أفكار كبيرة 2026: الجزء الأول

مهمتنا كمستثمرين هي التعمق في جميع تفاصيل قطاع التكنولوجيا لفهم توجهاته المستقبلية. لذلك، في كل ديسمبر، نطلب من فرق الاستثمار لدينا مشاركة فكرة رئيسية واحدة يعتقدون أن بناة التكنولوجيا سيعملون عليها في العام المقبل.

اليوم نعرض أفكار فرق البنية التحتية، والنمو، والتقنيات الحيوية والصحة، وSpeedrun. ترقب غداً آراء فرقنا الأخرى.

البنية التحتية

جينيفر لي: الشركات الناشئة تروض فوضى البيانات متعددة الأوضاع

البيانات غير المنظمة ومتعددة الأوضاع تمثل أكبر عائق وأكبر كنز غير مستغل للمؤسسات. جميع الشركات تغرق في ملفات PDF، ولقطات الشاشة، والفيديوهات، والسجلات، والبريد الإلكتروني، والبيانات شبه المنظمة. النماذج تزداد ذكاءً، لكن المدخلات تزداد فوضوية، مما يؤدي إلى هلوسة أنظمة RAG، وتعطل الوكلاء بطرق دقيقة ومكلفة، واستمرار اعتماد سير العمل الحرج على مراجعة الجودة البشرية. العامل الحاسم لشركات الذكاء الاصطناعي الآن هو فوضى البيانات: التدهور المستمر للحداثة، والتنظيم، والدقة ضمن الكون غير المنظم الذي يحتضن الآن 80% من المعرفة المؤسسية.

لهذا السبب، أصبح فك تشابك البيانات غير المنظمة فرصة جيلية. تحتاج المؤسسات إلى آلية مستمرة لتنظيف، وهيكلة، والتحقق من صحة، وحوكمة بياناتها متعددة الأوضاع حتى تعمل أعباء العمل المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بكفاءة. حالات الاستخدام متعددة: تحليل العقود، عمليات الإعداد، معالجة المطالبات، الامتثال، الدعم، المشتريات، البحث الهندسي، تمكين المبيعات، خطوط أنابيب التحليلات، وكل سير عمل يعتمد على سياق موثوق. الشركات الناشئة التي تبني منصة تستخرج البنية من المستندات، والصور، والفيديوهات؛ وتوفق بين التناقضات؛ وتصلح خطوط الأنابيب؛ أو تحافظ على البيانات حديثة وقابلة للاسترجاع، تمتلك مفتاح المعرفة المؤسسية والعمليات.

جويل دي لا جارزا: الذكاء الاصطناعي يعيد إحياء توظيف الأمن السيبراني

على مدى العقد الماضي، كان التحدي الأكبر أمام مسؤولي أمن المعلومات هو التوظيف. بين 2013 و2021، ارتفع عدد وظائف الأمن السيبراني الشاغرة من أقل من مليون إلى 3 ملايين. السبب أن فرق الأمن توظف تقنيين ذوي مهارات عالية لأداء أعمال أمنية رتيبة من المستوى الأول، مثل مراجعة السجلات، ولا أحد يرغب في أداء هذا العمل. المشكلة أن فرق الأمن تخلق هذا الروتين بشراء منتجات تكتشف كل شيء، مما يفرض عليهم مراجعة كل شيء، ويخلق ندرة عمل وهمية. إنها حلقة مفرغة.

في عام 2026، سيكسر الذكاء الاصطناعي هذه الحلقة ويسد فجوة التوظيف عبر أتمتة معظم هذا العمل المتكرر والممل لفرق الأمن السيبراني. كل من عمل في فريق أمني كبير يعرف أن نصف العمل يمكن حله بالأتمتة، لكن من المستحيل تحديد ما يجب أتمتته عندما تغرق في العمل. أدوات الذكاء الاصطناعي الأصلية التي تحدد ذلك للفرق الأمنية ستحررهم أخيراً للتركيز على مهامهم الجوهرية: مطاردة المهاجمين، بناء أنظمة جديدة، وإصلاح الثغرات.

ماليكا أوباكيروفا: البنية التحتية الأصلية للوكلاء تصبح معياراً أساسياً

في عام 2026، لن تأتي أكبر صدمة بنية تحتية من الخارج، بل من الداخل. ننتقل من حركة مرور بسرعة الإنسان التي يمكن التنبؤ بها وقليلة التزامن إلى أعباء عمل بسرعة الوكيل، المتكررة، والمتدفقة، والضخمة.

