التحولات الأربعة الكبرى في صناعة التكنولوجيا لعام 2026: من الأدوات إلى الأنظمة

في العام الماضي، حدث تحول جذري في مسار تطور الذكاء الاصطناعي. لم يعد التركيز ينصب على الاختراقات في أداء نموذج واحد، بل تحول إلى بناء قدرات على مستوى الأنظمة — فهم السلاسل الطويلة، الاتساق السياقي، تنفيذ المهام المعقدة، والتعاون بين عدة وكلاء ذكيين. كما أدى هذا التحول إلى انتقال في أولويات تحديث الصناعة: من الابتكار في نقطة واحدة إلى إعادة تشكيل شاملة للبنية التحتية، سير العمل، وطرق التفاعل بين الإنسان والآلة.

وفقًا لتحليل الفرق الاستثمارية الأربعة في a16z لعام 2026، هناك خيط واضح يربط بين جميع التطورات: لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة، بل يتطور ليصبح بيئة كاملة، ونظام تشغيل، بل وحتى كائن فاعل يتوازى مع البشر.

ثورة البنية التحتية: إدارة البيانات تتجه نحو تحول في النموذج

مأزق البيانات المهيكلة وغير المهيكلة

تغمر كل شركة كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة — مستندات PDF، لقطات شاشة، فيديوهات، سجلات، رسائل بريد إلكتروني، و"طين البيانات" شبه المهيكل. المشكلة أن، مع ارتفاع ذكاء النماذج، يزداد الفوضى في مدخلات البيانات. هذا يؤدي مباشرة إلى أوهام في أنظمة RAG، وأخطاء دقيقة مكلفة من قبل الوكلاء الذكيين، ولا تزال العمليات الحيوية تعتمد بشكل كبير على التدقيق البشري.

الحد الحقيقي لقدرة الذكاء الاصطناعي المؤسسي أصبح واضحًا: إنتروبيا البيانات. في عالم غير منظم يحتوي على 80% من معرفة الشركات، تتدهور باستمرار حداثة البيانات، ومستوى هيكلتها، وصدقها. حل هذا “الارتباط المعقد للبيانات” أصبح فرصة ريادية جيلية.

تحتاج الشركات إلى طرق مستمرة لتنظيف، هيكلة، التحقق، وإدارة البيانات متعددة الوسائط، بحيث يمكن لأعباء العمل على مستوى الذكاء الاصطناعي أن تعمل بكفاءة حقيقية. تطبيقات هذا النظام تمتد عبر جميع الصناعات: تحليل العقود، تسجيل المستخدمين، إدارة المطالبات، التدقيق الامتثاثي، خدمة العملاء، عمليات الشراء، البحث الهندسي، تمكين المبيعات، خطوط التحليل، وجميع عمليات الوكلاء التي تعتمد على سياق موثوق.

الشركات التي تستطيع استخراج الهيكل من المستندات، الصور، والفيديوهات، وتنسيق التناقضات، وإصلاح قنوات البيانات، والحفاظ على حداثة البيانات وقابليتها للبحث، ستملك “مفتاح مملكة” المعرفة والعمليات المؤسسية.

الإنقاذ الذاتي للدفاعات الأمنية

المشكلات التي تواجه فرق الأمن السيبراني عميقة أيضًا. من 2013 إلى 2021، زادت الوظائف الشاغرة في الأمن السيبراني عالميًا من أقل من مليون إلى 3 ملايين. السبب الجوهري: الحاجة إلى خبرات تقنية عالية التخصص، لكن يتم استثمارها في أعمال أمنية روتينية — مثل تحليل السجلات — وهي أعمال يكاد لا أحد يرغب في القيام بها.

السبب الأعمق هو أن فرق الأمن تصنع هذه الأعمال ذات الجودة المنخفضة بنفسها. أدواتهم “تكتشف كل شيء بدون تمييز”، مما يجبر الفرق على “التحقق من كل شيء” — مما يخلق نقصًا بشريًا يدويًا ودورة مفرغة.

