في التقارب بين الذكاء الاصطناعي (AI) وإنترنت الأشياء (IoT) - وهو ما نطلق عليه على نطاق واسع AIoT-نحن نشهد واحدة من أهم نقاط الانعطاف في العصر الصناعي. ومع ذلك، فإن الطفرة الحقيقية لن تأتي فقط من النماذج الأكثر تقدماً أو أجهزة الاستشعار الأكثر اتصالاً، بل من نماذج الأعمال العميقة المدمجة في الصناعة, وعائد الاستثمار القابل للقياس، وبنية نظام ذكاء موزع ومستقل ذاتي التشغيل في العالم المادي.
بالاعتماد على ثلاثة تقارير أساسية صدرت في عام 2025-
- ماكينزي آند كومباني توقعات اتجاهات التكنولوجيا 2025
- شركاء بيسمر فينتشر بارتنرز’ حالة الذكاء الاصطناعي 2025
- مبادرة "ناندا" التابعة لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) فجوة الذكاء الاصطناعي الجيني: حالة الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال 2025
وضعت هذه المقالة منظورًا عمليًا حول الوضع الحالي للذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء, نقاط الألم في الصناعة, و خارطة طريق لما سيأتي بعد ذلك.
جدول المحتويات
الوضع الحالي لـ AIoT
الذكاء الاصطناعي يعمل كنظام تشغيل للعالم المادي
تؤكد اتجاهات ماكنزي التكنولوجية لعام 2025 على أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد أداة لتحليل البيانات، بل أصبح “نظام التشغيل” الذي تقوم عليه الصناعات والبنية التحتية والأصول. في قطاعات مثل التصنيع والطاقة والنقل والبنية التحتية الذكية، يتم دمج الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في الأجهزة المتصلة وعقد الحوسبة المتطورة والروبوتات والأتمتة. تتلاشى الحدود المادية والرقمية.
في مجال إنترنت الأشياء، هذا يعني أن النموذج التقليدي “المستشعر ← السحابة ← لوحة القيادة” يفسح المجال أمام “المستشعر + الحوسبة + القدرة على اتخاذ القرار على الحافة ← العمل المستقل”. على سبيل المثال، يمكن للأصول المادية المتصلة المزودة بذكاء اصطناعي مدمج اتخاذ القرارات والتنسيق مع الأصول الأخرى والتكيف في الوقت الحقيقي - مما قد نسميه “الأشياء الذكية” بدلاً من “مجرد أجهزة ذكية”.
التركيز على السيناريو والعائد على الاستثمار كضرورة حتمية للتسويق التجاري
يؤكد كل من تقريري بيسمر ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا على نقطة محورية: المسار من التكنولوجيا إلى قيمة الأعمال يتطلب حالات استخدام محددة ومتعمقة في العمق بدلاً من الضجيج الواسع والعام للذكاء الاصطناعي. يصف بيسمر شركات الذكاء الاصطناعي الناجحة بأنها تلك الشركات التي ترتكز على سير العمل الرأسي عالي الألم وعائدات الاستثمار العالية. من ناحية أخرى، يلفت بحث معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا الانتباه إلى الحقيقة المقلقة التي 95% من المشاريع التجريبية للذكاء الاصطناعي التوليدي للمؤسسات لا تولد أي عائد تجاري قابل للقياس.
ترجمتها إلى مصطلحات الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء: ينتقل عامل النجاح من “دعونا نربط كل شيء ونطبق نموذجًا كبيرًا” إلى “دعونا نحدد سير عمل الأصول المادية الحرجة، وندمج الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء بإحكام، ونقيس العائد على الاستثمار، ونقوم بالتوسع”. التحول من نشر التكنولوجيا إلى إنجاز الأعمال.
تفوق المنصة + النظام البيئي على الابتكار الفردي
مع ازدياد تعقيد أنظمة الذكاء الاصطناعي لإنترنت الأشياء - مع تعدد أنواع الأجهزة، والاتصال (الحافة، والجيل الخامس، والأقمار الصناعية)، وتدفقات البيانات، ونماذج الذكاء الاصطناعي، والعمليات والتكامل - تسلط التقارير الضوء على أن الشركات لا يمكنها النجاح من خلال العمل بمفردها. تتزايد استراتيجيات المنصة الموجهة نحو النظام الإيكولوجي. تشير ماكنزي إلى أهمية الذكاء الموزع والشبكات الذكية العالمية. كما تؤكد بيسمر على أن الشركات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لا تركز فقط على الخوارزميات، ولكن من خلال البروتوكولات القياسية والواجهات المفتوحة والتعاون متعدد الأطراف، يتم دمج الموارد ومشاركة القدرات وتعزيز الكفاءة.
