Dr Fadi Amroush's Recent LinkedIn Posts

ميتا تعترف بالفشل بعد حرق أكثر من 80 مليار دولار في تحول استراتيجي واضح، بدأت شركة Meta (فيسبوك سابقًا) التراجع عن مشروع الميتافيرس، بعد إنفاق ضخم تجاوز 80 مليار دولار عبر قسم Reality Labs منذ عام 2020. وأعلنت الشركة إيقاف منصة الواقع الافتراضي Horizon Worlds على أجهزة Quest بحلول منتصف 2026، مع الإبقاء عليها كتطبيق موبايل فقط، في خطوة تعكس إعادة تقييم شاملة لاستراتيجية الشركة. ويأتي هذا القرار في ظل خسائر تشغيلية متراكمة وضعف تبني المستخدمين، ما دفع Meta إلى تحويل تركيزها نحو مجالات أكثر جدوى مثل الذكاء الاصطناعي والتطبيقات المحمولة. ويمثل هذا التحول اعترافًا ضمنيًا بأن رهان الميتافيرس لم يحقق النتائج المتوقعة، رغم الاستثمارات الضخمة التي وُجهت له خلال السنوات الماضية.

من برنامجي الأخير مع المعهد العالي للعلوم التطبيقية والتكنولوجيا بدعوة كريمة منهم، حيث انتقلنا خلال 5 أيام من سبر الافكار لبناء نماذج اولية

أثارت تغريدة حديثة نشرها سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة أوبن إيه آي، موجة واسعة من الجدل والقلق في أوساط المطورين حول العالم، حيث بدت كلماته وكأنها إعلان ضمني عن نهاية عصر البرمجة التقليدية وبداية حقبة ما يعرف بـ "البرمجة الحدسية". في رسالته التي بدت للوهلة الأولى كمجرد تعبير عن الامتنان، قال ألتمان: "لدي الكثير من الامتنان للأشخاص الذين كتبوا برمجيات غاية في التعقيد حرفاً بحرف. لقد بات من الصعب بالفعل تذكر مقدار الجهد الذي تطلبه الأمر حقاً. شكراً لكم لإيصالنا إلى هذه النقطة".

تكشف دراسات سلوك الطيور حقيقة لافتة داخل الأعشاش: البقاء ليس للأكثر حاجة، بل للأكثر إلحاحاً. إذ تتنافس الفراخ عبر ما يُعرف بسلوك “التسول”، حيث يتحول الصراخ وفتح المنقار إلى لغة حاسمة تجذب انتباه الأبوين وتؤثر مباشرة في قرار توزيع الغذاء. وفي هذا الصراع الصامت، غالباً ما يحظى الفرخ الأكثر الحاحاً بالنصيب الأكبر، فينمو أسرع ويتقدم على إخوته، بينما يتراجع الأقل تعبيراً رغم حاجته.

برنامج هندسة المنتج للشركات الناشئة في المعهد العالي للعلوم التطبيقية والتكنولوجيا خلال 5 أيام عمل المشاركون والمشاركات على استكشاف الفرص والسوق واقتراح حلول ودراستها وبناء نموذج العمل وصولاً لتحليل نقاط القوة والضعف ومن ثم توظيف الذكاء الاصطناعي التوليدي وهندسة الاوامر في تصميم المنتج وبناء نموذج عمل أولي، وكانت النتيجة اقتراح 9 افكار ، تم اختيار 4 منها وبناء نموذج اولي ثم عرض تقديمي لها . النماذج الاولية تحويل الصورة إلى قصة تعليمية للأطفال يتم تحميل صورة الطفل، فكرة القصة، ومن ثم توليد مثال 4 صور للقصة محلل المسار الوظيفي يتم رفع التوصيف الوظيفي ويتم اقتراح خطة التعلم، ثم رفع السيرة الذاتية وتحليلها حسب التوصيف الوظيفي تحويل الصوت إلى دروس تعليمية رفع التسجيل الصوتي ويتم بناء درس متكامل عليه واجهات تبادل النوطات التعليمية بعد البكالوريا منصة لبيع نوطات الدراسة للمتفوقين وتبادلها

للالهام لمن يود الالهام. من الرسائل الملهمة التي وصلتني من المميزة آية حلبي aya halabi، احدى خريجات مخيّم دلني حين كنت المدير الاكاديمي له والمحاضر الرئيس ودفعت باتجاه تعليم المشاركين الاتمتة والتطوير باستخدام الذكاء الاصطناعي بدعم من القائمين عليه وخصوصاً د. سنان حتاحيت الغالي. ليس الهدف الشكر وانما أن تلهمون بما يمكنكم القيام به .. اذا كان ثمّة الهام ممكن حين قراءة ما بين السطور.

