لم يعد الذكاء الاصطناعي وعدًا بأن يصبح أحد المتجهات الرئيسية للتحول الرقمي في تجارة التجزئة والصناعة وقطاع الخدمات. ومع ذلك، لا يزال النقاش السائد في الشركات مشوهًا. بدلاً من مناقشة كيفية توليد القيمة باستخدام الذكاء الاصطناعي، تظل العديد من المؤسسات عالقة في السؤال الخاطئ “لماذا لا يحقق الذكاء الاصطناعي النتائج؟”. الجواب، كما تظهر بيانات الممارسة والصور، أقل في التكنولوجيا وأكثر في الافتقار إلى الوضوح الاستراتيجي والاستعداد التنظيمي.
النقطة المركزية بسيطة: الذكاء الاصطناعي لا يفشل من تلقاء نفسه. فهو يفشل عندما يتم التعامل معه على أنه طريقة أو اختصار أو حل عام لمشاكل غير محددة. وهذا ما يفسر لماذا، على الرغم من الحجم المتزايد للاستثمارات، فإن العديد من المبادرات لا تجتاز المرحلة التجريبية أو تحقق عوائد أقل من المتوقع.
لقد تم بالفعل التغلب على المناقشة حول العمليات التي لم يعد الذكاء الاصطناعي اتجاهًا فيها. اليوم، يعد الذكاء الاصطناعي جزءًا هيكليًا من جوهر المؤسسات الرائدة. في مجال البيع بالتجزئة، يتم دمجه مع التسعير الديناميكي وتخصيص العروض والتنبؤ بالطلب وإدارة المخزون. وفي الصناعة، أصبح ضروريًا للصيانة التنبؤية وأتمتة العمليات ومراقبة الجودة وتحسين سلسلة الإنتاج. وفي الخدمات، فإنه يعيد تعريف خدمة العملاء والتخطيط التشغيلي والتحليل المالي وإدارة المخاطر.
الفرق لا يكمن في استخدام الذكاء الاصطناعي، بل في استخدامه بطريقة مكثفة ومتكاملة وموجهة نحو القيمة. الشركات التي تستخرج نتائج حقيقية لا ترى الذكاء الاصطناعي كمشروع معزول، بل كطبقة متقاطعة تشمل التسويق والمبيعات والخدمات اللوجستية والتمويل والموارد البشرية والعمليات.
ومن الناحية العملية، لا يزال التأثير الأولي الأكبر للذكاء الاصطناعي يتركز على الكفاءة التشغيلية وخفض التكاليف. تعد أتمتة المهام المتكررة وتقليل الأخطاء البشرية وتسريع العمليات وزيادة الحجم من الفوائد الواضحة والقابلة للقياس.
ومع ذلك، فهذه ليست سوى المرحلة الأولى من النضج. تستخدم معظم المؤسسات المتقدمة بالفعل الذكاء الاصطناعي لنمو الإيرادات وزيادة الهوامش وتحسين عملية صنع القرار. وهنا، تنشأ القيمة عندما يبدأ القادة العمل بطريقة أكثر اعتماداً على الحقائق، مدعومين بالنماذج التنبؤية والتحليل في الوقت الفعلي ومحاكاة السيناريوهات. لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة تشغيلية ويبدأ في التأثير على القرارات الإستراتيجية. معظم حالات الفشل في تنفيذ الذكاء الاصطناعي ليست تقنية. فهي تنظيمية، وتصميم الحلول، وثقافية. ومن بين الأخطاء الأكثر تكرارًا، تبرز:
- التقليل من التأثيرات الثقافية من خلال تجاهل تأثير الذكاء الاصطناعي على الأدوار والروتين وسلطة اتخاذ القرار.
- ركز على الطيارين ذوي قابلية التوسع المنخفضة، الذين يعملون كعرض تكنولوجي ولكنهم لا يحافظون على الإنتاج عندما يكونون على نطاق واسع.
- تجنب إعادة اختراع العمليات من خلال محاولة دمج “fit” AI فقط في نماذج تسليم القيمة القديمة.
- افصل التكنولوجيا عن العميل، مع إغفال أن إعادة تصميم الرحلة يجب أن توجه أي تطبيق للذكاء الاصطناعي.
وتفسر هذه الأخطاء السبب وراء توليد العديد من المبادرات للحماس الأولي، ولكنها لا تصمد أمام اختبار الزمن.
البيانات مأخوذة من دراسة استقصائية للمديرين التنفيذيين الرائدين في السوق أجراها إيمرسون بينها، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة AITOUR.AI, ، تعزيز هذه القراءة. في الاستطلاع المقدم، كان الألم الأكبر المرتبط بالذكاء الاصطناعي والابتكار هو “، نقص الأشخاص المستعدين، مع أغلبية كبيرة من الأصوات. في الخلفية يظهر ”، نقص الوضوح، “، يظهر نقص عائد الاستثمار كنتيجة محسوسة، وليس كسبب هيكلي.
