متغيّران سيقرران ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيتخطى أفريقيا

نشر صندوق النقد الدولي للتو أول نموذج اقتصادي جاد له حول الذكاء الاصطناعي في أفريقيا جنوب الصحراء، والحساب فيه سهل الفهم بشكل مفاجئ، حتى لو لم تكن لديك خلفية في الاقتصاد. إنه يفسّر شيئًا ظللت أعمل عليه من زوايا مختلفة على مدى السنوات القليلة الماضية.

الرقمان اللذان يهمّان

أجرى صندوق النقد الدولي نموذج الإنتاجية نفسه المستخدم للولايات المتحدة وأوروبا، لكن لأفريقيا جنوب الصحراء.

في ظل الظروف الحالية، يضيف الذكاء الاصطناعي 0.2% إلى إنتاجية المنطقة خلال العقد المقبل. وفي سيناريو التبنّي المرتفع، يصبح ذلك الرقم 2.1%، بأثر على الناتج المحلي الإجمالي يقارب 4%.

ذلك فارق بمقدار عشرة أضعاف. التقنية نفسها، والمنطقة نفسها، والعقد نفسه.

فما الذي يحدد أي رقم تحصل عليه؟ بالتأكيد ليست التقنية. إنها الظروف المحيطة بها.

ولكي ترى السبب، عليك أن تنظر داخل النموذج نفسه، وهو أبسط مما تتوقع.

النموذج كله ثلاثة أرقام مضروبة ببعضها

جرّد الرموز، وستجد أن إطار صندوق النقد الدولي يقول إن مكسب الإنتاجية يساوي:

التعرّض × التبنّي × الوفورات

• التعرّض: ما حصة العمل التي يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يمسّها فعلًا؟
• التبنّي: ما حصة المنشآت التي تستخدمه فعلًا؟
• الوفورات: حين تستخدمه، كم تزداد إنتاجية كل مهمة؟

الضرب هو الجزء المهم. إذا كان أي من الأرقام الثلاثة قريبًا من الصفر، كانت النتيجة كلها قريبة من الصفر، ولا يهم عندها كم تتحسن التقنية.

الآن أدخل أرقام أفريقيا جنوب الصحراء الحالية:

• التعرّض: نحو 22% فقط (0.22) من الوظائف يمسّها الذكاء الاصطناعي بشكل ذي معنى، مقابل قرابة 55% في أوروبا.
• التبنّي: أقل من 10% (0.1)، أي أدنى بمرتين إلى ثلاث مرات من أوروبا أو الأمريكتين. اضرب هذين الرقمين الصغيرين ببعضهما، ثم بوفورات لكل مهمة تبلغ نحو 10%، فتصل إلى 0.2%.

المعادلة تخبرك بالضبط أين تكمن الرافعة. لا تستطيع أن تفعل الكثير بشأن الرقم الثالث لأن الوفورات على مستوى المهمة تحددها التقنية نفسها. لكن الرقمين الأولين نحددهما نحن. التعرّض والتبنّي ليسا قوانين فيزياء لا تُمسّ. إنهما نتاج قرارات حول البنية التحتية والمنتجات والسياسات.

كل ما عملت عليه يقع في مكان ما داخل هذين المتغيرين.

فكّر في الذكاء الاصطناعي كعِدَد كهربائية في قرية بلا كهرباء

تخيّل أنك شحنت حاوية عِدَد كهربائية إلى قرية بلا شبكة كهرباء.

العِدَد تعمل بإتقان. والناس مهرة. لكن لا شيء يحدث، لأن العِدَد تحتاج إلى شيء لا توفره البيئة بعد.

ذلك هو متغيّر التبنّي في صورته المادية. الذكاء الاصطناعي يرفع الإنتاجية حين يقترن بطاقة موثوقة واتصالٍ ومهاراتٍ ومؤسسات.

يسمّي الاقتصاديون هذه «الشروط المكمّلة»، لكنني أحب أن أفكر فيها بوصفها الشبكة. ومشكلة الشبكة ليست مجردة. ثمانية وسبعون في المئة من المنشآت في المنطقة تبلّغ عن انقطاعات كهربائية روتينية، فتخسر 8.4% من مبيعاتها السنوية مقابل متوسط عالمي قدره 5.2%. وستة وثمانون في المئة من المنشآت النيجيرية تملك مولّدًا أو تتشاركه.

