بعد مشاهدة عروض تقديمية لـ 199 شركة في يوم العرض التوضيحي YC W26، بقيت لديّ إحساس قوي بعدم الارتياح. لقد أصبحت الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد "تقنية جديدة"، بل أصبح ببساطة بنية تحتية.

60% من الشركات المشاركة هي شركات أصيلة في الذكاء الاصطناعي، و26% أخرى تتعامل معه. بمعنى أن الشركات التي لا تستخدم الذكاء الاصطناعي تشكل فقط 14%. لكن الأهم ليس هذا الرقم. الشيء الذي تغير هو أن الجميع يفكر الآن في "كيف يستخدمون الذكاء الاصطناعي" وليس "ماذا يستبدلون باستخدامه".

عبارات مثل المساعد المساعد، المساعد، أو الطيار المساعد أصبحت عبارات قديمة. ما تسعى إليه الشركات الناشئة الآن هو استبدال كامل للوظائف ذات الأجور العالية. Beacon Health استبدلت موظفي الموافقة المسبقة، وMendral تتعامل مع وظائف المهندسين، وLegalOS تحقق معدل موافقة 100% على طلبات التأشيرات. هذه ليست أدوات مساعدة، بل بدائل حقيقية.

هنا، يصبح من الضروري استخدام تعبير مختلف. كلمة "وكيل الذكاء الاصطناعي" لم تعد مجرد مصطلح تقني، بل أصبحت تشير إلى المهنة ذاتها. مسؤول التوظيف، الشؤون القانونية، الأعمال الطبية، DevOps، فحوصات ضمان الجودة. كلها أهداف للاستبدال.

ومن الطبيعي أن السوق B2B يشكل 87%. أما السوق الموجه للمستهلكين فشمل 14 شركة فقط، ومن بينها 7 شركات مصنفة رسميًا على أنها "B2C". لماذا؟ لأن وكلاء الذكاء الاصطناعي مثالية للعملية المنظمة. السوق الموجه للمستهلكين أكثر غموضًا، وما زال من الصعب على الذكاء الاصطناعي التعامل معه.

ما يثير الاهتمام هو ما تفعله الشركات الأسرع نموًا. مكاتب المحاماة، التوظيف، المحاسبة، وسطاء التأمين. أي، الصناعة المهنية التقليدية. شركة Arcline لديها أكثر من 50 شركة ناشئة كعملاء، وتعمل كشركة خدمات أصيلة في الذكاء الاصطناعي. وPanta تصف نفسها بأنها "شركة خدمات تعتمد على اقتصاد البرمجيات". حيث يتولى الذكاء الاصطناعي 80% من العمل البشري، وتدار بنظام النتائج، مما يتيح الاستفادة من هوامش أرباح البرمجيات مع الحفاظ على موثوقية الخدمة.

الدرس الواضح من هذا النموذج هو أن البداية تكون بالخدمة، ثم جمع البيانات، ثم إصدار الأتمتة، وأخيرًا التطور إلى منصة. الخدمة هي المسامير، والبيانات هي الخنادق.

الحديث عن قنوات التوزيع أيضًا مثير للاهتمام. من بين أعلى 15 شركة ذات نمو سريع، 60% منها حصلت على عملائها الأوائل من خلال شبكة المؤسسين أو شبكة YC. بمعنى أن هؤلاء الشركات لم تكن تتساءل "كيف أبيع؟"، بل كانت تعرف من البداية "لمن يمكنني الوصول".

النمط الأكثر شيوعًا هو البيع لزملاء سابقين في العمل. مؤسسو Fed10 كانوا من جماعة الضغط، وبطاقاتهم التجارية أصبحت قناة البيع مباشرة. مؤسسو Squid عملوا لسنوات في شبكة الدولة، وكانوا على دراية بعدم كفاءة تخطيط الشبكة الكهربائية. لم يحتاجوا للبحث عن عملاء، لأنهم كانوا عملاء أنفسهم.

خلفية المؤسسين أيضًا مميزة. 46% منهم فريق مكون من شخصين، والأكثر شيوعًا هو زوج من المؤسسين التقنيين ذوي خبرات مختلفة (35%). ليس مزيج هاكر + مبيعات، بل تقنيون معًا. وغالبًا ما يكونون زملاء دراسة في الجامعة، أو زملاء سابقين، أو شركاء أسسوا شركة معًا في الماضي.

