تُعَدّ قلة البيانات حول ما يحمله المستقبل من تحديات وفرص أحد أكبر العقبات التي تواجه القادة أثناء التخطيط لنمو شركاتهم. في مثل هذه الظروف، يمكن للقادة اتباع ثلاث استراتيجيات للحصول على رؤى ثاقبة: دراسة العملاء والشركات الناشئة لاكتشاف علامات التغيير، تجربة التقنية الجديدة بدلاً من مجرد القراءة عنها، وممارسة “التفكير الترابطي” الذي يتضمن ربط مفهومين مختلفين ظاهرياً للوصول إلى فكرة مبتكرة.

تحديد اتجاه استراتيجي في وسط حالة عدم اليقين ليس بالأمر السهل. واحدة من المشكلات المستمرة هي أن البيانات اللازمة لتبرير مسار العمل لا تصبح واضحة إلا بعد فوات الأوان، هذه المشكلة، التي يمكن تسميتها مفارقة المعلومات والفعل، تتطلب حلاً غير تقليدي، ففي هذه الحالة يجب على القادة اتخاذ قرارات حتى عندما تشير البيانات إلى عكس ذلك.

لا يعني ذلك أن على القائد تجاهل البيانات، بل يجب عليه أن يدرك حدود البيانات التي يستخدمها عادةً في اتخاذ قرارات استثمارية استراتيجية، مثل حجم السوق ومعدلات النمو والحصة السوقية وهوامش الربح؛ فهذه البيانات تشرح ما تحقق بالفعل وليست تنبؤاً بما قد يحدث.

لا يمكن الاعتماد على التخمين أو الحدس البحت في عملية صنع الاستراتيجية، بل يجب على القائد البحث بطرق مدروسة عن رؤى جديدة تساعده على فهم الأمور وتحديد المسار وسط حالة عدم اليقين؛ هذا المقال يشرح ثلاث طرق لتحقيق ذلك.

1-  ابحث عن إشارات تحذير مبكرة للتغيير

أحد أسس برنامج التغيير الذي أطلقه ساتيا ناديلا في مايكروسوفت كان الانتقال من التركيز على المؤشرات المتأخرة مثل الإيرادات، إلى المؤشرات الرئيسية مثل صافي نقاط الترويج. فالمؤشرات المتأخرة تعكس قرارات اتُخذت في الماضي، بينما تشير المؤشرات الرئيسية إلى فرص أو تحديات مستقبلية.

بالإضافة إلى تحديد المؤشرات الرئيسية على لوحات المتابعة، يجب على المسؤولين التنفيذيين البحث عن إشارات تحذير مبكرة للتغيير في موقعين رئيسيين.

الموقع الأول هو العملاء؛ يجب عليك فهم كيفية تفكير العملاء الحاليين في الحلول الناشئة، والتركيز على الأخطاء الوشيكة؛ أي عندما يفكر العملاء في بدائل ولكنهم يرفضونها في النهاية. هذا التحليل ساعد الذراع الأسترالية لشركة كينغ آند وود ماليسونز (King & Wood Mallesons) القانونية على ملاحظة أن العملاء بدأوا يأخذون مزودي التقنية القانونية الجدد بجدية، مما دفع الشركة لتطوير قدراتها التقنية قبل أن يظهر ذلك في البيانات التقليدية.

يجب أن يقضي المسؤولون التنفيذيون وقتًا مع مجموعة متنوعة من العملاء، تشمل العملاء المخلصين التقليديين والعملاء الذين انتقلوا إلى حلول أخرى وأولئك الذين يواجهون تحديات كبيرة. على سبيل المثال، قامت إحدى شركات المشروبات بدراسة كيفية تصرف الجنود في درجات الحرارة الشديدة لاكتشاف حلول مبتكرة يمكن تطبيقها مثل إضافة أقراص مغذية إلى الماء أو تطوير تغليف جديد يحافظ على برودة المشروبات لفترات أطول.

الموقع الثاني هو الشركات الناشئة في نفس القطاع؛ يجب أن يكون المسؤولون التنفيذيون على دراية وثيقة بنشاط هذه الشركات. بالرغم من أن معظم الشركات الناشئة قد تفشل، إلا أن الانتباه للتغييرات المهمة يمكن اكتشافه مبكرًا. على سبيل المثال، عندما استثمرت مايكروسوفت في شركة أوبن أيه آي، كانت قادرة على متابعة التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي عن كثب. لذلك، عليك تجاوز الشركات الناشئة المشهورة والبحث في الشركات التي لا تزال في وضع التخفي، أو زيارة مختبر جامعي لاكتشاف تقنيات المستقبل، مما يعزز حدسك في تحديد مسارك خلال حالة عدم اليقين.