الواجهة الخلفية للمؤسسات اليوم بُنيت لنسبة 1:1 بين تصرف الإنسان واستجابة النظام. لم تُصمم ليحفز وكيل واحد تفرعاً متكرراً لـ 5,000 مهمة فرعية، واستعلامات قواعد بيانات، ونداءات API داخلية في أقل من جزء من الثانية. عندما يحاول وكيل إعادة هيكلة قاعدة شيفرة أو معالجة سجل أمني، لا يبدو كمستخدم. بالنسبة لقاعدة بيانات تقليدية أو محدد معدل، يبدو كأنه هجوم DDoS.

البناء للوكلاء في 2026 يعني إعادة هيكلة طبقة التحكم. سنشهد صعود بنية تحتية "أصلية للوكلاء". يجب على الجيل القادم اعتبار أنماط "القطيع الهادر" هي الوضع الافتراضي. يجب تقليص أوقات البدء البارد، وتقليل تباين زمن الاستجابة، وزيادة حدود التزامن بأضعاف مضاعفة. يصبح عنق الزجاجة هو التنسيق: التوجيه، القفل، إدارة الحالة، وفرض السياسات عبر تنفيذ متوازي ضخم. المنصات الرائدة ستكون الوحيدة القادرة على الصمود أمام سيل تنفيذ الأدوات القادم.

جوستين مور: الأدوات الإبداعية تصبح متعددة الأوضاع

لدينا الآن اللبنات الأساسية لسرد القصص باستخدام الذكاء الاصطناعي: أصوات توليدية، موسيقى، صور وفيديو. لكن لأي شيء يتجاوز مقطعاً فردياً، غالباً ما يكون الأمر مستهلكاً للوقت ومحبطاً—بل ومستحيلاً أحياناً—للحصول على النتائج المرغوبة، خاصة إذا أردت مستوى من التحكم يقترب مما يمتلكه المخرج التقليدي.

لماذا لا يمكننا إعطاء نموذج فيديو مدته 30 ثانية ونطلب منه متابعة المشهد مع شخصية جديدة منشأة من صورة وصوت مرجعيين؟ أو إعادة تصوير مقطع لمشاهدة المشهد من زاوية مختلفة، أو جعل الحركة تطابق فيديو مرجعي؟

عام 2026 هو عام الذكاء الاصطناعي متعدد الأوضاع. أعطِ النموذج أي شكل من أشكال المحتوى المرجعي لديك واعمل معه لصنع شيء جديد أو تعديل مشهد قائم. بدأنا نرى بعض المنتجات الأولية هنا، مثل Kling O1 وRunway Aleph. لكن هناك الكثير مما يجب فعله—ونحتاج الابتكار على مستوى النموذج والتطبيق معاً.

إنشاء المحتوى أحد أبرز حالات استخدام الذكاء الاصطناعي، وأتوقع أن نرى العديد من المنتجات الناجحة عبر حالات الاستخدام وأنواع العملاء من صانعي الميمز إلى مخرجي هوليوود.

جيسون كوي: البنية التحتية للبيانات الأصلية للذكاء الاصطناعي تواصل التطور

شهدنا الكثير من عمليات الدمج في "البنية التحتية الحديثة للبيانات" خلال العام الماضي مع انتقال شركات البيانات من التخصص في الإدخال، والتحويل، والمعالجة إلى التجميع ومنصات موحدة. انظر: اندماج Fivetran/dbt وصعود منصات موحدة مثل Databricks.

رغم أن النظام البيئي يبدو أكثر نضجاً، إلا أننا ما زلنا في بدايات بنية بيانات أصلية للذكاء الاصطناعي. نحن متحمسون للطرق التي يمكن للذكاء الاصطناعي مواصلة تحويل أجزاء متعددة من البنية التحتية للبيانات، ونبدأ في رؤية كيف أن البيانات والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي أصبحتا مترابطتين بشكل لا ينفصم.

بعض الأفكار التي تثير حماسنا:

• كيف ستستمر البيانات في التدفق إلى قواعد بيانات المتجهات عالية الأداء جنباً إلى جنب مع البيانات المنظمة التقليدية
• كيف يتنقل وكلاء الذكاء الاصطناعي في "مشكلة السياق": الوصول المستمر إلى السياق البياني الصحيح والطبقات الدلالية لبناء تطبيقات قوية مثل الدردشة مع بياناتك، التي تمتلك دائماً التعاريف التجارية الصحيحة عبر أنظمة السجلات المتعددة
• كيف ستتغير أدوات ذكاء الأعمال التقليدية وجداول البيانات مع تحول سير العمل البياني ليصبح أكثر اعتماداً على الوكلاء والأتمتة

