5 طرق يستخدمها المجرمون للذكاء الاصطناعي التوليدي

منها التصيّد الاحتيالي وجمع البيانات الشخصية

5 طرق يستخدمها المجرمون للذكاء الاصطناعي التوليدي
TT

5 طرق يستخدمها المجرمون للذكاء الاصطناعي التوليدي

5 طرق يستخدمها المجرمون للذكاء الاصطناعي التوليدي

توفر نظم الذكاء الاصطناعي التوليدي مجموعة أدوات جديدة وقوية تسمح للجهات الخبيثة في عالم الإجرام بالعمل بكفاءة أكبر وعلى المستوى الدولي أكثر من أي وقت مضى، كما يقول فينشينزو سيانكاجليني، أحد كبار الباحثين في مجال التهديدات في شركة «تريند مايكرو» الأمنية. ويضيف أن معظم المجرمين «لا يعيشون في مخبأ مظلم ويخططون للأشياء... بل إنهم أشخاص عاديون يقومون بأنشطة منتظمة تتطلب إنتاجية أيضاً».

وكان العام الماضي شهد صعود «وورم جي بي تي» (WormGPT) وسقوطه، وهو نموذج لغة ذكاء اصطناعي مبني على نموذج مفتوح المصدر، ومدرب على البيانات المتعلقة بالبرامج الضارة، تم إنشاؤه لمساعدة المتسللين، ولم تكن لديه قواعد أو قيود أخلاقية. لكن في الصيف الماضي، أعلن مبتكروه أنهم سيغلقون النموذج بعد أن بدأ يجذب اهتمام وسائل الإعلام.

طرق احتيال ذكية

منذ ذلك الحين توقف مجرمو الإنترنت في الغالب عن تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. وبدلاً من ذلك، فإنهم يختارون الحيل باستخدام الأدوات الموجودة التي تعمل بشكل موثوق.

وفيما يلي خمس طرق يستخدمها المجرمون للذكاء الاصطناعي الآن:

- التصيد الاحتيالي. وهو أكبر حالة استخدام للذكاء الاصطناعي التوليدي بين المجرمين في الوقت الحالي. ويتضمن محاولة خداع الأشخاص للكشف عن معلومات حساسة يمكن استخدامها لأغراض ضارة.

وقد وجد الباحثون أن ظهور «تشات جي بي تي» (ChatGPT) كان مصحوباً بارتفاع كبير في عدد رسائل البريد الإلكتروني التصيدية. ونقل موقع «تكنولوجي ريفيو» عن سيانكاجليني أن المجرمين قاموا بدمج الخدمات التي تنتج البريد العشوائي، مثل (GoMail Pro)، مع «تشات جي بي تي»، ما يسمح لهم بترجمة أو تحسين الرسائل المرسلة إلى الضحايا.

ورغم أن سياسات «أوبن إيه آي» تقيد استخدام الأشخاص لمنتجاتها، مثل «تشات جي بي تي» في أنشطة غير قانونية، لكن من الصعب مراقبة ذلك في الممارسة العملية، لأن كثيراً من المطالبات التي تبدو بريئة يمكن استخدامها لأغراض ضارة أيضاً.

وقال متحدث باسم الشركة: «نحن نعمل باستمرار على جعل نماذجنا أكثر أماناً وأكثر قوةً ضد إساءة الاستخدام وعمليات كسر الحماية، مع الحفاظ أيضاً على فائدة النماذج وأداء المهام».

ويقول سيانكاجليني: «كان المتحدثون باللغة الإنجليزية آمنين نسبياً من المجرمين غير الناطقين باللغة الإنجليزية؛ لأنه يمكنك اكتشاف رسائلهم». وهذا ليس هو الحال بعد الآن، فبفضل الترجمة الأحسن التي يعتمدها الذكاء الاصطناعي، يمكن للمجموعات الإجرامية المختلفة حول العالم أيضاً التواصل بشكل أفضل مع بعضها بعضاً. ويكمن الخطر في أنهم يستطيعون تنسيق عمليات واسعة النطاق تمتد إلى ما هو أبعد من بلدانهم، وتستهدف الضحايا في بلدان أخرى.

