مصفوفة نضج الذكاء الاصطناعي 2026

من الإمكانات إلى القيمة الاقتصادية

أصبح الذكاء الاصطناعي قوة اقتصادية مثبتة. فقد تضاعف استثمار الشركات فيه خلال 2026 مقارنة بالعام السابق، محسوبًا كنسبة من إيراداتها، وامتد النمو إلى مختلف الصناعات. وفي استطلاع حديث، أفاد نحو 9 من كل 10 رؤساء تنفيذيين بتحقيق منافع في التكاليف أو الإيرادات من استثماراتهم، بينما قال 94% إن مؤسساتهم ستواصل الاستثمار حتى إن لم يتحقق العائد خلال 2026.

لم يعد السؤال ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيؤثر في الاقتصادات، بل كيف سيؤثر، ومن سيستحوذ على قيمته. وتتحدد الإجابة بإمكانات تغيير القطاعات وسوق العمل، وسرعة تحويل القدرات إلى تطبيقات منتجة، والخيارات التي يسمح بها الهيكل الاقتصادي، والقدرة على التكيف مع التحولات الاقتصادية والاجتماعية والبيئية.

تقيّم مصفوفة 2026 عددًا يبلغ 79 اقتصادًا، عبر بُعدين: التعرّض للذكاء الاصطناعي، أي قابلية القطاعات والوظائف للأتمتة وإعادة التصميم، والجاهزية، أي الاستعداد لاقتناص الفرص. وتستخدم 33 مؤشرًا، أضيف إليها هذا العام قياس القدرة الحاسوبية، وتطوير النماذج المحلية، وتنظيم الذكاء الاصطناعي. ولأن البنية القطاعية تتغير ببطء، يتحرك التعرّض عادة بوتيرة أبطأ من الجاهزية.

جاهزية تتحسن بسرعات متفاوتة

منذ المصفوفة الأولى قبل عامين، أحرزت معظم الاقتصادات تقدمًا ملموسًا. وتحسن كل اقتصاد تقريبًا في بُعد واحد على الأقل خلال 2026، وانتقلت ثمانية اقتصادات إلى فئة جاهزية أكثر تقدمًا: اليابان، وكوريا الجنوبية، واليونان، والتشيك، وتشيلي، وليتوانيا، والإكوادور، ونيجيريا. وهذه انتقالات بين فئات نسبية، وليست ترتيبًا تفصيليًا لجميع الدول.

انضمت اليابان وكوريا الجنوبية إلى الروّاد، إلى جانب كندا والصين القارية وسنغافورة والمملكة المتحدة والولايات المتحدة. استفادت اليابان من شراكاتها وتنظيمها الداعم للذكاء الاصطناعي، واستثمارات عامة وخاصة في مراكز البيانات والحوسبة. وأظهرت كوريا الجنوبية تقدمًا في النماذج المحلية، واحتلت مكانًا ضمن الخمسة الأوائل عالميًا في النماذج البارزة وفق مؤشر ستانفورد لعام 2026، مع استثمارات حكومية كبيرة في الحوسبة والمنظومة الممكنة لها.

تعكس حركة المصفوفة دور الحكومة في تهيئة القدرة، لا مجرد امتلاك الشركات للتقنية. فالتمويل العام يمكن أن يوجه المشتريات نحو هدف وطني للحوسبة، والوضوح القانوني يمكن أن يجذب شركاء، والتنسيق المؤسسي يمكن أن يختصر زمن البنية التحتية. ومع ذلك، لا تتقدم الاقتصادات بالطريقة نفسها: بعضها يبني قدرة واسعة، وبعضها يحقق قفزة مركزة في جانب يخدم ميزته القائمة.

خمس إشارات ينبغي متابعتها

أي القطاعات والوظائف أشد تعرّضًا؟

أصبح قياس التعرّض أدق على مستوى المهام. وتكشف بيانات الشركات والتوظيف وتدفقات رأس المال المواضع التي يعاد فيها تشكيل العمل بالفعل. ووسّع الذكاء الاصطناعي الوكيلي، الذي ينفّذ مهام متعددة الخطوات بدل المساعدة في مهمة منفردة، نطاق الوظائف القابلة لإعادة التصميم.

