#الذكاءـالاصطناعي يُعيد تشكيل العالم بوتيرة لم نعرف مثلها من قبل.
كل يوم، تتغير طريقة التعليم، العمل، الطب، وحتى الإبداع.
من لا يواكب الآن، سيُفاجأ غداً بأن العالم تجاوزه.
بعد خبر إغلاق نموذج Fable5 اليوم على الجميع، هذا وعلاقتنا فيه ما تجاوزت أسبوع واحد فقط، والكل زعلان ومتضايق بالرغم من استمرار بقية النماذج كما هي، السؤال ماذا لو في يوم وليلة تم سحب كل النماذج أو أصبح الوصول لها باهظ الثمن، هل العالم يستطيع العودة لما كان عليه قبل كم سن؟ كيف راح يكون وضعنا؟
أعترف أن لدي عادة “استراق النظر”، في كل مسجد، في كل دولة، بل وحتى في المسجد الحرام.. أراقب من حولي: ما تطبيق المصحف الذي يستخدمه؟ كيف يتعامل معه؟ ولماذا اختاره دون غيره؟
هذه العادة علّمتني أكثر من أي دراسة.. المستخدم الحقيقي للقرآن اليوم لم يعد كما كان. وجدت من يستخدم NotebookLM في تدبّره، ومن استبدل المصحف الورقي بشاشة لا تفارق يده، ومن يستمع أكثر مما يقرأ، ومن يعتمد على تطبيق تراه بدائيًا قبيحًا لاحتوائه على خاصيّة قد أظنها بلا فائدة، يفتقر لها أي تطبيق آخر.
والسؤال: هل المشاريع التقنية القرآنية اليوم تخدم هذا المستخدم الجديد، أم لما اعتدنا عليه نحن؟
المجال أوسع مما يُظَن، وفيه فرص لم يطرقها أحد بعد..
مطوّر، مصمّم، باحث، مُعلّم، صانع محتوى، أو حتى صاحب فكرة من واقع استخدامه. لك مكان هنا، ولك أثر يبقى بعدك.
ومن أجمل ما رأيته في هذا المجال، مجتمع “إتقان” @itqan_community الذي يجمع المهتمّين ويحوّل الأفكار إلى مشاريع حقيقية تخدم كتاب الله..
أنصح بشدّة كل من يجد في نفسه هذا الشغف أن يتجول في المجتمع ليتعرف أكثر على هذا المجال، علّه يجد فرصته وشغفه .
https://t.co/58nVUCHbP6
وخدمة كتاب الله شرفٌ لا يُدرَك إلا لمن وُفِّق إليه.
.
كبر الصورة
ولاحظ نسبة من يقرأ من الجوال مقابل من يقرأ من المصحف الورقي.
إنا بحاجة لإعادة النظر في عدد المصاحف التي توضع في المصلى، فما زاد عن الاحتياج يستهلك ضمنا، والأولى حفظه مخزّنا لتبديل ما يُحتاج من بعد لتبديله
https://t.co/iMti9Bl4UH
مسجد الراجحي، الرياض، جمعة اليوم.
.
@_9iicu بإمكانك تجربة مصحف الموسوعة القرآنية
https://t.co/FGlDOUXRXp
المصحف موجود بمختلف القراءات بشكل مصور ونصي ، مع خدمة الاستماع ، وخدمات متقدمة متنوعة مرتبطة بالآية ، وخدمات لمقارنة أوجه قراءة الآية .
تم ضبط اختلاف عد الآي تقنيًا بحيث تعمل جميع الخدمات مع مختلف القراءات .
@mokatia قبل سنوات قرأت تقرير مشابه عن Yelp ..
برأيي المفترض منصات التقييم تكون مستقلة، تقديمها خدمات للشركات بغض النظر عن شكل الخدمة يفتح باب تعارض المصالح ..
قريبًا سنرى ما يُعرف بـ (Agentic Employees) — كيانات رقمية تفكر وتنفّذ وتتعلّم بشكل شبه مستقل، وتستبدل كثير من الوظائف الحالية.
الشركات مثل OpenAI وGoogle لا تربح من اشتراكك بـ20 دولارًا، بل تتسابق لمرحلة يصبح فيها الذكاء الاصطناعي بديلاً للقوى العاملة.
حين يتحقق هذا التحول، سيتغير عالم الأعمال بالكامل.
لن تُقاس القوة بعدد الموظفين أو بشهاداتهم التقنية، بل بمدى ذكاء الأنظمة التي تدير العمل.
الذكاء الاصطناعي لن يكون أداة، بل زميلًا رقميًا — يفكر، ينفذ، ويتطور باستمرار.
