الشبكات الافتراضية درع آمن للخصوصية لتصفح الإنترنت

الشبكات الافتراضية درع آمن للخصوصية لتصفح الإنترنت
TT

الشبكات الافتراضية درع آمن للخصوصية لتصفح الإنترنت

الشبكات الافتراضية درع آمن للخصوصية لتصفح الإنترنت

عندما صوت الكونغرس الأميركي مؤخرا على إسقاط قواعد الخصوصية على الإنترنت، كان رد فعل ستيف ويلموت، كاتب الأغاني من لوس أنجليس، مثل كثيرين من العملاء القلقين: «أفكر في الاشتراك في الخدمات التقنية المعروفة باسم الشبكات الافتراضية الخاصة».
وقواعد الخصوصية على الإنترنت، التي كان من المتوقع أن يبدأ سريان العمل بها ابتداء من العام الحالي، والتي قرر الرئيس دونالد ترمب إلغاءها تماما الماضي، كانت سوف تتطلب من موفري خدمات النطاق العريض مثل شركة كومكاست وتشارتر الحصول على الإذن من العملاء قبل بدء تلك الشركات ببيع تاريخ التصفح الخاص بهم إلى شركات الإعلان. ومن دون تطبيق تلك القيود، سيكمن للشركات تعقب وبيع معلومات المستخدمين بسهولة أكبر.

