في 31 أغسطس، تنطلق في الرياض نسخة DeepFest 2026 وتستمر حتى 3 سبتمبر، بالتزامن مع LEAP. الحدث يجمع باحثين ومؤسسين ومهندسين وصناع قرار وشركات تعمل في الذكاء الاصطناعي، مع محاور تشمل Generative AI، Customer Experience، Automation، Robotics، Machine Learning وغيرها.
لكن قبل بداية الحدث بأسابيع، هناك سؤال أهم من أسماء المتحدثين أو الأدوات التي ستُعرض:
ماذا تريد الشركات فعلًا من AI في 2026؟
قبل سنوات قليلة، كان مجرد وجود Demo يولد نصًا أو صورة كافيًا لجذب الانتباه. اليوم أصبح هذا طبيعيًا. جميع الشركات تقريبًا تستطيع الوصول إلى نماذج قوية، والسوق بدأ ينتقل إلى مرحلة أصعب: كيف نحول هذه القدرة إلى نتيجة فعلية داخل البزنس؟
وهذا يجعل DeepFest هذا العام مثيرًا للاهتمام أكثر من مجرد مؤتمر تقني.
المرحلة الأولى كانت: انظر ماذا يستطيع AI أن يفعل
عندما انفجرت Generative AI، كان التركيز على Capability.
اكتب مقالًا خلال ثوانٍ. أنشئ صورة من وصف. لخص ملفًا ضخمًا. اكتب كودًا. حلل بيانات.
القفزة كانت ضخمة لدرجة أن مجرد مشاهدة النظام يعمل كانت كافية.
لكن مع الوقت، أصبحت هذه القدرات متاحة للجميع تقريبًا. الشركة التي تستخدم ChatGPT لم تعد متقدمة لمجرد أنها تستخدم ChatGPT.
وهذا غيّر السؤال.
السؤال في 2026: ماذا أنجز AI داخل الشركة؟
انظر إلى المنتجات التي أطلقتها شركات التكنولوجيا هذا العام وسترى الاتجاه.
Meta Business Agent لا يُسوّق فقط كأداة تتحدث مع العملاء. يستطيع تقديم توصيات، حجز المواعيد، تأهيل الـLeads والمساعدة في المبيعات.
OpenAI Presence تُبنى حول Agents تستطيع استخدام أنظمة الشركة وتنفيذ إجراءات معتمدة والتصعيد للإنسان.
Google تبني Agentic Commerce بحيث ينتقل AI من اكتشاف المنتجات إلى المساعدة في عملية الشراء نفسها.
القاسم المشترك واضح: السوق يتحول من Generation إلى Execution.
لم يعد السؤال فقط "هل يستطيع AI فهم هذه المهمة؟"، بل "هل يستطيع المشاركة في إنجازها بأمان وموثوقية؟"
وهذا يفسر التركيز على Automation وCustomer Experience
DeepFest يضع Customer Experience وAutomation ضمن مجالات اهتمامه في 2026، وهذا منطقي جدًا بالنسبة للمرحلة التي وصل إليها السوق.
هاتان المنطقتان تحتويان على شيء تبحث عنه الشركات بشدة: عمليات متكررة يمكن قياس نتيجتها.
في خدمة العملاء تستطيع قياس سرعة الرد، عدد الحالات التي حُلّت، نسبة التصعيد ورضا المستخدم. وفي الأتمتة تستطيع قياس الوقت والتكلفة وعدد الخطوات اليدوية التي اختفت.
هذه أشياء أسهل في ربطها بـROI من مشروع AI تجريبي لا يعرف أحد بالضبط ماذا يفعل للبزنس.
AI Agents أصبحت الجسر بين Model والنتيجة
Model يستطيع الفهم والتفكير والتوليد.
لكن الشركة لا تشتري Intelligence كمفهوم مجرد. تحتاج أن تدخل هذه القدرة في Workflow.
هنا تأتي AI Agents.
Agent يستطيع الحصول على سياق، استخدام أدوات، اتخاذ خطوات ضمن حدود محددة والوصول إلى Outcome. لذلك أصبح Agentic AI واحدًا من أهم الاتجاهات في Enterprise AI خلال 2026.
OpenAI Frontier، على سبيل المثال، تتعامل مع Agents كـAI coworkers تحتاج إلى نفس الأشياء التي يحتاجها الموظف: سياق، Onboarding، أدوات، صلاحيات وحدود.
وهذا يعكس نضجًا في النقاش. المشكلة لم تعد فقط "كيف نجعل النموذج أذكى؟"، بل "كيف نجعله يعمل داخل المؤسسة بشكل يمكن الوثوق به؟"
بالنسبة للشركات في الخليج، الفرصة ليست في تقليد Silicon Valley
من السهل حضور حدث AI والعودة بقائمة من عشرين أداة جديدة.
لكن أفضل فرصة للشركات في السعودية والخليج ليست استخدام كل Trend يظهر في السوق. هي اكتشاف المشاكل المحلية والعمليات الموجودة داخل البزنس ثم استخدام التكنولوجيا في المكان الذي تصنع فيه فرقًا.
