أهداف ألمانيا في مجال الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030: ثمانية عشر إجراءً لن تخلق سوقًا واحدة مربحة للذكاء الاصطناعي - ما تحتاجه الشركات حقًا

المزيد من الذكاء الاصطناعي، ولكن بتأثير ضئيل للغاية؟ هذا ما يهم الآن بالنسبة للاقتصاد الألماني

مبادرة الحكومة الألمانية للذكاء الاصطناعي: كيف سيصبح التمويل سوقاً حقيقياً

تطمح ألمانيا إلى أن تصبح دولة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030. وقد وضعت الحكومة الألمانية 18 إجراءً رئيسياً وأهدافاً طموحة لتحقيق هذا الهدف، من بينها: زيادة استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ في الشركات والهيئات العامة، وتعزيز مساهمته في الناتج الاقتصادي. إلا أن القرارات السياسية وبرامج التمويل ومراكز البيانات الإضافية وحدها لا تضمن النجاح الاقتصادي. فالعامل الحاسم هو مدى تحسن إنتاجية الشركات بشكل ملموس بفضل الذكاء الاصطناعي، وقدرة الهيئات العامة على أداء مهامها بكفاءة أكبر، وقدرة مزودي التكنولوجيا على تطوير نماذج أعمال مستدامة انطلاقاً من المشاريع التجريبية.

هنا يكمن التحدي تحديدًا. يتزايد استخدام الذكاء الاصطناعي، لكن غالبًا ما توجد فجوة بين التجارب الأولية والتكامل العميق في سير العمل. وتواجه الشركات الصغيرة والمتوسطة على وجه الخصوص تكاليف باهظة، وموارد بشرية محدودة، وقضايا معقدة تتعلق بالبيانات والأمن والتكامل التقني. في الوقت نفسه، يجب على الحكومة أن توضح المجالات التي يمكنها فيها أن تكون عميلًا وداعمًا موثوقًا به، والمجالات التي تُكرر فيها البرامج الجديدة العروض الحالية أو تُنشئ تبعيات.

تتناول هذه المقالة استراتيجية ألمانيا في مجال الذكاء الاصطناعي من منظور اقتصادي: ما الذي يعيق الانتقال من التطبيق إلى خلق القيمة؟ ما هو دور الطلب العام والموردين الأوروبيين والتعاون الصناعي؟ وكيف يمكننا تحديد مدى فعالية تدابير التمويل؟ الفرضية الأساسية: لا يعتمد النجاح على عدد التدابير، بل على قدرتها على إزالة معوقات محددة وتحقيق نتائج قابلة للقياس ومستدامة.

استراتيجية الذكاء الاصطناعي الألمانية تخضع للاختبار الاقتصادي: كيف تخلق التدابير السياسية أسواقًا تنافسية

لا تحتاج ألمانيا إلى أكبر مجموعة ممكنة من برامج الذكاء الاصطناعي، بل تحتاج إلى شركات تُحسّن إنتاجيتها بفضل الذكاء الاصطناعي، ومؤسسات عامة تُؤدي مهامها بكفاءة أعلى، ومزودي تكنولوجيا يُطوّرون نماذج أعمال قابلة للتطبيق انطلاقًا من حلول قابلة للتكرار. هذا تحديدًا ما سيُحدد نجاح استراتيجية الذكاء الاصطناعي الوطنية اقتصاديًا. ولا يُعدّ عدد الإجراءات السياسية مقياسًا موثوقًا لذلك، تمامًا كما هو الحال مع عدد المشاريع المُموّلة أو حجم مراكز البيانات المُعلنة.

في إطار رؤيتها للتحول إلى دولة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030، عززت الحكومة الألمانية 18 إجراءً رئيسياً شاملاً لجميع الوزارات. ومن بين الأهداف المعلنة استخدام الذكاء الاصطناعي من قبل 80% على الأقل من الشركات الكبيرة و55% من الشركات الصغيرة والمتوسطة. علاوة على ذلك، يتعين على 90% من الوكالات الفيدرالية استخدام تطبيق واحد على الأقل من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مهامها الأساسية. كما يُتوقع أن يُولّد الذكاء الاصطناعي أكثر من 10% من الناتج الاقتصادي. هذه الأهداف طموحة، إلا أن مدى تحقيقها للتحول الاقتصادي الفعلي يعتمد بشكل كبير على كيفية تعريف الاستخدام، وخلق القيمة، والنجاح.

يمكن لشركة ما أن تستخدم مساعدًا نصيًا، وبالتالي تُعتبر مستخدمةً للذكاء الاصطناعي. لكن هذا لا يعني بالضرورة انخفاض تكاليف إنتاجها، أو زيادة مبيعاتها، أو ارتفاع معدل ابتكارها. فمثلاً، يمكن لوكالة حكومية أن تدعم عملية واحدة بالذكاء الاصطناعي بينما تبقى غالبية عملياتها دون تغيير. ولا يمكن قياس الأداء الاقتصادي القائم على الذكاء الاصطناعي قياسًا دقيقًا إلا بالتمييز بين إيرادات مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي، والأنشطة المدعومة به، والقيمة المضافة الفعلية المُضافة.

لذا، فإن السؤال الاقتصادي الحاسم ليس ما إذا كانت ألمانيا قد اتخذت تدابير كافية، بل ما إذا كانت هذه التدابير تعالج المعوقات الصحيحة. وتشمل هذه المعوقات نقص الطلب، وعدم كفاية معالجة البيانات، وارتفاع تكاليف التكامل، وعدم وضوح نماذج الأعمال، وبطء الانتقال المفرط من نتائج البحوث إلى المنتجات القابلة للتسويق.

يجب أن تعالج سياسة الذكاء الاصطناعي الفعّالة هذه المشكلات بطريقة مختلفة. فلا يجوز لها اعتبار كل صعوبة تواجه رواد الأعمال مبرراً للتمويل، ولا الاعتماد على افتراض أن السوق الذي يفتقر إلى بنية تحتية مناسبة وظروف إطار عمل موثوقة سيُنتج تلقائياً مزودين قادرين على المنافسة دولياً.

تكمن الفجوة الحقيقية بين الاستخدام الأولي والاختراق الاقتصادي

تكشف بيانات الأعمال المتاحة عن تطور هام: لم يعد الذكاء الاصطناعي موضوعًا تجريبيًا فحسب في ألمانيا. فبحلول عام 2025، كانت 26% من الشركات التي شملها الاستطلاع تستخدم الذكاء الاصطناعي. وبلغت النسبة 23% للشركات الصغيرة التي يتراوح عدد موظفيها بين 10 و49 موظفًا، و36% للشركات المتوسطة التي يتراوح عدد موظفيها بين 50 و249 موظفًا، و57% للشركات الكبيرة التي تضم 250 موظفًا أو أكثر. وتشير هذه الأرقام إلى فئات الحجم المسجلة إحصائيًا، ولا يمكن تعميمها مباشرةً على جميع المشاريع متناهية الصغر والأفراد العاملين لحسابهم الخاص.

