الذكاء الاصطناعي يفتح سوقًا جديدًا بين أصغر الشركات في العالم

الذكاء الاصطناعي (AI) هو تحويل الأعمال عبر قطاعات مختلفة، وتأثيره لم يعد مقتصرًا على الشركات الكبيرة؛ بل ينتقل الآن إلى العمليات اليومية للمؤسسات الصغيرة. هذا التحول يصبح واضحًا بشكل متزايد.

أجرى استطلاعًا كُلف به QuickBooks شمل آلاف البالغين في الولايات المتحدة وكندا وأستراليا والمملكة المتحدة، ووجد أن اقتصاد ريادة الأعمال غير الرسمي المتنامي يغيّر طريقة بدء المشاريع الجديدة.

وفقًا للاستطلاع، يخطط 33٪ من البالغين في الولايات المتحدة لبدء عمل تجاري أو مشروع جانبي هذا العام، بزيادة قدرها 94٪ عن العام الماضي، و65٪ من أصحاب الأعمال الأمريكية الطموحين يقولون إنهم من المرجح أن يعتمدوا على الذكاء الاصطناعي لإطلاق مشروعهم. يخطط هؤلاء المؤسسون الطموحون لاستخدام الذكاء الاصطناعي لإجراء أبحاث السوق (29٪)، وإنشاء مواقع ويب أو قوائم منتجات (19٪)، وتطوير أصول العلامة التجارية (14٪).

تظهر تلك الأبحاث نفسها أن التمويل وراء هذه الطموحات محدود، حيث يقدّر الأمريكيون أنهم يحتاجون إلى عشرات الآلاف من الدولارات لبدء عمل تجاري. ومع ذلك، لم تُبطئ حواجز التكلفة التبني بين أولئك الذين يديرون بالفعل عملًا. أظهر بحث جديد من بنك الاحتياطي الفيدرالي في سان فرانسيسكو أن ما يقرب من 46٪ من المستجيبين من أصحاب الأعمال الصغيرة يستخدمون الذكاء الاصطناعي بالفعل، بينما يخطط 15٪ إضافيًا للبدء في استخدامه خلال الـ12 شهرًا القادمة.

مع ذلك، فإن ثلث الشركات في مسح الائتمان للأعمال الصغيرة لعام 2025 لا تخطط لاستخدام الذكاء الاصطناعي، حيث يفضّل 30٪ منها عدم الاعتماد عليه. وبينما يستخدم 7٪ فقط من الذين يعتمدونه الذكاء الاصطناعي بشكل كامل في عملياتهم التجارية، فإن نصفهم يجربونه جزئيًا و44٪ دمجوه جزئيًا.

في الوقت نفسه، تشير بيانات SoFi إلى أن نحو ثلاثة أرباع أصحاب الأعمال الصغيرة يستخدمون الآن أداة ذكاء اصطناعي واحدة على الأقل، وتصف أبحاث لينكدإن 2026 الذكاء الاصطناعي بأنه أصل استراتيجي.

“تحول الذكاء الاصطناعي من أداة إلى أصل استراتيجي للشركات الصغيرة التي تسعى للبقاء مرنة والنمو في عام 2026. من خلال اعتماد الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات تبسيط العمليات، خفض التكاليف، وتسريع اتخاذ القرار، مما يخلق مساحة للابتكار وبناء العلاقات.”

– شارات راغافان، اقتصادي ومدير الأبحاث في لينكدإن

كل هذه البيانات توضح أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد قصة الشركات الكبيرة؛ بل ينتشر عبر الاقتصاد التجاري الأوسع. لكن يبقى السؤال: هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقلص الفجوة بين أصغر الشركات والمنافسين الأكبر، أم سيخلق فجوة تكنولوجية جديدة؟

هذا السؤال مهم بشكل خاص في الاقتصاد غير الرسمي، الذي يتميز بوجود أعمال غير مسجلة وغير منظمة وغالبًا ما تكون صغيرة الحجم. دراسة أكاديمية جديدة تتناول بالضبط ذلك: من يربح ومن يُترك خلف الركب بين هذه الأعمال.

