الثورة الصناعية بالذكاء الاصطناعي: هل لا نزال نستخدم سير العمل القديمة؟

كتابة: ويل آوانغ

في العام الماضي، شاركت في بعض المؤتمرات الصناعية التي تركز على الذكاء الاصطناعي. كان الضيوف على المسرح يعرضون باستمرار ميزات الذكاء الاصطناعي المذهلة، بينما كان الحضور في الجمهور يصورون الشاشات بهواتفهم، وينشرون الصور على واتساب ثم يعودون للتمرير مرة أخرى. لكن عند العودة إلى المكتب، كانت الاجتماعات الأسبوعية، والموافقات، والتقارير الأسبوعية هي نفسها تمامًا. لقد أدرجت الشركات الكبرى استهلاك الرموز كجزء من مؤشرات الأداء الرئيسية، وأصبح بعض الأشخاص أبطالًا في العمل بسبب استخدامهم لنصوص آلية لزيادة الكميات. أولئك الأشخاص على واتساب يتحدثون اليوم عن ثورة Claude، وغدًا عن تفوق Codex، وبعد غد عن عظمة Gemini—هل هم يتبنيون الثورة حقًا، أم أنهم يركضون فقط من حدث إلى آخر؟

这些都是噪音，不是我想要的答案。

السؤال الحقيقي ليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قويًا بما يكفي — فقد تم تصنيع المحرك البخاري بالفعل، السؤال هو من سيقوم أولًا بتفكيك المصنع القديم.

اليوم الذي بدأت فيه الثورة الصناعية حقًا، لم يكن يوم تحسين وات لمحرك البخار، بل اليوم الذي قرر فيه أصحاب المصانع في لانكشاير مغادرة الأنهار وإعادة بناء ورش العمل حول محرك البخار. بنفس الطريقة، فإن اللحظة الأهم في الذكاء الاصطناعي ليست يوم اختراع النماذج الكبيرة، بل اليوم الذي يقرر فيه أول منظمة تفكيك العمليات القديمة وإعادة بناء طرق الإنتاج حول الذكاء الاصطناعي. هذا اليوم لم يأتِ بعد. لكنه في طريقه.

رأى شخصان هذا الأمر منذ وقت طويل. كتب تشاو يوان، الرئيس التنفيذي لشركة Notion، مقالًا بعنوان "Steam, Steel, and Infinite Minds" في أواخر عام 2025، ورأى أن الوضع بارد: لا نزال في مرحلة "استبدال عجلة الماء" — نضيف روبوتات دردشة ذكية إلى الأدوات الحالية، لكن لا أحد يعيد تصميم المصنع. أما ليوبولد أشينبرينر، الموظف السابق في OpenAI، فقد سلك طريقًا مختلفًا: كتب كتابًا بطول 165 صفحة بعنوان "Situational Awareness"، ثم أنشأ صندوقًا استثماريًا، ونقل رأس ماله من 225 مليون دولار إلى 13.68 مليار دولار، مع التركيز الكامل على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. أحدهما ينظر للداخل، والآخر يخاطر للخارج.

هذا المقال ليس عنهم. بل عنّا—أين نحن الآن، وأي جزء من التاريخ نعيد تكراره.

( نسج على نول قوي، نقش بواسطة ج. تينجل بعد توماس ألوم، 1835 / ويكيميديا كومنز )

يوم معظم الناس يكون كالتالي: يكتبون بريدًا إلكترونيًا باستخدام الذكاء الاصطناعي صباحًا، ويوفرون عشر دقائق؛ ثم يقضون ساعتين في حضور اجتماع أسبوعي لم يكن من الضروري عقده؛ في فترة ما بعد الظهر، ينسخون ولصقون نفس مجموعة البيانات بين ثلاثة أدوات؛ وفي المساء، ينشرون منشورًا على وسائل التواصل يقول: "الذكاء الاصطناعي حقًا رائع". العشر دقائق التي تم توفيرها، تُستهلك بالكامل من قبل الإجراءات القديمة.