خلل في وكيل ذكاء اصطناعي يثير حالة طوارئ في شركة ميتا بعد تسريب بيانات داخلية وحذف بيئات عمل أثار خللٌ في أحد وكلاء الذكاء الاصطناعي داخل شركة ميتا (Meta) حالةَ طوارئ أمنية، بعد تسبُّبه في تسريب بيانات داخلية وحذف بيئات عمل. شهدت شركة ميتا، العملاق التكنولوجي المالكة لمنصة فيسبوك (Facebook)، حالةَ طوارئ أمنية قصوى مؤخراً، إثر تسبُّب «وكيل ذكاء اصطناعي» مارق في كشف بيانات حساسة لمستخدمين أمام أشخاص غير مُصرَّح لهم بالاطلاع عليها. ووفقاً لتقارير نشرتها مواقع تقنية مرموقة، مثل «ذا إنفورميشن» (The Information) و«ذا فيرج» (The Verge)، يُسلِّط هذا الحادث الضوء مجدداً على المخاطر الأمنية الكامنة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، حتى داخل الشركات التي تطوّرها. بدأت الأزمة عندما استخدم مهندس برمجيات وكيلاً داخلياً للذكاء الاصطناعي لتحليل سؤال تقني معقّد طرحه موظف آخر عبر منتدى نقاش داخلي. ووفقاً للتقارير، يُشبه هذا الوكيل في طريقة عمله نموذج «أوبن كلو» (OpenClu)، وهو نموذج مفتوح المصدر أثار جدلاً واسعاً في أوساط وادي السيليكون (Silicon Valley) بقدرته على تنفيذ مهام عملية وتحليلية، بدلاً من الاكتفاء بالمحادثة. تفاقمت الأزمة نتيجة مزيج كارثي من «هلوسة الذكاء الاصطناعي» وسوء الفهم البشري؛ إذ نشر النظام إجابته في المنتدى دون الحصول على موافقة المهندس الذي فعَّله، ثم عمد موظف آخر إلى اتباع توصياته، ليتبيَّن لاحقاً أنها تتضمّن معلومات غير دقيقة. صنَّفت ميتا هذا الخلل ضمن «الحوادث الأمنية من الدرجة الأولى»، وهو ثاني أعلى مستوى خطورة في مقياسها الداخلي لتقييم التهديدات. واستمرت حالة الطوارئ نحو ساعتين، جرى خلالهما منح وصول غير مُصرَّح به إلى مجموعات كبيرة من بيانات الشركة وبيانات المستخدمين الحساسة لمهندسين لا يملكون صلاحيات مسبقة للاطلاع عليها. ورغم خطورة الحادث، أكّد متحدث باسم الشركة أنّه «لم يُسَأ استخدام بيانات المستخدمين»، مشيراً إلى أن النظام لم يُجرِ تغييرات تقنية مباشرة، ومُرجعاً السبب إلى خطأ بشري في تنفيذ توصيات غير دقيقة

ولفي بينا يا دنيا ..

أتلانسيان تسرّح 1600 موظف... وتؤكد أن السبب “ليس الذكاء الاصطناعي” طبعًا أعلنت شركة البرمجيات الأسترالية Atlassian تسريح نحو 1600 موظف، أي ما يقارب 10% من قوتها العاملة، ضمن خطة لإعادة توجيه الموارد نحو الذكاء الاصطناعي وتعزيز مبيعات الشركات. ورغم أن القرار جاء متزامنًا مع تركيز أوضح على بناء شركة أكثر اعتمادًا على تقنيات AI، حرصت الإدارة على التأكيد أن الذكاء الاصطناعي “لا يستبدل البشر”، بل إن “المهارات المطلوبة تغيّرت”. وبصياغة أقل دبلوماسية: الوظائف اختفت، لكن ليس بسبب الذكاء الاصطناعي... فقط لأن الشركة قررت أن المستقبل يجب أن يكون له اسم آخر. وشملت التغييرات أيضًا إعادة ترتيب القيادة التقنية، مع خروج مدير التكنولوجيا CTO وتوزيع الدور على قيادات جديدة بتركيز أكبر على الذكاء الاصطناعي، في خطوة بدت منسجمة تمامًا مع الرسالة الرسمية التي تقول إن AI ليس المشكلة، بل مجرد الاتجاه الذي أُعيد تشكيل الشركة كلها على أساسه. على صعيد آخر، شدد وأكّد الرئيس التنفيذي أن المسألة لا تتعلق باستبدال الموظفين بالآلات، وإنما بتبدل احتياجات الشركة. وهي واحدة من تلك العبارات الإدارية التي تبدو مطمئنة جدًا، إلى أن يكتشف 1600 موظف أنهم لم يعودوا ضمن “الاحتياجات الجديدة”.

