الذكاء الاصطناعي العام ليس مشكلة 2030. إنه مشكلة 2026.

رؤى من قمة Scaling Business Summit 2026، مدينة هوشي منه.

فتح Lars Jankowfsky القمة بتصحيح. في العام الماضي في SBS، أطلق تنبؤات جريئة: AGI بحلول 2030، ومدارس اللغات خارج العمل، والتخاطر في غضون عقد. عاد ليتحقق من لوحة النتائج. معظمها كان قد حدث بالفعل. بعضها حدث بشكل أسرع. وجزء منها أصبح أكثر خطورة بشكل ملحوظ.

Lars Jankowfsky، المؤسس في Gradion، ألقى الكلمة الرئيسية الافتتاحية: تحديثًا حادًا وصريحًا عن حالة AI في عام 2026. لا مبالغة، لا تحفظات. فقط الإشارة والمخاطرة والثلاثة أشياء التي يحتاج كل مؤسس ومشغّل للقيام بها هذا الأسبوع.

إليكم ما قاله وما يعنيه لأعمالكم.

1. الجدول الزمني لـ AGI انهار للتو

قبل عام، وضع إجماع العلماء الجادين في مجال AI وصول AGI - الذكاء الاصطناعي العام، أي AI الذي يضاهي أو يتجاوز التفكير البشري في جميع المجالات، في مكان ما بين 2030 و2032. ذلك الإجماع اختفى.

“تقريبًا كل عالم جاد في AI يتوقع الآن AGI ضمن هذه الفترة الرئاسية الأمريكية،” قال لارس. “إذاً هذا العام أو العام القادم. هذا تغيير هائل.”

انتهى النقاش حول ما إذا كانت AGI مشكلة 2030. إنها مشكلة 2025 أو 2026.

الأرقام وراء هذا التحول ليست مجردة. منذ GPT-4، انخفضت تكلفة الذكاء لكل رمز 200 مرة. مجموعات الحوسبة بمئة مليار دولار أصبحت بنية تحتية معتادة. Ray Kurzweil الذي طال ما اعتُبر أكثر الأصوات تفاؤلاً في توقعات AI، أصبح الآن المحافظ. الجميع تقدموا بشكل أسرع.

ما يعنيه هذا عملياً: القرارات التي كانت شركتكم تخطط لاتخاذها بشأن AI في غضون ثلاث سنوات تحتاج أن تُتخذ الآن. البيئة التي تعملون فيها لن تبدو كما هي في 18 شهرًا. القادة المعايَرون لتلك الحقيقة سيكون لديهم ميزة هائلة على أولئك الذين لا يزالون يتعاملون مع AI كتجربة.

الدرس 1: انتقل الجدول الزمني لـ AGI من 2030 إلى 2026. كل خطة استراتيجية لا تأخذ ذلك بعين الاعتبار قد أصبحت قديمة بالفعل.

2. منحنى J حقيقي ومعظم الشركات تستسلم قبيل جني الثمار

سبعون بالمئة من مشاريع AI تفشل. ليس لأن التكنولوجيا لا تعمل، بل تعمل. إنها تفشل بسبب ما يحدث في الأشهر القليلة الأولى بعد التنفيذ: منحنى J.

“أنتم تقولون، مهلاً، لديّ AI، كل شيء أفضل لكن في الواقع يزداد سوءًا،" وصف لارس. تنخفض الإنتاجية. يزداد الارتباك. تقاوم الفرق. تصطدم معظم الشركات بهذا الانخفاض وتستنتج أن الذكاء الاصطناعي لا يناسبها. فتتوقف. وتتأخر.

منحنى J ليس علامة على أن شيئًا ما خاطئ. إنه التكلفة الطبيعية لأي تحول حقيقي. الشركات التي تفهمه مسبقًا، وتخطط للانخفاض، وتتواصل خلاله، وتثبت على موقفها هي التي تخرج من الجانب الآخر بمزايا متراكمة.

الحل العملي ليس تقنيًا. إنه قيادة.

“خططوا للمنحنى J،” قال لارس. “خططوا للانخفاض. نعم، إنه أمر طبيعي. ستنخفض الإنتاجية. سيكون هناك معارضة.”

سمّوه قبل أن يحدث. أخبروا فريقكم بما يتوقعونه. هذا التأطير وحده سيمنع معظم الإخفاقات المبكرة.

الدرس 2: الانخفاض ليس إشارة فشل. إنه دليل على أن التحول يحدث. الشركات التي تستسلم في الوادي هي التي تتخلف أكثر.

