رؤية a16z الرئيسية لعام 2026: الجزء الثاني

المؤلف:a16z New Media,إعداد：Block unicorn

بالأمس، شاركنا الجزء الأول من سلسلة "رؤى رئيسية"، والتي تضمنت بنيتنا التحتية، ونمونا، ومجالات التكنولوجيا الحيوية والصحة، والتحديات التي يعتقد شركاؤنا في فريق Speedrun أن الشركات الناشئة ستواجهها في عام 2026.

واليوم، نواصل مع الجزء الثاني من هذه السلسلة، والذي يضم مساهمات من أمريكيين فريق ديناميزم (فريق استثماري أسسته شركة a16z عام 2021) وفريق التطبيقات. ديناميزم الأمريكية، ديفيد أوليفيتش: بناء أساس صناعي قائم على الذكاء الاصطناعي. تعيد الولايات المتحدة بناء المكونات الأساسية للاقتصاد التي تُمكّن الأمة حقًا. الطاقة والتصنيع والخدمات اللوجستية والبنية التحتية محط أنظار الجميع مجددًا، لكن التحول الأهم هو بروز أساس صناعي قائم على الذكاء الاصطناعي والبرمجيات. تبدأ هذه الشركات بتصميم تناظري مؤتمت وعمليات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. إنها لا تُحدّث الماضي، بل تبني المستقبل. هذا يخلق فرصًا هائلة في مجالات مثل أنظمة الطاقة المتقدمة، وتصنيع الروبوتات الثقيلة، والتعدين من الجيل التالي، والعمليات البيولوجية والإنزيمية (إنتاج المواد الكيميائية الأولية التي تعتمد عليها مختلف الصناعات). يمكن للذكاء الاصطناعي تصميم مفاعلات أنظف، وتحسين التعدين، وتصميم إنزيمات أفضل، وتنسيق أسراب من الآلات ذاتية التشغيل برؤى لا تُضاهى من قِبل المشغلين التقليديين. هذا التحول نفسه يُعيد تشكيل العالم خارج نطاق المصنع. تستطيع أجهزة الاستشعار المستقلة والطائرات المسيّرة ونماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة الآن مراقبة الموانئ والسكك الحديدية وخطوط الكهرباء وخطوط الأنابيب والقواعد العسكرية ومراكز البيانات وغيرها من الأنظمة الحيوية التي كانت في السابق ضخمة للغاية ويصعب إدارتها بشكل شامل، بشكل مستمر. يحتاج العالم الحقيقي إلى برمجيات جديدة. سيُشكّل المؤسسون الذين يبنون هذه البرمجيات ازدهار أمريكا في القرن القادم. إيرين برايس رايت: إحياء المصنع الأمريكي. بُني القرن الأول العظيم لأمريكا على قاعدة صناعية قوية، لكننا، كما نعلم، فقدنا الكثير من تلك القوة الصناعية - جزئيًا بسبب نقل الإنتاج إلى الخارج وجزئيًا بسبب غياب المشاركة البنّاءة في المجتمع. ومع ذلك، بدأت الآلات الصدئة بالعمل من جديد، ونشهد إحياءً للمصنع الأمريكي، يتمحور حول البرمجيات والذكاء الاصطناعي. أعتقد أنه بحلول عام 2026، سنرى الشركات تتبنى نهجًا شبيهًا بالمصانع لمواجهة التحديات في قطاعات مثل الطاقة والتعدين والبناء والتصنيع. هذا يعني الجمع بين الذكاء الاصطناعي والأتمتة مع العمالة الماهرة لجعل العمليات المعقدة والمخصصة تعمل بكفاءة خط التجميع. يشمل ذلك على وجه التحديد: معالجة عمليات الترخيص والتنظيم المعقدة بسرعة وبشكل متكرر؛ وتسريع دورات التصميم، والتصميم