نتج عن ذلك فجوة بنسبة 34 نقطة مئوية بين الشركات الصغيرة والكبيرة. وهذا يُعدّ أكثر أهمية من الناحية الاقتصادية من مجرد النظر إلى متوسط ​​معدل الاستخدام. تستطيع الشركات الكبيرة توزيع تكاليف إعداد البيانات، والتكامل التقني، والمراجعة القانونية، وتدريب الموظفين على عدد أكبر من الموظفين والعمليات التجارية. كما أنها تمتلك في أغلب الأحيان أقسامًا خاصة بها لتقنية المعلومات، واحتياطيات مالية كافية لاختبار حالات استخدام متعددة.

بالنسبة للشركات الصغيرة، قد يُمثل دخول مجال الذكاء الاصطناعي عبئًا تنظيميًا أكبر بكثير. إذ لا يقتصر دور الإدارة على تقييم التكنولوجيا فحسب، بل يشمل أيضًا اختيار مزوديها، وتوضيح آلية الوصول إلى البيانات، وضمان أمن العمليات الجارية. وحتى لو كان تطبيق الذكاء الاصطناعي يعمل تقنيًا، فقد يفشل تنفيذه بسبب ضيق الوقت وعدم وضوح المسؤوليات.

يُعدّ نوع الاستخدام عاملاً حاسماً أيضاً. فمن بين الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي، وظّفت 27% منها هذه التقنيات لأتمتة سير العمل أو اتخاذ القرارات بحلول عام 2025. بينما استخدمتها 6% منها لتحريك الآلات ذاتياً. وتشير هذه الأرقام تحديداً إلى الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل، وليس إلى جميع الشركات. وتُظهر هذه الأرقام أن معدل الاستخدام العام والتكامل العميق في العمليات التشغيلية مفهومان مختلفان.

وهذا يوضح الحاجة إلى اتخاذ إجراءات سياسية اقتصادية: يجب على ألمانيا ألا تكتفي بتعريف المزيد من الشركات بالذكاء الاصطناعي، بل يجب عليها أيضاً تسهيل الانتقال من الاستخدام العرضي إلى تطبيقات قوية وقابلة للتكرار وذات جدوى اقتصادية.

قد تكون الأدوات النصية نقطة انطلاق مفيدة. مع ذلك، لا تتحقق مكاسب الإنتاجية الأكبر عادةً إلا بتغيير تدفقات المعلومات والمسؤوليات والعمليات التشغيلية. هذه الخطوة الثانية هي تحديدًا الأكثر تطلبًا وتكلفةً والأقل ملاءمةً لإحصاءات النجاح السياسي.

لماذا لا تكفي الميزانيات الأولية الصغيرة لتمويل التنفيذ الصناعي

تُثير المناقشة حول مشاريع الذكاء الاصطناعي ذات التمويل المحدود مشكلة حقيقية تتعلق بخفض التكاليف. ثمة فروق جوهرية بين أداة توجيهية موجزة وتطبيق جاهز للاستخدام. فعلى سبيل المثال، قد تكفي ميزانية قدرها 2000 يورو لعقد ورشة عمل محددة المعالم، أو إجراء تحليل أولي للإمكانات، أو إعداد أداة قياسية بسيطة. إلا أنها لا تُمثل إطار تمويل واقعي لحل متكامل مُخصص ذي متطلبات أمنية عالية.

يوضح مثال حسابي حجم التكاليف. بافتراض معدل يومي خارجي قدره 1000 يورو، تغطي هذه الميزانية يومي عمل. ومن هذا المبلغ، يجب دفع تكاليف الإعداد والتنسيق والتنفيذ والتوثيق. وهذا لا يترك مجالًا يُذكر لتحليل شامل للعملية، أو دمج أنظمة متعددة، أو إجراء مرحلة اختبار قوية، أو تدريب مجموعات المستخدمين المختلفة. هذا الحساب لأغراض التوضيح فقط ولا يمثل سعر السوق العام.

إذن، لا تكمن المشكلة بالضرورة في صغر الميزانيات الأولية، بل في الخلط بين أداة التوجيه وأداة التنفيذ. فمن يتوقع تحولاً شاملاً بميزانية محدودة، يُصاب كلا الطرفين بخيبة أمل: فالعميل لا يحصل على حلٍّ فعّال، والمُقدِّم لا يستطيع تقديم خدمة مجدية.

يتطلب نموذج الدعم المصمم جيدًا مراعاة مستويات النضج المختلفة. السؤال الأول الذي يجب الإجابة عليه هو: أي حالة استخدام مجدية اقتصاديًا؟ يلي ذلك اختبار محدود بمعايير نجاح محددة بوضوح. عندها فقط يمكن تمويل دمج النظام في العمليات الجارية. أما التوسع ليشمل مواقع أو أقسامًا أو عملاء إضافيين فهو مهمة منفصلة تمامًا.

الأهم من ذلك، أن ما يحدث بعد التمويل الأولي بالغ الأهمية. فالاستشارة لمرة واحدة لا تُنشئ سوقًا مستدامًا على المدى الطويل. ولن يتضح مدى جدوى الحل اقتصاديًا إلا عندما تُبدي الشركات استعدادها لمواصلة تمويله بمواردها الخاصة.

لذا، لا ينبغي أن يهدف الدعم الحكومي إلى توليد أكبر عدد ممكن من الاتصالات الأولية غير الملزمة، بل إلى تسهيل الانتقال إلى استثمارات المتابعة الممولة ذاتيًا. وبالتالي، لا يُقاس نجاح برنامج المبتدئين بعدد القسائم الصادرة، بل بالتطبيقات المثمرة، واستمرار استخدامها، ومساهمتها الملموسة في أرباح الشركة النهائية.

بالنسبة لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة، غالباً ما يكون الطلب أكثر قيمة من تمويل المشاريع الإضافية

بالنسبة لمزودي التكنولوجيا، يختلف التمويل عن إيرادات العملاء اختلافاً جوهرياً. فالتمويل يُستخدم لتمويل أعمال التطوير المحددة، بينما يؤكد العميل الذي يدفع مقابل الخدمة أن الخدمة الفعلية توفر فائدة كافية في ظروف الاستخدام الواقعية.

