لا يتطور الذكاء الاصطناعي من تلقاء نفسه: أولئك الذين يشترون النماذج فقط يقومون في المقام الأول بأتمتة خيبة أملهم

الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال: لماذا لا تكفي التكنولوجيا وحدها؟

البيانات كمسؤولية مؤسسية: لماذا تُعدّ الجودة أمراً بالغ الأهمية

يتزايد انتشار الذكاء الاصطناعي في الشركات بمختلف قطاعاتها، ولكن على الرغم من التقدم التكنولوجي المذهل، لا يزال تحقيق طفرة اقتصادية ملموسة بعيد المنال. فبينما طبقت العديد من المؤسسات أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي، إلا أن الفوائد الفعلية على الإنتاجية والإيرادات والتكاليف لا تزال غير واضحة في كثير من الأحيان. لا يكمن التحدي في قدرات التقنيات نفسها فحسب، بل في قدرة الشركات على دمج هذه التقنيات بفعالية في عملياتها الحالية. وتتمثل إحدى العقبات الرئيسية في عدم كفاية تكييف العمليات وإدارة البيانات والمسؤوليات. في هذا السياق، يتضح أن معظم الشركات لا تواجه مشكلة في الذكاء الاصطناعي بقدر ما تواجه مشكلة في نموذج التشغيل. وللاستفادة الكاملة من مزايا الذكاء الاصطناعي، يجب على الشركات إعادة النظر جذريًا في سير عملها ودمج هذه التقنية بعمق في سلاسل القيمة الخاصة بها. عندها فقط يمكنها تحقيق الكفاءة المتزايدة والمزايا الاقتصادية المرتبطة بها.

من تطوير الذكاء الاصطناعي إلى خلق القيمة: كيف نحقق التحول؟

لقد وصل الذكاء الاصطناعي إلى عالم الأعمال، لكن تأثيره الاقتصادي لم يكتمل بعد. ثمة فجوة كبيرة في التطبيق بين القدرات المذهلة للنماذج الحديثة والزيادة المستدامة في الربحية. تستطيع العديد من المؤسسات توليد النصوص، وتلخيص الوثائق، وتكميل شفرة البرامج، أو فرز استفسارات العملاء مسبقًا. مع ذلك، فإن عددًا أقل بكثير من الشركات قد حوّل عملياتها وبياناتها ومسؤولياتها وأنظمة التحكم لديها بطريقة تُحدث أثرًا ملموسًا على الإنتاجية أو الإيرادات أو التكاليف أو الجودة أو الالتزامات الرأسمالية. لذا، لم يعد العائق الرئيسي يكمن في ذكاء النموذج فحسب، بل في قدرة الشركة على ترجمة هذا الذكاء إلى خلق قيمة متكررة.

يُعدّ هذا التمييز جوهريًا لأي تحليل اقتصادي. قد تُوفّر التكنولوجيا وقتًا هائلًا على مستوى المهام، لكن تأثيرها على مستوى الشركة محدود. فإذا لم يُستغلّ الوقت المُوفّر بشكلٍ مُنتج، فإنّ الجهد يُنقل ببساطة. وإذا تطلّبت كل نتيجة معالجة لاحقة، تنشأ تكاليف رقابية جديدة. وإذا بقي تطبيق الذكاء الاصطناعي خارج الأنظمة التشغيلية، فإنه يُحسّن المهام الفردية دون زيادة إنتاجية العملية الإجمالية. وإذا اشترت العديد من الأقسام حلولًا مُتشابهة بشكلٍ مُستقل، فقد يزداد عدد الأدوات، ولكن ليس بالضرورة القيمة المُضافة.

لذا، فإن المنظور المثير للجدل، ولكنه مُبرر اقتصاديًا، هو التالي: لا تعاني معظم الشركات من مشكلة في الذكاء الاصطناعي، بل من مشكلة في نموذج التشغيل. فهي تستثمر في نماذج عالية الأداء بينما تظل العمليات مجزأة، والبيانات غير مُدارة بشكل كافٍ، والمسؤوليات غير واضحة، ومؤشرات الأداء الرئيسية غامضة. ومع ذلك، لا يتحقق التوسع بمجرد منح المزيد من الموظفين إمكانية الوصول إلى روبوت محادثة. بل يتحقق عندما يُدمج الذكاء الاصطناعي بعمق كافٍ في عملية ذات قيمة مضافة، بحيث يُحدث تغييرًا ملموسًا في منحنى التكلفة، أو السرعة، أو الجودة، أو إمكانات الإيرادات.

من مساعد رقمي إلى قوة إنتاجية صناعية

يختلف ازدهار الذكاء الاصطناعي الحالي عن موجات الأتمتة السابقة بشكل أساسي في نطاق تطبيقاته الواسع. تعالج الأنظمة التوليدية اللغة الطبيعية والصور والصوت والفيديو ورموز البرامج، وبشكل متزايد، بيانات الأعمال المنظمة. هذا يقلل من العائق التقني أمام استخدامها، إذ لا يحتاج الموظفون بالضرورة إلى مهارات برمجية للتفاعل مع النموذج. هذه السهولة في الاستخدام تُسرّع من تبنيها، ولكنها تنطوي أيضاً على خطر الخلط بين الاستخدام وخلق القيمة.

بحلول عام 2024، أفادت 78% من المؤسسات التي شملها الاستطلاع حول العالم باستخدامها للذكاء الاصطناعي في وظيفة واحدة على الأقل من وظائفها التجارية؛ بينما كانت هذه النسبة 55% قبل عام. وقد ازداد استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بوتيرة أسرع خلال الفترة نفسها. في الاتحاد الأوروبي، كان حوالي 20% من الشركات التي تضم عشرة موظفين على الأقل تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2025. بالنسبة للشركات الكبيرة، بلغت النسبة حوالي 55%، بينما لم تتجاوز 17% للشركات الصغيرة. توضح هذه الأرقام أمرين: أولاً، لم يعد الذكاء الاصطناعي موضوعًا متخصصًا. ثانيًا، لا يزال تبنيه غير متكافئ، ولم يصل بعد إلى جميع العمليات الأساسية.

لا يعكس الانتشار الواسع للذكاء الاصطناعي مدى عمق تكامله. فالشركة التي توفر لموظفيها مساعدًا نصيًا تُعتبر إحصائيًا مستخدمةً له. وينطبق الأمر نفسه على الشركات الصناعية التي تجمع بين النماذج التنبؤية وتخطيط الإنتاج ومراقبة الجودة والصيانة والمشتريات. اقتصاديًا، ثمة فرق شاسع بين الحالتين. ففي الحالة الأولى، قد يُحسّن الذكاء الاصطناعي سرعة العمل الفردي. أما في الثانية، فيمكنه تقليل الهدر، وزيادة جاهزية المصنع، وخفض المخزون، وتثبيت مواعيد التسليم. ولا يُغيّر الذكاء الاصطناعي الوضع التنافسي للشركة إلا عندما تتحقق عدة آثار من هذا القبيل ضمن عملية متكاملة.