بالمثل، عندما ظهرت المحركات البخارية، قام أصحاب المصانع في البداية فقط باستبدال عجلات المياه بالمحركات البخارية، مع بقاء كل شيء آخر كما هو—ما زالت المصانع مبنية بجانب الأنهار، وما زالت مباني متعددة الطوابق، وما زال محور النقل المركزي يدير خط الإنتاج بأكمله. نحن نضع ChatGPT داخل Slack، ونضيف Copilot إلى Office، ونُدمج نافذة الدردشة بالذكاء الاصطناعي في سير العمل—نقوم بنفس الشيء. تمت ترقية الأدوات، لكن المصنع لم يتغير.

لكن تغيير الجهاز الجديد لا يعني تغيير المصنع. كما قال ماكولوه جيدًا:

نحن نقود نحو المستقبل من خلال المرآة الخلفية. استخدام الإجراءات القديمة لاستيعاب الأدوات الجديدة يشبه كيف كانت الأفلام المبكرة مجرد تصوير للمسرحيات.真正的突破،要等到有人将蒸汽机彻底摆脱河流，围绕新动力重新设计整个生产方式。

عند مقارنة خط زمني للثورة الصناعية مع الذكاء الاصطناعي، يمكنك تقريبًا تحديد موقعنا على الخريطة:

تم ضغط خط الزمن الحالي بشكل شديد. استغرقت الثورة الصناعية 60 عامًا من المحرك البخاري إلى الهوس بالسكك الحديدية، بينما استغرق الذكاء الاصطناعي من Transformer إلى موجة بناء مراكز البيانات فقط 7 سنوات.

السرعة ليست المشكلة، المشكلة هي أين علقنا — فالصفوف الأربعة الأولى لا تزال في مرحلة تركيب آلات جديدة في ورشة قديمة، حيث تم تثبيت المحرك البخاري وتم تمهيد السكك الحديدية، لكن طريقة الإنتاج بقيت كما هي. الصف السادس هو نقطة التحول الحقيقية. من المرجح أننا علقنا بين هاتين الخطوتين.

المحرك البخاري في يديك، لكن المصنع لا يزال قديمًا.

يتم دائمًا بناء البنية التحتية بشكل مفرط. في النهاية، من يفلس هم المستثمرون، وليس البنية التحتية.

في عام 1846، أقر البرلمان البريطاني 263 قانونًا للسكك الحديدية، ووافق على بناء 9500 ميل من السكك الحديدية الجديدة. وبلغت استثمارات السكك الحديدية ذروتها، حيث شكلت 13% من الناتج المحلي الإجمالي البريطاني. وكان يمكن شراء أسهم السكك الحديدية بدفع مقدار 10% فقط، فاندفع الطبقة الوسطى للدخول في السوق. وانفجرت الفقاعة في عام 1847. ولم يُبنَ ثلث الخطوط المعتمدة أبدًا، وخسر عدد لا يحصى من المستثمرين كل أموالهم. وخسر داروين 60% من استثماراته في أسهم السكك الحديدية، لكنه كان أكثر حظًا من معظم الناس.

لكن السكك الحديدية بقيت.

بنية تحتية الذكاء الاصطناعي اليوم تتبع نفس المسار. وفقًا لأحدث تقديرات غولدمان ساكس، ستصل النفقات الرأسمالية العالمية على بنية الذكاء الاصطناعي إلى 765 مليار دولار بحلول عام 2026، ومن المتوقع أن تصل إلى 1.6 تريليون دولار سنويًا بحلول عام 2031. وقد ارتفع نصيب النفقات الرأسمالية لشركات السحابة الضخمة من حوالي 40% من التدفق النقدي التشغيلي في عام 2023 إلى ما يقرب من 70% بحلول عام 2025. وقد أصبحت الاستثمارات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي تمثل حوالي ربع الاستثمارات الأمريكية الإجمالية. الـ13.68 مليار دولار التي استثمرها آشينبرينر تستند إلى هذا المستوى نفسه — فهو لا يراهن على أي تطبيق سيفوز، بل على قوة الحوسبة الأساسية نفسها.