مع مراعاة سهولة التصنيع منذ البداية؛ وتحسين إدارة تنسيق المشاريع واسعة النطاق؛ ونشر الأنظمة المستقلة لتسريع المهام الصعبة أو الخطيرة على البشر. من خلال تطبيق التقنيات التي طورها هنري فورد قبل قرن من الزمان، والتخطيط للتوسع والتكرار منذ البداية، ودمج أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي، سنحقق قريبًا الإنتاج الضخم للمفاعلات النووية، ونبني مساكن لتلبية الاحتياجات الوطنية، وننشئ مراكز بيانات بسرعات مذهلة، وندخل عصرًا ذهبيًا جديدًا للقوة الصناعية. وكما قال إيلون ماسك: "المصنع هو المنتج". زابي إلمغرين: الموجة التالية من المراقبة ستكون مادية، وليست رقمية. على مدى العقد الماضي، أحدثت مراقبة البرمجيات تحولًا جذريًا في كيفية مراقبتنا للأنظمة الرقمية، مما جعل قواعد البيانات والخوادم شفافة من خلال السجلات والمقاييس والآثار. هذا التحول نفسه على وشك أن يجتاح العالم المادي. مع انتشار أكثر من مليار كاميرا وجهاز استشعار متصل في كبرى المدن الأمريكية، باتت المراقبة المادية - أي القدرة على فهم العمليات الآنية للمدن وشبكات الطاقة وغيرها من البنى التحتية - ضرورة ملحة وممكنة في آن واحد. سيقود هذا المستوى الجديد من الإدراك آفاقًا جديدة في مجال الروبوتات والتقنيات المستقلة، حيث ستعتمد الآلات على إطار عمل عالمي يجعل العالم المادي قابلاً للمراقبة تمامًا مثل البرمجيات. بالطبع، ينطوي هذا التحول على مخاطر حقيقية: فالأدوات القادرة على رصد حرائق الغابات أو منع حوادث مواقع البناء قد تُثير كوابيس كارثية. سيكون الفائزون في الموجة القادمة هم الشركات التي تكسب ثقة الجمهور، وتبني أنظمة تحافظ على الخصوصية، وقابلة للتشغيل البيني، ومُمكّنة بالذكاء الاصطناعي، مما يزيد من الشفافية الاجتماعية دون المساس بالحريات الاجتماعية. من يبني هذا الإطار الموثوق سيحدد مسار المراقبة في العقد القادم. ريان ماكنتوش: الهندسة المعمارية الصناعية للإلكترونيات ستغير العالم. لن تقتصر الثورة الصناعية القادمة على المصانع فحسب، بل ستشمل أيضًا الآلات التي تُشغلها. لقد أحدثت البرمجيات بالفعل ثورة في طريقة تفكيرنا وتصميمنا وتواصلنا. اليوم، تُغير البرمجيات طريقة سفرنا وبنائنا وإنتاجنا. تتلاقى التطورات في مجالات الكهرباء والمواد والذكاء الاصطناعي، مما يُمكّن البرمجيات من التحكم الفعلي في العالم المادي. بدأت الآلات تستشعر وتتعلم وتتصرف بشكل مستقل. هذا هو صعود البنية التحتية الصناعية الإلكترونية - التقنيات المتكاملة التي تُشغل المركبات الكهربائية والطائرات بدون طيار ومراكز البيانات والتصنيع الحديث. تربط هذه البنية الذرات التي تُحرك العالم بالبتات التي تتحكم فيه: من المعادن المُكررة إلى مكونات، والطاقة المُخزنة في البطاريات، والكهرباء التي تُتحكم بها الأجهزة الإلكترونية، إلى الحركة المُحققة من خلال محركات دقيقة - كل ذلك مُنسق بواسطة البرمجيات. إنها