هذا يجعل الذكاء الاصطناعي أقرب إلى أن يصبح تقنية أساسية لا تكمن قيمتها في تطبيق واحد، بل في دمجه مع استثمارات مكملة. لم تُحسّن الكهرباء الإنتاجية الصناعية بمجرد استبدال المحرك البخاري بمحرك كهربائي، بل استلزم الأمر إعادة تنظيم المصانع، وإعادة ترتيب الآلات، وإعادة تصميم سير العمل. وينطبق الأمر نفسه على الذكاء الاصطناعي؛ فمن يطبقه على الهياكل القائمة فقط يحقق مكاسب محدودة في الكفاءة، بينما من يعيد تصميم العمليات بناءً على القدرات الجديدة يستطيع تغيير نموذج أعماله بالكامل.

لماذا نادراً ما يصل الطيارون المتميزون إلى منطقة الربح؟

يُعدّ الانتقال من المشروع التجريبي إلى التشغيل الإنتاجي المرحلة الأكثر تحديًا من الناحية الاقتصادية. ففي المشروع التجريبي، يكون حجم البيانات وقاعدة المستخدمين وتنوع العمليات ومستوى المخاطر محدودًا عادةً. ويراقب الخبراء النظام عن كثب، وتُصحَّح الأخطاء يدويًا، وتبقى الحلول التقنية الخاصة قابلة للإدارة. في المقابل، في حالة النشر على نطاق واسع، تتضاعف الاستثناءات والواجهات ومجموعات المستخدمين والمتطلبات التنظيمية. ما كان يعمل في ظروف المختبر يجب أن يعمل الآن بكفاءة تحت ضغط الوقت، مع تذبذب جودة البيانات، وضمن بيئات تقنية المعلومات القائمة.

تتسع الفجوة بين النشاط والأثر بشكل ملحوظ. تشير الدراسات إلى أنه على الرغم من استخدام العديد من المؤسسات للذكاء الاصطناعي، إلا أنها لا تزال لا تُدرك مساهمته الكبيرة في أرباحها النهائية على مستوى الأعمال. في استطلاع عالمي أُجري عام 2026، أفاد ما يقرب من تسعة من كل عشرة مشاركين باستخدامهم للذكاء الاصطناعي بانتظام في وظيفة واحدة على الأقل. في الوقت نفسه، لم يُعزِ سوى 37% منهم أي مساهمة إيجابية في الأرباح قبل الفوائد والضرائب إلى الذكاء الاصطناعي. وبلغت نسبة من استوفوا التعريف الأكثر دقة للمستخدمين ذوي الأداء العالي 6% فقط، حيث ارتبط ما لا يقل عن 5% من أرباحهم التشغيلية بالذكاء الاصطناعي، مع إدراكهم لفوائده الكبيرة.

توصلت استطلاعات أخرى، رغم استخدامها منهجيات مختلفة، إلى استنتاجات مماثلة. ففي عام 2024، كانت نحو ثلاثة أرباع الشركات لا تزال تواجه صعوبة في تحقيق قيمة ملموسة وقابلة للتوسع من الذكاء الاصطناعي. ولم تمتلك سوى نسبة ضئيلة منها قدرات متقدمة تتجاوز مجرد إثبات المفهوم. ولا ينبغي تفسير هذه الأرقام على أنها معدل فشل شامل، إذ تختلف تعريفات النجاح وأساليب أخذ العينات وفترات الملاحظة اختلافًا كبيرًا. ومع ذلك، فهي تُظهر اتجاهًا أساسيًا قويًا: فالاستحواذ على قدرات الذكاء الاصطناعي يتقدم بوتيرة أسرع بكثير من قدرة المؤسسات على ترجمتها إلى أثر مالي.

لا تكمن الأسباب الجذرية في الغالب في الخوارزمية نفسها. يُعزى ما يقارب 70% من مشاكل التوسع النموذجية إلى الأفراد والعمليات، ونحو 20% إلى التكنولوجيا، ونحو 10% فقط إلى الخوارزميات نفسها. غالبًا ما يغيب مسؤول العملية الذي لا يقتصر دوره على تنفيذ التطبيق فحسب، بل يشمل أيضًا إعادة تصميم سير العمل بالكامل. وكثيرًا ما تُختار المشاريع بناءً على الجدوى التقنية، لا الجدوى الاقتصادية. والنتيجة هي مجموعة من العروض التوضيحية الظاهرة التي تجذب الانتباه، لكنها تفتقر إلى حجم المعاملات الكافي، أو التكلفة المناسبة، أو إمكانية التميّز.

سبب آخر هو سوء فهم مفهوم توفير الوقت. فإذا أنجز موظف تقريرًا في 60 دقيقة بدلًا من 90، نظريًا يكون قد وفر 30 دقيقة. إلا أن هذا لا يُترجم إلى ربح إلا عند استثمار هذا الوقت في أعمال إضافية ذات قيمة مضافة، أو تقليل ساعات العمل الإضافية، أو تقصير فترات الانتظار، أو إعادة تخطيط القدرات الإنتاجية. وبدون تعديلات على تنظيم العمل، تبقى هذه الوفورات غير مرئية، إذ تُوزع كوقت غير مُستغل داخل النظام، ولا تظهر لا في بيان الأرباح والخسائر ولا في تحسين تجربة العملاء.

تُخلق القيمة في العملية نفسها، وليس في الطلب

إنّ أصغر وحدة ذات مغزى في عملية التحول إلى الذكاء الاصطناعي ليست النموذج، ولا حتى حالة الاستخدام الفردية، بل العملية المتكاملة. فالنموذج يجيب على سؤال، أو يصنف مستندًا، أو يقدم اقتراحًا. أما العملية، من جهة أخرى، فتربط بين المحفزات والبيانات والقرارات وعمليات التسليم والضوابط، وصولًا إلى نتيجة تجارية قابلة للقياس. وضمن هذه السلسلة فقط، يترجم الأداء التقني إلى فائدة اقتصادية.

يُوضح مثال من خدمة العملاء الفرق. إذ يُمكن لنموذج اللغة توليد مسودات ردود، مما يُقلل وقت معالجة الاستفسارات الفردية. مع ذلك، يظهر الأثر الأكبر عندما يتعرف النظام على المشكلات، ويسترجع بيانات العميل، ويتحقق من بنود العقد، ويقترح حلاً مقبولاً، ويتعامل مع الحالات الاعتيادية تلقائياً، ويُسند الحالات المعقدة إلى المختص المناسب، ويُوثق العملية بطريقة تضمن دقتها. حينها، لا يُغير الذكاء الاصطناعي طريقة كتابة البريد الإلكتروني فحسب، بل يُغير أيضاً الإنتاجية الإجمالية، ونسبة حل المشكلات من أول اتصال، ووقت الانتظار، وتكلفة كل حالة.

