نظام ذكاء صناعي يبتكر صوراً رقمية عند الطلب

يعمل بأوامر مكتوبة... وخبراء يتخوفون من توظيفه لترويج قصص مزيفة

صورة لقطتين تلعبان الشطرنج صنعها نظام «دال - إي» عند الطلب
صورة لقطتين تلعبان الشطرنج صنعها نظام «دال - إي» عند الطلب
TT

نظام ذكاء صناعي يبتكر صوراً رقمية عند الطلب

صورة لقطتين تلعبان الشطرنج صنعها نظام «دال - إي» عند الطلب
صورة لقطتين تلعبان الشطرنج صنعها نظام «دال - إي» عند الطلب

يعمل الباحثون في «أوبن إيه آي»، أحد أكبر مختبرات الذكاء الصناعي في العالم، على تطوير تقنية تتيح للنّاس صناعة صور رقمية بخطوة بسيطة، وذلك بوصف ما يريدون مشاهدته.
أطلق الباحثون على التقنية اسم «دال - إي» DALL - E في إشارة منهم إلى فيلم للرسوم المتحرّكة «وال - إي» (2008) الذي يتحدّث عن روبوت، وعن الرسام السريالي سالفادور دالي.

صناعة صور رقمية
تلقّى مختبر «أوبن إيه آي» OpenAI تمويلاً بقيمة مليار دولار من شركة «مايكروسوفت»، ولكنه لم يتشارك بالتقنية مع أفراد الجمهور بعد. إلّا أنّ أليكس نيكول، أحد الباحثين المشاركين في تطويرها، قدّم أخيراً عرضاً لكيفية عملها.
عندما طلب نيكول من النظام تنفيذ شكل «إبريق شاي على شكل ثمرة أفوكادو» وطبع هذه الكلمات على شاشة كومبيوتر عملاقة، صنع له النظام عشر صور مختلفة لإبريق شاي على شكل أفوكادو باللون الأخضر القاتم.
عندها، قال نيكول «(دال – إي) بارع في ابتكار الأفوكادو».
وعندما طبع على الشاشة عبارة «قطط تلعب الشطرنج»، ابتكر النظام قططاً تجلس من جهتي لوحة الشطرنج مع 32 قطعة مرصوفة عليها. وعندما طلب عبارة «دبّ يعزف البوق تحت الماء»، ابتكر النظام صورة تُظهر فقاعات ترتفع من طرف بوق الدبّ باتجاه سطح الماء.
يعمل «دال - إي» على توليف الصور أيضاً، فعندما حذف نيكول البوق وطلب استبداله بغيتار، امتثل النظام وظهر الغيتار بين يدي الدب.
أمضى فريقٌ مؤلّف من سبعة باحثين سنتين في تطوير التقنية التي يخطّط «أوبن إيه آي». لتوفيرها كأداة لمن يحتاجون إليها كمصممي الغرافيك، لتزوّدهم باختصارات وأفكار جديدة يستخدمونها في ابتكارهم وتعديلهم للصور الرقمية. ويستخدم المبرمجون اليوم أداة «كوبايلوت» Copilot المستندة إلى تقنية مماثلة من تطوير «أوبن إيه آي». لصناعة الرموز البرمجية.