لكن الأثر لن يكون إيجابيًا للجميع. الكثير من الوظائف ستختفي أو تتقلص، خصوصًا تلك المعتمدة على المهارات التقنية المتكررة (Hard Skills).
في المقابل، سترتفع أهمية المهارات الإنسانية (Soft Skills) مثل التواصل، القيادة، بناء العلاقات، والقدرة على التعاون والتأثير.
المرحلة القادمة لن ينجح فيها من يعرف “كيف يعمل”، بل من يعرف كيف يتواصل، كيف يفهم، وكيف يُلهم.
الذكاء الاصطناعي سيتقن المنطق، لكن الإنسان الحقيقي سيبقى من يتقن العلاقات.
نحن نعيش لحظة فارقة في التاريخ.
كل ما تحتاجه للنجاح هو العمل الجاد، والإبداع، والدافع — والذكاء الاصطناعي سيتكفّل بالباقي.
في أواخر التسعينات، تحدّث توماس فريدمان عن "تحوّل العالم إلى إنترنت"، وكيف جعل ذلك الجميع سواسية في إمكانية التواصل.
واليوم، نعيش لحظة مشابهة، لكن هذه المرة الذكاء الاصطناعي يجعل الجميع متساوين في المعرفة.
ما يعيقك اليوم ليس نقص الأدوات، بل العمل الجاد، والإبداع، والدافع.
تجربتي لخدمة waymo للتاكسي ذاتي القيادة في سان فرانسيسكو
تطلب السيارة بالتطبيق وتيجي لعندك، طريقة قيادتها وتعاملها مع المحيط الخارجي مثالية وبشرية بشكل مرعب
نحن نعيش في المستقبل
أشارك هذا الأسبوع في مؤتمر في سان فرانسيسكو 🇺🇸
حيث يجتمع قادة مشتريات كبرى الشركات العالمية مثل
@OpenAI@AnthropicAI@TMobile@Cloudflare@LinkedIn@datadoghq@ARM
لمناقشة مستقبل هذا القطاع وتحولاته، قراءة توجهات القطاع، وفهم كيف يُعاد بناؤه من خلال الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة.
بسم الله وعلى بركة الله،
أبدأ رحلتي إلى سان فرانسيسكو 🇺🇸،
مدينة صنعت من الأفكار مشاريع،
ومن المشاريع شركات غيرت العالم.
رحلتي هذه مختلفة..
نستمع، ونقرأ التوجهات،
ونبدأ بخطوات محلية ورؤية عالمية،
لنكشف عن مشروع عمل عليه فريقنا خلال الشهور الماضية بشغف
فبسم الله نبدأ 🚀
المشتريات المؤسسية اليوم مليئة بالفجوات: من أنظمة لا تتحدث مع بعضها، وعمليات مكررة، وقرارات تتأخر، ومشاريع تتعطل.
بالرغم من ضخامة حجم هذا القطاع:
🌍 أكثر من 120 تريليون دولار تنفقها الشركات سنوياً.
💰 منها 5 تريليونات في منطقة الشرق الأوسط.
🇸🇦 و60٪ منها في المملكة العربية السعودية.
وللمفارقة، فقط ثلث عمليات المشتريات تم رقمنتها (PWC, 2024).
بسم الله وعلى بركة الله،
أبدأ رحلتي إلى سان فرانسيسكو 🇺🇸،
مدينة صنعت من الأفكار مشاريع،
ومن المشاريع شركات غيرت العالم.
رحلتي هذه مختلفة..
نستمع، ونقرأ التوجهات،
ونبدأ بخطوات محلية ورؤية عالمية،
لنكشف عن مشروع عمل عليه فريقنا خلال الشهور الماضية بشغف
فبسم الله نبدأ 🚀
في السنوات الأخيرة، بدأ مصطلح الشركات المولودة في الذكاء الاصطناعي (AI Native Companies) بالظهور بقوة في أوساط ريادة الأعمال والاستثمار. لكن بعيدًا عن الضجيج، هذا المفهوم يُعبّر عن تحول أساسي في طريقة بناء الشركات وتشغيلها وتوسّعها في عصر الذكاء الاصطناعي .
🔹 أولاً: التحول من “تستخدم الذكاء الاصطناعي” إلى “تُبنى عليه”
التمييز الجوهري هنا بين نوعين من الشركات:
AI-Enabled Companies: هي شركات تقليدية استخدمت أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءتها أو منتجاتها (مثل تحليل البيانات أو الأتمتة).
AI-Native Companies: هي شركات بُنيت من البداية على الذكاء الاصطناعي كمحرّك أساسي في نموذجها التشغيلي والاقتصادي. أي أن الذكاء الاصطناعي ليس وحدة مساعدة، بل هو العمود الفقري للمنتج والعمليات والقرارات.
