الذكاء الاصطناعي المُدار في قطاع التجزئة: من التجارب الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى محرك خلق القيمة لقطاع التجزئة والسلع الاستهلاكية

من الضجة التسويقية إلى البنية التحتية الصلبة: لماذا يُعد "الذكاء الاصطناعي المُدار" الأساس التشغيلي الجديد لصناعة تجارة التجزئة والسلع الاستهلاكية.

الولايات المتحدة الأمريكية مقابل أوروبا: مساران مختلفان جذرياً نحو هيمنة الذكاء الاصطناعي في قطاع التجزئة

لطالما اعتُبر الذكاء الاصطناعي في قطاع التجزئة مجالاً تجريبياً لأقسام الابتكار: روبوت محادثة هنا، ونموذج تنبؤ معزول هناك. لكن هذا العصر من المشاريع التجريبية غير الملزمة يقترب من نهايته. في ظل هوامش ربح منخفضة تاريخياً، وسلاسل توريد متقلبة، وبيانات مجزأة، يواجه تجار التجزئة ومصنعو السلع الاستهلاكية حقيقة قاسية: أولئك الذين يكتفون باختبار الذكاء الاصطناعي اليوم بدلاً من توسيع نطاقه، سيمولون، على المدى المتوسط، نمو منافسيهم.

لا تكمن المشكلة الأساسية للعديد من الشركات في نقص البيانات، بل في عدم القدرة على تحويلها بسرعة كافية إلى قرارات مربحة. قطاع التجزئة غني بالبيانات، لكنه يعاني من ضعف في اتخاذ القرارات. فبيانات المبيعات، ومستويات المخزون، ومعلومات بطاقات ولاء العملاء، وسلوكهم عبر الإنترنت، كلها بيانات مُخزّنة في قواعد بيانات منفصلة، ​​بينما لا تزال القرارات المتعلقة بالعروض الترويجية، والتسعير، أو إعادة التموين، تعتمد في كثير من الأحيان على الحدس أو جداول البيانات القديمة.

هنا تحديدًا يكمن التحول الجذري الذي يمثله مفهوم "الذكاء الاصطناعي المُدار". فهو ينطلق من فكرة أن كل مشروع ذكاء اصطناعي يجب أن يكون مشروعًا تقنيًا ضخمًا ومعقدًا. بدلًا من ذلك، يُفهم الذكاء الاصطناعي على أنه بنية تحتية صناعية - منصة مُدارة تُدمج الخوارزميات، وحوكمة البيانات، والعمليات التشغيلية. لم يعد الهدف هو إثبات المفهوم من الناحية التقنية، بل تحقيق قيمة ملموسة في وقت قياسي: يجب أن تكون حلول المشكلات المعقدة، مثل تحسين الإنفاق التجاري أو مرونة سلسلة التوريد، فعّالة ليس في غضون أشهر، بل في غضون أيام.

تستكشف هذه المقالة أهمية التحول إلى منصات الذكاء الاصطناعي المُدارة (مثل Unframe) لضمان استمرارية هذا القطاع. نحلل كيف يُمكن لهذا التحول أن يُقلل بشكل كبير من أخطاء التنبؤ، ولماذا يُصبح بناء حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة فخًا مكلفًا في كثير من الأحيان، وكيف يُمكن للشركات الأوروبية أن تُحقق ميزة تنافسية على الشركات الأمريكية رغم اللوائح الصارمة. لم يعد هذا ضربًا من الخيال العلمي، بل أصبح تطبيق الذكاء على نطاق صناعي معيارًا جديدًا لخلق القيمة.

مناسب ل:

• Unframe.AI: حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة لقطاع السلع الاستهلاكية والتجزئة

من مصطلح تسويقي إلى مسألة تتعلق بالبنية التحتية: ما الذي تعنيه "الذكاء الاصطناعي المُدار" حقاً في قطاع التجزئة؟

للوهلة الأولى، يبدو مصطلح "الذكاء الاصطناعي المُدار" وكأنه أحدث صيحة في مجال التسويق التقني. لكن بالنسبة لشركات البيع بالتجزئة والسلع الاستهلاكية، فهو في الواقع يصف تحولاً جذرياً: من مشاريع تجريبية فردية للذكاء الاصطناعي إلى اعتباره طبقة بنية تحتية إنتاجية تشمل العروض الترويجية، وسلسلة التوريد، والتسعير، وعمليات المتاجر، وتجربة العملاء.

باختصار، الأمر يتلخص في ثلاث خصائص تُحدث الفرق بين الضجة الإعلامية والقيمة المضافة القابلة للقياس:

• أولاً، يُفهم الذكاء الاصطناعي على أنه منصة مُدارة، وليس مشروعاً. فبدلاً من تشكيل فريق إثبات مفهوم جديد لكل سؤال، يتم إنشاء طبقة ذكاء اصطناعي موحدة تجمع البيانات والنماذج والحوكمة والتكامل، ويمكن إعادة استخدامها في حالات استخدام مختلفة.
• ثانيًا، تزداد أهمية عامل الوقت اللازم لتحقيق القيمة. فالنهج التقليدي الذي يتطلب "أشهرًا حتى الوصول إلى أول حل مثمر" لم يعد مجديًا في ظل هوامش الربح الحالية وواقع المنافسة في قطاع التجزئة. تُمكّن المنصات التي توفر مكونات أساسية خاصة بكل قطاع - على سبيل المثال، لتحسين العروض الترويجية التجارية، أو التنبؤ بالطلب، أو تحليلات المتاجر - من إيجاد حلول في غضون أيام بدلًا من أشهر، لأن 70 إلى 80 بالمئة من المنطق مُعدّ مسبقًا، ولا يحتاج إلا إلى ربطه بالبيانات والعمليات الفردية.
• ثالثًا، لا تقتصر "الإدارة" على مجرد التشغيل، بل تشمل المراقبة المستمرة، وإعادة التدريب، وتحسين الأداء، والتعامل مع الأمن والامتثال، بالإضافة إلى التكامل مع سير العمل وأنظمة الترخيص الحالية. بالنسبة لصناع القرار، تكمن النقطة الحاسمة في أن القيمة الاقتصادية للحل لا تعتمد على النموذج الفردي، بل على الأداء المضمون والقابل للتدقيق للحل ككل.

بالنسبة لمقدمي الخدمات مثل Unframe، الذين يقدمون أنفسهم كمنصة ذكاء اصطناعي مُدارة لتجارة التجزئة والسلع الاستهلاكية، فإن هذا التحول هو بالضبط نقطة القوة: فهم يعالجون مشاكل التوسع الهيكلي التي تعاني منها غالبية الشركات حاليًا ويجمعونها مع المنطق الاقتصادي للحلول القابلة لإعادة الاستخدام والمخصصة لمجال معين.

المعضلة الهيكلية للتجارة: وفرة البيانات، وقلة القرارات.

لماذا تبرز الحاجة إلى حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة في قطاع التجزئة إلى هذا الحد؟ من منظور اقتصادي، تتلاقى ثلاثة تطورات في هذا القطاع، وتعزز بعضها بعضاً.