ينطبق المبدأ نفسه في الصناعة. إذ يُمكن لتقنية التعرف على الصور المعزولة إبراز العيوب السطحية. وتتضاعف القيمة على نطاق أوسع عند ربط هذه التقنية بمعايير الآلات، ودُفعات المواد، وبيانات الموردين، وقرارات الجودة. وبذلك، لا تستطيع الشركة فرز الأجزاء المعيبة فحسب، بل يُمكنها أيضاً تحديد الأسباب الجذرية بسرعة أكبر، وتعديل العمليات تلقائياً، وتجنب الشكاوى، وإدارة الموردين بكفاءة أعلى. وهكذا، يتحول الذكاء الاصطناعي من أداة اختبار إلى جزء لا يتجزأ من نظام إنتاج قائم على التعلم.

لذا، يُعدّ إعادة تصميم العمليات أهمّ الفروقات المتكررة بين المستخدمين العاديين والشركات ذات التأثير الكبير على النتائج. فالمؤسسات الناجحة لا تكتفي بأتمتة العمليات القائمة، بل تُحلّل الخطوات التي يُمكن حذفها، والقرارات التي ينبغي إعدادها أو تنفيذها تلقائيًا، والنقاط التي يبقى فيها التدخل البشري ضروريًا. كما تُقلّل من عمليات تسليم المهام، وتُلغي فترات التوقف، وتُعيد تعريف الأدوار. هذا أكثر تعقيدًا من مجرد تعيين مساعد، ولكنه يُحدث أثرًا أكبر وأكثر استدامة.

تحتاج محفظة القيمة إلى عدد أقل من المشاريع ومزيد من الاتساق

تعاني العديد من برامج الذكاء الاصطناعي من وفرة مفرطة متناقضة. فبسبب تنوع الذكاء الاصطناعي التوليدي الظاهر، تجمع الشركات عشرات أو حتى مئات الأفكار، ثم تُرتّب أولوياتها بناءً على مدى جاذبيتها أو وضوحها أو بساطتها التقنية. يؤدي هذا إلى تجارب صغيرة عديدة، ويُشتّت الكفاءات النادرة، ويُصعّب بناء مكونات قابلة لإعادة الاستخدام. لذا، تُركّز الاستراتيجية الأمثل على عدد محدود من مسارات القيمة حيث يُمكن نشر الذكاء الاصطناعي بشكل متكرر وعلى نطاق واسع.

لا تكفي وعود الإنتاجية العامة لاختيار حالة استخدام مناسبة. ثمة ستة أسئلة اقتصادية على الأقل تُعدّ أساسية: ما مدى تكرار العملية؟ ما هي تكاليفها الإجمالية الحالية؟ ما النسبة المئوية التي يمكن التأثير عليها بشكل واقعي؟ ما هو التأثير المحتمل على الجودة أو الإيرادات؟ ما مدى سرعة دمج الحل في العمليات الحالية؟ وما هي المخاطر الناجمة عن نتيجة غير صحيحة؟ مع أن هذه العوامل لا تُتيح حساب قيمة مستقبلية مثالية، إلا أنها تُساعد في استخلاص تصنيف موثوق.

تُعدّ العمليات ذات أحجام المعاملات الكبيرة، والقرارات الموحدة نسبيًا، والبيانات المتاحة رقميًا، وتكاليف الانتظار أو المعالجة المرتفعة، جذابةً بشكل خاص. وتشمل هذه العمليات، على سبيل المثال، مراجعة المستندات، ومعالجة الطلبات، واسترجاع المعرفة، وتطوير البرمجيات، وخدمة العملاء، وتكوين العروض، وتخطيط الصيانة، والتنبؤ بالطلب، وإدارة الجودة. أما العمليات النادرة للغاية، والإجراءات غير الموثقة جيدًا، أو القرارات التي قد تُسبب أخطاءها أضرارًا جسيمة ويصعب السيطرة عليها، فهي أقل ملاءمةً للتوسع المبكر.

غالباً ما لا يظهر التأثير الأكبر في المجالات التي يكون فيها الذكاء الاصطناعي أكثر وضوحاً. يمكن عرض تطبيقات التسويق بسرعة، لكن العمليات الخلفية المؤتمتة قادرة على تحقيق عوائد أعلى وأكثر قابلية للقياس. إن خفض تكاليف المعالجة الخارجية، وتقصير دورات الفحص، وتحسين إدارة المخزون، أو تجنب فترات التوقف المكلفة، يترجم مباشرةً إلى تحسين التكاليف، أو تقليل الالتزامات الرأسمالية، أو خفض الأداء. لذا، يجب الفصل التام بين الوضوح والقيمة.

تأخذ المحفظة المنظمة في الحسبان الترابطات بين التطبيقات. إذ يمكن لعشرة تطبيقات تستخدم بيانات العميل أو المنتج أو الآلة نفسها أن تُبنى على طبقة بيانات وتكامل مشتركة. في المقابل، تُنتج عشرة حلول مستقلة غير متصلة عشر عمليات تدقيق أمني، وعشر مشكلات في واجهة المستخدم، وعشرة نماذج صيانة. ولا تزداد الفائدة الإضافية للمشاريع إلا إذا كانت القدرات الأساسية قابلة لإعادة الاستخدام.

يجب تتبع الإنتاجية وصولاً إلى بيان الأرباح والخسائر

يحتاج كل من يرغب في توسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي إلى نظام لقياس القيمة يجمع بين المقاييس التقنية والعوامل المتعلقة بالأعمال. تُعد دقة النموذج وسرعة الاستجابة ومعدل الاستخدام ضرورية، ولكنها غير كافية. فقد يُستخدم النظام بشكل متكرر دون أن يُحقق أي قيمة مالية مضافة. في المقابل، قد يُحقق تطبيق نادر الاستخدام قيمة كبيرة في القرارات المصيرية. لذا، يجب أن يشمل القياس كل شيء بدءًا من النتائج التقنية وتأثيرها على العملية وصولًا إلى الأثر المالي.

يشمل المستوى الأول مقاييس الجودة مثل معدل النجاح، ومعدل الخطأ، ومعدل التذبذب، والاستقرار، ووقت المعالجة. أما المستوى الثاني فيصف العملية: وقت الإنجاز، ونسبة الحالات المؤتمتة، ومعدل حل المشكلات من أول اتصال، والنفايات، ووقت التوقف، ومعدل التحويل، وعدد عمليات التسليم المطلوبة. المستوى الثالث فقط هو الذي يترجم هذا التغيير إلى قيمة مالية. ويشمل ذلك تكاليف العمالة المتجنبة، وهامش الربح الإضافي، وانخفاض مستويات المخزون، وتخفيض تكاليف الضمان، وتجنب الغرامات التعاقدية، ورأس المال العامل المُحرر.

تعتمد الحسابات السليمة على وضع أساس قبل التنفيذ ومقارنته بأسلوب عمل جديد مُحكم. وينبغي، قدر الإمكان، مقارنة فرق أو مواقع أو فترات زمنية مماثلة. كما يجب مراعاة التأثيرات الموسمية، وتغيرات الطلب، وبرامج التحسين المتزامنة. وإلا، سيُنسب إلى الذكاء الاصطناعي تغييرات ناتجة في الواقع عن زيادة حجم الطلبات، أو تغييرات في الموظفين، أو تحسين العمليات الاعتيادي.

