از وعده تا واقعیت

هوش مصنوعی در سال 2026 میلادی، واقعی‌تر از هر زمان دیگری خواهد بود. گزارش «روندهای هوش مصنوعی 2026» که به‌تازگی از سوی شرکت STATWORX GmbH منتشر شده، نظرات و پیش‌بینی‌های بیش از 170 متخصص عالی‌رتبه حوزه هوش مصنوعی در سراسر جهان را جمع‌آوری کرده تا بینش‌های عملی عمیقی برای رهبران کسب‌وکارهای سراسر جهان فراهم آورد و شرایطی ایجاد کند که بهترین تصمیم‌ها را در حوزه انطباق هوش مصنوعی و حوزه‌های فعالیتی‌شان به مرحله عمل برسانند. سباستین هاینز، مدیرعامل STATWORX که مسئولیت رهبری تهیه گزارش روندهای جهانی هوش مصنوعی در سال 2026 را بر عهده داشته، با ارتباطات جامع خود، نظرات افرادی مانند سم آلتمن مدیرعامل OpenAI، دمیس هاسابیس مدیرعامل دیپ مایند، ایلان ماسک مدیرعامل xAI، یان‌لی‌کان دانشمند ارشد متا و مدیران ارشد فعال در حوزه هوش مصنوعی از شرکت‌هایی مانند گوگل، مایکروسافت و انویدیا را جمع‌آوری کرده تا تحلیل‌های گزارش خود را معتبرتر کند. ارائه یک راهبرد کلی از روندهای هوش مصنوعی برای سال ۲۰۲۶، با تمرکز بر گذار از مرحله آزمایش به کاربردهای عملی و اقتصادی، اصلی‌ترین هدف انتشار این گزارش به‌شمار می‌رود. با وجود این، کمک به مدیران، سیاستمداران و پژوهشگران برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در مواجهه با چالش‌های هوش مصنوعی و همچنین ترویج نوآوری و مباحثات عمومی درباره تاثیرات اجتماعی هوش مصنوعی نیز از دیگر اهداف انتشار این گزارش بوده است. «از وعده به عمل» شعار اصلی این گزارش انتخاب شده که بارها و بارها در متن مورد استفاده قرار می‌گیرد. این شعار مشخص می‌کند که هوش مصنوعی در سال 2026 از مرحله هیجان و آزمایش خارج شده و به ابزارهای عملی برای ایجاد ارزش اقتصادی تبدیل می‌شود. آنچه گزارش را جذاب می‌کند، روندهایی است که در آن به آنها اشاره شده است. همه 20 روند مطرح‌شده، در چهار دسته طبقه‌بندی شده‌اند. دسته اول، ارتباطی مستقیم با شرکت‌ها دارد. اینکه چه اولویت‌هایی برای دستیابی به نتایج عملی در پروژه‌های هوش مصنوعی وجود دارد، اینکه هوش مصنوعی چگونه باعث موفقیت می‌شود، اینکه رعایت مقررات چگونه بازدهی استفاده از هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد و اینکه هوش مصنوعی چگونه با استفاده از داده‌ها و ورود روبات‌های انسان‌نما به محیط کار، شرایط کاری را متحول می‌کند، همه در این دسته قرار می‌گیرند. دسته دوم، روندهای هوش مصنوعی به موضوع کار، سازمان و ارتباطات می‌پردازد. مواردی مانند همراهی دائمی هوش مصنوعی با انسان‌ها که سبب می‌شود انسان‌ها شرکت‌های بزرگ اما تک‌نفره را راه‌اندازی کنند، در این دسته مورد ارزیابی جدی قرار می‌گیرند. اقتصاد، مقررات و قدرت نیز مواردی هستند که هوش مصنوعی برای آنها دغدغه جدی ایجاد کرده و در دسته سوم روندها مورد بررسی قرار خواهند گرفت. موضوعاتی مانند ژئوپلیتیک محاسبات، کاهش مقررات و هوش مصنوعی در میدان جنگ، در این دسته به‌صورت کامل تحلیل شده‌اند. علم، فرهنگ و جامعه نیز از دید این گزارش پنهان نمانده‌اند و در دسته چهارم قرار گرفته‌اند. روندهایی مانند هوش مصنوعی به‌عنوان موتور پژوهش و محو شدن مرز واقعیت و خیال که با استفاده از فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی محقق می‌شود، در این بخش مورد ارزیابی جدی قرار گرفته است. گزارش روندهای جهانی هوش مصنوعی در سال 2026 که در 138 صفحه منتشر شده، پیش‌بینی‌هایی را مطرح کرده که تاکید دارد هوش مصنوعی در سال جاری میلادی از یک هیجان زودگذر به یک واقعیت اقتصادی در سطح جهان تبدیل خواهد شد.