• أولاً، يواجه تجار التجزئة ومصنّعو السلع الاستهلاكية سريعة التداول حجماً هائلاً من البيانات، مصحوباً بأنظمة مجزأة. فبيانات المبيعات والتسعير والمخزون والحملات وبرامج الولاء والتفاعل عبر الإنترنت موجودة في أنظمة منفصلة، ​​غالباً ما تكون مزيجاً من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) ونقاط البيع (POS) وإدارة علاقات العملاء (CRM) ومستودعات البيانات (DWH) ومنصات التجارة الإلكترونية ودفاتر حسابات فرعية قائمة على برنامج Excel، والتي تطورت على مدى عقود. وتشير التحليلات إلى أن العديد من تجار التجزئة الأوروبيين يديرون قواعد بيانات متعددة وغير متكاملة بشكل جيد عبر قنوات وبلدان مختلفة، مما يعيق بشدة الحصول على رؤية متسقة للعملاء والمخزون وهوامش الربح.
• ثانيًا، تتزايد توقعات العملاء بوتيرة أسرع بكثير من قدرات الشركات الداخلية. تُظهر الدراسات الحالية أن نسبة متزايدة من المستهلكين تُدمج الذكاء الاصطناعي بنشاط في عملية التسوق، على سبيل المثال، للحصول على الإلهام، أو مقارنة المنتجات، أو تخصيص تجربة التسوق. في الوقت نفسه، لا تزال متاجر البيع بالتجزئة التقليدية ذات أهمية بالغة: إذ لا يزال أكثر من ثلث المستهلكين الذين شملهم الاستطلاع يُفضلون التسوق في المتاجر الفعلية، ويعود ذلك جزئيًا إلى رغبتهم في رؤية المنتجات وتجربتها، وتقديرهم لتجربة امتلاكها مباشرةً. هذا يُضاعف الضغط على قدرات التسويق متعدد القنوات: إذ يتوقع العملاء تجارب متسقة عبر التطبيقات، والمواقع الإلكترونية، ووسائل التواصل الاجتماعي، والأسواق الإلكترونية، والمتاجر الفعلية.
• ثالثًا، يواجه القطاع ضغوطًا مستمرة على هوامش الربح. فارتفاع تكاليف الموظفين والإيجار والخدمات اللوجستية يتزامن مع حساسية الأسعار والشفافية العالية بفضل منصات مقارنة الأسعار. وبالتالي، فإن هامش التنازل عن مكاسب الكفاءة ضئيل للغاية. لذلك، لا يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه مجرد مشروع ابتكاري، بل يُنظر إليه بشكل متزايد كأداة رئيسية لتحسين دقة التنبؤ، ودوران المخزون، وعائد الإنفاق التجاري، ومتوسط ​​قيمة الطلب.

النتيجة: يصف العديد من تجار التجزئة نقصًا جوهريًا يتمثل في غياب رؤية شاملة وموثوقة ومتسقة للعملاء والمخزون والربحية عبر جميع القنوات والشركاء. يؤدي مزيج البيانات المجزأة والعمليات المتراكمة عبر الزمن ومشاريع تكنولوجيا المعلومات المؤقتة إلى امتلاك تجار التجزئة لكم هائل من البيانات، ولكن بقدرات محدودة على اتخاذ القرارات. وهنا تحديدًا يبرز مفهوم منصة الذكاء الاصطناعي المُدار: فالحل لا يكمن في خوارزميات فردية، بل في بنية توحد البيانات، وتنسق النماذج، وتترجم توصيات القرار إلى مسارات عمل قابلة للتنفيذ.

لماذا تفشل العديد من مبادرات الذكاء الاصطناعي في قطاع التجزئة - وما الذي يميز "الذكاء الاصطناعي الذي يعمل بالفعل"؟

ينظر العديد من أعضاء مجالس الإدارة ومديري تقنية المعلومات في قطاع التجزئة إلى الوراء، متأملين في سنوات من الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي دون أن تُترجم هذه الاستثمارات إلى تحسينات ملموسة وقابلة للقياس في النتائج. تُظهر دراسات استشارية واسعة النطاق أن ربع الشركات فقط قادرة على توسيع نطاق مبادرات الذكاء الاصطناعي لتتجاوز المشاريع التجريبية وتحقيق قيمة جوهرية، بينما لم تحقق ثلاثة أرباع الشركات تقريبًا عائدًا ملموسًا على الاستثمار. ويُعد تحليل الأسباب الجذرية جديرًا بالملاحظة: إذ يكمن حوالي 70% من المشكلات ليس في التكنولوجيا نفسها، بل في العمليات والتنظيم والحوكمة.

وبالنسبة لقطاع التجزئة، فإن هذا يعني: نادراً ما تكمن المشكلة في جودة خوارزمية التنبؤ بالطلب، بل في قضايا مثل:

• غياب المسؤولية الشاملة عن حالات الاستخدام (بين قسم تكنولوجيا المعلومات، وقسم الأعمال، وقسم علوم البيانات، وقسم الرقابة)،
• عدم وضوح مسؤوليات البيانات وجودتها،
• أوجه القصور في إدارة التغيير في المبيعات والمشتريات والمالية وعمليات المتاجر،
• منطق مشروع مُحسَّن لإثبات المفهوم بدلاً من وقت التشغيل وقابلية التوسع.

تُجسّد الأرقام المذكورة في النص الأصلي - وهي نسبة عالية من صُنّاع القرار الذين لا يملكون رؤية شاملة لبيانات العملاء، وشركات تفتقر إلى الثقة في قدرتها على توسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي على مستوى الشركة، ومنظمات تفتقر إلى القدرة على تجاوز مرحلة إثبات المفهوم - هذا النمط بدقة. وتتوافق هذه الأرقام مع النتائج العامة التي تُشير إلى أنه على الرغم من الاعتراف بأن التخصيص والذكاء الاصطناعي من المحركات الرئيسية للنمو، إلا أن أقلية فقط من الشركات قد فعّلت هذه القدرات على مستوى الوظائف والدول.

وبالتالي، فإن "الذكاء الاصطناعي الذي يعمل بالفعل" لا يختلف من خلال ابتكارات نموذجية مثيرة بقدر ما يختلف من خلال منطق متسق للتصنيع:

• يتم دمج حلول الذكاء الاصطناعي بشكل راسخ في العمليات الأساسية (مثل تخطيط العروض الترويجية، وتجديد المخزون، وتقييم الموردين)، وليس كأداة تحليل منفصلة.
• تكون المخرجات موجهة نحو العمل (على سبيل المثال، خطط عمل ملموسة، وتوصيات الأسعار، واقتراحات الطلبات) وقابلة للتعديل والتتبع في الأنظمة الحالية.
• النتائج قابلة للتفسير والتدقيق - وهو أمر بالغ الأهمية للتمويل والتدقيق والامتثال والمتطلبات التنظيمية، وخاصة في أوروبا.
• تتولى المنصة مهام المراقبة وقياس الأداء وإعادة التدريب والحوكمة، بدلاً من تنظيم هذه الأمور بشكل مخصص في مشاريع.