لا يقل أهمية عن ذلك إجراء تحليل شامل للتكاليف. فرسوم التراخيص ليست سوى جزء من التكاليف الفعلية. وتشمل النفقات الأخرى القدرة الحاسوبية، وإعداد البيانات، والواجهات، وإجراءات الأمان، والتقييم، والإشراف البشري، والتدريب، والدعم التشغيلي، والتعديلات المستمرة. ومع الأنظمة التوليدية، قد ترتفع تكاليف الاستدلال القائمة على الاستخدام بشكل ملحوظ. قد يبدو مشروع تجريبي مع عدد قليل من المستخدمين غير مكلف، بينما يؤدي نشره على مستوى الشركة بأكملها مع ملايين الاستعلامات إلى هيكل تكلفة جديد.

لذا، لا ينبغي التعامل مع العائد على الاستثمار كرقم واحد. بل يُعد منحنى القيمة عبر مستويات نضج متعددة أكثر دلالة. في المرحلة الأولية، تُهيمن تكاليف الإعداد. ومع ازدياد حجم الإنتاج، تنخفض تكاليف الوحدة، شريطة أن تكون المنصة والعمليات قابلة لإعادة الاستخدام. لاحقًا، قد تُحدّ تكاليف التحكم أو الطاقة أو النمذجة المتزايدة من الفائدة مجددًا. لذلك، لا تقتصر الإدارة الجيدة على مراقبة ربحية المشروع فحسب، بل تشمل أيضًا تحديد حجم الإنتاج، ومتطلبات الجودة، والبنية التشغيلية التي تضمن استمرار الربحية.

البيانات ليست مادة خام، بل هي التزام تجاري

إنّ الادعاء الشائع بأنّ البيانات هي المادة الخام للذكاء الاصطناعي غير دقيق. فالمواد الخام يُمكن شراؤها وتخزينها ومعالجتها وفقًا لمواصفات معروفة. أما بيانات المؤسسات، من جهة أخرى، فتنشأ من العمليات، وتتغير دلالاتها، وتحتوي على حقوق وصول، وغالبًا ما تعكس تناقضات تنظيمية. لذا، نادرًا ما تكون رداءة جودة البيانات مجرد مشكلة تقنية، بل هي نتيجة واضحة لعدم وضوح المسؤوليات وتضارب أساليب العمل.

يتفاقم هذا التحدي بالنسبة للذكاء الاصطناعي التوليدي. إذ يمكن لنموذج اللغة أن يُقدّم نتائج مقنعة حتى لو كانت المعلومات الأساسية قديمة أو متناقضة أو غير مكتملة. وهذا يزيد من خطر خلط المستخدمين بين اليقين اللغوي والدقة الواقعية. لذا، يجب أن تُتيح البنية القابلة للتوسع شفافيةً تامةً بشأن المصادر التي تعتمد عليها النتيجة، ومدى حداثة هذه المصادر، وما إذا كان المستخدم مُصرّحًا له بالوصول إلى البيانات المستخدمة.

في العديد من الشركات، يُعدّ الجمع بين المعايير المركزية ومسؤولية البيانات اللامركزية خيارًا منطقيًا. إذ تُحدّد الوظائف المركزية فئات الأمان، والواجهات، والبيانات الوصفية، وقواعد الجودة، والمنصات المعتمدة. بينما تتحمّل وحدات الأعمال مسؤولية ملاءمة منتجات بياناتها، وحداثتها، واستخدامها المسموح به. وهذا يمنع تحوّل قسم البيانات المركزي إلى نقطة اختناق، وفي الوقت نفسه يسمح بانتشار البيانات بشكل غير منضبط.

يُعدّ الجمع بين المعلومات المنظمة وغير المنظمة ذا أهمية بالغة. فغالبًا ما تُخزّن الفواتير وبيانات المستشعرات وبنود الطلبات في حقول ثابتة، بينما تكون العقود وتقارير الصيانة ورسائل البريد الإلكتروني والأدلة أقل تنظيمًا. وتكمن الفائدة الاقتصادية للذكاء الاصطناعي الحديث في التحليل المُدمج لكلا النوعين من المعلومات. ويتطلب ذلك تحديد الهويات، والتحكم في الوصول، والربط الدلالي، وتتبع مصادر البيانات. وبدون هذه الأسس، يبقى النموذج مجرد فكرة شاذة، منفصلة عن واقع العمليات التجارية.

مع ذلك، لا ينبغي أن يصبح العمل على البيانات شرطًا أساسيًا لا نهاية له. فليس من الضروري لأي شركة تنظيف جميع بياناتها قبل أول استخدام مثمر لها. من المنطقي اتباع نهج قائم على القيمة: إذ تحدد العملية المختارة البيانات المطلوبة وجودتها. ومن ثم، يُحقق تحسين هذه البيانات فوائد ملموسة، ويمكن إعادة استخدامها في تطبيقات أخرى. وبهذه الطريقة، يتحول تحديث البيانات من مشروع مجرد واسع النطاق إلى جزء لا يتجزأ من مبادرة لخلق قيمة قابلة للقياس.

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

التصميم المعماري الصحيح يحافظ على حرية الاختيار والانضباط في التكاليف

لا يزال التطور التكنولوجي سريعًا وغير متوقع. فالنماذج القوية أصبحت في متناول الجميع، والنماذج الأصغر حجمًا تتحسن، وتتنافس الحلول المفتوحة والحلول الاحتكارية، وتتولى الأنظمة الجديدة القائمة على الوكلاء مهامًا متعددة الطبقات بشكل متزايد. لذا، يجب ألا تعتمد بنية المؤسسة القابلة للتوسع على نموذج واحد أو مورد واحد، بل يجب أن تُمكّن من التبديل بين النماذج دون الحاجة إلى إعادة بناء كل تطبيق.

يُوصى بفصل عدة طبقات لهذا الغرض. ينبغي فصل واجهة المستخدم وعملية الأعمال عن التنسيق، والوصول إلى البيانات، والنموذج الفعلي. يجب دمج قواعد الأمان، والتسجيل، والتقييم في المنصة كخدمات مشتركة. يمكن بعد ذلك اختيار النماذج وفقًا للمهمة: نموذج صغير وغير مكلف للتصنيف، ونموذج متخصص للوثائق التقنية، ونظام أكثر قوة للتحليلات المعقدة.

لا يُعدّ تنوّع النماذج غايةً في حد ذاته، بل يخدم التحسين الاقتصادي. إنّ استخدام أقوى تقنيات الذكاء الاصطناعي المتاحة لكل طلب يُشبه استخدام شاحنة ثقيلة لكل عملية توصيل. يجب أن تتناسب الجودة والسرعة والسرية والتكلفة مع المهمة. يمكن لآليات التوجيه توزيع الطلبات وفقًا لصعوبتها ومخاطرها. غالبًا ما يكون الحل القائم على القواعد أو التحليلات التقليدية كافيًا؛ وينبغي استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي حيثما يُضيف قيمة حقيقية.

