فواتير جوجل السابقة R$ 120 مليار دولار أمريكي مع تقدم البرازيل في حالات الاستخدام - لماذا تحدد هذه اللحظة نضج الذكاء الاصطناعي

تخيل للحظة: في الوقت الذي يناقش فيه العالم ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيحل محل الوظائف، أصبح موظف سابق في جوجل أصغر ملياردير في قائمة فوربس 400 ببساطة عن طريق تصنيف البيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. قام إدوين تشين، مؤسس شركة Surge AI، ببناء ثروة من US$ 18 مليار دولار أمريكي مع التركيز على ما يهم حقًا: جودة البيانات.

وفي الوقت نفسه، هنا في البرازيل، نرى فسيفساء رائعة لكيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي على أرض الواقع - من دائرة الإيرادات الداخلية تكتشف عمليات احتيال بقيمة 11 مليار جنيه إسترليني حتى طالب من داخل ساو باولو يثير إعجاب تيم كوك من شركة أبل. لكننا شهدنا أيضًا مخاطر الاستخدام غير المسؤول، مثل المحامون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي لابتكار أحكام المحكمة.

تكشف هذه البانوراما للـ 24 ساعة الماضية عن شيء حاسم: نحن نعيش لحظة نضج الذكاء الاصطناعي في البرازيل. لم يعد الأمر يتعلق بالضجيج أو الوعود المستقبلية، بل بالتطبيقات الملموسة والنتائج القابلة للقياس، وقبل كل شيء، الحاجة الملحة للتدريب والاستخدام المسؤول.

درس المليار دولار للبيانات عالية الجودة

إن قصة إدوين تشين من شركة Surge AI مثيرة للاهتمام. تأسست شركته في عام 2020، وتوفر شركته خدمات تصنيف البيانات لشركات عملاقة مثل جوجل (جيميني) وأنثروبيك (كلود). في عام 2024, حققت الطفرة في الإيرادات 1.2 مليار دولار أمريكي من الإيرادات - وهذا يعلمنا شيئاً أساسياً عن منظومة الذكاء الاصطناعي.

وتجنب تشين رأس المال الاستثماري التقليدي، حيث قام بتمويل الشركة من مدخراته الشخصية واحتفظ بـ 751 تيرابايت من العقار. نهجه المبتكر؟ توظيف شارحين على درجة عالية من المهارة لإنشاء بيانات عالية الجودة، بدلاً من استغلال العمالة الميكانيكية، حيث يقول تشين: “العمالة البشرية أمر بالغ الأهمية لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام”.

تتوافق هذه الفلسفة بشكل مباشر مع ما أراه في مشاريعي الاستشارية مع الشركات البرازيلية: جودة البيانات هي ما يفصل بين مشاريع الذكاء الاصطناعي الناجحة والمشاريع الفاشلة. لا فائدة من امتلاك أفضل التقنيات إذا كانت البيانات المدخلة سيئة أو منحرفة أو سيئة التنظيم.

البرازيل في طليعة التطبيق العملي

في حين أن بعض الأسواق لا تزال تناقش الذكاء الاصطناعي نظرياً، فإن البرازيل تطبقه. والنتائج مبهرة:

دائرة الإيرادات الداخلية: الكشف عن عمليات احتيال بقيمة 11 مليار دولار أمريكي

المراجعة التي قدمتها سونيا أكيولي خلال ندوة LIDE كيف يتيح الذكاء الاصطناعي إمكانية مراقبة العمليات الرقمية، وتحديد المعاملات المشبوهة - خاصةً تلك التي تنطوي على العملات الرقمية - ورسم خريطة لشبكات الشركات المعقدة، وتوقع المخالفات قبل أن تتوطد على أنها احتيال.

ما هو الأكثر إثارة للاهتمام؟ لا تكتشف التكنولوجيا المشاكل فحسب، بل تشجع دافعي الضرائب على الامتثال الطوعي. إنه مثال مثالي لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة الدولة دون أن يكون عقابياً بطبيعته.

Detran-SP: الذكاء الاصطناعي كشرطة وقائية

ديتران في ساو باولو يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد “الجناة الخارقين” - المركبات ذات الحجم الكبير من المخالفات والديون. أحد الأمثلة على ذلك؟ سيارة شيفروليه أسترا تزيد مديونيتها عن 160,000 روبية إسترلينية وأكثر من 1,160 غرامة.