هوش مصنوعی در میدان جنگ

موارد استفاده از هوش مصنوعی در میدان جنگ، هرچند در دوازدهمین رده فهرست ترندهای هوش مصنوعی در سال 2026 قرار می‌گیرد، اما با توجه به شرایط کنونی جهان، مهم‌ترین ترند به‌شمار می‌رود. به اعتقاد این گزارش، هوش مصنوعی هم ابزار جنگی به‌شمار می‌رود و هم می‌تواند با تمرکز بر سرعت تصمیم‌گیری، دقت عملیات و کاهش نیاز به نیروی انسانی، ساختار قدرت جهانی را بازتعریف کند. پیش‌بینی می‌شود تا پایان سال جاری میلادی، هوش مصنوعی در قالب یک نیروی محرک قدرتمند، استراتژی دفاعی را متحول کند. این موضوع، منطق سنتی قدرت نظامی را که پیش از این بر تعداد نیروها و همچنین گستردگی تجهیزات تکیه داشت با دگرگونی عمیقی روبه‌رو خواهد کرد و نیروهای نظامی را به سمت استفاده از سیستم‌های هوشمند و اتوماتیک هدایت می‌کند. قرار است در سال 2026، هوش مصنوعی قابلیت خودمختاری را به فناوری‌های نظامی هدیه کند. وزارت دفاع بریتانیا، سیستم‌های تسلیحاتی خودمختار را سامانه‌هایی تعریف کرده که می‌توانند هدف و جهت را در سطح بالاتری درک کنند. این فناوری‌های خودمختار از اعماق دریا تا فضا فعالیت خواهند کرد. همچنین، مرز بین شرکت‌های فناوری و صنعت تسلیحات فرو ریخته و واقعیت جدیدی در میدان جنگ ایجاد خواهد شد. مقدمه این تحول بزرگ، اقدامی بود که شرکت OpenAI در سال 2024 انجام داد. این شرکت، بند استفاده نظامی و جنگی از فناوری هوش مصنوعی را از شرایط استفاده مدل‌های هوش مصنوعی خود حذف کرد. این تغییر که در ظاهر اداری محسوب می‌شود، اما به‌عنوان یک تحول تاریخی، فاصله میان سیلیکون‌ولی و ارتش را کاهش داده است. مسئولان آمریکایی در سال 2025 قراردادهای توسعه به ارزش تا 200 میلیون دلار با غول‌های فناوری مانند Anthropic ، Google و OpenAI امضا کردند تا هوش مصنوعی را در ساختارهای امنیتی مورد استفاده قرار دهند. این سیستم‌ها به پشتیبانی تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در زمان واقعی می‌پردازند و داده‌های ماهواره‌ای را با تاخیر بسیار کم مورد ارزیابی قرار می‌دهند. بر این اساس زمانی که در سال 2026 از هوش مصنوعی نظامی صحبت می‌کنیم، به الگوریتم‌ها، روبات‌ها، زیرساخت‌های ابری و داده‌های آموزشی می‌پردازیم که قرار است میدان جنگ را متحول کنند. کنترل از راه دور در میدان جنگ، همواره یک آرزو بوده است. در سال‌های اخیر، انسان پهپاد را هدایت می‌کند، تصویر ویدئویی را می‌بیند و درنهایت دکمه را فشار می‌دهد. اما اکنون، فناوری‌های جدید هوش مصنوعی مانند Skynode S از استارت‌آپ Auterion، کارایی سیستم‌های خودمختار را متحول کرده‌اند. درحالی‌که موفقیت اصابت پهپادهای دستی 20 تا 40 درصد است، اما سیستم‌های جدید هوش مصنوعی، موفقیت 100 درصد را به نام خود ثبت کرده‌اند. این پهپادها، هدف را با بینایی کامپیوتری مستقل شناسایی می‌کنند و پس از مقایسه با پایگاه داده داخلی، حتی بدون ارتباط رادیویی، هدف را تا نقطه برخورد دنبال می‌کنند. حتی با تکیه بر هوش مصنوعی، مانورهای پیچیده در مناطق شهری نیز بدون دخالت انسانی انجام می‌شود. به‌جای 9 خلبان برای 9 پهپاد، یک اپراتور مسئولیت نظارت بر فعالیت‌ها را بر عهده دارد. نرم‌افزار هم وظایف شناسایی، فریب و حمله را توزیع می‌کند. اگر پهپادی از کار بیفتد، خود را بازسازی می‌کند. شرکت‌هایی مانند Rheinmetall و Auterion هم در حال کار روی سیستم‌عامل استاندارد برای ناتو هستند تا تانک‌های آلمانی با پهپادهای آمریکایی به‌طور یکپارچه ارتباط برقرار کنند. در خشکی، وسایل نقلیه روباتیک بدون سرنشین، واحدهای پیاده‌نظام را با آتش سنگین پشتیبانی می‌کنند و سیستم‌های هوش مصنوعی، مسئولیت سازماندهی لجستیک را در پس‌زمینه بر عهده دارند. ارتش آمریکا از لجستیک پیش‌بینی‌کننده برای پیش‌بینی خرابی خودروها استفاده می‌کند: «الگوریتم‌ها، میلیون‌ها داده حسگر را تحلیل می‌کنند و الگوهای فرسودگی را زودتر از چشم انسان تشخیص می‌دهند.» در زیر آب هم، سیستم‌های خودمختار، خطرناک‌ترین وظایف را بر عهده می‌گیرند. فناوری زیردریایی Ghost Shark که به‌وسیله شرکت‌های Anduril و Project BlueWhale توسعه پیدا کرده، برای هفته‌ها مستقل عمل خواهد کرد. این زیردریایی بستر دریا را نقشه‌برداری می‌کند و زیردریایی دشمن را به دام می‌اندازد.