يؤثر هذا الاختلاف على نموذج العمل بأكمله. فالإيرادات المتكررة تُمكّن من تخطيط القوى العاملة، وتُحسّن الموقف التفاوضي مع المستثمرين، وتُقدّم رؤى ثاقبة حول الميزات التي يحتاجها العملاء فعلاً. قد يكون إنجاز مشروع تطوير بنجاح مفيدًا، لكن المنتج الذي يُستخدم باستمرار يُشكّل أساسًا أقوى للنمو.

في سوق الذكاء الاصطناعي تحديدًا، ثمة خطر يتمثل في قيام الشركات بتنفيذ عدد كبير جدًا من المشاريع التجريبية الفردية دون بناء عرض قابل للتوسع. عندها يحصل كل عميل جديد على حل مخصص. قد تنمو الإيرادات، لكن تكاليف الموظفين ترتفع بنفس المعدل. وتبقى الشركة اقتصاديًا مزود خدمة قائم على المشاريع، حتى وإن قدمت نفسها خارجيًا كمزود برمجيات قابل للتوسع.

ليس هذا سيئاً في حد ذاته. فالاستشارات المتخصصة والتكامل قد يشكلان نماذج أعمال قيّمة. مع ذلك، من منظور السياسة الاقتصادية، يجب التمييز بوضوح بين البرامج التي تموّل الخدمات، أو تُنشئ منتجاً موحداً، أو تدعم تطوير تقنية أساسية.

بالنسبة لمزودي حلول الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع، يُعدّ مدى إمكانية نشر الحل لعملاء آخرين بجهد إضافي أقل بكثير أمرًا بالغ الأهمية. وغالبًا ما تكون الواجهات القابلة لإعادة الاستخدام، وميزات الأمان الموحدة، ونماذج التشغيل المحددة بوضوح، أكثر أهمية في هذا الصدد من مجرد عرض استعراضي مبهر آخر.

لذا، ينبغي لسياسة الذكاء الاصطناعي ذات التوجه الاقتصادي ألا تقتصر على تشجيع أنشطة التطوير فحسب، بل يجب عليها أيضاً تحسين الظروف التي تجعل العملاء التجريبيين عملاء دائمين. ويشمل ذلك متطلبات واضحة، وشروط دفع موثوقة، ومعايير تقنية قابلة للتطبيق، وطلباً لا يتلاشى بانتهاء البرنامج.

يجب أن تكون الدولة، بصفتها عميلاً رئيسياً، موثوقة دون خلق تبعيات جديدة

تصف الحكومة الألمانية الدولة صراحةً بأنها عميل رئيسي محتمل لنماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. ويستند هذا إلى آلية اقتصادية منطقية: فالمؤسسات العامة تحتاج إلى أدوات رقمية عالية الأداء، بينما يحتاج مقدمو الخدمات الجدد إلى طلب قوي وخبرة عملية وسجل حافل بالإنجازات. وإذا ما تم الجمع بين الطرفين بفعالية، فسينشأ سوق مزدهر ذاتيًا.

لكن مجرد اعتبار الدولة العميل الرئيسي لا يكفي. يجب أن يكون طلبها قابلاً للتنبؤ وممكناً إدارته اقتصادياً للموردين. إذا سعت كل مؤسسة إلى حلولها التقنية الخاصة، فإن تكاليف التكيف تتضاعف. قد يكسب المورد عملاءً فرديين، لكنه لن يبني قاعدة عملاء قابلة للتوسع.

يمكن للواجهات المشتركة والمكونات القابلة لإعادة الاستخدام أن تخفف من هذه المشكلة. لا ينبغي إعادة تصميم حلول دعم معالجة المستندات بالكامل لكل جهة. في الوقت نفسه، يجب مراعاة المتطلبات المهنية المختلفة. لذا، لا يعني التوحيد القياسي جعل جميع العمليات الإدارية متطابقة، بل يعني إنشاء أسس تقنية مشتركة.

يتعين على الدولة الموازنة بين مصلحتين. فمن جهة، قد يكون من المفيد تطوير الموردين الأوروبيين استراتيجياً ليصبحوا مشاركين فاعلين في السوق. ومن جهة أخرى، يجب ألا يؤدي ذلك إلى ضمان دائم لشراء منتجات غير مناسبة اقتصادياً أو تقنياً. ولا يغني قرار تحديد المنشأ عن تقييم الأداء.

حتى مزود الخدمة الأوروبي قد يخلق تبعية قوية لدى عملائه. فصيغ البيانات المغلقة، والتخصيصات التي يصعب نقلها، وخيارات التبديل غير الواضحة، لا تزال تشكل إشكاليات، بغض النظر عن موقع الشركة. لذا، فإن الاستخدام العام السيادي للذكاء الاصطناعي لا يتطلب فقط منشأً جغرافياً محدداً، بل يتطلب أيضاً قابلية التبادل والتحكم.

ستكون الحكومة عميلاً رئيسياً ممتازاً إذا وضعت متطلبات واقعية ودقيقة، واستخدمت حلولاً ناجحة بشكل موثوق، وضمنت في الوقت نفسه إمكانية تغيير مزود الخدمة تقنياً في وقت لاحق. هذا يخلق طلباً دون التضحية بالمنافسة أو الضغط على الابتكار.

إن ميسترال بمثابة منارة أمل لأوروبا، لكنها ليست استراتيجية سيادة كاملة

تُجسّد شركة ميسترال التساؤل حول قدرة أوروبا على بناء مزودي خدمات ذكاء اصطناعي ذوي أداء عالٍ. تعمل الشركة على تطوير نماذج، وتُدمجها بشكل متزايد مع حلول مُخصصة للاستخدام المؤسسي. وبالتعاون مع شركة SAP، تعمل ميسترال على إنشاء منصة ذكاء اصطناعي سيادية لعملاء الأعمال الأوروبيين، بهدف توحيد تطوير النماذج، وبرمجيات المؤسسات، وبيئات التشغيل القابلة للتحكم.

من الناحية الاقتصادية، يُعدّ هذا الربط منطقيًا. فالنموذج القوي وحده لا يحلّ مشكلة العمل، بل يتطلب الوصول إلى البيانات ذات الصلة، والتكامل مع البرامج الحالية، وقواعد واضحة للأذونات والتسجيل والمسؤولية. ويمكن لمزود برامج مؤسسية راسخ أن يوفر وصولًا أفضل بكثير إلى السوق في هذا الصدد مقارنةً بمزود نموذج مستقل.