يوكو لي: عام ندخل فيه إلى الفيديو

في عام 2026، سيتوقف الفيديو عن كونه شيئاً نشاهده بشكل سلبي ويبدأ ليصبح مكاناً يمكننا فعلاً الدخول إليه. يمكن للنماذج الفيديوية أخيراً فهم الزمن، وتذكر ما عرضته بالفعل، والتفاعل عندما نفعل شيئاً، والحفاظ على التماسك الذي نتوقعه من العالم الواقعي. بدلاً من إنتاج بضع ثوانٍ من الصور غير المترابطة، تحافظ هذه الأنظمة على الشخصيات، والأشياء، والفيزياء بما يكفي لجعل الأفعال ذات مغزى وظهور العواقب. هذا التحول يجعل الفيديو وسيطاً يمكن البناء عليه: مساحة يمكن للروبوتات أن تتدرب فيها، والألعاب أن تتطور، والمصممين أن ينمذجوا، والوكلاء أن يتعلموا عبر التجربة. ما يظهر هنا أقل شبهاً بمقطع، وأكثر شبهاً ببيئة حية، واحدة تبدأ في تقليص الفجوة بين الإدراك والفعل. لأول مرة، نشعر أننا نستطيع أن نسكن الفيديوهات التي ننتجها.

النمو

سارة وانغ: أنظمة السجلات تفقد مكانتها

في عام 2026، يكمن التغيير الحقيقي في برمجيات المؤسسات في أن نظام السجلات سيبدأ أخيراً بفقدان أولوية الصدارة. الذكاء الاصطناعي يقلص المسافة بين النية والتنفيذ: النماذج يمكنها الآن القراءة والكتابة والتفكير مباشرة عبر البيانات التشغيلية، مما يحول أنظمة ITSM وCRM من قواعد بيانات سلبية إلى محركات سير عمل مستقلة. ومع التقدم الأخير في نماذج التفكير وسير العمل المعتمدة على الوكلاء، تكتسب هذه الأنظمة القدرة ليس فقط على الاستجابة، بل التنبؤ، والتنسيق، وتنفيذ العمليات من البداية للنهاية. تصبح الواجهة طبقة وكيل ديناميكية، بينما يتراجع نظام السجلات التقليدي إلى الخلفية كطبقة حفظ بيانات سلعية—ويتحول النفوذ الاستراتيجي إلى من يسيطر على بيئة التنفيذ الذكية التي يستخدمها الموظفون فعلياً.

أليكس إيـمرمان: الذكاء الاصطناعي العمودي ينتقل من استرجاع المعلومات والتفكير إلى التعددية

قاد الذكاء الاصطناعي البرمجيات العمودية إلى نمو غير مسبوق. شركات الرعاية الصحية، والقانون، والإسكان وصلت إلى أكثر من 100 مليون دولار إيرادات سنوية متكررة خلال سنوات قليلة؛ والمالية والمحاسبة على الطريق. التطور بدأ باسترجاع المعلومات: إيجاد، واستخلاص، وتلخيص المعلومات الصحيحة. عام 2025 جلب التفكير: Hebbia يحلل البيانات المالية ويبني النماذج، Basis يوائم الأرصدة التجريبية عبر الأنظمة، EliseAI يشخص مشكلات الصيانة ويرسل الموردين المناسبين.

عام 2026 يفتح وضع التعددية. البرمجيات العمودية تستفيد من الواجهات، والبيانات، والتكاملات الخاصة بالمجال. لكن العمل العمودي بطبيعته متعدد الأطراف. إذا كان الوكلاء سيمثلون العمالة، فعليهم التعاون. من المشترين والبائعين، إلى المستأجرين، والمستشارين، والموردين، لكل طرف صلاحياته، وسير عمله، ومتطلبات الامتثال التي لا يفهمها إلا البرمجيات العمودية.

اليوم، يستخدم كل طرف الذكاء الاصطناعي بشكل منفصل، مما يخلق انتقالات بلا سلطة. الذكاء الاصطناعي الذي يحلل اتفاقيات الشراء لا يتواصل مع المدير المالي لضبط نموذجه. الذكاء الاصطناعي للصيانة لا يعرف ما وعد به الطاقم الميداني للمستأجر. التعددية تغير ذلك عبر التنسيق بين أصحاب المصلحة: التوجيه إلى المتخصصين، الحفاظ على السياق، مزامنة التغييرات. تتفاوض الذكاءات الاصطناعية للأطراف المقابلة ضمن المعايير وتعلم البشر بالفوارق. تعديلات الشريك الأعلى تدرب النظام لصالح الشركة بأكملها. المهام المنجزة بواسطة الذكاء الاصطناعي ستتم بنسب نجاح أعلى.

وعندما تزداد القيمة من التعاون بين البشر والوكلاء، ترتفع تكاليف التحول. هنا سنرى تأثيرات الشبكة التي لم تستطع تطبيقات الذكاء الاصطناعي تحقيقها سابقاً: طبقة التعاون تصبح الحاجز الدفاعي.