بازاریابی؛ میدان تازه

«اینترنت پاسخ‌ها» به‌تدریج جای «اینترنت لینک‌ها» را در فضای وب اشغال می‌کند. تا پایان سال 2026، برندها دیگر مستقیم با آدم‌ها حرف نمی‌زنند، بلکه با نماینده‌های دیجیتالی آنها که همان دستیارهای هوش مصنوعی هستند، ارتباط برقرار می‌کنند. در این دنیای جدید، دیگر کلیک‌ها نیستند که موفقیت بازار را تعیین می‌کنند. بلکه، توصیه‌های هوش مصنوعی بازار را هدایت خواهند کرد. اگر نکته‌ای برای ماشین‌های متصل به هوش مصنوعی قابل‌خواندن نباشد، برای انسان‌ها هم نامرئی باقی می‌ماند. برای بسیاری از کاربران اینترنت، نوار جست‌وجوی کلاسیک، همان کادر سفید با نشانگر چشمک‌زن، نماد اینترنت بود. اما این دوره در حال پایان است. در سال ۲۰۲۶، زمانی که کاربری می‌خواهد چیزی را بداند، دیگر کلمات کلیدی را در کادر سفید تایپ نمی‌کند؛ بلکه وارد گفت‌وگو می‌شود. سیستم‌هایی مثل حالت هوش مصنوعی گوگل یا دستیار خرید Rufus آمازون، روش خرید آنلاین را به‌طور کامل تغییر خواهند داد. قیف فروش قدیمی که از جست‌وجو آغاز می‌شد و پس از عبور از کلیک، رفتن به سایت و پر کردن سبد خرید، به تحویل کالا می‌رسید، حالا در حال منسوخ شدن است و به یک رابط تعاملی واحد تبدیل می‌شود. نتیجه این اقدام، کوتاه شدن مسیر مشتری است. در این شرایط، یک چت‌بات هوش مصنوعی بین برند و مشتری قرار می‌گیرد و مثل نگهبان، تصمیم خرید را کنترل می‌کند. دنیای قدیمی مدل کسب‌وکار B2C (کسب‌وکار به مصرف‌کننده) به مدل جدید B2AI2C یعنی «کسب‌وکار به هوش مصنوعی به مصرف‌کننده» تبدیل خواهد شد. پرسش اصلی مدیران بازاریابی هم از اینکه «چطور ترافیک به‌دست بیاوریم؟» به پرسش مهم‌تر «چطور در پاسخ‌های هوش مصنوعی دیده شویم؟» تغییر می‌کند. سال‌ها، سئو یا همان بهینه‌سازی برای موتورهای جست‌وجو، تلاش می‌کرد گوگل را با کلمات کلیدی متقاعد کند تا لینک‌های ورودی به سایت را افزایش دهد و زمان ماندن مخاطب در صفحه‌های اینترنتی را بیشتر کند. اما در دنیای پاسخ‌های مولد، قوانین قدیمی سئو دیگر کار نمی‌کنند. حالا کلمات کلیدی، اهمیت خود را از دست می‌دهند و زمینه‌های معنایی، روح جدیدی در پیکر اینترنت می‌دمند. سئو دارد جای خود را به GEO یا همان بهینه‌سازی برای موتورهای مولد می‌دهد. شاید رادیکال‌ترین تغییری که با استفاده از هوش مصنوعی در حوزه بازاریابی اتفاق می‌افتد، این باشد که به‌جای مقایسه محصول به‌وسیله خود مشتری، یک بات شخصی این کار را انجام می‌دهد. این بات‌های مشتری، کارهای خسته‌کننده‌ای مانند جست‌وجو، فیلتر و ارزیابی را انجام می‌دهند. آمازون با معرفی Rufus نمونه اولیه این بات‌ها را اجرایی کرده که نتایج شگفت‌انگیزی داشته است. افرادی که از این دستیار استفاده کرده‌اند، 60 درصد بیشتر از افراد دیگر به تکمیل خرید می‌پردازند. پیش‌بینی می‌شود تا پایان سال 2026، بیش از 20 درصد تعاملات خدماتی به‌وسیله مشتری‌های ماشینی آغاز می‌شود. این بات دیگر تحت تأثیر بنرهای رنگارنگ، داستان‌سرایی یا اینفلوئنسرها قرار نمی‌گیرد. بلکه فقط بر اساس داده‌های واقعی تصمیم به خرید می‌گیرد. این داده‌ها مواردی مانند زمان تحویل، میزان گازهای گلخانه‌ای، شرایط گلخانه‌ای، نرخ بازگشت کالا و مواردی از این دست را در بر می‌گیرند و بات‌های شخصی هم هزاران رقیب جهانی را با استفاده از آنها مورد بررسی قرار می‌دهند. بنابراین، اگر داده‌های محصول به‌صورت ساختارمند و از طریق API برای دستیارهای هوش مصنوعی قابل‌خواندن نباشد، برای بات نمایش داده نخواهد شد. بنابراین، با این رویکرد، بازاریابی باید همزمان دو گروه مخاطب را راضی کند. یک گروه انسان‌ها هستند که به‌صورت احساسی و بصری تصمیم می‌گیرند و یک گروه ماشین‌ها به‌شمار می‌روند که بر اساس موارد عقلانی و داده‌محور اقدام به فعالیت می‌کنند. این تغییر، ریسک بزرگی دارد که از آن به‌عنوان فرسایش برند یاد می‌شود. زمانی که خرید به‌صورت مستقیم در چت انجام شود، مشتری دیگر هیچ تماسی با دنیای برند ندارد. نه سایت می‌بیند، نه طراحی شرکتی و نه زبان بصری. تجربه برند به یک کادر متن و تایید تراکنش خلاصه می‌شود. اما این تغییر فقط به معنای تهدید هم نیست؛ یک فرصت بزرگ هم به شمار می‌رود برای برندهایی که کیفیت واقعی ارائه می‌کنند. وقتی بات‌های مشتری فقط بر اساس واقعیت و داده مقایسه می‌کنند، شعارهای تبلیغاتی توخالی بی‌اثر می‌شوند. کیفیت عینی، داده‌های خدمات عالی و تخصص واقعی پاداش می‌گیرند، چون تنها مواردی هستند که الگوریتم آنها را متوجه می‌شود.