ثورة قادمة: إيلون ماسك يخطط لنقل الذكاء الاصطناعي إلى الفضاء 🚀 في خطوة غير مسبوقة، كشف إيلون ماسك عن مشروع ضخم يجمع بين Tesla وSpaceX وxAI تحت اسم Terafab، بهدف إنتاج قدرة حوسبة هائلة للذكاء الاصطناعي تصل إلى تريليون واط سنوياً. ما يميز هذا المشروع ليس حجمه فقط، بل فكرته الجريئة: ماسك يرى أن الأرض لم تعد كافية لتلبية الطلب المتزايد على الطاقة اللازمة لتشغيل الذكاء الاصطناعي، لذلك يقترح نقل جزء كبير من مراكز الحوسبة إلى الفضاء، حيث الطاقة الشمسية متوفرة باستمرار وإمكانيات التوسع أكبر بكثير. بمعنى آخر، المستقبل الذي يتخيله ماسك هو: - أقمار صناعية تقوم بالحوسبة في المدار - مراكز بيانات تعمل بالطاقة الشمسية في الفضاء - بنية تحتية تدعم تطور الذكاء الاصطناعي على مستوى غير مسبوق ورغم التحديات الكبيرة، فإن هذه الرؤية قد تمثل بداية تحول جذري في عالم التقنية، حيث لا يقتصر تطور الذكاء الاصطناعي على الأرض، بل يمتد إلى الفضاء. السؤال الآن: هل نحن على أعتاب عصر تصبح فيه أقوى الحواسيب خارج كوكب الأرض؟

المشكلة ليست في الناس فقط، إنّما في سقف توقعاتك منهم.

أقترح مقاربة مختلفة؛ فبدلاً من تعليم المعلّمين أدوات الذكاء الاصطناعي لإنتاج الفيديوهات والعروض التقديميّة، ينبغي توجيه هذا التعليم إلى الطلّاب أنفسهم، بحيث يتولّون إنتاج المحتوى التعليمي الذي يستفيد منه المعلّمون.

حذار من توقعاتك يميل الإنسان، بطبيعته، إلى بناء توقّعات حول ما قد يحدث في المستقبل. فيتخيّل نتائج أفعاله، ويتنبّأ بتصرّفات الآخرين، ويرسم في ذهنه مساراً للأحداث قبل أن تقع. ولا تُعَدّ هذه العملية مجرّد عادة اجتماعية، بل تمثّل آليّة معرفيّة يستخدمها الدماغ لمحاولة فهم العالم وتقليل حالة عدم اليقين. غير أنّ المفارقة تكمن في أنّ كثيراً من حالات الصدمة أو خيبة الأمل التي يشعر بها الناس لا تنشأ من الواقع نفسه، بل من الفجوة بين الواقع والتوقّعات التي بنوها في أذهانهم. تشير أبحاث علم النفس المعرفي، من الناحية العلميّة، إلى أنّ الدماغ يعمل وفق ما يُعرَف بآليّة التنبّؤ (Predictive Processing). وقد طُوِّر هذا المفهوم بوضوح في أعمال عالم الأعصاب كارل فريستون (Karl Friston)، ضمن ما يُسمّى نموذج «الدماغ التنبّؤي» (Predictive Brain). ووفق هذا النموذج، لا ينتظر الدماغ المعلومات الواردة من العالم الخارجي انتظاراً سلبيّاً، بل يبني باستمرار توقّعات عمّا سيحدث، ثم يقارن هذه التوقّعات بالواقع عندما تصل المعلومات الحسيّة. فإذا تطابق الواقع مع التوقّع، شعر الإنسان بالاستقرار. أمّا إذا وُجد اختلاف كبير، فيظهر ما يُعرَف بخطأ التنبّؤ (Prediction Error)، وهو الفارق بين ما توقّعه الدماغ وما حدث فعلاً. كلّما كانت التوقّعات أكثر صلابة أو تفصيلاً، ازداد احتمال وقوع هذا الخطأ، واشتدّ الشعور بالمفاجأة أو الإحباط. ولهذا يمكن تفسير كثير من خيبات الأمل اليوميّة، من منظور علمي، بوصفها نتيجة مباشرة لارتفاع مستوى خطأ التنبّؤ بين التصوّر الذهني والواقع. وقد دعمت أبحاث أخرى في علم النفس الاجتماعي هذه الفكرة. ففي دراسة شهيرة حول التنبّؤ العاطفي (Affective Forecasting)، أجراها العالِمان دانيال جيلبرت (Daniel Gilbert) وتيموثي ويلسون (Timothy Wilson) من جامعة هارفارد (Harvard University)، تبيّن أنّ البشر غالباً ما يبالغون في تقدير مدى سعادتهم أو حزنهم تجاه الأحداث المستقبليّة. إذ يتخيّل الإنسان أنّ حدثاً معيّناً سيجعله سعيداً للغاية أو تعيساً إلى حدّ كبير، لكنّ الاستجابة العاطفيّة عند وقوع الحدث تكون، في الواقع، أقلّ بكثير ممّا توقّع. ويؤدّي هذا الخطأ في التنبّؤ العاطفي إلى بناء تصوّرات مبالغ فيها عن المستقبل، ثمّ يفاجأ الناس عندما لا تتطابق التجربة الحقيقيّة مع تلك التصوّرات. وتُظهر هذه الأبحاث أنّ التوقّعات ليست مجرّد أفكار عابرة، بل نماذج ذهنيّة يبنيها الدماغ لتبسيط العالم وجعله أكثر قابليّة للفهم. غير أنّ المشكلة تظهر عندما يتحوّل هذا النموذج الذهني إلى ما يشبه الحقيقة المطلقة في ذهن الإنسان. فعندما يعتقد أنّ الأمور «يجب» أن تسير بطريقة معيّنة، يصبح أيّ انحراف عن هذا المسار سبباً للمفاجأة أو خيبة الأمل. لذلك يرى كثير من الباحثين في علم النفس أنّ التعامل الصحي مع التوقّعات لا يعني إلغاءها تماماً، لأنّ التوقّع جزء أساسي من طريقة عمل الدماغ، بل يعني إدراك أنّها مجرّد احتمالات لا يقينيات. فعندما يترك الإنسان مساحة بين ما يتوقّعه وما قد يحدث فعلاً، يقلّ تأثير خطأ التنبّؤ، ويصبح أكثر قدرة على تقبّل الواقع والتكيّف معه. المشكلة لا تكمن في الواقع ذاته، بل في المسافة التي نصنعها نحن بين الواقع والصورة التي رسمناها له مسبقاً. وكلّما اتّسعت هذه المسافة، كبرت المفاجأة، واشتدّت خيبة الأمل.