المؤسسون الأكثر نجاحًا لديهم سمات مشتركة. كانوا يعرفون المشكلة التي يسعون لحلها من خلال خبرة شخصية عميقة. طبيب أسنان يطور ذكاء اصطناعي للجراحة في Mango Medical، ومشرف على صيانة الطائرات يحقق أتمتة إعداد المستندات في Zymbly، وأبناء مربي الماشية يصنعون GrazeMate لروبوتات رعاة البقر. الشركات التي تدخل صناعات غير مثيرة للجدل، ولكنها عميقة، تكون الأقوى.

لا يمكن تجاهل عودة الأجهزة. 18% من الشركات الناشئة تتضمن مكونات هاردوير. وهو ارتفاع كبير عن السنوات الماضية. Remy AI وServo7 يصنعان روبوتات للمخازن، وPocket يورد أكثر من 30,000 جهاز قابل للارتداء. الشركات التي أسسها خريجو SpaceX وTesla هي الأبرز في هذه المجموعة.

كما تم التأكيد على أهمية التفوق في البيانات. LegalOS تدربت على 12,000 طلب تأشيرة وحصلت على معدل موافقة 100%. Shofo تبني أكبر مكتبة فيديو مؤشرة في العالم. طالما يستخدمون نفس النموذج الأساسي، فإن البيانات الفريدة تصبح وسيلة دفاع رئيسية.

أما أنماط الفشل فهي واضحة أيضًا. 8-10 شركات تبني أنظمة مراقبة الوكيل أو اختبارات، وهي في مناطق خطرة. لأن مزود النموذج الأساسي يبنيها بشكل أصلي. خدمات الذكاء الاصطناعي التي تفتقر إلى التفوق في البيانات أيضًا تتبع نفس المسار. الربح سريع، لكن الدفاع أقل، لأن التقنية الأساسية يمكن نسخها خلال أسابيع.

من المثير للاهتمام أن استراتيجية دخول السوق التي كانت تُوصف بأنها "بناء ثم التوقع" كانت فاشلة. الشركات الناجحة تسأل أولاً "لمن يمكنني الوصول، وما الذي يحتاجونه بسرعة"، بينما الشركات الفاشلة تسأل "لقد صنعت منتجًا رائعًا، كيف أبيعه؟" والفارق هو الذي يحدد النجاح.

القطاعات التي لا تزال غير مستغلة بشكل كبير تشمل السوق الموجه للمستهلكين، والتعليم، والتكنولوجيا الحكومية. هذه المجالات شهدت مشاركة ضئيلة جدًا. تاريخيًا، كانت أقل المجالات تمويلًا هي التي حققت أكبر العوائد لاحقًا. من المتوقع أن يحدث الموجة الكبيرة التالية من الذكاء الاصطناعي في هذه المناطق المهملة.

الخصائص الخمسة للشركات الأكثر نموًا هي: بيع النتائج وليس الأدوات. بناء علاقات مع العملاء قبل إطلاق المنتج. فرض رسوم من اليوم الأول. وجود عملاء في وضع ضيق. وMVP بسيط بشكل غير طبيعي.

كما تباينت جودة العروض التقديمية بشكل كبير. العروض التي تظل في الذاكرة تتضمن سبعة عناصر: بيانات مذهلة أو تحديد مشكلة، مشكلة محددة وغير تقليدية، تصريح قوي يوضح فريق العمل، شرح ضرورة السوق، قوة الدفع التي تتجاوز القيمة بسرعة، رؤى فريدة، وخاتمة مجنونة مثل "أول أوسكار للذكاء الاصطناعي سيُقام في مارتياني" أو "حجز فندق القمر لعام 2032". كيف تؤثر هذه الكلمات على المستثمرين، هو كل شيء.

شركة GRU Space تخطط لبناء أول فندق على سطح القمر بحلول 2032، وحصلت على خطاب نوايا بقيمة 500 مليون دولار ودعوة للبيت الأبيض. شركة Terranox اكتشفت منجم يورانيوم بقيمة تتراوح بين 200 مليون و700 مليون دولار. شركة Ditto Bio تفسر بروتينات المناعة التي تطورت بواسطة الطفيليات باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتصمم علاجًا مناعيًا فريدًا. هذه الشركات ليست مجرد شركات تكنولوجيا، بل تتعامل مع قضايا أساسية للبشرية.

أكبر درس من يوم العرض هو أن عصر الشركات الناشئة الأصلية في الذكاء الاصطناعي قد بدأ فعلاً. لكن الفائزين الحقيقيين ليسوا الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل جيد، بل تلك التي تمتلك خبرة عميقة وتستخدم الذكاء الاصطناعي لثورة في الصناعات القائمة. التوغل في صناعات غير مثيرة، بناء عجلة بيانات، وتجنب أدوات الذكاء الاصطناعي العامة — هذه هي الدروس الأهم التي استخلصتها من عروض الـ 199 شركة.