في الوقت نفسه، تتزايد أهمية قرارات التصنيع الداخلي أو الشراء الخارجي. يمكن في كثير من الأحيان شراء وظائف قياسية مثل المساعدة النصية والترجمة والتسجيل بكفاءة. مع ذلك، قد تتطلب العمليات الحيوية لأداء الأعمال تخصيصًا أوسع. لا يعني التطوير الداخلي بالضرورة تدريب نموذج أساسي. تكمن القيمة الاستراتيجية عادةً في البيانات الخاصة، ومعرفة العمليات، والتكاملات، والتقييمات، وتصميم تجربة المستخدم. أصبح النموذج الأساسي قابلاً للاستبدال بشكل متزايد؛ ومع ذلك، لا يزال تنفيذه العملي صعب التكرار.

تساهم استراتيجية المنصة أيضًا في خفض التكاليف الإضافية للتطبيقات. فإدارة الهوية المشتركة، والوصول إلى النماذج، والبروتوكولات، وإجراءات الاختبار، وموصلات البيانات، تمنع كل قسم من إعادة بناء البنية التحتية نفسها. مع ذلك، قد يؤدي التركيز المفرط على البيانات إلى كبح الابتكار. لذا، يُعدّ النموذج الموحد أكثر نجاحًا: فهو يجمع بين المبادئ التوجيهية المركزية والخدمات القابلة لإعادة الاستخدام، وإدارة المنتجات والعمليات اللامركزية.

يزيد الوكلاء من الفوائد والمسؤوليات على حد سواء

لا يقتصر المستوى التالي من التوسع على تقديم إجابات أفضل فحسب، بل يشمل أنظمةً تُنفّذ الإجراءات. تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي جمع المعلومات، والوصول إلى الأدوات، وتخطيط المهام، والتحقق من النتائج، واتخاذ إجراءات المتابعة. هذا يُحوّل دور التكنولوجيا من مجرد المساعدة إلى التشغيل شبه المستقل. وتزداد الإمكانات الاقتصادية لأن أتمتة ليس فقط أجزاء المحتوى الفردية، بل تسلسلات العمل بأكملها ممكنة.

يُغيّر هذا التطور في الوقت نفسه من مستوى المخاطر. فبإمكان الموظف تصحيح نص مسودة خاطئ، بينما قد يتسبب الوكيل الذي يُصدر أوامر، أو يُعدّل بيانات العملاء، أو يُغيّر معايير الإنتاج، في أضرار فورية. لذا، مع كل درجة إضافية من الاستقلالية، تزداد متطلبات الصلاحيات والقيود والمراقبة والتعافي. ولا ينبغي منح الاستقلالية بشكل عشوائي، بل يجب ربطها بإمكانية التراجع عن القرار.

يبدأ النموذج الهرمي المتين باقتراحات لم تُنفذ بعد، تليها إجراءات معتمدة، حيث يُؤكد كل خطوة منها شخصٌ مختص. في المرحلة التالية، يُسمح للوكيل بالتصرف باستقلالية ضمن حدود صارمة فيما يتعلق بالكميات أو البيانات أو العمليات. لا تُجدي العمليات المستقلة تمامًا إلا في حال انخفاض المخاطر، وسهولة التحقق من النتائج، وإمكانية تصحيح الأخطاء بسهولة. يمنع هذا النهج الهرمي الشركات من الاضطرار للاختيار بين التدخل اليدوي الكامل والاستقلالية غير المُقيدة.

تكتسب الأنظمة الآلية أهمية خاصة من الناحية الاقتصادية عندما تُقلل أوقات الانتظار بين الأنظمة والإدارات. فالعديد من العمليات الإدارية مكلفة ليس بسبب تعقيد كل خطوة، بل بسبب تأخير العمليات، ونقص المعلومات، وتحوّل المسؤوليات. يستطيع النظام الآلي سدّ هذه الثغرات، وجمع البيانات، وتفعيل الخطوة التالية. وبالتالي، لا تكمن الفائدة في ذكاء استثنائي بقدر ما تكمن في التنفيذ المتواصل على مدار الساعة.

في الوقت نفسه، يجب على الشركات منع الموظفين من تسريع العمليات غير الفعالة فحسب. قبل أي عملية أتمتة، يجب التساؤل عما إذا كانت الخطوة ضرورية أصلاً. وإلا، فإن المؤسسة ستُحوّل بيروقراطيتها إلى نظام رقمي وتزيد من سرعتها دون دراسة الغاية من ذلك.

إن الحوكمة ليست عائقاً، بل هي بنية تحتية للإنتاج

في التجارب الأولية، يُنظر إلى الحوكمة غالبًا على أنها قيد. ولكن على نطاق واسع، تُصبح شرطًا أساسيًا للسرعة. فإذا أُعيد التفاوض على فئات البيانات والموافقات والمسؤوليات وإجراءات الاختبار في كل مرة، سيطول كل مشروع. في المقابل، تُهيئ المعايير الواضحة بيئة آمنة تُمكّن الفرق من التطوير والإصدار بسرعة أكبر.

يجمع نموذج الحوكمة الفعال بين المسؤولية الاستراتيجية والتقنية والمهنية. وتحدد إدارة الشركة مستوى تحمل المخاطر وأهداف القيمة. ويوفر مركز الكفاءات المركزي المنصة والأساليب والمعايير الدنيا. وتتولى الإدارات المتخصصة مسؤولية العمليات والبيانات والنتائج. ويتم إشراك الشؤون القانونية وحماية البيانات وأمن المعلومات وممثلي الموظفين في وقت مبكر، بدلاً من مراجعة النظام بعد اكتماله. والأهم من ذلك، يجب أن يكون هناك شخص معين مسؤولاً في نهاية المطاف عن فوائد ومخاطر كل نظام إنتاجي.

تشمل المتطلبات الدنيا جردًا لجميع أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتصنيفًا للمخاطر، ومصادر بيانات موثقة، وحالات اختبار محددة، وتسجيلًا للأحداث، وخيارات للتدخل البشري، وإجراءات للاستجابة للحوادث. بالنسبة للذكاء الاصطناعي التوليدي، يجب أيضًا فحص دقة المعلومات، والمحتوى غير المرغوب فيه، ومقاومة التلاعب، وحماية البيانات، وحقوق المحتوى. التقييم ليس اختبار قبول لمرة واحدة، فالنماذج والبيانات وأنماط الاستخدام تتغير، ولذلك يجب مراقبة الجودة أثناء التشغيل المستمر.