حين يكون خط الأساس لديك «قد لا تكون الكهرباء موجودة»، يصبح بيع أداة تعتمد على السحابة أمرًا عسيرًا، مهما كان العرض التوضيحي مبهرًا.

رقم «التعرّض المنخفض» حيلة قياس جزئيًا

هنا يصبح الأمر مثيرًا، وهنا أظن أن تقرير صندوق النقد الدولي نفسه يجادل بهدوء ضد رقمه الرئيسي.

قياس التعرّض يعمل بتفكيك الوظائف إلى مهام وطرح السؤال: هل يستطيع الذكاء الاصطناعي الحالي أداء هذه المهمة؟

بتلك الطريقة، تسجّل الزراعة ما يقارب الصفر لأن مهام المزارع جسدية في معظمها… فالذكاء الاصطناعي لا يستطيع زراعة الذرة، أليس كذلك؟

لكن انظر ما يحدث حين تطرح سؤالًا مختلفًا: ليس «هل يستطيع الذكاء الاصطناعي أداء مهام المزارع؟» بل «هل يستطيع الذكاء الاصطناعي سدّ فجوات المعلومات لدى المزارع؟»

غلال المحاصيل النموذجية في المنطقة تجري عند 25–33% من إمكانياتها. لم تكن هذه يومًا مسألة مهارة… إنها ببساطة لأنهم يفتقرون إلى معلومات آنية عن الطقس والتربة والآفات والأسعار والتوقيت. تجربة عشوائية محكّمة لخدمة إرشاد زراعي عبر الرسائل النصية مدعومة بالذكاء الاصطناعي وجدت زيادة في الغلال قدرها 16.6% وزيادة في الدخل قدرها 23% في موسم واحد. عبر رسائل SMS. على هواتف تقليدية. بلا حاجة إلى شبكة كهرباء.

وقد أجرى صندوق النقد الدولي هذا المنطق عبر نموذجه الخاص. مدّ الذكاء الاصطناعي إلى الزراعة وحدها يضيف 0.8 نقطة مئوية — أكبر رافعة منفردة في الإطار بأكمله، أي أربعة أضعاف إجمالي سيناريو الظروف الحالية.

التعرّض لا يتعلق بالوظيفة نفسها. إنه يتعلق بكيفية إيصال الذكاء.

حين تقيس الزراعة بأتمتة المهام تكون غير متعرّضة، لكن حين تقيسها بدعم القرار تصبح أكبر فرصة في القارة.

وإعادة التأطير نفسها تنطبق على التجارة غير الرسمية — احتفظ بهذه الفكرة.

تتبّع المال: فخّ الاستهلاك

قبل الجزء المتفائل، علينا أن نجلس مع الجزء المزعج. هذا هو القسم الذي أريدك أن تشعر فيه بالثقل.

لنقل إن منشأة في لاغوس تبنّت أدوات ذكاء اصطناعي وأصبحت أكثر إنتاجية بنسبة 20%. نتيجة جيدة، أليس كذلك؟ الآن تتبّع أين يذهب المال.

الاشتراك مسعّر بالدولار. النموذج يعمل على خوادم في فرجينيا أو دبلن. الرقائق جاءت من شركة واحدة، والسحابة من ثلاث. فكل شهر، تحوّل منشأة تكسب بالنايرا أموالها إلى دولارات وترسل القيمة صعودًا عبر منظومة لا تشارك فيها — في أي طبقة منها.

الآن اضرب ذلك عبر اقتصاد كامل. ملايين المنشآت، كلها أكثر إنتاجية، كلها تحوّل العملة المحلية إلى دولارات لقاء المدخل المستورد نفسه.

فرديًا، هذا عقلاني جدًا. وجماعيًا، إنه ضغط مستمر على سعر الصرف، واعتماد هيكلي متنامٍ على بنية تحتية مسعّرة بعملة شخص آخر ومحكومة بقواعد شخص آخر.

هذا ما أعنيه بالفرق بين استهلاك الذكاء الاصطناعي والمشاركة فيه. علاقة الاستهلاك تركّز المكاسب عند نقطة الإنتاج وتستخلصها من نقطة الاستخدام. رأينا هذه الحلقة من قبل — مواد خام تخرج، وسلع مصنّعة تدخل، وقيمة تُحتجز في مكان آخر. السلعة هذه المرة هي الذكاء، لكن الهندسة قديمة.