                                               صورة إبريق يشبه ثمرة الافاكادو يصنعها نظام «دال-إي» عند الطلب
تقنية مثيرة للقلق
ولكنّ الكثير من الخبراء يرون أنّ «دال - إي» مثيرٌ للقلق، ويتخوّفون من أنّ استمرار تطوّر هذا النوع من التقنية قد يؤدي إلى انتشار المعلومات المضلّلة عبر شبكة الإنترنت، وتغذية الحملات الإلكترونية المغرضة كتلك التي ساعدت في التلاعب بالانتخابات الرئاسية الأميركية عام 2016.
واعتبر سوباراو كامبهامباتي، أستاذ علوم الكومبيوتر في جامعة ولاية أريزونا، أنّ «هذه التقنية يمكن استخدامها في أمور جيّدة، ولكنّها قد تستخدم أيضاً في جميع أنواع التطبيقات المجنونة والمقلقة كصناعة مواد (ديب فيك) من الصور والفيديوهات المزيفة والمضللة».
قبل نحو خمس سنوات، طوّرت أبرز مختبرات الذكاء الصناعي في العالم أنظمة قادرة على تعريف الأشياء الظاهرة في الصور الرقمية، وحتّى فبركة صورٍ تظهر وروداً وكلاباً وسيارات ووجوهاً. وبعدها ببضع سنوات، طوّرت المختبرات أنظمة قادرة على القيام بالأشياء نفسها في الكتابات النصية، وتلخيص المقالات، والإجابة على الأسئلة، وابتكار التغريدات، وحتّى كتابة المدوّنات.
ويأخذ الباحثون اليوم بجمع وتوحيد هذه التقنيات لابتكار أشكال جديدة من الذكاء الصناعي، ويُعدّ «دال – إي» خطوة تقدّمية بارزة في هذا المجال لأنّه يعتمد على اللغة والصور، وفي بعض الحالات، على العلاقة بين الاثنين.
وفي هذا الصدد قال أورين إتزيوني، الرئيس التنفيذي لمعهد «آلان» للذكاء الصناعي في سياتل «يمكننا استخدام مصادر عدّة متقاطعة من المعلومات لابتكار تقنية أفضل».
ولكنّ التقنية الجديدة ليست مثالية. فعندما طلب نيكول من «دال - إي» «وضع برج إيفل على القمر»، لم يفهم النظام الفكرة ووضع القمر في سماء البرج. وعندما طلب منه «غرفة معيشة مليئة بالرمال»، عرض له مشهداً أقرب إلى موقع بناء منه إلى غرفة معيشة.
أمّا حين صعّب نيكول طلباته بعض الشيء، بإضافة أو حذف بعض الكلمات من هنا وهناك، نفّذ النظام طلبه. فعندما طلب منه ابتكار صورة تعرض «بيانو في غرفة معيشة مليئة بالرمال»، بدت الصورة أشبه بشاطئ في غرفة المعيشة.