شبكات افتراضية خاصة
وكانت الشبكات الافتراضية الخاصة virtual private network VPN هي الخدمة الطبيعية التي تحولت أنظار العملاء ناحيتها. وذلك بسبب أن هذه التكنولوجيا تخلق نوعا من القنوات الافتراضية التي تحمي معلومات التصفح الخاصة بك، على مزود خدمات الإنترنت. ولذلك بحث السيد ويلموت عن الشبكات الافتراضية الخاصة على أمل أن يتمكن من حماية بيانات التصفح الخاصة به.
يقول ويلموت: «لا أريد في الحقيقة لأي شخص خارجي الدخول على محتويات التصفح الخاصة بي على الإنترنت. وإن كان هناك من سوف يتربح من خصوصيتي، فأفضل لذلك الشخص أن يكون أنا وليس أحدا آخر». ولكن على الرغم من جدوى النظر في استخدام الشبكات الافتراضية الخاصة، فإنها من الحلول المعيبة وغير المكتملة. وذلك لسبب واحد، أنها في أغلب الأحيان تتسبب في بطء كبير في سرعات الدخول على الإنترنت. وقد تتوقف بعض التطبيقات والخدمات عن العمل تماما مع الاتصال على الإنترنت من خلال الشبكات الافتراضية الخاصة.
ومع ذلك، فإن الشبكات الافتراضية الخاصة هي من بين كثير من الأدوات التي توفر أفضل حماية للخصوصية الرقمية للمستخدمين. وفيما يلي عرض عام للمميزات والعيوب بناء على اختبارات أجريت على خدمات الشبكات الافتراضية الخاصة ومقابلات شخصية عقدت مع بعض خبراء الأمن الإلكتروني.
مزايا الخصوصية
> لماذا ينبغي استخدام الشبكات الافتراضية الخاصة؟
- عندما تتصفح الإنترنت، يساعد مزود خدمة النطاق العريض في توجيه حركة المرور عبر الإنترنت في جهازك إلى كل موقع من المواقع المقصودة. وهناك مُحدّد أو معرّف identifier لكل جهاز من الأجهزة التي تستخدمها للدخول على الإنترنت، ويتألف هذا المُحدّد من سلسلة من الأرقام، الذي يعرف في المجال العام باسم عنوان بروتوكول الإنترنت (IP). وعندما تتصفح الإنترنت، يمكن لمزود الخدمة رؤية الأجهزة التي تستخدمها وأي المواقع التي تقوم بزيارتها.
تساعد الشبكات الافتراضية الخاصة في إخفاء معلومات التصفح الخاصة بك عن مزود خدمة الإنترنت. وعند استخدام برمجيات الشبكات الافتراضية الخاصة، يتصل الجهاز الخاص بك بخوادم مزود الشبكات الافتراضية الخاصة. وبهذه الطريقة، فإن الحركة المرورية الخاصة بك بالكامل تمر خلال الاتصال بالإنترنت عبر الشبكات الافتراضية الخاصة. وإذا حاول مزود الإنترنت الخاص بك التنصت على حركة المرور خاصتك على الإنترنت، لن يستطيع رؤية شيء سوى عنوان (IP) الخاص بخادم الشبكة الافتراضية الخاصة التي تستخدمها في التصفح.
يقول شون سوليفان، المستشار الأمني لدى شركة (إف - سيكيور) الفنلندية التي توفر خدمة الشبكات الافتراضية الخاصة تحت اسم (الحرية): «إننا نوفر لك قناة مشفرة بينك وبيننا مباشرة».
وتعتبر الشبكات الافتراضية الخاصة مفيدة بشكل خاص عند الاتصال بشبكة واي - فاي العامة التي لا يعرف المستخدم مدى سلامة الاتصال بها. على سبيل المثال، عندما تستخدم شبكة واي - فاي العامة في أحد المقاهي، أو المطارات، أو الفنادق، يكون من غير الواضح في أغلب الأحيان ما هو مزود خدمة الإنترنت وما سياسات جمع البيانات التي يلتزم بها. وفي سيناريو كهذا، فإن الشبكات الافتراضية الخاصة هي أفضل الحلول المتاحة.
ولدى الشبكات الافتراضية الخاصة المقدرة أيضا على أن تجعل الأمر يبدو كما لو كان جهازك يتصل بالإنترنت من موقع مختلف عن موقعك الفعلي. وبالتالي، إن كنت في أوروبا، ومسافرا من فرنسا إلى إسبانيا، وتريد تصفح بعض المحتويات على الإنترنت، التي لا يمكن تصفحها إلا في فرنسا فقط، يمكنك الاتصال بخادم الشبكة الافتراضية الخاصة التي يكون عنوان الـ(IP) الخاص بها في فرنسا.
سلبيات الشبكات
> هل هناك أي سلبيات تتعلق باستخدام الشبكات الافتراضية الخاصة؟
- هناك سلبيات تتعلق بخدمات الشبكات الافتراضية الخاصة، وأكبر هذه السلبيات قاطبة هو التدهور في سرعة الاتصال بشبكة الإنترنت. ونظرا لأن حركة المرور على الإنترنت لديك تمر عبر الاتصال بموفر خدمات الشبكات الافتراضية الخاصة، فمن المرجح أن تواجه تراجعا في أداء النطاق العريض للاتصال بالإنترنت.
وتختلف السرعات بناء على البنية التحتية لدى موفر خدمات الشبكات الافتراضية الخاصة. ومن خلال تجاربي مع جهاز كومبيوتر ماك، انخفضت سرعات التحميل بنسبة 85 في المائة بعد الاتصال بشبكة «الحرية» من شركة (إف - سيكيور) الفنلندية، وانخفضت السرعة كذلك بنسبة 50 في المائة عند الاتصال بخدمة أخرى للشبكات الافتراضية الخاصة تسمى «الاتصال الخاص بالإنترنت». وبعبارة أخرى، إذا كنت تحاول تحميل ملفات كبيرة عبر الشبكات الافتراضية الخاصة فسوف يستغرق الأمر وقتا أطول في إنجاز مثل هذه المهام.
ومن العيوب الأخرى في الشبكات الافتراضية الخاصة، ارتفاع تكاليف الخدمات، حيث تحصل شركة (إف - سيكيور) الفنلندية على رسوم بقيمة 4.17 دولار في الشهر مقابل توفير الخدمات خلال عام كامل لثلاثة أجهزة، وتحصل خدمة «الاتصال الخاص بالإنترنت» على 6.95 دولار في الشهر أو 40 دولارا في العام لتوفير الخدمة لخمسة أجهزة. ولا تعتبر هذه مبالغ كبيرة من المال، ولكن خدمات إنترنت النطاق العريض هي مكلفة بوجه عام، وسداد بضعة دولارات إضافية في كل شهر لاستخدام الإنترنت بصورة أكثر خصوصية قد يسبب كثيرا من الإزعاج.
