الزراعة
لماذا قد تكون الزراعة أكبر فائز في إنتاجية الذكاء الاصطناعي
أضف Securities.io إلى مصادرك المفضلة على Google
عند مناقشة تأثير الذكاء الاصطناعي على الاقتصاد، تميل المناقشة العامة إلى التركيز على الوظائف المتعلقة بتقنية المعلومات (البرمجة، الفنانين الرقميين، إلخ)، المهن ذات الياقات البيضاء (المحامين، الأطباء)، أو البحث العلمي. ومع ذلك، قد يغفل ذلك عن التطبيقات الهامة التي ستحقق تأثيرات تحويلية على صناعات بأكملها.
عمومًا، من المرجح أن يُحسّن الذكاء الاصطناعي الإنتاجية أكثر حيث يمكنه تحسين المدخلات الفيزيائية مباشرة، واستبدال البشر في اتخاذ القرارات المتكررة، وتحسين تخصيص الموارد. كما سيزدهر في بيئات معقدة بما يكفي لتظل غير مؤتمتة بعد، ولكن ليست معقدة إلى حد ضرورة وجود مستوى أعلى من الذكاء البشري.
أجرت دراسة حديثة من قبل باحثين في معهد كوريا المتقدم للعلوم والتكنولوجيا ومجموعة هانا المالية (كوريا الجنوبية) تحقيقًا في العلاقة بين انتشار الذكاء الاصطناعي وأداء الصناعات على مستوى القطاع.
وجدت الدراسة أن الذكاء الاصطناعي يؤثر بشكل كبير على أداء القيمة المضافة على مستوى الصناعة في قطاعات الإنتاج والتصنيع والنقل، لكنه كان له أقوى تأثير إيجابي على الزراعة.
نشروا نتائجهم في مجلة International Review of Economics & Finance1، تحت عنوان “الذكاء الاصطناعي ومكاسب الإنتاجية: تحليل تجريبي لتباين الصناعات”.
الذكاء الاصطناعي والإنتاجية
الذكاء الاصطناعي حسب الصناعة
منذ الإطلاق العام لـChatGPT، يتم تبني الذكاء الاصطناعي من قبل عدة صناعات على أمل أن يساعد في تحقيق مكاسب إنتاجية وإيجاد ميزة تنافسية للمستقبلين الأوائل.
ومع ذلك، قد يكون من الصعب قياس معدل الاعتماد وتأثيره بدقة. تاريخيًا، يرتبط زيادة بنسبة 10٪ في استثمارات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات بزيادة في الإنتاجية تتراوح بين 0.5–0.6٪. لكن النتيجة النهائية لا تزال غير معروفة فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي تحديدًا.
حتى الآن، تم نشر الذكاء الاصطناعي في المقام الأول في الأدوار الخدمية: المساعدة الفورية للعملاء، تشخيص ومراقبة الرعاية الصحية، إلخ.
في الأدوار المادية، كانت التطبيقات الرئيسية في قطاع التصنيع، حيث تدعم المصانع الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي الصيانة التنبؤية وتحسين العمليات، مما يؤدي إلى خفض التكاليف وتحقيق مكاسب في الكفاءة.
في الصناعات التقليدية مثل الصناعات الكيميائية وصناعة الورق، لا يزال اعتماد الذكاء الاصطناعي أبطأ بكثير حتى الآن. يمكن إرجاع ذلك إلى غياب استراتيجيات رقمية واضحة، نقص المهارات، المقاومة الثقافية، انخفاض ثقة المستهلك، وعدم وضوح التنظيم.
مجموعة بيانات إنتاجية الذكاء الاصطناعي
جمع الباحثون بيانات من لوحة تشمل 103 دول خلال الفترة من 2010 إلى 2019، مع استبعاد بعض الدول بسبب نقص البيانات.
تم الحصول على بيانات القيمة المضافة الإجمالية (GVA) حسب نوع النشاط الاقتصادي من UN Data واستخدمت كالمتغير الرئيسي لقياس الأداء الاقتصادي عبر القطاعات والدول.
تم الحصول على بيانات الاستثمار الأجنبي المباشر، الإنفاق القومي الإجمالي، التضخم، مشاركة القوى العاملة، والتجارة من مؤشرات التنمية العالمية (WDI). كما جمعوا مؤشرات حقوق الإنسان من Our World in Data.
