في عام 2026، ستعيد الذكاء الاصطناعي ومكدس البيانات الحديثة بناء بنية المؤسسات التحتية

تقرير “الأفكار الكبرى” السنوي ل a16z يجذب الانتباه مرة أخرى هذا العام. قامت عدة فرق استثمارية بتحليل صناعة التكنولوجيا في عام 2026 وشهدت تحولا كبيرا واحدا. أي أن الذكاء الاصطناعي لن يكون أداة منفصلة بعد الآن، بل سيكون البنية التحتية للمؤسسة بأكملها. على وجه الخصوص، سيأخذ تطور مكدس البيانات الحديثة الصدارة.

خلال العام الماضي، تحولت الابتكارات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من تحسين أداء النماذج إلى قدرات على مستوى النظام في العالم الحقيقي. بدأوا يمتلكون القدرات اللازمة للتشغيل العملي، مثل فهم السلاسل الزمنية طويلة الأمد، والحفاظ على الاتساق، وتنفيذ المهام المعقدة، والتعاون مع عدة وكلاء. إلى جانب ذلك، تحول تركيز الابتكار عبر الصناعات من نقطة واحدة للابتكار إلى إعادة تعريف شاملة للبنية التحتية، وسير العمل، وطرق التفاعل مع المستخدمين.

تحول البنية التحتية المدفوعة بالوكلاء

تواجه أنظمة الواجهة الخلفية للمؤسسات تحديات كبيرة. تم تصميم البنية الحالية بنموذج واحد لواحد ل “الفعل البشري → استجابة النظام”. ومع ذلك، عندما يبدأ العملاء الأذكياء في العمل، يتغير الوضع تماما.

تولد “تعليمة” واحدة ما يصل إلى 5,000 مهمة فرعية، واستعلامات قواعد البيانات، واستدعاءات داخلية في واجهة برمجة التطبيقات ضمن سلسلة. إنه مثل “هجوم” متكرر في أجزاء من الثانية. بالنسبة لمحددات المعدل التقليدية وقواعد البيانات، فإن نمط السلوك يكاد يكون مطابقا لنمط هجمات DDoS.

لحل هذه المشكلة، يجب إعادة تصميم مستوى التحكم بالكامل. ستبدأ البنية التحتية الأصلية للوكلاء في الظهور بسرعة. البدايات الباردة الأقصر، وتقليل الكمون، وعدد أكبر بكثير من العمليات المتزامنة هي متطلبات أساسية. في النهاية، فقط المنصات التي يمكنها تحمل سيل استدعاءات الأدوات ستفوز بالمنافسة.

حدود تطور مكدس البيانات الحديث

التعامل مع البيانات متعددة الوسائط غير المنظمة لا يزال أكبر عنق زجاجة للمؤسسات. تغمر العديد من الشركات ملفات PDF ولقطات الشاشة والفيديوهات والسجلات والبريد الإلكتروني و"بيانات شبه منظمة". النماذج أصبحت أكثر ذكاء، بينما بيانات الإدخال أصبحت أكثر فوضوية.

وهذا هو السبب الرئيسي في هلوسات أنظمة RAG وتسبب العوامل الذكية أخطاء صغيرة لكنها مكلفة. في عالم غير منظم، الذي يمثل 80٪ من معرفة الشركة، فإن حداثة البيانات وبنيتها وموثوقيتها تتراجع باستمرار.

هذه الفوضى في البيانات هي ما يجعلها عاملا محددا حقيقيا لشركات الذكاء الاصطناعي الحديثة. لقد أصبح نظام البيانات الحديث أكثر تكاملا بوضوح خلال العام الماضي. التحول من الخدمات المعيارية إلى المنصات المتكاملة، مثل اندماج Fivetran/dbt وتوسيع Databricks، أمر ملحوظ.