يقوم الذكاء الاصطناعي بمقارنة بيانات المخالفات وبيانات التداول لرسم خريطة لمرتكبي المخالفات المتكررة مع احتمالات منخفضة من الانتظام. هل هو فعال؟ نعم، لكنه يثير أيضًا أسئلة مهمة حول الخصوصية والحقوق الأساسية التي يجب معالجتها.

لاريسا من يونيكامب: إضفاء الطابع الديمقراطي على المعرفة بالذكاء الاصطناعي

القصة التي أثرت فيّ أكثر من غيرها هي قصة لاريسا أيومي أوكاباياشي، 23 عاماً. لقد طورت تطبيقًا تعليميًا يبسط عمل النماذج اللغوية الكبيرة، مع معالجة الجوانب الأخلاقية المهمة.

اختيرت لاريسا من بين أفضل 50 طالباً عالمياً لتقديم عرض في أكاديمية Apple Developer Academy، مباشرةً إلى تيم كوك. وتتضمن رحلتها التغلب على الصعوبات التي واجهتها في دورة يغلب عليها الذكور ونقص المعرفة البرمجية في البداية.

هذه هي ديمقراطية المعرفة بالذكاء الاصطناعي التي أتحمس لها كثيراً. عندما يتمكن الشباب من الريف من ابتكار حلول تُبهر القادة العالميين، فإننا نعلم أننا على الطريق الصحيح.

البنية التحتية غير المرئية: نمو محركات الأقراص الصلبة

حقيقة لم يلاحظها أحد ولكنها أساسية: ازداد الطلب على الأقراص الصلبة مرة أخرى بسبب الذكاء الاصطناعي. سجلت Western Digital زيادة 32% في حجم التخزين المشحون، حيث بلغت 190 إكسابايت.

لماذا هذا مهم؟ لأنه يكشف عن البنية التحتية اللازمة لدعم ثورة الذكاء الاصطناعي. لقد أنشأ Google Flow 100 مليون مقطع فيديو في ثلاثة أشهر - تخيل حجم التخزين المطلوب. تتوقع مؤسسة Gartner أن تصل إيرادات تقنية HD العالمية إلى 24 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2026.

بالنسبة للشركات البرازيلية، هذا يعني أن الاستثمار في الذكاء الاصطناعي لا يتعلق فقط بالبرمجيات. بل يتعلق الأمر ببنية تحتية كاملة للبيانات يجب التخطيط لها وتوسيع نطاقها بشكل صحيح.

مخاطر الاستخدام غير المسؤول

لكن الأمر ليس كله زهور. تكشف حالات الـ 24 ساعة الماضية أيضًا عن مخاطر الاستخدام غير المسؤول للذكاء الاصطناعي:

محام يستخدم الذكاء الاصطناعي لابتكار قرارات المحكمة

تمت إدانة موظف سابق بسوء النية في دعوى قضائية بعد أن أدرج محاميه أحكامًا قضائية مزيفة صادرة عن منظمة العفو الدولية. الغرامة؟ 5% على قيمة القضية (R$ 125 ألف روبية).

كان القاضي واضحًا: “من غير المعقول إلقاء اللوم على الذكاء الاصطناعي لأنه يعتمد على الأوامر البشرية”. تسلط هذه القضية الضوء على الحاجة الملحة لتنظيم استخدام الذكاء الاصطناعي في مهنة المحاماة وأهمية التشاور البشري الصارم.

استنساخ الصوت: ابتكار أم مخاطرة؟

استخدم رينالدو أزيفيدو الذكاء الاصطناعي لاستنساخ صوته أثناء إجازته المرضية, مما يسمح له بمواصلة إنتاج المحتوى. هل هو مبتكر؟ نعم، ولكنه يثير تساؤلات حول المصداقية والتحكم في الهوية الرقمية ومخاطر التزوير.

تُظهر هذه الأمثلة سبب أهمية التنظيم والتعليم بنفس أهمية التكنولوجيا نفسها.

