مطارات المستقبل... مسح الوجه طريقة سهلة لعبور الحدود

نظم القياسات البيولوجية لفحص جوازات سفر إلكترونية أو «سحابية»

نظم القياسات البيولوجية في المطارات
نظم القياسات البيولوجية في المطارات
TT

مطارات المستقبل... مسح الوجه طريقة سهلة لعبور الحدود

نظم القياسات البيولوجية في المطارات
نظم القياسات البيولوجية في المطارات

لم تعد ميزة التعرف إلى ملامح الوجه محصورة بهاتف «آيفون 10»، فقد تحوّلت اليوم إلى ثورة تقنية في عالم أمن المطارات، محولة صفوف الانتظار الطويلة وجوازات السفر إلى جزء من الماضي.

مطارات «تقنية»

تحتلّ وزارة الشؤون الداخلية الأسترالية الصدارة في استخدام التقنيات الذكية لمراقبة الحدود، ففي عام 2007، قدّمت وكالة أمن الحدود تقنية «سمارت غيتس» (البوابات الذكية) التي تقرأ جواز سفر المسافرين، وتتصفّح وجوههم، وتتحقق من هويتهم في جوازات السفر في المطارات الثمانية الدولية في البلاد. وتعمل هذه البوابات، التي طورتها شركة «فيجن بوكس» البرتغالية على إخراج المسافرين من المطار وإدخالهم إلى أستراليا بأقلّ إرباك ممكن.
في مايو (أيار) ويونيو (حزيران) من عام 2017، اختبرت البلاد أول تقنية لعبور الحدود «لا تتطلّب احتكاكاً» في مطار كانبرا الدولي. يتحقّق نظام التعرّف إلى الوجه الذي لا يتطلّب إبراز جواز سفر، من هوية المسافر عبر مطابقة وجهه مع البيانات المخزّنة. ومن المقرّر أن تنطلق تجربة ثانية لهذا النظام في المطار نفسه قريباً.
لم تعد نظم القياسات البيولوجية (البيومترية) تستخدم في المراقبة الحدودية فحسب، حيث أعلن مطار سيدني أنّه يعتزم استخدام تقنية التعرّف إلى الوجه لاختصار عملية المغادرة، بالتعاون مع «كوانتاس»، أكبر خطوط السيارات الأسترالية.
وفي إطار تجربة جديدة، سيتمكّن الركّاب على متن رحلات معينة على خطوط «كوانتاس» الجوية من إجراء مسح لوجوههم وجوازات سفرهم في كشك عندما يسجلون إجراءات وصولهم. بعدها، لن يضطروا إلى إبراز جواز السفر لطاقم «كوانتاس»، لأنهم سيعمدون ببساطة إلى مسح وجههم في كشك عند وضعهم لأمتعتهم ودخول صالون الانتظار والوصول إلى البوابة المؤدية إلى رحلتهم. لا يزال على المسافرين أن يمرّوا بإجراءات أمن المطار التقليدية وإجراءات الهجرة والجوازات، ولكن جميع تعاملاتهم مع «كوانتاس» ستتم تسويتها عبر ميزة التعرف إلى الوجه.

سرعة وأمن

هذا النوع من الأمن المتعلق بالقياسات البيولوجية لم يكن ليتحقّق دون التعديلات التقنية المتطورة التي شهدتها جوازات السفر خلال السنوات القليلة الماضية.
خلال ساعات الذروة، تستطيع البوابة الذكية الواحدة تسوية أمور 150 مسافراً في الساعة، أي بمعدّل مسافر واحد كلّ 24 ثانية.
وبموجب نظام «سمارت غيت»، يستخدم المسافرون الوافدون إلى أستراليا كشكاً لمسح جواز سفرهم الرقمي، وهو عبارة عن مزيج من جواز السفر القديم والجديد، إذ إنه لا يزال يتألف من صفحات ورقية، ولكنّ اسم المسافر وجنسيته وصورة وجهه الرقمية يتم تخزينها في رقاقة صغيرة مزروعة في صفحة في قلب الجواز.
بعد مسحهم لجواز السفر، ينتقل المسافرون فوراً إلى البوابة الذكية «سمارت غيت» لمسح الوجه، حيث تقيس كاميرات البوابة الذكية المؤشرات البيولوجية التي تعرف النظام بالهوية، مثل المسافة بين العينين، وبين الأنف والفم. ثم تتم مطابقة مسح الوجه مع الصورة الموجودة على جواز السفر التي تمّ مسحها في الكشك بشكل آني، ليتمكّن المسافر بعدها من المرور عبر البوابة والدخول إلى أستراليا.
تعتمد دول أخرى أنظمة مشابهة قدّمتها لاحقاً بعد أستراليا، إذ تستخدم وزارة الأمن الداخلي في الولايات المتحدة نظام «المراقبة الآلية لجواز السفر» الذي يتطلّب تدقيقاً أخيراً من ضابط أمن حدودي. أمّا الاتحاد الأوروبي، فيعتمد في التعامل مع حركة المسافرين من الدول الأعضاء في منطقة «شينغن» (غالبية دول الاتحاد الأوروبي) نظاماً يُعرف بـ«سمارت بوردرز» (الحدود الذكية).
ولم تعمل الدول على تحسين إجراءات السفر المستقبلية لتحقيق سرعة وسهولة الإجراءات فحسب، بل لأن الأمن وعواقبه الكبيرة يفرضان تبني تقنيات جديدة.
أظهرت بعض الدراسات العلمية أن قدرة البشر عندما يتعلّق الأمر بمطابقة الوجوه ضعيفة؛ إذ يعجز العناصر الأمنيون المسؤولون عن التحقق من الجوازات عن مطابقة واحد من أصل سبعة وجوه مع الصور الموجودة في الجواز حيث تصل نسبة الخطأ إلى 14 في المائة، حسب دراسة نشرتها جامعة «نيو ساوث ويلز» عام 2014.
يقول بروس بير أرنولد، اختصاصي القياسات الحيوية في جامعة كانبرا في حديث نقله موقع «سي نت» الإلكتروني: «يفترض بالبيانات الحيوية المجموعة والمحفوظة بالشكل الصحيح أن تكون أكثر أماناً من جواز السفر التقليدي. ولأن القياسات الحيوية تضمّ هندسة الوجه بالكامل، تكون الآلة غالباً أكثر دقة من ضباط الأمن المتعبين والمتوترين».
الوجه هو جواز السفر