يمكن تشبيه هذا التحول بما حدث عند ظهور الإنترنت: في التسعينات كانت الشركات “تستخدم الإنترنت”، لكن بعد سنوات أصبحت هناك شركات “مولودة على الإنترنت” — مثل Google وAmazon — أعادت تعريف قواعد السوق بالكامل.
🔹 ثانياً: الخصائص الجوهرية للشركات AI Native
1. البنية التقنية المبنية على النماذج التوليدية (Generative Core Architecture)
الذكاء الاصطناعي التوليدي (LLMs, Diffusion Models, Agents) ليس أداة مساعدة، بل هو الطبقة الأساسية للبنية التقنية. كل نظام — من واجهة المستخدم إلى سلسلة القيمة — يمر من خلال “عقل” ذكي قادر على التعلم والتكيف.
2. البيانات كمصدر رئيس للميزة التنافسية
في الشركات AI Native، البيانات ليست منتجًا ثانويًا بل أصلًا استراتيجيًا. تُصمم كل عملية داخل الشركة بهدف جمع بيانات ذات جودة عالية تغذي خوارزميات التعلّم المستمر، مما يولّد دورة تحسين ذاتي (Self-reinforcing loop).
3. العمليات المؤتمتة ذات التفاعل الذكي (Intelligent Automation)
تتجاوز الأتمتة المفهوم التقليدي إلى أتمتة تفكر وتتخذ قرارات. الذكاء الاصطناعي لا ينفذ المهام فقط، بل يقيّم ويقترح ويحسّن من نفسه مع الوقت.
4. التركيبة البشرية-الآلية (Human-AI Symbiosis)
الموظفون في الشركات AI Native يعملون في بيئة يكون فيها الذكاء الاصطناعي زميل عمل فعلي. يعتمد النجاح على قدرة الفريق على توجيه النماذج وتغذيتها بالمعرفة السياقية (Prompt Engineering, Data Curation) أكثر من التنفيذ اليدوي.
🔹 ثالثاً: الأثر الاقتصادي والاستراتيجي
1. هامش ربح أعلى وهيكل تكلفة متحوّل
نظرًا لاعتمادها على الأتمتة الذكية، تحقق الشركات AI Native مستويات كفاءة تشغيلية تقلل الحاجة للعمالة الروتينية. وهذا يُعيد تعريف علاقة رأس المال البشري بالتقنية.
2. قدرة توسّع غير محدودة (Infinite Scalability)
الذكاء الاصطناعي يتيح توسيع الخدمات بسرعة عبر الأسواق دون مضاعفة التكاليف البشرية، ما يجعل النمو أسيًا وليس خطيًا.
3. نماذج أعمال جديدة بالكامل
يظهر الآن جيل جديد من النماذج التجارية:
AI-as-a-Worker: استبدال المهام البشرية المتكررة بوكلاء ذكية (AI Agents).
Personalized Everything: تخصيص شامل للمنتجات بناءً على بيانات المستخدم.
Zero-Margin Services: خدمات مجانية تعتمد على ذكاء اصطناعي يحقق الإيرادات من القيمة المتراكمة للبيانات.
🔹 رابعاً: كيف تبني شركة AI Native؟
ابدأ من المعمارية لا من الأداة. لا تبنِ منتجًا وتضيف إليه الذكاء الاصطناعي لاحقًا؛ صمّم منتجك بحيث يكون الذكاء الاصطناعي في المركز وليس على الهامش.
اجعل جمع البيانات جزءًا من التجربة. كل تفاعل مع المستخدم يجب أن يولّد بيانات ذات قيمة قابلة للتعلم منها.
كوّن فريقًا يفهم الإنسان والآلة معًا. تحتاج إلى مطوري ذكاء اصطناعي، ومهندسي بيانات، ومصممي تجارب بشرية رقمية (Human-AI Interaction Designers).
صغ نماذج أعمال مرنة لأن بيئة الذكاء الاصطناعي تتغير بسرعة، يجب أن يكون النموذج التجاري قابلًا للتكيّف مع التحولات التقنية المستمرة.
🔹 خامساً: نحو اقتصاد “ذكاء أصيل”
مع تصاعد القدرات التوليدية والذكاء التفاعلي، نحن أمام ولادة اقتصاد جديد: اقتصاد تُبنى فيه القيمة على قدرة الأنظمة على التعلم، لا على الإنتاج اليدوي.
الشركات الناشئة على الذكاء الاصطناعي ليست مجرد ظاهرة تقنية، بل هي بداية عصر جديد في تاريخ ريادة الأعمال — عصر يُقاس فيه الإبداع بقدرتك على “تدريب” شركتك كما تُدرب نموذجًا ذكيًا.