يقول صندوق النقد الدولي ذلك بلغة مؤسسية: الاعتماد على مزوّدين أجانب، وبنية تحتية «مكلفة، ومركّزة، ومشكَّلة بالتشظي الجيوسياسي». وقد كتبت عن ذلك بلغة أصرح هنا.

في كلتا الحالتين، مكسب الإنتاجية حقيقي والاستخلاص حقيقي. الأمران صحيحان في آن واحد، وأي استراتيجية نزيهة عليها أن تمسك بكليهما.

الحوكمة موقف تفاوضي، لا كتاب قواعد

هذا هو السؤال الذي أنتج NEAIF، إطار حوكمة الذكاء الاصطناعي الذي نشرته للسياق النيجيري.

معظم أطر الحوكمة تنطلق من النشر: الأنظمة موجودة، والناس يستخدمونها، فكيف ننظّم؟ وبينما يبدو ذلك أفضل سؤال لبروكسل، فهو السؤال الأول الخاطئ لأبوجا لأنه يفترض أنك تملك أصلًا نفوذًا على الأنظمة، وأنت لا تملكه.

فكّر في الأمر كمن يحضر مفاوضات تجارية بلا شيء يريده الطرف الآخر. الناس يبيعون محركات نفاثة، وطائرات مسيّرة بعيدة المدى، ورقائق سيليكون، واشتراكات SaaS للمؤسسات، وكل ما لديك هو «سكان متنامون بإمكانات هائلة» ومخزون متناقص من الكاكاو الخام.

يمكنك كتابة كل القواعد التي تشاء. لا أحد لديه سبب للجلوس إلى طاولتك ما لم توجد فرصة للاستغلال.

ما الذي يمنحك مقعدًا؟ البيانات في الغالب. أنظمة الذكاء الاصطناعي متعطشة لبيانات لا تملكها — اللغات المحلية، وأنماط التجارة المحلية، والظروف الزراعية المحلية. البلد الذي يتحكم في مجموعات بيانات محلية عالية الجودة محكومة جيدًا يملك شيئًا يقايض به. والبلد الذي لا يملكها يكون متلقيًا للقواعد.

تلك هي حجة Governing by Data، الإطار المرافق لـ NEAIF: ابنِ الموقع البياني أولًا، لأنه يحوّل الحوكمة من تمرين امتثال إلى ورقة مساومة.

أخطأت في بعض هذا، بالمناسبة. استهنت بالوقت الذي يحتاجه عمل الحوكمة لاكتساب زخم دون سند مؤسسي، وتعلمت أن تكون مبكرًا وأن تكون مقروءًا شيئان مختلفان جدًا. كون صندوق النقد الدولي ينمذج الآن هذه التضاريس نفسها لا يثبت تلقائيًا صحة الأطر، لكنه يُظهر بقوة أن للنقاش أخيرًا نقطة مرجعية مشتركة.

ما تعلّمنا إياه قصة النقود المحمولة

هذا هو الجزء المشجّع، وسنناقشه باستخدام مثال صندوق النقد الدولي نفسه.

لم تبنِ أفريقيا جنوب الصحراء شبكات هاتف أرضي على نطاق واسع قط. وصلت الهواتف المحمولة، فتخطّت المنطقة حقبة الهاتف الأرضي كليًا. واليوم تمتلك 1.2 مليار من حسابات النقود المحمولة المسجّلة في العالم البالغة 2.1 مليار.

الريادة العالمية بُنيت فوق طبقة متخطّاة.

الآلية أهم من النتيجة. نجحت M-Pesa لأنها لاقت الناس حيث هم تمامًا: هواتف تقليدية، واقتصادات نقدية، وبلا حسابات مصرفية. لم تطلب من المستخدمين أن يصبحوا «مشمولين مصرفيًا» أولًا. جعلت الشرط المسبق القديم غير ضروري.

ذلك هو نمط التصميم: لا تجرّ الناس صعودًا على الدرج القديم. ابنِ الأرضية الجديدة تحت أقدامهم.

البناء للطبقة التي تتشكل

طبّق ذلك النمط على التجارة، فتحصل على الرهان الكامن وراء Paylo.

تخيّلي تاجرة تبيع الأحذية في أبا. إنها بارعة في تجارتها. ووجودها التجاري كله يجري عبر WhatsApp والتحويلات النقدية.