شبكات عصبية
ينتمي «دال - إي» إلى ما يسمّيه باحثو الذكاء الصناعي شبكة عصبية، وهي عبارة عن نظام حسابي صُمم على شكل شبكة الأعصاب في الدماغ، وهي التقنية نفسها التي تتعرّف إلى الأوامر المحكية في الهواتف الذكية، وترصد وجود المشاة أثناء تجوّل السيارات الآلية في شوارع المدن.
تتعلّم الشبكة العصبية مهاراتها من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات. تستطيع الشبكة مثلاً تعلّم التعرّف إلى الأفوكادو من خلال رصد الأنماط في آلاف صور ثمار الأفوكادو. يبحث «دال - إي» عن الأنماط أثناء تحليله لملايين الصور الرقمية والنصوص المرفقة التي تصف محتوى الصور، ليتعلّم بهذه الطريقة رصد الرابط بين الصورة والكلمة.
عندما يصف أحدهم صورة لـ«دال - إي»، ينتج الأخير مجموعة من الملامح الرئيسية التي قد تتضمّنها هذه الصورة. قد تكون هذه الملامح على شكل الخطّ في طرف البوق، أو خط آخر منحنٍ من أذن الدبّ.
بعدها، تعمل شبكة عصبية أخرى اسمها نموذج الانتشار diffusion model على صناعة الصورة وفبركة البيكسلات المطلوبة لرسم هذه الملامح. تنتج النسخة الأخيرة من «دال - إي»، التي كُشف عنها النقاب أخيراً في ورقة بحثية تصف النظام، صوراً عالية الدقّة تبدو في أحيانٍ كثيرة كالصور الفوتوغرافية.
يستمرّ «أوبن إيه آي». في تحسين تقنية «دال - إي» رغم أنها تخفق غالباً في فهم ما يصفه المستخدم أو تفسد الصورة التي تصنعها، إذ ينجح الباحثون في معظم الأحيان في صقل مهارات الشبكة العصبية عبر تغذيتها بكميات أكبر من البيانات.
يستطيع الباحثون أيضاً تطوير أنظمة أكثر قوّة من خلال تطبيق الأفكار نفسها على أنواع جديدة من البيانات. وقد طوّر معهد آلان The Allen Institute أخيراً نظاماً يحلّل الصوت والصورة والنص. وبعد تحليل ملايين فيديوهات الـ«يوتيوب» التي تحتوي على مقاطع صوتية وملاحظات توضيحية، تعلّم النظام تحديد لحظات استثنائية كنباح الكلاب أو صوت إقفال الأبواب في البرامج التلفزيونية والأفلام.
يعتقد الخبراء، أنّ الباحثين سيستمرّون في بناء هذا النوع من الأنظمة لأنّها قد تصبح أخيراً قادرة على مساعدة الشركات في تحسين محرّكات البحث، وأجهزة المساعدة الرقمية، وغيرها من التقنيات الشائعة، بالإضافة إلى أتمتة وظائف جديدة لفناني الغرافيك والمبرمجين وغيرهم.
ولكنّ هذه القدرة تنطوي على بعض النواقص لأنّ أنظمة الذكاء الصناعي تظهر نوعاً من التمييز ضدّ المرأة وأصحاب البشرة الملوّنة كونها تكتسب مهاراتها من مجموعات كبيرة من النصوص الإلكترونية والصور والبيانات المنحازة، فضلاً عن إمكانية استخدامها لصناعة المحتوى الإباحي وخطابات الكراهية والمواد المسيئة. يعتقد الخبراء أنّ التقنية ستسهّل في نهاية المطاف صناعة المعلومات المضللة إلى درجة ستجعل الناس يشككون في كلّ شيء يرونه على الشبكة.
من جهته، اعتبر إتزيوني أنّه «يمكننا صناعة النصوص وقراءتها بصوت أحدهم. ويمكننا صناعة صور وفيديوهات. تحتوي شبكة الإنترنت اليوم على الكثير من المعلومات المضلّلة ولكنّ القلق هو من فكرة رفع مستوى التضليل».
يفرض مختبر «أوبن إيه آي». ضوابط شديدة على «دال - إي» كي يمنع الأطراف الخارجية من استخدامه كما يحلو لها، وعمد إلى وضع علامة عائدة له في زاوية كلّ صورة ينتجها. وأخيراً، افتتح المختبر تجربة للنظام للراغبين باختباره منتصف شهر أبريل (نيسان) الماضي ولكن لمجموعة صغيرة فقط.
* خدمة «نيويورك تايمز»



بدعوى لافتة... هيئة أميركية تُحمّل «إنستغرام» و«يوتيوب» مسؤولية إدمان وسائل التواصل

مارك زوكربيرغ الرئيس التنفيذي لـ«ميتا» يظهر بصورة خلف شعار الشركة (أ.ف.ب)
مارك زوكربيرغ الرئيس التنفيذي لـ«ميتا» يظهر بصورة خلف شعار الشركة (أ.ف.ب)
TT

بدعوى لافتة... هيئة أميركية تُحمّل «إنستغرام» و«يوتيوب» مسؤولية إدمان وسائل التواصل

مارك زوكربيرغ الرئيس التنفيذي لـ«ميتا» يظهر بصورة خلف شعار الشركة (أ.ف.ب)
مارك زوكربيرغ الرئيس التنفيذي لـ«ميتا» يظهر بصورة خلف شعار الشركة (أ.ف.ب)

أصدرت هيئة محلفين حكماً يقضي بتحميل كل من شركتي «ميتا» و«يوتيوب» المسؤولية، في دعوى فريدة من نوعها تهدف إلى تحميل منصات التواصل الاجتماعي المسؤولية عن الأضرار التي تلحق بالأطفال المستخدمين لخدماتها، ومنحت للمدعية تعويضات بقيمة 3 ملايين دولار.