الأساس الخفي وراء كل اختراق في مجال الأتمتة المادية؛ فهي تُحدد ما إذا كانت البرمجيات تستدعي سيارة أجرة فحسب أم تُسيطر فعليًا على عجلة القيادة. مع ذلك، تتضاءل القدرة على بناء هذه البنية التحتية، من تكرير المواد الحيوية إلى تصنيع الرقائق المتقدمة. إذا أرادت الولايات المتحدة قيادة العصر الصناعي القادم، فعليها تصنيع الأجهزة التي تدعمه. الدولة التي تُتقن البنية التحتية الصناعية الإلكترونية ستُحدد مستقبل التكنولوجيا الصناعية والعسكرية. لقد اجتاحت البرمجيات العالم. الآن، ستدفع هذه التقنيات العالم نحو الأمام. أوليفر هسو: المختبرات المستقلة تُسرّع الاكتشاف العلمي. مع التقدم في قدرات النمذجة متعددة الوسائط والتحسينات المستمرة في معالجة الروبوتات، سيُسرّع الفريق الاكتشاف العلمي المستقل. ستُتيح هذه التقنيات المتوازية إنشاء مختبرات مستقلة قادرة على تحقيق حلقة مغلقة في الاكتشاف العلمي - من صياغة الفرضيات إلى تصميم التجارب وتنفيذها، مرورًا بالاستدلال وتحليل النتائج، وصولًا إلى تحديد اتجاهات البحث المستقبلية. ستكون الفرق التي تُنشئ هذه المختبرات متعددة التخصصات، حيث ستدمج الخبرات من مجالات مثل الذكاء الاصطناعي والروبوتات والفيزياء وعلوم الحياة والتصنيع والعمليات، مما يُتيح إجراء تجارب واكتشافات مستمرة متعددة التخصصات من خلال مختبرات غير مُراقبة. ويل بيتسكي: رحلة البيانات في الصناعات الحيوية. في عام 2025، سيُحدد مستقبل الذكاء الاصطناعي بقيود موارد الحوسبة وبناء مراكز البيانات. وبحلول عام 2026، سيُحدد بقيود موارد البيانات والحدود التالية لرحلة البيانات - صناعاتنا الحيوية. لا تزال صناعاتنا الحيوية كنزًا دفينًا من البيانات غير المهيكلة المحتملة. كل رحلة شاحنة، وكل قراءة عداد، وكل عملية صيانة، وكل دورة إنتاج، وكل عملية تجميع، وكل تجربة تشغيل، تُوفر بيانات لتدريب النماذج. مع ذلك، لا تُعدّ مصطلحات مثل جمع البيانات، أو تصنيفها، أو تدريب النماذج شائعة الاستخدام في الصناعة. الطلب على هذا النوع من البيانات لا ينضب. شركات مثل سكيل وميرسر ومختبرات أبحاث الذكاء الاصطناعي تجمع بيانات العمليات بلا كلل (ليس فقط "ما تم فعله"، بل "كيف تم فعله"). تدفع هذه الشركات أسعارًا باهظة مقابل كل معلومة من هذه "الورش الصناعية". تتمتع الشركات الصناعية التي تمتلك بنية تحتية مادية وعمالة كافية بميزة نسبية في جمع البيانات، وستبدأ في استغلال هذه الميزة. تُولّد عملياتها كميات هائلة من البيانات التي يُمكن جمعها بتكلفة هامشية شبه معدومة، واستخدامها لتدريب نماذجها الخاصة أو ترخيصها لأطراف ثالثة. نتوقع أيضًا ظهور شركات ناشئة تُساهم في هذا المجال. ستُوفر هذه الشركات مجموعة متكاملة من الأدوات: أدوات برمجية لجمع البيانات وتصنيفها وترخيصها؛ ومجموعات تطوير برمجيات وأجهزة استشعار؛ وبيئات ومسارات تدريب للتعلم المعزز؛ وفي النهاية، آلاتها الذكية الخاصة.

