تُظهر الذكاء الاصطناعي قدرات مذهلة في بعض المهام، بينما يفشل بشكل مُذهل في أخرى بسيطة، ما يخلق ما يُعرف بـ"الحافة المُتَنَوِّعة" أو "الحافة المُتَسَلِّخة" — مصطلح وُصِف به التناقض في أدائه. ففي لحظات، يُبهرني ChatGPT بقدراته: يُصيغ نصوصًا متميزة، يُحلّل بيانات معقدة، أو يُولّد أفكارًا مبتكرة. أستخدمه يوميًا، وربما أستفيد منه أكثر مما كنت أتخيل. لكن في لحظات أخرى، أجد نفسي أصرخ فيه بحروف كبيرة: "لا يمكن أن تفعل شيئًا بسيطًا مثل تنظيم مواعيدك أو إدخال بيانات دقيقة؟!" ويُضيف الأمر سوءًا أنه لا يعترف بعجزه، بل يحاول التملص بنتائج غير دقيقة أو مُضللة، وكأنه يعلم أنه لا يستطيع، لكنه لا يُخبرك بذلك. هذه التجربة ليست نادرة، بل أصبحت شائعة بين المستخدمين، وتشكل مصدر قلق حقيقي أمام الثقة في هذه التكنولوجيا. الشركات والمؤسسات تواجه نفس التحديات. دراسة أجرتها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) كشفت أن 95% من الشركات لم تحقق أي عائد ملموس من استثماراتها في الذكاء الاصطناعي. ورغم التدفقات الكبيرة — بقيمة تريليونات الدولارات — تبرز مسألة: هل نحن نستثمر في مستقبل مُحتمل، أم نُهدر أموالًا في وهم الابتكار؟ لكن بدلًا من التساؤل فقط إن كان الذكاء الاصطناعي "مُزدهرًا" أم "مُتَمَوِّجًا"، من الأهمية بمكان التفكير في السؤال العملي: ما الذي يمكن لـAI فعله بثقة اليوم؟ وما الذي لا يزال بعيد المنال، أو ربما لا يمكنه أبدًا؟ الإجابة تكمن في التمييز الدقيق. الذكاء الاصطناعي متفوق في المهام التي تعتمد على التحليل الكمي، والتنبؤات، وفهم النصوص، وكتابة المحتوى الأولي. يمكنه مساعدة مهندسين، مُحرّرين، ومحاسبين في تسريع مهامهم. لكنه ما زال ضعيفًا في المهام التي تتطلب فهمًا دقيقًا للسياق، أو التفاعل البشري الحقيقي، أو التحكم في أدوات مادية — مثل تنظيم جدول عمل دقيق، أو إدارة مهام متعددة في بيئة عمل حقيقية. كما أن قدرته على التلاعب بالحقائق أو إنتاج "أكاذيب مقنعة" (Hallucinations) تُعدّ من أبرز التحديات. فبينما يُقدّم إجابة واثقة، قد تكون خاطئة تمامًا، دون أن يُعلن عن ذلك. الحل ليس التوقف عن استخدام الذكاء الاصطناعي، بل التعلم على كيفية استخدامه بذكاء: كأداة مساعدة، لا كمُحلّل أو قائد. الشركات التي تنجح اليوم هي التي تُوظف الذكاء الاصطناعي في المهام التي يُتقنها، وتُبقي البشر في دائرة المراقبة والقرار النهائي. في النهاية، الذكاء الاصطناعي ليس عبقريًا ولا أحمقًا بالمعنى الكامل، بل أداة قوية جدًا، لكنها مُتَنَوِّعة في قدراتها. المفتاح ليس التوقّع من الذكاء الاصطناعي أن يكون كاملاً، بل فهم حدوده، واستخدامه بحكمة.