وقررت هيئة المحلفين في كاليفورنيا، بعد أكثر من 40 ساعة من المداولات على مدار تسعة أيام، أن شركتي «ميتا» و«يوتيوب» أهملتا في تصميم وتشغيل منصتيهما.

وأقرت هيئة المحلفين أيضاً أن إهمال كلتا الشركتين كان عاملاً جوهرياً في التسبب بالأذى للمدعية، وهي شابة تبلغ من العمر 20 عاماً تقول إن استخدامها لوسائل التواصل الاجتماعي في طفولتها أدى إلى إدمانها على التكنولوجيا وزاد من معاناتها النفسية.

شعار شركة «يوتيوب» (أ.ف.ب)

وأكدت القاضية كارولين بي كول أن هيئة المحلفين أبلغت المحكمة بأنها توصلت إلى حكم. ونبهت الجمهور ووسائل الإعلام بأنه ينبغي عليهم عدم إظهار أي رد فعل علني تجاه الحكم، أياً كان.

وقالت: «لا صراخ، لا ردود أفعال، لا إزعاج». وأضافت أن من يتصرف بهذه الطريقة سيتم إخراجه من قاعة المحكمة.

وكانت شركة «ميتا» وشركة «يوتيوب»، المملوكة لـ«غوغل»، هما المدعى عليهما الباقيين في القضية بعد أن توصلت شركتي «تيك توك» و«سناب» إلى تسويات قبل بدء المحاكمة.


دراسة تبحث: هل يغيّر الذكاء الاصطناعي طريقة تفكيرنا رغم صحة المعلومات؟

تلعب طريقة عرض المعلومات وسردها دوراً أساسياً في تشكيل الفهم وليس فقط مضمونها (شاترستوك)
تلعب طريقة عرض المعلومات وسردها دوراً أساسياً في تشكيل الفهم وليس فقط مضمونها (شاترستوك)
TT

دراسة تبحث: هل يغيّر الذكاء الاصطناعي طريقة تفكيرنا رغم صحة المعلومات؟

تلعب طريقة عرض المعلومات وسردها دوراً أساسياً في تشكيل الفهم وليس فقط مضمونها (شاترستوك)
تلعب طريقة عرض المعلومات وسردها دوراً أساسياً في تشكيل الفهم وليس فقط مضمونها (شاترستوك)

مع تزايد اعتماد المستخدمين على أدوات الذكاء الاصطناعي للحصول على المعلومات، يبرز سؤال أساسي: هل تستطيع هذه الأنظمة التأثير ليس فقط في ما نعرفه، بل أيضاً في طريقة تفكيرنا؟

دراسة أكاديمية حديثة نُشرت في «PNAS Nexus» تحاول الإجابة عن هذا السؤال من خلال تحليل كيفية تأثير السرديات التاريخية التي ينتجها الذكاء الاصطناعي على آراء الأفراد. وتشير النتائج إلى أن المعلومات قد تكون دقيقة من حيث الوقائع، لكنها لا تكون بالضرورة محايدة في تأثيرها.

تجربة منهجية لقياس التأثير

اعتمدت الدراسة على تجربة واسعة شملت 1912 مشاركاً، وهدفت إلى قياس تأثير التعرض لنصوص تاريخية مولدة بالذكاء الاصطناعي على آراء الأفراد. عُرضت على المشاركين ملخصات لأحداث تاريخية تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، ثم طُلب منهم تقييم مواقفهم تجاه مواضيع مرتبطة بها. ولم يكن الهدف اختبار المعلومات المضللة، بل فهم ما إذا كان أسلوب العرض وحده حتى مع بقاء الحقائق ثابتة يمكن أن يؤثر في الحكم. والنتيجة كانت واضحة: نعم، يمكن لذلك أن يحدث. فحتى عندما لم تتغير الوقائع، أدت الاختلافات في طريقة السرد إلى تغيّر ملحوظ في آراء المشاركين. وهذا يعني أن التأثير لا يتطلب معلومات خاطئة، بل يمكن أن ينشأ من طريقة العرض نفسها.