فريق التطبيقات

ديفيد هابر: الذكاء الاصطناعي يُحسّن نماذج الأعمال

لا تقتصر أفضل الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي على أتمتة المهام فحسب، بل تعمل على تعزيز الفوائد الاقتصادية لعملائها. على سبيل المثال، في قانون تقاسم الأرباح، لا تحصل مكاتب المحاماة على إيرادات إلا عند كسب القضية. تستخدم شركات مثل Eve بيانات نتائج خاصة بها للتنبؤ بمعدلات نجاح القضايا، مما يساعد مكاتب المحاماة على اختيار قضايا أكثر ملاءمة، وخدمة المزيد من العملاء، وتحسين معدلات نجاحها.

يمكن للذكاء الاصطناعي نفسه أن يُحسّن نماذج الأعمال. فهو لا يُقلل التكاليف فحسب، بل يُولّد أيضًا المزيد من الإيرادات.

بحلول عام 2026، سنشهد امتداد هذا المنطق إلى مختلف الصناعات، حيث ستصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر توافقًا مع حوافز العملاء، مما يخلق مزايا مركبة لا تستطيع البرامج التقليدية تحقيقها.

أنيش أشاريا: ChatGPT سيصبح متجر تطبيقات الذكاء الاصطناعي

تتطلب دورة حياة المنتج الاستهلاكي الناجحة ثلاثة عناصر: تقنية جديدة، وسلوك استهلاكي جديد، وقنوات توزيع جديدة. حتى وقت قريب، حققت موجة الذكاء الاصطناعي الشرطين الأولين، لكنها افتقرت إلى قنوات توزيع أصلية جديدة. نمت معظم المنتجات بالاعتماد على الشبكات القائمة مثل X أو التوصيات الشفهية. ومع ذلك، مع إصدار OpenAI Apps SDK، ودعم Apple للبرامج المصغرة، وإطلاق ChatGPT لوظيفة الدردشة الجماعية، يمكن لمطوري المنتجات الاستهلاكية الآن الاستفادة مباشرة من قاعدة مستخدمي ChatGPT التي تضم 900 مليون مستخدم، وتحقيق النمو من خلال شبكات برامج مصغرة جديدة مثل Wabi. باعتبارها الحلقة الأخيرة في دورة حياة المنتج الاستهلاكي، من المتوقع أن تُشعل قناة التوزيع الجديدة هذه طفرةً هائلةً في مجال التكنولوجيا الاستهلاكية عام 2026، وهي طفرةٌ لا تتكرر إلا مرةً كل عقد. تجاهلها، أو ستواجه العواقب. أوليفيا مور: بدأت أنظمة الرد الصوتي تكتسب مكانةً بارزة. على مدار الأشهر الثمانية عشر الماضية، تحوّلت رؤية أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتولى التفاعلات الواقعية للشركات من خيالٍ علمي إلى واقعٍ ملموس. تستخدم آلاف الشركات، من الشركات الصغيرة والمتوسطة إلى الشركات الكبيرة، أنظمة الذكاء الاصطناعي الصوتية لجدولة المواعيد، وإتمام الحجوزات، وإجراء الاستبيانات، وجمع معلومات العملاء، وغير ذلك الكثير. لا تُوفّر هذه الأنظمة على الشركات التكاليف وتُدرّ إيراداتٍ إضافية فحسب، بل تُتيح أيضًا للموظفين وقتًا للقيام بأعمالٍ أكثر قيمةً وإثارةً للاهتمام. مع ذلك، ولأن هذا المجال لا يزال في مراحله الأولى، فإن العديد من الشركات لا تزال في مرحلة "الصوت كنقطة انطلاق"، حيث تُقدّم نوعًا واحدًا أو بضعة أنواع من المكالمات كحلٍّ وحيد. أنا متحمسةٌ لرؤية مساعدي الصوت يتوسعون ليشملوا إدارة سير العمل بالكامل (وربما متعدد الوسائط) وحتى إدارة دورة حياة علاقات العملاء بأكملها. من المرجح أن يعني هذا دمجًا أعمق للوكلاء في أنظمة الأعمال، ومنحهم حرية التعامل مع أنواع أكثر تعقيدًا من التفاعلات. ومع استمرار تحسين النموذج الأساسي - حيث أصبح بإمكان الوكلاء الآن استدعاء الأدوات والعمل عبر أنظمة مختلفة - ينبغي على كل شركة نشر منتجات الذكاء الاصطناعي الصوتية والاستفادة منها لتحسين الجوانب الحيوية لأعمالها. مارك أندروسكو: تطبيقات استباقية وخالية من التنبيهات قادمة. بحلول عام 2026، سيودع المستخدمون العاديون التنبيهات. سيكون الجيل القادم من تطبيقات الذكاء الاصطناعي خاليًا تمامًا من التنبيهات - سيراقبون أفعالك ويقدمون اقتراحات استباقية. سيقترح بيئة التطوير المتكاملة (IDE) إعادة هيكلة الكود حتى قبل طرح أي سؤال. سيقوم نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) بإنشاء رسائل بريد إلكتروني للمتابعة