الذكاء الاصطناعي يخفّف الحاجز لكن ليس كل الحواجز

اليوم، الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان، ويبدو أنه ظهر بين ليلة وضحاها. بينما أخذ إطلاق ChatGPT في أواخر 2022 الذكاء الاصطناعي إلى التيار الرئيسي، فإن تاريخ الذكاء الاصطناعي يمتد إلى ما هو أبعد من ذلك. بدأت الأسس التقنية للذكاء الاصطناعي في أوائل القرن العشرين.

في عام 1950، نشر الرياضي آلان تورينغ مقالًا بعنوان “آلات الحوسبة والذكاء”، قدم فيه اختبار تورينغ الذي يستخدمه الخبراء لقياس ذكاء الحواسيب. وفي الوقت نفسه صاغ جون مكارثي مصطلح “الذكاء الاصطناعي”، كما أنشأ أول لغة برمجة لأبحاث الذكاء الاصطناعي (LISP).

بعد فترة من النمو السريع والصعوبات، جاء ازدهار الذكاء الاصطناعي بين عامي 1980 و1987، مدعومًا بتمويل حكومي واختراقات بحثية. ثم تضاءل الاهتمام بالتقنية، رغم استمرار التطوير، وسجل العقد الأول من الألفية الثانية تقدمًا ملحوظًا، شمل روبوتًا يحاكي المشاعر البشرية، ومركباتً تُتحكم عن بُعد تستكشف أسطح كواكب أخرى دون تدخل بشري، وشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي في خوارزميات تجربة المستخدم، وإطلاق سيري.

نصل الآن إلى الوقت الحاضر، حيث نشهد طفرة في أدوات الذكاء الاصطناعي شائعة الاستخدام مثل الدردشة الآلية، والمساعدين الافتراضيين، ومحركات البحث، وأتمتة سير العمل. جعلت هذه الأدوات الذكاء الاصطناعي شائعًا بين المستهلكين وأصبح له تأثير كبير على عالم الأعمال. يُعرّف الذكاء الاصطناعي بأنه أنظمة وتطبيقات حاسوبية صُممت لمحاكاة الذكاء البشري، بما في ذلك التعرف على الأنماط، وإصدار التنبؤات، ودعم اتخاذ القرار.

في مجال الأعمال، يُدمج الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في المنتجات الرقمية التي نستخدمها بانتظام، مثل روبوتات الدردشة لخدمة العملاء، وأنظمة التوصية، وأدوات توليد المحتوى، وتطبيقات الترجمة، ومنصات الإعلانات، والتقنيات المالية. يتيح ذلك لرواد الأعمال الوصول إلى الذكاء الاصطناعي عبر الأدوات التي يستخدمونها بالفعل، بدلاً من بناء أنظمة ذكاء اصطناعي من الصفر.

بالنسبة للأشخاص الذين يديرون أعمالًا صغيرة، هذا مهم لأن القيد الرئيسي الذي يواجهونه هو محدودية الوقت والمال والمعلومات والعمالة المتاحة لتحويل الطموح الريادي إلى فعل، ويساعد الذكاء الاصطناعي في إزالة تلك القيود.

لسنوات، كان يمكن الاستفادة من فوائد الأتمتة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي فقط من قبل المنظمات الكبيرة التي تستطيع تحمل تكاليف علماء البيانات، وعقود السحابة، والبرمجيات المخصصة. نتيجة لذلك، تأخرت الشركات الصغيرة عن المنظمات الأكبر في تبني التقنيات الجديدة. لكن ذلك تغير مع الهواتف الذكية ومنصات التواصل الاجتماعي، التي وضعت هذه القدرات داخل الأدوات التي يمتلكها الناس بالفعل. ومع توفر أدوات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، لا يحتاج رائد الأعمال إلى فهم كيفية عمل الشبكة العصبية؛ كل ما عليه هو معرفة كيفية فتح تطبيق.

