السرعات المتفاوتة .. معضلة الذكاء الاصطناعي في الصناعة

تخيل محطة كهرباء صُممت لتعمل 40 عاماً، وشبكة طاقة يُفترض أن تصمد نصف قرن، وميناءً أو شبكة سكك حديدية تواصل أداء مهامها عبر أجيال متعاقبة من المهندسين والمشغلين.

هذه الأصول طويلة العمر أصبحت اليوم مطالبة باستيعاب الذكاء الاصطناعي وتوظيف قدراته، في وقت لا تزال فيه معظم الخطط المخصصة لتطوير هذه التكنولوجيا محكومة بدورات قصيرة لا تتجاوز بضع سنوات.

هنا تكمن المفارقة: العالم يخطط لتوسيع استخدام الذكاء الاصطناعي وفق إيقاع التكنولوجيا سريعة التطور، بينما يطالَب هذا الذكاء بإدارة بنية تحتية صُممت لتعيش لعقود. فالاستراتيجيات الوطنية غالباً ما ترتبط بدورات تمتد بضع سنوات، فيما تنتهي آفاق الاستثمار لدى الشركات عند حدود العقد الحالي.

وقد تكون هذه الأطر الزمنية مناسبة لتطوير نموذج جديد أو جيل أحدث من الرقائق أو إعداد موازنة، لكنها لا تتناسب مع العمر التشغيلي للأصول الصناعية التي يُنتظر من الذكاء الاصطناعي تشغيلها وتحسين أدائها.

ويستدعي هذا التباين إعادة صياغة النهج المتبع في توظيف الذكاء الاصطناعي الصناعي، عبر تخطيط طويل الأجل وتعاون جماعي يتناسبان مع حجم الأنظمة الصناعية وطبيعتها، بدلاً من الاكتفاء بمشروعات منفصلة أو حلول قصيرة المدى.

القوة التراكمية للتخطيط طويل الأجل

بدأ عدد محدود من الدول يدرك اتساع الفجوة بين الأفق الزمني للتخطيط التكنولوجي والعمر التشغيلي للبنية التحتية. وتقدم الصين مثالاً على ذلك، إذ أسهم نهجها في الذكاء الاصطناعي الصناعي، القائم على التخطيط بعيد المدى وفرض مشاركة البيانات بين قطاعات متعددة، من بينها المركبات ذاتية القيادة، في تسريع تطور قدراتها التصنيعية وسلاسل الإمداد مقارنة بكثير من الدول الأخرى.

لا يعني هذا أن نموذجاً واحداً للتخطيط يصلح لجميع الاقتصادات، بل إن التجربة تشير إلى أهمية مواءمة التخطيط مع المدة الزمنية التي تحتاج إليها الأصول الصناعية لتحقيق عوائدها. فعندما تتوافر رؤية بعيدة المدى، وتتوسع مستويات التعاون وتبادل البيانات، تتراكم المكاسب بمرور الوقت، وتصبح الصناعات الأكثر استعداداً للمستقبل أقدر على المنافسة.

وتتجاوز المخاطر المرتبطة بهذا الملف حدود التطور التكنولوجي. فشبكة كهرباء تُصمم منذ البداية لاستيعاب الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون أكثر مرونة وقدرة على مواجهة الأزمات، بما يساعد على استمرار تشغيل المستشفيات خلال موجات الحر بدلاً من تعريضها لانقطاعات الكهرباء. كما يمكن لمصنع يدمج الذكاء الاصطناعي في تصميمه الأولي أن يعزز قدرة الدولة على إنتاج الرقائق والمركبات والأدوية محلياً، بدلاً من الاعتماد على استيرادها.

وينطبق الأمر ذاته على أنظمة الطاقة والنقل؛ إذ يمكن للتخطيط المتكامل أن يساعدها على تحقيق الحياد المناخي في المواعيد المستهدفة، بدلاً من التأخر وتجاوز الميزانيات المقررة. فالتخطيط الذي يضمن هذا التحول ينبغي أن يُنفذ بصورة صحيحة منذ البداية، لا أن يعاد بناؤه مع كل دورة استثمارية.