هذه الدورة الرأسمالية متماثلة مع تطوير العقارات. بناء مراكز البيانات هو بناء مباني: الأرض هي الكهرباء، ومواد البناء هي وحدات GPU والتخزين، والمقاولون هم مقدمو بناء مراكز البيانات، والمطورون هم مزودو السحابة، والمستأجرون هم شركات تطبيقات الذكاء الاصطناعي، والإيجار هو إيرادات واجهات برمجة التطبيقات. نموذج عمل مزودي السحابة هو "الإيجار لتمويل القروض" — استخدام إيرادات واجهات برمجة التطبيقات لتغطية النفقات الرأسمالية لمراكز البيانات، في انتظار الارتفاع التقييمي الناتج عن انفجار تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

قوة الحوسبة العقارية: كل جيل لديه بنية تحتية خاصة به

الخطر الأساسي هو نفسه: هل تم تعويض انخفاض سعر وحدة واجهة برمجة التطبيقات بسرعة نمو حجم الاستخدام؟ إذا انخفضت الإيجارات فوق خط السداد—وهذا هو كابوس المطورين العقاريين الأكثر دراية به. لم تكن درس عام 2008 هو بناء عدد كبير جدًا من المنازل، بل هو عدم تطابق هيكل المنازل المبنية مع الطلب الحقيقي. الخطر المكافئ للذكاء الاصطناعي هو: فائض في قوة الحوسبة العامة، لكن القدرة المتخصصة على معالجة سيناريوهات ذات قيمة عالية مثل الامتثال المالي والتشخيص الطبي لا تزال نادرة.

السكك الحديدية، العقارات، الذكاء الاصطناعي — ثلاث فترات من الاستثمارات في البنية التحتية، تشترك جميعها في قاعدة واحدة: الإفراط في البناء هو القاعدة، وتجار المواد البناء دائمًا يفقدون قوة التسعير، والعائد طويل الأجل يعود دائمًا إلى مالكي "المواقع الأساسية". انظر إلى مراكز صناديق وول ستريت في الربع الأول — من المحتمل جدًا أن 80% من الاستثمارات تتركز على هذه الطبقة البنية التحتية: NVIDIA، مراكز البيانات، البنية التحتية السحابية. لكن الهوس بالسكك الحديدية يعلمنا أن هذا ليس الصورة الكاملة للثورة في الذكاء الاصطناعي، ولا حتى الطبقة الأعلى عائدًا.

ما هو الموقع الاستراتيجي للذكاء الاصطناعي؟ إنه بيانات الصناعة الفريدة، ودمجها العميق في سير العمل. بالنسبة للأفراد، فإن "الموقع الاستراتيجي" الحقيقي ليس الأسهم التي يمتلكونها، بل قدراتهم وخبراتهم الصناعية التي لا يمكن استبدالها—بشرط أن يكونوا أعادوا بناء طريقة استخدامهم لها حول الذكاء الاصطناعي.

العائد الحقيقي، في المستوى التالي. لكن بين البنية التحتية وإنشاء القيمة، لا يوجد اتصال سلس. هناك فجوة بينهما — على مر التاريخ، ابتلعت هذه الفجوة عقودًا.

الأشخاص الذين يفككون المصانع والأشخاص الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي لزيادة الكفاءة لا يقومان بنفس الشيء.

سيمون، الشريك المؤسس لتشاو يوان، كان سابقًا "مطورًا بسرعة عشرة أضعاف"، لكنه الآن نادرًا ما يكتب الكود بنفسه — فهو يدير في نفس الوقت ثلاثة أو أربعة عوامل ترميز بالذكاء الاصطناعي، مما يرفع كفاءته إلى 30 إلى 40 ضعفًا. لدى Notion الآن 1000 موظف وأكثر من 700 عامل ذكي اصطناعي. الفرق ليس في الأدوات، بل في أن سيمون هدم ورشته القديمة، بينما يغير معظم الناس فقط مياههم.

استخدم 600 مليون مستخدم صيني أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، بزيادة قدرها 142٪ مقارنة بالعام السابق—وهذا أكبر حوض طلب للذكاء الاصطناعي في العالم. لكن بالكاد أي شركة صينية أعادت بناء تدفقات عملها الأساسية حول الذكاء الاصطناعي. أكبر طلب عالمي على الجانب الآخر، مقترن بتغييرات تنظيمية شبه معدومة على جانب العرض. هذا التناقض بحد ذاته إشارة: المشكلة ليست في نقص الأدوات، بل في عدم مسايرة التنظيم. إن سياق العمل المعرفي موزع عبر عشرات الأدوات وعشرات العقول، والإنتاج غير قابل للتحقق، ولا أحد يعرف كيف يحدد ما إذا كان مذكرة استراتيجية فعّالة أم لا.