هذا ما يدفع زيادة تبني الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، شاركت تقارير JPMorgan الأولى في سلسلة أبحاث “الأعمال الصغيرة في عصر الذكاء الاصطناعي” أن الشركات الأحدث “أكثر احتمالًا لتبني الذكاء الاصطناعي في البداية وتزداد سرعة تبنيه”. كما تدفع الشركات الصغيرة باستمرار نحو الذكاء الاصطناعي، “مستخدمةً مجموعة أوسع من الخدمات مقارنةً بالماضي”.

علاوة على ذلك، قد تغير التقنية طريقة تنافس الشركات الصغيرة. باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكنهم خفض التكلفة والوقت اللازمين لتطوير الأفكار أو إنتاج المحتوى، والتواصل عبر لغات مختلفة بسهولة عبر أدوات الترجمة، والاستفادة من التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتفسير تفضيلات العملاء وتحركات السوق، وتوسيع استجابتهم خارج ساعات العمل من خلال التفاعل الآلي مع العملاء.

أظهر دراسة جديدة حول الشركات الصغيرة في الهند تم تكليفها من قبل أمازون (AMZN ) أن ما يقرب من 87٪ من الشركات الصغيرة تقول إن أدوات الإعلان المدعومة بالذكاء الاصطناعي مكنتها من الوصول إلى جماهير أو قنوات كانت خارج نطاقها، بينما بالنسبة إلى ثلاثة أرباعها، عزز الإعلان المدعوم بالذكاء الاصطناعي النمو التجاري مباشرة.

الذكاء الاصطناعي لا يحل محل رائد الأعمال؛ بل يعزز قدرته الحالية. لكن الأمر ليس إيجابيًا بالكامل. كما أشار المستجيبون في مسح الائتمان للأعمال الصغيرة 2025 الصادر عن الاحتياطي الفيدرالي، فإن استخدام التقنية أدى إلى زيادة الإنتاجية (71٪)، وتحسين جودة السلع والخدمات (39٪)، وزيادة المبيعات (31٪)، لكنه لم يغيّر تكاليف العمالة.

يأتي استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا مع تحديات أخرى. بالنسبة لما يقرب من نصف المستجيبين (46٪)، التحدي هو الدقة، بينما بالنسبة لـ 43٪ كان التحدي هو تكييف أدوات الذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجات أعمالهم.

كان العثور على أدوات تلبي احتياجات الأعمال هو التحدي الأول لأكثر من نصف (54٪) من الذين يعتزمون تبني الذكاء الاصطناعي خلال الـ12 شهرًا القادمة. كما أن الوقت المطلوب لتدريب الموظفين على الذكاء الاصطناعي (37٪) يمثل تحديًا كبيرًا لهذه الشركات.

علاوة على ذلك، فإن الانتقال من الذكاء الاصطناعي المخصص المكلف إلى الذكاء الاصطناعي المدمج والرخيص يجعل التقنية متاحة، لكن الإتاحة لا تعني القدرة على استخراج قيمة مستدامة منها.

تصبح هذه الفروقات مهمة بشكل خاص في الاقتصاد غير الرسمي. ترسم الدراسة الأخيرة خريطة لهذا المجال بالضبط، وتؤكد أن الذكاء الاصطناعي يظهر كأداة ذات حدين لنحو نصف الوظائف غير الزراعية في العالم التي تقبع في الاقتصاد غير الرسمي وتولد ما يقرب من ثلث الناتج المحلي الإجمالي في العديد من الدول النامية.

تدعي الدراسة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مساويًا حقيقيًا، يحسّن الإنتاجية والوصول إلى الأسواق بينما يكشف رواد الأعمال لعدم المساواة الرقمية، والاعتماد على المنصات، ومخاطر جديدة.