الاحتيال والتزييف الصوتي

- عمليات الاحتيال والتزييف الصوتي العميق. سمح الذكاء الاصطناعي التوليدي بتطوير التزييف العميق بتحقيق قفزة كبيرة إلى الأمام، حيث أصبحت الصور ومقاطع الفيديو والصوت الاصطناعية تبدو أكثر واقعية من أي وقت مضى.

وهذا لم يمر دون أن يلاحظه أحد من قبل عالم الجريمة الإجرامي. وفي وقت سابق من هذا العام، وردت أنباء بأن موظفاً في هونغ كونغ تعرض للاحتيال، وسُلب منه مبلغ 25 مليون دولار بعد أن استخدم مجرمو الإنترنت تقنية التزييف العميق للمدير المالي للشركة؛ لإقناع الموظف بتحويل الأموال إلى حساب المحتال.

يقول سيانكاجليني إن فريقه وجد أشخاصاً على منصات مثل «تلغرام» يعرضون «محفظة» من التزييف العميق، ويبيعون خدماتهم مقابل مبلغ زهيد يصل إلى 10 دولارات لكل صورة أو 500 دولار لكل دقيقة فيديو. وأحد أكثر الأشخاص شعبية بين المجرمين الذين يقومون بالتزييف العميق هو إيلون ماسك.

إن نماذج اللغات الكبيرة مليئة بالثغرات الأمنية. وبينما تظل مقاطع الفيديو المزيفة بعمق معقدة في صنعها ويسهل على البشر اكتشافها، فإن هذا ليس هو الحال بالنسبة للمقاطع الصوتية العميقة. فهي رخيصة الصنع، وتتطلب فقط بضع ثوان من صوت لشخص يستخلص من مواقع التواصل الاجتماعي.

في الولايات المتحدة، كانت هناك حالات رفيعة المستوى، حيث تلقى الأشخاص مكالمات مؤلمة من أحبائهم يقولون: إنهم تعرضوا للاختطاف، ويطلبون إطلاق سراحهم، ليتبين أن المتصل محتال يستخدم تسجيلاً صوتياً مزيفاً.

انتحال الهوية الشخصية

- اختراق عمليات التحقق من الهوية. هناك طريقة أخرى يستخدمها المجرمون للتزييف العميق، وهي اختراق وتجاوز أنظمة التحقق من الهوية الشخصية. تستخدم البنوك وبورصات العملات المشفرة أنظمة للتحقق من أن عملاءها هم أشخاص حقيقيون. إنها تتطلب من المستخدمين الجدد التقاط صورة لأنفسهم وهم يحملون وثيقة هوية فعلية أمام الكاميرا. لكنّ المجرمين بدأوا في بيع التطبيقات على منصات التواصل الاجتماعي التي تسمح للأشخاص بالتغلب على هذا المطلب.

ويتسلل المجرمون خلال تقديم بطاقة هوية مزيفة أو مسروقة وفرض صورة مزيفة فوق وجه شخص حقيقي لخداع نظام التحقق على كاميرا الجوال. ورصدت حالات بيع هذه الخدمات لمواقع للعملات المشفرة مقابل مبلغ زهيد يصل إلى 70 دولاراً.

كسر قواعد الذكاء الاصطناعي

- خرق القواعد وأصول عمل الذكاء الاصطناعي. إذا سألت معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي عن كيفية صنع قنبلة، فلن تحصل على إجابة مفيدة، وذلك لأن شركات الذكاء الاصطناعي وضعت ضمانات مختلفة لمنع نماذجها من نشر معلومات ضارة أو خطيرة.

بدلاً من بناء نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم دون هذه الضمانات، وهو أمر مكلف ويستغرق وقتاً طويلاً وصعباً، بدأ مجرمو الإنترنت في تبني اتجاه جديد: كسر الحماية.

وتأتي معظم النماذج مع قواعد حول كيفية استخدامها. ويسمح كسر الحماية للمستخدمين بالتلاعب بنظام الذكاء الاصطناعي لإنشاء مخرجات تنتهك هذه السياسات، على سبيل المثال، بهدف كتابة تعليمات برمجية لبرامج الفدية، أو إنشاء نص يمكن استخدامه في رسائل البريد الإلكتروني الاحتيالية.

