لقد أصبح الذكاء الاصطناعي المصطلح الأكثر انتشارا في صناعة مهووسة بالكلمات الطنانة، مع مستويات فلكية من الضجيج لا يضاهيها إلا الاستثمار الذي يتم ضخه في التكنولوجيا.
ومع ذلك، في حين تسعى الشركات – وخاصة مشغلي الاتصالات – إلى إثبات أنها تستثمر في الذكاء الاصطناعي، فإن العديد منها تفعل ذلك دون استراتيجية واضحة. وبينما ينفذ العديد منهم أنظمة الذكاء الاصطناعي، ليس لديهم مقاييس واضحة لتأهيل قيمتها ــ في الواقع، هناك شعور متزايد بأن شركات الاتصالات لا ترى عائدا على استثماراتها في الذكاء الاصطناعي، وهو ما غذى التكهنات حول فقاعة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.
الضغط للاستثمار
يعترف كول برودمان، الرئيس التنفيذي لشركة Opanga لبرمجيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، أنه في جميع أنحاء الصناعة، يشعر كل مشغلي الأعمال والاتصالات بالضغط للقيام “بشيء ما” باستخدام الذكاء الاصطناعي من مجالس إدارتهم وقيادتهم. ويشير إلى أن الكثير من الاستثمارات حاليًا تبدو استكشافية إلى حد ما، مع وجود أدلة على المفهوم ولوحات المعلومات والأدوات العامة التي لم تحقق بعد نتائج تشغيلية قابلة للقياس، ويجادل بأن الذكاء الاصطناعي يجب أن يكون متصلاً بمجموعة البيانات الصحيحة لتقديم قيمة حقيقية من حيث تحسين الشبكة أو تجربة العملاء.
يقول برودمان: “مجالات مثل الكفاءة الطيفية، وتخفيف الازدحام، وتوفير الطاقة… يمكن وينبغي أن تكون مختلفة”. “عمليات الذكاء الاصطناعي [can] المساعدة في تحديد مشكلات الشبكة – وهي مشكلات حقيقية يمكن للذكاء الاصطناعي حلها. في حين أن العديد من المشغلين اليوم قد لا يحققون عوائد، فهذا ليس لأن الذكاء الاصطناعي يفتقر إلى القيمة. الأمر فقط أنهم لا يطبقونه على ما نشعر أنه الأجزاء الصحيحة من الشبكة حيث يكون عائد الاستثمار قابلاً للقياس وحقيقيًا، وحيث يمكن أن تتأثر تجربة العملاء بشكل إيجابي وحيث يمكن تقليل استهلاك الطاقة. نحن نستخدم الذكاء الاصطناعي لتوجيه ما نعتقد أنه مفقود في شبكات المشغلين، وهو الرؤية الحقيقية للنوع الصحيح من التجارب والأنواع الصحيحة من العائدات.
يقول كليف دي فيت، رئيس قسم المعلومات في ADG، إن الافتراض الأولي بأن الشركات قفزت على عربة الذكاء الاصطناعي من أجل الادعاء بأنها تفعل شيئًا ما في هذا المجال هو افتراض حقيقي للغاية. ويشير إلى أن هذا أمر شائع بشكل خاص بين الشركات الكبرى التي لديها الموارد اللازمة لإنشاء فرق جديدة تركز على الذكاء الاصطناعي – فهي تميل إلى توظيف علماء البيانات ثم تتركهم لأجهزتهم الخاصة وتأمل في الأفضل. لقد فشل هذا النهج إلى حد كبير لأنه بغض النظر عن مدى التحول الذي حققه الذكاء الاصطناعي، فإنه لا يزال بحاجة إلى اتباع بعض المبادئ الأساسية – يجب أن تكون هناك مشكلة واضحة لحلها، ويجب أن تكون هناك معايير واضحة لقياس العائد على الاستثمار.