يتحول دور الذكاء الاصطناعي من نقل المعلومات إلى تفسيرها ضمن سياق سردي متكامل (أدوبي)

التحيز الكامن: تأثير غير مرئي

تسلّط الدراسة الضوء على مفهوم ما يُعرف بـ«التحيز الكامن»، وهو التحيز الذي يظهر في النصوص دون قصد مباشر، نتيجة للبيانات التي تدربت عليها الأنظمة أو لطريقة صياغة الطلبات.

وبما أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تعتمد على كميات ضخمة من البيانات البشرية، فهي تعكس أنماطاً وسياقات موجودة مسبقاً. وعند توليد محتوى، قد تميل إلى إبراز جوانب معينة على حساب أخرى.

هذا النوع من التحيز لا يكون واضحاً، ولا يتضمن بالضرورة أخطاء أو معلومات مضللة، بل يظهر من خلال اختيار التفاصيل وترتيبها وأسلوب عرضها.

أهمية صياغة السؤال

تشير الدراسة أيضاً إلى أن طريقة طرح السؤال أو الطلب تؤثر بشكل كبير في النتيجة. فالتغييرات البسيطة في صياغة السؤال يمكن أن تؤدي إلى اختلاف في طريقة عرض الحدث نفسه، حتى لو ظلت الوقائع ثابتة. وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يسترجع المعلومات فقط، بل يعيد بناءها استجابةً لطريقة التفاعل معه. وبالتالي، فإن العلاقة بين المستخدم والنظام تصبح جزءاً من عملية إنتاج المعرفة، وليس مجرد وسيلة للوصول إليها.

على عكس محركات البحث التقليدية التي توفر روابط متعددة، يقدم الذكاء الاصطناعي محتوى جاهزاً ومترابطاً في شكل سردي. وهذا التحول له تأثير مهم على طريقة استيعاب المعلومات.

فعندما يقرأ المستخدم نصاً متماسكاً بدلاً من مصادر متعددة، يكون أكثر ميلاً لتقبّله كتصور متكامل، وليس كوجهة نظر ضمن مجموعة من الآراء. وهذا يزيد من تأثير الخيارات السردية غير الظاهرة داخل النص.

وتشير الدراسة إلى أن هذه الأنظمة لم تعد مجرد أدوات لنقل المعلومات، بل أصبحت وسيطاً تفسيرياً يؤثر في كيفية فهم الأحداث.

الدقة لا تعني الحياد

من أبرز استنتاجات الدراسة أن الدقة لا تضمن الحياد. فحتى عندما تكون المعلومات صحيحة، يمكن لطريقة تنظيمها وعرضها أن تؤثر في تفسيرها. وهذا يتحدى فكرة شائعة مفادها أن ضمان صحة المعلومات كافٍ لضمان موضوعيتها. في الواقع، قد يؤدي التركيز على عناصر معينة، أو تقديم سياق محدد، إلى توجيه الفهم بطريقة غير مباشرة.

ومع تزايد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي لتلخيص المواضيع المعقدة، تكتسب هذه النتائج أهمية أكبر. فالمستخدمون قد يتعرضون لتفسيرات تبدو محايدة، لكنها تحمل تأثيرات ضمنية ناتجة عن أسلوب العرض. ولا يعني ذلك وجود نية للتضليل، بل يعكس طبيعة الأنظمة التي تحاول محاكاة اللغة البشرية من خلال بيانات واسعة ومعقدة.

تؤثر صياغة الأسئلة أو الطلبات بشكل كبير في طبيعة الإجابات التي يولدها الذكاء الاصطناعي

مجال بحثي يتوسع

تفتح هذه الدراسة الباب أمام مزيد من البحث حول تأثير الذكاء الاصطناعي على الإدراك البشري. فما زالت هناك تساؤلات حول اختلاف التأثير بين الأفراد، وكيف تتغير الاستجابة وفقاً للخلفية أو المعتقدات المسبقة. كما أن انتشار هذه الأنظمة قد يضاعف من تأثيرها على النقاش العام. تركز النقاشات غالباً على خطر المعلومات الخاطئة، لكن هذه الدراسة تشير إلى تحدٍّ مختلف يتعلق بتأثير المعلومات الصحيحة عندما تُعرض بطريقة معينة. وهذا يعني أن التأثير لا يأتي فقط من الخطأ، بل من طريقة عرض الحقيقة نفسها.