ولمقاومة هذه التوجهات التخريبية المتنامية، يتعين على شركات الذكاء الاصطناعي مثل «أوبن إيه آي»، و«غوغل» في كثير من الأحيان سد الثغرات الأمنية التي قد تسمح بإساءة استخدام نماذجها.

رصد الأشخاص ونشر بياناتهم

- رصد ونشر البيانات الشخصية. يقول الخبراء إن نماذج لغة الذكاء الاصطناعي هي أداة مثالية ليس فقط للتصيد الاحتيالي، بل أيضاً لجمع المعلومات الشخصية (الكشف عن معلومات خاصة وتحديد هوية شخص ما عبر الإنترنت). وذلك لأن نماذج لغة الذكاء الاصطناعي يتم تدريبها على كميات هائلة من بيانات الإنترنت، بما في ذلك البيانات الشخصية، ويمكنها استنتاج المكان الذي يمكن أن يوجد فيه شخص ما، على سبيل المثال. ويوجد مثال على كيفية عمل ذلك، وهو أنه يمكنك أن تطلب من برنامج الدردشة الآلي التظاهر بأنه محقق خاص يتمتع بخبرة في جمع البيانات. ثم يمكنك أن تطلب منه تحليل النص الذي كتبه الضحية، واستنتاج المعلومات الشخصية من أدلة صغيرة في هذا النص - على سبيل المثال، عمره بناءً على الوقت الذي ذهب فيه إلى المدرسة الثانوية، أو المكان الذي يعيش فيه بناءً على المعالم التي يذكرها أثناء تنقلاته. ويمكنك نشر تلك المعلومات على الإنترنت.

وكلما توافرت معلومات أكثر عنهم على الإنترنت، أصبحوا أكثر عُرضةً للتعرف عليهم. وقد اكتشف فريق من الباحثين أواخر العام الماضي أن نماذج اللغات الكبيرة، مثل «جي بي تي - 4»، و«كلود» قادرة على استنتاج معلومات حساسة، مثل عرق الأشخاص، وموقعهم، ومهنتهم من المحادثات العادية مع الأشخاص.

وعلى الرغم من أن وجود هذه الخدمات لا يشير إلى نشاط إجرامي، فإنه يشير إلى القدرات الجديدة التي يمكن للجهات الخبيثة أن تحصل عليها. وإذا تمكن الأشخاص العاديون من بناء أدوات مراقبة مثل هذه، فمن المحتمل أن يكون لدى الجهات الحكومية أنظمة أفضل بكثير.



«غوغل» تعيد تعريف البحث بالذكاء الاصطناعي المخصص

تفعيل الميزة اختياري ويمنح المستخدم تحكماً كاملاً في البيانات التي يتم استخدامها (أ.ف.ب)
تفعيل الميزة اختياري ويمنح المستخدم تحكماً كاملاً في البيانات التي يتم استخدامها (أ.ف.ب)
TT

«غوغل» تعيد تعريف البحث بالذكاء الاصطناعي المخصص

تفعيل الميزة اختياري ويمنح المستخدم تحكماً كاملاً في البيانات التي يتم استخدامها (أ.ف.ب)
تفعيل الميزة اختياري ويمنح المستخدم تحكماً كاملاً في البيانات التي يتم استخدامها (أ.ف.ب)

أعلنت شركة «غوغل» عن توسع جديد في قدرات الذكاء الاصطناعي لديها تحت مفهوم أطلقت عليه «الذكاء الشخصي» (Personal Intelligence) في خطوة تهدف إلى جعل أنظمة البحث والمساعدات الرقمية أكثر فهماً للسياق الفردي لكل مستخدم، بدلاً من الاكتفاء بإجابات عامة. هذا التوجه الذي جاء في مدونة رسمية عبر موقع الشركة يمثل تحولاً في طريقة عمل الذكاء الاصطناعي، من تقديم معلومات موحدة إلى تقديم استجابات مخصصة تستند إلى بيانات المستخدم ونشاطه عبر خدمات «غوغل» المختلفة.

تحول في البحث

لطالما اعتمدت محركات البحث على مطابقة الكلمات المفتاحية لتقديم نتائج ذات صلة. إلا أن «غوغل» ترى أن هذا النموذج لم يعد كافياً في ظل تنوع احتياجات المستخدمين. وبحسب ما أوضحته الشركة، فإن «الذكاء الشخصي» يهدف إلى تقديم إجابات تأخذ في الاعتبار السياق الفردي، بحيث يحصل كل مستخدم على نتائج تتناسب مع اهتماماته وتاريخه الرقمي.

