«نحتاج إلى الذكاء الاصطناعي» ليست استراتيجية—هذا هو ما يجب أن تكون عليه | Success علي

```html

«نحتاج إلى الذكاء الاصطناعي» ليست استراتيجية—هذا هو ما يجب أن تكون عليه

في غرف الاجتماعات عبر المملكة المتحدة، يتردد صدى عبارة مألوفة: «نحتاج إلى الذكاء الاصطناعي». لكن إليك الحقيقة غير المريحة: هذه ليست استراتيجية—بل مجرد أمنية.

الاستراتيجية الحقيقية لا تبدأ بتقنية، بل بمشكلة. كما قال لي أحد المديرين التنفيذيين المخضرمين في مجال التجزئة مؤخرًا: «نحن لا نحتاج إلى الذكاء الاصطناعي. نحن بحاجة إلى جعل تنبؤات المخزون أكثر دقة بنسبة 40%». هذا هو الفرق بين استخدام المصطلحات الرنانة والتحول الحقيقي للأعمال.

الشركات البريطانية التي تنجح في استخدام الذكاء الاصطناعي لا تطارد الأدوات اللامعة. بل تحدد قرارات محددة، إذا تم تحسينها، ستفتح قيمة هائلة. وغالبًا ما تدور هذه القرارات حول ما أسميه العُقدة الاستراتيجية.

ما هي العُقدة الاستراتيجية؟

العُقدة الاستراتيجية ليست مجرد عقبة تشغيلية عادية—بل هي القيود الوحيدة التي، إذا تم إزالتها أو تحسينها، ستسارع بشكل كبير أداء عملك بأكمله.

فكّر فيها كاختناق مروري على طريق سريع. إصلاح الحفر على الطرق الجانبية لن يساعد إذا كان الطريق السريع نفسه مزدحمًا. وبالمثل، أتمتة تسويق البريد الإلكتروني لن تُحدث فرقًا إذا كان سلسلة التوريد لا تستطيع تلبية الطلب بسبب ضعف التنبؤ.

بالنسبة للعديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة في المملكة المتحدة، توجد هذه العُقدة في مجالات مثل:

• تنبؤات المخزون – مما يؤدي إلى فائض أو نفاد المخزون
• التنبؤ بالتدفق النقدي – مما يسبب أزمات سيولة
• التنبؤ بانسحاب العملاء – مما يؤدي إلى فقدان القيمة مدى الحياة
• جدولة الإنتاج – مما يخلق تأخيرات وهدرًا

الذكاء الاصطناعي ليس سحرًا—لكن عند تطبيقه على العُقدة الصحيحة، يصبح مضاعفًا للقوة.

لماذا تفشل عبارة «نحتاج إلى الذكاء الاصطناعي» (وما الذي ينجح بدلًا منها)

وفقًا لتقرير ماكينزي 2023، فإن 55% من المؤسسات اعتمدت الذكاء الاصطناعي في وظيفة أعمال واحدة على الأقل—لكن فقط 21% أبلغت عن فوائد مالية كبيرة. فما سبب الفجوة؟

لأن معظم الشركات تبدأ بالأداة، وليس بالنتيجة.

قارن بين هذين النهجين:

النهج أ: «لنقم بشراء منصة ذكاء اصطناعي.» → ارتباك، هدر للميزانية، عائد استثمار منخفض.

النهج ب: «إذا قللنا خطأ التنبؤ بنسبة 40%، فسنخفض 250 ألف جنيه إسترليني من تكاليف التخزين ونعزز التسليم في الوقت المحدد بنسبة 30%.» → عائد استثمار واضح، نجاح قابل للقياس، دعم من الإدارة العليا.

النهج الثاني يُصوّر الذكاء الاصطناعي كـأداة تمكين—وليس الهدف نفسه. وهكذا يفكّر الفائزون.

مثال واقعي: تحسين تنبؤات مخزون تاجر تجزئة بريطاني بنسبة 40%

لنأخذ مثال «ستايل هوم»، تاجر تجزئة بريطاني متوسط الحجم للسلع المنزلية (تم تغيير الاسم للسرية). كانوا يفقدون مبيعات بسبب نفاد المخزون المتكرر، وفي الوقت نفسه يدفعون رسوم تخزين عالية للمنتجات بطيئة الحركة.

لم تقل إدارتهم: «نحتاج إلى الذكاء الاصطناعي». بل سألوا: «أي قرار، إذا تم تحسينه، سيُحدث تحولًا في عملنا؟»

كان الجواب: قرارات إعادة تعبئة المخزون.

تعاونوا مع شركة متخصصة في علوم البيانات لبناء نموذج بسيط للتعلم الآلي يدمج:

• المبيعات التاريخية
• الموسمية والعروض الترويجية
• بيانات الطقس المحلية (نعم، فعلاً—الناس يشترون المزيد من البطانيات عندما يكون الجو باردًا!)