مع ذلك، سيكون من الخطورة بمكان مساواة سيادة الذكاء الاصطناعي الأوروبية بنجاح شركة واحدة. قد يكون لمزود خدمات يحظى بتفضيل وطني أو أوروبي أهمية استراتيجية، ولكنه يبقى شركة لها مصالحها الاقتصادية الخاصة، وقيودها التكنولوجية، ومخاطرها المالية.

علاوة على ذلك، يتألف نظام الذكاء الاصطناعي من طبقات متعددة. حتى النموذج الأوروبي يمكن تدريبه على أجهزة غير أوروبية، أو الاعتماد على رقائق تسريع محددة، أو العمل عبر بنية تحتية تُسيطر على مكوناتها الأساسية خارج أوروبا. لذا، فإن السيادة ليست خاصية ثنائية.

بل ينبغي قياس ذلك بناءً على التبعيات القائمة، وأي منها مقبول اقتصادياً، وأي من الوظائف الحيوية لا تزال بدائل متاحة لها. يزيد النموذج الأوروبي من الخيارات المتاحة، ولكنه لا يقضي تلقائياً على جميع التبعيات الأخرى.

لذا، فإن الموقف المبرر موضوعيًا هو: ينبغي لأوروبا تطوير ونشر مزودين ذوي أداء عالٍ مثل ميسترال كخيار تنافسي حقيقي. وفي الوقت نفسه، ثمة حاجة إلى مزودين متعددين، وخيارات تشغيل مفتوحة، وإمكانيات تحويل تقنية. ولا ينبغي أن تؤدي مصلحة السياسة الصناعية المشروعة إلى استراتيجية جديدة تعتمد على مزود واحد.

يكتسب الذكاء الاصطناعي الصناعي زخماً عندما يحل مشاكل العمليات الملموسة

تُشكّل القاعدة الصناعية الألمانية نقطة انطلاق حاسمة للذكاء الاصطناعي ذي الجدوى الاقتصادية. إلا أن الميزة لا تكمن فقط في وفرة الآلات، بل في التفاعل بين الخبرة، وفهم العمليات، وعلاقات العملاء، والبيانات التقنية، وسنوات من الخبرة في التعامل مع الأنظمة المعقدة.

يُجسّد التعاون بين إيرباص وميسترال هذا المنطق. تشمل مجالات التطبيق المحددة العمليات الصناعية، والتوثيق الفني، والهندسة، والتصميم، والمساعدة المدعومة بالذكاء الاصطناعي خلال مراحل التطوير والاختبار والاعتماد. لا يُعدّ هذا تطبيقًا واحدًا عامًا، بل مجموعة من المهام المتميزة، لكل منها متطلباتها الخاصة بالجودة والسلامة.

تُعدّ المهام التي يقضي فيها المتخصصون وقتاً طويلاً في البحث عن المعلومات وتجميعها والتحقق منها ذات أهمية خاصة. ورغم أن التقييم السريع للوثائق التقنية لا يؤدي بالضرورة إلى منتج جديد، إلا أنه يُمكن أن يُسرّع عملية التطوير ويُتيح للخبراء، الذين يُعدّون نادرين، التوجّه نحو مهام أكثر تعقيداً.

وينطبق الأمر نفسه على الخدمات اللوجستية الداخلية. إذ يمكن لتطبيق الذكاء الاصطناعي تنظيم تقارير الأعطال، وتوحيد معلومات الصيانة، أو دعم تحليل المشكلات المتكررة في المصنع. وبالتالي، فإن الفائدة لا تعتمد على قدرات معالجة الكلام المذهلة بقدر ما تعتمد على جودة الاتصال ببيانات المصنع والعمليات الحقيقية.

يجب فصل المهام التقنية المختلفة. يمكن أن يكون نموذج اللغة مفيدًا للتوثيق والوصول إلى المعرفة. أما للتحكم المباشر في آلة أو لاتخاذ قرار بالغ الأهمية للسلامة، فيجب تلبية متطلبات مختلفة. ليس كل تطبيق للذكاء الاصطناعي الصناعي نظامًا لغويًا توليديًا.

لذا، قد تكون الشراكات القائمة بين الشركات الصناعية ومزودي البرمجيات ومطوري النماذج أكثر قيمة من برنامج تمويل إضافي مجرد. مع ذلك، يجب قياس فعاليتها بنتائج ملموسة. فوجود مجموعة شركات معروفة ليس دليلاً كافياً على نجاح الحل.

علاوة على ذلك، لا ينبغي أن يقتصر النظام البيئي الصناعي الناجح على الشركات الكبرى فقط، بل يجب أن تتمتع الشركات المتوسطة المتخصصة، وشركات تكامل الأنظمة، وشركات البرمجيات الصغيرة بإمكانية الوصول إلى واجهات وأسواق. وإلا، ستظهر منصات مغلقة، لن تصل فوائدها إلا إلى نطاق محدود في الاقتصاد ككل.

خبرتنا في الاتحاد الأوروبي وألمانيا في مجال تطوير الأعمال والمبيعات والتسويق - الصورة: Xpert.Digital

مجالات التركيز الصناعية: الأعمال التجارية بين الشركات، والتحول الرقمي (من الذكاء الاصطناعي إلى الواقع الممتد)، والهندسة الميكانيكية، والخدمات اللوجستية، والطاقات المتجددة، والصناعة

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• مركز أعمال الخبراء

مركز متخصص يقدم رؤى وخبرات:

• منصة معرفية تغطي الاقتصادات العالمية والإقليمية والابتكار والاتجاهات الخاصة بكل صناعة
• مجموعة من التحليلات والرؤى والمعلومات الأساسية من مجالات تركيزنا الرئيسية
• مكانٌ للخبرة والمعلومات حول التطورات الحالية في مجال الأعمال والتكنولوجيا
• مركز للشركات التي تسعى للحصول على معلومات حول الأسواق والتحول الرقمي والابتكارات الصناعية

لا تتحقق مكاسب الإنتاجية إلا بعد خصم جميع التكاليف الإضافية

تركز العديد من النقاشات حول الذكاء الاصطناعي فقط على الوقت المُوفَّر أثناء المعالجة. وهذا غير كافٍ لإجراء تقييم اقتصادي. السؤال الأهم هو ما الفائدة المتبقية بعد الأخذ في الاعتبار جميع التكاليف والمخاطر الإضافية.

يوضح مثال مبسط الفرق. توفر شركة تضم 100 موظف عشر دقائق لكل موظف يوميًا باستخدام هذا التطبيق. وبحساب 220 يوم عمل، يُعادل ذلك حوالي 3667 ساعة سنويًا. وبافتراض تكلفة إجمالية قدرها 50 يورو للساعة، ينتج عن ذلك قيمة زمنية محتملة محسوبة تبلغ حوالي 183000 يورو سنويًا.

