الذكاء الاصطناعي في إدارة الاستثمار: من الوفرة إلى الواقعية

لقد تقدم الذكاء الاصطناعي بسرعة في السنوات الأخيرة، مما أدى إلى رفع التوقعات عبر صناعة الاستثمار لتحقيق مكاسب ذات مغزى في كفاءة البحث وإعداد التقارير وإدارة المخاطر. ومع ذلك، تقدم الأبحاث الأكاديمية والصناعية الناشئة رؤية أكثر واقعية لهذه التكنولوجيا سريعة الحركة.

تشير النتائج الأخيرة إلى فجوات موثوقية مستمرة، والحاجة المستمرة إلى الحكم البشري والرقابة، والقيود المفروضة على خلق القيمة على المدى القريب، مما يشير إلى أن تأثير الذكاء الاصطناعي قد يكون أكثر قياسًا مما أوحى به الحماس المبكر. بالنسبة للمستثمرين، الرسالة واضحة: يظل الذكاء الاصطناعي فرصة قوية طويلة الأجل، ولكن من الأفضل تحقيقها من خلال التبني المنضبط القائم على الأدلة بدلا من الوفرة في مرحلة مبكرة.

هذا المنشور هو الدفعة الثالثة من التأمل ربع السنوي حول أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي لمحترفي إدارة الاستثمار. بالاعتماد على رؤى المتخصصين في الاستثمار والأكاديميين والمنظمين الذين يساهمون في النشرة الإخبارية نصف الشهرية الذكاء المعزز في إدارة الاستثمار، فهو يعتمد على المقالات السابقة التي استكشفت وعود الذكاء الاصطناعي ومزالقه وتقنيات إدارة المخاطر. يتحرك هذا الجزء نحو فهم أكثر واقعية لإمكاناته.

تكشف المراجعة الدقيقة للأبحاث الحديثة عن ثلاثة مواضيع مشتركة قد تخفف من تفاؤل الصناعة.

1. تحدي الموثوقية

على الرغم من التقدم المذهل، تظل موثوقية الذكاء الاصطناعي عائقًا رئيسيًا أمام نشره في البيئات المالية عالية المخاطر. يوثق تحليل حديث أجرته NewsGuard (2025) ارتفاعًا حادًا في البيانات الكاذبة أو المضللة الصادرة عن روبوتات الدردشة الرائدة العاملة بالذكاء الاصطناعي، مع ارتفاع معدلات الخطأ من 10% تقريبًا إلى ما يقرب من 60%.

هذا التوسع في “الهلوسة” ليس مجرد شذوذ إحصائي: وجدت دراسة داخلية لـ OpenAI (2025) أن الهلوسة غالبًا ما تكون سمة هيكلية للتدريب النموذجي، حيث تكافئ المعايير الحالية الإجابات الواثقة على عدم اليقين المعايرة، مما يحفز البيانات المعقولة ولكن غير الصحيحة.

وتمتد المخاوف أيضًا إلى التوافق الأخلاقي. في محاكاة لصنع القرار المالي مستوحاة من إخفاقات الحوكمة في بورصة العملات المشفرة وصناديق التحوط FTX، Biancotti et al. (2025) يُظهر أن العديد من النماذج الرائدة تحمل احتمالًا كبيرًا للتوصية باتخاذ إجراءات مشكوك فيها أخلاقياً أو قانونيًا عند مواجهة المفاضلات بين المكاسب الشخصية والامتثال التنظيمي. وبالنسبة لمحترفي الاستثمار، الذين يعتمد عملهم على الدقة والشفافية والمساءلة، تؤكد هذه الدراسات مجتمعة أن الذكاء الاصطناعي لا يمكن الاعتماد عليه بعد بالدرجة الكافية للعمل بشكل مستقل في العديد من مسارات العمل المالية المنظمة.

2. قسط على الحكم البشري

الموضوع الثاني في البحث هو أن الذكاء الاصطناعي يبدو أنه يعزز الخبرة البشرية بدلاً من أن يحل محلها، بل وربما يزيد من أهمية الرقابة البشرية عالية الجودة.

وجدت أبحاث علم الأعصاب من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (Kosmyna et al., 2025) أن المشاركين الذين يتفاعلون مع ماجستير إدارة الأعمال يظهرون انخفاضًا في نشاط الدماغ في المناطق المرتبطة باسترجاع الذاكرة والإبداع والتفكير التنفيذي. ورغم أن الذكاء الاصطناعي قد يعمل على تسريع التحليلات الأولية، فإن الاعتماد الكبير على هذه الأنظمة قد يؤدي إلى إضعاف القدرات المعرفية التي تدعم الحكم الاستثماري القوي.

كما أن اعتماد الذكاء الاصطناعي لا يقلل من الحاجة إلى الوجود البشري في السياقات التي تواجه العملاء. يانغ وآخرون. (2025) يُظهر أن العملاء ينظرون إلى النصائح الاستثمارية التي يولدها الذكاء الاصطناعي على أنها أكثر جدارة بالثقة بشكل كبير عندما يرافقهم مستشار بشري، حتى عندما لا يضيف الإنسان أي قيمة تحليلية. وبالمثل، لو وآخرون. (2025) وجدوا أن رضا العملاء يتحسن عندما يكون التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي واضحًا وليس مخفيًا.