بحلول 2026، سيكسر الذكاء الاصطناعي هذه الحلقة. من خلال أتمتة معظم الأعمال المتكررة، سيقلل فجوة المهارات بشكل كبير. الجميع يعلم أن نصف عمل فرق الأمن الكبيرة يمكن أن يُؤتمت، لكن المشكلة أن غمر العمل اليومي يمنع التفكير فيما يمكن أتمتته. أدوات الذكاء الاصطناعي الأصلية ستوفر على فرق الأمن هذا التفكير، مما يسمح لهم بالتركيز على ما يرغبون حقًا في فعله: تتبع المهاجمين، بناء الأنظمة، إصلاح الثغرات.

البنية التحتية “المعتمدة على الوكيل” تصبح المعيار

التحول الأكبر في البنية التحتية للصناعة سيأتي من الداخل. نحن نتحول من “سرعة الإنسان، توافر منخفض، وتوقعات قابلة للتنبؤ” إلى “سرعة الوكيل، التكرارية، الانفجارية، والعبء الهائل”.

الهياكل الخلفية الحالية للشركات مصممة بنسبة “1:1 بين فعل الإنسان واستجابة النظام”، وهو غير قادر على التعامل مع عاصفة التكرار ذات المللي ثانية — هدف واحد لوكيل ذكي واحد قد ينتج عنه 5000 مهمة فرعية، استعلامات قاعدة البيانات، واستدعاءات API داخلية. عندما يحاول الوكيل إعادة بناء قاعدة الكود أو تنظيف سجلات الأمان، لا يبدو كأنه مستخدم، بل أشبه بهجوم DDoS.

لبناء أنظمة تتعامل مع أعباء عمل الوكيل في 2026، يجب إعادة تصميم مستوى التحكم. تظهر الآن بنية تحتية “مبنية على الوكيل” بشكل تدريجي. يجب أن تعتبر “تأثير القطيع” وضعًا افتراضيًا. يجب تقصير زمن التهيئة، وتثبيت الكمون، وزيادة حدود التوازي بعدة درجات. ستتحول العقبة الحقيقية إلى التنسيق ذاته: التوجيه، إدارة الأقفال، إدارة الحالة، وتنفيذ السياسات في التنفيذ المتوازي على نطاق واسع.

المنصات التي يمكنها تحمل تدفق استدعاءات الأدوات ستكون الفائز الحقيقي.

التحول متعدد الوسائط في أدوات الإبداع

المكونات الأساسية لبناء سرد الذكاء الاصطناعي أصبحت جاهزة — توليد الصوت، إبداع الموسيقى، توليد الصور والفيديو. لكن عندما يتجاوز المحتوى نطاق الفيديو القصير، فإن السيطرة على الإخراج الإخراجي لا تزال طويلة ومؤلمة، وأحيانًا مستحيلة.

لماذا لا يمكن للنموذج أن يتلقى مقطع فيديو مدته 30 ثانية، ويستخدم مراجعنا من الصور والصوت لإنشاء شخصيات جديدة، ثم يواصل التصوير في نفس المشهد؟ لماذا لا يمكن للنموذج أن يعيد التصوير من زاوية جديدة، أو يطابق الحركة مع الفيديو المرجعي؟

سيكون عام 2026 هو العام الذي يتحقق فيه الإبداع متعدد الوسائط الحقيقي للذكاء الاصطناعي. سيتمكن المستخدمون من تزويد النموذج بأي نوع من المحتوى المرجعي، لإنشاء أعمال جديدة معًا أو تعديل المشاهد الحالية. لقد رأينا منتجات مبكرة مثل Kling O1 وRunway Aleph، لكن هذا مجرد البداية — يتطلب ابتكارات جديدة على مستوى النماذج والتطبيقات.

الإبداع في المحتوى هو أحد “تطبيقات القاتل” للذكاء الاصطناعي. من المتوقع ظهور العديد من المنتجات الناجحة التي تستهدف جماهير مختلفة — من منشئي الملصقات التعبيرية إلى مخرجي هوليوود.

الفيديو كبيئة قابلة للدخول

بحلول 2026، لن يكون الفيديو مجرد محتوى للمشاهدة السلبي، بل سيكون مكانًا يمكن “الدخول” إليه. ستتمكن نماذج الفيديو من فهم الزمن، وتذكر المحتوى المعروض، والاستجابة لأفعالنا، مع الحفاظ على استقرار واتساق يشبهان العالم الحقيقي، وليس مجرد إنتاج صور متفرقة لثوانٍ معدودة.