مع ذلك، لا يُترجم هذا القدر من الوقت تلقائيًا إلى ربح إضافي أو توفير مماثل في معاملات الدفع. فإذا تشتتت الدقائق المُتاحة بين مهام متعددة، فقد لا تُستغل إلا جزئيًا بشكل مُنتج. علاوة على ذلك، توجد تكاليف ترخيص، وتكاليف تنفيذ، ودعم، ونفقات مراقبة.

بافتراض تكاليف تشغيل سنوية قدرها 60,000 يورو، واستغلال نصف الوقت المُحتمل فقط، فإن الفائدة السنوية قبل احتساب تكاليف التنفيذ الأولية ستكون حوالي 31,500 يورو. هذا المثال افتراضي عمدًا لتوضيح كيف يمكن أن يتغير الرقم الإجمالي المُبهر في البداية بشكل كبير عند التدقيق فيه.

في المهام بالغة الأهمية للجودة، لا تقتصر الأخطاء على إضاعة الوقت فحسب، بل قد تؤدي المعلومات التقنية غير الدقيقة إلى إعادة العمل، والتأخير، أو مخاطر المسؤولية القانونية. في المقابل، يمكن أن يُحقق تحسين اكتشاف الأخطاء فوائد كبيرة لا يمكن قياسها بشكل فوري في دقائق.

لذا، تحتاج الشركات إلى تقييم يجمع بين الوقت والجودة والسرعة والمخاطر. وتشمل المقاييس المهمة، على سبيل المثال، وقت معالجة العملية، وعدد التصحيحات اللازمة، واستخدام العمالة الماهرة النادرة، أو تكلفة معالجة كل حالة.

ينبغي للبرامج السياسية أن تدعم هذا المنظور بدلاً من مكافأة أعلى إمكانات التوفير النظرية الممكنة. فالمهم اقتصادياً ليس سرعة توليد الذكاء الاصطناعي للتصميم، بل كفاءة العملية برمتها، وصولاً إلى نتيجة قابلة للاستخدام.

إن التعاون الأوروبي مسألة نطاق، وليس منافسة دبلوماسية

إنّ الجمع بين التوجه الأقوى نحو فرنسا والتعاون مع كندا يُعدّ تبسيطاً مفرطاً إذا ما اعتُبر الخيار الوحيد. فالحكومة الألمانية تُشير إلى كلٍّ من القدرات الأوروبية والشراكات الدولية كعناصر أساسية في نهجها. وفي هذا السياق، يُسلّط الضوء، من بين أمور أخرى، على التعاون مع كندا ودعم مشروع LawZero في تطوير الذكاء الاصطناعي ذي التوجه الأمني.

من منظور اقتصادي، يجب تقييم كل شراكة وفقًا لمساهمتها المحددة. تُعدّ فرنسا شريكًا طبيعيًا لألمانيا في بناء سوق أوروبية أوسع نطاقًا وفي التعاون مع مزودي النماذج الأوروبية. ويمكن لكندا أن تُسهم بخبرات إضافية في مجالات بحثية وتكنولوجية مُحددة.

لذا، فإن السؤال المهم ليس أي دولة تحظى باهتمام سياسي أكبر، بل ما إذا كان التعاون يتيح الوصول إلى التكنولوجيا، والعمالة الماهرة، والعملاء، أو المعارف التكميلية. فالشراكة التي تفتقر إلى روابط عملية تبقى رمزية. أما التعاون الأصغر حجماً ولكنه مثمر، فيمكن أن يحقق فوائد ملموسة.

في الوقت نفسه، لا ينبغي للتعاون الدولي أن يحجب حقيقة أن أوروبا يجب أن تحل مشاكلها المتعلقة بحجمها. فالاختلافات في المتطلبات التقنية والأسواق الوطنية المنفصلة قد تعني أن على المورد الأوروبي إجراء تعديلات كبيرة لكل فئة عملاء جديدة.

بالنسبة لشركات الذكاء الاصطناعي المتنامية، غالباً ما يكون وجود سوق أوروبية قابلة للاستخدام فعلياً أكثر أهمية من أي إطار تعاون سياسي آخر. فالمتطلبات المشتركة، والأدلة القابلة للنقل، والبنى التحتية المتوافقة، كلها عوامل تُمكّن من التوسع دون إغفال الخصوصيات الوطنية تماماً.

لذا، تجمع الاستراتيجية الذكية بين مستويين: فهي تجمع الطلب والقدرات الأوروبية حيثما يكون الحجم عاملاً حاسماً، مع الحفاظ على الانفتاح على الشركاء الدوليين الذين يقدمون مكملات تكنولوجية ملموسة. ولا يتعارض الانفتاح والاستقلال الاستراتيجي، طالما يتم تقييم أوجه التبعية بوعي.

تتطلب الخبرة في مجال الرقائق الإلكترونية بنية تحتية متخصصة وتقسيمًا واضحًا للعمل

إن الرغبة في مزيد من الاستقلالية في رقائق الذكاء الاصطناعي أمر مفهوم. إلا أن هذا الأمر يصبح غير دقيق بمجرد التعامل مع تصميم الرقائق، وأبحاث أشباه الموصلات، والتصنيع، وتشغيل مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي كمهمة واحدة.

يجب تصميم الشريحة. ويتطلب تصميمها أدوات مناسبة وأسسًا تقنية متينة. أما التصنيع، فيتطلب بدوره معدات ومواد وعمليات متخصصة. يُضاف إلى ذلك تقنيات التخزين والتغليف، والتكامل مع أنظمة الحوسبة المتكاملة. ولا تُعوّض التطورات في مستوى معين تلقائيًا عن النقص في القدرات في مستويات أخرى.

يُعد مركز الأبحاث البلجيكي imec مركزًا أوروبيًا رئيسيًا في هذا السياق. ويرتبط خط إنتاج NanoIC التجريبي باستثمار مشترك مُخطط له بقيمة 2.5 مليار يورو، ويهدف، من بين أمور أخرى، إلى تزويد الشركات والشركات الناشئة والجامعات ومُزودي خدمات التصميم والأنظمة بإمكانية الوصول إلى التكنولوجيا المتقدمة والنماذج الأولية.