يعتمد هذا النهج على ربط المعلومات بين عدد من تطبيقات «غوغل»، مثل «جيميل» و«صور غوغل» و«يوتيوب» وسجل البحث، وذلك في حال موافقة المستخدم على تفعيل هذه الميزة. ويتيح هذا التكامل لأنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل (جيميناي) «Gemini» ووضع الذكاء الاصطناعي في البحث، الاستفادة من هذا السياق لتقديم إجابات أكثر دقة وارتباطاً باحتياجات المستخدم.

«غوغل» تطلق مفهوم «الذكاء الشخصي» لتقديم استجابات تعتمد على السياق الفردي لكل مستخدم (أ.ف.ب)

تجربة أكثر تخصيصاً

وفقاً لـ«غوغل»، يمكن للنظام الجديد «ربط النقاط» بين بيانات المستخدم المختلفة، ما يسمح بتقديم توصيات وملخصات واقتراحات أكثر تخصيصاً. فعلى سبيل المثال، بدلاً من تقديم اقتراحات عامة للسفر، يمكن للنظام الاستناد إلى اهتمامات المستخدم السابقة أو نشاطه الرقمي لتقديم خيارات أكثر ملاءمة. ويمثل ذلك انتقالاً من الذكاء الاصطناعي كأداة عامة إلى ما يشبه المساعد الشخصي الذي يتكيف مع المستخدم بمرور الوقت.

التحكم بيد المستخدم

أكدت «غوغل» أن استخدام هذه الميزة يعتمد على موافقة المستخدم، حيث يمكنه اختيار التطبيقات التي يرغب في ربطها، أو إيقاف الميزة بالكامل. وأوضحت الشركة أن البيانات الشخصية من خدمات مثل «جيميل» و«صور غوغل» لا تُستخدم لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، بل تُستعمل لتوفير سياق ضمن التفاعل مع المستخدم فقط.

توازن مع الخصوصية

يبرز هذا التوجه تحدياً معروفاً في تطوير الذكاء الاصطناعي، وهو تحقيق التوازن بين التخصيص والخصوصية. فكلما زادت قدرة النظام على الوصول إلى البيانات، زادت دقة التوصيات، لكن ذلك يثير في الوقت نفسه تساؤلات حول حدود استخدام البيانات الشخصية. وتحاول «غوغل» معالجة هذا التحدي من خلال نموذج يعتمد على الشفافية ومنح المستخدم تحكماً أكبر في بياناته.

التحدي الرئيسي يتمثل في تحقيق توازن بين التخصيص العميق وحماية الخصوصية (شاترستوك)

ما بعد الإجابات

يعكس إطلاق «الذكاء الشخصي» توجهاً أوسع في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث لم يعد الهدف مجرد الإجابة عن الأسئلة، بل فهم نية المستخدم والسياق المحيط به. ومن خلال دمج البيانات الشخصية، يمكن للأنظمة الانتقال من تقديم إجابات ثابتة إلى تفاعلات أكثر ديناميكية. من المتوقع أن ينعكس هذا التطور على الاستخدام اليومي للتكنولوجيا، حيث يمكن للأنظمة المخصصة أن تسهم في تسريع إنجاز المهام مثل التخطيط للسفر، أو العثور على معلومات سابقة، أو اتخاذ قرارات مبنية على بيانات شخصية. كما قد تقل الحاجة إلى إدخال نفس المعلومات بشكل متكرر، إذ يصبح النظام قادراً على استنتاج السياق من التفاعلات السابقة.

اتجاه مستقبلي

يمثل «الذكاء الشخصي» خطوة أولى نحو جيل جديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تجمع بين البحث والمساعدة الرقمية والتخصيص العميق. ومع ذلك، يبقى نجاح هذا النهج مرتبطاً بمدى ثقة المستخدمين، إذ ستلعب الشفافية والتحكم في البيانات دوراً حاسماً في تبني هذه التقنيات. في المحصلة، لا يتعلق هذا التوجه بجعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً فحسب، بل بجعله أكثر ارتباطاً بالمستخدم نفسه، في تحول قد يعيد تعريف كيفية تفاعل الأفراد مع التكنولوجيا في حياتهم اليومية.