(تأثيرات الذكاء الاصطناعي على سوق العمل: مقياس جديد وأدلة مبكرة)

أنتروبيك قد بدأت بالفعل على نطاق أوسع. فقد أطلقت مؤشر الاقتصاد، الذي يرسم باستخدام بيانات الاستخدام الحقيقية المهام والصناعات التي ستستبدلها الذكاء الاصطناعي أولاً، ثم بنت على هذا الرسم: شراكة مشتركة مع غولدمان ساكس و بلاكستون و هيلمان آند فريدمان لإنشاء شركة خدمات أعمال أصلية للذكاء الاصطناعي؛ وتأسيس تحالف عالمي مع KPMG، مما يتيح لـ 276,000 موظف الوصول إلى Claude؛ كما أنشأت أكسينتور مجموعة أعمال، ودرّبت 30,000 موظف، مع التركيز على القطاع المالي وعلوم الحياة والرعاية الصحية.

تلعب هذه الشركات الاستشارية دور مهندسي السكك الحديدية للذكاء الاصطناعي — فهم لا يبنون محركات البخار ولا ي鋪ون السكك، بل يساعدون الشركات على هدم المباني القديمة وإعادة بناء خطوط الإنتاج حول الطاقة الجديدة. بدون هذا الدور، لا يعرف معظم أصحاب المصانع من أين يبدأون.

الإشارات قد بدأت بالوميض. الأكثر حدة منها تأتي من سوق العمل.

يواجه الشباب الذين تتراوح أعمارهم بين 22 و25 عامًا والذين يدخلون مهن ذات تعرض عالٍ للذكاء الاصطناعي، احتمالًا أقل بنسبة 14% للعثور على وظيفة مقارنةً بنظرائهم الذين يدخلون مهن ذات تعرض منخفض للذكاء الاصطناعي. بالفعل يتم ضغط الوظائف المبتدئة.

إذا كنت خريجًا جديدًا، فإن هذا الرقم يؤثر مباشرة على توظيفي. إذا كنت مشرفًا، فإن الوظائف المبتدئة التالية التي أُوظفها قد لا تكون لأفراد.

المنظمة تُفكك، فماذا عن الفرد؟ شهادتي، سيرتي الذاتية، خبرتي الصناعية التي جمعتها على مدار هذه السنوات—هذه هي عجلتي المائية. لقد كانت تدفع خط إنتاجي بأكمله، لكن المحرك البخاري قد جاء الآن. لم تعد 985 و211 خندقًا دفاعيًا؛ إنها مجرد إثبات أنني بنيت مصنعًا جيدًا على ضفة النهر في وقت ما.

الآن السؤال هو، هل لدينا القدرة على مغادرة ذلك النهر.

أظهرت بيانات Anthropic أن المستخدمين الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي لأكثر من 6 أشهر يحققون نجاحًا في المهام أعلى بنسبة 10% مقارنة بالمستخدمين الجدد. من سبقك بستة أشهر يسبقك بالفعل بنسبة 10%، وسيتضاعف هذا الفرق مع مرور الوقت.

لكن حتى الآن، لم تُغلق أي شركة بسبب عدم استخدام الذكاء الاصطناعي، على الأقل مكتب محاماتي لا يزال يحقق تقدماً كبيراً حول الذكاء الاصطناعي. لم يُختَر الفائز بعد من قبل السوق. منحنى التعلم حقيقي — أولئك الذين بدأوا مبكراً يبنون ميزة، لكن معظم الناس لا يزالون في نقطة البداية.

هل وظيفتي الحالية ستظل موجودة بعد عشر سنوات؟ كم من الأدوات التي كنت أستخدمها يوميًا قبل خمس سنوات لا تزال موجودة اليوم؟ قد تكون الإجابة على كلا السؤالين "لا". لكنني لا أعرف ما اسم الأشياء التي ستستبدلها — لأن تلك الأشياء لا توجد بعد.