همزادهای ماشینی انسان

در سال ۲۰۲۶، روبات‌های انسان‌نما دیگر فقط در آزمایشگاه‌ها حضور ندارند، بلکه وارد دنیای واقعی اقتصاد می‌شوند و به کار می‌پردازند. با کمک مدل‌های جدید هوش مصنوعی و تولید انبوه صنعتی، روبات‌هایی مثل Digit و Figure از نمونه‌های گران‌قیمت نمایشگاهی به همکارهای واقعی و قابل‌گسترش تبدیل شده‌اند. برای شرکت‌ها، مشکل اصلی دیگر سخت‌افزار نیست. حالا باید فکر کنند چطور این روبات‌ها را در فرآیندهای کاری به کار بگیرند. در سال‌های گذشته، روبات‌های انسان‌نما در حد داستان‌های علمی- تخیلی تصور می‌شدند یا حداکثر به‌عنوان یک اسباب‌بازی گران در حوزه‌های نوآوری جای می‌گرفتند. اما حالا کمبود نیروی کار ماهر و پیشرفت فناوری، شرایط را تغییر داده است. پروژه‌های معروف در کارخانه‌های BMW و مراکز لجستیک آمازون، دیگر آزمایشی نیستند و حالا به یک کار روزمره تبدیل شده‌اند. این روبات‌ها درست در جاهایی مفید واقع می‌شوند که کارها خسته‌کننده شده‌اند یا حتی خطرناک هستند و انسان‌ها ترجیح می‌دهند در این موقعیت‌ها به کار نپردازند. در آمازون، روبات‌ها کار «بازیافت جعبه‌های خالی» را انجام می‌دهند. یعنی جعبه‌های حمل‌ونقل خالی را جمع می‌کنند و روی هم می‌چینند. این کار برای انسان‌ها نتیجه‌ای جز کیلومترها راه رفتن و فشار تکراری روی بدن ندارد. موضوع مهمی که وجود دارد این است که این روبات‌ها انعطاف‌پذیر هستند. این روبات‌ها همراه با انسان‌ها از ابزار و فضای مشترک استفاده می‌کنند. پیشرفت واقعی در سال 2026 در مغز روبات‌ها اتفاق می‌افتد. روبات‌های صنعتی قدیمی فقط دستورهای ثابت را اجرا می‌کردند، اما روبات‌های جدید از مدل‌های «بینایی-زبان-عمل» یا همان (VLA) استفاده می‌کنند. فناوری‌هایی مثل  Gemini Robotics گوگل یا همکاری OpenAI با Figure AI، روبات را به یک عامل هوشمند دارای جسم تبدیل کرده‌اند. یعنی روبات محیط را می‌فهمد و منطقی تصمیم می‌گیرد. در یک رویداد حوزه تکنولوژی، روبات