في فبراير 2026، افتتح مركز أبحاث الإلكترونيات الدقيقة (imec) مساحة إضافية قدرها 2000 متر مربع من غرف الأبحاث النظيفة كجزء من هذا التوسع. يُنظّم المشروع بشكل واضح على المستوى الأوروبي، ويشمل مواقع شريكة، من بينها معهد فراونهوفر في ألمانيا. كما تُعدّ ألمانيا إحدى الدول المُموّلة المشاركة. لذا، فإنّ فكرة أنّ البحث الوطني وزيادة استخدام مركز أبحاث الإلكترونيات الدقيقة (imec) يُمثّلان نهجين بديلين بشكل أساسي لا تُعبّر بشكل كافٍ عن هذا الترابط.

يُعدّ تقسيم العمل، الذي يُوظّف بنية تحتية متخصصة وواسعة النطاق بشكل مركّز مع إتاحة وصول واسع النطاق للبحوث والشركات، نهجًا اقتصاديًا سليمًا. فبناء مرافق باهظة الثمن في مواقع متعددة بالتوازي قد يكون غير فعّال. في المقابل، لا تُجدي البنية التحتية المتطورة نفعًا يُذكر إذا تعذّر على الشركات الصغيرة الوصول إليها عمليًا.

لذا، فإن الأسئلة الصحيحة هي: ما هي المهارات التي تفتقر إليها الشركات فعلياً؟ أين توجد نقاط القوة ذات الأهمية الدولية؟ كيف يمكن للشركات الناشئة الوصول إلى أدوات التصميم ومرافق الاختبار وشركاء التصنيع؟ وما هي التطبيقات التي تبرر تكاليف التطوير الباهظة على المدى الطويل؟

تحتاج استراتيجية أشباه الموصلات الواعدة إلى تحديد الأولويات. لا يشترط أن تمثل كل مرحلة من مراحل سلسلة القيمة على المستوى الوطني بالكامل، بل يجب أن تضمن الكفاءات الأساسية وتوفر وصولاً موثوقاً إلى المهارات التكميلية.

البحث العلمي أمر لا غنى عنه، لكن تمويله يتطلب معايير نجاح مختلفة

تتضمن الانتقادات الموجهة للمشاريع البحثية المطولة نقطة وجيهة عندما تركز على عدم جدواها وعدم وضوح استخدام الأموال العامة. مع ذلك، من الخطأ استنتاج أن التدريب العلمي أقل قيمة بطبيعته من التمويل المباشر من الشركات.

يؤدي البحث والتطوير الريادي وظائف مختلفة. فالبحث الأساسي يُنتج معرفةً يكون تطبيقها الاقتصادي مفتوحاً في البداية. أما مشروع التطوير الموجه نحو السوق، فينبغي أن يكون قادراً على توضيح المشكلة التي يُعالجها بدقة أكبر، وكيف سيكون شكل استخدامها اللاحق.

إن تقييم كلا الأمرين باستخدام نفس المعيار سيكون خطأً. فلو تم تقييم كل مشروع بحثي بناءً على الإيرادات قصيرة الأجل فقط، لضاعت فرص المعرفة طويلة الأجل. وعلى العكس، لو تم تقييم كل مشروع تطبيقي بناءً على المنشورات العلمية فقط، لظلت الجدوى الاقتصادية ثانوية.

لا يمكن استنتاج جودة الشخص أو المشروع بشكل موثوق من نوع الجامعة التي التحق بها أو من درجة واحدة فقط. ففي مجال الذكاء الاصطناعي الصناعي، تُعدّ الخبرة العملية والاختبار المنهجي والفهم الجيد لمجال التطبيق بنفس أهمية المعرفة النظرية المتقدمة.

تكمن المشكلة الحقيقية غالبًا في مراحل الانتقال. يجب تثبيت نتائج الأبحاث تقنيًا، وترجمتها إلى منتجات، وربطها باحتياجات العملاء الفعلية. هذا العمل ليس بحثًا أساسيًا تقليديًا ولا مبيعات روتينية، بل يتطلب مهارات مختلفة، وغالبًا تمويلًا مختلفًا أيضًا.

لذا، ينبغي للسياسة المتوازنة أن تحمي الجودة العلمية مع إيلاء نقل المعرفة اهتماماً جاداً في الوقت نفسه. وقد تكون المشاريع المشتركة ذات المسؤوليات الواضحة، وتبادل الموظفين المؤقت بين البحث العلمي والصناعة، والتعامل الشفاف مع حقوق الاستخدام، أكثر أهمية من أي مستوى تمويل تنظيمي آخر.

يجب على معهد سلامة الذكاء الاصطناعي معالجة المخاطر العامة، لا إزاحة الأسواق القائمة

تُسند الحكومة الألمانية وظيفة تحليلية وتشغيلية إلى المعهد الألماني لأمن الذكاء الاصطناعي (AISI). ولا يُقصد به أن يكون جهة تنظيمية، بل مركزًا للتميز في تحليل التكنولوجيا، وتقييم المخاطر، والاستشارات الاستراتيجية. ويشمل ذلك الوعي الظرفي ومعلومات الإنذار المبكر فيما يتعلق بالمجتمع والاقتصاد والأمن القومي.

يُعدّ تحديد المسؤوليات أمرًا بالغ الأهمية للتقييم الاقتصادي. ويختلف تفويض الأمن العام عن اختبار منتج شركة مُحددة. وقد تتطلب المخاطر النظامية، أو أساليب الهجوم الجديدة، أو التطورات ذات الصلة بالأمن، رؤىً لا يستطيع أي عميل خاص تمويلها بالكامل.

هناك مبرر وجيه لتدخل الحكومة هنا. فإذا استفاد العديد من أصحاب المصلحة من تحسين تقييم المخاطر، ولكن لم يرغب أي منهم في تحمل التكلفة كاملة، يمكن لمؤسسة عامة أن تسد ثغرة في الخدمات.

يختلف الوضع بالنسبة لخدمات الاختبارات المعيارية المصممة خصيصًا لتلبية احتياجات العملاء المحددة بوضوح. في هذه الحالات، قد تكون خدمات الاختبارات والاستشارات المقدمة من القطاع الخاص مفيدة. ولا ينبغي للمؤسسات الحكومية تكرار هذه الأنشطة دون وجود قيمة مضافة ملموسة.

لذا، يكمن التحدي العملي في تقسيم دقيق للعمل. يمكن للسلطات العامة التحقيق في المخاطر الشاملة، وتطوير أساليب الاختبار، وإتاحة النتائج. ويمكن للمزودين من القطاع الخاص البناء على هذا الأساس لتقديم عمليات تدقيق محددة، ودعم التنفيذ، وعمليات تفتيش دورية.

من المهم أيضاً تجنب ازدواجية الجهود. فإذا اضطرت الشركات إلى إنتاج وثائق متطابقة تقريباً بشكل متكرر لعملاء ومؤسسات مختلفة، فإن ذلك سيؤدي إلى تكاليف إضافية دون زيادة مقابلة في مستوى الأمان. وستكون النتائج المعترف بها والقابلة للتطبيق أكثر جدوى اقتصادية من تزايد عدد عمليات الاختبار المنفصلة.