يمكن للذكاء الاصطناعي تحقيق تكافؤ الفرص أو تعميق الفجوة

الدراسة التي تحمل عنوان ‘Artificial intelligence in the informal economy: game changer for microentrepreneurs?¹‘ ليست اختبارًا تجريبيًا واسع النطاق تقليديًا، بل ورقة مفاهيمية تجمع بين نظريتين راسختين لتكوين إطار عمل، يوضح المؤلفون من خلاله ثلاث مؤسسات صغيرة حقيقية.

يفسر الإطار كيف يمكن للمؤسسات الصغيرة غير الرسمية تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي رغم قيود الموارد الشديدة. أحد المنظورين الرئيسيين المدمجين في هذا الإطار هو نظرية البريكولاج، التي طُورت أصلاً لتفسير كيفية إنجاز الفاعلين الذين يعانون من نقص الموارد للأعمال من خلال إعادة تجميع الأدوات المتاحة بدلاً من الانتظار لتوفر “الموارد المناسبة”.

عند تطبيقها على الأدوات الرقمية، يعرّف المؤلفون ذلك بأنه تحريك وإعادة تجميع الموارد الرقمية غير المستخدمة أو المتقعدة بشكل إبداعي. بالنسبة لرائد أعمال غير رسمي، قد يعني ذلك إعادة توظيف هاتف ذكي قديم، أو استخدام لوحة تحكم تحليلات مجانية، أو دمج تطبيقات برمجية منخفضة التكلفة، أو تجربة خدمات ذكاء اصطناعي متاحة بدلاً من شراء نظام مؤسسي معقد، واستخدام أتمتة مدمجة في تطبيق مراسلة لإنشاء وتقديم وق Capture قيمة تجارية.

يؤكد المؤلفون أن الموارد الرقمية مناسبة لهذا النوع من الارتجال لأنها محمولة، متعددة الاستخدامات، وتصبح أكثر قابلية للتشغيل البيني. المنظور الثاني المدمج في الإطار هو نظرية القدرات الديناميكية، التي تفسّر لماذا تتفوق بعض الشركات التي تعمل تحت ظروف شبه متشابهة على أقرانها. الفارق يكمن في قدرة الشركة على استشعار الفرص الجديدة، اقتناصها، وإعادة تكوين مواردها مع تغير الظروف.

فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي، يعني ذلك أنه قد يولد معلومات مفيدة، لكن المعلومات وحدها لا تخلق ميزة تنافسية. الأمر متروك لرواد الأعمال لتحديد ما هو مهم، واتخاذ الإجراء المناسب، وتكييف الأعمال وفقًا لذلك.

لهذا السبب لا تتعامل الدراسة مع قدرة الذكاء الاصطناعي وقدرة ريادة الأعمال على أنها متبادلة، بل كمتكاملتين.

في هذه العلاقة، يعزز الذكاء الاصطناعي استشعار الفرص، اتخاذ القرار، والتكيف، بينما تحدد قدرات رائد الأعمال ما إذا كانت تلك الإمكانات التقنية تتحول إلى نتائج تجارية.

باستناد إلى نظريتي البريكولاج والقدرات الديناميكية، يقدم المؤلفون تسع فرضيات جديدة تتعلق بالعلاقات بين الذكاء الاصطناعي، البريكولاج الرقمي، القدرات الديناميكية، القدرة التنافسية، ونمو المؤسسة. تُillustrated هذه الفرضيات من خلال ثلاث مؤسسات صغيرة حقيقية من لاجوس، نيجيريا.

تستند الحالات الثلاث إلى مجموعة أوسع من 17 شركة صغيرة تشمل الرعاية الصحية، التعليم، البناء، اللوجستيات، الزراعة، الهندسة، الموضة، والاستشارات.