يوضح دي ويت: “الشركات الصغيرة التي لم تتجه فعليًا إلى هذا الأمر، وترمي مجموعة من الأشياء على الحائط على أمل أن تصمد، أصبحت أكثر واقعية الآن”. “هذا هو الدرس المستفاد من الأسواق الناضجة والذي يتدفق إلى الأسواق الناشئة: أنه يجب عليك التعامل مع هذا الأمر بنفس الطريقة التي تتعامل بها مع أي مشروع تحويلي آخر. يجب عليك فهم المشكلة التي تحاول حلها، وتحديد التدابير والنتائج وقياس ذلك، ومن ثم تكون النتائج مرضية للغاية في كثير من الحالات. على الرغم من وجود الضجيج، أعتقد أن التعقل قد يعود إلى المعادلة بينما نتحرك خلال دورة الضجيج “.
انفجار الفقاعة
ومع ذلك، فإن مات ووكر من MTN Consulting أقل اقتناعًا بأن الضجيج سيهدأ قبل فوات الأوان، ويبدو متشككًا في التوصل إلى حل سريع للنقص المزمن في عائدات الاستثمار في الذكاء الاصطناعي. “ربما تم التقليل من أهمية المشكلة، أو على الأقل يتجاهلها الكثير من الخطاب العام [i.e. the likes of Alphabet, Amazon, Microsoft and Meta, also known as hyperscalers] عندما ركزنا على بناء بصمة مركز بيانات لدعم الخدمات السحابية، ربما كانت الاستعارة الصحيحة هي “الاستيلاء على الأرض”: لقد أنفقوا الكثير من المال، لكنهم على الأقل حصلوا على “الأرض” (أو البصمة) في المقابل. الهوس الحالي يشبه إلى حد كبير اندفاع الذهب. لا أحد يعرف ما إذا كانوا سيعثرون على شيء مفيد، أو سيصلون إليه بشكل أسرع من الشخص التالي.
ويوضح ووكر أنه من وجهة نظره، فإن الاستثمار من قبل متداولي الويب كان في منطقة الفقاعة لعدة أرباع، مدفوعًا جزئيًا بالتوقعات المتضخمة حول فوائد الذكاء الاصطناعي على المدى القريب لنمو إيرادات الشركة وأرباحها.
يقول ووكر: “المشكلة الرئيسية هي أن هناك اعتقادًا مفاده أن “الفائز يأخذ كل شيء” لدى فرق الإدارة والمستثمرين”. “في هذه المرحلة، يدرك معظم الناس أن الذكاء الاصطناعي العام الحقيقي [artificial general intelligence] هو بعيد في المستقبل، لذا فهو ليس سباقًا للذكاء الاصطناعي العام. إنه سباق لتطوير نماذج جيدة بما يكفي لتأمين الدعم من مجموعة واسعة من مجموعات المستخدمين، وخاصة قطاعات المؤسسات. إنهم يأملون في قفل المستخدمين في أقرب وقت ممكن.
ويشير ووكر إلى أن الشركات الرئيسية في مجال الويب في الولايات المتحدة التي تدفع النفقات الرأسمالية نحو السماء قد واجهت جميعها – وسحقت – العديد من المنافسين على طول طريقهم إلى مراكزهم المهيمنة الحالية، ولا يرغبون في أن يلحق بهم نفس المصير في سباق الذكاء الاصطناعي. “إن الفقاعات مدفوعة بعلم النفس الجماعي – فالخوف من تفويت الفرصة حقيقي. بدأت فقاعة الذكاء الاصطناعي الحالية قبل وصول ترامب إلى منصبه، ولكن وصوله واستعداده للخلط بين السياسة والأعمال جعل الأمر أسوأ عدة مرات – وسوف يكون انفجار الفقاعة أسوأ بسبب ذلك”.
إذن، هل ننتقل حقاً من الازدهار إلى الكساد؟ وفقا لووكر، هناك العديد من العلامات التي تومض بالفعل باللون الأحمر: التمويل خارج الميزانية العمومية لإخفاء تأثير الإنفاق؛ ترتيبات التمويل الدائرية؛ الافتقار إلى مقاييس الربحية، أو على الأقل الفشل في الإبلاغ عن أي بيانات مقنعة لإظهار جدوى الاستثمارات؛ الحصول على تمويل للشركات دون خطط عمل. وسيتطلب الانفجار في النفقات الرأسمالية زيادة كبيرة في نمو الإيرادات وهو ما لم يظهر بعد في أي مكان؛ بالإضافة إلى ذلك، فإن القليل جدًا من الخطاب العام حول الذكاء الاصطناعي يذكر الصين، لكن نماذج مثل DeepSeek وAlibaba Qwen تظهر نتائج قوية مع مستويات استثمار أقل بكثير.