تلقائيًا بعد إنهاء المكالمة. ستولد أدوات التصميم حلولًا متنوعة أثناء العمل. ستكون واجهات الدردشة مجرد أدوات مساعدة. اليوم، سيصبح الذكاء الاصطناعي دعامة غير مرئية في جميع مراحل سير العمل، يتم تفعيلها بناءً على نية المستخدم وليس الأوامر. أنجيلا سترينج: سيُحدث الذكاء الاصطناعي في نهاية المطاف نقلة نوعية في البنية التحتية للخدمات المصرفية والتأمين. أدمجت العديد من البنوك وشركات التأمين بالفعل ميزات الذكاء الاصطناعي، مثل استيراد المستندات ووكلاء الصوت المدعومين بالذكاء الاصطناعي، في أنظمتها التقليدية، لكنّ الذكاء الاصطناعي لن يُحدث تحولًا جذريًا في قطاع الخدمات المالية إلا بإعادة بناء البنية التحتية التي يقوم عليها. بحلول عام 2026، ستتجاوز مخاطر عدم التحديث والاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي مخاطر الفشل، وسنشهد تخلي المؤسسات المالية الكبرى عن عقودها مع الموردين التقليديين لصالح بدائل أحدث وأكثر توافقًا مع الذكاء الاصطناعي. ستتحرر هذه الشركات من التصنيفات السابقة وتصبح منصات قادرة على مركزة البيانات الأساسية وتوحيدها وإثرائها من الأنظمة التقليدية والمصادر الخارجية. ما النتيجة؟ ستُبسط عمليات سير العمل بشكل كبير وتُنفذ بالتوازي. لن يكون هناك حاجة بعد الآن للتنقل بين الأنظمة والشاشات المختلفة. تخيل هذا: يمكنك رؤية ومعالجة مئات المهام المعلقة في وقت واحد في نظام إدارة القروض، حيث يتولى الوكلاء حتى المهام الأكثر إرهاقًا. ستندمج الفئات المألوفة في فئات أكبر. على سبيل المثال، يمكن الآن توحيد بيانات اعرف عميلك (KYC) وفتح الحسابات ومراقبة المعاملات في منصة واحدة لإدارة المخاطر. سيكون الفائزون في هذه الفئات الجديدة أكبر بعشر مرات من الشركات الراسخة: فنطاق هذه الفئات أوسع بكثير، وسوق البرمجيات يستحوذ على المزيد من الكفاءات. لا يكمن مستقبل الخدمات المالية في تطبيق الذكاء الاصطناعي على الأنظمة القديمة، بل في بناء نظام تشغيل جديد كليًا قائم على الذكاء الاصطناعي. يقول جو شميدت: "ستُدخل الاستراتيجيات الاستشرافية الذكاء الاصطناعي إلى 99% من الشركات". يُعدّ الذكاء الاصطناعي أحد أبرز الإنجازات التكنولوجية في عصرنا. مع ذلك، وحتى الآن، تتدفق غالبية إيرادات الشركات الناشئة الجديدة إلى أفضل 1% من الشركات في وادي السيليكون، سواءً تلك الموجودة فعليًا في منطقة خليج سان فرانسيسكو أو تلك التي تُشكّل جزءًا من شبكتها الواسعة. وهذا أمرٌ مفهوم: يرغب رواد الأعمال في بيع منتجاتهم للشركات التي يعرفونها ويسهل الوصول إليها، سواءً بزيارة مكاتبها شخصيًا أو من خلال بناء علاقات عبر أصحاب رؤوس الأموال المغامرة في مجالس إدارتها. بحلول عام 2026، سيتغير هذا الوضع جذريًا. ستُدرك الشركات أن الغالبية العظمى من فرص الذكاء الاصطناعي تكمن خارج وادي السيليكون، وسنشهد شركات ناشئة جديدة تستخدم استراتيجيات استشرافية لاكتشاف المزيد من الفرص الكامنة في القطاعات التقليدية الكبيرة. يحمل الذكاء الاصطناعي إمكانات هائلة في قطاعات الاستشارات والخدمات التقليدية (مثل شركات تكامل الأنظمة والتنفيذ) والقطاعات الأبطأ نموًا كالتصنيع. سيما أمبل: الذكاء الاصطناعي يُنشئ طبقات وأدوار تنسيق جديدة في شركات فورتشن 500. بحلول عام 2026، ستنتقل المؤسسات بشكل أكبر من أدوات الذكاء الاصطناعي المعزولة إلى أنظمة متعددة الوكلاء تعمل كفرق رقمية منسقة. ومع بدء الوكلاء بإدارة سير العمل المعقد والمترابط (مثل التخطيط المشترك والتحليل والتنفيذ)، ستحتاج المؤسسات إلى إعادة النظر في هيكل العمل وكيفية تدفق السياق بين الأنظمة. لقد شهدنا بالفعل شركات مثل AskLio وHappyRobot تخضع لهذا التحول، حيث تنشر الوكلاء في جميع مراحل العمليات بدلاً من المهام الفردية. ستشعر شركات فورتشن 500 بهذا التحول بشكل حاد: فهي تمتلك أكبر احتياطيات من البيانات المعزولة والمعرفة المؤسسية