ومع ذلك، لا يزال تحقيق بنية بيانات أصلية الذكاء الاصطناعي في مراحله الأولى. في عام 2026، من المتوقع أن تتطور حزمة البيانات الحديثة بسرعة في المجالات التالية:

أولا، يتم إنشاء آلية لتدفق البيانات المستمر إلى قواعد البيانات المتجهة عالية الأداء. سيتسارع التكامل العميق للبيانات والبنية التحتية الذكاء الاصطناعي، مما يشكل طبقة جديدة تتجاوز التخزين المنظم.

بعد ذلك، يدخل الوكيل الذكاء الاصطناعي مرحلة حل “المشكلة السياقية”. يتيح الوصول المستمر إلى دلالات البيانات الصحيحة وتعريفات الأعمال فهما متسقا عبر أنظمة متعددة.

بالإضافة إلى ذلك، فإن ذكاء وأتمتة سير العمل في البيانات سيتحدى كيف ستتطور أدوات وجداول ذكاء الأعمال التقليدية (BI). لم يعد هناك حاجة للنظر إلى Grafana، وسيأتي الوقت الذي يقوم فيه الذكاء الاصطناعي بتحليل التليمترية تلقائيا وتقديم رؤى في Slack.

استقلالية برمجيات المؤسسات

التحول الحقيقي لبرمجيات المؤسسات يأتي من التغيرات الهيكلية الأساسية. الدور المركزي ل ITSM وCRM وغيرها من أنظمة حفظ السجلات بدأ أخيرا في التراجع.

الذكاء الاصطناعي يجسر الفجوة بين “النية” و"الفعل". مع قدرة النماذج على القراءة والكتابة والاستنتاج مباشرة على بيانات العمليات الخاصة بالشركة، تتحول الأنظمة التي كانت سابقا قواعد بيانات سلبية إلى محركات سير عمل مستقلة.

مع التقدم السريع لنماذج الاستدلال وسير عمل الوكلاء، يمكن لهذه الأنظمة الآن ليس فقط تلبية الطلبات، بل أيضا التنبؤ والتنسيق وتنفيذ العمليات من البداية إلى النهاية.

ستصبح الواجهة طبقة وكيل ذكي ديناميكي، وستتراجع طبقة سجلات النظام التقليدية إلى “التخزين الدائم الرخيص”. سيتم تسليم الميزة الاستراتيجية للاعب الذي يتحكم في بيئة التنفيذ الذكية.

نحو عصر التعاون متعدد الأشخاص مع الذكاء الاصطناعي الرأسي

يشهد الذكاء الاصطناعي العمودي نموا هائلا في قطاعات الرعاية الصحية والقانونية والسكنية. تجاوزت عدة شركات بالفعل 100 مليون دولار من الإيرادات السنوية المتكررة (ARR)، وقطاعات المالية والمحاسبة تتبعان نفس النهج.

كانت الثورة الأولى هي اكتساب المعلومات، أي البحث والاستخراج والتلخيص. في عام 2025، تم إدخال الاستنتاج، مما أتاح التحليل التجاري المعقد. تقوم هيبيا بتحليل البيانات المالية، وتنسق Basis أرصدات التجارب عبر أنظمة متعددة، وتشخص EliseAI مشاكل الصيانة وتقوم بإنشاء جداول زمنية للموردين.

تم فتح وضع “اللعب الجماعي” في عام 2026. العمل الصناعي العمودي هو في الأساس تعاون بين عدة مصلحة، بما في ذلك المشترين والبائعين والمستأجرين والمستشارين والموردين، ولكل منهم صلاحيات وعمليات ومتطلبات امتثال مختلفة.

حاليا، يعمل الذكاء الاصطناعي لكل صاحب مصلحة بشكل مستقل، مما يؤدي إلى نقاط تفويض مربكة. يتيح الذكاء الاصطناعي الجماعي التنسيق التلقائي بين أصحاب المصلحة، مع الحفاظ على السياق، ومزامنة التغييرات، والتوجيه التلقائي لخبراء الميزات، وتحديد عدم التماثل للمراجعة البشرية.