لذا، فإن إنشاء معهد أمني ليس ضرورياً بالضرورة ولا زائداً بالضرورة. وتعتمد فائدته على ما إذا كان يسد ثغرة محددة بوضوح، وما إذا كانت نتائجه قابلة للتطبيق عملياً، وما إذا كانت مهامه تظل متميزة عن العروض الموجودة في السوق.

هناك حاجة إلى مزيد من القدرة الحاسوبية، ولكن ليس هناك نموذج عمل حتى الآن

تهدف الحكومة الألمانية إلى مضاعفة سعة مراكز البيانات في ألمانيا على الأقل بحلول عام 2030، ومضاعفة سعة الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء أربع مرات. ويعالج هذا الهدف إحدى أهم مشكلات البنية التحتية. مع ذلك، فإن زيادة السعة في البداية تمثل عرضاً، ولا تضمن بالضرورة النجاح الاقتصادي.

بالنسبة للمستخدمين، الأهم هو توفر القدرة الحاسوبية بأسعار معقولة، مع الأدوات المناسبة، وفي ظل ظروف التشغيل المطلوبة. لا يحتاج مصنع آلات متوسط ​​الحجم بالضرورة إلى الوصول المباشر إلى نظام تدريب ضخم، بل قد يحتاج إلى بيئة موثوقة وبأسعار معقولة لتطبيق متخصص.

يجب التمييز بين التدريب والتشغيل المستمر. قد يتطلب تطوير نموذج كبير موارد حاسوبية هائلة. في المقابل، يمكن أحيانًا تشغيل تطبيق أعمال محدد بدقة باستخدام نموذج أصغر. يعتمد اختيار البنية المناسبة اقتصاديًا على المهمة وحجم العمل ومتطلبات الجودة.

لذا، ينبغي ربط تخطيط الطاقة الإنتاجية بتحليل واقعي للطلب. وتشمل العوامل التي يجب مراعاتها: إمدادات الطاقة، وربط الشبكة، والتبريد، وتوفر الكوادر المؤهلة، وسرعة التطور التكنولوجي. قد يكون المصنع فعالاً من الناحية التقنية، ولكنه مع ذلك يعمل بكفاءة منخفضة إذا ظل معدل استخدامه منخفضاً للغاية.

في المقابل، سيكون من الإشكالي بنفس القدر الانتظار حتى تتأكد جميع التطبيقات المستقبلية قبل الاستثمار. فغالباً ما يتطلب الأمر بناء البنية التحتية قبل تلبية الطلب بالكامل. لذا، تُعدّ المفاهيم المرنة، ونماذج الاستخدام المتنوعة، والتوزيع الشفاف لمخاطر الاستثمار أموراً بالغة الأهمية.

لا ينبغي أن يقتصر المعيار الاقتصادي على القدرة المُثبّتة فحسب، بل يجب أن يشمل أيضاً الاستخدام الفعلي، وتكلفة كل مهمة حوسبة ذات جدوى، والتوافر، وإمكانية الوصول للشركات الصغيرة. ولا تُصبح البنية التحتية ميزة تنافسية إلا عندما تُتيح أنشطة إنتاجية ما كانت لتُقام لولاها أو كانت ستتأثر سلباً بشكل كبير.

تحتاج سياسة الذكاء الاصطناعي الجيدة إلى عدد أقل من الأرقام الرمزية وبيانات تأثير أفضل

تُوفّر الأهداف المعلنة أساساً للسيطرة السياسية. ومع ذلك، فإنها تنطوي على خطر الخلط بين الأنشطة التي يسهل قياسها والنتائج الفعلية.

يشير معدل الاستخدام مبدئيًا إلى مدى انتشار التكنولوجيا، ولكنه لا يوضح مدى كثافة استخدامها أو جدوى الاستثمار فيها. أما عدد الشركات الممولة فيصف مدى نجاح البرنامج، ولكنه لا يثبت بالضرورة أن هذه الشركات كانت ستواجه صعوبات أكبر لولا التمويل.

يُعدّ هذا التأثير الإضافي بالغ الأهمية. فإذا موّلت شركةٌ استثمارًا مُخططًا له مسبقًا بالكامل من الأموال العامة، فقد لا تتجاوز النتيجة مكسبًا غير متوقع. أما إذا مكّن الدعم من تنفيذ مشروعٍ مُجدٍ اقتصاديًا كان سيفشل لولا ذلك بسبب عائقٍ واضح، فإنه يُمكن أن يُحقق قيمةً مُضافةً حقيقية.

لذا، يتطلب التقييم الموثوق تحديد التغييرات المتوقعة قبل بدء أي برنامج. بالنسبة لبرنامج أولي، قد يتمثل ذلك في الاستخدام اللاحق الممول ذاتيًا. أما بالنسبة للتطبيقات الصناعية، فقد ينصب التركيز على أوقات الإنتاجية، أو تحسين الجودة، أو خفض معدل الخطأ. وبالنسبة للبنية التحتية، تُعد سهولة الوصول والاستخدام من العوامل الرئيسية.

يتطلب تحقيق هدف تجاوز عشرة بالمئة من الناتج الاقتصادي القائم على الذكاء الاصطناعي تعريفًا واضحًا. فإذا شمل هذا الرقم جميع الأنشطة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ستختلف النتيجة عن الاقتصار على القيمة المضافة المُحققة فقط. وبدون تعريف واضح، سيكون هذا المقياس مُبهرًا سياسيًا ولكنه ضعيف تحليليًا.

لذا، ينبغي لنظام إعداد التقارير الجيد أن يجمع بين عدد قليل من مؤشرات الأداء الرئيسية ذات الدلالة، ومنهجيات شفافة. ويشمل ذلك أيضاً المشاريع الفاشلة والمبادرات المكتملة. فالاستراتيجية التي تستمر فيها جميع البرامج بغض النظر عن نتائجها، تفشل في الاستفادة من تجاربها.

تتجلى المسؤولية السياسية من خلال كفاءة التنفيذ ووضوح المسؤوليات

لا يكفي توجيه انتقادات شاملة للأجيال لتفسير مشاكل سياسات الذكاء الاصطناعي. فالكفاءة التكنولوجية لا يمكن تحديدها بدقة بناءً على العمر. قد يجادل صناع القرار الشباب بشكل سطحي، بينما يستطيع القادة ذوو الخبرة إدارة التغيير بفعالية.