يكمن مفتاح تحقيق تقدم خارق في مجال الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء في التمسك بعقلية المنصة وبناء نظام بيئي فعال. لذلك فقط من خلال التعاون المتعمق وتكامل الموارد عبر المجالات والكيانات، وتشكيل تحالف صناعي وثيق، يمكننا تعزيز التطوير المتعمق للابتكار التعاوني الصناعي وتحقيق التطبيق على نطاق واسع.
نقاط الألم في الصناعة ووجهات النظر المتباينة
بينما تُظهر التقارير الثلاثة توافقًا قويًا في الاتجاهات الكبيرة، إلا أنها تلقي الضوء أيضًا على نقاط التوتر الاستراتيجية الرئيسية داخل المؤسسات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء. وتتمحور هذه التوترات حول منطق الاستثمار وتخصيص الموارد واستراتيجية التنفيذ.
| التوتر الاستراتيجي | وجهة نظر أ | وجهة نظر ب | النزاع الأساسي |
| البناء الذاتي مقابل المشتريات الخارجية | بناء داخلي (تحكم كامل، ملكية خاصة) | الشراكة/التعاون (معدلات نجاح أعلى، إعادة اختراع أقل) | القدرات مقابل السرعة والتكلفة. وجد معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في العديد من الحالات أن نجاح أنظمة الذكاء الاصطناعي الذاتية الصنع (حوالي 33 %) أقل بكثير من تلك التي يتم بناؤها خارجيًا (حوالي 67 %). |
| النمو الهائل في مقابل المرونة المستدامة | انطلق بسرعة كبيرة (الحصة السوقية، الحجم الخاطف) | النمو المطرد في القطاعات (ثبات العميل والهامش) | الفرص قصيرة الأجل مقابل القيمة طويلة الأجل. يميز Bessemer بين شركات الذكاء الاصطناعي “السوبرنوفا” مقابل “النجوم الساطعة” التي تتوسع بشكل تدريجي. |
| التركيز على الواجهة الأمامية (تجربة العملاء) مقابل التركيز على الواجهة الخلفية (العمليات) | الاستثمار بكثافة في تجربة المستخدم والتسويق والواجهة | الاستثمار في العمليات، وسلسلة التوريد، وسلسلة القيمة الخفية | الرؤية السطحية مقابل قيمة الأعمال الحقيقية. يحذر معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وبيسمر من أن العديد من المشاريع تركز على الواجهة الأمامية ولكنها تحقق عائد استثمار من التحسينات الخلفية. |
هذه ليست مجرد نقاشات أكاديمية، بل تعكس أيضاً قرارات تشغيلية في برامج الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء: هل نقوم ببناء منصة الحافة الذكية الخاصة بنا أم نبني منصة الحافة الذكية الخاصة بنا أم نبني شريكاً؟ هل نستحوذ على ضجة السوق الآن أم نبنيها من أجل الاستمرارية؟ هل نستفيد من الذكاء الاصطناعي في التطبيقات اللامعة التي تواجه العملاء، أم في عمليات صيانة الأصول وسير عمل العمليات الأقل بريقاً بصراحة؟
غالبًا ما كان التحيز في هذه الصناعة نحو الواجهة الأمامية المبهرجة والبناء الذاتي الثقيل، لكن التقارير تشير إلى أن ذلك سيؤدي إلى العديد من الإخفاقات إذا تم إهمال أساسيات الواجهة الخلفية والنظام البيئي.
مسار المستقبل: من المتصلة إلى المستقلة، من الأجهزة إلى الأنظمة العميلة
بعد أن فهمنا أين وصل الذكاء الاصطناعي لإنترنت الأشياء الآن ونقاط الاحتكاك، تصبح خارطة الطريق المقبلة أكثر وضوحًا. لا يكمن الاختراق النهائي في الانتقال من الاتصال والذكاء المدمج إلى الاستقلالية, ولكن أيضًا التعاونو شبكات الاستخبارات الموزعة.
عوامل التمكين الرئيسية لهذا المستقبل:
- اتخاذ القرار المستقل: يجب أن تتمتع كل عقدة فعلية في شبكة إنترنت الأشياء بالذكاء الاصطناعي بالقدرة على الاستشعار واتخاذ القرار والتصرف، غالبًا دون تدخل مركزي. هذه خطوة تتجاوز الأتمتة المكتوبة. وتطلق ماكنزي على هذه الموجة التالية اسم “الذكاء الاصطناعي العميل”.
- التعاون عبر الأجهزة وسير العمل المتبادل: لا ينبغي أن تعمل الأجهزة الذكية بمعزل عن الأجهزة الأخرى والبشر والأنظمة الأخرى لإنشاء حلقات خدمة جديدة.
- الذاكرة والسياق والتكيف: يجب أن تتعلم الأجهزة والنماذج بمرور الوقت، وتحتفظ بالسياق وتتكيف مع الظروف المتطورة وتتكامل مع العمليات التجارية (لا أن تكون مجرد أشياء متصلة “غبية”). يسلط بيسمر الضوء على ذلك باعتباره الخندق التالي.