نجاحك أو فشلك هو حصاد رهاناتك

مداخلتي مع الجزيرة.نت التي أشرت خلالها إلى ما يبدو «استثمارًا ودعمًا» للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي هو في الحقيقة نظام مغلق يعزّز هيمنة الشركات الكبرى ويُضعف استقلالية هذه الشركات، بعبارة أخرى لا تكتفي تلك الشركات بتمويل الشركات الناشئة، بل تعيد سحب هذا التمويل إليها عبر إلزام هذه الشركات باستخدام خدماتها. وبهذا تنشأ ما يسميه «الإنفاق الدائري»؛ إذ يدخل المال إلى الشركة الناشئة كاستثمار، ثم يخرج سريعًا ليعود إلى الجهة المموِّلة على شكل تكاليف تشغيل. https://lnkd.in/ebDexdYm

مانوس يطلق تطبيقه للتحكم بمجلداتك على الحاسوب https://lnkd.in/eaT6NNKS

قمت بتجربة بناء موقع يتم تحديثه يومياً بآخر اخبار البرمجة الحدسية vibe coding باستخدام البرمجة الحدسية، يمكن تجربته للالهام بافكار اخرى في السياقات العربية

الإقناع لا يبدأ بالحجة بل بالثقة تفترض نظريات الإقناع الكلاسيكية، منذ أرسطو، أن الخطاب المقنع يقوم على ثلاثة عناصر: المصداقية (Ethos)، التأثير العاطفي (Pathos)، والمنطق (Logos). لذلك في الواقع العملي كثير من محاولات الإقناع تفشل قبل أن تصل إلى العنصرين الأخيرين. السبب بسيط: الشرط الأول نفسه غير متحقق. فإذا لم يعتبر المستمع المتحدث شخصًا جديرًا بالثقة من البداية، فإن كل ما يأتي بعد ذلك يصبح بلا قيمة تقريبًا. المصداقية ليست عنصرًا إضافيًا في عملية الإقناع، بل هي البوابة التي يمر منها أي خطاب. عندما يتكلم شخص لا يثق به المستمع، فإن الحجج المنطقية لا تُفحص بإنصاف، والقصص العاطفية لا تُستقبل بتعاطف. يحدث العكس تمامًا: يبدأ المستمع في البحث عن الأخطاء، ويُفسّر الرسالة باعتبارها محاولة للتلاعب أو التضليل. بعبارة أخرى، الإقناع لا يبدأ بالحجة بل بالثقة. وإذا لم يكن المتحدث قد بنى هذه الثقة مسبقًا، فإن كل محاولة لاحقة للإقناع تكون محاولة متأخرة. ولهذا يمكن القول إن معظم قصص الإقناع تفشل لأنها تتجاهل الشرط الأول الذي وضعه أرسطو: أن يرى المستمع في المتحدث شخصًا جديرًا بالثقة قبل ان يستمع له اصلاً.