مسؤولية جديدة

تفرض هذه النتائج مسؤوليات جديدة على المطورين وصناع القرار والمستخدمين. فالحاجة لم تعد تقتصر على ضمان دقة المعلومات، بل تمتد إلى فهم كيفية إنتاجها وتقديمها. كما يصبح من الضروري تعزيز الوعي النقدي لدى المستخدمين عند التعامل مع المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي.

ومع تطور الذكاء الاصطناعي، تتغير العلاقة بين المعرفة والثقة. تشير هذه الدراسة إلى أن الثقة لا ينبغي أن تُبنى على صحة المعلومات فقط، بل أيضاً على فهم كيفية صياغتها وعرضها.

وبهذا المعنى، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة لنقل المعرفة، بل أصبح جزءاً من عملية تشكيلها. وهنا يكمن التحدي الحقيقي، ليس فقط في التأكد من صحة المعلومات، بل في فهم الطريقة التي تُروى بها.


من التبنِّي إلى التنفيذ… «الفنتك» السعودي يدخل مرحلة النضج الحاسمة

تعتمد نسبة كبيرة من المؤسسات على أنظمة تقليدية وموردين خارجيين ما يبطئ الابتكار ويزيد التعقيد التشغيلي (أدوبي)
تعتمد نسبة كبيرة من المؤسسات على أنظمة تقليدية وموردين خارجيين ما يبطئ الابتكار ويزيد التعقيد التشغيلي (أدوبي)
TT

من التبنِّي إلى التنفيذ… «الفنتك» السعودي يدخل مرحلة النضج الحاسمة

تعتمد نسبة كبيرة من المؤسسات على أنظمة تقليدية وموردين خارجيين ما يبطئ الابتكار ويزيد التعقيد التشغيلي (أدوبي)
تعتمد نسبة كبيرة من المؤسسات على أنظمة تقليدية وموردين خارجيين ما يبطئ الابتكار ويزيد التعقيد التشغيلي (أدوبي)

شهد القطاع المالي في السعودية تحولاً رقمياً سريعاً خلال فترة زمنية قصيرة. ففي أقل من عقد، انتقل الاقتصاد من الاعتماد الكبير على النقد إلى مرحلة أصبحت فيها نحو 80 في المائة من معاملات التجزئة إلكترونية. لكن هذا الإنجاز لا يمثل نهاية الرحلة، بل بداية مرحلة أكثر تعقيداً.

يرى محمد عويضة المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة «ستيتش» أن قطاع التقنية المالية في المملكة دخل نقطة تحول حاسمة. ويشرح خلال حديث خاص لـ«الشرق الأوسط»: «إذا قارنَّا السعودية بأسواق كانت تُعدّ رائدة في (الفنتك) أي التكنولوجيا المالية قبل خمس سنوات، نجد أن أجزاءً من المملكة قد لحقت بها، بل وتفوقت عليها في مجال المدفوعات. لكن المرحلة المقبلة لم تعد تتعلق بالتبنّي، بل بالتنفيذ».

محمد عويضة المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة «ستيتش»

ازدهار الواجهة الأمامية... وحدوده

التحوُّل الذي تحقق حتى الآن كان واضحاً للمستخدمين كمحافظ رقمية ومدفوعات سلسة وخدمات مالية أكثر سهولة. لكن خلف هذه الواجهة، لا تزال عملية التحول العميق غير مكتملة.

ويبرز الذكاء الاصطناعي مثالاً واضحاً على ذلك. فرغم الزخم الكبير حوله، فإن استخدامه في المؤسسات المالية لا يزال يتركز في تطبيقات سطحية.