تُطبّق منصات الذكاء الاصطناعي المُدارة هذا المنطق تقنيًا وتنظيميًا. بالنسبة لتجار التجزئة، يكمن الاختلاف الجوهري في التالي: فبدلاً من حشد فريق جديد في كل مرة، يتم تشغيل مجموعة متنامية من تطبيقات الذكاء الاصطناعي على نفس المنصة، مع نماذج بيانات وأدوار وسياسات مشتركة، بالإضافة إلى التكامل مع البنية التحتية الحالية.

المنصة بدلاً من الترقيع: اقتصاديات مجموعة الذكاء الاصطناعي المُدارة

اكتسب العديد من تجار التجزئة ومصنعي السلع الاستهلاكية خبرتهم الأولية في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال حلول جزئية، مثل محركات التوصيات في التجارة الإلكترونية، وتوقعات الطلب المستقلة في سلسلة التوريد، وبرامج الدردشة الآلية لخدمة العملاء. ورغم أن هذه الحلول الفردية تُحقق فوائد محلية، إلا أنها تُنشئ في الوقت نفسه عبئًا تقنيًا خفيًا يتمثل في نماذج متعددة، وخطوط نقل بيانات، ومفاهيم للتحكم في الوصول، وآليات مراقبة، والتي يجب صيانتها بشكل متزامن.

من منظور اقتصادي، هناك العديد من الحجج المؤيدة لتوحيد هذا المشهد نحو مجموعة أدوات ذكاء اصطناعي مُدارة مشتركة:

• أولًا، تنخفض التكلفة الحدية لكل حالة استخدام إضافية. ويؤتي الاستثمار الأولي في تكامل البيانات، وإدارة الهوية والوصول، والمراقبة، والامتثال ثماره في العديد من حالات الاستخدام. كما يقل الجهد الإضافي المطلوب لحلول أخرى، مثل توسيع نطاق تحسين العروض الترويجية ليشمل الكشف عن الحالات الشاذة المدعوم بالذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد، بشكل ملحوظ.
• ثانيًا، يتم إنشاء طبقة حوكمة تُسهّل إدارة المخاطر. فبدلًا من عشرة نماذج مختلفة تعمل بإصدارات بيانات متباينة ومسؤوليات غير واضحة، توجد جهة مركزية تُشرف على جودة البيانات، والصلاحيات، وسجلات التدقيق، ومعالجة الحوادث. بالنسبة للشركات الأوروبية التي تخضع لمتطلبات صارمة لحماية البيانات وضغوط تنظيمية، يُعدّ هذا معيارًا أساسيًا للقبول.
• ثالثًا، يصبح التكامل ميزةً لا عائقًا. فنهج الذكاء الاصطناعي المُدار، المصمم خصيصًا للاتصال الشامل - "أي برنامج كخدمة، أي واجهة برمجة تطبيقات، أي قاعدة بيانات، أي ملف" - يعالج المشكلة الأساسية المتمثلة في بيئات البيع بالتجزئة غير المتجانسة: أنظمة تخطيط موارد المؤسسات القديمة، والحلول الخاصة بكل قطاع، ومستودعات البيانات المطورة داخليًا، والخدمات السحابية، وعمليات Excel المحلية. بالنسبة للإدارات التجارية، يعني هذا أن حلول الذكاء الاصطناعي تظهر حيث تُنجز الأعمال بالفعل - في نظام الترويج التجاري، وبوابة الموردين، ولوحة تحكم المتجر - بدلًا من الحاجة إلى إنشاء واجهات جديدة.
• رابعًا، يُفتح مسار تمويل جديد يركز على النفقات التشغيلية. فبدلًا من تحمل تكاليف رأسمالية فردية مرتفعة لمشاريع الذكاء الاصطناعي غير المتكررة، يمكن للشركات اختيار نماذج استخدام تربط التكاليف بشكل أوثق بالتبني والمساهمة في القيمة. وهذا أمر جذاب بشكل خاص في الأسواق المتقلبة حيث تخضع ميزانيات الاستثمار لرقابة صارمة.

بالنسبة لمزودين مثل Unframe ، فإن تركيز المنصة هذا يعني أنهم لا يتنافسون في المقام الأول مع الأدوات الفردية، ولكن مع مسألة من سيصبح المنسق المهيمن للذكاء الاصطناعي في قطاع التجزئة والسلع الاستهلاكية - على غرار منصات الحوسبة السحابية الكبيرة في قطاع البنية التحتية.

منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة - الصورة: Xpert.Digital

ستتعلم هنا كيف يمكن لشركتك تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة بسرعة وأمان وبدون حواجز دخول عالية.

منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة هي حلك الشامل والمريح للذكاء الاصطناعي. فبدلاً من التعامل مع التقنيات المعقدة والبنية التحتية المكلفة وعمليات التطوير الطويلة، ستحصل على حل جاهز مُصمم خصيصًا لتلبية احتياجاتك من شريك متخصص - غالبًا في غضون أيام قليلة.

الفوائد الرئيسية في لمحة:

⚡ تنفيذ سريع: من الفكرة إلى التطبيق العملي في أيام، لا أشهر. نقدم حلولاً عملية تُحقق قيمة فورية.

🔒 أقصى درجات أمان البيانات: بياناتك الحساسة تبقى معك. نضمن لك معالجة آمنة ومتوافقة مع القوانين دون مشاركة البيانات مع جهات خارجية.

💸 لا مخاطرة مالية: أنت تدفع فقط مقابل النتائج. يتم الاستغناء تمامًا عن الاستثمارات الأولية الكبيرة في الأجهزة أو البرامج أو الموظفين.

🎯 ركّز على عملك الأساسي: ركّز على ما تتقنه. نتولى جميع مراحل التنفيذ الفني، والتشغيل، والصيانة لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

📈 مواكب للمستقبل وقابل للتطوير: ينمو الذكاء الاصطناعي لديك معك. نضمن لك التحسين المستمر وقابلية التطوير، ونكيف النماذج بمرونة مع المتطلبات الجديدة.

المزيد عنها هنا:

• منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة

العروض الترويجية والتسعير كأداة لتحقيق العوائد: تحسين الإنفاق التجاري المدعوم بالذكاء الاصطناعي

تُعدّ قرارات الترويج والتسعير من أهمّ الأدوات الاقتصادية في قطاعي تجارة التجزئة والسلع الاستهلاكية، وغالبًا ما تتسم بعمليات يدوية تراكمت عبر التاريخ. تصل ميزانيات الإنفاق التجاري في شركات السلع الاستهلاكية سريعة التداول الكبرى إلى نسب مئوية من المبيعات تتجاوز 10%؛ لذا فإنّ حتى التحسينات الطفيفة في الكفاءة والدقة تُحدث أثرًا بالغًا على الأرباح قبل الفوائد والضرائب والتدفقات النقدية.