ولكن التقدُّم الحاصل في مجال القياسات البيولوجية والمراقبة الحدودية لا يقف عند هذا الحدّ. فقي عام 2015، أعلنت وزارة الشؤون الخارجية والتجارة الأسترالية أنّها ستختبر تقنية «المسافر دون احتكاك» (التي تُعرَف بتقنية «كلاود باسبورت» أو جواز السفر السحابي) التي تسمح للمسافرين بالمرور في قسم الهجرة والجوازات دون إظهار جواز سفر أو أي نوع من الأوراق الثبوتية.
تعتبر هذه التقنية تكراراً لنظام «سمارت غيت» المعتمد حالياً في أستراليا والخطوة الصحيحة التالية في مجال الرقمنة. وكما هو الحال مع نظام البوابات الذكية، يتوجب على المسافر أن يجري مسحاً لوجهه في قسم تدقيق المغادرة. ولكن بدل أن تتم مطابقة قياساته البيولوجية مع الصورة التي مسحت من جواز سفره، يصار إلى مطابقة ذلك المسح الوجهي مع صورة الشخص الموجودة في قاعدة بيانات وزارة الشؤون الداخلية الأسترالية... وبعد إثبات التطابق، يصبح المسافر جاهزاً للإقلاع.
أمّا تسمية «المسافر دون احتكاك» فقد منحت لهذا النظام بسبب غياب احتكاك المسافرين بأي مسؤول عن مراقبة الحدود. وتخضع هذه التقنية حالياً لمرحلة تجريبية في مطار كانبرا وهي متاحة للمواطنين الأستراليين الذي يحملون جواز سفر رقمياً صالحاً، ولكن المسافرين مضطرون إلى حمل جوازات سفرهم لتسوية أي مشكلة قد تحصل لأن التقنية لا تزال في المرحلة التجريبية. بعد انتهاء المرحلة التجريبية، تعتزم الوزارة تعميم تقنية البوابات الذكية التي لا تتطلب من المسافر التعامل مع أي مسؤول أمني في مطارات أستراليا الأخرى وإتاحتها لأي مسافر في العالم يحمل جواز سفر بيومتري.

اختراقات وقرصنة

ولكنّ التكنولوجيا الحديثة لها تهديداتها أيضاً. إذ إن المؤشرات البيولوجية الشخصية، أي التفاصيل التي تميزكم عن أي إنسان آخر في هذا العالم، يمكن تخزينها سريعاً في السحابة ومشاركتها عبر عدة أنظمة ومن قبل حكومات مختلفة. وهذا الأمر سيتيح لأكبر عدد من الناس الوصول إليها، وستصبح أي مجموعة كبيرة من البيانات هدفاً جاذباً للقراصنة الإلكترونيين.
ما الذي قد يحصل في حال تمّ اختراق هذه الأنظمة؟ ففي النهاية، يستطيع الإنسان أن يغيّر كلمة مرور معينة، ولكنه لا يستطيع أبداً أن يغير وجهه.
بدأ استخدام نظم القياسات البيولوجية يتحوّل إلى اتجاه شائع ومنتشر، فقد أصبحت الكاميرات الذكية في المنازل قادرة على التعرف على وجه الناس، وتستطيع الكاميرات العميقة الحساسية أن تفتح قفل هاتف «آيفون»، حتى إن مطاعم «كي إف سي» الأميركية دخلت في هذا الاتجاه وعمّمت تقنية «سمايل تو باي» (ابتسم لتدفع) التي تعتمد على وجه الزائر لتأكيد عمليات الدفع.
كما أعطت الحكومة الأسترالية الضوء الأخضر لتنفيذ خطة جديدة تقضي بجمع الصور الفوتوغرافية من كلّ مواطن أسترالي يحمل رخصة قيادة لتشكيل قاعدة بيانات للقياسات البيولوجية جديدة خاصة بمواطنيها.



«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.