أعلن أمجد مسعد (Amjad Masad)، مؤسِّس شركة ريبليت (Replit)، جمع تمويلٍ جديدٍ بقيمة 400 مليون دولار، لتصل قيمة الشركة السوقيّة إلى نحو 9 مليارات دولار. وأوضح أنّ هذا التمويل سيساعد الشركة على توسيع طموحاتها، والانتقال من مجرّد أدوات للبرمجة إلى بناء أنظمة ذكاءٍ اصطناعي (AI) تضع الإبداع البشري في المركز. وأضاف أنّ منصّة ريبليت (Replit) تُستخدم اليوم لدى 85 في المئة من شركات قائمة فورتشن 500 (Fortune 500)، مؤكّداً أنّ الشركة ترى فرصةً للمساهمة في تشكيل مستقبل العمل؛ حيث يتولّى الذكاء الاصطناعي المهامّ الروتينيّة، بينما يبرز دور الإنسان بوصفه مديراً إبداعيّاً.

القلق وقِلّة التجارب: كيف يحوّلنا الفهم إلى أكثر طمأنينة اكتشفتُ من خلال تجربتي الشخصية أن القلق كثيرًا ما يولد من الغموض، ومن نقص المعرفة بما قد يحدث. فعندما سافرتُ للمرة الأولى، امتلأ ذهني بأسئلة لا تنتهي: ماذا لو تأخرتُ عن الطائرة؟، وماذا لو أُلغيت الرحلة؟، وكيف سأتعامل مع التكاليف غير المتوقعة؟. كانت تلك الافتراضات السلبية كفيلة بصناعة حالة كبيرة من القلق. عندها أدركت أن قِلّة التجربة تعني ببساطة قِلّة المعلومات الواقعية، وهذا الفراغ المعرفي يترك للعقل مساحة واسعة لنسج سيناريوهات مقلقة. لكن مع تكرار التجربة بدأ المشهد يتغير تدريجيًا. فقد أصبحتُ أملك تصورًا عمليًا أوضح لكيفية سير الأمور. أدركتُ مثلًا أن التأخر لا يعني بالضرورة ضياع الرحلة، وأن كثيرًا من المواقف التي تبدو مخيفة في البداية تكون في الواقع قابلة للحل. كما بدأتُ أتعامل بعقلية الاحتمالات الواقعية بدل التفكير الكارثي؛ ففي إحدى المرات ألغت شركة الطيران رحلتي، لكنّها وفّرت بديلًا مناسبًا. كانت تلك التجربة درسًا عمليًا علّمني أن معظم الأزمات تحمل في داخلها حلولًا. لقد منحتني هذه التجارب ما يمكن تسميته مناعة نفسية ضد القلق؛ لأن المواقف لم تعد مجهولة كما كانت في البداية. ومن خلال قراءاتي في علم النفس، وجدت أن هذه الظاهرة تُعرف باسم التعوّد (Habituation). وتعني أن الدماغ يقلل استجابته القلقة كلما تكرّر تعرضه للموقف نفسه. وكأن الدماغ يتعلّم مع الوقت رسالة بسيطة لكنها عميقة: هذا ليس خطرًا حقيقيًا. ولهذا نلاحظ غالبًا أن الأشخاص الذين خاضوا تجارب عديدة في السفر أو العمل أو حتى في المواقف الاجتماعية يكونون أكثر هدوءًا واتزانًا. شخصيًا بدأتُ أدرّب نفسي على تغيير زاوية النظر. فبدل أن أقول: لو فاتتني الرحلة فسأفشل تمامًا، صرتُ أفكر: حتى لو فاتتني، سأجد حلولًا بديلة. هذا التحول البسيط في التفكير أحدث فرقًا كبيرًا في شعوري بالطمأنينة. أما من الناحية العملية، فقد ساعدني أسلوبان بشكل ملحوظ: • التجربة التدريجية: وضعتُ نفسي في مواقف جديدة خطوة بعد خطوة، حتى يتلاشى الخوف تدريجيًا. • التعلم من تجارب الآخرين: عندما لا أملك تجربة شخصية في موقف ما، ألجأ إلى قصص الآخرين وخبراتهم، فأتعلم منها وكأنها جزء من تجربتي الخاصة. في النهاية، لا يختفي القلق تمامًا، لكنه يتحوّل مع المعرفة والتجربة من عائق يربكنا إلى إشارة تنبّهنا. ومع كل تجربة جديدة، نكتشف أن ما كان يبدو مخيفًا بالأمس، يصبح اليوم مجرد خبرة أخرى تضيف إلى نضجنا وثقتنا بأنفسنا.