تم اختيار “خدمات الوسائط المتعددة الصحية”، “خدمات أبحاث السوق”، و”ابتكارات التقنية في الموضة” كأمثلة تفصيلية. تُظهر هذه الشركات الاستخدام الشامل للتقنيات الرقمية، حيث تجمع بين الهواتف الذكية، منصات السحابة، البرمجيات منخفضة التكلفة، التحليلات، الواقع المعزز (AR)، وغيرها من التقنيات المتاحة بدلاً من الاعتماد على بنية تحتية مكلفة للذكاء الاصطناعي.

تصف النتائج ديناميكية ذات وجهين. على جانب التمكين، تسمح الموارد الملموسة للذكاء الاصطناعي مثل منصات المال المتنقلة والتحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لرواد الأعمال غير الرسميين بتقييم الجدارة الائتمانية عبر بيانات بديلة، وتوقع الطلب، والوصول إلى العملاء بعيدًا عن الحي الفعلي. كان الوصول إلى السوق بهذه الطريقة يتطلب علاقات مصرفية رسمية ورأس مال لا يمتلكه هؤلاء الرواد.

تظهر حالات لاجوس ذلك عمليًا. تجمع شركة صحية بين تطبيقات AR وVR الأساسية مع الأجهزة المتوفرة لتقديم التدريب والاستشارات عن بُعد. تجمع عملية أبحاث السوق بين أدوات تحليلات مجانية لتقليد قدرات كانت تتطلب برمجيات مؤسسية مملوكة. وتعيد شركة التقنية في الموضة توظيف AR لتوفير غرف تجريب افتراضية بينما تدرب الموظفين، من خلال التجربة والخطأ، على إدارة خوارزميات تنبؤية لم يتلقوا تعليمًا رسميًا عنها.

على جانب الإضعاف، تجد الورقة أن الاعتماد على أدوات منخفضة التكلفة غير متوافقة ينتج قدرات مجزأة لا تعمل معًا، وتخلق صوامع بيانات، وتحد من قدرة الأعمال على التوسع.

على سبيل المثال، تعمل غرفة التجريب الافتراضية في مشروع الموضة بشكل جيد لتفاعل العملاء لكنها تواجه صعوبة في إرجاع بيانات دقيقة إلى إدارة المخزون لأن الأدوات لم تُصمم للتشغيل البيني.

كما أشارت الدراسة إلى خطر هيكلي: الشركات الأكبر ذات الموارد الأفضل تميل إلى استخراج قيمة أكبر من الذكاء الاصطناعي مقارنةً بالصغار. وهذا يعني أنه بدلاً من زعزعة سيطرة السوق القائمة، قد يعزز التقنية تلك السيادة. عمليًا، قد يؤدي ذلك إلى تراجع رواد الأعمال في المناطق الريفية أو الفئات الأقل تعليمًا مقارنةً بأقرانهم في المدن المتصلة جيدًا.

الحجة الأساسية للدراسة هي أن الذكاء الاصطناعي يعمل كمعادل ومستوى في آن واحد. العامل الحاسم ليس التقنية نفسها بل ما إذا كان لدى رائد الأعمال القدرة الرقمية، الوصول إلى البنية التحتية، والمعرفة التكيفية لتحويل أداة مجانية إلى قدرة مستدامة.

تُظهر تداعيات الدراسة أن الذكاء الاصطناعي منخفض التكلفة يمكنه تحسين التنبؤ، وتفاعل العملاء، والوصول إلى السوق، واتخاذ القرارات التشغيلية بشكل ملحوظ.

ولكنه يخلق أيضًا قيودًا، مما يعني أن أكبر فرصة استثمارية قد تكون لأولئك المزودين الذين يستطيعون تجميع هذه القدرات في أدوات بسيطة ومتكاملة يستخدمها رواد الأعمال بالفعل.

“بالنسبة لرواد الأعمال غير الرسميين، الذين غالبًا ما يواجهون عدم توازن في الموارد ويعملون بحدود دعم مؤسسي محدود، يجلب الذكاء الاصطناعي مزيجًا من الأمل والتعقيد: أملًا في تجاوز الحواجز التاريخية للنمو والوصول الرقمي، وتعقيدًا بسبب التحديات المتضاعفة مثل الضعف المزدوج، وإعادة الوساطة عبر التحكم الخوارزمي، وتعمق عدم المساواة في الموارد”، صرحت الدراسة.