2-   جَرّب المستقبل من اليوم

يقول كاتب الخيال العلمي ويليام غيبسون: “لقد وصل المستقبل بالفعل، لكنه لم يصل إلى الجميع بالتساوي”. لتجربة المستقبل اليوم، عليك اكتساب خبرة عملية في التقنيات الناشئة. في أحد المقررات التي في كلية تاك للأعمال (Tuck School of Business) التابعة لجامعة دارتموث  (Dartmouth College)، طلبت من الطلاب كتابة “تقرير من المستقبل”. يبدأ التقرير بتجربة بعض التقنيةت الناشئة مثل المركبات الذاتية القيادة أو العملات المشفرة أو التشخيص بالحمض النووي أو الرياضات الإلكترونية أو الطباعة الثلاثية الأبعاد، ثم التفكير في أكثر ما أدهشهم، وتخيل التطورات التي ستطرأ على هذه التقنية بعد 10 سنوات وأثرها على المؤسسات الحالية وفرص الشركات الناشئة. دائماً ما يُظهر هذا النشاط أن تجربة التقنية توفر معرفة أعمق بكثير من مجرد القراءة عنها.

3-   مارس التفكير الترابطي

منذ نحو 15 عاماً، قاد هال غريغرسن من معهد ماساتشوستس للتقنية (MIT) وجيف داير من جامعة بريغام يونغ (Brigham Young University) دراسة مهمة لتحديد سمات المبتكر الناجح. ومن النتائج الرئيسية التي توصلا إليها ولخصاها في كتاب “جينات المبتكر” (The Innovator’s DNA) (الذي شارك في تأليفه كلايتون كريستنسن)، أن المبتكر متفوق فيما يسمى “التفكير الترابطي”؛ أي أنه يربط بين مفهومين متباينين ظاهرياً ليبلور منهما فكرة جديدة. التفكير الترابطي هو أساس نجاح صناعة السينما في هوليوود، في كتاب “صُنعت لتبقى” (Made to Stick)، يصف المؤلفان تشيب ودان هيث “خطاب هوليوود الترويجي” الذي يتضمن ركيزةً مألوفة ومنعطفاً مفاجئاً غير مسبوق؛ فعلى سبيل المثال روّج لفيلم “سبيد” (Speed)  (إنتاج 1994) بأنه مثل فيلم “داي هارد” (Die Hard) ولكن على متن حافلة. هنا، فيلم “داي هارد” هو الركيزة المألوفة لأنه كان ذائع الصيت، فجذب الاهتمام؛ أما “على متن حافلة” فهو الانعطاف المختلف، ونجح في إثارة فضول المستمعين.

خاتمة

في ظل ندرة البيانات حول ما يحمله المستقبل من تحديات وفرص، يواجه القادة صعوبة كبيرة في صياغة قرارات استراتيجية لنمو شركاتهم. ومع ذلك، يمكن تبني ثلاث استراتيجيات للحصول على رؤى ثاقبة تساعد على تجاوز حالة عدم اليقين:

1.    البحث عن إشارات تحذير مبكرة للتغيير: بدلاً من الاعتماد فقط على المؤشرات المتأخرة مثل الإيرادات، ينبغي للقادة التركيز على المؤشرات الرئيسية مثل صافي نقاط الترويج. بالإضافة إلى ذلك، يجب على المسؤولين التنفيذيين قضاء وقت مع العملاء والشركات الناشئة لفهم الاتجاهات والتغيرات المستقبلية.

2.    تجربة المستقبل من اليوم: على القادة اكتساب خبرة عملية في التقنيات الناشئة بدلاً من الاكتفاء بقراءة عنها. هذه التجربة العملية توفر معرفة أعمق تساعد على استشراف المستقبل وفهم تأثير التقنيات الجديدة على المؤسسات الحالية وفرص الشركات الناشئة.

3.    ممارسة التفكير الترابطي: ربط بين مفاهيم مختلفة ظاهرياً للوصول إلى أفكار مبتكرة. هذا النوع من التفكير هو سمة رئيسية للمبتكرين الناجحين ويمكن أن يساعد القادة على بلورة استراتيجيات جديدة في ظل حالة عدم اليقين.