تشير نمذجة المعهد البحثي إلى إمكانية إعادة تصميم نحو نصف الوظائف الأمريكية بصورة جوهرية خلال العامين أو الأعوام الثلاثة المقبلة، وإلى تعرض نحو وظيفة من كل عشر لخطر الإزاحة على أفق أطول. وهذه تقديرات احتمالية مرتبطة بآفاق زمنية مختلفة، وليست أرقامًا عن فقدان وظائف تحقق بالفعل، ولا تقديرات لجميع اقتصادات العالم.

يتركز التعرّض حاليًا في العمل المعرفي، حيث تتقدم قدرات اللغة والبرمجة: المعلومات والاتصالات، والخدمات المالية، والسلع عالية التقنية، ثم خدمات الأعمال والخدمات العامة. ويقل نسبيًا في القطاعات الأولية غير التقنية، مثل الزراعة والتعدين. وبين الطرفين تقع التجارة والخدمات الشخصية والطاقة والتصنيع والنقل والبناء؛ ولا يعني انخفاض التعرّض الراهن غياب فرص الاستفادة.

مع تقدم الذكاء الاصطناعي المتجسد في الآلات والروبوتات والمركبات، يُتوقع اتساع التعرّض في التصنيع والخدمات اللوجستية والزراعة. وتختلف شروط التفوق هنا عن العالم الرقمي: تعتمد قيادة النماذج على الحجم والبحث، بينما تستفيد التطبيقات المادية من قاعدة صناعية قائمة. ولهذا تركز اليابان والصين على الروبوتات الصناعية والبشرية الشكل.

تواجه الشركات خيارين: تعزيز العاملين بإعادة تصميم أدوارهم للتعاون مع الذكاء الاصطناعي، أو إحلال الأنظمة محل مهامهم. وعندما يتسع أي الخيارين تتغير أعداد الوظائف وقيمتها الاقتصادية. وتحتاج الحكومات إلى دعم التأهيل؛ فالهند تستهدف تدريب 10 ملايين شخص عبر دورة تأسيسية مجانية، إلى جانب مختبرات وشهادات مهنية في المدن الأصغر، مستفيدة أيضًا من عودة كفاءات من الخارج.

يمكن لقطاع محوري أن ينقل القدرات إلى الموردين المحيطين به. فالسعودية تسعى إلى تعظيم الآثار الممتدة للذكاء الاصطناعي من قطاع الطاقة إلى الهندسة واللوجستيات والخدمات. وفي رواندا وإثيوبيا واقتصادات أفريقية تعتمد على الزراعة، يمكن للتقنيات الزراعية الذكية أن ترفع الإنتاجية وتنقل منافعها إلى أنشطة مجاورة.

الجاهزية عبر أبعاد «أسباير» الستة

يقيس إطار «أسباير» (ASPIRE) الطموح، والمهارات، والسياسات والتنظيم، والاستثمار، والبحث والابتكار، والمنظومة الممكنة. ويصبح السؤال العملي: ما سرعة تحويل التعرّض الحالي إلى قدرة عاملة تولّد قيمة؟

الطموح والمهارات

الاستراتيجية المنشورة نقطة بداية؛ والتميّز في تنفيذها وتحديثها. انتقلت اليابان والسعودية وكوريا الجنوبية والإمارات من التعهد إلى بناء قدرات فعلية. أما المواهب فتحتاج سنوات، ما قسم سوق العمل بين منافسة شديدة على متخصصين يدخلون العمل وهم متمكنون أصلًا من أدوات الذكاء الاصطناعي، وإعادة تأهيل واسعة للعاملين الحاليين.

انخفض انتقال مواهب الذكاء الاصطناعي عبر الحدود 12% خلال 2025، فاشتدت المنافسة على مجموعة أصغر من الكفاءات المتاحة للتوظيف الدولي. ولا يكفي جذب النخبة؛ إذ يحتاج بقية العاملين إلى تأهيل مستمر يحافظ على دورهم في إنتاج القيمة. ويمكن شراء الحوسبة خلال أشهر، بينما يصعب اختصار زمن بناء المواهب.