والتعقيد التشغيلي، والتي يكمن جزء كبير منها في أذهان موظفيها. سيؤدي تحويل هذه المعلومات إلى أساس مشترك للعاملين المستقلين إلى تسريع عملية اتخاذ القرارات، وتقليص دورات العمل، وتطوير عمليات شاملة لا تعتمد على الإدارة البشرية الدقيقة والمستمرة. كما سيُجبر هذا التحول القادة على إعادة تصور الأدوار والبرمجيات. ستظهر وظائف جديدة، مثل مصممي سير عمل الذكاء الاصطناعي، ومديري الوكلاء، وقادة الحوكمة المسؤولين عن تنسيق واعتماد العاملين الرقميين المتعاونين. بالإضافة إلى أنظمة حفظ السجلات الحالية، ستحتاج الشركات إلى أنظمة تنسيق: طبقات جديدة لإدارة تفاعلات الوكلاء المتعددين، وتحديد السياق، وضمان موثوقية سير العمل المستقل. سيركز البشر على معالجة الحالات الاستثنائية والمواقف الأكثر تعقيدًا. إن ظهور أنظمة الوكلاء المتعددين ليس مجرد خطوة أخرى في مجال الأتمتة؛ بل يُمثل إعادة هيكلة لكيفية عمل الشركات، واتخاذها للقرارات، وفي نهاية المطاف، خلق القيمة. برايان كيم: تحول الذكاء الاصطناعي الاستهلاكي من "مساعدتي" إلى "فهمي". يُمثل عام 2026 تحولًا في وظيفة منتجات الذكاء الاصطناعي الاستهلاكية السائدة من تحسين الإنتاجية إلى تعزيز العلاقات الشخصية. لن يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على مساعدتك في إنجاز المهام فحسب، بل سيساعدك أيضًا على فهم نفسك بشكل أفضل وبناء علاقات أقوى. من المهم أن ندرك أن هذه ليست مهمة سهلة. فقد تم إطلاق العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي الاجتماعية، لكنها جميعًا فشلت في نهاية المطاف. مع ذلك، وبفضل نوافذ السياق متعددة الوسائط وانخفاض تكاليف الاستدلال، بات بإمكان منتجات الذكاء الاصطناعي الآن التعلم من جميع جوانب حياتك، وليس فقط ما تخبر به روبوت الدردشة. تخيل ألبوم صور هاتفك يكشف عن لحظات عاطفية حقيقية، وأنماط المراسلة الفردية والجماعية تتكيف مع المحادثات، وعاداتك اليومية تتغير تحت الضغط. بمجرد أن تظهر هذه المنتجات على أرض الواقع، ستصبح جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية. بشكل عام، تتمتع منتجات "افهمني" بآليات أفضل للاحتفاظ بالمستخدمين مقارنةً بمنتجات "ساعدني". تحقق منتجات "ساعدني" الربح من خلال استعداد المستخدمين للدفع مقابل مهام محددة، وتركز على تحسين الاحتفاظ بالمستخدمين. أما منتجات "تابعني" فتحقق الربح من خلال التفاعل اليومي المستمر: حيث يكون لدى المستخدمين استعداد أقل للدفع، لكن معدل الاحتفاظ بهم أعلى. يتبادل الناس البيانات باستمرار مقابل القيمة: والسؤال هو ما إذا كانت المكافآت التي يحصلون عليها مجدية. ستتضح الإجابة قريبًا. كيمبرلي تان: نماذج أولية جديدة تُعزز شركات غير مسبوقة. بحلول عام 2026، سنشهد ظهور شركات لم يكن لها وجود لولا التطورات الهائلة في مجال الاستدلال، والنماذج متعددة الوسائط، وتطبيقات الحاسوب. حتى الآن، استفادت العديد من القطاعات (مثل القطاع القانوني وخدمة العملاء) من تقنيات الاستدلال المُحسّنة لتعزيز المنتجات الحالية. لكننا بدأنا نرى الآن فقط شركات تعتمد وظائف منتجاتها الأساسية بشكل جوهري على هذه النماذج الأولية الجديدة. يمكن للتقدم في قدرات الاستدلال أن يُعزز قدرات جديدة لتقييم المطالبات المالية المعقدة أو اتخاذ إجراءات بناءً على أبحاث أكاديمية أو تحليلية مكثفة (مثل الفصل في نزاعات الفواتير). تُمكّن النماذج متعددة الوسائط من استخراج بيانات الفيديو المحتملة من العالم المادي (مثل الكاميرات في موقع التصنيع). يُتيح استخدام الحواسيب التشغيل الآلي في الصناعات الكبيرة التي عانت قيمتها تاريخيًا من برامج سطح المكتب، وواجهات برمجة التطبيقات الضعيفة، وسير العمل المُجزأ. جيمس دا كوستا: الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تحقق نموًا متسارعًا من خلال بيع منتجاتها لشركات ناشئة أخرى في هذا المجال.