هكذا كان الحال دائمًا في التاريخ. الأشياء الجديدة لا تُخطط لها، بل تنبت تلقائيًا بعد زوال القيود القديمة.

قبل بناء السكك الحديدية، كانت بريطانيا عبارة عن اقتصادات محلية منعزلة. كان يمكن أن يختلف سعر القماش في مانشستر عن سعره في لندن بنسبة 30%. كان لكل مدينة معيار وقت خاص بها، ولم يُعتبر ذلك مشكلة. خلال العقدين التاليين لبناء السكك الحديدية، تغير كل شيء. ظهر السوق الموحّد الوطني لأول مرة، وتم القضاء على الفروق في الأسعار؛ تم فرض وقت معياري بسبب السكك الحديدية، وليس اختراعه؛ وظائف مثل مديري المحطات، ومشغلي التلغراف، ووكلاء السفر—لم تكن موجودة أصلاً قبل السكك الحديدية.

لم يتوقع أحد عند بناء السكك الحديدية ظهور متاجر التجزئة. ولم يتوقع أحد عند بناء المحرك البخاري ظهور الوقت القياسي.

(البخار، الصلب، والذكاء الاصطناعي اللامحدود)

تُروي المدن قصة واحدة متشابهة. كانت المدن قبل مئات السنين على مقاييس الإنسان — فقد استغرق المشي عبر فلورنسا أربعين دقيقة. جعل الإطار الفولاذي من الممكن بناء ناطحات السحاب، وربطت السكك الحديدية المدن بالمناطق المحيطة، ثم جاء المصاعد، والمترو، والطرق السريعة. طوكيو، تشونغتشينغ، دالاس — هذه ليست فلورنسا أكبر، بل هي أنماط حياة جديدة تمامًا.

إن العمل المعرفي الحالي لا يزال على مقياس بشري. فرق صغيرة من عشرات الأشخاص، تُحدد وتيرة العمل من خلال الاجتماعات والبريد الإلكتروني، وعند تجاوز مئات الأشخاص، يصبح الأمر غير قابل للتحمل. نحن نبني فلورنسا باستخدام الحجارة والخشب. إن الذكاء الاصطناعي يجعل "طوكيو" ممكنة — منظمة مكونة من آلاف وكلاء الذكاء الاصطناعي والأشخاص، تعمل باستمرار عبر المناطق الزمنية. ربما لم تعد الاجتماعات الأسبوعية والتخطيط الفصلي والمراجعة السنوية ذات معنى.

سيمون لم يعد يكتب الكود — أصبح عمله "إدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي". قبل عامين، لم يكن هذا المنصب موجودًا. قد يكون لمهنتي التالية عنوانًا لم يُسمَّ بعد. لكن هناك من يبني بالفعل المستقبل الذي لا نستطيع تسميته بعد.

بعد هدم المصنع القديم، ماذا نبني؟ إجابة YC هي: دع الشركة تُحسّن نفسها.

نظامهم الداخلي يُعدّل كوده الخاص تلقائيًا في الليل. قام أحد الموظفين بنشر استعلام خلال النهار، ففشل التنفيذ. قرأ وكيل المراقبة هذا الفشل، وحلل السبب، وكتب كودًا لإصلاحه، ثم قدمه للمراجعة ونشره على الخادم. وفي اليوم التالي، نجح نفس الاستعلام. اكتملت العملية بأكملها أثناء نوم الجميع.

هذا ليس مساعدة الذكاء الاصطناعي على زيادة الإنتاجية بنسبة 30%. بل هو نظام أكمل دورة مغلقة بالكامل ووجد بنفسه كيفية التحسن.

وصف شريك YC توم بلومفيلد هذا النموذج من الشركات في خطاب داخلي بأنه "دورة ذكاء اصطناعي تتحسن ذاتيًا بشكل تكراري". كان حكمه مباشرًا: معظم الشركات لا تزال مثل الفيالق الرومانية — حيث تنتقل المعلومات من الأعلى إلى الأسفل وتعود من الأسفل إلى الأعلى، ويكون البشر بمثابة قنوات لنقل المعلومات. والذكاء الاصطناعي لا يُحسّن كفاءة جزء واحد فقط، بل يُدمر الأساس الذي تقوم عليه هذه البنية الهرمية بأكملها.

