شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة في الشرق الأوسط تنتقل من روبوتات الدردشة إلى البنية التحتية

نهاية مرحلة روبوتات الدردشة طوال غالبية السنوات القليلة الماضية، كان منتج الذكاء الاصطناعي الافتراضي الصادر عن الشرق الأوسط عبارة عن نسخة ما من روبوتات الدردشة: وهي طبقة محادثة مضافة إلى موقع الكتروني أو تطبيق، ويتم تسويقها باعتبارها ترقية للذكاء الاصطناعي، لكن نادراً ما كانت ترتبط بنتيجة أعمال قابلة للقياس. وتشهد تلك المرحلة نهاية واضحة. وعبر مجموعة من جولات التمويل التي تُغلق في عام 2026 والتي تتم متابعتها من خلال تغطية ومضة للقطاع، تعمل الشركات التي تجتذب رأس المال بشكل متزايد على بناء بنية تحتية تتمثل في منصات تستقر داخل مسار عمل تجاري محدد وتقوم بمهمة معينة، بدلاً من واجهة محادثة ذات غرض عام يتم وضعها فوق مسار العمل. ولا يُعد هذا التحول مجرد مسألة علامة تجارية أو لغة تسويقية؛ بل يعكس تغييراً في ما يستعد المستثمرون والمشترون من الشركات الكبرى للدفع مقابله فعلياً. فروبوت الدردشة سهل العرض التوضيحي وسهل المقارنة بروبوت دردشة منافس، وهو ما يميل إلى ضغط السعر الذي يتقبل العميل دفعه مقابله بمرور الوقت. أما البنية التحتية المدمجة حقاً في مسار العمل فيصعب عرضها في عرض تقديمي مدته دقيقتان، لكن يصعب أيضاً على العميل الاستغناء عنها بمجرد تثبيتها، وتلك هي الموثوقية واستمرارية الاستخدام التي تبدو وكأنها تحرك الموجة الحالية من استثمارkات الذكاء الاصطناعي الإقليمية. الجرائم المالية والمعرفة، وليس المحادثة تُعد «مزن» (MOZN) مثالاً واضحاً على هذا التحول. فقد بنيت الشركة السعودية، التي تلقت مؤخراً استثماراً استراتيجياً من شركة «هيومان» (HUMAIN)، أعمالها على منتجات الكشف عن الجرائم المالية ومعهود الذكاء المعرفي، لتخدم بالفعل أكثر من 150 عميلاً وفقاً لتقارير ومضة حول الصفقة، والتي فصلتها منصة «تيك سكوب» (TechScoop) في تقرير «هيومان» تستثمر استراتيجياً في شركة الذكاء الاصطناعي السعودية «مزن» . وتلك منتجات بنية تحتية: فهي تستقر داخل مسار اكتشاف الاحتيال والامتثال في البنوك، وتعمل بشكل مستمر، بدلاً من انتظار العميل ليكتب سؤالاً داخل نافذة الدردشة. يحظى هذا التمييز بأهمية بالغة نظراً لطبيعة الجهات المشترية. فالبنوك وغيرها من المؤسسات المالية الخاضعة للرقابة تتسم بطبيعتها بالحذر في تبني التقنيات الجديدة؛ إذ لا تقدم عادةً على نشر أي منتج ما لم يثبت قدرته على خفض المخاطر أو التكاليف ضمن عمليات قائمة وقابلة للتدقيق. وعليه، فإن تجاوز عدد عملاء شركة «مزن» (MOZN) 150 عميلاً يمثل مؤشراً دلالياً مهماً بذاته، فنادراً ما يحقق مُوّرِد روبوتات محادثة هذا المستوى من التبني داخل فرق الامتثال في القطاع المالي، نظراً لأن فرق الامتثال لا تبحث عن واجهة محادثة، بل تسعى وراء نظام يحدد بدقة وموثوقية ما يحتاج المراجع البشري إلى الاطلاع عليه. اتخاذ القرار والتنفيذ والذكاء الجغرافي المكاني يظهر النمط ذاته في سلسلة من جولات التمويل التي أُغلقت في الإمارات العربية المتحدة والمملكة العربية السعودية