نحن نشهد موجة غير مسبوقة من إنشاء الشركات، مدفوعة بشكل أساسي بدورة منتجات الذكاء الاصطناعي الحالية. ولكن على عكس دورات المنتجات السابقة، فإن الشركات القائمة لا تقف مكتوفة الأيدي، بل تتبنى الذكاء الاصطناعي بنشاط. فكيف يمكن للشركات الناشئة أن تتفوق؟

إحدى أكثر الطرق فعاليةً والتي لا تحظى بالتقدير الكافي لتمكين الشركات الناشئة من التفوق على الشركات القائمة في قنوات التوزيع هي خدمتها منذ البداية: أي خدمة تلك الشركات الجديدة كليًا. إذا تمكنت من جذب جميع الشركات الجديدة والنمو معها، فستصبح شركة كبيرة مع نمو قاعدة عملائك. وقد اتبعت شركات مثل Stripe وDeel وMercury وRamp هذه الاستراتيجية.

في الواقع، لم يكن العديد من عملاء Stripe موجودين حتى عند تأسيسها. في عام 2026، سنشهد شركات ناشئة بدأت من الصفر تحقق نموًا واسع النطاق في العديد من قطاعات برامج المؤسسات. كل ما تحتاجه هذه الشركات هو تطوير منتجات أفضل والتركيز على استقطاب عملاء جدد غير مرتبطين بعد بموردين حاليين.