي المبيعات على الخط، تتغير الأمور تدريجيًا. أفاد 30% من المديرين في عام 2025 أنهم يتوقعون تقليل التوظيف في السنوات الثلاث المقبلة بسبب الذكاء الاصطناعي. ولن يتمكن القادة الذين يتابعون خططًا طموحة للذكاء الاصطناعي من التهرب من هذا الواقع في عام 2026.

6. الحوسبة الكمومية ستبقى دائمًا شيئًا للعقد القادم

الجدول الزمني للوصول إلى ميزة كمومية حقيقية توقف عن التغير المستمر. وتتركز الخرائط الآن حول بناء حواسيب كمومية كبيرة ومقاومة للأخطاء بحلول عام 2030، وحقق عام 2025 تقدمًا تدريجيًا ولكنه أساسي كما كان متوقعًا. وأعلنت شركة آي بي إم بدورها عن أول استخدام واقعي يظهر الميزة الكمومية لعام 2026.

لم يعد بإمكان القادة تجاهل التقنيات الكمومية. ويجب عليهم البدء في تحديد الفرص في قطاعاتهم وإعداد التجارب اللازمة.

7. كل الشركات قامت بالكثير فيما يتعلق بالأمن السيبراني

في الواقع، لقد تطرقت الشركات إلى هذا الأمر، ولكن عندما تقوم اللجان التنفيذية بالعصف الذهني لتحديد الأولويات، لا يتم إبراز الأمن السيبراني بالقدر الكافي.

أظهر بحث حديث لشركة بوسطن كونسلتينج جروب للاستشارات الإدارية أن حوالي 60% من الشركات شهدت ما لا يقل عن هجوم واحد يعتمد على الذكاء الاصطناعي في عام 2025. ومع تسليح المهاجمين بالذكاء الاصطناعي، يجب على المدافعين أن يفعلوا الشيء نفسه. وستصبح أتمتة الدفاعات السيبرانية ضرورية في أمن الغد.

8. الذكاء الاصطناعي العام

في عام 2024، ادعى إيلون ماسك أن الذكاء الاصطناعي سيتجاوز الذكاء البشري بحلول عام 2026، وهو تنبؤ يبدو مستبعدًا اليوم. وبينما يصر سام ألتمان على أنه يعرف كيفية بناء الذكاء الاصطناعي العام، ويرى عالم الحاسوب الفرنسي يان ليكون أننا ما زلنا بعيدين عن ذكاء قطة، فمن الصعب التنبؤ بأي رؤية ستسود.

يذكرنا مقال «الدرس المرير» الذي كتبه ريتش ساتون، أحد مؤسسي التعلم المعزز في عام 2019، بأن التطورات الحقيقية نادرًا ما تنتج عن حقن المعرفة البشرية في النماذج. بل إنها تأتي من أنظمة تستفيد من القدرة الحاسوبية المتنامية لفهم العالم بشكل أفضل. وبعيدًا عن البيانات المجمعة بواسطة البشر، يتجه مستقبل الذكاء الاصطناعي نحو أنظمة تتعلم من خلال طرق الإدراك الخاصة بها للعالم.