تغييرات قيادية في قسم الذكاء الاصطناعي
أعلنت أبل أن جون جياناندريا سيتنحي عن منصبه كرئيس لقسم الذكاء الاصطناعي، وهو المنصب الذي تولاه منذ انضمامه إلى الشركة في 2018. وسيستمر جياناندريا كمستشار حتى الربيع قبل مغادرة نهائية. يأتي هذا التغيير في وقت تواجه فيه Apple Intelligence انتقادات وإخفاقات منذ إطلاقها في أكتوبر 2024، في إطار سعي الشركة للحاق بمنافسين أقوى في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي. ويعكس القرار رغبة في إعادة هيكلة القيادة وتوجيه القسم بشكل مختلف.
تعيين أمار سوبرامانيا: استثمار في خبرة المنافسين
أبل اختارت أمار سوبرامانيا القادم من مايكروسوفت والذي أمضى 16 عامًا في جوجل، وكان آخر مناصبه قيادة هندسة مساعد Gemini الذكي. وتصف الأوساط التقنية التعيين بأنه صفقة ذكية؛ لأنه يعرف نقاط قوة وضعف المنافسين وبنية المنتجات التي تتحدى أبل اليوم. سيتولى سوبرامانيا قيادة استراتيجية الذكاء الاصطناعي والهندسة التحتية التعليمية وتطوير سيري، تحت إشراف كريج فيدريجي، رئيس البرمجيات في الشركة.
التحديات التي واجهت Apple Intelligence
واجهت خدمة Apple Intelligence موجة تقييمات سلبية وصفت بأنها دون المتوقع وأحيانًا مقلقة. أبرز الإخفاقات تركزت في ميزة تلخيص الإشعارات التي أدت إلى نشر عناوين خاطئة خلال أواخر 2024 وبداية 2025، مما دفع مؤسسات إعلامية إلى التقدم بشكاوى حول الخدمة. كما أُشير إلى أن ذلك أسهم في ظهور تقارير عن مشاكل في جودة الأداء وتوقعات المستخدمين حول المساعد الذكي.
إعادة بناء سيري والاعتماد على تقنيات خارجية
كشفت تقارير أن النسخة القادمة من سيري لم تكن تعمل كما وعدت أبل، حيث ظهر في اختبارات داخلية أن العديد من الميزات المعلنة غير قابلة للاستخدام. ونتيجة لذلك أُعلن تأجيل الإطلاق إلى أجل غير مسمى وتزايدت الدعوات من مشترين لـ iPhone 16 بسبب توقعات غير محققة. وتبيَّن أن الشركة تدرس الآن الاعتماد على تقنيات من جوجل Gemini لدعم سيري في الإصدار القادم، وهو تحول غير مسبوق في علاقة التنافس بين الشركتين.
استراتيجية جديدة وتوازن الخصوصية
بينما يضخ المنافسون مليارات الدولارات في مراكز البيانات، تعتمد أبل على استراتيجية المعالجة على الجهاز باستخدام شرائح Apple Silicon لحماية خصوصية المستخدمين وتجنب جمع البيانات. لكن هذا النهج يحد من قدرات النماذج مقارنة بالعمالقة السحابية، كما أن رفض الاعتماد على البيانات الضخمة الواقعية دفعها إلى تدريب النماذج على بيانات مرخصة ومولدة. يظل التحدي الأساسي الحفاظ على التوازن بين الخصوصية وأداء النماذج في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي.