السياسات والتنظيم

تستخدم الدول التنظيم لجذب الاستثمار بقدر استخدامه للحد من المخاطر. تخفف بعض الأنظمة القيود لتشجيع الابتكار، كما في الولايات المتحدة، بينما تتبنى اليابان إطارًا تشريعيًا بلا عقوبات مالية. وفي المقابل، تجمع كوريا الجنوبية بين تشجيع القطاع والتزامات ملزمة. وفي الحالتين، يمنح وضوح القواعد المستثمرين أساسًا أكثر استقرارًا للقرارات الطويلة الأجل.

يتراجع الفصل الصارم بين الانفتاح والرقابة مع تحول الشفافية وآليات التظلّم والإشراف البشري في الاستخدامات عالية المخاطر إلى شروط لاستمرار التبنّي، حتى في الأنظمة الأكثر انفتاحًا.

الاستثمار والسيادة

تظهر ثلاثة نماذج استثمارية: رأس مال سيادي مركز يتيح التوسع المباشر لكنه يتطلب قدرة مالية وتنفيذًا منضبطًا؛ وشراكات بين الدول توزع الكلفة والقدرات لكن التنسيق قد يبطئها؛ وشراكات مع مشغلي الحوسبة فائقة النطاق توفر القدرة سريعًا، وقد تتداخل مع النموذجين الآخرين. وتبلغ بعض التعهدات عشرات مليارات الدولارات في دولة واحدة.

البحث والابتكار

يتركز تطوير النماذج الأشد تقدمًا في الولايات المتحدة والصين، وتظل موازنات بحث الروّاد بعيدة عن متناول معظم الاقتصادات. لذلك ينتقل الاهتمام إلى استيعاب القدرات وتكييفها: نماذج منشورة المعلمات يمكن تطويرها محليًا، كما في نيجيريا وإندونيسيا للغات المحلية؛ وتحالفات بحثية إقليمية كما في الاتحاد الأوروبي؛ وشراكات صناديق سيادية تمنح وصولًا مبكرًا إلى تطورات المختبرات المتقدمة كما في الخليج.

المنظومة الممكنة

أصبحت قيود بناء القدرة مادية: الكهرباء، والتصاريح، والاتصال. وتشمل البنية المطلوبة الرقائق والحوسبة والسحابة والطاقة والشبكات. ويتوقف التشغيل على أربع عمليات مستقلة: الموافقة التخطيطية، والربط الكهربائي، والتعاقد على الطاقة، وتوفير الاتصال. وتسريع إحداها وحدها لا يتجاوز عنق الزجاجة في البقية.

تقيس المنظومة أيضًا مرونة المؤسسات وتنسيقها مع الشركاء. تتصدرها الولايات المتحدة وسنغافورة واليابان وكوريا الجنوبية. ومن المزايا التي يمكن البناء عليها إصلاح التصاريح في ليتوانيا، والكابلات البحرية التي تربط اليونان بمناطق مجاورة، ومناطق نمو الذكاء الاصطناعي البريطانية، والكهرباء الرخيصة في الخليج.

ست فئات ومسارات تناسب نقطة البداية

تُحدد الفئات بحسب الموقع النسبي في الجاهزية والتعرّض، وتجمع المصفوفة المنافسين والممارسين في فئتين فرعيتين لكل منهما. وتتسع أعداد الاقتصادات داخل نطاقات التصنيف المئوية مع زيادة التغطية. والأسماء داخل الفئة لا تدل على ترتيب داخلي.

الروّاد: 7 اقتصادات

تضم كندا والصين القارية واليابان وسنغافورة وكوريا الجنوبية والمملكة المتحدة والولايات المتحدة. تتميز بعمق تطوير الذكاء الاصطناعي واتساعه مع جاهزية مرتفعة للغاية، وتختار عمدًا ما تحكمه محليًا وما تحصل عليه بالشراكة. ومسارها توسيع حدود التقنية والبحث والمهارات، والمشاركة في تشكيل معايير الحوكمة والسلامة العالمية، وإدارة الاعتماد المتبادل.