Figure01 زمانی که فردی به او گفت «گرسنه‌ام»، یک سیب را برداشت و به او داد. این کار برنامه‌ریزی نشده بود، بلکه روبات فهمید سیب تنها کالای خوراکی روی میز است. حالا دستور ساده‌ای مثل «ظرف خالی را جمع کن» دیگر نیاز به هزاران خط کد ندارد. روبات ظرف را می‌بیند، مسیر را برنامه‌ریزی می‌کند و آن را برمی‌دارد. این انعطاف ذهنی باعث شده روبات‌ها بتوانند در محیط‌های نامنظم مثل کارخانه‌های قدیمی هم بدون بازسازی کامل کار کنند. کشورهای آمریکا، چین و آلمان توانسته‌اند گام‌های محکم و بلندی برای وارد کردن روبات‌های انسان‌نما در فعالیت‌های صنعتی و حتی فعالیت‌های روزمره بردارند. در آمریکا، شرکت Agility Robotics کارخانه‌ای دارد که سالانه بیش از ۱۰ هزار روبات Digit تولید می‌کند. Figure AI هم کارخانه BotQ را راه انداخته و از روش‌های خودروسازی مثل قالب‌گیری تزریقی استفاده می‌کند تا قطعات سریع‌تر ساخته شوند. در چین، شرکت‌هایی مثل UBTech روبات Walker S را با حجم بالا تولید می‌کنند و به خودروسازانی مثل BYD و Nio می‌فروشند. استارت‌آپ AGIbot هم با ساخت روباتی که بیش از 106 کیلومتر را در سه روز و بدون توقف راه رفت، یک رکورد جهانی ثبت کرد. در آلمان هم شرکت‌های Neura Robotics و Schaeffler با یکدیگر همکاری می‌کنند تا از روبات‌ها برای تولید روبات‌های جدید استفاده کنند. با این اقدامات، قیمت‌های روبات‌ها هم بسیار کاهش یافته است. تسلا تلاش می‌کند روبات Optimus را به 20 تا 30 هزار دلار برساند. چینی‌ها هم تلاش می‌کنند مدل‌های ساده Unitree G را با قیمت 16 هزار دلار عرضه کنند و حتی قیمت آن را به شش هزار دلار کاهش دهند. این قیمت‌ها شرایطی را ایجاد می‌کند که شرکت‌های کوچک هم بتوانند روبات‌ها را در فرآیندهای خود به کار بگیرند. در مجموع می‌توان سال 2026 را در حوزه روباتیک، سال اثبات نامید. شرکت‌ها نباید منتظر روباتی کامل بمانند؛ بلکه از هم‌اکنون باید فرآیندهای خود را آماده نقش‌آفرینی روبات‌ها کنند. روبات‌های دو‌پا، دیگر آینده نیستند، همین حالا پشت در ایستاده‌اند.

تحول در دانش و مهارت

آن‌گونه که درترند هشتم گزارش روندهای هوش مصنوعی سال 2026 جهانی منتشر شده، امسال، سال دگرگون کردن فعالیت‌های مبتنی بر دانش و همچنین بازتعریف مهارت‌های اصلی به‌وسیله هوش مصنوعی است. اتوماسیون دیگر به کارهای ساده محدود نمی‌شود. هوش مصنوعی حالا وظایف حرفه‌ای جوانان را هم بر عهده می‌گیرد تا یک معضل بزرگ برای شرکت‌ها ایجاد کند. اگر شرکت‌ها موقعیت‌های شغلی خاص را با تکیه بر اتوماسیون و هوش مصنوعی حذف کنند، در کوتاه‌مدت شاهد افزایش بهره‌وری خواهند بود اما در بلندمدت، متخصصان خود را از دست خواهند داد. راه‌حل این مشکل، توقف استخدام نیست؛ بلکه باید یک فرهنگ آموزشی جدید ایجاد شود که هوش مصنوعی را از رقیب به مربی تبدیل کند. در سال 2025 مدیران شرکت‌های فناوری پیش‌بینی‌هایی انجام دادند که کمی تلخ بود. سم آلتمن، مدیرعامل OpenAI گفت، کارهای پشتیبانی مشتری به‌طور کامل از بین خواهد رفت. بر اساس پیش‌بینی آلتمن و داریو آمودی کارآفرین آمریکایی و مدیرعامل آنتروپیک، هوش مصنوعی می‌تواند نیمی از شغل‌های حوزه‌های حقوق، مشاوره و برنامه‌نویسی را حذف کند و بیکاری را در این بخش‌ها تا 20 درصد افزایش دهد. اما واقعیت‌های سال 2026 نشان می‌دهد این موضوع به یک بازسازی اساسی در دنیای کسب‌وکار تبدیل خواهد شد. حوزه‌هایی مثل توسعه نرم‌افزار، حسابرسی و تحلیل داده که به نیروی جوان زیاد نیاز دارند، بیشترین فشار را حس می‌کنند. مک‌کینزی تخمین زده این تغییر می‌تواند سالانه تا 4 /4 تریلیون دلار ارزش اقتصادی ایجاد کند، که بیشتر آن از کارهای دانشی سنتی به‌دست می‌آید. هوش مصنوعی پایه هرم شغلی را متزلزل کرده، اما شرکت‌هایی که فقط با اخراج پاسخ می‌دهند، در دام می‌افتند. فعالیت‌های مبتنی بر دانش، سال‌ها بر پایه استاد و شاگردی کارها را پیش می‌برد. جوان‌ها با فعالیت‌های تکراری مثل پژوهش‌، نوشتن کد اولیه یا خلاصه سند، حرفه را یاد می‌گرفتند. حالا هوش مصنوعی مولد، این کارها را سریع و باکیفیت انجام می‌دهد. پژوهش‌های ام‌آی‌تی نشان داده که ابزارهای هوش مصنوعی، نوشتن را ۴۰ درصد سریع‌تر و کیفیت را ۱۸ درصد بهتر می‌کنند. بااین‌حال، یک پارادوکس خطرناک ایجاد می‌شود: «بهره‌وری افزایش می‌یابد، ولی فضای تمرین برای جوان‌ها از بین می‌رود.» خطر این است که مهارت‌ها توخالی شوند. فردی که هیچ‌وقت متن یا کد را خودش نساخته، بعدها نمی‌تواند خروجی هوش مصنوعی را درست ارزیابی کند یا اشتباهات را ببیند. از سوی دیگر، ساختار نیروی کار هم با توجه به ظهور هوش مصنوعی تغییر کرده است. پایه کارهای اداری کوچک شده و تقاضا در مدیریت میانی افزایش یافته تا شرکت‌ها از هرم به الماس تبدیل شوند: «تعداد تازه‌کارها کمتر خواهد بود، اما متخصصان بیشتری با هوش مصنوعی فرآیندهای پیچیده را کنترل می‌کنند.» این روند ورود به برخی شغل‌ها را آسان‌تر کرده، اما انتظار کیفیت را تا حد زیادی افزایش داده است. گارتنر پیش‌بینی کرده تا سال ۲۰۲۸، نیمی از شغل‌های حرفه‌ای مبتنی بر امنیت سایبری نیاز به آموزش تخصصی نخواهند داشت. شرکت‌های موفق هم هوش مصنوعی را شتاب‌دهنده توسعه نیرو در نظر می‌گیرند. پژوهش دفتر ملی تحقیقات اقتصادی ایالات‌متحده نشان داده که هوش مصنوعی بهره‌وری تازه‌کاران را تا ۳۵ درصد افزایش می‌دهد. در واقع، افرادی که دو ماه سابقه داشتند، با کمک هوش مصنوعی مثل افرادی با تجربه شش‌ماهه عمل می‌کردند. هوش مصنوعی مثل مربی دیجیتال دانش بهترین‌ها را به تازه‌کاران منتقل می‌کند. شرکت‌های پیشرو به‌جای اخراج، تازه‌کاران را سریع به سطح متوسط می‌رسانند.