تُظهر الدراسات حول استخدام الذكاء الاصطناعي في قطاع السلع الاستهلاكية أن تطبيق الذكاء الاصطناعي، ولا سيما الذكاء الاصطناعي التوليدي، في التسويق والبحث والتطوير وإدارة سلسلة التوريد أصبح واسع الانتشار بالفعل: إذ يستخدم نحو ثلثي شركات السلع الاستهلاكية العالمية أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، بل إن عددًا أكبر منها يُخطط لميزانيات مُخصصة لذلك. وتشير التحليلات إلى أن الذكاء الاصطناعي يُمكن أن يزيد عائد الاستثمار التسويقي بنحو 30%، ويُقلل أخطاء التنبؤ بنسبة تصل إلى 65%، ويُحسّن كفاءة عمليات سلسلة التوريد بنحو 20%. وعند تطبيقه على العروض الترويجية، يُترجم ذلك إلى آليات حملات أكثر استهدافًا، وتوقعات أفضل لحجم المبيعات وزيادة المبيعات، وتقليل حالات نفاد المخزون، وتخصيص أكثر كفاءة للميزانية.

تهدف حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة في مجال الدراسات العليا إلى إضفاء الطابع الصناعي على دورة الحياة بأكملها:

• مركزية ملاحظات الموزعين، وبيانات العروض الترويجية التاريخية، وبيانات المبيعات والبيانات المالية في نموذج بيانات متسق.
• التحقق الآلي من مدخلات الترويج (مثل الشروط والمدد والقنوات) باستخدام مجموعات القواعد والكشف عن الحالات الشاذة القائمة على التعلم الآلي.
• محاكاة سيناريوهات التحسين والربحية على مستوى وحدة التخزين والعميل والقناة.
• توليد تلقائي للاقتراحات ومقارنات السيناريوهات لمديري الفئات وفرق الحسابات الرئيسية.
• التغذية الراجعة المستمرة للبيانات الفعلية في النماذج من أجل التحسين المستمر.

إن التأثيرات المذكورة في المثال الأصلي - تقليل أوقات دورة المبيعات من أيام إلى دقائق وتوفير عشرات الملايين من نفقات التجارة - تبدو منطقية اقتصاديًا عند الأخذ في الاعتبار أن شركات السلع الاستهلاكية سريعة التداول الكبرى تستثمر مليارات الدولارات سنويًا في العروض الترويجية وشروط التجارة. حتى التحسينات التي لا تتجاوز نسبة مئوية واحدة يمكن أن تؤدي إلى وفورات كبيرة دون المساس بالنمو.

توجد اختلافات بين الولايات المتحدة وأوروبا: ففي الولايات المتحدة، تتأثر آليات العروض الترويجية والخصومات بشكل كبير بسلاسل المتاجر الوطنية وبرامج الولاء المتطورة؛ وغالبًا ما تكون البيانات المتاحة لكل عميل أكثر تفصيلًا، وهناك رغبة أكبر في إجراء تجارب تسعير وتخصيص جريئة. أما في أوروبا، فيزداد التركيز على التوفيق بين التخصيص وحماية البيانات والإنصاف؛ وفي الوقت نفسه، يتسم قطاع التجزئة بتجزئة أكبر، مع وجود العديد من الأشكال والخصائص الخاصة بكل دولة. يجب أن تعكس حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة هذه الاختلافات - بدءًا من مصادر البيانات واللوائح التنظيمية وصولًا إلى منطق مؤشرات الأداء الرئيسية المختلفة.

سلاسل التوريد المرنة وإدارة الموردين: من الاستجابة السريعة للأزمات إلى التحكم التنبؤي

تزداد سلاسل التوريد في قطاع التجزئة تعقيداً نتيجةً للتوترات الجيوسياسية، وتقلبات الطلب، ولوائح الاستدامة، وتزايد توقعات العملاء. وقد بلغت أساليب التخطيط التقليدية حدودها القصوى؛ إذ سرعان ما تؤدي الأخطاء في التقدير إلى تكدس المخزون، أو شطب البضائع، أو نفادها.

تُشير الدراسات المعيارية إلى أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي قادرة على تقليل أخطاء التنبؤ بشكل ملحوظ وزيادة كفاءة عمليات سلسلة التوريد بشكل ملموس، وذلك على سبيل المثال، من خلال تقليل أخطاء التنبؤ بنسبة تصل إلى الثلثين وزيادة كفاءة سلسلة التوريد بنحو الخمس. بالنسبة لتجار التجزئة، يعني هذا: انخفاض مخزون الأمان، واستغلالًا أفضل للمساحات، وتقليل رأس المال العامل المُجمّد، وزيادة التوافر.

تتضمن حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة لإدارة سلسلة التوريد والموردين عادةً عدة مكونات أساسية:

• توقعات الطلب التي تأخذ في الاعتبار ليس فقط أرقام المبيعات التاريخية، ولكن أيضًا العروض الترويجية والطقس والأحداث والأنشطة التنافسية والإشارات عبر الإنترنت.
• الكشف عن الحالات الشاذة على طول سلسلة التوريد، مما يوفر إنذارات مبكرة بشأن حالات الطلب الشاذة، وتأخيرات التسليم، واختناقات الطاقة الإنتاجية، أو مشاكل الجودة.
• تحليلات المشتريات والموردين المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتي تقيّم الموردين بناءً على الأداء والمخاطر والاستدامة والامتثال.
• سير عمل آلي للمستندات والشهادات وعمليات التدقيق وإدارة العقود.

المنطق الاقتصادي واضح: كل يوم يُتيح رؤية مبكرة لنقص وشيك أو فائض في المخزون يزيد من نطاق الإجراءات ويُقلل التكاليف. في عالمٍ تُؤثر فيه مخاطر سلسلة التوريد بشكل مباشر على صورة العلامة التجارية وولاء العملاء، تُصبح الإدارة التنبؤية عاملاً استراتيجياً للتميز.

تُحفز الاختلافات الإقليمية الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي المُدار: ففي أوروبا، تدفع المبادرات التنظيمية، مثل قوانين سلاسل التوريد والاستدامة، نحو مزيد من الشفافية والتوثيق، مما يدعم تحليلات الموردين والامتثال المدعومة بالذكاء الاصطناعي. أما في الولايات المتحدة، فتُعتبر المرونة والسرعة وكفاءة التكلفة من أهم الأولويات؛ حيث تهيمن حالات استخدام مثل تخصيص المخزون الديناميكي، والتنفيذ متعدد القنوات، والخدمات اللوجستية في نفس اليوم. إن اتباع نهج الذكاء الاصطناعي المُدار الذي يُلبي احتياجات كلا العالمين يُوسع نطاق السوق المستهدف بشكل كبير.

التخصيص متعدد القنوات وتجربة العملاء: قيمة أكبر على المدى الطويل بدلاً من ضغط إعلاني أكبر

لا يقتصر التحول في أنماط الاستهلاك على الانتقال من التسوق التقليدي إلى التسوق الإلكتروني فحسب، بل يتعداه إلى تجارب تسوق هجينة. وتشير الدراسات الحديثة في قطاع التجزئة إلى أن نسبة كبيرة من المستهلكين يستخدمون بالفعل الذكاء الاصطناعي بنشاط لتخطيط أو تنفيذ عمليات الشراء، وأن أكثر من نصفهم منفتحون على التسوق باستخدام الذكاء الاصطناعي في المستقبل. وفي الوقت نفسه، يتوقع العديد من العملاء التفاعل مع العلامات التجارية وتجار التجزئة عبر نقاط اتصال متعددة - وسائل التواصل الاجتماعي، والتطبيقات، والأسواق الإلكترونية، والمتاجر التقليدية - مع الحفاظ على تجربة متسقة.