وبالإضافة إلى ذلك، قد لا تعمل بعض الخدمات بصورة سلسة عبر الشبكات الافتراضية الخاصة. حيث تحجب شبكة نيتفليكس هذه الخدمات لمنع المستخدمين من بث المحتوى غير المرخص به في مناطقهم. ومن خلال الاختبارات مع شركة (إف - سيكيور) الفنلندية وخدمة «الاتصال الخاص بالإنترنت»، حاولت الاتصال بأحد الخوادم في المكسيك لبث كتالوغ أفلام نيتفليكس المتاح هناك. ومن خلال كلا الخدمتين للشبكات الافتراضية الخاصة، اكتشفت شبكة نيتفليكس أنني أستخدم الشبكات الافتراضية الخاصة ومنعت عرض وتشغيل الأفلام تماما. وبالنسبة لموفري خدمات الشبكات الافتراضية الخاصة، فإن هذه من المشكلات المعروفة لدى كثير من المستخدمين. ويقول السيد سوليفان من شركة (إف - سيكيور) الفنلندية إنه عندما تمنع شبكة نيتفليكس عرض المحتويات عبر الشبكات الافتراضية الخاصة، فإنها ربما «تخوض المعركة بالنيابة عن هوليوود».
اختيار الشبكة
> لماذا تستحق الشبكات الافتراضية الخاصة المحاولة؟
- هناك المئات من موفري خدمات الشبكات الافتراضية الخاصة في السوق، والتحقق من كل خدمة على حدة قد يكون أمرا صعبا للغاية.
تقول رونا ساندفيك، مديرة أمن المعلومات لدى صحيفة «نيويورك تايمز»، إنه ينبغي على المستهلكين توخي الدقة عند قراءة سياسات الخصوصية واختيار خدمة الشبكات الافتراضية الخاصة التي يثقون فيها. وذلك بسبب أن خدمة الشبكات الافتراضية الخاصة مرتبطة هي الأخرى بأحد موفري خدمات الإنترنت، مما يعني أن موفر خدمة الشبكات الافتراضية الخاصة يشارك معلومات التصفح الخاصة بك مع موفر خدمة الإنترنت خاصته، إذا ما رغب في فعل ذلك.
ومع وضع ذلك في الاعتبار، تشير السيدة ساندفيك إلى شبكة «الحرية Freedome» من شركة (إف - سيكيور) الفنلندية وتصفها بأنها من موفري خدمات الشبكات الافتراضية الخاصة الموثوق فيها. واختار موقع (واير كاتر)، الموقع المملوك لصحيفة «نيويورك تايمز» والمعني بتوصيات المنتجات الإلكترونية الحديثة، خدمة «الاتصال الخاص بالإنترنت» بسبب أنها تتميز بسمات الخدمات الجديرة بالثقة، كما أنها توفر الخدمات بتكلفة منخفضة.
وبناء على هذه النصائح والتوصيات، حاولت تجربة شبكة «الحرية» من شركة (إف - سيكيور) الفنلندية، وخدمة «الاتصال الخاص بالإنترنت» من خلال اختباراتي. وكان يسهل كثيرا الاستفادة من هذه الخدمات: ينبغي تثبيت التطبيق على الهاتف الذكي، أو الكومبيوتر، أو الجهاز اللوحي الخاص بك، والضغط على زر الاتصال بالخادم. وفي نهاية الأمر، أفضل استخدام خدمة «الاتصال الخاص بالإنترنت» لأنها تتميز بالسرعة العالية.
الخلاصة
> ما خلاصة القول فيما يتعلق بالشبكات الافتراضية الخاصة؟
- مع اعتبار كل الأمور سالفة الذكر، فإن الشبكات الافتراضية الخاصة هي الحل الجزئي الوحيد للاحتفاظ بسرية وخصوصية تصفحك على الإنترنت.
وحتى إذا ما حاولت إخفاء أنشطتك من مزود خدمة الإنترنت لديك، فإن شركات الإنترنت مثل «فيسبوك» و«غوغل» يمكنها استخدام تقنيات التعقب مثل «ملفات تعريف الارتباط»، التي تحتوي على علامات التعريف الأبجدية والرقمية، في تحديد أنشطتك على الإنترنت مع انتقالك من موقع إلى موقع. وعلاوة على ذلك، فإن برمجيات التعقب على الإنترنت غالبا ما تتخفى داخل الإعلانات.
يقول جيرميا غروسمان، مدير الاستراتيجية الأمنية لدى شركة «سينتينل وان» لأمن الحاسبات: «تكمن المشكلة الحقيقية في خطورة الإعلانات. فهي عبارة عن برامج تعمل بشكل كامل وتحمل البرمجيات الخبيثة في طياتها».
إن كنت معنيا بحق بشأن الحفاظ على سرية تواريخ التصفح خاصتك على الإنترنت، ينصح السيد غروسمان باستخدام مجموعة من الشبكات الافتراضية الخاصة وبرنامج مانع للإعلانات. وأفضل تلك البرامج يسمى «يو بلوك أوريجين»، وهو برنامج مجاني. وبالنسبة لأولئك الذين يفضلون عدم حجب الإعلانات، هناك برامج لمنع التعقب كذلك وأفضل هذه البرامج عندي يسمى «ديسكونكت Disconnect».
ومع الشبكات الافتراضية الخاصة، قد يكون من الأفضل لمعظم الناس أن يستخدموها عند الضرورة - والتوقف عن استخدامها عندما لا تكون هناك حاجة فعلية إليها؛ حيث إن العيب الرئيسي في هذه الشبكات هو تدني سرعة الاتصال من خلالها مما يجعل من الاستخدام المستمر لهذه الشبكات أمرا غير عملي بالمرة.
وقد يستفيد كثير من الناس من استخدام الشبكات الافتراضية الخاصة في مواقف معينة، مثل الاتصال بشبكة واي - فاي العامة، أو تصفح المواقع ذات المحتويات الحساسة. ولكن بالنسبة لمشاهدة الأفلام على شبكة نيتفليكس أو إرسال رسائل البريد الإلكتروني ذات المرفقات الكبيرة، فينبغي عند ذلك التوقف عن استخدام الشبكات الافتراضية الخاصة.
* خدمة «نيويورك تايمز»



«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.