المنطق الجديد الذي قدمه هو: أحرق الرموز، لا تحرق الرؤوس. إن العقبة تتحول من القوى العاملة إلى قوة الحوسبة. البيانات التي رآها YC تُظهر أن إيرادات الشركات في فرق Demo Day ارتفعت بنحو خمس مرات مقارنة بقبل 18 شهرًا. لقد تولت الذكاء الاصطناعي دور الإدارة المتوسطة — لم يعد هناك حاجة لوجود أشخاص لـ "التنسيق". يجب أن يكون كل شخص IC أو builder أو operator، وكل مهمة لها مسؤول مُسجّل باسمه، وليس لجنة.

هناك شرط مسبق آخر: يجب أن تكون الشركة "قابلة للقراءة" من قبل الذكاء الاصطناعي. أي شيء لم يُسجَّل يُعتبر كأنه لم يحدث أبدًا بالنسبة للذكاء الاصطناعي. الآن، تقوم YC بحفظ جميع رسائل الشركاء، وتسجيل جميع رسائل Slack وتسجيلات جلسات المكتب. استخدم أحد الشركاء 2000 ساعة من التسجيلات التي جمعها على مدار ثلاثة أشهر لإعادة توليد دليل داخلي مكون من 150 صفحة — أفضل بكثير من النسخة الأصلية. يتم تحديث هذا الدليل تلقائيًا كل شهر، ليصبح "دماغًا حيًا" يظل محدثًا باستمرار.

ترك توم سؤالًا:

إذا بدأت شركتك من الصفر اليوم، هل ستبنينها بهذه الطريقة؟ إذا كانت شركتك قد بُنيت بالفعل على هيكل هرمي، فعليك الإجابة عن سؤال أصعب—هل ستكون معاناة إعادة البناء أقل من تكلفة الاستمرار في العمل كما لو كنت تسير كفرقة رومانية؟

الأشخاص ليسوا في وسط المصنع، بل في الدائرة الخارجية—ويتحملون المسؤولية عن المناطق التي لا تستطيع الذكاء الاصطناعي الوصول إليها حاليًا: التقييمات الميدانية، السيناريوهات الجديدة، اللحظات عالية المخاطر والعاطفية. إن "دماغ الشركة" في المركز يتكون من البيانات والسجلات ومعرفة الصناعة. البرمجيات التي تعمل عليها هي سلع استهلاكية، يمكن إنشاؤها مرة أخرى بمجرد توليدها. القيمة الحقيقية تكمن في عقول الأشخاص—كيف تسير الأعمال، وأي الخطوات تتطلب اتخاذ قرارات، فهذه الفهمات هي الأصول الحقيقية.

ما وصفه تشاو يوان في كتابه "البخار، الصلب، والعقول اللانهائية" هو الجانب الآخر من هذا المسار: منظمة يتعاون فيها 1000 موظف مع أكثر من 700 عامل ذكي (AI Agent)، حيث يتحمل البشر المسؤولية عن اتخاذ القرارات، بينما يتحمل العمال الذكيون تنفيذ المهام. يراهن أشينبرينر على بنية تحتية للقوة الحسابية، بينما يراهن تشاو يوان على إعادة هيكلة المنظمة. الطريقان يقودان في النهاية إلى نفس الوجهة: أسلوب إنتاج جديد يُعاد بناؤه حول الذكاء الاصطناعي.

بين عقد 1840 وعقد 1850 — كانت السكك الحديدية قد اكتملت، لكن المصانع لم تُعاد بناؤها بعد.

أين نحن؟ سيمون لم يعد يكتب الكود. مطحنته المائية是他自己拆的。

السؤال لم يكن أبدًا ما إذا كانت آلة البخار كافية أم لا، السؤال هو من الذي فكّك المصنع القديم أولًا.

أنا لا أخطط للتنبؤ بمتاجر التجزئة المستقبلية، بل أهدف فقط إلى التركيز على نفسي — فقط للتأكد من أنني أقف على طول السكك الحديدية، وليس بجانب نهر يجف تدريجيًا.

What about you?