روبوتات الدرّاجة تحقق توازناً ديناميكياً وتتجاوز العقبات

يفتح الابتكار المجال لتطبيقات مستقبلية في التنقل والبيئات الواقعية المعقدة (شاترستوك)
يفتح الابتكار المجال لتطبيقات مستقبلية في التنقل والبيئات الواقعية المعقدة (شاترستوك)
TT

روبوتات الدرّاجة تحقق توازناً ديناميكياً وتتجاوز العقبات

يفتح الابتكار المجال لتطبيقات مستقبلية في التنقل والبيئات الواقعية المعقدة (شاترستوك)
يفتح الابتكار المجال لتطبيقات مستقبلية في التنقل والبيئات الواقعية المعقدة (شاترستوك)

لطالما سعى المهندسون في مجال الروبوتات إلى محاكاة ركوب الدراجة واحدة من أبسط القدرات البشرية ظاهرياً. لكن ما يبدو سهلاً للإنسان هو في الواقع عملية توازن معقدة تتطلب تعديلات مستمرة واتخاذ قرارات سريعة وتنسيقاً دقيقاً بين الحركة والثبات. واليوم يقترب الباحثون من تمكين الآلات من إتقان هذه المهارة، بل وتجاوزها.

يُظهر نظام روبوتي جديد أن الآلة القائمة على الدراجة لا تقتصر على الحفاظ على توازنها، بل يمكنها التحرك بسرعات عالية، والحفاظ على توازن ديناميكي، وتجاوز العقبات بطرق تحاكي مهارات متقدمة لدى راكبي الدراجات.

تصميم عالي الكفاءة

يرتكز هذا المشروع على سؤال أساسي في علم الروبوتات: إلى أي مدى يمكن تحقيق الأداء بحد أدنى من التعقيد الميكانيكي؟

بدلاً من الاعتماد على عدد كبير من المحركات والمكونات، صمّم الفريق نظاماً بعدد محدود من الحركات المتحكم بها. ورغم ذلك، يتمكن الروبوت من تحقيق حركة مستقرة وسريعة ومناورات مرنة.

تكمن أهمية هذا النهج في أنه يخالف الأساليب التقليدية التي تعتمد على أنظمة معقدة لتحقيق التوازن. فالدراجة بطبيعتها غير مستقرة، وتتطلب تصحيحات مستمرة للبقاء في وضعية مستقيمة. ومحاكاة هذا السلوك في روبوت، خاصة عند السرعات العالية، تتطلب تحكماً دقيقاً واستجابة فورية من الحساسات.

بيئات واقعية متغيرة

ما يميز هذا النظام قدرته على التعامل ليس فقط مع الحركة السلسة، بل أيضاً مع التغيرات المفاجئة في البيئة. يستطيع الروبوت اكتشاف العقبات والتفاعل معها بشكل ديناميكي، مع الحفاظ على توازنه أثناء التنقل. وهذا ينقله من بيئة المختبرات إلى سيناريوهات أقرب للواقع وأكثر تعقيداً.

استُلهم التصميم من راكبي الدراجات المحترفين، خصوصاً في رياضات مثل ركوب الدراجات الجبلية أو الاستعراضية. يعتمد هؤلاء على الزخم والتوازن والتوقيت لتجاوز العقبات والتكيف الفوري مع البيئة. نقل هذه القدرات إلى نظام روبوتي يمثل خطوة نحو آلات قادرة على العمل في بيئات مشابهة.

أنظمة تحكم متكيفة

يعتمد أداء الروبوت على نظام تحكم يجمع بين تخطيط الحركة والتعديل اللحظي. فبدلاً من اتباع مسار ثابت، يقوم النظام بتقييم موقعه وتوازنه بشكل مستمر، ويجري تصحيحات سريعة عند الحاجة. هذا النهج يتيح له الحفاظ على السرعة دون فقدان الاستقرار. كما أن السرعة تضيف تحدياً إضافياً، إذ تقلل من زمن الاستجابة المتاح. لذلك، يتطلب الحفاظ على التوازن دقة في الاستشعار وسرعة في المعالجة، وهو ما يعكس تطوراً في كل من تصميم العتاد والخوارزميات.