• إشارات الاتجاهات من وسائل التواصل الاجتماعي

خلال ستة أشهر، تحسّنت دقة التنبؤ بنسبة 42%. وكانت النتائج:

• خفض المخزون الزائد بنسبة 23%
• انخفاض حالات نفاد المخزون بنسبة 18%
• توفير 180 ألف جنيه إسترليني سنويًا في الخدمات اللوجستية والتخزين

لاحظ: لم «ينفذوا الذكاء الاصطناعي». بل حلّوا مشكلة محددة ذات تأثير كبير—وكان الذكاء الاصطناعي ببساطة أفضل أداة لتحقيق ذلك.

كيف تجد عُقدتك الاستراتيجية

هل أنت مستعد للانتقال من الضجيج إلى النتائج؟ اسأل فريقك هذه الأسئلة الثلاثة:

1. ما المؤشر التشغيلي الوحيد الذي، إذا تحسّن بنسبة 20–50%، سيكون له أكبر تأثير على الإيرادات أو الربحية أو رضا العملاء؟
2. أين يقضي أفضل موظفيك وقتًا طويلاً في اتخاذ قرارات متكررة وعالية الأهمية؟
3. ما البيانات التي نمتلكها بالفعل ولكن لا نستخدمها بشكل كافٍ؟

ستوجهك إجاباتك نحو عُقدتك. من بين المواضيع الشائعة التي نراها في الشركات البريطانية:

• «يفقد فريق المبيعات ساعات في تأهيل عملاء محتملين لن يتحولوا أبدًا.» → العُقدة: تصنيف العملاء المحتملين
• «نفوّت باستمرار مواعيد التسليم لأن التوجيه يتم يدويًا.» → العُقدة: التخطيط الديناميكي للوجستيات
• «لا يستطيع موظفو خدمة العملاء الوصول إلى سجل التفاعل السابق بسرعة كافية.» → العُقدة: استرجاع المعرفة الفوري

بمجرد تحديدها، يمكنك تقييم ما إذا كان الذكاء الاصطناعي (أو حتى أتمتة أبسط) هو الحل المناسب.

تحذير: ليست كل مشكلة بحاجة إلى الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي ليس دائمًا الحل. أحيانًا، يكون الإصلاح في إعادة تصميم العمليات أو التدريب الأفضل أو مؤشرات الأداء الأكثر وضوحًا.

لكن عندما تتضمن عُقدتك التعرف على الأنماط في بيانات معقدة وعالية الحجم—مثل تنبؤات الطلب، أو كشف الاحتيال، أو الصيانة التنبؤية—فإن الذكاء الاصطناعي يتألق.

كما تشير هارفارد بزنس ريفيو: «المديرون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي سيحلون محل أولئك الذين لا يستخدمونه»—لكن فقط إذا استخدموه لحل مشكلات أعمال حقيقية.

ابدأ صغيرًا، فكّر كبيرًا

لست بحاجة إلى مشروع تحول رقمي بقيمة 500 ألف جنيه إسترليني للبدء. تبدأ العديد من الشركات البريطانية بـتجربة مدتها 90 يومًا تركز على قرار واحد:

• التنبؤ بأعلى 10 منتجات معرضة لنفاد المخزون الشهر القادم
• تحديد الفواتير المرجّح أن يُعترض عليها قبل إرسالها
• تحديد العملاء الذين تزيد احتمالية انسحابهم عن 80% خلال 30 يومًا

هذه الانتصارات الصغيرة تبني الثقة، وتحقق عائدًا استثماريًا، وتنشئ زخمًا لتبني أوسع.

دورك الآن: حدد عُقدتك

إذن، ما هي عُقدتك الاستراتيجية؟

هل هي التنبؤ؟ التدفق النقدي؟ الاحتفاظ بالعملاء؟ الكفاءة التشغيلية؟

لا تبدأ بـ«نحتاج إلى الذكاء الاصطناعي». ابدأ بـ: «إذا استطعنا تحسين هذا القرار الوحيد بنسبة 40%، فكل شيء آخر سيصبح في مكانه الصحيح.»

بهذه الطريقة، تتفوق الشركات البريطانية بهدوء على منافسيها—ليس من خلال مطاردة الذكاء الاصطناعي، بل من خلال حل المشكلات الصحيحة بالأدوات المناسبة.

هل أنت مستعد لتحويل عُقدتك إلى اختراق؟ اكتشف المزيد من الاستراتيجيات العملية للنمو التجاري، والإنتاجية، والاعتماد الذكي للتكنولوجيا على success علي كاظم. من حيل إدارة المخزون إلى نصائح النوم الجمالي التي تعزز أداء المدراء التنفيذيين، نغطي ما يُحدث فرقًا حقيقيًا.

→ زُر success علي كاظم الآن

المراجع

• ماكينزي آند كومباني. (2023). حالة الذكاء الاصطناعي في 2023: السنة البارزة للذكاء الاصطناعي التوليدي. اقرأ المزيد
• هارفارد بزنس ريفيو. (2023). الذكاء الاصطناعي لن يحل محل المديرين—لكن المديرين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي سيحلون محل أولئك الذين لا يستخدمونه. اقرأ المزيد
• وزارة العلوم والابتكار والتكنولوجيا في المملكة المتحدة. (2023). خطة العمل لفرص الذكاء الاصطناعي. اقرأ المزيد

```