يقول عويضة إنه «في معظم الحالات، لا يزال الذكاء الاصطناعي غير مدمج في الوظائف الأساسية مثل إدارة الاحتيال واتخاذ قرارات الائتمان والاكتتاب أو الأتمتة التشغيلية». وغالباً ما يُستخدم في واجهات المحادثة أو الخدمات البسيطة. ويرجع ذلك ليس إلى نقص الطموح، بل إلى البنية التحتية.

فالأنظمة الأساسية القديمة، إلى جانب تعدد منصات الموردين، تجعل من الصعب دمج الذكاء الاصطناعي في صلب العمليات. ومن دون بيانات موحدة وبنية حديثة، تبقى القدرات المتقدمة محدودة. وهذا يخلق مفارقة واضحة، حيث يمكن إطلاق المنتجات بسرعة، لكن يصعب توسيع نطاقها بكفاءة.

التنفيذ... التحدي الحقيقي

مع نضوج السوق، تغيَّر نوع التحدي. فالإطار التنظيمي واضح، والطلب قوي والبنية الرقمية متوفرة، لكن العائق أصبح في التنفيذ اليومي. تشير التقديرات إلى أن أكثر من 84 في المائة من المؤسسات المالية في السعودية تخطط لتحديث بنيتها التحتية خلال العام المقبل، مما يعكس إدراكاً واسعاً لطبيعة التحدي. ويظهر هذا التحدي بوضوح في مجال التمويل، حيث لا تزال أكثر من 60 في المائة من المؤسسات تعتمد بالكامل على أنظمة قديمة، بينما تتجاوز نسبة الاعتماد على الموردين الخارجيين 87 في المائة. ولا يقتصر أثر ذلك على البطء التشغيلي، بل يمتد إلى النتائج نفسها. ويشير عويضة إلى وجود «فجوة بين سرعة إطلاق المنتجات وسهولة تطويرها أو توسيعها. وفي كثير من الحالات، تفوّت المؤسسات بالفعل فرصاً تجارية لأن أنظمتها الأساسية لا تواكب النمو».

تلعب الأطر التنظيمية الواضحة والكفاءات البشرية دوراً أساسياً في دعم الابتكار وبناء قطاع مالي أكثر كفاءة ونضجاً (شاترستوك)

التجزئة... التكلفة الخفية للنمو

تمثل التجزئة أحد أبرز التحديات في هذه المرحلة. فأكثر من 73 في المائة من المؤسسات تعتمد بشكل كبير على شركاء خارجيين لإطلاق المنتجات وتحديثها. ورغم أن هذا النموذج ساعد على تسريع الابتكار، فإنه أدَّى أيضاً إلى زيادة التعقيد. ويوضح عويضة أن «الاعتماد على عدد كبير من الموردين المتخصصين يزيد من عبء التنسيق، ويبطئ التنفيذ، ويُشتّت المسؤوليات». ولا يقتصر الأمر على الكفاءة، بل يمتد إلى الحوكمة والامتثال والأمن. فعندما تكون الأنظمة مفككة، يصبح تطبيق معايير موحدة أكثر صعوبة، وتتوزع المسؤولية عبر أطراف متعددة، ما يزيد من تعقيد إدارة المخاطر. والنتيجة هي أن الابتكار يحدث في جيوب منفصلة، دون أن يمتد بشكل متكامل داخل المؤسسة.

البيانات... من عائق إلى محرك

في قلب هذه التحديات، تقف البيانات. في كثير من المؤسسات، تكون البيانات موزعة عبر أنظمة متعددة ومكررة وتُعالج يدوياً أو تصل متأخرة. وهذا لا يؤثر فقط على الكفاءة، بل يحد من الإمكانات. ويؤدي ذلك برأي عويضة إلى «تقيد كل شيء». وهذا ينعكس مباشرة على القدرة على تطبيق تقييم المخاطر في الوقت الحقيقي والتسعير الديناميكي والخدمات المالية المخصصة. كما يفسر محدودية استخدام الذكاء الاصطناعي في الوظائف الأساسية.