كذلك، يمثل الحفاظ على الخبرات المتراكمة لدى العاملين الذين يقتربون من التقاعد عنصراً أساسياً في بناء القدرات الصناعية. فالمؤسسات التي تنجح في توثيق هذه المعرفة ونقلها إلى الأنظمة الذكية والأجيال الجديدة من المهندسين، ستكون أكثر قدرة على الاحتفاظ بمهاراتها الإنتاجية والابتكارية بحلول عام 2050، بدلاً من خسارة الخبرات مع خروج أصحابها من سوق العمل.

من المكونات المنفصلة إلى الأنظمة المتكاملة

لا تقتصر الحاجة إلى التغيير على إطالة أفق التخطيط، بل تشمل أيضاً الانتقال من التفكير في الذكاء الاصطناعي بوصفه أداة لتحسين أداء أصل صناعي واحد، إلى اعتباره منظومة مترابطة تتعلم أجزاؤها بعضها من بعض.

ويقدم قطاع الطاقة مثالاً واضحاً على ذلك. فقد انحصر جانب كبير من النقاش حول المفاضلة بين الطاقة النووية وخلايا الوقود ومصادر الطاقة المتجددة، وكأن تحقيق الكفاءة يتطلب اختيار تقنية واحدة. لكن الفرصة الحقيقية تكمن في كيفية دمج هذه المصادر وتشغيلها معاً، وتوظيف البيانات والذكاء الاصطناعي بوصفهما طبقة ربط تجعل هذا التكامل أكثر ذكاءً وكفاءة.

ويمتد هذا المنطق إلى خطوط الإنتاج وسلاسل الإمداد وشبكات الكهرباء. فالمعدات التي تجمع البيانات بصورة منفصلة تحقق قيمة محدودة مقارنة بمنظومة متكاملة تستطيع تحليل البيانات والتعلم منها على مستوى النظام بأكمله. ولذلك، فإن بناء هذا التكامل ليس تفصيلاً يمكن تأجيله إلى مرحلة لاحقة، بل قرار تصميمي ينبغي إدراجه منذ اليوم الأول، بالتوازي مع تحديد متطلبات الذكاء الاصطناعي.

لحماية العمليات الصناعية من مخاطر التفكير قصير الأجل، تبرز أربعة مسارات رئيسية:

توسيع الذكاء الاصطناعي الصناعي برؤية بعيدة المدى

لا تدعو هذه التوجهات إلى إبطاء وتيرة التوسع في الذكاء الاصطناعي، بل إلى تسريعها من خلال معالجة أسباب التعثر. فما زالت ثلاثة أرباع الشركات عالقة في مرحلة المشروعات التجريبية، ولن يكون الحل مجرد إعداد خطة أسرع أو إطلاق مزيد من التجارب. فالانتقال إلى التطبيق واسع النطاق يتطلب خطة تسمح بتوسيع الحلول مرة واحدة على نحو مستدام، بدلاً من إعادة تصميمها مع كل دورة تخطيطية على مدى العقود المقبلة.

وتتمثل الأولوية في دعوة الجهات التي تمول الأصول الممتدة لعقود، وتبنيها وتشغلها، إلى اعتماد أطر زمنية تتناسب مع عمرها الفعلي. ولا يعني ذلك التخلي عن الجهود الجارية لتطوير البنية التحتية الذكية أو ضمان التوسع المسؤول، بل توفير أساس طويل الأجل تستند إليه هذه الجهود، بما يتوافق مع طبيعة الأصول التي تستهدفها.

ويتطلب تحقيق هذا التحول تعاوناً بين الحكومات والمستثمرين والمشغلين والشركات التكنولوجية، إلى جانب الاستعداد لتبادل الخبرات وبناء معايير مشتركة. فالاقتصاد القائم على روبوتات المحادثة يمكنه تطوير نماذجه وتحديثها خلال أشهر، لكن البنية التحتية التي تستند إليها هذه التطبيقات لا تتغير بالسرعة نفسها، ولم تُصمم أصلاً لتعمل وفق هذا الإيقاع.

والصناعات التي تدرك هذه الحقيقة لن تكتفي بتبني الذكاء الاصطناعي بوتيرة أسرع، بل ستتمكن من بناء قدرات أكثر استدامة ومرونة حتى بعد انحسار موجة الاهتمام بالتكنولوجيا. ولهذا، فإن الوقت المناسب لإعادة صياغة التخطيط الصناعي ليس عند حلول دورة الموازنات المقبلة، بل الآن، قبل أن تتحول القرارات قصيرة الأجل إلى قيود تمتد آثارها لعقود.

المصدر: "المنتدى الاقتصادي العالمي"