3. AI لا تفشل. الخوف هو الذي يفشل.

السبب الحقيقي لانهيار مشاريع AI لا علاقة له بالنماذج أو البيانات أو البنية التحتية. له علاقة بالأشخاص الجالسين في مكتبكم الذين يراقبون التطبيق ويطرحون بهدوء سؤالاً واحدًا: هل يعني هذا أنني التالي؟

“لماذا يدعمونه؟ من المنطق تمامًا أن يكونوا مثل، من فضلكم دعوا كل شيء كما كان. لا أريده،” قال لارس. “لأن البشر لديهم مشاعر. لديهم مخاوف. لديهم عائلات يعيلونها." حين تنسى الشركات ذلك، لا تواجه مقاومة. بل تواجه تخريباً، غالباً ما يكون سلبياً، وغالباً ما يكون غير مرئي، لكنه دائماً فعّال.

الحل الذي اقترحه لارس ليس الحوافز أو التفويضات. إنه الوضوح. يسميه إطار عمل "الذكاء الاصطناعي قريباً": أخبر فريقك صراحةً بما سيُؤتمَت، والأهم، بما لن يُؤتمَت أبداً. "لن نأخذ أبدًا التواصل الإنساني من فريق استقطاب المواهب لدينا. الآلة لن تستطيع فعل ذلك، على الأقل ليس في المستقبل المنظور." هذا التصريح يمنح الناس نقطة ارتكاز. إنه يحوّل التهديد إلى حد فاصل.

أخطر ما يمكن لقائد فعله الآن هو تنفيذ AI دون معالجة الخوف أولاً. أكثر الأشياء إنتاجية هو جعل الحدود واضحة قبل أن يبدأ الطرح.

الدرس 3: تعاملوا مع الخوف قبل إطلاق الأداة. سمّوا ما لن يُؤتمَت. تلك المحادثة الواحدة ستفعل أكثر للتبني من أي اختيار تكنولوجي.

4. توقفوا عن توسيع الكوادر البشرية. ابدأوا بتوسيع الحوسبة.

لاثني عشر عامًا، كانت معادلة النمو خطية وبسيطة: المزيد من الإيرادات يستلزم المزيد من الناس. تلك المعادلة لم تعد تنطبق.

"ما نحتاجه هو: إذا أردت المزيد من الإيرادات، فعليك توسيع قدرتك الحاسوبية، وليس بالضرورة الكوادر البشرية،" قال لارس.

المقياس المهم الآن هو الإيراد لكل موظف. إذا لم يكن هذا الرقم في ارتفاع، فثمة خلل. إذا كان في ارتفاع، فـ AI يقوم بعمله.

هذا يعيد صياغة كيفية تدقيقكم في أعمالكم. السؤال ليس أي قسم يمكن أن يستفيد من AI. السؤال هو أين يكمن أكبر ألم، وأين يمكن لـ AI القضاء عليه على نطاق واسع. أعطى Lars مثالاً محددًا: عميل يُؤتمت 80% من ردود البريد الإلكتروني لدعم العملاء بالـ AI، مع الاحتفاظ بالوكلاء البشريين فقط للحالات المعقدة. النتيجة هي فريق أصغر وأعلى رفعة وتكاليف وحدة أقل بشكل كبير.

التحذير الذي أرفقه بذلك: بناء نموذج اللغة الكبير الخاص بك لا يكون الحل تقريباً في أي حال. اكتشفت الشركات التي استثمرت ما بين نصف مليون ومليون دولار في بناء نماذج خاصة أن موظفيها ظلوا يستخدمون ChatGPT بهدوء على أي حال، لأن النماذج التجارية كانت ببساطة أفضل. "مهما تنفذوه بأنفسكم، لن يكون أبدًا بجودة GPT،" قال لارس. ابدأ بالأنظمة الوكيلة المطبّقة على مشكلات محددة وعالية القيمة. لا تبدأ بالبنية التحتية.

الدرس 4: تغيرت معادلة النمو. تتوسع الإيرادات مع الحوسبة، لا مع عدد الموظفين. دققوا في أكبر نقاط الألم لديكم وأتمتوا واحدة منها هذا الأسبوع.