تفاعل مع العقبات

ميزة أخرى لافتة هي قدرة الروبوت على التعامل مع العقبات بدلاً من مجرد تجنبها. يمكنه تجاوز بعض العوائق أو التفاعل معها مباشرة، ما يعكس مستوى أعلى من الحركة الذكية. هذا يتماشى مع توجهات أوسع لتطوير روبوتات قادرة على العمل في بيئات مصممة للبشر.

تتجاوز أهمية هذا الابتكار النظام نفسه. فالروبوت القائم على الدراجة يمثل نموذجاً فعالاً للحركة، خاصة في البيئات الضيقة أو المتغيرة. مقارنة بالأنظمة الأكبر، قد يوفر هذا التصميم كفاءة أعلى في استهلاك الطاقة وسهولة في المناورة. كما يسهم هذا العمل في إعادة التفكير في كيفية تحقيق الرشاقة الحركية دون تعقيد ميكانيكي مفرط، ما قد يؤثر على تصميم الجيل القادم من الروبوتات.

يعتمد النظام على تصميم بسيط بعدد محدود من الحركات دون تعقيد ميكانيكي كبير (Bokser, et al)

نحو التطبيق العملي

قد يفتح هذا النهج المجال لتطبيقات مستقبلية في مجالات تتطلب السرعة والمرونة، مثل التنقل الحضري أو مهام الاستكشاف. ومع ذلك، لا تزال هناك فجوة بين التجارب المخبرية والتطبيقات الواقعية، حيث تفرض البيئة الحقيقية تحديات إضافية مثل الأسطح غير المستوية والعوامل الجوية. مع ذلك، فإن التقدم واضح. ما كان يُعد تحدياً كبيراً. فالحفاظ على التوازن على عجلتين أصبح اليوم نقطة انطلاق نحو قدرات أكثر تعقيداً تشمل السرعة والتفاعل مع البيئة. ومع تطور هذا المجال، لم يعد الهدف مجرد منع الروبوت من السقوط، بل تمكينه من التحرك بثقة ومرونة في العالم الحقيقي، على غرار الإنسان.


تقرير بالأرقام: الذكاء الاصطناعي يحقق عوائد ملموسة للشركات

الذكاء الاصطناعي التوليدي انتقل من مرحلة التجارب إلى تحقيق عوائد مالية وتشغيلية ملموسة داخل الشركات (غيتي)
الذكاء الاصطناعي التوليدي انتقل من مرحلة التجارب إلى تحقيق عوائد مالية وتشغيلية ملموسة داخل الشركات (غيتي)
TT

تقرير بالأرقام: الذكاء الاصطناعي يحقق عوائد ملموسة للشركات

الذكاء الاصطناعي التوليدي انتقل من مرحلة التجارب إلى تحقيق عوائد مالية وتشغيلية ملموسة داخل الشركات (غيتي)
الذكاء الاصطناعي التوليدي انتقل من مرحلة التجارب إلى تحقيق عوائد مالية وتشغيلية ملموسة داخل الشركات (غيتي)

في المراحل الأولى من ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي، كان الحديث يدور في معظمه حول الإمكانات المستقبلية أكثر من النتائج الفعلية، إلا أن هذه المرحلة بدأت تتلاشى تدريجياً. فبيانات الشركات اليوم تشير بوضوح إلى أن هذه التقنية لم تعد مجرد تجربة، بل أصبحت محركاً حقيقياً للعوائد المالية وتحسين الكفاءة التشغيلية وتعزيز القدرة التنافسية.

تقرير عالمي أعدته شركة «سنوفليك»، استند إلى آراء نحو 1900 من قادة الأعمال وتقنية المعلومات في تسع دول، يقدم صورة واضحة عن كيفية قياس المؤسسات لأثر استثماراتها في الذكاء الاصطناعي. وتشير النتائج إلى نمط متكرر، حيث إن المؤسسات التي تبنّت التقنية مبكراً قد بدأت بالفعل في تحقيق عوائد ملموسة، وفي بعض الحالات عوائد كبيرة.