عندما تتحسن جودة المعاملات بالتعاون بين عدة وكلاء وعدة أشخاص، ترتفع تكلفة التحويل بشكل حاد. ستكون هذه الشبكة التعاونية “خندقا” (ميزة تنافسية) تفتقر إليها تطبيقات الذكاء الاصطناعي منذ زمن طويل.

تخصيص تجربة المستخدم

عام 2026 سيكون “عامك”. نحن نتجه نحو عصر لم تعد فيه المنتجات تنتج بكميات كبيرة ل “المستهلك العادي” بل تخصص “لك”.

في الماضي، قامت الشركات بتحسين السلوك البشري المتوقع، مثل تصنيفات جوجل، وقوائم أمازون الكبرى للمنتجات، وملخصات الأخبار، والفرص اللافتة للنظر. ومع ذلك، في عام 2026، سيلتقط الوكلاء الأذكياء المحتوى ويفسرون المحتوى بدلا من البشر.

قد يفتقد البشر الرؤى العميقة المدفونة في الصفحة 5، لكن العملاء الأذكياء لا يفعلون ذلك. البرنامج يتغير وفقا لذلك. تقل أهمية التصميم البصري في التطبيقات، ويصبح القراءة الآلية أكثر إبرزا.

في مجال التعليم، يوجه مدربو الذكاء الاصطناعي حسب وتيرة واهتمامات كل طالب. من الناحية الصحية، سيتمكن الذكاء الاصطناعي من تخصيص المكملات الغذائية وخطط التمارين وخطط الوجبات. في الإعلام، يتم إعادة مزج المحتوى في الوقت الحقيقي ليتناسب مع تفضيلات المستخدم.

لقد انتصر عمالقة القرن الماضي بالعثور على “المستخدم العادي”. عمالقة القرن القادم سينتصرون بالعثور على “الفرد”.

اتجاهات جديدة في الرعاية الصحية والإعلام

في صناعة الرعاية الصحية، ستتصدر مجموعة مستخدمين جديدة، وهي Healthy MAUs، الذين ينشطون كل شهر لكنهم ليسوا مرضى.

خدم الطب التقليدي بشكل رئيسي ثلاثة أنواع من الأشخاص: MAU غير الصحي (الطلب الدوري عالي التكلفة)، والمرضى المرضى (DAU)، واليافعون الأصحاء (الذين نادرا ما يتلقون الرعاية الطبية). يمكن أن يتحول YAU الصحي بسهولة إلى MAU/DAU مرضي، والرعاية الوقائية قد تؤخر هذا التغيير. ومع ذلك، فإن نظام الرعاية الصحية الحالي “المركز على العلاج” بالكاد يغطي الفحوصات النشطة والمراقبة.

مع ظهور وحدة الصحة المفرطة، يتغير هذا الهيكل. هم ليسوا مرضى، بل مستعدون لمراقبة صحتهم بانتظام، وربما أكبر مجموعة سكانية. مع تقليل الذكاء الاصطناعي لتكلفة تقديم الرعاية، وتقديم منتجات التأمين الوقائي، واستعداد المستخدمين لدفع مقابل خدمات الاشتراك، أصبحت Healthy MAU المجموعة الأكثر وعدا من العملاء للجيل القادم من تقنيات الصحة التي تظل نشطة باستمرار، وتعتمد على البيانات، وتركز على الوقاية.

من ناحية أخرى، في مجال وسائط الفيديو، في عام 2026، لن يكون الفيديو محتوى مشاهدة سلبية بعد الآن، بل سيبدأ في التحول إلى مساحة يمكن للمستخدمين “دخولها”. وذلك لأن نماذج الفيديو ستتمكن أخيرا من فهم الوقت، وتذكر ما يعرض، والاستجابة لأفعال المستخدم.