هذه الأنظمة ستتمكن من الحفاظ على الشخصيات، والأشياء، والقوانين الفيزيائية على مدى فترات أطول؛ وإحداث تأثير حقيقي على الأفعال؛ وتطوير العلاقات السببية. سيتحول الفيديو من وسيط إلى مساحة بناء: يمكن للروبوتات التدريب، وتطوير آليات الألعاب، وتصميم النماذج الأولية، وتعلم الوكيل من خلال “الممارسة”.

العالم الذي سينتجه لن يكون مجرد فيديو قصير، بل “بيئة حية” تدمج بين الإدراك والعمل. هذه هي المرة الأولى التي يستطيع فيها البشر “السكن” حقًا في الفيديو الذي أنشأوه بأنفسهم.

انتقال القوة في برمجيات الشركات

تزعزع مكانة “نظام التسجيل” المركزية

بحلول 2026، ستبدأ ثورة حقيقية في برمجيات الشركات من خلال تحول جذري: ستتراجع الدور المركزي لنظام التسجيل. الذكاء الاصطناعي يضغط المسافة بين “النية” و"التنفيذ" — يمكن للنموذج قراءة وكتابة واستنتاج بيانات عمليات الشركات مباشرة، مما يحول أنظمة ITSM وCRM من قواعد بيانات سلبية إلى محركات سير عمل ذاتية.

مع التقدم السريع في نماذج الاستنتاج وسير العمل الوكيل، لن تقتصر هذه الأنظمة على الاستجابة للطلبات، بل ستتمكن من التنبؤ، والتنسيق، وتنفيذ العمليات من طرف إلى طرف. ستتطور الواجهات إلى طبقة وكلاء ذكيين ديناميكية، بينما تتراجع طبقة أنظمة التسجيل التقليدية إلى “تخزين دائم منخفض التكلفة”، وتتحول القيادة الاستراتيجية إلى المشاركين في التحكم في بيئة التنفيذ الذكي.

الذكاء الاصطناعي الرأسي يقفز من جمع المعلومات إلى نمط التعاون الجماعي

الذكاء الاصطناعي يدفع نمو البرمجيات الرأسية بشكل انفجاري. في مجالات الرعاية الصحية، القانون، والعقارات، تصل الشركات إلى مليار دولار من الإيرادات السنوية المتكررة بسرعة؛ تليها المالية والمحاسبة.

الثورة الأولى كانت في الحصول على المعلومات: البحث، الاستخراج، الملخص. في 2025، أدخلنا الاستنتاج: Hebbia تحلل البيانات المالية، Basis تتحقق من توازنات الأنظمة المختلفة، EliseAI تشخص مشكلات الصيانة وتنسق مع الموردين. في 2026، ستفتح “نمط التعاون الجماعي”.

البرمجيات الرأسية بطبيعتها تتضمن واجهات، بيانات، وقدرات تكامل مخصصة للصناعة، والعمل في المجال نفسه هو في جوهره تعاوني: المشترين، البائعين، المستأجرين، المستشارين، الموردين، كل منهم لديه صلاحيات، عمليات، ومتطلبات امتثال مختلفة.

حاليًا، كل ذكاء اصطناعي يعمل بشكل مستقل، مما يسبب فوضى ونقص في الصلاحيات عند نقاط التماس: الذكاء الاصطناعي لتحليل العقود لا يمكنه التواصل مع تفضيلات CFO في النمذجة؛ وأدوات الصيانة لا تفهم وعود الموظفين للمستأجرين.

نمط التعاون الجماعي للذكاء الاصطناعي سيغير كل شيء: التنسيق التلقائي بين الأطراف؛ الحفاظ على السياق؛ مزامنة التغييرات؛ إعادة التوجيه التلقائي للخبراء الوظيفيين؛ تمكين الذكاء الاصطناعي للطرف الآخر من التفاوض ضمن حدود؛ وضع علامات على الحالات غير المتكافئة للمراجعة البشرية.

عندما يتحسن التشغيل من خلال التعاون بين “عدة وكلاء + عدة أطراف”، سترتفع تكاليف التحول بشكل حاد — وسيصبح هذا الشبكة التعاونية “حاجز حماية” طويل الأمد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المفقودة.

تحويل جمهور تحسين المحتوى من البشر إلى الوكلاء

بحلول 2026، سيتفاعل الناس مع الشبكة عبر الوكلاء، وسيصبح تحسين المحتوى للبشر أمرًا أقل أهمية. كنا نهدف إلى تحسين سلوك البشر المتوقع: ترتيب جوجل، منتجات الصفحة الرئيسية على أمازون، عناوين الأخبار التي تجذب الانتباه، و5W+1H.

