تطويرات جديدة في بطاقات الرسومات لمحترفي الألعاب المتقدمة

قدرات لانغماس أكبر وتقنيات تبريد فائقة... وبرمجيات سلسة للتحكم بالإعدادات المختلفة

يركز تصميم البطاقة على التبريد والهدوء
يركز تصميم البطاقة على التبريد والهدوء
TT

تطويرات جديدة في بطاقات الرسومات لمحترفي الألعاب المتقدمة

يركز تصميم البطاقة على التبريد والهدوء
يركز تصميم البطاقة على التبريد والهدوء

أصبحت بطاقات الرسومات عبارة عن كومبيوتر متكامل يحتوي على وحدة معالجة عالية الأداء، وذاكرة متخصصة، ونظام تبريد وقدرة على الوصول مباشرة إلى البيانات في وحدات التخزين من خلال تقنية DirectStorage في نظام التشغيل «ويندوز 11».
وتقدم بطاقة MSI GeForce RTX 3050 GAMING X 8G الكثير من التطويرات لهذه التقنيات التي ترفع من مستويات الانغماس في الألعاب المتقدمة الحديثة، التي اختبرتها «الشرق الأوسط» ونذكر ملخص التجربة.
قدرات رسومية فائقة
وتعدّ هذه البطاقة إصداراً مخصصاً لبطاقة GeForce RTX 3050 يستهدف اللاعبين بأداء ومزايا مميزة، وهي إصدار متقدم مناسب كنقطة بداية لدخول اللاعبين إلى عالم الرسومات المتقدمة التي تقدمها سلسلة RTX. وتستخدم البطاقة 8 غيغابايت من ذاكرة الرسومات فائقة السرعة GDDR6 وتعمل بتردد أعلى من المعتاد Overclocked يبلغ 1845 ميغاهرتز (مقارنة بتردد 1777 ميغاهرتز القياسي) من خلال معالج مصنوع بدقة 9 نانومترات ويحتوي على 12 مليار ترانزستور داخل شريحة صغيرة. وتستخدم البطاقة 2560 نواة Compute Unified Device Architecture CUDA (نوى متخصصة بمعالجة البيانات بالتوازي)، و20 نواة من الجيل الثاني لتتبع الأشعة الضوئية من مصدرها Raytracing RT و80 نواة من الجيل الثالث للذكاء الصناعي Tensor، وهي تدعم تقنية PCIe 4 بـ8 مسارات Lanes (يمكنها العمل على اللوحات الرئيسية التي تدعم تقنية PCIe 3 ولكن معدل نقل البيانات سينخفض وفقاً لذلك؛ الأمر الذي ينجم عنه أداء أقل قليلاً مقارنة باستخدام لوحة رئيسية تدعم تقنية PCIe 4)، وتحتاج إلى 125 واط للعمل، وطاقة قصوى ممكنة تبلغ 225 واط وفقاً للمنفذ الكهربائي المستخدم.
وتدعم البطاقة منفذ HDMI 2.1 لعرض الصورة بالدقة الفائقة 4K وبتردد 120 هرتز أو بدقة 8K وبتردد 60 هرتز، وذلك لنقل البيانات بسرعة 48 غيغابت في الثانية (6 غيغابايت في الثانية، ذلك أن الغيغابايت الواحد يعادل 8 غيغابت)، مع دعم لتقنية المجال العالي الديناميكي High Dynamic Range HDR لعرض الصورة بألوان أكثر تشبعاً وتفاوت أعلى للألوان؛ الأمر الذي ينجم عنه حصول اللاعبين على ظلال أكثر سواداً وفروقات بين الألوان المتقاربة أكثر وضوحاً. كما تقدم البطاقة 3 منافذ DisplayPort 1.4a
كما تدعم البطاقة تقنية AV1 لضغط وقراءة ملفات الفيديو والصوتيات التي تقدم أداءً أفضل بكثير مقارنة بالتقنيات الأخرى، مثل H264 وHEVC وVP9، حيث إن تبني تقنية AV1 في تزايد من قِبل منصات عروض الفيديو ومتصفحات الإنترنت بسبب أنها توفر نحو 50 في المائة من حجم البيانات مقارنة بتقنية H264 واسعة الانتشار، دون التضحية بالجودة.