يمكن لهذه الأنظمة الحفاظ على الشخصيات والأشياء والقوانين المادية لفترة طويلة، مما يسمح للأفعال بالتأثير الحقيقي وتطوير العلاقات السببية. يتحول الفيديو من وسط بسيط إلى مساحة يمكن بناء أشياء متنوعة.

الوسائط التفاعلية والتعليم التكيفي

عندما تستطيع تقنيات نماذج العوالم (مثل Marble، Genie 3، وغيرها) توليد عوالم ثلاثية الأبعاد كاملة من النصوص، سيظهر شكل جديد كليا من السرد القصصي مع بدء المبدعين في تبنيه. هناك أيضا إمكانية إنشاء بيئات مثل “النسخ العالمية من ماينكرافت”، حيث يشارك اللاعبون في خلق عوالم واسعة ومتطورة.

الحدود بين اللاعب والمبدع تصبح غير واضحة، مما يخلق واقعا ديناميكيا مشتركا. مع تعايش أنواع مختلفة من الألعاب وإحياء الاقتصاد الرقمي، يمكن للمبدعين كسب دخل من خلال إنشاء الأصول، وأدلة اللاعبين، وتطوير الأدوات التفاعلية.

سيعمل العالم المولد أيضا كساحة تدريب لعملاء الذكاء الاصطناعي والروبوتات والذكاء الاصطناعي العام المستقبلي. النموذج العالمي لا يخلق فقط أنواعا جديدة من الألعاب، بل أيضا وسائل الإعلام الإبداعية والحدود الاقتصادية الجديدة كليا.

على الصعيد التعليمي، على وشك الظهور جامعات أصلية الذكاء الاصطناعي الحقيقية. بينما يستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل في الدرجات والدروس الخصوصية والجدولة في الجامعات التقليدية، هناك تحول أعمق يظهر. وهي منظمة أكاديمية متكيفة.

تخيل جامعة يتم فيها تنسيق الدورات والإرشاد والتعاونات البحثية وعمليات الحرم الجامعي في الوقت الفعلي وتحسينها بناء على الملاحظات. في جامعة الذكاء الاصطناعي الأصلية، يصبح الأساتذة “مصممي أنظمة التعلم”، كما ستتغير طريقة التقييم إلى تقييمات “التعرف على الذكاء الاصطناعي”. بدلا من سؤال الطلاب عما إذا كانوا يستخدمون الذكاء الاصطناعي، سيكون التركيز على كيفية استخدامهم له.

فهم التغيرات الهيكلية في عام 2026 بطريقة متكاملة

المحور المشترك لهذه الاتجاهات واضح. تخرج الذكاء الاصطناعي من مرحلة الأدوات ويتطور ليصبح نظاما يعيد تعريف بنية الشركة، وسير العمل، وتفاعلات المستخدم ككل.

تطور مكدس البيانات الحديثة هو جوهر هذا التحول الشامل. بدون ضمان جودة وهيكل وسهولة الوصول إلى البيانات، لن يعمل الوكلاء الأذكياء. وفي الوقت نفسه، بدون سير عمل مدفوع بالوكلاء، لن يتم تعظيم قيمة مكدس البيانات الحديث.

كما ستتغير مؤشرات الأداء الرئيسية لتقييم الأداء. على مدى الخمسة عشر عاما الماضية، كان “وقت الشاشة” هو المعيار الذهبي لقياس قيمة المنتج. ولكن عندما يحل عصر التسعير القائم على الأداء، سيتم القضاء تماما على وقت الشاشة. ستكون مقاييس العائد على الاستثمار الأكثر تطورا مثل رضا الأطباء، إنتاجية المطورين، ورضا المستخدمين أمرا حاسما.

الشركات التي تستطيع سرد أوضح قصة عائد استثمار ستستمر في الفوز. والكثير من هذا العائد على الاستثمار سيأتي من دمج البنية التحتية للبيانات ووكلاء الذكاء الاصطناعي.