هل انتبهتم ان تشات جي بي تي صار فيه skills ؟ بحيث يمكن اضافتها او بناء واحدة على كيفك؟

ضحية اخرى لقدرات جديدة للذكاء الاصطناعي لم يكن تراجع سهم «آي بي إم» (IBM) نتيجة إطلاق منتجٍ جديد، ولا بسبب إعلان أرباحٍ مُخيِّب، ولا جرّاء خفض أسعارٍ من مُنافس. بل جاء بعد تدوينة تُعلن أن نموذج «كلود» (Claude) أصبح قادراً على قراءة لغة «كوبول» (COBOL). في يومٍ واحد، هبط السهم بنسبة 13 في المائة، في أسوأ خسارةٍ يوميةٍ له منذ أكتوبر (تشرين الأول) عام 2000، لتنتهي بذلك 25 عاماً من صموده. فما الذي حدث؟ تعتمد 95 في المائة من أجهزة الصرّاف الآلي في الولايات المتحدة على لغة «كوبول». كما تُشغِّل مئاتُ المليارات من أسطر الشيفرات بهذه اللغة أنظمةَ البنوك، وشركاتِ الطيران، والجهاتِ الحكومية. لكن المشكلة أن مُطوّري تلك الشيفرات تقاعدوا منذ عقود، وغادرت خبراتهم معهم، فيما يزداد العثور على مهندسين قادرين حتى على قراءة «كوبول» صعوبةً مع مرور الوقت. هنا تحديداً تكمن قوة «آي بي إم». لم تكن ميزتها في التكنولوجيا ذاتها، بل في حقيقة أن قلّةً فقط تفهم هذه الأنظمة القديمة والمعقّدة والحسّاسة. لذلك دفعت الشركات مليارات الدولارات للشركة، لأن أي محاولةٍ للاستغناء عنها كانت تنطوي على مخاطر انهيارٍ كارثي للأنظمة. غير أن شركة «أنثروبيك» (Anthropic) أعلنت أن أداة «كلود كود» (Claude Code) باتت قادرة على تحليل آلاف الأسطر من «كوبول»، ورسم خرائط الاعتماد بينها، وتوثيق سير العمل، وتحديد مخاطر الترحيل، بل وترجمة المنطق البرمجي القديم إلى لغاتٍ حديثة. ما كان يستغرق سنواتٍ من العمل، قد يُنجَز الآن في غضون أرباعٍ سنوية. التقطت الأسواق الرسالة سريعاً: الاحتكار القائم على ندرة المعرفة لم يعد مضموناً. وعندما تسقط قداسة اللغة، تتغيّر معادلة القوة في السوق.

ارتفاع سهم اوراكل بعد الاعلان عن تسريحات جديدة بدأت أوراكل موجة تسريحات كبيرة لموظفيها، وبعض الموظفين تلقوا إشعارات عبر البريد الإلكتروني، وتشير التقديرات إلى تسريح ما بين 20 إلى 30 ألف موظف (حوالي 18%)، لكن هذه الأرقام غير مؤكدة رسميًا حتى الآن، وكالعادة الهدف من القرار هو خفض التكاليف وتمويل استثمارات ضخمة في الذكاء الاصطناعي، مع توقع توفير 8–10 مليار دولار. السوق تفاعل بشكل إيجابي، حيث ارتفع سهم الشركة بنحو 6%.

تسارع شركة “ميتا” (Meta) إلى تعميم استخدام الذكاء الاصطناعي داخلها، عبر تطوير مساعدين أذكياء لكل موظف، بهدف رفع الإنتاجية وتسريع العمل. ويقود مارك زوكربيرج (Mark Zuckerberg) هذا التوجه بمساعد شخصي خاص به. وفي المقابل، تربط الشركة تقييم الأداء باستخدام هذه الأدوات، وسط مخاوف متزايدة من تسريحات قد تصل إلى نحو 20% من الموظفين، نتيجة التحول الكبير نحو الذكاء الاصطناعي.