تم جمع بيانات عدد الشركات الناشئة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي من Crunchbase، وأظهرت أن ذروة تأسيس الشركات الناشئة في هذا المجال وصلت إلى عام 2017، مما يدل على تسارع واسع للنشاط الريادي المتعلق بالذكاء الاصطناعي خلال منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين.
الإنتاجية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي حسب الصناعة
وجد الباحثون أن الذكاء الاصطناعي كان له أقوى علاقة إيجابية مع الأداء في الزراعة، بينما لم تكن العلاقة في قطاع البناء ذات دلالة إحصائية.
الصناعات الأخرى التي كان للذكاء الاصطناعي فيها تأثير قابل للقياس تشمل التصنيع والإنتاج والنقل.
(يجب أيضًا الإشارة إلى أن إجراء نفس التحليل باستخدام بيانات تغطي الفترة 2019-2025 سيكون مثيرًا للاهتمام، نظرًا للتقدم السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي)
سبب محتمل لتأثير الذكاء الاصطناعي على الزراعة هو أنها بالفعل، إلى حد ما، صناعة مؤتمتة بشكل كبير. مقارنةً بالقرن الماضي، أصبحت الزراعة أكثر ميكنة بشكل ملحوظ، مع وجود الجرارات، وأنظمة الري الآلية، وأنظمة الحلب، وغيرها من المعدات التي تقلل من كمية العمل اليدوي المطلوب.
وفي الوقت نفسه، تقع العديد من هذه المهام الزراعية ضمن الفئات التي يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل معها بالفعل: القيادة، الرش، إزالة الأعشاب الضارة، إلخ.
عامل آخر هو أن الزراعة قضت العقدين الماضيين في الانتقال إلى طرق جديدة، مما أنتج المزيد من البيانات وتعلم كيفية الاستفادة منها: صور الأقمار الصناعية متعددة الأطياف، تركيبة التربة الكيميائية، تحسين مبيدات الحشرات ومبيدات الأعشاب، استغلال المعدات، إدارة العمالة، إلخ.
لذلك وصل الذكاء الاصطناعي في الوقت المناسب لاستخدام هذه البيانات وتحويلها إلى إجراءات عبر آليتين:
- مساعدة المزارعين على فهم بياناتهم بشكل أفضل واستخدامها بكفاءة.
- المساعدة مباشرة في المزارع عبر الرؤية الحاسوبية، القيادة الذاتية، التعرف على الأعشاب الضارة، الطائرات بدون طيار، والأنظمة الروبوتية.
استنتاجات المستثمرين
تحتاج العديد من استراتيجيات الاستثمار اليوم إلى أخذ التأثيرات القادمة للثورة في الذكاء الاصطناعي في الاعتبار. في كثير من الحالات، يعني ذلك الحذر من الأضرار المحتملة التي قد يسببها الذكاء الاصطناعي لنشاط أو نموذج أعمال معين، لكنه قد يعزز الإنتاجية بشكل كبير. وعلى ما يبدو، لا يوجد مجال يكون ذلك أكثر صحة من الزراعة.
يوفر هذا مثالًا جيدًا على فرضية استثمارية ناشئة للذكاء الاصطناعي المادي، حيث أن نشر الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الواقعية له تأثير مباشر على إنتاجية قطاع اقتصادي كامل.
هذا يعني أن المستثمرين يجب أن يتوقعوا أن يصبح القطاع بأكمله أكثر إنتاجية، وربما أكثر ربحية، على الأقل بالنسبة لبائعي أنظمة الذكاء الاصطناعي المتكيفة مع هذه الصناعة والآلات القادرة على إدخال التفكير الذكي إلى الحقول.
يتطلب هذا النوع من التطبيقات خبرة عميقة متخصصة في المجال، بالإضافة إلى شبكة توزيع قوية تتواصل بالفعل مع المزارعين. لذا من المرجح أن تستفيد من ذلك الشركات المصنعة للمعدات القادرة على دمج الذكاء الاصطناعي في آلاتها وجعلها فعّالة في الظروف الواقعية، خاصةً عندما تقلل هذه الإجراءات من المدخلات المكلفة.
الاستثمار في الذكاء الاصطناعي الزراعي
Deere & Company
DE مخطط السعر
John Deere معروف بشكل أساسي كصانع الجرارات الخضراء والصفراء الشهيرة، والحصادات، وغيرها من المعدات الزراعية.