وتقدم البطاقة قدرات فائقة لعرض الصورة بتفاصيل غنية ومعدل رسومات مرتفع جداً بدقة 1080 عبر العديد من الألعاب المتطلبة، مثل لعبة Shadow of the Tomb Raider التي استطاعت البطاقة تشغيلها بأعلى خيارات الرسومات بمعدل 107 صور في الثانية، ولعبة Middle - Earth: Shadow of War بمعدل 91 صورة في الثانية، ولعبة Assassin›s Creed: Valhalla التي استطاعت البطاقة تشغيلها بأعلى خيارات الرسومات بمعدل 61 صورة في الثانية. ولدى رفع الدقة إلى 1440 وتفعيل ميزة DLSS لزيادة مستويات الأداء في الدقة العالية، استطاعت البطاقة تشغيل لعبة Shadow of the Tomb Raider التي استطاعت البطاقة تشغيلها بأعلى خيارات الرسومات بمعدل 70 صورة في الثانية، ولعبة Middle - Earth: Shadow of War بمعدل 65 صورة في الثانية، ولعبة Assassin›s Creed: Valhalla التي استطاعت البطاقة تشغيلها بأعلى خيارات الرسومات بمعدل 46 صورة في الثانية. ويمكن استخدام هذه البطاقة للعب بالألعاب المتقدمة والحصول على معدل رسومات بحدود 60 صورة في الثانية، وحتى تجاوز ذلك في بعض الألعاب حسب الإعدادات المستخدمة.
تبريد متقدم
وعلى صعيد البطاقة، فإنها تتميز بتصميم يقدم مزايا غير موجودة في العديد من البطاقات الأخرى، حيث تستخدم تقنية TWIN FROZR 8 ومروحتين مزدوجتين لتشتيت الحرارة الناجمة عن عملها وخفض الصوتيات الناجمة عن دورانها لدرجة ستشعر وكأنها صامتة بالكامل، وبشكل ملحوظ. وكمثال على ذلك، فإن المروحتين ستعملان بنحو 30 إلى 35 في المائة لدى استخدام البطاقة، مع بقاء حرارة البطاقة بحدود 60 درجة مئوية، وهي حرارة متدنية في عالم بطاقات الرسومات وتقدم أداءً أفضل وعمراً أطول للدارات الإلكترونية الداخلية، وخصوصاً مع تقديم لوح خلفي طولي يشتت الحرارة. وتنخفض درجة الحرارة إلى ما بين 35 و45 مئوية أثناء عدم وجود ضرورة لاستخدام قدرات البطاقة. وتم تعديل المراوح وفقاً لتقنية TORX FAN 4 إلى جانب تقدم حلقة إطار خاصة بالمراوح ترفع من معدل الهواء الذي تجلبه المراوح لتبريد الشرائح الإلكترونية بسرعة وكفاءة عالية؛ الأمر الذي ينجم عنه حصول اللاعب على المزيد من مستويات الأداء في الألعاب المتقدمة. وترفع تقنية التبريد هذه الكفاءة بنحو 3.35 ضعف مقارنة بالمراوح العادية في البطاقات القياسية.
وتستخدم البطاقة أنابيب تبريد أعلى كفاءة من أنابيب التبريد البيضاوية بنحو 50 في المائة؛ لأنها تغطي مساحة أكبر للتبريد. وتقدم وحدة التبريد Heatsink أداء أعلى وتخفض حرارة وحدة المعالجة الرئيسية لبطاقة الرسومات بنحو درجتين مئويتين؛ الأمر الذي ينجم عنه حصول اللاعبين على مستويات أداء أعلى. وتستطيع هذه الوحدة تمرير الهواء بديناميكية أعلى مقارنة بالبطاقات القياسية، الأمر الذي ينجم عنه هدوء أعلى لدى التشغيل والاستخدام المطول. يضاف إلى ذلك