الشركات الكبرى، تربية "الجراد البحري" ليست سهلة أيضاً | مقابلة مع هايبين

“الروبيان”، في الواقع، من الصعب تربيته.

الوكيل الذكي “الروبيان” (OpenClaw)، الذي يلوح بمخالب مزدوجة، أصبح شائعًا في جميع أنحاء العالم، وقد أصبح يمتلك القدرة على استدعاء الأدوات بشكل مستقل، وتحليل البيانات، وإتمام مهام محددة. في مؤتمر GTC 2026 من نيفيديا، قارن مؤسس نيفيديا، هوانغ رونغن، OpenClaw بنظام تشغيل لعصر الوكلاء الذكيين.

مؤخرًا، علمت First Financial من خلال مقابلة أن بعض الشركات الكبرى غير التقنية، مثل شركات الأجهزة الطبية والبنوك، لم تكن مستعدة بشكل كافٍ لتطبيق الذكاء الاصطناعي. قد تكون هذه الشركات ضخمة من حيث الحجم، لكنها تفتقر إلى الكوادر الأساسية التي تتقن تقنيات ضبط النماذج الكبيرة، كما أن بياناتها الداخلية لا يمكن استخدامها مباشرة، حيث أن عملية تنظيم وتنظيف البيانات تستهلك نصف حجم العمل.

الاحتجاز في الحظيرة هو الأمان

قال Zhang Hao لصحيفة First Financial: “أنا فقط أريد أن يساعدني يوميًا في تحليل اتجاهات الذكاء الاصطناعي، ويشير إلى الأحداث الكبرى التي تحدث يوميًا، ثم يساعدني في إعداد عرض تقديمي. هكذا أتمكن من التعلم بسرعة.” أحد مهامه الأساسية هو مساعدة العملاء في نشر قدرات الذكاء الاصطناعي.

بالنسبة لنموذج الروبيان الأساسي، اختار Zhang Hao نموذجًا كبيرًا محليًا. قال: “نموذجها، مقارنة بالنماذج الأخرى، أكثر أمانًا وامتثالًا.”

لم يقم بتثبيت الروبيان على حاسوبه الشخصي، ولا على الحاسوب المخصص من قبل الشركة. لأنه إذا تم نشره محليًا، فهناك احتمال تسريب المعلومات الشخصية أو بيانات العملاء، لذلك قام بعزله ووضعه في بيئة سحابية معزولة. حتى في السحابة، قام بتقييده أكثر في بيئة “صندوق رملي” (Sandbox) ليعمل فيها.

بعض الشركات الكبرى التي تتبع إدارة مخاطر صارمة تتعامل بحذر أكبر مع تقنيات الذكاء الاصطناعي والوكيلات الذكية. تقوم بعض المؤسسات بتقييم دقيق لمدى الحاجة إلى إدخال مثل هذه الوكيلات، وما هي السيناريوهات التي يمكن أن تلعب فيها دورًا، مع الحرص على عدم التسبب في مشاكل.

حتى لو نشرت هذه المؤسسات وكيلات مثل الروبيان، فهي تضعها على خوادم داخلية، وليس على السحابة العامة. تشمل سيناريوهات الاستخدام المحتملة إعداد تقارير الفحص، والمراقبة والتحذير من المخاطر.

الوكيل الذكي، ممثلًا في الروبيان، يعكس تقدمًا تقنيًا حادًا، لكنه يكشف أيضًا عن مخاطر غير متحكم فيها. فبمجرد أن يتلقى تلميحًا خبيثًا، قد يفسره الروبيان كأمر قابل للتنفيذ، مما يعرض خصوصية المستخدم للخطر، ويهدد أمنه المالي.