في الوقت نفسه، لا تزال متاجر التجزئة التقليدية ذات أهمية بالغة: إذ يُفضّل عدد أكبر من المشاركين في الاستطلاع المتاجر الفعلية على الشراء عبر الإنترنت فقط، لا سيما لرغبتهم في معاينة المنتجات ولمسها وتجربتها وأخذها إلى المنزل فورًا. بالنسبة لتجار التجزئة، يعني هذا أن التخصيص لا ينبغي أن يقتصر على التجارة الإلكترونية فحسب، بل يجب مراعاته في جميع قنوات البيع، بدءًا من عروض التطبيقات المُخصصة والمساعدين الرقميين داخل المتجر، وصولًا إلى التفاعل الفردي مع العملاء عند الدفع.

يهدف التخصيص متعدد القنوات المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى تحقيق هذا الهدف تحديدًا: فهو يجمع البيانات السلوكية من القنوات الإلكترونية، وبيانات المعاملات من أنظمة نقاط البيع، ومعلومات برامج الولاء، والإشارات الخارجية عند الاقتضاء، ويترجم هذه البيانات إلى توصيات ومحتوى وعروض محددة لكل عميل وقناة وسياق. وعلى عكس قواعد البرمجة التقليدية، تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة التعرف على أنماط يصعب على المحللين البشريين رصدها، مثل مجموعات المنتجات والأوقات والقنوات ونطاقات الأسعار.

من الناحية الاقتصادية، يُترجم هذا إلى ارتفاع متوسط ​​قيمة الطلب، وزيادة معدل التحويل، وانخفاض معدل التخلي عن الخدمة، وزيادة وتيرة إعادة الشراء. وتشير الدراسات في قطاعي التجزئة والسلع الاستهلاكية إلى أن الشركات التي تستخدم التخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي تحقق زيادات كبيرة في الإيرادات لكل عميل؛ إذ يُعد التخصيص من أهم محركات القيمة للذكاء الاصطناعي في شركات السلع الاستهلاكية والتجزئة.

توجد اختلافات واضحة بين الولايات المتحدة وأوروبا في هذا الصدد: ففي الولايات المتحدة، يميل المستهلكون تقليديًا إلى مشاركة بياناتهم مقابل الحصول على عروض شخصية وخدمات مريحة؛ إذ تُنتج أنظمة الولاء في السلاسل التجارية الكبرى مجموعات بيانات عميقة وفردية. أما في أوروبا، فتُحدد لوائح حماية البيانات والموقف الأكثر تشككًا بشكل عام فرص وقيود التخصيص القائم على البيانات. لذا، يتعين على منصات الذكاء الاصطناعي المُدارة التي ترغب في النجاح في أوروبا أن تعمل بشكل مختلف، ليس فقط من الناحية التقنية، بل أيضًا من حيث التنظيم والتواصل: تقليل البيانات إلى أدنى حد، والتركيز على الشفافية، والخصوصية منذ التصميم، ومعالجة البيانات محليًا أو داخل الاتحاد الأوروبي.

المتاجر الذكية وتجارب التسوق الذاتية: نهضة مساحات البيع بالتجزئة

رغم أن العديد من النقاشات في السنوات الأخيرة قد هيمنت عليها مسألة نمو تجارة التجزئة الإلكترونية، إلا أنه بات من الواضح الآن أن المتاجر التقليدية لا تزال أهم قنوات البيع، وهي في الوقت نفسه بمثابة ساحة اختبار للحلول الجديدة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ولا يزال تجار التجزئة يرون فرص نمو هائلة في المتاجر التقليدية، ويستخدمون الذكاء الاصطناعي لإطلاق هذه الإمكانات.

يُعدّ تحليل بيانات المتاجر المدعوم بالذكاء الاصطناعي مجالًا رئيسيًا. تُظهر الدراسات الاستقصائية الحالية في قطاع التجزئة أن نسبة كبيرة من الشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل لتحليل بيانات المتاجر واستخلاص الرؤى، وغالبًا ما يكون هذا هو الاستخدام الأساسي لها في متاجرها التقليدية. وباستخدام تقنيات رؤية الحاسوب، وبيانات المستشعرات، والنماذج التنبؤية، يُحسّن تجار التجزئة تصميمات المتاجر، وعرض المنتجات، وجدولة الموظفين، وتجديد المخزون. وتتراوح الفوائد بين زيادة إنتاجية المبيعات وتقليل أوقات الانتظار وتحسين توافر المنتجات.

أما المجال الثاني فهو الحد من الهدر والاحتيال. تستخدم شركات التجزئة والسلع الاستهلاكية الذكاء الاصطناعي لكشف المخالفات في نقاط الدفع الذاتي، وفي تدفق البضائع، وفي عمليات الإرجاع، مما يحد من الخسائر. ونظرًا لأن حجم الهدر العالمي يصل إلى مئات المليارات من الدولارات، فإن هذا يمثل رافعة اقتصادية هامة.

ثالثًا، يجرب تجار التجزئة تجارب تسوق ذاتية التشغيل و"سلسة" - على سبيل المثال، متاجر يمكن للعملاء فيها أخذ المنتجات والمغادرة دون دفع بالطريقة التقليدية؛ حيث تتم معالجة الفواتير والتحقق من الهوية تلقائيًا عبر أجهزة الاستشعار والذكاء الاصطناعي. في أوروبا، على سبيل المثال، أثبتت سلسلة متاجر فرنسية كبيرة من خلال متجر يعمل بالذكاء الاصطناعي "تسوق في 10 ثوانٍ، ادفع في 10 ثوانٍ" أن هذه المفاهيم قابلة للتطبيق أيضًا في الأسواق الخاضعة لرقابة صارمة.

لا تقتصر فوائد منصات الذكاء الاصطناعي المُدارة، التي تجمع بين تحليلات المتاجر ومراقبة المخزون في الوقت الفعلي وكشف النقص في البضائع وعمليات الدفع الذاتي، على معالجة مشكلات الكفاءة فحسب، بل تُعيد تعريف تجربة التسوق داخل المتجر. وهذا يمنح تجار التجزئة فرصة مزدوجة: إذ يُمكنهم زيادة جاذبية متاجرهم اقتصاديًا، وفي الوقت نفسه خلق تجربة عملاء مميزة لا يقتصر تعريفها على السعر فقط.

التكامل في بيئات تكنولوجيا المعلومات المعقدة: لماذا يُعد الاتصال المفتوح ميزة تنافسية قوية

نظرياً، يبدو التحول المدفوع بالذكاء الاصطناعي بسيطاً في كثير من الأحيان؛ أما عملياً، فيفشل بسبب المبادئ الأساسية للتكامل. إذ تدير شركات البيع بالتجزئة الكبرى بنى تحتية لتكنولوجيا المعلومات نمت عبر التاريخ، تتضمن أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وأنظمة خلفية للفروع وأنظمة نقاط البيع ومنصات التجارة الإلكترونية ومستودعات البيانات والتطبيقات المتخصصة المتباينة - والتي غالباً ما تكون موزعة عبر البلدان والتنسيقات.