تستورد سنغافورة قدرات النماذج والحوسبة المتقدمة، وتوجه مواردها إلى التبنّي والتكييف المحلي، مستفيدة من منظومتها وكفاءاتها وشراكاتها لتكون مركزًا إقليميًا. وتستهدف المملكة المتحدة زيادة الحوسبة السيادية 20 ضعفًا بحلول 2030 مع استمرار اعتمادها على الرقائق الأجنبية. أما اليابان فتبني على إنتاجها أكثر من ثلث الروبوتات الصناعية عالميًا، وشراكاتها وتشريعها الذي دخل حيز التطبيق الكامل في سبتمبر 2025. وهي ثالث أكبر سوق لتركيب الروبوتات الصناعية بعد الصين والولايات المتحدة. وتستهدف مبادرة «نويترا» المدعومة حكوميًا تطوير نموذج تأسيسي محلي للروبوتات والذكاء الاصطناعي المادي، بما يصل بين قوتها التصنيعية والمرحلة التالية من التقنية. ويبين هذا المسار كيف يمكن للدولة اختيار مجال متقدم يناسب أصولها القائمة بدل السعي إلى التفوق المتساوي في كل طبقات المنظومة.

المنافسون الراسخون: 24 اقتصادًا

تشمل المجموعة أستراليا والنمسا وبلجيكا والبرازيل والتشيك والدنمارك وإستونيا وفنلندا وفرنسا وألمانيا واليونان وهونغ كونغ وأيرلندا وإسرائيل وإيطاليا ولوكسمبورغ وماليزيا وهولندا والنرويج والبرتغال وإسبانيا والسويد وسويسرا وتايوان. تتمتع بتعرّض مرتفع وجاهزية قوية، لكن التميّز يتركز غالبًا في بُعد أو بُعدين بدل الاتساع الشامل.

تدعم فرنسا مطورًا وطنيًا للنماذج ومجمع حوسبة في باريس، بينما تجمع ألمانيا بين حاسوب فائق بمستوى إكساسكيل وأجندة تقنية واستثمارات وقدرات أوروبية مشتركة. ومسار هذه الفئة سد الفجوة عبر محفظة «أسباير» كاملة، وتقوية الحوكمة والمواهب واستخدام القطاعات القوية بوابات لاستيعاب التقنية.

المنافسون الصاعدون: 10 اقتصادات

تضم تشيلي والهند وإندونيسيا وليتوانيا ونيوزيلندا وبولندا والسعودية وتركيا والإمارات وفيتنام. بنت هذه الاقتصادات قدرات تضاهي الروّاد أو تتجاوزهم في أبعاد محددة، اعتمادًا على المواهب أو رأس المال السيادي أو الطاقة أو اللغة أو الوضوح التنظيمي، رغم انخفاض التعرّض النسبي بسبب تركيبها الاقتصادي.

تستند الهند إلى كثافة المتخصصين وخبرات خدمات تقنية المعلومات والعمليات، القريبة من مهام الإشراف على الأنظمة الذكية. وتبني السعودية منظومة رائدة حول جهة وطنية مملوكة سياديًا، تجمع البنية الممكنة ونموذجًا عربيًا وبرنامج مراكز بيانات وشراكات الرقائق والسحابة. وتستخدم الإمارات رأس المال السيادي والشراكات؛ ومن أمثلتها استثمار «إم جي إكس» في «ستارغيت»، ومجمع إماراتي أمريكي بقدرة 5 غيغاواط، واستثمار مايكروسوفت الطويل الأجل البالغ 15 مليار دولار.

مسار هذه الفئة تعميق جوانب التفوق وتكوين تجمعات مترابطة ونشر القدرة بين القطاعات لزيادة القيمة؛ وليس محاولة استنساخ جميع أبعاد الروّاد دفعة واحدة.