ژئوپلیتیک محاسبات

در سال ۲۰۲۶، قدرت محاسباتی که از کامپیوترهای بسیار قوی و چیپ‌های پیشرفته کمک می‌گیرند دیگر از قالب یک مسئله فنی خارج شده و به یک قدرت مهم جهانی تبدیل شده‌اند. بر همین اساس است که نهمین ترند مهم هوش مصنوعی در سال 2026 به موضوع محاسبات ژئوپلیتیک این فناوری اختصاص پیدا کرده و کارشناسان زیادی درباره آن صحبت کرده‌اند. پیش از این، داده‌ها حکم طلای ناب را برای کشورها و شرکت‌ها داشتند، اما اکنون هر کسب‌وکار و هر کشوری که بتواند قدرت محاسباتی را به کنترل خود درآورد، نوآوری را هم کنترل خواهد کرد. دنیای «فناوری بدون مرز» در حال پایان است و جای آن را «قلعه‌های دیجیتال» گرفته‌اند. برای شرکت‌ها، دسترسی به سخت‌افزار دیگر یک مشکل کوچک در حوزه آی‌تی نیست؛ بلکه تبدیل به موضوعی شده که بقای استراتژیک آنها را تضمین می‌کند. خط مقدم هوش مصنوعی دیگر در نرم‌افزار قرار نمی‌گیرد؛ بلکه در سخت‌افزار خلاصه می‌شود. کسب‌وکاری که زیرساخت قوی داشته باشد تعیین می‌کند چه امکانی برای همگان در دسترس قرار گیرد. ژئوپلیتیک وارد اتاق سرور شده و مرزهای جدیدی ایجاد کرده است. آمریکا پیشتاز این حوزه است. حتی قبل از تغییر دولت در ژانویه ۲۰۲۵، دولت بایدن با دشوارتر کردن صادرات چیپ‌های هوش مصنوعی، کشورهای جهان را به سه دسته تقسیم کرد: «شرکای ممتاز، کشورهای با سهمیه محدود و دشمنان فناوری مثل چین و روسیه.» این سیاست حتی به متحدان قدیمی هم رحم نمی‌کند. آمریکا صادرات چیپ‌های پیشرفته را به خاورمیانه هم محدود کرده تا چین از راه‌های غیرمستقیم به آنها دسترسی پیدا نکند. قدرت محاسباتی حالا به عاملی برای برتری ژئوپلیتیک تبدیل شده و آمریکا تصمیم می‌گیرد چه کسی چقدر از آن را در اختیار داشته باشد. این سیاست سبب شده تا بقیه کشورها هم واکنش نشان دهند. هیچ کشوری نمی‌خواهد زیرساخت‌های حیاتی‌اش، از شبکه برق گرفته تا بیمارستان‌ها، روی سرورهایی قرار داشته باشد که یک قدرت خارجی بتواند آن را در مواقع بحرانی خاموش و یا با اختلال روبه‌رو کند. در پاسخ به این اقدام، اتحادهای جدیدی شکل گرفته است. آزمایشگاه‌های پیشرفته مثل OpenAI مستقیم با دولت‌ها همکاری می‌کنند تا برنامه‌های ملی هوش مصنوعی را بسازند. پروژه Stargate UK با سرمایه‌گذاری میلیاردها دلاری مایکروسافت، OpenAI و Nscale، ظرفیت محاسباتی اختصاصی و مستقل برای بریتانیا روی خاک خودش فراهم می‌کند. کشورهای در حال توسعه هم فعال شده‌اند. هند بیش از چهار میلیارد دلار در پروژه Fusion سرمایه‌گذاری کرده تا کارخانه‌های هوش مصنوعی خودش را بسازد. این اقدامات، رقابتی جهانی برای استقلال است. اروپا و آلمان هم در حال پاسخ هستند. آنها به این نتیجه رسیده‌اند که دیگر فقط قانون‌گذاری کافی نیست و باید زیرساخت و مدل‌های خودران را داشته باشند. در آلمان پروژه Soofi با حمایت جامعه فراون‌هوفر که به پدر فناوری جهان معروف است، مدل زبانی باز و مستقل اروپایی در مقیاس صد میلیارد پارامتر را می‌سازد. شرکت‌هایی مثل SAP هم 20 میلیارد دلار در ابر مستقل سرمایه‌گذاری کرده‌اند. Deutsche Telekom و STACKIT هم ابرهای اروپایی برای فعالیت‌های حساس ارائه می‌دهند. آنها فهمیده‌اند که استقلال دیجیتال با قانون به‌دست نمی‌آید؛ بلکه نیاز به زیرساخت، مدل و توانایی مستقل دارد.