يُوفر نهج الذكاء الاصطناعي المُدار، المصمم باستمرار للتكامل - أي الذي يدعم الاتصال بأي نظام SaaS، وواجهات برمجة التطبيقات، وقواعد البيانات، والملفات - ميزة هيكلية هنا. ويعود ذلك إلى أنه يُقلل من ثلاثة عوامل رئيسية للتكلفة:

أولًا، يقلّ جهد التكامل لكل مشروع نظرًا لإمكانية استخدام الموصلات وأنماط التكامل القابلة لإعادة الاستخدام بدلًا من البدء من الصفر في كل مرة. وهذا أمر بالغ الأهمية من الناحية الاقتصادية لشركات البيع بالتجزئة التي ترغب في معالجة عشرات حالات استخدام الذكاء الاصطناعي على امتداد سلسلة القيمة.

ثانيًا، يقل خطر "مشاريع تكنولوجيا المعلومات الموازية". فعندما تعلم الأقسام أن المنصة قادرة على ربط أدواتها ومصادر بياناتها المفضلة، يقل إغراء إدخال حلول خارجية معزولة لا يمكن دمجها لاحقًا في البنية العامة إلا بجهد كبير.

ثالثًا، يزيد ذلك من المرونة في مواجهة التغييرات المستقبلية. إذ يُمكن دمج تطبيقات SaaS الجديدة، ومصادر البيانات، ومنصات الحوسبة السحابية بسرعة أكبر دون الحاجة إلى إعادة تصميم طبقة الذكاء الاصطناعي. وهذا أمر بالغ الأهمية في السوق الأمريكية نظرًا لسرعة وتيرة الابتكار فيها، ويتزايد أهميته أيضًا في أوروبا مع تزايد اعتمادها على الحوسبة السحابية.

بالنسبة لمزودي الخدمات مثل Unframe، الذين يروجون لقدرات التكامل كأحد أهم وعودهم، يُعد هذا عاملاً أساسياً يميزهم عن الحلول المتخصصة. والأهم من ذلك، يجب ألا تقتصر المنصة على الربط التقني فحسب، بل يجب أن تبني أيضاً جسوراً دلالية: نماذج بيانات مشتركة، وهويات وأدوار موحدة، ومنطق أعمال متناسق.

إمكانات السوق حتى عام 2030 وما بعده: حجمها وديناميكيات نموها

لتقييم الأهمية الاقتصادية للذكاء الاصطناعي المُدار في التجارة، يجدر النظر في توقعات السوق للذكاء الاصطناعي في قطاع تجارة التجزئة والسلع الاستهلاكية.

يُقدّر حجم السوق العالمي للذكاء الاصطناعي في قطاع التجزئة حاليًا بمليارات الدولارات، مع معدلات نمو سنوية مرتفعة للغاية. وتشير تحليلات مختلفة إلى أن حجم السوق سيصل إلى ما بين 10 و20 مليار دولار بحلول عامي 2024/2025، وتتوقع نموه إلى عشرات المليارات بحلول عام 2030، وإلى أكثر من 40 مليار دولار بحلول أوائل العقد الثالث من القرن الحالي، بمعدلات نمو سنوية تتراوح بين 20 و30 بالمئة. والقاسم المشترك بين كل هذه العوامل هو أن الذكاء الاصطناعي في قطاع التجزئة يتحول من سوق متخصصة إلى سوق رئيسية، يُتوقع أن يصل حجمها إلى أضعاف حجمها الحالي خلال العقد الحالي.

في أوروبا، يُقدّر حجم سوق الذكاء الاصطناعي في قطاع التجزئة حاليًا بمليارات الدولارات الأمريكية، مع توقعات بنمو يصل إلى ما بين 5 و 6 مليارات دولار بحلول عام 2030 وما بعده. ووفقًا للتوقعات، يُمكن لأوروبا أن تستحوذ على حصة تتراوح بين 15 و 20 بالمئة من السوق العالمية بحلول أوائل العقد الثالث من القرن الحالي. وتتمثل محركات النمو الرئيسية في التحول الرقمي، والتوسع في قنوات البيع المتعددة، والتخصيص، وزيادة الكفاءة، وهي عوامل تتأثر، وإن كانت تبطئ، بشكل ملحوظ، بمتطلبات حماية البيانات والامتثال.

في الوقت نفسه، يبرز سوق فرعي أكثر نموًا وديناميكية: الذكاء الاصطناعي التوليدي في قطاع التجزئة. تشير التقديرات إلى أن حجم هذا السوق سيبلغ بضعة مليارات بحلول منتصف العقد الحالي، وقد ينمو إلى ما يزيد عن عشرة مليارات بحلول منتصف العقد الحالي، بمعدلات نمو سنوية تتجاوز 30%. أما في الولايات المتحدة وحدها، فمن المتوقع أن يرتفع حجم سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي في قطاع التجزئة من بضعة ملايين في منتصف العقد الحالي إلى ما يزيد عن عشرة مليارات بحلول منتصف العقد الحالي.

وتتجلى ديناميكيات مماثلة في قطاع السلع الاستهلاكية: إذ يقدر حجم سوق الذكاء الاصطناعي في السلع الاستهلاكية بعدة مليارات من الدولارات الأمريكية، مع معدلات نمو متوقعة تبلغ حوالي 30 بالمائة سنوياً وحجم محتمل في نطاق المليارات المكونة من رقمين في منتصف العقد.

تُظهر هذه الأرقام أن السوق المستهدف لمنصات الذكاء الاصطناعي المُدارة في قطاعي التجزئة والسلع الاستهلاكية سريعة التداول لا يقتصر على تراخيص برامج الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يشمل أيضًا خدمات التكامل والبيانات والحوكمة والخدمات التشغيلية. وحتى لو تم توجيه جزء فقط من الإنفاق المتوقع على الذكاء الاصطناعي عبر المنصات المُدارة، فإن ذلك يُمثل سوقًا واعدة للنمو على مدى سنوات عديدة بقيمة مليارات الدولارات.

ثمة منظور آخر يبرز: تشير بعض التحليلات إلى أن وكلاء الذكاء الاصطناعي قد يؤثرون أو يتحكمون بشكل مباشر في نسبة مئوية مكونة من رقمين من المبيعات عبر الإنترنت في التجارة الإلكترونية الأمريكية بحلول عام 2030. إذا كان جزء كبير من نمو المبيعات الرقمية يتم تنسيقه بواسطة أنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، فإن السؤال المركزي لتجار التجزئة لم يعد ما إذا كان ينبغي الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، بل من يتحكم في هذه الأنظمة الوكيلة - الفرق الداخلية أم مزودي المنصات الخارجية.

الولايات المتحدة الأمريكية مقابل أوروبا: مساران مختلفان لتحقيق نفس هدف الذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يكتسب أهمية في التجارة العالمية، إلا أن الظروف الأولية ومسارات الاعتماد تختلف اختلافاً كبيراً بين الولايات المتحدة وأوروبا.