في المقابل، عندما تُبنى الأنظمة على نماذج بيانات موحدة، يتغير المشهد بالكامل. ويفسر عويضة: «عندما تعمل المؤسسات على نماذج بيانات موحدة وطبقات تحكم مشتركة، يتضاعف الابتكار. يمكن تسعير المنتجات بشكل ديناميكي، وتقييم المخاطر فورياً، وإتاحة خدمات جديدة عبر واجهات برمجية دون زيادة المخاطر التشغيلية». وفي هذا السياق، لم تعد «الخدمات المفتوحة» (Open Banking) مفهوماً مستقبلياً، بل واقعاً ناشئاً، وإن كان لا يزال مقيداً بتجزئة البنية التحتية.

نجاح المرحلة المقبلة يعتمد على تكامل الأنظمة والكفاءات البشرية وليس على إطلاق منتجات جديدة فقط (شاترستوك)

التنظيم... عامل تمكين لا قيد

من أبرز نقاط القوة في السوق السعودية وضوح الإطار التنظيمي. وينوه عويضة «بتوفير الأطر الواضحة من البنك المركزي السعودي بيئة تمكّن المؤسسات من الابتكار بثقة، بدلاً من العمل بحذر ضمن تجارب معزولة». كما ساهمت مبادرات مثل «البيئات التجريبية التنظيمية» (sandbox) في تسريع الابتكار مع الحفاظ على الاستقرار.

والتحدي في المرحلة المقبلة سيكون الحفاظ على هذا التوازن أي تحقيق السرعة دون التفريط في الضوابط. فمع تطور السوق، يتغير دور الشركاء التقنيين حيث لم يعد المطلوب تقديم أدوات منفصلة، بل دعم شامل يشمل الحوكمة والامتثال والأمن والتشغيل.

وينصح عويضة «بأن يقلل الشركاء التعقيد، لا أن يزيدوه». كما يبرز هنا مفهوم الانضباط المعماري، إذ إن غياب تصميم تقني متماسك يجعل حتى أفضل الأدوات غير قادرة على تحقيق القيمة المرجوة.

الكفاءات البشرية والملكية

يشدد عويضة على أهمية وضوح المسؤوليات إذ لا يمكن للتكنولوجيا وحدها أن تقود المرحلة المقبلة. ويضيف خلال حديثه مع «الشرق الأوسط»: «تفشل التقنيات المتقدمة عندما تكون المسؤولية موزعة بين فرق أو موردين أو وظائف مختلفة». المؤسسات الناجحة هي التي تحقق تكاملاً بين فرق الأعمال والتقنية والتشغيل، مع قدرة على اتخاذ القرار بسرعة. وفي الوقت نفسه، تمثل تنمية الكفاءات في السعودية، ضمن «رؤية 2030»، ميزة استراتيجية، خاصة في مجالات البيانات والذكاء الاصطناعي.

ولا يقتصر تأثير التطور المالي على القطاع نفسه بل على «طريقة انتقال الأموال وتوزيع رأس المال وتصميم المنتجات المالية تحدد سرعة تطور الاقتصادات» كما يرى عويضة. ويتابع: «عندما تصبح الأنظمة المالية أكثر كفاءة، يتسارع الابتكار في مختلف القطاعات».

كيف تبدو مرحلة النضج؟

في المرحلة المقبلة، لن يُقاس نجاح القطاع بعدد المنتجات الرقمية، بل بمدى كفاءتها وتكاملها. يتصور عويضة بيئة يمكن فيها إطلاق منتجات مالية متوافقة خلال أسابيع بدلاً من سنوات، دون زيادة المخاطر التنظيمية أو التشغيلية. كما ستلعب الأتمتة دوراً محورياً في تقليل الأعباء التشغيلية. ويصرح: «عندما تُزال القيود، فإن أفضل المنتجات لا تُخطط دائماً... بل تظهر تلقائياً».

لم تعد قصة «الفنتك» في السعودية تتعلق باللحاق بالركب. ففي كثير من المجالات، وصلت بالفعل إلى مستويات عالمية. المرحلة المقبلة ستكون أكثر أهمية... تنفيذ فعَّال وتوسع المستدام وبناء أنظمة تدعم الابتكار المستمر.