الممارسون الأكثر تعرّضًا: 10 اقتصادات

تشمل البحرين وبلغاريا وكرواتيا وقبرص والمجر والكويت ولاتفيا ومالطا ورومانيا وسلوفينيا. يتركز تعرّضها في صادرات الخدمات والصناعات المتخصصة، بينما لا تزال الجاهزية تتطور. والمسار المناسب رهانات قطاعية سريعة التبنّي، وتأهيل العاملين لأدوار تنسيق الأنظمة الذكية، والاستثمار في الحوكمة والمهارات والبنية التحتية.

تستهدف البحرين تدريب نحو ثلث القوى العاملة على الذكاء الاصطناعي بحلول 2030، في اقتصاد تتصدر خدماته غير النفطية الأنشطة المالية والتأمينية. وتستخدم المجر صناعة السيارات، التي تمثل نحو خُمس صادراتها، نقطة ارتكاز للتصنيع واللوجستيات المدعومين بالذكاء الاصطناعي.

الممارسون المتدرجون: 21 اقتصادًا

تضم الأرجنتين وكولومبيا وجمهورية الدومينيكان والإكوادور ومصر وإيران وكينيا والمكسيك والمغرب ونيجيريا وعُمان وباكستان وبيرو والفلبين وقطر وسلوفاكيا وجنوب أفريقيا وتايلاند وتونس وأوكرانيا وأوروغواي. تجمع بين تعرّض منخفض نسبيًا وجاهزية قيد البناء.

يظهر مساران: بناء تقوده الدولة للحوسبة والمؤسسات والقوانين والتدريب، أو استيعاب تقوده الشراكات يجمع النماذج المفتوحة والتأهيل والرهانات القطاعية. طورت نيجيريا نموذجًا متعدد اللغات مبنيًا على «لاما»، مع استثمارات خاصة ومبادرات تدريب ومركز لتوسيع التطبيقات. والأولوية تحقيق القيمة عبر استراتيجية لها مسؤول تنفيذ واضح، ثم تمويل الحوسبة والمهارات في قطاعات مختارة.

الاقتصادات الناشئة في المجال: 7 اقتصادات

تضم الجزائر وأنغولا وجمهورية الكونغو الديمقراطية وإثيوبيا والعراق ورواندا وفنزويلا. تحتاج إلى إرساء الأسس بالتوازي مع استيعاب التقنية بصورة منتجة: استراتيجية منشورة، وجهة مختصة، وبنية بيانات واتصال أساسية، ثم استقطاب الاستثمار والحوسبة والمواهب بالشراكة. توضح رواندا إمكانية تقدم التأثير الحكومي على مستوى القدرة الراهن؛ فقد اعتمدت سياسة وطنية مبكرًا، وحصلت على 7.5 ملايين دولار لاستضافة أول مركز أفريقي لتوسيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

كيف تتحول الأولويات إلى قدرة تشغيلية؟

في الطموح، يلزم تحديث الاستراتيجية ورفع مسؤوليتها إلى المستوى المناسب، وربطها بأهداف وتمويل وجهة تنفيذ. وفي المهارات، ينبغي تمويل التدريب وإعادة التأهيل بانتظام وبقيادة واضحة، وبوزن مماثل للحوسبة، ليشمل النخبة التقنية والعاملين الحاليين معًا.

وفي التنظيم، يجب مواءمة القواعد مع استراتيجية جذب الاستثمار وتوضيح التبعيات، وإدراج الشفافية والتظلّم والإشراف البشري منذ البداية؛ فتذبذب القواعد يضيف علاوة مخاطر. وفي الاستثمار، يتحدد مزيج رأس المال السيادي والتعاون الدولي والشراكات بحسب المقايضة بين السرعة والحجم والتحكم. ولا يوجد نموذج تمويل واحد يحقق أقصى السرعة والحجم والتحكم معًا؛ فلكل خيار اعتمادياته ومتطلباته المؤسسية، ويمكن الجمع بينها في محفظة واحدة. والمقياس هو القدرة المسلّمة فعليًا؛ إذ تتسع الفجوة بين الإعلان والتشغيل حتى لدى الاقتصادات الأسرع حركة.