لهذا السبب، تدخلت وزارة الصناعة وتكنولوجيا المعلومات، محذرة مستخدمي الوكيلات الذكية من ضرورة السيطرة الصارمة على الواجهات الشبكية، ومنح أقل قدر من الصلاحيات اللازمة لإنجاز المهام، مع إجراء تأكيد ثانٍ أو موافقة يدوية على عمليات مهمة مثل حذف الملفات، وإرسال البيانات، وتعديل إعدادات النظام. يُفضل تشغيلها في حاويات أو آلات افتراضية لعزلها، وتشكيل مناطق صلاحيات مستقلة.

أطلقت نيفيديا خلال GTC هذا العام منتج NemoClaw، والذي يضيف إلى الإصدار المفتوح مصدرًا من “حواجز الأمان” الخاصة بنيفيديا. كما أطلقت شركات مثل Tencent Cloud وiFlytek مؤخرًا خدمات “صندوق رملي” (Sandbox) تتيح تشغيل الوكيلات في بيئة خاضعة للرقابة.

البنوك وشركات التأمين، التي تعتبر مؤسسات إدارة مخاطر، تتأخر عن الصناعات مثل التصنيع في تبني الذكاء الاصطناعي. إن الوقاية من المخاطر هي أحد الأسباب التي تجعل الذكاء الاصطناعي لا ينتشر بسرعة.

بين أكتوبر 2025 ويناير 2026، أجرت شركة برايس ووترهاوس كوبرز دراسة استقصائية و20 مقابلة معمقة مع 201 من محترفي الخدمات المالية في الصين وهونغ كونغ. أظهرت النتائج أن 61% من المؤسسات المالية تنفق أقل من 10% من ميزانية التكنولوجيا على الذكاء الاصطناعي، رغم رغبتها في رفع النسبة إلى 50%.

في ظل الظروف السوقية الحالية، تقلص هامش الفائدة البنكية، وبدأت أرباح بعض المؤسسات الكبرى تتراجع. من غير المرجح أن تزيد من استثماراتها التكنولوجية بشكل كبير. أنظمتها التقنية القديمة لا تزال بحاجة إلى صيانة، ولا يمكنها حاليًا تخصيص مبالغ كبيرة للذكاء الاصطناعي.

تربية “الروبيان” للبشر، وبناء البنية التحتية اللازمة لتشغيله، يتطلب تكاليف عالية.

يُعد الوكيل الذكي أحد الطرق المهمة لتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتطبيقها في الشركات مستقبلًا. لكنه أثناء أداء المهام، يحتاج إلى استدعاء أدوات مختلفة، والتفاعل بشكل متكرر مع النماذج الكبيرة. يستهلك الوكيل قدرًا هائلًا من الحوسبة، وتكاليف نشر الحوسبة مرتفعة أيضًا.

الشركات الكبرى التي تعاني من تراجع الأرباح، وتخضع لقيود ميزانية صارمة، تحتاج إلى “تبديل الطيور في الأقفاص” لزيادة استثماراتها في الذكاء الاصطناعي. لكن تعديل استثماراتها التكنولوجية يكون بطيئًا، لأنه يتطلب تغييرات في الموظفين والهياكل التنظيمية.

التنفيذ، ما الذي ينقصه

شركات الأدوية والأجهزة الطبية الكبرى تتبنى الذكاء الاصطناعي بشكل مفتوح، لكنها تواجه عوائق واضحة.

قال مسؤول تقني في شركة أجهزة طبية متعددة الجنسيات سابقًا لFirst Financial: “داخل الشركة، نستخدم الذكاء الاصطناعي، لكنه لا يزال من الجيل السابق، وليس لدينا القدرة على الوصول إلى النماذج الكبيرة.”

تستخدم هذه الشركة الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأطباء على تحليل الصور داخل الجسم، وتقييم مدى انسداد وتضيق الشرايين التاجية، وتقديم قرارات علاجية دقيقة. لكن عدد الكوادر المتخصصة في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي داخل الشركة محدود، والأجور التي تقدمها المؤسسات الطبية للمواهب العليا لا تقارن مع شركات مثل جوجل أو OpenAI، مما يصعب عليها استقطاب الكفاءات من تلك الشركات الكبرى.