قد يتجاهل البشر رؤى عميقة مخفية في الصفحة الخامسة، لكن الوكلاء لن يفعلوا. البرمجيات ستتغير أيضًا. كانت التطبيقات مصممة لعيني الإنسان ونقراته، والتحسين يعني واجهات وتجارب أفضل؛ لكن عندما تتولى الوكلاء عمليات البحث والتفسير، تقل أهمية التصميم البصري: المهندسون لن يراقبوا Grafana، وSRE الذكي يفسر القياسات عن بُعد ويقدم رؤى على Slack؛ وفريق المبيعات لن يمرر يدويًا عبر CRM، بل ستقوم الوكلاء تلقائيًا بتلخيص الأنماط والرؤى.

لن نصمم بعد الآن للبشر، بل للوكلاء. التحسين الجديد سيكون قابلية القراءة الآلية، وليس الترتيب البصري. هذا سيغير بشكل جذري طرق إنشاء المحتوى والأدوات المستخدمة.

اختفاء KPI “وقت الشاشة”

على مدى 15 عامًا، كان “وقت الشاشة” المعيار الذهبي لقيمة المنتج: مدة مشاهدة Netflix، عدد النقرات في الأنظمة الصحية، دقائق المستخدم على ChatGPT.

لكن في عصر “التسعير المبني على النتائج” (outcome-based pricing)، سيتم القضاء على وقت الشاشة تمامًا. الإشارات واضحة: استعلامات DeepResearch على ChatGPT تكاد لا تتطلب وقت شاشة، لكنها تقدم قيمة هائلة؛ Abridge يسجل تلقائيًا محادثات الطبيب والمريض ويدير الأعمال اللاحقة، والأطباء نادرًا ما ينظرون إلى الشاشة؛ Cursor يطور تطبيقات كاملة، والمطورون يخططون للمرحلة التالية؛ Hebbia تولد عروض تقديمية تلقائيًا من وثائق عامة، والمحللون الماليون يمكنهم الآن النوم.

التحدي هو أن الشركات يجب أن تجد مؤشرات عائد استثمار أكثر تعقيدًا — رضا الأطباء، إنتاجية المطورين، رفاهية المحللين، سعادة المستخدمين… وكلها ستنمو مع الذكاء الاصطناعي. الشركات التي تروي قصة ROI بأوضح شكل ستظل في الصدارة.

جمهور جديد في الرعاية الصحية

“المستخدمون النشطون الصحيون” يصبحون محور التركيز

بحلول 2026، جمهور جديد في الرعاية الصحية سيصبح في مركز الاهتمام: “المستخدمون النشطون الصحيون” (MAU) — وهم الأشخاص غير المرضى الذين يرغبون في مراقبة صحتهم بشكل دوري.

الخدمات التقليدية تركز على ثلاثة أنواع من الناس:

• المستخدمون النشطون شهريًا: عملاء مكلفون، لديهم دورات حاجة منتظمة
• المستخدمون النشطون يوميًا: مرضى يعالجون بشكل مستمر مثل مرضى وحدة العناية المركزة
• المستخدمون الصحيون سنويًا: من لا يزور الطبيب تقريبًا

المستخدمون الصحيون سنويًا يمكن أن يتحولوا في أي وقت إلى مستخدمين نشطين شهريًا أو يوميًا، والوقاية قد تؤخر هذا التحول. لكن أنظمة التأمين الحالية تركز على العلاج، والتشخيص المبكر والمراقبة غالبًا ما يُستبعدان.

ظهور MAU الصحي يغير هذا الهيكل: هم غير مرضى، لكنهم مستعدون للمراقبة الدورية لصحتهم، ويمثلون أكبر مجموعة محتملة.

من المتوقع أن تقدم الشركات الناشئة الأصلية في الذكاء الاصطناعي والمؤسسات التقليدية نسخًا “مُعَادَة التهيئة” من خدمات الرعاية الصحية المنتظمة. مع انخفاض تكاليف تقديم الرعاية بفضل الذكاء الاصطناعي، وظهور منتجات تأمين وقائية، واستعداد المستخدمين للدفع مقابل الاشتراكات، فإن “المستخدمين النشطين الصحيين” سيصبحون العملاء الأكثر وعدًا في تكنولوجيا الصحة في الجيل القادم — نشطين، قائمين على البيانات، ووقائية.