وفي البحث، يمكن استيعاب التقنيات المتقدمة وتوطينها بدل إعادة إنتاجها، عبر النماذج المنشورة والتحالفات والشراكات السيادية. وفي المنظومة، ينبغي تقليص الزمن الإجمالي بين الموافقة والتشغيل بتنسيق التخطيط والشبكة الكهربائية والطاقة والاتصال؛ فالعملية تنتظر أبطأ حلقة.

منهجية القياس وحدوده

قُسم العالم إلى خمس مناطق جغرافية: الأمريكتان، وآسيا، والشرق الأوسط وأفريقيا، وأوروبا، وأوقيانوسيا، مع تقسيمات فرعية، واختيرت الاقتصادات الأكبر وفق الناتج الحقيقي لعام 2025 لضمان تغطية 50% على الأقل من ناتج كل منطقة فرعية.

يجمع التعرّض ثلاثة مصادر بأوزان متساوية مقدارها 33.33% لكل منها: نمذجة قابلية الأتمتة وتعزيز العمل أو إحلاله واتساع الطلب؛ وتحليل مناقشات النتائج المالية لأكثر من 5,000 شركة مدرجة؛ ووظائف الذكاء الاصطناعي المنشورة على «لينكدإن» حتى 20 أبريل 2026. وتوحّد درجات كل مصدر بين 0 و100، ثم تجمع لـ26 قطاعًا وتوزن بمساهمتها في الناتج. وتستند البنية القطاعية إلى بيانات أكسفورد إيكونوميكس، عدا إثيوبيا والدومينيكان حيث استُخدمت بيانات وطنية.

أما الجاهزية فتستخدم 33 مؤشرًا، بأوزان إجمالية: الطموح 10%، والمهارات 25%، والسياسات والتنظيم 10%، والاستثمار 15%، والبحث والابتكار 15%، والمنظومة 25%. وتشمل الاستراتيجية والجهة المختصة، والمتخصصين والمساهمات البرمجية والتعلّم، وجودة التنظيم والحوكمة والبيانات والتشريع، وتمويل الشركات ورأس المال الجريء وتجارة التقنية والبرمجيات، والأبحاث والبراءات والجامعات والنماذج والشركات الناشئة، ومراكز البيانات والحوسبة والسحابة والطاقة والاتصال والإحصاء.

تغطي البيانات أساسًا 2024–2026، مع بيانات أقدم لحوكمة البيانات وتجارة الاتصالات وتقنية المعلومات، وبيانات الشركات الناشئة للفترة 2013–2024. حُددت الأوزان بالخبرة والمشاورات واختُبرت بمقارنتها بالأوزان المتساوية وتحليل المكونات الرئيسية. وعولج النقص بوسيط مجموعات مماثلة جغرافيًا ودخليًا حيث يمكن التقدير الموثوق، دون تجاوز 15% من البيانات. ووُحّدت المؤشرات إلى 0–100، مع تطبيع لوغاريتمي للقيم شديدة الانحراف، ثم جُمعت مرجّحة لإنتاج درجة الجاهزية.

المرحلة المقبلة: أثر أوسع من التبنّي

مع توسع الاستخدام، تمتد الآثار إلى المجتمع والجغرافيا السياسية: وضوح آفاق الوظائف، وقبول مراكز البيانات، والسلامة والمخاطر النظامية، واحتمال تركّز المكاسب وتعميق الفجوات. وقد تضغط الإزاحة الواسعة للعاملين على التقاعد وشبكات الحماية والقاعدة الضريبية بالتزامن، كما قد يولّد تراجع استخدام المهارات البشرية والتواصل الإنساني ضغوطًا اجتماعية.

لذلك يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى اهتمام على أعلى مستويات السياسة العامة. وتختلف البداية الملائمة بحسب الجاهزية والتعرّض، لكن امتلاك جميع طبقات التقنية ليس شرطًا للقيادة. ما يرجح التقدم هو حسن بناء العلاقات والقدرات، وسرعة تشغيلها وإدارتها بمرونة، وتحويلها إلى قيمة موزعة في الاقتصاد.