شركة عقارية لديها مئات الاستفسارات يوميًا تختلف عن SaaS عالمي. مؤسسة تعليمية تتعامل مع طلاب عرب لديها أسئلة وسياقات مختلفة عن متجر أمريكي. شركة خدمات في السعودية تحتاج Agent يفهم طريقة الشراء والعملاء واللغة والسوق الذي تعمل فيه.
التكنولوجيا عامة، لكن القيمة محلية جدًا.
اللغة العربية نفسها فرصة كبيرة
جزء ضخم من تجارب AI التجارية بُني أولًا حول الإنجليزية. لكن شركات الخليج تتعامل مع عملاء يكتبون بالعربية، الإنجليزية، اللهجات أو خليط بينها.
عميل قد يقول: "شو الفرق بينهم؟" أو "أبي شي يناسب مؤسسة صغيرة" أو يكتب عربي وإنجليزي في نفس الجملة.
النظام الذي يفهم اللغة نظريًا ليس بالضرورة النظام الذي يفهم سياق العميل والبزنس.
ولهذا المعرفة المحلية، Tone of Voice وطريقة تصميم المحادثة تصبح مهمة جدًا، خصوصًا عندما يكون Agent واجهة مباشرة مع العميل.
المشكلة القادمة: كل شركة ستملك AI… لكن ليس كل AI سيخلق قيمة
عندما تصبح الأدوات أرخص وأسهل، يقل معنى "نحن نستخدم AI".
بعد فترة، ستصبح هذه جملة مثل "نحن نستخدم Cloud".
لا أحد يهتم.
ما يهم هو ماذا صنعت به.
شركة تستخدم عشر أدوات AI لكن فريقها ما زال يعاني من نفس Bottlenecks ليست متقدمة. وشركة تستخدم Agent واحدًا خفّض زمن خدمة العميل من ساعات إلى دقائق صنعت قيمة حقيقية.
وهذا يجعل اختيار Use Case أهم من اختيار Tool.
قبل أن تذهب إلى DeepFest، حضّر هذه الأسئلة
بدل أن تبدأ من أسماء الشركات والنماذج، ابدأ من عملك أنت.
ما أكثر عملية متكررة تستهلك وقت فريقي؟ أين ينتظر العميل؟ ما المعلومات التي يطلبها الناس باستمرار؟ أين نخسر Leads؟ وما العملية التي لو تحسنت 30% سيكون لها أثر واضح على الإيراد أو التكلفة؟
خذ هذه المشاكل معك إلى الحدث.
عندها تستطيع تقييم أي منتج AI بطريقة مختلفة.
بدل السؤال: "شو بعمل؟"، تسأل:
هل يستطيع حل هذه المشكلة عندي؟
خدمة العملاء واحدة من أوضح المساحات
نحن في Blakode ننظر بشكل خاص إلى المساحة الموجودة بين معرفة الشركة والمحادثة مع العميل.
الشركات تمتلك أصلًا مواقع وملفات وخدمات وأسئلة متكررة وسياسات، لكن الوصول إلى هذه المعرفة ما زال يعتمد في كثير من الأحيان على موظف موجود في الوقت المناسب.
الفكرة هي تحويل هذه المعرفة إلى AI Agent يستطيع فهم البزنس والتعامل مع المستخدم وتوجيه المحادثة نحو نتيجة، بدون الحاجة إلى بناء النظام من الصفر.
وهذا مجرد Use Case واحد داخل موجة أكبر بكثير. كل قطاع سيجد عمليات مختلفة يستطيع AI أن يدخل فيها.
الشيء الذي أريد مراقبته في DeepFest 2026
لن يكون السؤال الأكثر إثارة بالنسبة لي: ما أقوى Model موجود في القاعة؟
Models ستستمر بالتغير، وبعد أشهر قد يكون لدينا Model أقوى.
الشيء الأهم هو رؤية الشركات التي تستطيع إثبات ثلاث نقاط: ما المشكلة التي تحلها؟ ما الجزء الذي ينفذه AI فعلًا؟ وما النتيجة التي تحسنت بسبب ذلك؟
إذا استطعنا الخروج من الحدث بإجابات أكثر على هذه الأسئلة، فهذا يعني أن سوق AI ينضج فعلًا.
DeepFest نفسه يقول إن نسخة 2026 تركز على التطبيقات الواقعية والتحرك من النظرية إلى الأثر، وهذه بالضبط المرحلة التي يحتاجها السوق.
المرحلة القادمة من الذكاء الاصطناعي لن يفوز فيها من يمتلك أكثر Demos إثارة.
سيفوز من يجد أكثر مشكلة تستحق الحل، ثم يجعل AI يحلها بطريقة يمكن قياسها.
جاهز لأتمتة خدمة العملاء وزيادة مبيعاتك؟
أنشئ وكيل ذكاء اصطناعي يفهم محتوى عملك، يرد على استفسارات العملاء 24/7، ويحول المحادثات إلى طلبات بدون كود في 3 دقائق فقط.