الأتمتة الذكية: الخطوات الخمس التي تعمل حقًا

شارك أدريانو سيلفيرا، من شركة فلاب تكنولوجيا، ما يلي خمس خطوات أساسية للأتمتة باستخدام الذكاء الاصطناعي التي تستحق تسليط الضوء عليها:

• فهم المشكلة قبل التكنولوجيا: لا تبدأ بالحل، بل ابدأ بالمشكلة الحقيقية التي تحتاج إلى حل
• رسم خريطة العمليات الفعلية: كيف تسير الأمور على أرض الواقع وليس على الورق
• تحديد الأولويات: استخدم أطر عمل مثل ICE Score لاختيار ما يجب مهاجمته أولاً
• اختر التقنيات المناسبة: أتمتة العمليات الآلية، والتعلم الآلي، وحلول البرمجيات كخدمة - كل حالة مختلفة عن الأخرى
• راقب بدقة: استخدام منهجيات مثل RAG لتقليل الأخطاء و“الهلوسة”

تعكس هذه الخطوات بالضبط ما أراه يعمل في المشاريع التي أتابعها. التكنولوجيا مهمة، ولكن العملية أساسية.

لحظة النضج المسؤول

أكثر ما يلفت انتباهي في هذا الاستعراض العام للـ 24 ساعة الماضية هو كيف يكشف عن مراحل مختلفة من النضج في استخدام الذكاء الاصطناعي:

النضج التقني: تُظهر حالات مثل ريسيتا فيدرال وديتران-سب تطبيقات متطورة تولد نتائج ملموسة

النضج التعليمي: يوضح مثال لاريسا من يونيكامب كيف نقوم بتدريب جيل جديد يفهم الذكاء الاصطناعي بطريقة أصلية

النضج الأخلاقي: تُظهر القضايا الإشكالية للمحامي والأسئلة حول الاستنساخ الصوتي أنه لا يزال أمامنا الكثير لنتعلمه حول الاستخدام المسؤول

نضج الأعمال التجارية: تثبت شركة Surge AI أن هناك نماذج أعمال مستدامة ومربحة تركز على الجودة

لماذا هذه هي اللحظة الأكثر استراتيجية

نحن ننتقل من مرحلة الدعاية إلى مرحلة التطبيق المسؤول. وهذا يعني

• الشركات التي تستثمر في الذكاء الاصطناعي مع التركيز على جودة البيانات ستتمتع بميزة تنافسية مستدامة
• سيجد المحترفون الذين يتدربون بشكل صحيح فرصًا في سوق آخذ في التوسع
• ستواجه المنظمات التي تتجاهل الجوانب الأخلاقية والتنظيمية مشاكل خطيرة
• ستقود المؤسسات التي تجمع بين الابتكار والمسؤولية الدورة القادمة

قد تصل قيمة سوق البيانات الخاصة بالذكاء الاصطناعي إلى تريليون دولار أمريكي في المستقبل، وفقًا للتوقعات الواردة في دراسة حالة Surge AI. في البرازيل، لدينا في البرازيل خبرة تقنية وحالات استخدام ذات صلة وسكان مستعدون لتبني التقنيات الجديدة.

ماذا يعني هذا بالنسبة لك

إذا كنت مدير تنفيذي أو رائد أعمال, تستدعي هذه اللحظة وضع استراتيجية واضحة: الاستثمار في البيانات عالية الجودة، وتمكين فريقك وإرساء الحوكمة المناسبة. لم يعد الذكاء الاصطناعي رهاناً على المستقبل، بل أصبح ضرورة من ضرورات الحاضر.

إذا كنت احترافي, الرسالة واضحة: درّب نفسك، ولكن افعل ذلك بطريقة منظمة. افهم ليس فقط كيفية استخدام الأدوات، ولكن كيفية تطبيقها بشكل أخلاقي وفعال.

إذا كنت المدير العام, تُظهر حالتا ريسيتا فيدرال وديتران-سبا إمكانية التغيير، ولكن أيضًا الحاجة إلى الموازنة بين الكفاءة والحقوق الأساسية.

تعلمنا قصة إدوين تشين أن القيمة تكمن في البيانات والجودة. وتُظهر لنا قصة لاريسا أن المواهب البرازيلية قادرة على المنافسة عالمياً. وتذكرنا حالات المشاكل بأن التكنولوجيا بدون مسؤولية أمر خطير.

في مشاريعي الإرشادية والاستشارية، أساعد المديرين التنفيذيين والشركات والمؤسسات على اجتياز هذا التحول بالضبط - الجمع بين الابتكار التكنولوجي والتطبيق المسؤول، مع التركيز دائمًا على ما يولد القيمة الحقيقية: الأشخاص المهرة، والعمليات المنظمة بشكل جيد، والبيانات عالية الجودة.

لأن الذكاء الاصطناعي في النهاية يتعلق بتعزيز قدراتنا البشرية وليس استبدالها. ولحظة النضج هذه هي بالضبط الفرصة للقيام بذلك بالطريقة الصحيحة.