بمقياس صندوق النقد الدولي، تعرّض وظيفتها للذكاء الاصطناعي قريب من الصفر. حقبة التجارة الإلكترونية تخطّتها في الغالب لأن المواقع الإلكترونية كانت باهظة، والمنصات تقتطع الكثير، واللوجستيات المركزية لم تصل إليها.

إليك ما يتغير من تحتها: بدأ الناس يسألون مساعدي الذكاء الاصطناعي عمّا يشترون. «أين أجد أحذية جلدية عالية الجودة قريبة مني؟» حين يُطرح ذلك السؤال، يجيب الذكاء الاصطناعي من أي بيانات تجارية منظّمة يستطيع الوصول إليها. اليوم، تاجرتنا غير موجودة في تلك الإجابة ببساطة لأنها لا تملك سطحًا يراه الذكاء الاصطناعي. لا شيء دراميًا يحدث لها بعد، لكن كل مشترٍ يسأل ذكاءً اصطناعيًا بدلًا من السؤال في محيطه هو مشترٍ لم تعلم قط بوجوده.

فذلك ما نبنيه. Paylo تمنحها واجهة متجر هي بيانات منظّمة أولًا وصفحة ويب ثانيًا. نشغّل خادم MCP — واجهة معيارية تتيح لأنظمة الذكاء الاصطناعي الاستعلام في كتالوج تجّارنا مباشرة، كما تستعلم التطبيقات في قاعدة بيانات. ونرصد منصات الذكاء الاصطناعي وهي تطرق واجهة البرمجة لنرى طبقة الاكتشاف وهي تتشكل في الوقت الفعلي.

لاحظ ما الذي يتعين على التاجرة أن تتعلمه عن الذكاء الاصطناعي ليعمل هذا: لا شيء على الإطلاق.

تعرض أحذيتها. والطبقة تتكفل بالباقي — تمامًا كما لم يحتج مستخدم M-Pesa يومًا إلى فهم بنية الاتصالات التحتية. بمصطلحات النموذج، نحن لا ننتظر أن تصبح متعرّضة. نحن نصنّع التعرّض ونسلّمه إليها.

ولاحظ ما يفعله هذا بحلقة الاستخلاص السابقة. الاكتشاف يحدث على نماذج أجنبية — تلك الطبقة التي لا نتحكم فيها بعد. لكن علاقة التاجرة، والمعاملة، وبيانات التجارة، والقضبان المحلية؟ تلك تبقى في الوطن. ذلك موقع مشاركة، لا موقع استهلاك. جزئي، غير كامل، لكنه مختلف هيكليًا.

النافذة حقيقية

خلاصة صندوق النقد الدولي صريحة: الفجوة بين المسارين عشرة أضعاف، والمسار الافتراضي هو الأدنى، والخيارات التي تُتخذ الآن هي ما يقرر أي مسار يثبت.

نوافذ كهذه لا تبقى مفتوحة. آثار الشبكة واقتصادات الحجم تعني أن المواقع المبكرة تتراكم — والتقرير نفسه يحذر من أن الصناعات الرقمية تتركّز، وأن المتأخرين ينتهي بهم الحال مستأجرين للبنية التحتية من المبكرين. كل عام من الانجراف يجعل المسار الأدنى أصعب مغادرة.

أجد ذلك موضّحًا لا مثيرًا للجزع، لأنه يجعل العمل مقروءًا.

• حرّك رقم التبنّي: الشبكة، والاتصال، ومنتجات تنجو من انقطاع الكهرباء.
• حرّك رقم التعرّض: ابنِ أسطحًا حيث يقول القياس إنه لا يوجد شيء.
• احتفظ بالمكاسب: مواقع بيانات وحوكمة تمنحك شيئًا تفاوض به.

أناس مختلفون يعملون على قطع مختلفة. الأطر قطعة، والمنتجات قطعة أخرى، وتدوين البنية قطعة ثالثة.

لا شيء من ذلك مكتمل، لذا من المهم أن نأخذ ورقة صندوق النقد الدولي على حقيقتها: نقطة بيانات تجعل النقاش أسهل، لا خلاصة قاتمة لمستقبلنا الجماعي.

تقترن هذه المقالة بـ البنية التحتية لا تُحسن تقديم نفسها، لكنها تفوز على أي حال. إنها النافذة نفسها، مرئية من جانب رأس المال.