في الولايات المتحدة، يتميز سوق التجزئة بتركيزه العالي، حيث تمتلك سلاسل المتاجر والمنصات الوطنية الكبرى مجموعات بيانات ضخمة وميزانيات استثمارية هائلة. وهناك رغبة قوية في الاستثمار بقوة في التقنيات الجديدة وتوسيع نطاق التجارب بسرعة. وتشير الدراسات إلى أن نسبة كبيرة من شركات التجزئة والسلع الاستهلاكية تقوم بالفعل بتقييم أو استخدام الذكاء الاصطناعي، وأن نسبة عالية منها تُبلغ عن آثار إيجابية على الإيرادات والتكاليف، وأن الغالبية العظمى تخطط لزيادة استثماراتها في الذكاء الاصطناعي خلال السنوات القادمة. ويُنظر إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي هناك على نطاق واسع باعتباره أداةً لتحسين تجربة العملاء والتسويق والتسعير والكفاءة الداخلية.

في أوروبا، يتسم السوق بتجزئة أكبر، مع تنوع في الصيغ والسلاسل الإقليمية، واختلاف في الأطر التنظيمية. وتلعب حماية البيانات وسيادة البيانات دورًا بالغ الأهمية، إلى جانب متطلبات الشفافية وقابلية التفسير والإنصاف لأنظمة الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يُفيد تجار التجزئة الأوروبيون بأنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي بكثافة، لا سيما في تحليلات المتاجر، وتخصيص تجربة التسوق، وإدارة سلسلة التوريد، حيث تلعب المتاجر التقليدية دورًا محوريًا.

لهذه الاختلافات عواقب مباشرة على مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة:

في الولايات المتحدة، تُعدّ السرعة وقابلية التوسع والابتكار عناصر أساسية. فالمنصات التي توفر قيمة سريعة إلى جانب مرونة عالية وقدرة على العمل في بيئات سحابية متعددة، تلبي احتياجات سوق مستعدة لتحمّل استثمارات أولية كبيرة، شريطة أن يكون عرض القيمة مقنعاً.

في أوروبا، تُعدّ إمكانية التحكم والامتثال وعمق التكامل عوامل حاسمة. يجب على المنصات أن تُثبت أنها تضمن سيادة البيانات، والتخزين الإقليمي، والامتثال للائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، وإمكانية التدقيق، والحوكمة الموثوقة دون كبح الابتكار بشكل مفرط.

في الوقت نفسه، تتقارب الأسواق: يدرك تجار التجزئة الأوروبيون ضرورة تسريع وتيرة الابتكار، بينما تُقرّ الشركات الأمريكية بشكل متزايد بأهمية خصوصية البيانات والشفافية والذكاء الاصطناعي المسؤول. ولذلك، فإن منصات الذكاء الاصطناعي المُدارة التي تُلبّي احتياجات كلا الجانبين - حلول سريعة ومرنة مع مستوى عالٍ من الحوكمة والامتثال - لديها أفضل فرصة للانتشار في كلا المنطقتين.

دراسات الجدوى الاقتصادية ومنطق التمويل: من المشروع إلى خلق القيمة المتكررة

بالنسبة لصناع القرار في قطاعي تجارة التجزئة والسلع الاستهلاكية، يطرح السؤال التالي: كيف يمكن قياس القيمة الاقتصادية للذكاء الاصطناعي المُدار بشكل ملموس بما يتجاوز توقعات النمو العامة؟

على مستوى حالات الاستخدام، تُظهر الدراسات المعيارية أن حلول الذكاء الاصطناعي قادرة على زيادة عائد الاستثمار بشكل ملحوظ في مجالات مثل التسويق والتسعير، والحدّ بشكل كبير من أخطاء التنبؤ في تخطيط الطلب، وتحسين كفاءة سلسلة التوريد بشكل ملحوظ. وعندما يُضاف إلى ذلك دراسات القطاع التي تُشير إلى أن نسبة عالية من شركات قطاع التجزئة قد حققت زيادات في الإيرادات وخفضًا في التكاليف من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي، تتضح صورة متكاملة: الذكاء الاصطناعي ليس مجرد إضافة، بل هو أداة أساسية لتعزيز الأرباح والخسائر.

لا يكمن التحدي في الإمكانات النظرية بقدر ما يكمن في تطبيقها العملي على مستوى المحفظة الاستثمارية. توفر منصات الذكاء الاصطناعي المُدارة الدعم على ثلاثة مستويات:

أولاً، تُمكّن هذه النماذج من تطبيق منطق موحد لتحليل جدوى الأعمال عبر مختلف حالات الاستخدام. فبدلاً من تقييم كل حالة استخدام على حدة، يمكن وضع نماذج منهجية لتحليل التكلفة والعائد لفئات مثل العروض الترويجية، وسلسلة التوريد، وعمليات المتاجر، أو التخصيص، وذلك استناداً إلى بيانات القطاع، ومؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة بالشركة، والبيانات التجريبية.

ثانيًا، تتيح هذه المنصات التوسع التدريجي للاستثمار. فبدءًا بحالة استخدام محددة ومربحة للغاية - مثل التخطيط الترويجي المدعوم بالذكاء الاصطناعي أو تحليلات المتاجر - يمكن توسيع المنصة تدريجيًا لتشمل حالات استخدام أخرى دون خسارة الاستثمار الأولي. ويتحسن العائد الإجمالي على الاستثمار مع بناء المزيد من حالات الاستخدام على نفس البنية التحتية.

ثالثًا، تدعم هذه الشركات نماذج تمويل بديلة. فنماذج التسعير القائمة على الاستخدام، أو النماذج القائمة على النجاح، أو النماذج الهجينة، تُسهّل دخول السوق، وتُقلّل من المخاطر التي قد يتحملها المُقدّم، وتربط المدفوعات بشكل أوثق بالفوائد الفعلية. بالنسبة لمُقدّمي الخدمات مثل Unframe ، يعني هذا أن المشاريع المرجعية القوية - مثل تحقيق وفورات كبيرة في الإنفاق التجاري أو خفض كبير في جهد البحث اليدوي اللازم للتسويات المالية - لا تُستخدم فقط كحجة تسويقية، بل تُشكّل أيضًا أساسًا لنماذج تسعير جديدة قائمة على القيمة.

من منظور اقتصادي، يحول الذكاء الاصطناعي المُدار النقاش من "كم يكلف مشروع الذكاء الاصطناعي؟" إلى "ما هي تدفقات القيمة المتكررة التي تولدها منصة الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت، وكيف يتم توزيعها بين تجار التجزئة والمصنعين ومقدمي المنصات؟".

الحوكمة، والشفافية، والمخاطر: لماذا تُعدّ "الإدارة" أكثر من مجرد عمليات؟

يُعدّ جانب الحوكمة وإدارة المخاطر من الجوانب التي غالبًا ما يتم التقليل من شأنها في مجال الذكاء الاصطناعي المُدار في قطاع التجزئة. فحلول الذكاء الاصطناعي التي تؤثر على التسعير، وآليات الترويج، والمخزون، وتصميمات المتاجر، أو قرارات الائتمان والاحتيال، لها تأثير مباشر على المبيعات، وهوامش الربح، والامتثال، والسمعة. ولذلك، لا يكمن الفرق بين أداة الذكاء الاصطناعي ومنصة الذكاء الاصطناعي المُدارة في واجهة المستخدم فحسب، بل أيضًا في عمق آليات التحكم.