ستيفني زانغ: الإبداع للوكلاء، لا للبشر

في عام 2026، سيبدأ الناس بالتفاعل مع الويب من خلال وكلائهم. وما كان مهماً للاستهلاك البشري لن يكون بنفس الأهمية لاستهلاك الوكلاء.

لسنوات، كنا نُحسّن لسلوك البشر المتوقع: الترتيب العالي في Google، الظهور في أولى نتائج Amazon، البدء بملخص. عندما التحقت بدورة صحافة في المدرسة الثانوية، تعلمنا الأسئلة الخمسة + كيف للخبر، وأن نبدأ بقصة جاذبة. ربما يغفل الإنسان عن بيان جوهري مدفون في الصفحة الخامسة، لكن الوكيل لن يفعل.

هذا التغيير يشمل البرمجيات أيضاً. التطبيقات صُممت لعيون ونقرات البشر، وكان التحسين يعني واجهة استخدام جيدة وتدفقاً بديهياً. مع تولي الوكلاء مهام الاسترجاع والتفسير، يصبح التصميم البصري أقل أهمية للفهم. بدلاً من أن يحدق المهندسون في لوحات Grafana، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي SRE تفسير القياسات ونشر الرؤى في Slack. وبدلاً من أن تفتش فرق المبيعات في أنظمة CRM، يمكن للوكلاء إبراز الأنماط والملخصات تلقائياً.

لم نعد نصمم للبشر، بل للوكلاء. التحسين الجديد ليس للهرمية البصرية، بل لقراءة الآلة—وهذا سيغير طريقة الإبداع والأدوات التي نستخدمها لذلك.

سانتياغو رودريغيز: نهاية مؤشر وقت الشاشة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي

خلال 15 عاماً مضت، كان وقت الشاشة أفضل مؤشر على قيمة التطبيق في التطبيقات الاستهلاكية والتجارية. كنا نعيش في نموذج يركز على ساعات مشاهدة Netflix، ونقرات الماوس في واجهة EHR للرعاية الصحية (لإثبات الاستخدام الفعال)، أو حتى الوقت على chatGPT كمؤشر أداء رئيسي. ومع انتقالنا إلى مستقبل يعتمد على التسعير القائم على النتائج الذي يوافق بين حوافز البائعين والمستخدمين، سنبتعد أولاً عن تقارير وقت الشاشة.

نرى ذلك بالفعل عملياً. عند تشغيل استعلامات DeepResearch على ChatGPT، أحصل على قيمة هائلة رغم قلة وقت الشاشة. عندما تلتقط Abridge المحادثة بين الطبيب والمريض وتؤتمت الأنشطة التالية، بالكاد ينظر الطبيب إلى الشاشة. عندما تطور Cursor تطبيقات كاملة من البداية للنهاية، يكون المهندس يخطط لدورة تطوير الميزة التالية. وعندما تصيغ Hebbia عرضاً تقديمياً من مئات الإفصاحات العامة، يحصل المصرفي الاستثماري على قسط مستحق من النوم.

هذا يطرح تحدياً فريداً: كم يمكن أن يتقاضى التطبيق من المستخدم يتطلب طريقة أكثر تعقيداً لقياس العائد على الاستثمار. رضا الأطباء، إنتاجية المطورين، رفاهية المحللين الماليين وسعادة المستهلكين جميعها تزداد مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي. الشركات التي تقدم أبسط عرض مبيعات حول العائد على الاستثمار ستواصل التفوق على منافسيها.

التقنيات الحيوية + الصحة

جولي يو: المستخدمون النشطون الأصحاء

في عام 2026، سيبرز قطاع جديد من عملاء الرعاية الصحية: "المستخدمون النشطون الأصحاء".

خدمت منظومة الرعاية الصحية التقليدية بشكل أساسي ثلاثة قطاعات رئيسية من المستخدمين: (أ) "المستخدمون النشطون المرضى": أصحاب الاحتياجات المتقلبة ومرتفعة التكلفة؛ (ب) "المستخدمون اليوميون المرضى": مثل أولئك في الرعاية المكثفة وطويلة الأمد؛ و(ج) "المستخدمون السنويون الأصحاء": أفراد أصحاء نسبياً نادراً ما يزورون الطبيب. المستخدمون السنويون الأصحاء معرضون لخطر التحول إلى نشطين أو يوميين مرضى، ويمكن للرعاية الوقائية أن تبطئ هذا التحول. لكن نظام التعويضات الصحية القائم على التفاعل يكافئ العلاج أكثر من الوقاية، لذا لا يُعطى الأولوية للفحوصات الاستباقية وخدمات المراقبة، ونادراً ما تغطيها التأمينات.