بدأت فكرة ان يدفع الوكيل عبر الانترنت بالظهور أعلنت شركة «سترايب» (Stripe) إطلاق تقنية جديدة تُعرف باسم «بروتوكول مدفوعات الآلة» (Machine Payments Protocol – MPP)، وهي خطوة تهدف إلى تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من إجراء عمليات الدفع عبر الإنترنت بشكلٍ تلقائي، من دون الحاجة إلى تدخّل الإنسان في كل مرة. وتقوم فكرة هذا البروتوكول على منح هؤلاء الوكلاء القدرة على التصرّف كمستخدمين حقيقيين، بحيث يستطيعون طلب الخدمات أو البيانات من المواقع والتطبيقات، ثم إتمام عملية الدفع والحصول على الخدمة بشكلٍ مباشر وسريع. وبهذا، لم يعد الدفع عبر الإنترنت مقتصراً على البشر، بل أصبح متاحاً أيضاً لوكلاء الذكاء الاصطناعي. وعلى سبيل المثال، يمكن لوكيل ذكاء اصطناعي أن يطلب استخدام خدمة معيّنة، كتشغيل متصفّح أو الوصول إلى بيانات محددة، فتقوم الجهة المقدّمة للخدمة بإرسال طلب دفع، ليوافق الوكيل عليه تلقائياً، ثم يحصل على ما طلبه فوراً. وتدعم هذه العملية أنواعاً متعددة من المدفوعات، مثل المبالغ الصغيرة جداً، أو الاشتراكات المتكرّرة، أو الدفع عبر البطاقات البنكية والعملات الرقمية. وقد بدأت بالفعل تطبيقات عملية لهذا التوجّه، إذ بات بإمكان بعض وكلاء الذكاء الاصطناعي تشغيل خدمات رقمية والدفع مقابل كل استخدام، أو إرسال بريد ورقي، أو حتى طلب الطعام بشكلٍ آلي داخل مدينة نيويورك. ويعكس ذلك تحوّلاً تدريجياً نحو عالمٍ تتفاعل فيه الأنظمة الذكية مع الخدمات الرقمية بشكل مستقل. وترى «سترايب» أن هذه التقنية تمهّد لظهور ما يمكن تسميته «اقتصاد الوكلاء»، حيث يصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي فئة جديدة من المستخدمين على الإنترنت، قادرة على الشراء والدفع وإدارة المهام المالية بنفسها. وفي هذا السياق، تعمل الشركة على تطوير مجموعة من الأدوات والبنية التحتية التي تدعم هذا التحوّل، بهدف تسهيل بناء خدمات جديدة تعتمد على هذا النوع من التفاعل الآلي. وباختصار، تمثّل هذه الخطوة محاولة لإعادة تعريف طريقة إجراء المدفوعات على الإنترنت، من خلال نقل جزء كبير من هذه العمليات إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي، الأمر الذي قد يغيّر شكل الاقتصاد الرقمي في المستقبل القريب.

تشير تقارير إلى أنّ شركة ميتا (Meta) تدرس خطّة لتسريح نحو 20 في المائة أو أكثر من موظّفيها، وفق ما نقلته وكالة رويترز (Reuters) عن مصادر داخل الشركة. ويبلغ عدد موظّفي ميتا قرابة 79 ألف موظّف، ما قد يعني فقدان نحو 15,800 إلى 16,000 وظيفة في حال تنفيذ الخطّة. وأوضحت المصادر أنّ القرار لا يزال قيد الدّراسة، ولم تُحدَّد بعدُ المواعيد أو الأرقام النهائيّة للتسريحات.

صرفت الشركات خلال العام الماضي اكثر من ٣٠ مليار على اشتراكات الذكاء الاصطناعي ولعلّ سؤال المليون دولار هل هذا انفاق اضافي ام انه اقتطع حصة من التوظيف