ويحذر ووكر من أن “الأسواق الناشئة لديها حافز قوي للعمل مع مطوري النماذج الصينية. وتجنب الاعتماد المفرط على الشركات الفردية في هذه المرحلة، وخذ وقتك ولا تصدق الضجيج”. “كثير من الناس يدفنون رؤوسهم في الرمال ويأملون فقط ألا يكونوا عالقين في حمل الحقيبة.”
قطع طريق الضجيج
يعارض دي ويت أن الفقاعة ليست واضحة المعالم مثل فقاعة الدوت كوم، على الرغم من اعترافه بأننا في قمة دورة الضجيج للذكاء الاصطناعي، ونتجه من ذروة التوقعات المتضخمة إلى قاع خيبة الأمل. تشعر التقنيات الناشئة دائمًا بأنها قادرة على فعل كل شيء، ولكن يجب أن يظهر ذلك على أرض الواقع. يرى دي ويت أن هناك نتائج ملموسة لتحقيق نتائج قوية للذكاء الاصطناعي، لكن العملاء بحاجة إلى أن يكونوا واقعيين بشأن توقعاتهم، لا سيما في سياق الأسواق الناشئة مثل أفريقيا، حيث تحتاج المشاركات التقنية إلى تحديد “ماذا” قبل “كيف”. ويشير إلى أن العملاء الأقل نضجًا قليلًا، خاصة على مستوى الإدارة العليا، سيصرحون صراحة أنهم يعرفون أنهم بحاجة إلى القيام بشيء ما باستخدام الذكاء الاصطناعي، لكنهم لا يعرفون كيفية القيام بذلك. يعمل ADG معهم لتحديد ما إذا كانت هناك حالات استخدام للذكاء الاصطناعي يمكنها معالجة مشكلاتهم الأساسية، والتي يمكن بعد ذلك تحويلها إلى مشاريع ذات عائد استثمار قابل للقياس.
ويتفق برودمان مع الرأي القائل بأن كل مشغل في العالم يشعر أنه يتعين عليه القيام بشيء ما باستخدام الذكاء الاصطناعي، ولذلك يقوم الكثير منهم بالتحقيق في هذا الأمر – لكنه يلاحظ أنه في الأسواق الناشئة، تكون تكلفة الاستثمار وتكلفة الفشل مرتفعة للغاية لأن الضغوط الاقتصادية أكثر حدة مما هي عليه في أماكن أخرى، من منظور الشبكة ومنظور نموذج الأعمال.
“هذا هو المكان الذي يجب أن يؤتي فيه الذكاء الاصطناعي ثماره. من المؤكد أن قطار الضجيج قد تم تغذيته من قبل الكثير من هذه الأسواق ذات الدخل المرتفع التي تطارد الكثير من حالات الاستخدام، ولكن الذكاء الاصطناعي الشبكي [is] عملية وغير مكلفة للنشر، [and] خفض التكاليف على الفور. إنه بالضبط نوع الذكاء الاصطناعي والأتمتة الذي يجب على الأسواق الناشئة الاستثمار فيه لأن عوائدك ستكون أكبر من التكلفة.
هناك مخاوف صحيحة في جميع أنحاء الصناعة من أن الاستثمار في الذكاء الاصطناعي لا يحقق عوائد، ويجب على المشغلين في الأسواق الناشئة الانتباه إلى هذه المخاوف من خلال تخفيف توقعاتهم وتركيز استثماراتهم على حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التي ستؤثر فعليًا على عملياتهم. بدأ الذكاء الاصطناعي يواجه انتقادات لكونه حلاً للبحث عن مشكلة – وسط هذه الضجة والخوف من تفويت الفرصة، يجب على المشغلين تحديد المشكلات التي يمكن معالجتها بشكل فعال من خلال تنفيذ الذكاء الاصطناعي، بدلاً من مجرد ضخ المزيد من الأموال في التكنولوجيا والاحتفاظ بأصابعهم.