٥. آلات النعمة الودودة أو نهاية كل شيء

لم يتجنب لارس الجانب المظلم. P-Doom، الاحتمالية التقديرية لأن يؤدي الذكاء الاصطناعي العام إلى انقراض البشرية، كانت نحو 5% العام الماضي. هذا العام، ارتفع المتوسط العلمي ولم ينخفض. جمعت شركة Safe Superintelligence (SSI)، التي أسسها إيليا سوتسكيفر، 32 مليار دولار في جولة تمويل أولية دون أي منتج. "لم أسمع قط بشركة حصلت على 32 مليار دولار وليس هناك شيء،" لاحظ لارس.

المخاطر الجيوسياسية لا تقل وضوحًا. إذا وصلت دولة واحدة إلى AGI أولاً سواء الولايات المتحدة أو الصين، فلن تقبل الأخرى الفجوة ببساطة. السيناريو الذي وصفه Lars لم يكن خيالًا علميًا. إنه نوع الحسابات التي تجريها وزارات الدفاع بالفعل.

لكنه لم يتوقف عند هذا الحد. الحجة المضادة هي مقالة داريو أموداي لعام 2025، "آلات النعمة الرحيمة" - مصدر عنوان هذه الكلمة الرئيسية. يرى أموداي، المؤسس المشارك لشركة Anthropic، أننا إذا أحسنّا توظيف الذكاء الاصطناعي، فسنعالج السرطان، ونعالج الأمراض النفسية، ونستقر المناخ، ونواجه تقريباً كل تحدٍّ جدي تواجهه البشرية. المكاسب المحتملة لا تقل عن الخسائر المحتملة. والنتيجة تعتمد كلياً على ما نختار بناءه وكيف نختار إدارته.

“إنها مجرد تكنولوجيا،” قال لارس. “يعتمد ذلك على ما تفعلونه به." سمّى داريو أموداي وديميس حسابيس كأمثلة على الأشخاص الساعين إلى تحقيق ذلك بالشكل الصحيح. وهو أقل اقتناعاً بشأن الآخرين. لم تكن الغاية تحديد أبطال وأشرار. بل كانت لتذكير الحاضرين بأن الخيارات التي تُتخذ الآن، من قِبَل المؤسسين والمشغّلين والمستثمرين، هي جزء من لحظة أوبنهايمر ذاتها، اللحظة التي تصبح فيها التكنولوجيا قوية بما يكفي لأن يحدد ما نفعله بها كل ما يليها.

الدرس 5: المخاطرة والفرصة كلتاهما حقيقيتان وهائلتان. المؤسسون الذين يبقون مطلعين وأصحاء وفي الميدان هم من سيساعدون على تحديد أي جانب ينتصر.

دليل تنفيذ الرئيس التنفيذي: ماذا تفعلون غدًا

1. 1. أعيدوا معايرة الجدول الزمني لـ AGI لديكم. احذفوا عام 2030 من أفقكم التخطيطي. تعاملوا مع وصول AGI كسيناريو مدته 12 إلى 24 شهرًا واسألوا ماذا يعني ذلك لمنتجكم الحالي وهيكل فريقكم وموقعكم التنافسي.
2. 2. اختاروا أتمتة وكيلية واحدة لتنفيذها هذا الشهر. ليس روبوت محادثة. ليس نموذج لغوي. عملية واحدة محددة ومؤلمة للغاية — دعم العملاء، الفرز الوظيفي، معالجة الفواتير — وابنوا وكيلاً موجهاً لها. ابدأوا بصغير، أثبتوا النموذج، ثم وسّعوا.
3. 3. أجروا محادثة 'AI قريباً' مع فريقكم. قبل طرح الذكاء الاصطناعي التالي، حددوا بوضوح ما سيُؤتمَت وما لن يُؤتمَت. ضعوا ذلك كتابةً. هذا الوضوح سيفتح أبواب التبني أكثر من أي جلسة تدريبية.
4. 4. تتبّعوا الإيراد لكل موظف، لا العدد الإجمالي. ضعوا هدفاً ربعياً لهذا الرقم وراجعوه جنباً إلى جنب مع مقاييس النمو المعتادة. سيخبركم أسرع من أي شيء آخر ما إذا كان استثماركم في AI يعمل.
5. 5. احمووا قدرتكم الجسدية على القيادة. لن تتباطأ وتيرة التغيير. إذا لم يكن جسدكم وعقلكم مُهيَّأين للأداء العالي المستدام، فإن القرارات التي ستتخذونها في الأشهر الـ24 القادمة ستعكس ذلك. تعاملوا مع الصحة كأولوية تجارية لا شخصية.

→ شاهدوا الكلمة الرئيسية الكاملة على YouTube