هل يُقاس نجاحنا بما نحقّقه، أم بما يحقّقه الآخرون؟ وبدون مقدمات، أتكلم هنا عن المقارنة ودورها في تعريف النجاح المهني في حياتنا. لا تبدأ المقارنة كخيارٍ واعٍ، بل تتسرّب بهدوء إلى وعينا، وتُعيد تشكيل نظرتنا لأنفسنا دون أن ننتبه. ننظر حولنا، فنرى من تقدّم، ومن سبق، ومن حقّق ما كنّا نطمح إليه، ثم نسأل—بشكلٍ شبه تلقائي: أين أقف أنا من كلّ هذا؟ في البداية، تبدو المقارنة بريئة. بل لعلّها ضرورية. فهي التي تدفعنا إلى تحسين أدائنا، وتوسيع طموحاتنا، والخروج من مناطق الراحة. لكن ما لا نلاحظه سريعًا هو أنّ هذه الأداة نفسها، التي تُحرّكنا إلى الأمام، قد تتحوّل—بهدوء—إلى عبءٍ داخليٍّ ثقيل. ذلك لأنّ المقارنة لا تعرف الثبات. نحقّق هدفًا، فنشعر بالرضا… للحظة. ثم لا يلبث هذا الشعور أن يتلاشى، ليس لأنّ الإنجاز فقد قيمته، بل لأنّ معيارنا تغيّر. ما كان يومًا إنجازًا كبيرًا، يصبح فجأة أمرًا عاديًا، وما كان سقفًا للطموح يتحوّل إلى أرضيةٍ جديدة نقف عليها لنقارن أنفسنا مجددًا. وهكذا، ندخل في سباقٍ لا خطّ نهاية له. لا تكمن المشكلة في أنّنا نقارن، بل في كيفيّة المقارنة، ومع من، ولماذا. حين نقارن أنفسنا بنماذج استثنائية، أو قصصٍ مختصرةٍ للنجاح، فإنّنا لا نقيس واقعنا، بل نقيس نسخةً مُنتقاة ومُجمّلة من الواقع. وحين نقارن أنفسنا بالأقربين إلينا، لا نقارن الإنجازات فقط، بل نقارن ذواتنا بأكملها—قيمتنا، ومكانتنا، وصورتنا في أعين الآخرين. عند هذه النقطة، يتغيّر كلّ شيء. لا يعود التأخّر مجرّد تأخّرٍ مهني، بل يتحوّل إلى شعورٍ بالنقص. ولا يعود التقدّم كافيًا، لأنّ هناك دائمًا من يبدو أكثر تقدّمًا. ويصبح الانتباه مشتّتًا بين ما نفعله، وما يفعله الآخرون، فنفقد التركيز على المسار، وننشغل بمراقبة السباق. ومع الوقت، لا تتآكل الإنجازات، بل يتآكل الإحساس بها. ومع ذلك، ليس الحلّ في التخلّي عن المقارنة؛ فهذا، ببساطة، غير ممكن. فالعقل البشريّ مُصمَّم ليقارن، ليُحدّد موقعه، ويفهم العالم من حوله. لكن يمكننا أن نُعيد تعريف علاقتنا بها. يمكن أن نستخدم المقارنة كأداةٍ، لا كمرآةٍ نحاكم بها أنفسنا. كوسيلةٍ لتحديد ما ينقصنا من مهارات، لا لتحديد ما ننقصه من قيمة. كإشارةٍ تُرشدنا إلى الخطوة التالية، لا كحكمٍ نهائيٍّ على مسيرتنا. الفرق دقيق، لكن أثره عميق. عندما نُدرك أنّ قيمتنا لا تتغيّر بتغيّر ترتيبنا، وأنّ المسارات المهنية ليست سباقًا موحّدًا، بل تجارب متباينة بإيقاعات مختلفة، تبدأ المقارنة في فقدان قدرتها على استنزافنا. حينها فقط، يمكن أن نستفيد منها… دون أن نقع في فخّها.

كيف أعرف نقاط قوتي؟ إليك آلية عملية بسيطة لمساعدتك في تحديد نقاط القوة والضعف لديك، إذ تربتط نقاط القوة بما تجيده وتحبّ فعله، أو بالأحرى بما يجعلك في أبهى حالاتك بعين نفسك وبعين الآخرين، لذا أدعوك لتسأل نفسك والناس من حولك، لمساعدتك في تحديد نقاط قوتك وضعفك. وعليه أجب عن الأسئلة التالية؟ ما الأنشطة التي تنجح بها؟ لا يمكنك الحكم بنفسك على الأنشطة التي تنجح فيها، لذا استعن بالدائرة المهنية والشخصية حولك لمساعدتك في تحديدها عبر تسجيل الأنشطة التي مدحوك بها، أو على الأقل كانوا سعيدين بإنتاجك فيها. ما الذي ترغب داخلياً في إنجازه؟ غالباً ما تشكِّل الأنشطة التي تتطوَّع لأدائها وإنجازها دون إسنادها إليك نقاط قوة عندك، لأنَّها تنبع من رغبتك الداخلية وسعادتك بالإنجاز ومديح الآخرين لك، ما يجعلك ماهراً وقوياً فيها. هل تتحسَّن باستمرار في هذه الأنشطة بطريقة شبه طبيعية؟ راجع ماضيك، وتأكَّد ممَّا استطعت تعلّمه بسرعة، فلعله يشكِّل نقطة قوَّة لديك، لأنّ نقاط القوة تراكمية بحتة، أي أنك تحسَّنت فيها بشكل بسيط على مدى طويل، حتى وصلت إلى المستوى الحالي من المهارة والإتقان. هل تهمُّك هذه الأنشطة وتشعرك بالرضا؟ إحدى المزايا الأساسية لنقاط قوتك أنك لا تملّ ولا تكلّ منها، وتكون مستمتعاً ومرحاً أثناء أداء الأنشطة التي تعتمد على نقاط قوّتك، بل ومتشوقاً في فترات انتظارها. وأضيف أنا: هل تلك الانشطة تؤدِّي إلى مصدر دخل مادي لك؟ - الكاتب الشهير ماركوس باكينجهام، كتاب: ضع نقاط قوتك موضع التنفيذ: ست خطوات لتحقيق أداء مبهر. See less