تؤكد الدراسات الكبيرة حول تبني الذكاء الاصطناعي أن معظم التحديات تكمن في المجالين البشري والتنظيمي: الأدوار، والمسؤوليات، والاستعداد للتغيير، والتدريب، وهياكل الحوكمة. إن منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة ذات الحوكمة المدمجة - والتي تتضمن نماذج للأدوار والصلاحيات، وسير عمل واضح للموافقة، وسجلات تدقيق، وسياسات شاملة للنماذج، ومراقبة - تُقلل من مخاطر تسرب قرارات الذكاء الاصطناعي إلى العمليات اليومية بطريقة غير مُراقبة وغير قابلة للتتبع.

يُعدّ هذا الأمر بالغ الأهمية بالنسبة للسوق الأوروبية. ففيها، تُهيّئ قواعد حماية البيانات، ومتطلبات الشفافية، واللوائح الخاصة بكل قطاع، وضعاً لا تُعتبر فيه قابلية تفسير قرارات الذكاء الاصطناعي وتتبعها مجرد ممارسة جيدة، بل التزاماً قانونياً أيضاً. وينطبق هذا بشكل خاص عند معالجة البيانات الشخصية أو اتخاذ قرارات خوارزمية ذات تأثيرات كبيرة على العملاء أو الموظفين.

يُرسّخ مزودو خدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة، الذين يُدركون أهمية الحوكمة كعنصر أساسي في منصتهم - وليس مجرد إضافة ثانوية - مكانتهم ليس فقط كشركاء تقنيين، بل أيضاً كشركاء في إدارة المخاطر. بالنسبة لتجار التجزئة ومصنّعي السلع الاستهلاكية، يعني هذا إمكانية توظيف الذكاء الاصطناعي في المجالات الحساسة دون الحاجة إلى بناء هياكل حوكمة منفصلة لكل حل على حدة.

الآثار الاستراتيجية لصناع القرار: كيف يمكن لتجار التجزئة تطبيق الذكاء الاصطناعي المُدار على نطاق واسع

بالنسبة لصناع القرار على مستوى الإدارة العليا في قطاعي تجارة التجزئة والسلع الاستهلاكية، فإن الجمع بين إمكانات السوق والنضج التكنولوجي والتحديات التنظيمية يؤدي إلى مهمة استراتيجية واضحة: يجب نقل الذكاء الاصطناعي من مرحلة التجريب إلى مرحلة التصنيع وإدارة المحافظ.

يتضمن هذا في البداية التركيز على عدد قليل من حالات الاستخدام ذات الصلة الوثيقة والتي لها تأثير واضح على الربح والخسارة، والتي تُشكل أيضًا "ركائز" لتطبيقات أخرى، مثل تحسين العروض الترويجية التجارية، والتنبؤ بالطلب، وتحليلات المتاجر، أو التسوية المالية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تتمتع حالات الاستخدام هذه بتأثير كبير على الإيرادات والهامش ورأس المال العامل، وهي في الوقت نفسه مناسبة لبناء قدرات البيانات والحوكمة التي تُفيد مجالات أخرى.

بالتوازي مع ذلك، يلزم اتخاذ قرار بشأن المنصة: هل ينبغي بناء الذكاء الاصطناعي داخليًا - مع جميع المتطلبات المرتبطة بهندسة البيانات، وعمليات تعلم الآلة، والحوكمة، والتشغيل - أم ينبغي للشركة الاعتماد على شريك متخصص في الذكاء الاصطناعي يوفر حلولًا وبنية تحتية خاصة بالقطاع؟ يعتمد الجواب على عوامل مثل حجم الشركة، والخبرات المتوفرة، ومستوى تقبّل المخاطر، والبيئة التنظيمية. في كثير من الحالات، يكون النهج الهجين هو الأنسب، حيث تبقى القدرات الأساسية الحيوية داخلية، بينما تُطبّق حالات الاستخدام القياسية والبنية التحتية عبر منصات مثل Unframe .

والأهم من ذلك، يجب دمج الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسة نفسها. فلا ينبغي عزله في فرق علوم البيانات أو مختبرات الابتكار، بل يجب دمجه في الهيكل التنظيمي: إدارة الفئات، والمشتريات، والخدمات اللوجستية، والمبيعات، والمالية، وعمليات المتاجر، كل منها بحاجة إلى وضوح بشأن المهام التي يدعمها الذكاء الاصطناعي، وكيفية اتخاذ القرارات ومحاسبتها، وكيفية قياس الأداء.

وأخيرًا، من الضروري إجراء تقييم واقعي لسرعة التطور ومنحنى التعلم. تشير توقعات السوق وقصص النجاح إلى أن الذكاء الاصطناعي سيكتسب أهمية بالغة في قطاعي التجزئة والسلع الاستهلاكية خلال السنوات القادمة. في الوقت نفسه، تُظهر الدراسات أن غالبية الشركات لا تزال تُعاني حاليًا من صعوبة تحقيق قيمة قابلة للتوسع. يمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي المُدارة أن تسد هذه الفجوة من خلال تبسيط التعقيدات التقنية والتنظيمية، وتقصير الوقت اللازم لتحقيق القيمة، وتطوير الحوكمة.

الشركات التي ترغب في تحقيق النجاح في قطاعي تجارة التجزئة والسلع الاستهلاكية خلال السنوات القادمة - سواء في أسواق الولايات المتحدة التي تعتمد بشكل كبير على البيانات وهوامش الربح العالية، أو في أسواق أوروبا المنظمة والمجزأة - سيتعين عليها أن تنظر إلى الذكاء الاصطناعي ليس كمشروع، بل كطبقة إنتاجية مُدارة ضمن سلسلة القيمة الخاصة بها. وبالتالي، لم يعد السؤال الاستراتيجي هو ما إذا كانت الشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي المُدار، بل مدى اتساق استخدامها له، وما إذا كانت تحقق مكاسب في الكفاءة فحسب، أم أنها تُرسّخ منطق أعمال جديدًا يتمحور حول الذكاء الاصطناعي في قطاع التجزئة.

Konrad Wolfenstein

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

الاتصال بي تحت Wolfenstein ∂ xpert.digital

اتصل بي تحت +49 89 674 804 (ميونيخ)

ينكدين
 

خبرتنا العالمية في الصناعة والأعمال في تطوير الأعمال والمبيعات والتسويق - الصورة: Xpert.Digital

التركيز على الصناعة: B2B، والرقمنة (من الذكاء الاصطناعي إلى الواقع المعزز)، والهندسة الميكانيكية، والخدمات اللوجستية، والطاقات المتجددة والصناعة

المزيد عنها هنا:

• مركز إكسبيرت للأعمال

مركز موضوعي يضم رؤى وخبرات:

• منصة المعرفة حول الاقتصاد العالمي والإقليمي والابتكار والاتجاهات الخاصة بالصناعة
• مجموعة من التحليلات والاندفاعات والمعلومات الأساسية من مجالات تركيزنا
• مكان للخبرة والمعلومات حول التطورات الحالية في مجال الأعمال والتكنولوجيا
• مركز موضوعي للشركات التي ترغب في التعرف على الأسواق والرقمنة وابتكارات الصناعة