الاستثمارات بدأت تؤتي ثمارها

أبرز ما يكشفه التقرير هو حجم النجاح في تبني التقنية. إذ أفادت 92 في المائة من المؤسسات بأن استثماراتها في الذكاء الاصطناعي تحقق عائداً على الاستثمار.

هذا الرقم لافت، خاصة أن انتشار الذكاء الاصطناعي التوليدي في بيئات العمل ما زال حديثاً نسبياً. وهو مؤشر على انتقال التقنية من مرحلة التجارب إلى مرحلة التأثير الفعلي في الأعمال.

أما على صعيد المستقبل، فتبدو الصورة أكثر وضوحاً، حيث إن 98 في المائة من المشاركين يخططون لزيادة استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي. هذا الجمع بين العوائد الحالية المرتفعة والرغبة شبه الجماعية في زيادة الاستثمار يعكس تحولاً هيكلياً، وليس مجرد موجة مؤقتة.

يمتد أثر الذكاء الاصطناعي إلى تحسين الكفاءة وتجربة العملاء وتسريع الابتكار وليس فقط خفض التكاليف (غيتي)

من التجربة إلى العائد القابل للقياس

لم يعد الحديث عن الذكاء الاصطناعي مجرد وعود، بل بدأت الشركات في قياس أثره بدقة.

فنحو ثلثي المؤسسات باتت تقيس العائد على الاستثمار من مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي. وتشير البيانات إلى أن متوسط العائد يبلغ 1.41 دولار مقابل كل دولار يتم إنفاقه، أي ما يعادل عائداً بنسبة 41 في المائة.

عملياً، يعني ذلك أن الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على خفض التكاليف، بل يسهم أيضاً في خلق مصادر دخل جديدة. وتأتي هذه العوائد من تحسين الكفاءة وتسريع العمليات وتعزيز القدرة على استخراج الرؤى من البيانات، كما يظهر التقرير أن 88 في المائة من المؤسسات سجلت تحسناً في الكفاءة في حين لاحظت 84 في المائة تحسناً في تجربة العملاء. كما أن 84 في المائة أيضا شهدت تسارعاً في الابتكار. ويشير ذلك إلى أن أثر الذكاء الاصطناعي لم يعد محصوراً في حالات استخدام محدودة، بل أصبح يمتد إلى وظائف الأعمال الأساسية.

تفاوت بين القطاعات

رغم أن متوسط العائد يقارب 41 في المائة، فإن الأداء يختلف بين القطاعات. فبعض الصناعات تحقق نتائج أسرع من غيرها. على سبيل المثال، سجلت شركات الإعلام والإعلان عوائد تصل إلى 69 في المائة، مقارنة بمتوسط عام يبلغ نحو 49 في المائة في بعض القياسات الأحدث. يعكس هذا التفاوت طبيعة الاستخدام. فالقطاعات التي توظف الذكاء الاصطناعي مباشرة في التفاعل مع العملاء، مثل التسويق وصناعة المحتوى، تحقق عوائد أسرع وأكثر وضوحاً.

ومع ذلك، يبقى الاتجاه العام ثابتاً، فعبر مختلف القطاعات، يحقق الذكاء الاصطناعي قيمة قابلة للقياس حتى في المراحل المبكرة من اعتماده.

البيانات... العامل الحاسم

رغم هذه النتائج الإيجابية، يسلط التقرير الضوء على تحدي جاهزية البيانات. فنجاح الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل كبير على جودة البيانات وتنظيمها. وتشير الأرقام إلى أن 80 في المائة من الشركات تقوم بالفعل بتخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام بياناتها الخاصة.

لكن التحديات لا تزال كبيرة، إذ تواجه 64 في المائة صعوبة في دمج البيانات عبر الأنظمة المختلفة.

وتعاني 59 في المائة من تحديات في حوكمة البيانات ومراقبة جودتها، إضافة إلى ذلك تجد 58 في المائة صعوبة في جعل البيانات جاهزة للاستخدام في الذكاء الاصطناعي، كما تشير التقديرات إلى أن ما بين 80 في المائة إلى 90 في المائة من بيانات المؤسسات غير مهيكلة، بينما لا يُستخدم سوى جزء محدود منها فعلياً في تدريب النماذج. تعني هذه النتائج أن هناك فجوة واضحة بين قدرات النماذج المتقدمة والبنية التحتية للبيانات.