گلوگاه هوش مصنوعی

نهمین ترند از مجموعه ترندهای هوش مصنوعی در سال 2026 در یک جمله خلاصه می‌شود: «هر کسی انرژی را کنترل کند، آینده هوش مصنوعی را کنترل خواهد کرد.» سال‌ها چیپ‌های قدرتمند مهم‌ترین کالای مورد نیاز در توسعه هوش مصنوعی به‌شمار می‌رفتند اما در سال ۲۰۲۶، فاکتورهای زیادی تغییر کرده است. دیگر فقط قدرت محاسباتی نیست که میزان رشد را تعیین می‌کند. بلکه، دسترسی به انرژی برق هم به عامل اصلی محدودکننده تبدیل شده است. برق، بزرگ‌ترین مشکل اقتصاد دیجیتال به‌شمار می‌رود و بر همین اساس، شرکت‌ها مجبورند برنامه مکان‌یابی خود را به شکل کامل تغییر دهند. اکنون دیتاسنترها به کارخانه‌های بزرگ صنعتی تبدیل شده‌اند که برق زیادی مصرف می‌کنند. آژانس بین‌المللی انرژی در سال ۲۰۲۴ پیش‌بینی کرد مصرف برق دیتاسنترها و هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۶ دو برابر شود و به بیش از هزار تراوات ساعت یعنی بیشتر از مصرف کل یک کشور مثل ژاپن برسد. با این مشکل بزرگ، شرکت‌های بزرگ فناوری دیگر منتظر شبکه عمومی نمی‌مانند و خودشان دست به اقدام می‌زنند. آمازون با خرید یک دیتاسنتر که به‌طور مستقیم به نیروگاه هسته‌ای در پنسیلوانیا وصل بود، جاده را صاف کرد. این قرارداد شبکه عمومی برق را دور می‌زند و انرژی ثابت اختصاصی دریافت می‌کند. مایکروسافت حتی یک گام جلوتر گذاشت. این شرکت قرارداد خرید برق از همجوشی هسته‌ای امضا کرد تا از آغاز سال 2028 با استفاده از این روش، برق مورد نیاز خود را تامین کند. چنین اقداماتی نشان می‌دهد زیرساختی در حال شکل‌گیری است که یک شکاف عمیق ایجاد می‌کند. یک سوی این شکاف شرکت‌های پولدار قرار دارند که خودکفا می‌شوند و یک سوی دیگر شکاف، شرکت‌هایی هستند که با قیمت‌های نوسانی و هزینه‌های مبتنی بر شبکه، مجبور به خرید انرژی می‌شوند. در سال ۲۰۲۶، مشکل واقعی شرکت‌های معمولی در استفاده روزانه انرژی است. با گسترش کاربرد هوش مصنوعی، تعداد درخواست‌های مطرح‌شده در فضای پرسش و پاسخ، به‌شدت افزایش می‌یابد و طبیعی است که هزینه برق هم با موفقیت کسب‌وکار افزایش می‌یابد. دانشمندان می‌گویند در سال 2026، هر سوالی که از هوش مصنوعی پرسیده می‌شود، یک وات برق مصرف می‌کند. بنابراین بدون استفاده از چیپ‌ها و روش‌های کارآمدتر، تقاضای انرژی به‌شدت از کنترل خارج خواهد شد و روش‌های صرفه‌جویی جدید شکل خواهد گرفت. این روش‌های صرفه‌جویی برای شرکت‌های اروپایی که بودجه نامحدود ندارند، راه‌حل هوشمندانه‌تری است. مکانیسم از مدل‌های بزرگ پرمصرف به مدل‌های کوچک تخصصی تغییر جهت داده و شرایطی را فراهم می‌کند که با انرژی کمتر، کارهای پیچیده‌تری انجام دهند. در آلمان و اروپا، قوانین کارایی انرژی سخت‌تر شده و دیتاسنترها باید گرمای ازدست‌رفته را به شکل مفیدتری مورد استفاده قرار دهند. خوشه‌های هوش مصنوعی دیگر فقط بر اساس سرعت فنی انتخاب نمی‌شوند، بلکه باید در جایی مستقر شوند که بتوان از انرژی حاصل، به بهترین شکل ممکن استفاده کرد. شبکه گرمایش شهری و یا کارخانه‌ها بهترین مکان برای استقرار خوشه‌های هوش مصنوعی به شمار می‌روند. در سال 2026 شرکت‌هایی موفق می‌شوند که پایه فیزیکی زیرساختشان را بفهمند و با مدیریت بارهای کاری به‌صورت هوشمند، کارایی انرژی را اصل اساسی طراحی هوش مصنوعی در نظر بگیرند. در این مسابقه، افرادی برنده می‌شوند که هم بتوانند انرژی بخرند و هم آن را عاقلانه‌تر مصرف کنند.