استخدام مادة ناقلة للحرارة من الشرائح الإلكترونية إلى وحدة التبريد بكفاءة عالية Thermal Padding. هذا، وستتوقف المراوح عن الدوران لدى وصول حرارة الدارات الإلكترونية إلى درجات معتدلة؛ وذلك لتقديم راحة صوتية أعلى، لتباشر عملها فور ارتفاع الحرارة إلى مستويات محددة. كما تقدم البطاقة دارات صهر Fuse إضافية لحماية الدارات الإلكترونية الحساسة بشكل أكبر، إلى جانب تقديم قطع داعمة Bracket لحمل البطاقة داخل الكومبيوتر المكتبي دون أي انثناء، مع تقديم إضاءة جانبية في البطاقة للاعبين الذين يبحثون عن هذه الميزة.
تقنيات وبرمجيات حصرية
وتدعم سلسلة بطاقات GeForce RTX تقنيات رسومات ثورية عديدة موجودة في هذه البطاقة، من بينها تقنية «رفع دقة الصورة بالتعلم العميق» Deep Learning Super Sampling (DLSS) الثورية (تقنية ترفع دقة الصورة باستخدام التعلم العميق والذكاء الصناعي لمعالجة عدد أقل من البيكسل على الشاشة بحيث تتم معالجة ربع أو نصف عدد البيكسل، وفقاً للبرنامج أو اللعبة، وبالتالي رفع مستويات الدقة والأداء بنحو الضعف دون التأثير سلباً على قدرات معالجة الصورة) التي تسمح برفع معدل الصورة في الثانية وإيجاد صورة جميلة وعالية الدقة في أكثر من 150 لعبة. تقنية أخرى هي Reflex التي تعدّ أفضل ميزة تنافسية للاعبين من خلال تقديم أقل زمن استجابة أو كمون (مدة الاستجابة منذ لحظة إرسال أمر الحركة في عالم اللعبة) وتفاعل أفضل لرفع دقة اللعب بشكل كبير. كما تدعم هذه البطاقات تقنية تتبع الأشعة الضوئية من مصدرها Ray - tracing RTX التي تضيف الكثير من الواقعية إلى مشاهد الألعاب بسبب محاكاة انعكاسات الضوء بشكل واقعي للغاية.
وتقدم بطاقة MSI GeForce RTX 3050 GAMING X 8G برمجيات داعمة لتجربة الاستخدام، مثل برنامج MSI Center لمراقبة أداء البطاقة والتحكم بإعداداتها بسهولة، وتعديل الإعدادات حسب اللعبة المطلوبة لرفع الأداء أو التركيز على الدقة وألوان اللعبة، وغيرها. أيضاً، يسمح لك برنامج MSI LAN Manager وضع أولويات البرامج التي تعتمد على سرعة الاستجابة؛ وذلك حتى لا تتنافس جميع البرامج على الموارد وسرعة الإنترنت في جلسات اللعب التنافسي. يضاف إلى ذلك برنامج MSI Afterburner الذي يسمح للمستخدم تعديل سرعة عمل البطاقة والمراوح بشكل يدوي، مع تقديم برنامج OC Scanner لرفع مستويات الأداء بسبل احترافية. كما يمكن استخدام برنامج MSI App Player لتشغيل ألعاب الهواتف الجوالة بنظام التشغيل «آندرويد» على هذه البطاقة باستخدام كومبيوتر يعمل بنظام التشغيل «ويندوز»، وبكل سهولة وسلاسة.
ويبلغ طول البطاقة 29 سنتيمتراً، ووزنها كيلوغراماً، وسعرها 2249 ريالاً سعودياً (نحو 600 دولار أميركي). وفي ظل شح توافر بطاقات الرسومات بشكل عام جراء شراء المُعدّنين لها بكميات كبيرة، يمكن الحصول عليها من متجر E - Retail الإلكتروني السعودي.



«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.