لا تزال الأتمتة محدودة أيضًا. في قياس المهام واسعة النطاق، شو وآخرون. (2025) لاحظوا أن عملاء الذكاء الاصطناعي المتقدم لا يكملون بشكل مستقل سوى حوالي 30% من المهام المعقدة ومتعددة الخطوات. أظهرت دراسة منفصلة أجراها توملينسون (2025)، والتي حللت أكثر من 200000 تفاعل مساعد للطيار، أنه في حوالي 40% من الحالات، تتباعد إجراءات النموذج بشكل ملموس عن نية المستخدم.

وتشير هذه النتائج مجتمعة إلى أن الشركات الاستثمارية ينبغي لها أن تنظر إلى الذكاء الاصطناعي باعتباره أداة لتعزيز البشر بدلا من استبدالهم، مع الحاجة المستمرة إلى التحقق من جودة المخرجات التي تنتجها الآلات. تؤدي هذه الرقابة المستمرة والمنظم إلى تقليل القيمة المضافة بواسطة الآلة وزيادة التعقيد والتكاليف، خاصة وأن مخرجات الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تبدو معقولة حتى عندما تكون غير صحيحة. تسلط الأدبيات الضوء أيضًا على أهمية السياسات التنظيمية لمنع فقدان المهارات المعرفية.

3. القيود الهيكلية والاقتصادية

وأخيرا، تعمل قيود الاقتصاد الكلي أيضا على تقليص التوقعات. يشير عاصم أوغلو (2024) إلى أنه حتى في ظل الافتراضات المتفائلة، من المرجح أن تكون مكاسب الإنتاجية الإجمالية من الذكاء الاصطناعي على مدى العقد المقبل متواضعة. يأتي الكثير من الأدلة الأولية من المهام التي “سهلة التعلم”، في حين تُظهر المهام الأصعب والتي تعتمد على السياق نطاقًا محدودًا للأتمتة.

يضيف التنظيم المزيد من الاحتكاك. فوكو وآخرون. ويشير (2025) وبرينيو (2025) إلى أن اعتماد الذكاء الاصطناعي في الوساطة المالية يؤدي إلى مخاطر تركز جديدة، وتبعيات البنية التحتية، وتحديات إشرافية، مما يدفع الهيئات التنظيمية إلى التحرك بحذر. وهذا يزيد من تكاليف الامتثال وقد يؤدي إلى إبطاء اعتمادها على مستوى الصناعة. وتشير هذه العوامل الهيكلية إلى أن تأثير الذكاء الاصطناعي قد يكون أكثر تزايدا وأقل تعطيلا مما يفترض عادة.

مراقبة تطورات الذكاء الاصطناعي

إن وعد الذكاء الاصطناعي حقيقي، ولكن تأثيره سوف يتوقف على مدى تفكير ومسؤولية تكامل الصناعة له. وسوف تلعب دورا مركزيا في مستقبل الصناعة، ولكن من المرجح أن يكون مسارها أكثر تعقيدا ويعتمد على الإشراف البشري الفعال مما اقترحته التوقعات المبكرة.

مراجع

Acemoglu، D. الاقتصاد الكلي البسيط للذكاء الاصطناعي، المكتب الوطني للبحوث الاقتصادية، ورقة عمل رقم 32487، مايو 2024

بيانكوتي وآخرون، تشات بانكمان فرايد: استكشاف محاذاة LLM في التمويل، arXiv، 2024

فوكو، تي، إل جامباكورتا، دبليو جيانغ وإكس فيفيس (2025)، برشلونة 7: الذكاء الاصطناعي في التمويل، الصحافة CEPRوباريس ولندن.

كوسمينا، وآخرون. دماغك على ChatGPT: تراكم الديون المعرفية عند استخدام مساعد الذكاء الاصطناعي في مهمة كتابة المقالات، مختبر الوسائط بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيايونيو 2025

لو وآخرون، مستقبل العمل: فهم فعالية التعاون بين الموظفين البشريين والرقميين في الخدمة، مجلة أبحاث الخدمة، المجلد. 28(ط) 186-205، 2025

NewsGuard، Chatbots تنشر الأكاذيب بنسبة 35% من الوقت، سبتمبر 2025

برينيو، جيه، البدء بالأساسيات: تقييم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي العامة في الإشراف، مكررايونيو 2025

توملينسون وآخرون، العمل مع الذكاء الاصطناعي: قياس إمكانية تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي على المهن، أبحاث مايكروسوفت، 2025

شو وآخرون، TheAgentCompany: قياس أداء وكلاء LLM في المهام الواقعية اللاحقة، أركايفديسمبر 2024

يانغ وآخرون، مستشاري، الذكاء الاصطناعي الخاص بها وأنا: دليل من تجربة ميدانية حول التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي وقرارات الاستثمار، أركايفيونيو 2025