عائد الاستثمار ليس المرض، بل هو العرض. وكما أن التقرير السيئ لا يفسر الفشل المدرسي وحده، فإن غياب العائد المالي لا يفسر فشل الذكاء الاصطناعي. فهو يكشف فقط عن المشاكل السابقة: القرارات سيئة الصياغة، والحلول سيئة التصميم، والفرق غير المستعدة لتشغيل النماذج وتوسيع نطاقها وتطويرها.
الوضوح الاستراتيجي والإعداد: أساس المشكلة
يتجلى عدم الوضوح عندما تتبنى الشركات الذكاء الاصطناعي دون مبرر واضح. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي حيث يمكن أن تحل لوحة المعلومات. يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي لإجراء حسابات وتفاعلات بسيطة. تتم محاولة استبدال العمليات بأكملها دون إعادة تصميم بنية الحل.
إن الافتقار إلى الاستعداد يتجاوز الناس. فهو ينطوي على عدم كفاية الهندسة التكنولوجية، وانخفاض جودة البيانات، والافتقار إلى الحوكمة والقرارات المركزية لدى القادة الذين ليس لديهم معرفة رقمية بالقراءة والكتابة. لا تقوم حلول الذكاء الاصطناعي بتوسيع نطاق “ من النهاية إلى النهاية دون هندسة قوية وتكامل البيانات وفرق مؤهلة.
ومن المثير للاهتمام أن العديد من الشركات تؤدي الكثير ولكن أدائها ضعيف. هناك الإفراط في التنفيذ وتوجيه أقل.
في تجارة التجزئة، تُظهر الشركات الرقمية المحلية قوة الذكاء الاصطناعي كل يوم عند دمجها مع بيانات عالية الجودة. فهي تقوم بتخصيص العروض، ودمج القنوات، وزيادة التحويل، وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي قيمة العمر من العميل. إنه ليس سحرا. إنه وضوح الغرض المضاف إلى إتقان البيانات.
وفي الصناعة، يستخدم القادة العالميون الذكاء الاصطناعي للحد من أوجه القصور، وتسريع دورات الإنتاج وخفض التكاليف الهيكلية. وتعمل التكنولوجيا كمضاعف للإنتاجية، مما يمكنهم من المنافسة في البيئات الطرفية التي تتعرض لضغوط متزايدة.
في الخدمات، يقوم الذكاء الاصطناعي بالفعل بتحويل خدمة العملاء وتخطيط المخزون والإدارة المالية والعمليات الداخلية. والفرق هو بين أولئك الذين ينفذون روبوتات الدردشة المعزولة وأولئك الذين يعيدون تصميم العمليات الكاملة باستخدام الذكاء الاصطناعي في المركز.
الذكاء الاصطناعي كمحرك لمرونة الأعمال
في بيئات عدم اليقين الاقتصادي والسياسي، يصبح الذكاء الاصطناعي أداة للبقاء التنافسي، مما يمكّنك من تقليل النفقات على نطاق واسع، والتفاعل بشكل أسرع مع تغيرات السوق، واتخاذ القرارات بناءً على البيانات، وليس الحدس.
تستخدم الشركات المرنة الذكاء الاصطناعي لتوقع السيناريوهات وتعديل الاستراتيجيات وحماية الهوامش. أولئك الذين لا يفعلون ذلك يفقدون خفة الحركة والقدرة التنافسية والأهمية.
الفرق بين الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي كأداة نقطية وتلك التي تعامله كمحرك استراتيجي واضح في النتائج. تتمتع الأخيرة بأداء مالي أفضل ورضا أكبر للعملاء وقرارات أسرع واتساق تشغيلي أكبر.
إنهم لا يطلبون من “where استخدام AI”، ولكن “how لإعادة تصميم الأعمال منه”. استثمر في التدريج والوضوح والهندسة المعمارية قبل فرض عائد الاستثمار.
ولذلك فإن الذكاء الاصطناعي لا يفشل. تفشل المنظمات في اعتماده دون وضوح وإعداد. التحدي الحقيقي ليس تكنولوجيًا، بل استراتيجيًا وإنسانيًا. وطالما تصر الشركات على التعامل مع عائد الاستثمار كنقطة انطلاق، فإنها ستظل محبطة. يبدأ الطريق الصحيح بالأساس: وضوح الهدف، والأشخاص المؤهلون، والحلول المصممة جيدًا.