من خلال اتباع هذه الاستراتيجيات، يمكن للقادة اتخاذ قرارات مستنيرة تساعد على قيادة شركاتهم نحو النمو والابتكار، حتى في ظل ظروف عدم اليقين ونقص البيانات التقليدية.

ببساطة يُعرف الذكاء الاصطناعي على أنه قدرة الآلات في أداء المهام التي تتطلب الذكاء البشري، مثل التفكير والتعلم واتخاذ القرار. يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة، مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام والروبوتات. ولكن كيف يفكر الذكاء الاصطناعي؟ وكيف يعالج المعلومات ويحل المشكلات؟ وبماذا تختلف طريقة تفكيره عن تفكير البشر؟

آلية التفكير الاصطناعي

لا يفكر الذكاء الاصطناعي بالطريقة نفسها التي يفكر بها البشر، فهو لا يملك وعياً أو عواطف أو حدساً. لا يفهم الذكاء الاصطناعي معنى البيانات التي يعالجها أو سياقها، ويقوم فقط بمقارنة البيانات التي يحصل عليها بقاعدة بياناته السابقة التي دُرِب عليها. على سبيل المثال، لا يعرف نظام الذكاء الاصطناعي الذي يتعرف على الوجوه ما الوجه أو مَن الشخص، إذ يقوم فقط بمقارنة وحدات بكسل الصورة بوحدات بكسل الصور الموجودة في قاعدة البيانات الخاصة به، ثم يعثر على أقرب تطابق.

يستخدم الذكاء الاصطناعي أساليب مختلفة لمقارنة البيانات والعثور على التشابه بينها، إحدى الطرق الأكثر شيوعاً هي التعلم الآلي، وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تمكّن الآلات من التعلم من البيانات وتحسين أدائها. يمكن تقسيم التعلم الآلي إلى نوعين: التعلم الموجَّه (Supervised learning) والتعلم غير الموجَّه (Unsupervised learning).

التعلم الموجَّه يمثّل تعلم الآلة من البيانات المصنّفة؛ أي بيانات لها نتيجة وتندرج ضمن فئة محددة مسبقاً. على سبيل المثال، يتعلم نظام الذكاء الاصطناعي الذي يصنّف رسائل البريد الإلكتروني العشوائية من بيانات تتضمن ملايين رسائل البريد الإلكتروني التي صُنِفت على أنها بريد عشوائي أو ليست بريداً عشوائياً. بهذه الطريقة، يستطيع أن يعرف ميزات رسائل البريد العشوائي وميزات رسائل البريد غير العشوائي، ويطبّقها على رسائل البريد الإلكتروني الجديدة.

أمّا التعلم غير الموجَّه فيكون عندما تتعلم الآلة من البيانات غير المصنّفة، وهي بيانات ليست لها نتيجة ولا تندرج ضمن فئة محددة مسبقاً. على سبيل المثال، يتعلم نظام الذكاء الاصطناعي الذي يصنّف العملاء حسب تفضيلاتهم من مجموعة بيانات سلوك العملاء دون معرفة تفضيلاتهم، وذلك من خلال العثور على أوجه التشابه والاختلاف بين العملاء المختلفين، ثم تصنيفهم وفقاً لذلك.

هناك طريقة أخرى يستخدمها الذكاء الاصطناعي لمقارنة البيانات والعثور على أوجه التشابه والاختلاف في البيانات وهي التعلم العميق (Deep Learning)، وهو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم الشبكات العصبونية الاصطناعية (ANNs) لتقليد بنية ووظيفة الشبكات العصبية البيولوجية في الدماغ البشري. تتكون الشبكات العصبونية الاصطناعية من طبقات من العقد المترابطة تُسمَّى العصبونات الاصطناعية، وهي تعالج المعلومات وتنقل الإشارات إلى بعضها بعضاً.

كيف يتعرف الذكاء الاصطناعي على البيانات الجديدة؟

أحد تحديات الذكاء الاصطناعي هو التعامل مع البيانات التي لم يُدرب عليها، أو التي تختلف عن البيانات التي لم يُدرب عليها. نقصد بذلك تطبيق المعرفة والمهارات المكتسبة على المواقف والمشكلات الجديدة.

إحدى الطرق التي يمكن أن تمنح الذكاء الاصطناعي هذه القدرة هي استخدام نقل التعلم (Transfer Learning)، وهي تقنية تمكّن الذكاء الاصطناعي من إعادة استخدام معارفه ومهاراته الحالية لمهام أو مجالات مختلفة. على سبيل المثال، يستطيع نظام الذكاء الاصطناعي الذي دُرِب على التعرف على الكلاب استخدام ميزاته المكتسبة نفسها للتعرف على الحيوانات الأخرى، مثل القطط أو الخيول.