حدود الإبداع في العالم التفاعلي

نماذج العالم تعيد تشكيل السرد

بحلول 2026، ستعيد نماذج العالم للذكاء الاصطناعي تشكيل السرد من خلال عوالم افتراضية تفاعلية واقتصاد رقمي. تقنيات مثل Marble(World Labs) وGenie 3(DeepMind) يمكنها من النص توليد عوالم ثلاثية الأبعاد كاملة، تتيح للمستخدمين استكشافها كما لو كانوا في لعبة فيديو.

مع اعتماد المبدعين على هذه الأدوات، ستظهر أشكال جديدة من السرد — وربما تظهر “نسخة Minecraft التوليدية”، حيث يشارك اللاعبون في إنشاء كون واسع ومتطور. هذه العوالم تذوب حدود اللاعب والمبدع، وتخلق واقعًا ديناميكيًا مشتركًا.

أنواع مختلفة مثل الفانتازيا، الرعب، والمغامرة يمكن أن تتعايش؛ والاقتصاد الرقمي سيزدهر، حيث يمكن للمبدعين الربح من خلال إنشاء الأصول، وتوجيه اللاعبين، وتطوير أدوات التفاعل. كما ستصبح هذه العوالم المولدة ساحة تدريب للوكلاء الذكيين، والروبوتات، وحتى الـ AGI المحتمل.

نماذج العالم لا تقدم فقط أنواع ألعاب جديدة، بل وسائط إبداعية جديدة، وقطاعات اقتصادية ناشئة.

عصر التخصيص الشامل

بحلول 2026، سيكون “عصر لي” — المنتجات لن تُصنع للجمهور “المتوسط”، بل مخصصة لك شخصيًا.

في التعليم، ستقوم AI المدرس في Alphaschool بضبط وتيرة واهتمامات كل طالب. في الصحة، ستخصص AI مكملات، وخطط تمارين، ونظام غذائي لك. في الإعلام، ستعيد AI مزج المحتوى وفقًا لذوقك في الوقت الحقيقي.

عصر عمالقة القرن الماضي كان يعتمد على إيجاد “المستخدم المتوسط” — أما عمالقة القرن القادم فسيعتمدون على إيجاد “الفرد” ضمن “المستخدم المتوسط”. بحلول 2026، لن يتم تحسين العالم للجميع، بل لك أنت.

ولادة الجامعة الأصلية في الذكاء الاصطناعي

بحلول 2026، سنشهد أول جامعة حقيقية مبنية على الذكاء الاصطناعي — مؤسسة تُبنى من الصفر حول أنظمة ذكية. الجامعات التقليدية تستخدم الذكاء الاصطناعي في التقييم، والإرشاد، وتخطيط المناهج، لكن هناك تحول أعمق: “كيان أكاديمي مرن” يتعلم ويُحسن نفسه في الوقت الحقيقي.

تخيل جامعة كهذه: جداول دراسية، إرشاد، أبحاث، إدارة الحرم الجامعي تتكيف بشكل فوري مع التغذية الراجعة؛ جداول المقررات تتغير تلقائيًا؛ قوائم القراءة تتحدث مع أحدث الأبحاث؛ ومسارات تعلم كل طالب تتغير باستمرار.

هناك أمثلة سابقة: جامعة ولاية أريزونا بالتعاون مع OpenAI أنتجت مئات المشاريع في الذكاء الاصطناعي؛ وولاية نيويورك أدرجت مهارات الذكاء الاصطناعي في التعليم العام.

في الجامعة الأصلية في الذكاء الاصطناعي:

• يتحول الأساتذة إلى “مهندسي أنظمة التعلم”: يديرون البيانات، يضبطون النماذج، يعلمون الطلاب تقييم الاستنتاجات الآلية
• يتغير التقييم إلى “وعي الذكاء الاصطناعي”: لا يُسأل الطلاب عما إذا استخدموا الذكاء الاصطناعي، بل كيف استخدموه

مع تزايد الطلب على المواهب القادرة على التعاون مع الأنظمة الذكية في جميع المجالات، ستصبح هذه الجامعة “محرك المواهب” للاقتصاد الجديد.