بالنسبة لصانعي السياسات، يعني ذلك تدخلات مستهدفة مثل التدريب المدعوم بالرقمية، والحوافز الضريبية لتبني التقنية، والشراكات بين المؤسسات الصغيرة والجامعات أو مراكز التقنية.

تحتاج هذه التدخلات إلى مساعدة رواد الأعمال على الانتقال من البريكولاج المجزأ إلى أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر تكاملًا وقابلة للتوسع دون فقدان المرونة التي جعلت الشركات غير الرسمية مرنة في البداية. الحالات المقدمة في الدراسة توضيحية، ويطلب المؤلفون مزيدًا من الأبحاث الطولية والمقارنة عبر القطاعات والجغرافيات.

Meta Platforms (NASDAQ: META)

من منظور استثماري، تُعد Meta (المعروفة سابقًا بـ Facebook) خيارًا جذابًا. يشير الباحثون أيضًا مرارًا إلى WhatsApp وFacebook ووسائل التواصل الاجتماعي والأسواق الرقمية كأدوات تستخدمها الشركات غير الرسمية لجمع معلومات العملاء، والتواصل، وبيع المنتجات، وتكوين القدرات الرقمية.

بقيمة سوقية تبلغ 1.424 تريليون دولار، يتداول سهم META حاليًا عند 564.29 دولار، بانخفاض 15.3٪ منذ بداية العام. يملك EPS (TTM) قدره 28.88 وP/E (TTM) يبلغ 19.36. يدفع META عائدًا بنسبة 0.38٪.

بدعم من الذكاء الاصطناعي والتقنيات الغامرة، تبني Meta روابط بشرية. من خلال منتجاتها، تمكّن الشركة الناس من التواصل والمشاركة مع الأصدقاء والعائلة.

تعمل Meta أساسًا عبر قسمين: عائلة التطبيقات (FoA)، التي تشمل WhatsApp وInstagram وThreads وMessenger وFacebook، ومختبرات الواقع (RL)، التي تشمل الأجهزة والبرمجيات المتعلقة بالواقع المعزز والافتراضي والمختلط.

تُظهر استراتيجية المنتج الأخيرة أن الشركة تعمل على جعل الذكاء الاصطناعي طبقة تشغيلية للأعمال. في يونيو، قدمت Meta Business Agent للأعمال من جميع الأحجام، والذي يستخدمه بالفعل أكثر من مليون عمل نشط.

تم طرح الوكيل المدعوم بالذكاء الاصطناعي عالميًا عبر WhatsApp وInstagram وMessenger. يمكن للنظام الإجابة على الأسئلة، وتوصية المنتجات، وتأهيل العملاء المحتملين، وحجز المواعيد، ومساعدة المبيعات، وتعتزم الشركة توسيعه إلى مجالات مثل أبحاث السوق والاستخبارات التنافسية. بالنسبة للمؤسسات الصغيرة التي لا تستطيع تحمل موظف مخصص لخدمة العملاء، يمكن للوكيل الذكي أن يتولى جزءًا من عبء العمل.

في البداية كان مجانيًا، بدأت Meta في فرض رسوم على الوكيل هذا الشهر على أساس كل مليون رمز بسعر 2 دولار.

مؤخرًا، أثناء إعلان النتائج المالية للشركة، صرح المؤسس والرئيس التنفيذي مارك زوكربيرغ أن “الذكاء الاصطناعي يسرّع أعمالنا الأساسية اليوم، ويقوّي الجيل التالي من منتجاتنا، ويفتح الباب أمام فرص مؤسسية جديدة تمامًا”.

