تعتمد نحو ثلاثة أرباع شركات رأس المال الجريء (Venture Capital) حالياً على تقنيات الذكاء الاصطناعي لتقييم العروض التقديمية للشركات الناشئة وفلترة الصفقات المحتملة. ورغم قدرة هذه الأدوات على تحليل المنافسين وتحديد المخاطر في ثوانٍ معدودة، إلا أنها تُدخل خللاً جوهرياً في مسار الاستثمار. ونظراً لأن النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) تُدرّب حصرياً على البيانات التاريخية، فهي مبرمجة هيكلياً لرفض الابتكارات غير المسبوقة التي تعيد تشكيل الاقتصادات بأكملها.
لعقود طويلة، اعتمد نموذج الاستثمار الجريء على الحدس البشري لاكتشاف قصص النجاح غير المتوقعة. أما اليوم، فيُدخل المستثمرون بيانات الفحص النافي للجهالة في أنظمة الذكاء الاصطناعي لاختبار جدوى السوق والعقبات التنظيمية. المشكلة لا تكمن في أن الذكاء الاصطناعي يخطئ في الحقائق، بل في كونه يتوقع النجاح المستقبلي بناءً على أنماط الماضي. هذا يجعل الخوارزميات فعالة جداً في تقييم التحسينات التدريجية، لكنها تفشل فشلاً ذريعاً في إدراك التحولات الجذرية.
يُثبت التاريخ أن الشركات التحويلية نادراً ما تبدو منطقية على الورق في أيامها الأولى. فلو قيّم نموذج ذكاء اصطناعي شركة Airbnb في عام 2008، لكان قد حذّر من المخاطر الهائلة لفكرة تأجير الغرباء لغرف في منازلهم. وبالمثل، فإن تحليل المشاعر في حقبة الإنترنت المبكرة كان سيستنتج أن مخاوف الخصوصية ستمنع منصات مثل Facebook من تحقيق أي انتشار. فالابتكارات الجذرية تبدو سابقة لأوانها أو مستحيلة بطبيعتها، وهو بالضبط ما ستستنتجه أي خوارزمية دقيقة.
تُعد الطفرة الحالية في البنية التحتية للطاقة خير دليل على هذه الديناميكية. فعندما يُقيّم الذكاء الاصطناعي شركة ناشئة تعمل على بناء المفاعل المعياري الصغير (Small Modular Reactor)، فإنه يستحضر فوراً سجلاً تاريخياً مليئاً بتأخيرات البناء لعقود وكوارث مثل تشيرنوبيل وفوكوشيما. فهو يرى تقنية فشلت مراراً وتكراراً في الوصول إلى مرحلة التسويق التجاري منذ الخمسينيات.
في المقابل، يدرك المستثمر البشري السياق الاقتصادي المتغير الذي تغفل عنه الخوارزمية. فالمفاعلات المعيارية الحديثة مُصممة لتكون موحدة وتُصنّع في المصانع، مما يغير نموذج نشرها بالكامل. علاوة على ذلك، دفعت متطلبات الطاقة الهائلة لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي شركات عملاقة مثل شركة NVIDIA وشركة Microsoft وشركة Google وشركة Amazon لتوقيع اتفاقيات ضخمة لتوليد الطاقة النووية. وحيثما يرى الذكاء الاصطناعي فشلاً تاريخياً، يرى الخيال البشري تقنية حان وقتها أخيراً.
خطر تنميط الابتكار
إن التبني السريع لأدوات الذكاء الاصطناعي في رأس المال الجريء يهدد بخلق تنميط خطير في تمويل الشركات الناشئة. فإذا استخدمت غالبية الشركات نماذج لغوية مشابهة لفلترة المشاريع في مراحلها المبكرة، سيميل القطاع حتماً نحو الاستثمارات الآمنة والتدريجية التي تتناسب مع أنماط السوق الحالية. وهذا يخلق نقطة عمياء ضخمة أمام المؤسسين المتمردين الذين يبنون منتجات تتحدى السوابق التاريخية.
علاوة على ذلك، تخلق هذه الديناميكية فرصة ذهبية لشركات الاستثمار التقليدية التي يقودها البشر. فبينما تتصارع الصناديق المؤتمتة على منصات البرمجيات المحسّنة التي يوافق عليها الذكاء الاصطناعي، يمكن للمستثمرين البشريين الاستحواذ على الشركات غير المنطقية في مجالات الأجهزة والطاقة والتقنيات العميقة التي ترفضها الخوارزميات تلقائياً. في النهاية، يمكن للذكاء الاصطناعي رسم خريطة للعالم كما هو اليوم، لكن الرهان على كيفية تغير العالم لا يزال يتطلب المعيار الوحيد الذي لا تستطيع الخوارزميات حسابه: الخيال البشري.