رویکردهای جدید پژوهشی

«دپارتمان تحقیق و توسعه جهان» عنوان جدیدی است که در سال 2026 برای هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود. قرن‌های طولانی، کشف‌های علمی وابستگی زیادی به الهام، شانس و تلاش بسیار سخت انسانی داشت، اما اکنون کشف‌های علمی به یک فرآیند قابل‌پیش‌بینی و قابل‌گسترش تبدیل شده‌اند. الگوریتم‌ها فرضیه می‌سازند و روبات‌ها این فرضیه‌ها را آزمایش می‌کنند. هوش مصنوعی دیگر فقط در چت‌بات‌ها حضور ندارد، بلکه در حال زیر و رو کردن دنیای پژوهش است. اکنون و در سال 2026 عصر جدیدی آغاز می‌شود: «پس از هوش مصنوعی متنی و تصویری، حالا نوبت هوش مصنوعی علمی رسیده است.» سیستم‌های هوش مصنوعی دیگر فقط خلاصه‌کننده دانش قدیمی نیستند، بلکه خودشان دانش جدید تولید می‌کنند. شرکت‌های بزرگ فناوری این را متوجه شده‌اند و استراتژی خود را تغییر داده‌اند. گوگل دیپ‌مایند با AlphaFold استانداردهای زیست‌شناسی را بالا برده و OpenAI برنامه‌ای به نام OpenAI for Science راه‌اندازی کرده تا تفکر علمی در فیزیک و ریاضی را شبیه‌سازی کند. این یک مسابقه برای تسلط بر پژوهش است و درنهایت برنده سرعت نوآوری و کل بشریت خواهد بود. پایه این انقلاب، توانایی مدل‌های جدید است که سیستم‌های پیچیده طبیعی را تحلیل و رفتارشان را به‌صورت دقیق پیش‌بینی کنند. در زیست‌شناسی، این روش جایگزین آزمایش‌های سنتی شده. AlphaFold در سال ۲۰۲۴ به این دلیل جایزه نوبل شیمی گرفت که ساختار پروتئین‌ها را پیش‌بینی می‌کرد. مدل‌های جدید مثل 3AlphaFold، Pearl و 2Boltz- حالا مثل موتور جست‌وجوی مولکولی عمل می‌کنند. یعنی هم ساختار پروتئین را پیش‌بینی می‌کنند، هم چگونگی اتصال مولکول‌ها را در نظر می‌گیرند و هم چرخه تحقیقاتی چندساله را به چند دقیقه کاهش می‌دهند. در زیست‌شناسی هم به لطف هوش مصنوعی جهش‌های بزرگی رخ داده است. در سپتامبر ۲۰۲۵، ام‌آی‌تی سیستم FlowER را معرفی کرد که هر گام واکنش شیمیایی را به دقیق‌ترین حالت ممکن شبیه‌سازی می‌کند و قوانین طبیعت مثل حفظ جرم را در نظر می‌گیرد. در واقع می‌توان گفت که هوش مصنوعی از تشخیص الگو به استدلال منطقی رسیده است. OpenAI متخصصان فیزیک سیاه‌چاله استخدام می‌کند تا مدل‌ها، زنجیره‌های پیچیده را یاد بگیرند. مدل‌های OpenAI یا Gemini از گوگل، در سطح دکترا استدلال می‌کنند و اثبات‌های علمی انجام می‌دهند. با این تغییرات، تحقیق و پژوهش برای کسب‌وکارها از یک هزینه غیرقابل‌پیش‌بینی به نوعی سرمایه‌گذاری قابل‌اندازه‌گیری تبدیل شده است. چرخه توسعه صنعت داروسازی که بیش از 10 سال زمان و میلیاردها دلار سرمایه نیاز داشت، حالا با هوش مصنوعی به سرعتی باورنکردنی در پیشرفت دست یافته است. می‌توان گفت که در سال 2026، روند ترکیب هوش مصنوعی در تحقیق و پژوهش، یک مزیت رقابتی بسیار قدرتمند خواهد بود. پژوهش دیگر به شانس وابسته نیست، بلکه به کیفیت داده، قدرت محاسباتی و معماری مدل بستگی دارد. مدیران کسب‌وکارها هم باید بدانند اگر امروز آزمایشگاه‌ها و بخش توسعه را دیجیتال نکنند، فردا از سرعت بازار شکست خواهند خورد.