يُطلق مصطلح «مولود من الذكاء الاصطناعي» على نطاق واسع لدرجة أضعفت دقته. معظم الشركات الموصوفة بهذا الوصف هي ببساطة شركات دمجت أدوات الذكاء الاصطناعي في سير العمل التقليدية، وهو أمر ذو قيمة لكنه لا يختلف هيكلياً عن الشركات التي دمجت الإنترنت في عمليات التجزئة التقليدية في أواخر تسعينيات القرن الماضي. الفئة الحقيقية المثيرة للاهتمام هي الشركات التي لا يُمثّل فيها الذكاء الاصطناعي ميزةً أو أداةً بل البنية التحتية التشغيلية الأساسية: شركات تكون فيها نسبة المخرجات إلى الموارد البشرية مستحيلة دون الذكاء الاصطناعي، حيث يتحسن المنتج نفسه تلقائياً مع تقدم قدرات الذكاء الاصطناعي، وحيث تُبنى الخندق التنافسي على البيانات الخاصة وسير عمل الذكاء الاصطناعي لا على مزايا الحجم التقليدية.
ثلاثة اختلافات هيكلية عن الشركات الناشئة التقليدية
تختلف الخصائص الهيكلية للشركات المولودة من الذكاء الاصطناعي عن الشركات الناشئة التقليدية في ثلاث جوانب مهمة. أولاً، نسبة المخرجات إلى الموارد البشرية تختلف جوهرياً. شركة مكونة من عشرة أشخاص مولودة من الذكاء الاصطناعي يمكنها إنتاج أبحاث ومحتوى وبرامج وتحليلات على النطاق الذي كان يستلزم تقليدياً فرقاً من خمسين إلى مئة شخص. هذه ليست مجرد ميزة تكلفة: تعني أن هذه الشركات يمكنها خدمة مجموعة أوسع من العملاء بتخصيص أعلى عند اقتصاديات وحدة لا تستطيع المنافسون التقليديون مجاراتها. ثانياً، تتحسن الشركات المولودة من الذكاء الاصطناعي دون موارد بشرية إضافية. مع تطور قدرات نماذج الأساس، تتحسن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الكامنة تلقائياً، مما يعني أن المنتج يتحسن للعملاء الحاليين دون استثمار تدريجي.
أهم ميزة هيكلية للشركات المولودة من الذكاء الاصطناعي هي تراكم البيانات الخاصة. كل تفاعل مع المنتج يُولّد بيانات تجعل الذكاء الاصطناعي أذكى والمنتج أكثر قيمة، وتتضاعف مع الوقت.
البيانات الخاصة بوصفها الأصل التنافسي الأساسي
ثالثاً، والأهم، تتراكم الشركات المولودة من الذكاء الاصطناعي بيانات خاصة بوصفها أصلاً تنافسياً أساسياً. كل تفاعل مع المنتج يُولّد بيانات تجعل الذكاء الاصطناعي أذكى والمنتج أكثر قيمة. هذا يخلق ديناميكية مركّبة تختلف نوعياً عن تأثيرات شبكة البرامج التقليدية: كلما زاد عدد العملاء، تحسّن المنتج، وجذب المزيد من العملاء، وولّد المزيد من البيانات. الشركات التي تفهم هذه الديناميكية تُعطي الأولوية لبنية البيانات التحتية مبكراً، بناء أنظمة لجمع بيانات التغذية الراجعة ووضع العلامات عليها واستخدامها حتى قبل امتلاكها قدرات الذكاء الاصطناعي الكافية لاستثمارها بالكامل.
بنية RECON المولودة من الذكاء الاصطناعي
المنصات الفائزة في هذه الديناميكية هي تلك التي استوعبت طبقة البحث والاستخبارات. RECON مبني على هذا الأساس: استخبارات سوق مدعومة بالذكاء الاصطناعي تُنتج مخرجات أفضل كلما زاد عدد المؤسسين الذين يستخدمونها، مولّدةً إشارات خاصة حول اتجاهات السوق والديناميكيات التنافسية ومشاعر المستثمرين غير متاحة للشركات التي تعمل من البيانات العامة وحدها. يتحسن المنتج بالاستخدام ليس فقط للمستخدمين الأفراد بل عبر المنصة، وهو ما يُميّز البنية الحقيقية المولودة من الذكاء الاصطناعي عن المنتج التقليدي الذي أضيفت إليه ميزات الذكاء الاصطناعي.
البنية المولودة من الذكاء الاصطناعي خيار متعمد
الانعكاس العملي على المؤسسين الذين يبنون اليوم هو أن البنية المولودة من الذكاء الاصطناعي خيار متعمد لا حادثة عرضية. إنه يستلزم جعل جمع البيانات اهتماماً من الدرجة الأولى منذ اليوم الأول، وبناء حلقات تغذية راجعة تُحسّن أداء الذكاء الاصطناعي تلقائياً، وتصميم منتجات تكون فيها قدرات الذكاء الاصطناعي مركزية لا تكميلية. المؤسسون الذين يتخذون هذه الخيارات المعمارية مبكراً سيجدون أن مزاياهم تتراكم بمرور الوقت بطرق يصعب جداً على المتأخرين تقليدها. نافذة بناء الشركات الأساسية المولودة من الذكاء الاصطناعي في معظم الفئات مفتوحة لكنها ليست لا نهاية لها: مع نضج الأسواق، تصبح مزايا البيانات للمتقدمين الأوائل أصعب تدريجياً في التغلب عليها.
المصادر والقراءات الإضافية: Andreessen Horowitz, «Why Software Is Eating the World», a16z.com | Sam Altman, «The Intelligence Age», blog.samaltman.com, 2024 | Sequoia Capital, «AI: The Coming Intelligence Explosion», sequoiacap.com, 2024 | McKinsey, «The State of AI in 2024», mckinsey.com | MIT Technology Review, «AI-Native Companies», technologyreview.com, 2024