قليلًا ما يعرفه الجمهور العام هو أن John Deere هي أيضًا شركة تكنولوجية، ذات تاريخ طويل في الاستثمار في المستشعرات والبرمجيات، بالإضافة إلى تشغيل برامج تجريبية لنشر الذكاء الاصطناعي والروبوتات والطائرات بدون طيار والرؤية الحاسوبية في الزراعة.
تأسست الشركة قبل ما يقرب من قرنين من العام (في عام 1837)، وقد دفعت دائمًا الابتكار الأخير في الزراعة، بدءًا من تحسين شفرات المحراث إلى أولى الجرارات. مؤخرًا، كثفت الشركة إنفاقها على البحث والتطوير مع تركيز على عدة محاور تكنولوجية: المستشعرات، الاتصال، الاستقلالية، والطاقة البديلة.
المصدر: John Deere
على سبيل المثال، نظام See & Spray Ultimate، الذي أُطلق في عام 2021، يستخدم 36 كاميرا لتمييز نباتات المحاصيل عن الأعشاب الضارة وتحسين استخدام المبيدات عبر الرؤية الحاسوبية وتعلم الآلة.
أو مركز عمليات John Deere، وهو نسخة رقمية متماثلة من المزرعة، يتيح للوكلاء إجراء تشخيصات عن بُعد، والبرمجة، وتحديثات عبر الهواء.
المصدر: John Deere
في مجال الاستقلالية، تعمل John Deere أيضًا على تحويل الحصادات الآلية التي ظهرت في فيلم الخيال العلمي Interstellar إلى واقع. أطلقت John Deere في عام 2022 أول جرار ذاتي القيادة بالكامل، وهو نسخة بدون سائق من جرار الصف 8R.
تم توجيه الجرار بفضل نظام GPS وستة أزواج من الكاميرات الستيريو لاكتشاف العقبات على مدار 360 درجة والتنقل. جاء هذا الإطلاق بعد استحواذ John Deere على شركة Bear Flag Robotics الناشئة مقابل 250 مليون دولار.
https://about.deere.com/en-us/our-company-and-purpose/technology-and-innovation/sense-and-act
أخيرًا، تدفع الشركة أيضًا نحو الكهربة، لا سيما من خلال إطلاق حفارة كهربائية تستخدم بطارية Kreisel، شركة نمساوية استحوذت عليها Deere بأغلبية الأسهم في عام 2022. كما تعمل Deere على تطوير محرك سعة 9 لترات يعمل بالإيثانول لاستخدام الوقود الحيوي في المعدات الثقيلة مثل الحصادات.
مع تزايد كفاءة وذكاء الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية، ستتمكن شركات مثل John Deere من تحسين كفاءة الجرارات المجهزة بالكاميرات والمستشعرات بشكل أكبر.
ميزة John Deere مقارنةً بشركات الذكاء الاصطناعي العامة هي شبكة الوكلاء لديها وخبرتها العميقة في الزراعة، مما يساعدها على نشر هذه التقنية في تطبيقات مفيدة وفعّالة من حيث التكلفة من خلال الاستفادة من العلاقات القائمة مع المزارعين.
ومع ذلك، يجب على المستثمرين أيضًا أن يتذكروا أن Deere لا تزال شركة تصنيع معدات دورية. يمكن أن يعزز اعتماد الذكاء الاصطناعي موقعها التنافسي ويزيد من الإيرادات المتعلقة بالتقنية مثل اشتراكات البرمجيات، لكن دخل المزارع، وأسعار المحاصيل، وأسعار الفائدة، ودورات استبدال المعدات ستستمر في التأثير على النتائج.
من الممكن أيضًا أن تستخدم الشركات الناشئة الأصغر والأكثر مرونة أو المنافسة الأجنبية الثورة المستمرة في الذكاء الاصطناعي والروبوتات التي تشهدها الزراعة لتحدي موقع اللاعبين الراسخين مثل John Deere.
أحدث أخبار وتطورات سهم شركة Deere & Company (DE)
الدراسة المشار إليها
1. Eunjung Park و Sangyoon Yi. الذكاء الاصطناعي ومكاسب الإنتاجية: تحليل تجريبي لتباين الصناعات. International Review of Economics & Finance. 22 أغسطس 2026. المقال: 105726. 10.1016/j.iref.2026.105726
