دور الذكاء الاصطناعي المصمم باللغة العربية والكفاءات المحلية في رسم مستقبل قطاع خدمات الأعمال في منطقة الخليج

تشهد دول الخليج تحولاً جذريًا مدفوعًا بتقنيات الذكاء الاصطناعي يعيد رسم ملامح العمليات المؤسسية.

فوتيرة الدورات المالية تتسارع، وتتجه تفاعلات الموارد البشرية نحو الأتمتة الشاملة، ويترسخ التحول الرقمي في المشتريات.

لم تعد خدمات الأعمال مجرد وظائف إدارية مساندة؛ بل تحولت إلى منصات مؤسسية متكاملة تجمع بين الكفاءة التشغيلية، والرؤى التحليلية، والمرونة الفائقة.

ومع ذلك، يصطدم هذا الزخم المتسارع بجدار هيكلي يقيد طموحه؛ إذ لا تزال معظم نظم الذكاء الاصطناعي تعمل باللغة الإنجليزية.

في حين تُشكل اللغة العربية في المنطقة الركيزة الأساسية للعقود، والإدارات العامة، والتواصل مع الجمهور، وهو ما يكبح جماح انتشار هذه النظم، ويقلص من جدواها الاستثمارية.

إن المرحلة القادمة من تعزيز الإنتاجية لن تعتمد على التوسع في الأتمتة التقليدية فحسب، بل ستولد من رحم منظومة متكاملة؛ تقودها نظم ذكاء اصطناعي مصممة باللغة العربية، وتديرها كفاءات محلية مؤهلة لتوجيه هذه النظم وتوسيع نطاقها.

محدودية الكفاءة اللغوية في نظم الذكاء الاصطناعيأحرزت دول الخليج تقدمًا ملموسًا في تكامل عمليات الإدارة المالية والموارد البشرية وتقنية المعلومات والمشتريات وخدمة العملاء وتجميعها تحت منظومة خدمات مركزية.

ولم يعد سقف الطموحات اليوم مقصورًا على تعزيز الكفاءة التشغيلية، بل امتد ليشمل التوسع في تقديم خدمات نوعية فائقة الجودة.

ورغم أن الذكاء الاصطناعي هو المحرك الأساسي وراء تحقيق هذه الطموحات، فإنه لا يزال يواجه تحديات تتعلق باللغة وفهم السياق.

تتغذى النماذج اللغوية الكبيرة في مرحلة تدريبها غالبًا على البيانات الإنجليزية.

ففي قواعد البيانات الكبرى مثل قاعدة CC100 التابعة لمؤسسة Common Crawl، والمستخدمة في تدريب النماذج اللغوية الشائعة، تستأثر اللغة الإنجليزية بنحو 82 غيغابايت من النصوص، في مقابل 5,4 غيغابايت فقط للغة العربية، رغم أن عدد الناطقين بالعربية يتجاوز 400 مليون شخص.

وتأتي تحديات مثل تنوع اللهجات الدارجة، وظاهرة التناوب اللغوي، والتعقيد البنيوي للغة العربية، لتزيد من اتساع الفجوة بين القدرات النظرية لهذه النماذج وأدائها على أرض الواقع.

أصبح تأثير هذه التحديات جليًا في مختلف دول الخليج؛ فالمشاريع التجريبية التي تبشر بإمكانات واعدة لتقنيات الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تتعثر وتفشل عند محاولة توسيع نطاقها التشغيلي.

كما تحتاج روبوتات الدردشة إلى تدخلاً بشريًا مستمرًا، في حين تخطئ أدوات معالجة المستندات في تفسير النصوص وتحليلها، ليتضح في النهاية أن الأتمتة بشكلها الحالي مجرد أداة لإعادة توزيع العبء التشغيلي بدلاً من تقليصه.

وتشير التقديرات أن النماذج العامة الداعمة للعربية لا تتجاوز دقتها 30 إلى 50% فقط عند التعامل مع النصوص المالية العربية.

لا يعود هذا الخلل إلى ضعف قدرات الذكاء الاصطناعي، بل إلى غياب الكفاءة اللغوية الملائمة لقطاع خدمات الأعمال.

وقد نجحت منظومات تقنية أكثر نضجًا، مثل الصين، في تقليص هذه الفجوة عبر الاستثمار في تطوير النماذج اللغوية المحلية، وإثراء قواعد البيانات، وتسهيل آليات النشر والتطبيق.

دور نظم الذكاء الاصطناعي المصممة باللغة العربية في إعادة صياغة الجدوى الاقتصاديةعندما تفتقر النماذج إلى الطلاقة الأصلية، تضطر المؤسسات إلى تعويض هذا القصور من خلال تعزيز الإشراف البشري، وإعادة صياغة المخرجات، والاعتماد على مسارات عمل يدوية موازية لضمان الدقة؛ مما يقلل القيمة الاقتصادية للأتمتة.

ويظهر ذلك بوضوح في استمرار تحويل أكثر من 20% من استفسارات روبوتات الدردشة العربية إلى فرق الدعم البشرية.

لا تزال النماذج اللغوية الكبيرة المصممة باللغة العربية في مرحلة ناشئة، حيث يقتصر توظيفها في الغالب على واجهات المحادثة الأمامية.

وفي المقابل، تواجه نظم الذكاء الاصطناعي صعوبة في أتمتة سير العمل الكامل داخل المؤسسات، وهو النموذج الذي يتيح تحقيق قيمة تشغيلية مستدامة.

يسهم تحسين توافق الذكاء الاصطناعي مع اللغة في تسريع وتيرة التحول المؤسسي الذي بدأ يفرض نفسه بالفعل.

