وجّه الرئيس التنفيذي لشركة مايكروسوفت ساتيا ناديلا، انتقادات غير مباشرة لنهج بعض شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى، معتبراً أن عدداً محدوداً من الشركات يسعى إلى احتكار القيمة الاقتصادية للتكنولوجيا، بينما يواصل التحذير من مخاطرها المتعلقة بالوظائف والسلامة والتوسع المستقبلي.
ناديلا يشكك في احتكار سباق الذكاء الاصطناعي
خلال مقابلة حديثة نقلتها صحيفة “وول ستريت جورنال”، أوضح ناديلا أنه من الصعب إقناع الجمهور بقبول مستقبل تتحكم فيه مجموعة صغيرة من الشركات المطورة للنماذج المتقدمة، خصوصاً في ظل التصريحات المتكررة بشأن المخاطر المحتملة للذكاء الاصطناعي.
ورغم أنه لم يسمِّ أي شركة بعينها، فإن تصريحاته جاءت في وقت تشتد فيه المنافسة بين الشركات الرائدة في تطوير النماذج اللغوية العملاقة.
مايكروسوفت تعيد رسم استراتيجيتها في الذكاء الاصطناعي
تعمل مايكروسوفت خلال الفترة الأخيرة على توسيع محفظتها من نماذج الذكاء الاصطناعي منخفضة التكلفة، إلى جانب تطوير وكلاء ذكيين جدد مثل Copilot Cowork، في محاولة لتعزيز حضورها في سوق يشهد منافسة متسارعة.
كما تدرس الشركة استضافة نماذج إضافية، من بينها نموذج DeepSeek ديب سيك الصيني، ما يعكس توجهاً أكثر انفتاحاً على تنوع النماذج بدلاً من الاعتماد على مزود واحد.
تأخر نسبي أمام المنافسين
بحسب التقرير، واجهت مايكروسوفت تحديات في منافسة بعض النماذج التي يفضلها العملاء، مثل Gemini جيميناي من Google وClaude من Anthropic.
ودفع ذلك الشركة إلى زيادة استثماراتها في تطوير نماذجها الخاصة ومنتجات تعتمد على الذكاء الاصطناعي بصورة أساسية، بعد سنوات من التركيز على شراكتها الاستراتيجية مع OpenAI.
تعاون مع إنفيديا وتوسيع حضور الذكاء الاصطناعي
ظهرت ملامح الاستراتيجية الجديدة من خلال تعاون مايكروسوفت مع NVIDIA في مشروعات تستهدف تعزيز انتشار الذكاء الاصطناعي على الحواسيب الشخصية وبيئات العمل.
كما كشفت الشركة عن مشروع “سولارا”، الذي يهدف إلى تسهيل وصول المؤسسات إلى أدوات الذكاء الاصطناعي، إلى جانب خطط لدمج وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق داخل نظام التشغيل ويندوز.
مستقبل العمل.. تكامل لا استبدال
أكد ناديلا أن مستقبل الشركات لا يقوم على استبدال البشر بالذكاء الاصطناعي، بل على تحقيق توازن فعال بين القدرات البشرية والأنظمة الذكية.
وأوضح أن القيمة الحقيقية ستأتي من بناء بيئة عمل تتفاعل فيها الخبرات البشرية مع ما وصفه بـ”رأس مال الرموز” أو Tokens، بحيث تتراكم المعرفة والخبرة البشرية جنباً إلى جنب مع قدرات النماذج الذكية.
من الإجابات إلى تحقيق النتائج
يرى ناديلا أن التحدي الأكبر أمام الذكاء الاصطناعي لا يكمن في إنتاج إجابات أكثر دقة فحسب، بل في قدرته على تحقيق نتائج عملية داخل المؤسسات.
وأضاف أن النجاح المستقبلي لن يعتمد فقط على اختيار النموذج الأقوى، وإنما على بناء أنظمة تعلم مستمرة تستفيد من المعرفة البشرية وتطورها باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، بما يعزز الإنتاجية ويخلق قيمة اقتصادية مستدامة.