نقص الكوادر الأساسية في الذكاء الاصطناعي هو أحد الحواجز التي لا يمكن للشركات غير التقنية تجاوزها.

تعتقد برايس ووترهاوس كوبرز أن التوسع الكبير في استخدام الذكاء الاصطناعي يواجه عدة قيود. نقص المواهب والهياكل التنظيمية الجامدة هما العقبتان الرئيسيتان، وتأثيرهما يفوق بكثير المشاكل المتعلقة بالميزانية أو التقنية.

تقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة ظهرت منذ بضع سنوات فقط. ومعظم الكوادر التي تتقن أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي تتركز في شركات مثل جوجل وعلي بابا، ولم تنتشر بعد بشكل كبير في قطاعات التصنيع، والرعاية الصحية، والمالية.

حتى الآن، تمتلك أقسام تكنولوجيا المعلومات في هذه الشركات غير التقنية بعض الكفاءات، لكنها غالبًا على دراية بالتقنيات القديمة، وكانت تلك في زمن النماذج الصغيرة ذات المعلمات القليلة. في زمن النماذج الكبيرة، هناك ندرة في الكوادر القادرة على ضبط النماذج الكبيرة أو إجراء التعلم المعزز، وهذه الكوادر نادرة جدًا، ويصعب تربيتها داخليًا في الشركات التقليدية، إذ يتطلب الأمر منافسة شركات مثل جوجل أو ByteDance على المواهب.

إذا لم يكن الأمر متعلقًا بضبط النماذج الكبيرة أو التعلم المعزز، وكان مجرد تطوير تطبيقات، فربما يستطيع موظفو التقنية في هذه الشركات الكبرى التكيف.

قال Zhang Hao: “مثلاً، كان في السابق 100 شخص يعملون على تطوير جافا التقليدي، والآن نحتاج إلى تحويل 50 منهم إلى تطوير وكلاء ذكيين. بدون زيادة عدد الموظفين، زادت القدرة الإنتاجية.”

البيانات تمثل عائقًا آخر كبيرًا.

قال مسؤول تقني في شركة أدوية: “الذكاء الاصطناعي هو بالتأكيد اتجاهنا، لكنه طويل جدًا. خاصة في صناعة الأدوية، أكبر تحدٍ هو توفير البيانات: لا توجد مصادر بيانات حقيقية كثيرة.”

تطوير الشركات للأدوية والأجهزة الطبية يعتمد على بيانات سريرية وبيانات تسجيل عالية الجودة، وهي الوقود الأفضل للذكاء الاصطناعي. لكن البيانات التي تمتلكها شركة واحدة محدودة جدًا. وبما أن صناعة الأدوية والأجهزة في الصين بدأت تتطور فقط خلال العقد الأخير، فإن البيانات التي جمعتها أقل بكثير من تلك التي تمتلكها الشركات متعددة الجنسيات.

مشاكل أمن البيانات وحماية الخصوصية تُعد من التحديات الكبرى التي تضعها المؤسسات المالية، مما يجعل بعض الشركات تعتمد فقط على بياناتها الداخلية لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

داخل المؤسسات الكبرى، لا توجد معايير موحدة للعديد من المعرفة والقواعد. على سبيل المثال، المستندات التنظيمية في المكاتب قد تكون متراكمة ومكدسة، بينما قد تضع الأقسام الأخرى أنظمة خاصة بها، ولا توجد معايير موحدة للبيانات. عملية تنظيف البيانات ومعالجتها تستغرق وقتًا طويلاً، وأحيانًا تمثل أكثر من نصف وقت تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي هو اتجاه لا مفر منه في تطور الاقتصاد، لكن بعض الشركات التقليدية لم تستعد بشكل كامل لمجيء الذكاء الاصطناعي، وسيستغرق الأمر وقتًا طويلاً حتى تتكيف.

(اسم مستعار: Zhang Hao)

(المصدر: First Financial)