بالنسبة للشركات الأوروبية، تُعدّ هذه الإمكانية ذات أهمية بالغة من الناحية التنظيمية. إذ يتبع الإطار القانوني الأوروبي نهجًا قائمًا على المخاطر. ومنذ أغسطس 2026، دخلت حيز التنفيذ قواعد رئيسية وصلاحيات إنفاذ واسعة؛ وتشمل التزامات الشفافية، من بين أمور أخرى، تفاعلات معينة مع الذكاء الاصطناعي والمحتوى الاصطناعي. أما بالنسبة للأنظمة عالية المخاطر، فتُطبّق مواعيد نهائية لاحقة متدرجة، إلى جانب متطلبات إدارة المخاطر، وجودة البيانات، والتوثيق، والإشراف البشري، والمتانة، والأمن السيبراني. وتُنشئ الشركات التي لا تُقدّم مثل هذه الأدلة إلا قبل التدقيق بفترة وجيزة هياكل موازية مكلفة. بينما تُدمج الشركات التي تُدمجها في منصتها التقنية الامتثال مع تحسين جودة العمليات.

تُعطي الحوكمة الرشيدة الأولوية للمخاطر والقيمة. يحتاج نظام المساعدة الداخلية للعصف الذهني غير الرسمي إلى ضوابط مختلفة عن تلك المطلوبة لنظام اتخاذ القرارات المتعلقة بالموظفين أو البنية التحتية الحيوية. إن فرض أقصى قدر من الرقابة بشكل موحد سيكون مكلفًا وسيُعيق الابتكار؛ بينما يُعدّ فرض حد أدنى من الرقابة إهمالًا. يكمن الحل الأمثل في إجراءات موحدة، ولكن متدرجة.

يقرر الناس ما إذا كان الوقت الموفر يترجم إلى أداء أفضل

يُحدث الذكاء الاصطناعي تغييرًا جوهريًا في طبيعة العمل على مستوى المهام. فعلى الصعيد العالمي، يعمل ما يقارب ربع العاملين في وظائف تتضمن استخدامًا للذكاء الاصطناعي التوليدي بدرجة أو بأخرى. وترتفع هذه النسبة في الدول ذات الدخل المرتفع. ومع ذلك، لا يعني هذا بالضرورة فقدان الوظائف، إذ تتضمن معظم الوظائف مهامًا يسهل أتمتتها وأخرى يصعب أتمتتها. ولذلك، يُرجّح إعادة توزيع المهام والمسؤوليات ومتطلبات المهارات.

غالبًا ما تُظهر دراسات الإنتاجية تحسينات تتراوح بين 10 و45 بالمئة للمهام المحددة بوضوح. في تجربة ميدانية واسعة النطاق مع مطوري البرمجيات، ارتفع متوسط ​​إنجاز المهام بنحو 26 بالمئة مع دعم الذكاء الاصطناعي. في خدمة العملاء، ومعالجة النصوص، والمهام القائمة على المعرفة، يستفيد الموظفون الأقل خبرة بشكل خاص لأن النظام يُتيح لهم الوصول إلى أجزاء من المعرفة الضمنية لزملائهم الأكثر خبرة. تُظهر هذه النتائج إمكانات كبيرة، ولكن لا ينبغي تطبيقها بشكل عشوائي على الشركات بأكملها.

تتمثل المهمة الإدارية الرئيسية في تحويل وفورات الوقت الفردية إلى أداء جماعي. ويتطلب ذلك تعديل الأدوار والأهداف وتخطيط القدرات. فإذا عمل فريق ما أسرع بنسبة 20%، فإنه يستطيع معالجة عدد أكبر من الحالات، وتقديم جودة أعلى، وتوفير استشارات إضافية، أو العمل بدعم خارجي أقل. وبدون اتخاذ مثل هذا القرار، يبقى من غير الواضح أين سيتم تخصيص القدرات المكتسبة.

لا ينبغي أن يقتصر التعليم المستمر على أساليب التدريب السريع. يجب أن يكون الموظفون قادرين على مراجعة النتائج، وإدراك القيود، واختيار المهام المناسبة، والتعامل مع البيانات بمسؤولية. كما يحتاج المديرون إلى فهم تصميم العمليات وقياسها وإدارة المخاطر. ولا تزال الخبرة المتخصصة في المجال ذات أهمية بالغة، بل أصبحت شرطًا أساسيًا لتقييم اقتراحات الآلات ومعالجة الحالات الاستثنائية.

في الوقت نفسه، يلوح في الأفق شكل جديد من أشكال فقدان المهارات. فإذا فوّض المهنيون الشباب مهامًا بسيطة بالكامل إلى الذكاء الاصطناعي، فقد يفوتهم فرص التعلّم التي تُنمّي لديهم لاحقًا مهارات التفكير السليم. لذا، يجب على الشركات أن تُقرر بوعي أي الأنشطة يجب أتمتتها وأيها يجب الاحتفاظ بها أو إعادة تصميمها لأغراض التدريب. يجب ألا تُقوّض الكفاءة قصيرة الأجل قاعدة المهارات طويلة الأجل.

لا يتحقق القبول من خلال التواصل وحده. يتبنى المستخدمون النظام عندما يكون موثوقًا، ويتناسب مع سير عملهم، ويقدم فائدة ملموسة. إذا تطلب الأمر مدخلات أو ضوابط إضافية، أو تغييرات في النظام، فإن الاستخدام يتراجع. لذا، يجب أن تبدأ إدارة التغيير من مكان العمل: بمشاركة المستخدمين، وآليات واضحة للتغذية الراجعة، وأهداف أداء مُعدّلة، ودعم واضح من الإدارة.

تُعد مشكلة التوسع في أوروبا أيضاً فرصة استراتيجية

يشهد تبني الذكاء الاصطناعي في أوروبا نموًا ملحوظًا، ولكنه لا يزال متفاوتًا بشكل كبير بين الدول والقطاعات وأحجام الشركات. وبحلول عام 2025، كان حوالي 20% من شركات الاتحاد الأوروبي تستخدم الذكاء الاصطناعي. وفي الدنمارك، بلغت النسبة حوالي 42%، وفي فنلندا أقل بقليل من 38%، وفي السويد حوالي 35%. أما في أدنى المستويات، فكانت رومانيا بنسبة تزيد قليلاً عن 5%، وبولندا وبلغاريا بنسبة تتراوح بين 8 و9% لكل منهما. وتعكس هذه الفروقات البنية التحتية الرقمية، والمهارات، وهيكل الصناعة، والقدرة الاستثمارية، والأطر المؤسسية.

بلغت نسبة تبني ألمانيا لهذه التقنية حوالي 26%، متجاوزةً بذلك متوسط ​​الاتحاد الأوروبي. ووصلت نسبة التبني لدى الشركات الألمانية الكبيرة إلى ما يقارب 57%، بينما بلغت حوالي 23% لدى الشركات التي يتراوح عدد موظفيها بين 10 و49 موظفًا. يوفر هذا أساسًا متينًا، ولكنه يكشف أيضًا عن فجوة كبيرة في الحجم. غالبًا ما تمتلك الشركات الصغيرة والمتوسطة معرفة قيّمة بالعمليات وبيانات متخصصة، لكنها تفتقر إلى فرق متخصصة في المنصات، وخبراء في إدارة المخاطر، وموارد استثمارية كافية.

بالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة الأوروبية، يُعدّ نهج التوسع المختلف أكثر ملاءمةً من الشركات العالمية. فبدلاً من نماذجها الخاصة، تحتاج هذه الشركات إلى منصات قياسية آمنة، وحلول مُخصصة لقطاعاتها، ومساحات بيانات مشتركة، ونماذج تشغيل خارجية. ويمكن للذكاء الاصطناعي المُدار أن يجمع الخبرات، شريطة أن تظل التبعيات وسيادة البيانات والتكاليف شفافة. ويمكن للجمعيات ومصنّعي الآلات ومزوّدي البرامج والمؤسسات البحثية توفير مكونات قابلة لإعادة الاستخدام لشبكات خلق القيمة بأكملها.

لا تكمن قوة أوروبا في حجم منصتها فحسب، بل في خبرتها الصناعية، وأسواقها المنظمة، وعملياتها المعقدة بين الشركات. تمتلك قطاعات الهندسة الميكانيكية، والخدمات اللوجستية، والطاقة، والنقل، والرعاية الصحية، والخدمات المهنية، خبرات واسعة في مجالاتها. ويُسهم تنظيم هذه المعرفة، وربطها بالبيانات التشغيلية، وترجمتها إلى منتجات ذكاء اصطناعي موثوقة، في خلق ميزة تنافسية لا يمكن تحقيقها بمجرد تبني نموذج لغوي أوسع.

لا يُعدّ التنظيم ميزةً ولا عيباً بالضرورة. ففي البداية، يزيد من الجهد المبذول وقد يُثقل كاهل الموردين الصغار بشكلٍ غير متناسب. وفي الوقت نفسه، يُنشئ متطلباتٍ للتتبع والأمان والرقابة، وهي متطلباتٌ ضروريةٌ في التطبيقات الصناعية والحساسة. وبذلك، تتمكن الشركات القادرة على تشغيل أنظمةٍ موثوقةٍ بكفاءةٍ من الوصول إلى أسواقٍ لا تكفي فيها السرعة وحدها.

تتطور القدرة الحاسوبية من كونها مشكلة ثانوية إلى عامل يتعلق بالتكلفة والموقع

يستند توسع نطاق الذكاء الاصطناعي إلى بنية تحتية مادية. ففي عام 2024، استهلكت مراكز البيانات حول العالم ما يقارب 415 تيراواط ساعة من الكهرباء، أي ما يعادل 1.5% من إجمالي استهلاك الكهرباء العالمي. وبحلول عام 2030، قد يتضاعف هذا الطلب ليصل إلى حوالي 945 تيراواط ساعة. وتُعد الخوادم المُسرّعة، ولا سيما تلك المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، من أبرز العوامل الدافعة لهذا النمو. ورغم الانخفاض الملحوظ في تكلفة العمليات الحسابية الفردية، إلا أن تزايد عدد التطبيقات وتعقيدها قد يُلغي هذه المكاسب في الكفاءة.

بالنسبة للشركات، يعني هذا أنه لم يعد بالإمكان التعامل مع قوة الحوسبة كمورد سحابي غير مرئي وغير محدود. فالتسعير، والتوافر، وموقع البيانات، وسعة الشبكة، ومصدر الطاقة، كلها عناصر أساسية في عملية اتخاذ القرار المعماري. ومع الاستخدام المكثف، تؤثر تكاليف الاستدلال بشكل مباشر على الجدوى الاقتصادية لحالة الاستخدام. ويمكن للأنظمة الوكيلة، على وجه الخصوص، أن تُولّد العديد من استدعاءات النماذج لمهمة واحدة، مما يُضاعف التكاليف.

لذا، أصبحت الكفاءة جزءًا لا يتجزأ من الإدارة الجيدة للذكاء الاصطناعي. ويشمل ذلك نماذج أصغر حجمًا وأكثر ملاءمة، وتخزين النتائج المتكررة مؤقتًا، وتقليل أوقات الإدخال، وتوزيع المهام بذكاء، والحدّ من التوليد غير الضروري. كما تكتسب مسألة ما إذا كانت المهمة تتطلب نموذجًا توليديًا أهمية متزايدة. غالبًا ما تكون البرامج التقليدية والأساليب الإحصائية والقواعد البسيطة أرخص وأسرع وأسهل في التحقق.

على المستوى الاقتصادي الكلي، يؤثر توافر الكهرباء ومراكز البيانات على القدرة التنافسية الإقليمية. من المتوقع أن تشهد الولايات المتحدة والصين أكبر زيادة في الطلب على الكهرباء بحلول عام 2030؛ بينما تشهد أوروبا نموًا أبطأ، لكنها لا تزال سوقًا مهمة. وستتمتع المواقع التي تتميز بشبكات عالية الأداء، وإجراءات ترخيص واضحة، وطاقة تنافسية، واتصال بيانات جيد، بميزة تنافسية. في الوقت نفسه، يتزايد الضغط لتلبية الطلب على سعة إضافية بطريقة صديقة للبيئة.

لا يُقلل استهلاك الطاقة من فوائد الذكاء الاصطناعي، ولكنه يستلزم إجراء تحليل شامل للتكلفة والعائد. فالنظام الذي يُقلل من استخدام المواد أو النقل أو توقف المصانع عن العمل يُمكنه توفير موارد أكثر بكثير مما يستهلكه. في المقابل، يُولّد التطبيق الذي يفتقر إلى هدف واضح نشاطًا رقميًا إضافيًا دون قيمة مُقابلة. ولذلك، تتلاقى الاستدامة والكفاءة الاقتصادية عند سؤال واحد: أي العمليات الحسابية تُحقق قيمة فعلية؟

يتطلب التوسع نظام إدارة جديد

يدمج نموذج تشغيل الذكاء الاصطناعي المتين الاستراتيجية، والمحفظة، والمنصة، والحوكمة، والمواهب، وقياس القيمة. ولا ينبغي إدارة هذه العناصر كبرامج منفصلة. فالاستراتيجية بدون منصة تُنتج عروضًا تقديمية. والمنصة بدون تدفقات قيمة مُرتبة الأولويات تُنتج بنية تحتية غير مُستغلة. والحوكمة بدون ملكية المنتج تُنتج نماذج. والتدريب بدون عمليات مُطورة يُنتج مُستخدمين أفرادًا متحمسين، ولكن دون أي تأثير على المؤسسة.

يجب على الإدارة أولاً تحديد بعض الأهداف التجارية الرئيسية، مثل تقليل أوقات التسليم، وزيادة جاهزية المصنع، وتسريع نمو شريحة العملاء، أو خفض تكاليف المعالجة. ثم تُستخلص مجالات العمليات ذات الأولوية من هذه الأهداف. ويُعيّن لكل مجال مسؤول أعمال، وفريق منتج متعدد التخصصات، ومعايير قياس قابلة للقياس. وتوفر المنصة التقنية وصولاً موحداً إلى النماذج والبيانات والأمان والتقييم.