- بنية الاستخبارات الموزعة: بدلاً من تمركز كل الذكاء في السحابة، ينتقل الذكاء بشكل متزايد إلى الحافة، إلى مجموعات الأجهزة، إلى البنى الموحدة أو الشبكية. من أجل النطاق العالمي والمرونة، يجب أن يدعم الذكاء الاصطناعي لإنترنت الأشياء الشبكات اللامركزية والمستقلة.
- النظام البيئي والبنية التحتية للثقة: المنصات، والمعايير المفتوحة، وحوكمة البيانات، والأمن، والامتثال التنظيمي - كلها أمور أساسية. وكما يؤكد تقرير معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، فإن غياب الثقة، وتكامل سير العمل، وملاءمة المجال يتسبب في فشل معظم استثمارات الذكاء الاصطناعي.
باختصار، لا يتعلق الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء المستقبلي ب “الأجهزة الذكية” بل ب العوامل الذكية المدمجة في الأنظمة الفيزيائية التي تتعاون وتتعلم وتتطور. أو ما يمكن أن نسميه “اقتصاد الذكاء المادي الموزع”.
الآثار المترتبة وأين تكمن فرص الصناعة
مما سبق، تتضح بعض الآثار المترتبة على الأعمال التجارية والصناعية:
- لن يكون الفائزون هم أولئك الذين يمتلكون التكنولوجيا الأكثر لمعانًا، بل أولئك الذين يمتلكون تكنولوجيا ملموسة قيمة الأعمال + قيادة النظام البيئي. يتعلق الأمر بعائد استثمار قابل للقياس وقوة شبكة الشركاء.
- يتم التركيز على المجالات ذات القيمة العالية وسير العمل عالي العائد على الاستثمار. على سبيل المثال:
- التصنيع الذكي → كفاءة العمليات/الصيانة
- إدارة الطاقة/المرافق ← إدارة الطاقة/المرافق ← صحة الأصول، وذكاء حافة الشبكة
- النقل الذكي/أنظمة المرور الذكية → دورة حياة الجهاز، تحسين الخدمات اللوجستية
- عمليات المكاتب الخلفية وسلاسل القيمة الخفية أكثر أهمية من مجرد الواجهة الأمامية الرؤية. تحتاج مبادرات الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء إلى التعمق أكثر في سير العمل التشغيلي، وليس فقط في واجهات المستخدم.
- قرارات الاستثمار الاستراتيجي مهمة: بالنسبة إلى الشركات التي تفكر فيما إذا كانت ستبني داخل الشركة أو تشارك أو تتوسع بسرعة أو تتوسع بشكل مستدام - يجب أن يتماشى الاختيار مع الموارد ونموذج الأعمال ونضج الصناعة.
- النظام البيئي التفكير مطلوب: بالنسبة لإنترنت الأشياء على وجه الخصوص، نادراً ما تقوم شركة واحدة بكل شيء - من أجهزة الأجهزة، والاتصال، وحوسبة الحافة، وبرامج الذكاء الاصطناعي، والتحليلات، وخدمات الصيانة - فالتعاون هو الفائز.
- يتمحور العقد القادم حول تمكين الاستقلالية والتنسيق الذاتي: يتحول التركيز من “توصيل الأجهزة” إلى “توصيل الذكاء وتوصيل العمل”.
الأفكار النهائية
وخلاصة القول، إن دمج الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء ليس بدعة مستقبلية، بل هو يحدث الآن ويتحول بسرعة إلى العمود الفقري التشغيلي للصناعات. لكن الاختراق الحقيقي ليس تكنولوجياً بحتاً - بل هو تجاري ومعماري.
تُظهر لنا التقارير الثلاثة
- إن الاتجاه واضح (تقارب الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء)
- إن التحديات حقيقية (فجوات عائد الاستثمار، وصعوبة التنفيذ، وتعقيد النظام البيئي)
- إن المسار تعريف (حالات استخدام الصناعة، والاستقلالية، والتعاون، والنظم الإيكولوجية للمنصة)
إذا كانت شركتك أو فريقك أو استراتيجيتك تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء، فإن الضرورة الحتمية لا تقتصر على التجربة فحسب، بل التضمين، والقياس، والمقياس. بناء من أجل قيمة الأعمال. الشراكة من أجل التوسع. صمم من أجل الاستقلالية.
لأنه في نهاية المطاف، ستكون الموجة التالية من الفائزين في مجال إنترنت الأشياء هي الشركات التي تحول الأجهزة المتصلة إلى متعاونون أذكياء, ودمج الذكاء الاصطناعي في العمليات الفيزيائية الأساسية، ودفع الأنظمة الاقتصادية الجديدة-ليس فقط توصيل المستشعرات وتشغيل النماذج.
الآن هو الوقت المناسب للتصرف.