تمثل جودة البيانات وتكاملها التحدي الأكبر مع فجوة واضحة بين قدرات النماذج والبنية التحتية للبيانات (شاترستوك)

تكاليف أعلى وتحديات في التوسع

رغم العوائد الإيجابية، لا يخلو المشهد من التحديات، خاصة فيما يتعلق بالكلفة والتوسع، إذ تشير البيانات إلى أن 96 في المائة من المؤسسات تجاوزت توقعاتها من حيث التكلفة في جانب واحد على الأقل من مشاريع الذكاء الاصطناعي، كما تفيد 78 في المائة منها بأن نصف حالات الاستخدام أو أكثر كانت أعلى تكلفة من المتوقع. يُفهم من هذا الواقع أن تحقيق نتائج أولية ممكن، لكن توسيع نطاق الاستخدام عبر المؤسسة يفرض تحديات تقنية ومالية إضافية، كما أن متطلبات البنية التحتية، خصوصاً في مجالات التخزين والمعالجة، تتزايد مع توسع استخدام الذكاء الاصطناعي.

انتقال نحو تبنٍ مؤسسي شامل

أحد أبرز التحولات هو اتساع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات إذ لم يعد مقتصراً على فرق محددة أو مشاريع تجريبية، بل أصبح يُستخدم في مجالات متعددة مثل عمليات تقنية المعلومات وخدمة العملاء وتطوير البرمجيات والتسويق، كما تستثمر المؤسسات في عدة محاور متوازية، 83 في المائة منها في البرمجيات الداعمة و82 في المائة في البنية التحتية و81 في المائة في البيانات و78 في المائة في النماذج اللغوية الكبيرة و76 في المائة في الكفاءات البشرية.

يؤكد هذا أن تبني الذكاء الاصطناعي لا يتعلق بالأدوات فقط، بل يتطلب منظومة متكاملة تشمل البيانات والتقنيات والمهارات.

نقطة تحول في مسار الذكاء الاصطناعي

تشير هذه الأرقام مجتمعة إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي بلغ مرحلة مفصلية، فبعد سنوات من الاستثمارات في التحول الرقمي دون عوائد فورية في بعض الأحيان، يبدو أن الذكاء الاصطناعي يقدم قيمة ملموسة منذ المراحل الأولى. ويتضح ذلك من خلال معدلات عائد تتجاوز 40 في المائة وأن أكثر من 90 في المائة من المؤسسات تحقق نتائج إيجابية.

إضافة إلى التزام شبه كامل بزيادة الاستثمارات ما يعني أن الذكاء الاصطناعي لم يعد ميزة تنافسية فقط، بل أصبح معياراً أساسياً في بيئة الأعمال.

92 في المائة من المؤسسات تحقق عائداً على الاستثمار مع متوسط عائد يقارب 41 في المائة لكل دولار يُنفق (شاترستوك)

المرحلة المقبلة: التوسع والاستدامة

رغم هذه النتائج، لا تزال المؤسسات في مراحل مبكرة نسبياً من التبني. تشير البيانات إلى أن 71 في المائة من الشركات لديها حالات استخدام للذكاء الاصطناعي أكثر مما يمكنها تنفيذه حالياً، ما يعكس ضغطاً متزايداً لتحديد الأولويات، كما ستركز المرحلة المقبلة على توسيع نطاق الاستخدامات الناجحة، مع معالجة تحديات الكلفة والبيانات والتكامل.

من الإمكانات إلى الأداء الفعلي

يمثل الانتقال من الوعود النظرية إلى العوائد الفعلية نقطة تحول في مسار الذكاء الاصطناعي. فالتقنية لم تعد تُقاس بما يمكن أن تفعله، بل بما تحققه بالفعل. الشركات اليوم ترى نتائج مالية وتشغيلية واضحة. ومع ذلك، تبقى الرحلة في بدايتها. فالتحديات المرتبطة بالبيانات والتكلفة والتوسع لا تزال قائمة. لكن ما أصبح مؤكداً هو أن الذكاء الاصطناعي لم يعد خياراً. بل أصبح جزءاً أساسياً من طريقة عمل المؤسسات وتنافسها ونموها.