عمليًا، يُعدّ النهج القائم على المنتج أكثر فعالية من النهج التقليدي القائم على المشروع. فنظام الذكاء الاصطناعي لا يكتمل بعد إطلاقه الأولي، إذ تتغير سلوكيات المستخدمين والبيانات وإصدارات النماذج وقواعد العمل. لذا، يجب على الفريق المراقبة والاختبار والتحسين. وعليه، ينبغي أن يغطي التمويل ليس فقط التطوير، بل أيضًا التشغيل وضمان الجودة والتطوير المستمر.

يتحقق التوسع من خلال قوالب قابلة لإعادة الاستخدام. على سبيل المثال، إذا أنشأت شركة ما نظامًا آمنًا لمعالجة المستندات الخاصة بالعقود، فيمكن استخدام أجزاء منه للفواتير والمواصفات الفنية والشكاوى. وإذا أنشأت بيئة تقييم لنماذج اللغة، فيمكن اختبارها على منتجات متعددة. لذا، ينبغي لكل حالة استخدام ناجحة أن تُحقق فوائد محلية وتُوسع في الوقت نفسه قدرات الشركة الشاملة.

لا يقل أهمية عن ذلك وجود استراتيجية خروج متسقة. يجب إيقاف التطبيقات التي لا تحقق نتائج كافية بعد فترة محددة، أو إعادة تصميمها جذرياً. في العديد من المؤسسات، تستمر المشاريع التجريبية لأن لا أحد يرغب في الاعتراف بفشلها، مما يستنزف الميزانية والجهود. أما ثقافة الابتكار الراسخة، فتنظر إلى الإنهاء لا كهزيمة، بل كتخصيص منضبط للموارد.

تُحسم المنافسة الحقيقية وفقًا للنموذج

سيستمر أداء نماذج الذكاء الاصطناعي في التحسن، بينما تصبح الوظائف المماثلة متاحة على نطاق أوسع وبأسعار معقولة. هذا يُغير من موازين القوى التنافسية. فامتلاك نموذج قوي نادرًا ما يكون حكرًا على فئة معينة. ما هو أكثر قيمة هو البيانات الفريدة، والمعرفة المتعمقة بالعمليات، والمنظمة المتعلمة، وعلاقات العملاء المتكاملة، والقدرة على تشغيل الأنظمة بأمان.

لذا، لا ينبغي للشركات أن تسأل عن النموذج الذي تملكه، بل عن القدرات التنظيمية التي تعمل على تطويرها. هل بإمكانها إعادة تصميم عملية ما بوتيرة أسرع من منافسيها؟ هل بإمكانها التعلم بشكل منهجي من خلال التغذية الراجعة؟ هل بإمكانها قياس الجودة والمخاطر في الوقت الفعلي؟ هل بإمكانها تبادل النماذج الجديدة دون الحاجة إلى إعادة تطوير تطبيقاتها؟ وهل بإمكانها إشراك الموظفين بطريقة تُفضي إلى اتخاذ قرارات أفضل بفضل الدعم الفني؟

يجب أن تظل التوقعات الاقتصادية الكلية واقعية. تتراوح التقديرات الخاصة بالمكاسب الإنتاجية السنوية الإضافية الناتجة عن الذكاء الاصطناعي في دول مجموعة السبع بين 0.2 و1.3 نقطة مئوية تقريبًا على مدى العقد المقبل، وذلك تبعًا للافتراضات المتعلقة بالتبني والتطبيق. هذا التباين الواسع مهم لأن التأثير الاقتصادي الكلي لا ينتج عن أداء النموذج وحده، بل يعتمد على الاستثمار والمهارات وديناميكيات الشركات والمنافسة وسرعة التكيف التنظيمي.

ستتوزع القيمة بشكل غير متساوٍ على مستوى الشركة. فالمبادرون الأوائل لا يفوزون بالضرورة، بل العامل الحاسم هو قدرتهم على التعلم أسرع من تقادم التكنولوجيا. أما المتأخرون في تبني التقنيات، فلا يخسرون بالضرورة إذا اعتمدوا حلولًا مجربة وفعّالة. وستبرز الفجوة الأكبر بين المؤسسات التي تفهم الذكاء الاصطناعي كعملية تحويل مستمرة في خلق القيمة، وتلك التي تتعامل معه كمجموعة من أدوات البرمجيات الإضافية.

لذا، يبدأ خلق القيمة الحقيقية بحقيقة قد تكون مزعجة: لا يتوسع نطاق الذكاء الاصطناعي بمجرد أن يصبح النموذج أكثر ذكاءً، بل يتوسع عندما تتخذ الشركة قرارات أكثر دقة بشأن ما يجب أتمتته، وتعيد هيكلة عملياتها باستمرار، وتنظم البيانات بشكل موثوق، وتحدد المسؤوليات بوضوح، وتتابع كل تأثير وصولاً إلى البيانات المالية. تفتح التكنولوجيا آفاقًا واسعة، والإدارة هي من تقرر ما إذا كانت هذه الآفاق ستترجم إلى إنتاجية ونمو وقدرة تنافسية.

لن تكون الشركات التي تمتلك أكبر عدد من المشاريع التجريبية هي الفائزة في المرحلة القادمة، بل الشركات التي تُطوّر نظامًا مُستدامًا لخلق القيمة انطلاقًا من عدد قليل من التطبيقات ذات الأولوية. ستتعامل هذه الشركات مع الذكاء الاصطناعي لا كحل سحري ولا كمجرد تحديث لتكنولوجيا المعلومات، بل كبنية تحتية جديدة للإنتاج واتخاذ القرارات. عند هذه النقطة تحديدًا ينتهي نطاق الإمكانات وتبدأ القيمة الاقتصادية.

من الشفافية إلى الثقة: مسارك القابل للتوسع مع Xpert.Digital - الصورة: Xpert.Digital

في مجال الأعمال الصناعية بين الشركات، نادراً ما تنشأ علاقات تجارية مستدامة بين عشية وضحاها. بل تتطور تدريجياً من خلال الشفافية، والأهمية المهنية، والتواصل المستمر، وبناء الثقة المتنامية. ويُعالج نموذج Xpert.Digital ذو المراحل الأربع هذا الأمر تحديداً: فهو يُقدم مساراً منظماً يبدأ بنقطة دخول سهلة، ويمكن تطويره إلى تعاون أعمق في تنمية الأعمال عند الحاجة.

بدلاً من الاعتماد على وعود تسويقية براقة، يضع هذا النموذج العلاقة في صميم اهتمامه. تبدأ الشركات بمقاييس محددة بوضوح وسهلة الحساب، ثم تقرر، بناءً على خبرتها، مدى رغبتها في توسيع نطاق التعاون. ومن العوامل الرئيسية في هذه العملية السلسة لبناء الثقة: أن المنصة تتجنب تماماً الإعلانات المزعجة، بحيث يبقى التركيز التحريري منصباً بالكامل على خبرة الشركات.

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• من الشفافية إلى الثقة: مسارك القابل للتوسع مع Xpert.Digital

☑️ 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