وتقدم منصة watsonx Orchestrate التابعة لشركة آي بي إم مثالاً واضحًا على ذلك، إذ تتيح أتمتة القيود المالية تحقيق وفورات سنوية تقارب 600 ألف دولار، إلى جانب خفض تكاليف الموارد البشرية بنسبة 40% وتسريع إجراءات اعتماد الموردين بمقدار عشرة أضعاف.

ويبرز هذا المثال دور الذكاء الاصطناعي بوصفه طبقة تشغيلية متكاملة تربط مختلف مسارات العمل داخل المؤسسة.

يتجلى هذا التحول بوضوح في التجربة الصينية؛ حيث بات الذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من العمليات اليومية داخل الشركات والجهات الحكومية، ويواصل تطوره من خلال حلقات تقديم الملاحظات (feedback loops)الناتجة عن الاستخدام الواقعي.

بدأت دول الخليج أولى خطواتها في هذه الرحلة؛ كما يظهر في مبادرات مثل" علّام" و" جيس" و" فالكون" و" فنار"، إضافة إلى الشراكات النوعية مثل التعاون بين شركتي OpenAI وG42 لتطوير نموذج حكومي مخصص، ما يعكس التوجه الجاد نحو تطوير نظم ذكاء اصطناعي مصممة باللغة العربية لخدمة الأغراض المؤسسية.

ومع ذلك، لا يزال التطبيق العملي محصورًا في طبقات التفاعل والمحادثة.

الكفاءات هي المحرك الفعلي لمضاعفة الأثر التقنيلا تتوسع التقنية من تلقاء نفسها؛ إذ ترتبط كفاءة منظومة الذكاء الاصطناعي بالكوادر والمواهب البشرية بقدر ارتباطها بقدرات النموذج اللغوي ذاته.

وتمتلك المنطقة قاعدة عريضة من الكفاءات الناطقة بالعربية.

إلا أن حصر هذه الكوادر في الأدوار التشغيلية الروتينية يحد من أثرها ويقيد إنتاجيتها.

وفي المقابل، يسهم توظيفها في نقاط التحكم الرئيسية - مثل: حوكمة الذكاء الاصطناعي، وإدارة البيانات، والإشراف على النماذج، وتصميم الخدمات - في تحسين الأداء وتمكين التوسع.

تقدم الصين مثالاً واضحًا على هذا النموذج.

ففي ظل مؤشرات تُظهر فجوة ضخمة بين الطلب المتوقع على المواهب والذي يقارب ستة ملايين متخصص، وبين المعروض الفعلي الذي لا يتجاوز مليونًا واحدًا، سارعت بكين إلى مضاعفة الاستثمار في التعليم وتحول القوى العاملة.

حيث تتولى المؤسسات المتخصصة قيادة المهام البحثية، فيما تعمل الجامعات والمنصات التابعة لشركات مثل بايدو وعلي بابا وتينسنت على تطبيق الحلول ونشرها.

وتسير دول الخليج بخطى حثيثة نحو هذا النموذج؛ إذ تتولى مؤسسات رائدة مثل جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي والهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي قيادة جهود تنمية الكفاءات، وتبرز فرصة استراتيجية متنامية لتوجيه هذه الجهود نحو التطبيقات المؤسسية الفعلية.

ومن هنا، يبرز النموذج الأكثر مرونة واستدامة وهو النموذج الهجين؛ إذ توفر الكفاءات الإقليمية القدرة على التوسع، بينما تتولى الكفاءات الوطنية مهام الحوكمة والإشراف.

وفي نهاية المطاف، لن تعتمد الميزة التنافسية على مجرد الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي، وإنما ستعتمد على القدرة على توطين هذه التقنيات، وحوكمتها، وتشغيلها بأعلى درجات الكفاءة.

التحول من الأتمتة إلى تحقيق الميزة التنافسيةلا تحتاج دول الخليج إلى محاكاة النموذج الهندي القائم على التعهيد أو النموذج الأوروبي القائم على خدمات التعهيد من مناطق قريبة جغرافيًا.

إذ تكمن ميزتها التنافسية في الكفاءة السيادية للدول، وسرعة تطوير البنية التحتية، والقدرة على مواءمة السياسات مع رأس المال والطلب.

يظل تحويل هذه المقومات إلى ميزة تنافسية مستدامة مرهونًا بإجراء تغييرين جذريين في بنية المنظومة.

أولهما، يجب التعامل مع نظم الذكاء الاصطناعي المصممة باللغة العربية بوصفها بنية تحتية أساسية تشمل منظومة البيانات، والنماذج اللغوية، والقدرات الحوسبية، وآليات الحوكمة، وصولاً إلى دمجها الكامل في تدفقات العمل اليومية.

وبدون هذا المنظور الشامل، ستبقى نظم الذكاء الاصطناعي مجزأة وغير قادرة على تحقيق أثر ملموس.

ثانيهما، يجب إعادة توجيه استراتيجية القوى العاملة من دور المشاركة إلى دور التحكم، وذلك عبر توظيف الكفاءات الوطنية في أدوار تحدد آليات تشغيل هذه النظم، بدلاً من الاكتفاء بتنفيذ عمليات مطوّرة خارجيًا.

ستكون المحصلة النهائية نموذج تشغيل مختلف.

بحيث تعمل منصات خدمات الأعمال على معالجة وتنفيذ العمليات باللغة العربية، وتُصمَّم بقيادة الكفاءات في نقاط التحكم المناسبة، لتتحول بذلك من مراكز تكلفة إلى أصول استراتيجية.

وهنا تملك دول الخليج فرصة استثنائية لقيادة هذا التحول عالميًا، من خلال بناء منظومة ذكاء اصطناعي تتسم بالحوكمة الفعالة، والقدرة على التكييف المحلي، والموثوقية في بيئات التشغيل الواقعية.