السؤال الأهم هو ما هي الكفاءات التي تُؤثر في القرارات السياسية، ومن المسؤول عن نتائجها. تتطلب سياسة الذكاء الاصطناعي معرفة تقنية، وفهمًا للعمليات التشغيلية، والقدرة على تحديد الأولويات في ظل عدم اليقين.

لا ينبغي التعامل مع الاقتصاد ككيان متجانس. فمزودو الخدمات النموذجية، وشركات الحوسبة السحابية، وشركات التكامل، والتكتلات الصناعية، والمستخدمون الصغار، جميعهم لديهم مصالح مختلفة. إن البرنامج الذي يجذب مزودًا واحدًا ليس بالضرورة مفيدًا للاقتصاد ككل.

لذا، فإنّ المشاركة الفعّالة للشركات ضرورية، لكنها لا تغني عن التقييم المستقل. وإلا، فهناك خطر من أن تحمي السياسات نماذج الأعمال القائمة بدلاً من تعزيز المنافسة والإنتاجية.

تتوقع الحكومة الألمانية أن تستمر فرقة العمل المعنية بالذكاء الاصطناعي في إدارة تنفيذ الإجراءات، على أن تجتمع على الأقل ربع سنويًا على مستوى وزراء الدولة. ولا يتوقف نجاح هذه الإدارة على عدد الاجتماعات، بل على صلاحيات اتخاذ القرار، والمسؤوليات الملزمة، والقدرة على إزالة العقبات فعليًا.

في هذا السياق، تعني المسؤولية أيضاً تحديد الأولويات رغم المقاومة. فليس من الممكن تمويل كل فكرة جيدة في آن واحد. وليس كل مؤسسة قائمة بحاجة إلى مهمة جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي. وليس كل برنامج يبدأ يستحق الاستمرار إلى أجل غير مسمى.

تجمع الاستراتيجية الناجحة بين فتح السوق والتخصص والاختيار المتسق

من منظور اقتصادي، ينبغي أن تجمع سياسة الذكاء الاصطناعي في ألمانيا بين ثلاث مهام مختلفة.

أولاً، يجب أن يُسهّل ذلك الاستخدام الواسع النطاق. ويتطلب هذا عروضًا مفهومة، وتدريبًا مناسبًا، ونماذج تشغيل سهلة الوصول، ودعمًا لمشاكل البيانات والتكامل. وتستفيد الشركات الصغيرة، على وجه الخصوص، عندما لا تضطر إلى تطوير حلول مجربة من الصفر في كل مرة.

إضافةً إلى ذلك، يجب أن تدعم الشركات التي تُطوّر منتجات قابلة للتوسع عالميًا وتقنيات أساسية. تتطلب هذه المهمة موارد مالية أكبر، وآفاقًا زمنية أطول، واستعدادًا أكبر لتحمّل المخاطر التقنية. ويجب عدم الخلط بينها وبين التمويل الجزئي للتحول الرقمي.

في نهاية المطاف، يجب على الدولة توفير البنية التحتية العامة التي لا تستطيع الشركات الفردية تمويلها بشكل كافٍ. ويشمل ذلك بنى تحتية بحثية محددة، وتحليلات أمنية شاملة، ومعايير تقنية مشتركة.

تتطلب هذه المهام أدوات مختلفة. فالشركة الصغيرة التي تواجه مشكلة أتمتة محددة لا تحتاج إلى استراتيجية نموذجية وطنية. في المقابل، لا يمكن لمطور نماذج أوروبي أن يصبح منافسًا دوليًا بمجرد حصوله على بعض قسائم الاستشارات. ولا ينبغي تقييم معهد أمني بناءً على إيراداته من البرمجيات على المدى القصير فقط.

لذا، من الواضح أن ألمانيا ينبغي أن تقلل من محاولاتها لتنظيم كل نشاط تحت مسمى الذكاء الاصطناعي، وأن تميز بشكل أدق بين تطوير السوق، وتطوير التكنولوجيا، والمهام العامة. وتستحق الشراكات القائمة عالية الأداء الدعم، شريطة أن تظل منفتحة بما يكفي أمام الشركات الأخرى وأن تحقق نتائج ملموسة.

يجب على الدولة أن تتصرف بمسؤولية عندما تخلق الطلب بنفسها، وأن تمارس ضبط النفس عندما تؤدي الهياكل الإضافية إلى تكرار العرض الحالي فحسب. غالبًا ما يكون التخصص الأوروبي أكثر منطقية من محاولة استنساخ كل القدرات على المستوى الوطني.

إن تحوّل ألمانيا إلى دولة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030 لا يعتمد في نهاية المطاف على اكتمال قائمة من الإجراءات، بل على ما إذا كانت الشركات تحقق عوائد مستدامة من التطبيقات، وما إذا كان الموظفون يعملون بكفاءة أكبر، وما إذا كانت المؤسسات العامة تُحسّن خدماتها بشكل ملحوظ. تنجح الاستراتيجية عندما تُتيح تحقيق هذه النتائج وتُزيل الأنشطة غير الضرورية، لا عندما تُضيف المزيد والمزيد فحسب.

الحل شبه الداخلي: كيف تسدّ Xpert.Digital الثغرات التشغيلية في التسويق والمبيعات بين الشركات - أعمال ذكية قائمة على المحتوى - الصورة: Xpert.Digital

Xpert.Digital هي منصة صناعية B2B تعتمد على البيانات بقيادة Konrad Wolfenstein . تعمل الشركة كحل خارجي شبه داخلي للشركاء الصناعيين، حيث تسد الثغرات التشغيلية في التسويق والمحتوى والمبيعات - دون الحاجة إلى موارد إضافية من جانب العميل.

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• الحل شبه الداخلي: كيف تسدّ Xpert.Digital الفجوات التشغيلية في التسويق والمبيعات بين الشركات – أعمال ذكية قائمة على المحتوى

☑️ لغة أعمالنا هي الإنجليزية أو الألمانية

☑️ جديد: مراسلات بلغتك الأم!

Konrad Wolfenstein

يسعدني أنا وفريقي أن نكون متاحين لكم بصفتنا مستشاركم الشخصي.

يمكنكم التواصل معي عبر ملء نموذج الاتصال هنا [email protected]:أو الاتصال بي مباشرةً على الرقم +49 7348 4088 965. عنوان بريدي الإلكتروني هو

أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في مجالات الاستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الاستراتيجية الرقمية والتحول الرقمي

☑️ توسيع وتحسين عمليات المبيعات الدولية

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية بين الشركات

☑️ تطوير الأعمال الرائدة / التسويق / العلاقات العامة / المعارض التجارية