خلال الفترة الزمنية نفسها. فقد جمعت شركة «سينابس أناليتيكس» (Synapse Analytics) مبلغ 13 مليون دولار في جولة تمويل من الفئة (A) قادتها «باريتك» (Partech) لصالح منصة اتخاذ قرارات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وهي بنية تحتية تقف خلف قرارات الأعمال مثل تقييم الائتمان أو تسجيل المخاطر، وقد جرت تغطية ذلك في تقرير Synapse Analytics raises $13 million Series A led by Partech . وجمعت شركة «أورو» (Oro) مبلغ 3 ملايين دولار لصالح منصة تنفيذ مالية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تستهدف أتمتة الجانب التشغيلي والمعاملاتي لماليات الشركات بدلاً من إعداد تقارير ليقرأها البشر، وغُطّي ذلك في Oro raises $3 million for an AI-powered financial execution platform . أما شركة «ستيلاريا» (Stellaria)، المعروفة سابقاً باسم «فارمين» (Farmin)، فجمعت 6.8 مليون دولار لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي الجغرافي المكاني؛ وهو أيضاً بنية تحتية تعالج البيانات باستمرار لإنتاج معلومات استخباراتية، لا مجرد واجهة محادثة أمامية. ما يربط هذه الصفقات الثلاث ببعضها البعض، على الرغم من تغطيتها لمجالات متباينة للغاية وتشمل الاحتيال واتخاذ القرار والتنفيذ والتحليل الجغرافي المكاني، هو أن كل منتج مُصمم ليعمل باستمرار في الخلفية ضمن عمليات قطاع الأعمال، منتجاً مخرجات يتحرك بناءً عليها إنسان أو نظام آخر، بدلاً من انتظار إعطاء أمر أو توجيه. ويمثل هذا نوعاً مختلفاً هيكلياً من منتجات الذكاء الاصطناعي مقارنة بنموذج واجهة الدردشة الذي طغى على موجة الذكاء الاصطناعي المبكرة في المنطقة، كما أنه يعد الأكثر صعوبة من حيث البناء، إذ يتطلب تكاملاً عميقاً مع الأنظمة القائمة لدى العميل وليس مجرد إضافة خفيفة. حالات استخدام أكثر تخصيصاً وقابلية للدفاع حتى الجولات الأصغر حجماً والأكثر تحديداً في نطاقها تتبع النمط ذاته. فقد جمعت شركة «جايا» (Gaia) مبلغ 1.5 مليون دولار في جولة ما قبل التمويل الأولي بقيادة شركة «سيدرا» (Seedra) لصالح منصة ذكاء اصطناعي للشركات في السعودية؛ وجمعت «رايم» (RIME) أكثر من 2 مليون دولار في جولة تمويل أولية لصالح منصتها الخاصة للذكاء الاصطناعي في السعودية؛ وجمعت «كيب كونفيرتينغ» (Keep Converting) مبلغ 2 مليون دولار لتطبيق الذكاء الاصطناعي تحديداً عند نقطة تخلي المتسوقين عبر الإنترنت عن إتمام عمليات الشراء، بدلاً من استخدامه في التسويق أو الاستحواذ. وفي السياق ذاته، جمعت «أبواب.آي إيه» (Abwab.ai) رأسمال لبناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي مخصصة لإقراض الشركات الصغيرة والمتوسطة، وهو رهام بنيوي بحت على مشكلة تتعلق بالاكتتاب واتخاذ قرار الائتمان، وليس منتجاً موجهاً للعملاء. وقد اختارت كل واحدة من هذه الشركات مشكلة تجارية واحدة محددة وقابلة للقياس وبنت بنية تحتية للذكاء الاصطناعي لحلها، بدلاً من تقديم نفسها كمنصات عامة للذكاء الاصطناعي. وتُعد هذه المحدودية هي المغزى بحد ذاته. إذ إن الشركة التي تبني بنية تحتية للذكاء الاصطناعي ل