في الربع الثاني من 2026، أبلغت الشركة عن إيرادات قدرها 60.80 مليار دولار، بزيادة 28٪ على أساس سنوي، رغم أن إجمالي التكاليف والنفقات ارتفع أسرع، حيث وصل إلى 42.03 مليار دولار، بما في ذلك 2.40 مليار دولار في الإجراءات القانونية و1.18 مليار دولار في مصاريف التعويض. كان الإنفاق الرأسمالي للفترة 31.08 مليار دولار.

كما أبلغت الشركة عن متوسط عدد الأشخاص النشطين يوميًا (DAP) يبلغ 3.60 مليار في المتوسط، بينما ارتفع متوسط سعر الإعلان بنسبة 12٪ على أساس سنوي. خلال مكالمة الأرباح، قال زوكربيرغ إن 3.6 مليار شخص يستخدمون على الأقل أحد تطبيقاته يوميًا، حيث وصل عدد المستخدمين النشطين شهريًا في Threads إلى 500 مليون، وInstagram إلى 2 مليار نشط يوميًا، وFacebook إلى أكثر من 2 مليار نشط يوميًا، وWhatsApp إلى 30 مليون رسالة تُرسل في الثانية.

خلال هذه الفترة، كان التدفق النقدي التشغيلي لـ Meta 31.86 مليار دولار، والتدفق النقدي الحر 784 مليون دولار. بلغ النقد وما يعادله والأوراق المالية القابلة للتسويق في نهاية يونيو 90.26 مليار دولار. وفي الوقت نفسه، أنفقت الشركة 1.35 مليار دولار على توزيعات الأرباح والمدفوعات المكافئة للأرباح.

في الربع الثالث من 2026، تتوقع الشركة إيرادات تتراوح بين 61-64 مليار دولار وإجمالي نفقات بين 165-169 مليار دولار. خلال مكالمة الأرباح، صرح زوكربيرغ أن الشركة “وصلت الآن إلى نقطة حيث تسرّع استثماراتنا في الذكاء الاصطناعي كل جزء رئيسي من أعمالنا الأساسية. إنها تحسّن تجربة الأشخاص الذين يستخدمون تطبيقاتنا، وتدفع بأداء أفضل للمعلنين، وتساعد فرقنا على بناء تجارب جديدة وإصدارها بسرعة أكبر”.

تعمل Meta أيضًا على تطوير وكلاء شخصيين سيشكلون أساس الجيل التالي من المنتجات وخطوط الإيرادات، حيث تحدث زوكربيرغ عن بناء ذكاء فائق يركز على “توزيعه على نطاق واسع ومنح الجميع القدرة على توجيهه نحو ما يهمهم”.

الخلاصة

لقد تسلل الذكاء الاصطناعي إلى كل جانب من جوانب حياتنا، ومع انخفاض تكلفة التقنية وسهولة الوصول إليها، يسمح ذلك للأعمال التي لم تستطع تحمله سابقًا بالاستفادة من قدرات على مستوى المؤسسات. ونتيجة لذلك، تصبح الشركات الصغيرة وغير الرسمية واحدة من أكبر وأسرع قواعد المستخدمين لهذا الفرص الناشئة.

ومع ذلك، يعتمد النجاح أقل على توفر الذكاء الاصطناعي وأكثر على قدرة هذه الشركات الصغيرة على تحويل البريكولاج الرقمي إلى قدرة مستدامة على الاستشعار والاغتنام. بشكل عام، من المرجح أن يتحدد مستقبل الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد غير الرسمي بقدر ما تحدده الشمولية وبناء القدرات، بقدر ما تحدده رقي التقنية نفسها.

انقر هنا لتتعرف على كل ما يتعلق بالاستثمار في الذكاء الاصطناعي.

المراجع

1. Kolade, O., Egbetokun, A., Owoseni, A. & Woldesenbet Beta, K. Artificial intelligence in the informal economy: game changer for microentrepreneurs? International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research (2026). https://doi.org/10.1108/IJEBR-12-2024-1457