🔚 الخلاصة
التحول نحو الشركات الناشئة على الذكاء الاصطناعي لا يتعلق بتبنّي أداة جديدة، بل بإعادة تعريف ماهية الشركة نفسها: كيان حي يتعلم ويتطور ويصنع قراراته عبر الذكاء الاصطناعي.
من سيفهم هذا التحول اليوم، سيكون هو من يقود اقتصاد الغد. 🚀
هل سمعت بـ الشركات ال AI Native؟ 🤔
إنه الجيل الجديد من الشركات التي وُلدت في عصر الذكاء الاصطناعي.
شركات لا “تستخدم” الـAI كأداة، بل تعيش وتتنفس به من اليوم الأول.
كل قرار، كل منتج، كل تجربة فيها مبنية على الذكاء الاصطناعي كمحرّك أساسي،
وليس كإضافة لاحقة.
هذه الشركات لا تحاول اللحاق بالمستقبل،
بل هي التي تبنيه. 🚀
#AINative #AI #Startups #Innovation
📊 أغلب الشركات تتوقف عند مرحلة التجارب،
تجرب أداة هنا ومشروع هناك… ثم لا يحدث أي تحول حقيقي.
رحلة النضج في الذكاء الاصطناعي تمر بـ ٤ مراحل:
1️⃣ التجربة
2️⃣ الأتمتة لحالات استخدام محددة
3️⃣ الربط بالأنظمة
4️⃣ التحول إلى منظمة يقودها الذكاء الاصطناعي (AI-First)
وأقل من ١٪ فقط من الشركات تصل إلى المرحلة الأخيرة.
الفرق بينهم؟ الجرأة على التغيير والالتزام بالتحول الحقيقي.
شدني تقرير أصدرته شركة EY، إحدى أكبر شركات الاستشارات في العالم، حيث ذكر التقرير أن:
70٪ من الشركات التي تبنّت الذكاء الاصطناعي تكبّدت خسائر مالية وصلت إلى 4.4 مليار دولار!!
وذلك بسبب ضعف الحوكمة وضعف الدمج بين الإنسان والآلة.
بدأت ابحث أكثر لمعرفة شيء من هذه الأمثلة، فوقعت على قصص كثيرة وغريبة وبعضها مضحك قام فيها الذكاء الاصطناعي بارتكاب "أخطاء غبية" ومكلفة جداً، وهذه بعض الأمثلة:
أولاً: شركة الاستشارات الشهيرة Deloitte فرع أستراليا 🇦🇺
قبل شهرين سلّمت شركة Deloitte تقريرًا حكوميًا أعدّه الذكاء الاصطناعي واحتوى على اقتباسات ومراجع من نسج الخيال، بسبب استخدام الشركة ChatGPT ، عندها اضطرت لإعادة جزء من قيمة العقد بعد أن تم اكتشاف هذا الخطأ الكبير الذي يصل إلى فضيحة في حق شركة استشارية بهذا الحجم.
ثانياً: أمازون والتوظيف بالذكاء الاصطناعي 🇺🇸
حين اكتُشف أن أداة التوظيف بالذكاء الاصطناعي تعلّمت من بيانات تاريخية منحازة لصالح الرجال، فكانت تستبعد السير الذاتية التي تتضمن كلمات عن المرأة مثل “women’s” أو “female”.، فاضطرت أمازون ايقاف الأداة قبل إطلاقها رسميًا بعد إنفاق ملايين الدولارات في التطوير، و إعادة تصميم الخوارزميات.
ثالثاً: الخطوط الكندية 🇨🇦
تسبب روبوت خدمة العملاء لدى Air Canada في تقديم معلومات خاطئة للمسافرين حول استرداد التذاكر، لتجد الشركة نفسها مطالبة بتعويضات مالية تقدر بنحو 2,000 دولار لكل حالة، إلى جانب خسارة ثقة عملاءها.
رابعاً: شركة IBM 🇺🇸
خسرت IBM أكثر من 62 مليون دولار في مشروعها الطبي الشهير Watson for Oncology بعدما تبيّن أن توصياته الطبية غير دقيقة وغير آمنة في مشروع لتشخيص السرطان.
ختاماً..
هذه القصص تؤكد لنا أن الذكاء الاصطناعي مهما بلغ فهو لا يملك الحسّ الإنساني ولا يعي السياق ولا يتحمّل المسؤولية.
الذكاء في التقنية لا يُغني عن ذكاء البشر الذين يوجّهونها.
ففي النهاية، ليست المشكلة أن الذكاء الاصطناعي أخطأ، بل أن الإنسان صدّق أن الذكاء الاصطناعي لن يخطئ.