هناك طريقة أخرى وهي استخدام التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، وهي طريقة تمكّن الذكاء الاصطناعي من التعلم من تصرفاته وردود أفعاله. على سبيل المثال، يستطيع نظام الذكاء الاصطناعي الذي يلعب الشطرنج أن يتعلم من تحركاته ونتائجه، ويحسّن استراتيجيته بمرور الوقت.

الفرق بين تفكير الذكاء الاصطناعي وتفكير الإنسان

هناك بعض أوجه التشابه والاختلاف بين تفكير الذكاء الاصطناعي والتفكير البشري. إليك بعض أوجه التشابه:

• كلاهما يستخدم البيانات والمعلومات لاتخاذ القرارات وحل المشكلات.
• كلاهما يستخدم المنطق والتفكير للعثور على أوجه التشابه والاختلاف.
• كلاهما يمكن أن يتعلم من خبرته.

بعض الاختلافات:

• التفكير البشري أكثر إبداعاً ومرونة من الذكاء الاصطناعي، حيث يستطيع البشر توليد أفكار وحلول جديدة، والتكيُّف مع المواقف والسياقات المتغيرة.
• التفكير البشري أكثر بديهية وعاطفية من الذكاء الاصطناعي، إذ يمكن للبشر استخدام مشاعرهم وعواطفهم لتوجيه أفعالهم وأحكامهم.
• التفكير البشري أكثر قابلية للتفسير والفهم من الذكاء الاصطناعي، فالبشر يمكنهم تقديم الأسباب والمبررات لقراراتهم وأفعالهم، في حين أن الذكاء الاصطناعي غالباً ما ينتج مخرجات يصعب تفسيرها.

محاولات لتغيير طريقة تفكير الذكاء الاصطناعي

هناك بعض المحاولات لتغيير طريقة تفكير الذكاء الاصطناعي، وذلك من خلال جعله أكثر شبهاً بالإنسان. أحد الأمثلة على ذلك هو ما قام به الباحث بيتر كو، الأستاذ المساعد في مختبر كولد سبرينغ هاربور في ولاية نيويورك الأميركية، الذي طوّر طريقة تُسمَّى علم الأحياء الحسابي (PLOS)، وهي تقوم باختبار الذكاء الاصطناعي لمعرفة القواعد التي تعلمها بنفسه.

طوّر كو ذكاء اصطناعي يمكنه تعلم القواعد العامة بدلاً من مقارنة البيانات فقط. على سبيل المثال، بدلاً من تدريب الذكاء الاصطناعي على حلول جاهزة لآلاف المعادلات الرياضية، يمكن تعليمه قواعد حل تلك المعادلات.

تتضمن طريقة كو طرح أسئلة على الذكاء الاصطناعي حول الميزات والأنماط التي تعلمها، ومقارنة إجاباته بإجابات خبير بشري. وهي تُعد مجالاً جديداً يهدف إلى جعل الذكاء الاصطناعي قابلاً للتعلم بسرعة أكبر ويفكر بطريقة مماثلة لتفكير البشر. بالإضافة إلى ذلك، يعد تدريب الذكاء الاصطناعي على القواعد بدلاً من البيانات الضخمة أقل تكلفة بكثير وأقل استهلاكاً لموارد الحوسبة، ما يُتيح انتشار الذكاء الاصطناعي على نطاقٍ أوسع.

تسعى المؤسسات والشركات اليوم بجدية إلى تحقيق ابتكارات ثورية على نحو متزايد. ولكن لتحقيق النجاح بطريقة ملموسة وفعالة من حيث التكلفة وفي الوقت المناسب، تحتاج الشركات إلى إقامة شراكات مع شركات أخرى لديها مصالحها وشواغلها الخاصة، ما تَبين أنه صعب للغاية. فللشراكات أهمية خاصة في قطاع التقنية الذي يتحرك بسرعة مع الابتكارات التي تُعد وقوداً بالنسبة إليه.

يقدم الابتكار الثوري نماذج ومنصات جديدة، ويخرج بعائلات جديدة من المنتجات ويخلق فرصاً اقتصادية، لكنه لم يكن قطّ عملاً منفرداً؛ فحتى أكبر المؤسسات والشركات تحتاج إلى شركاء.

وتوفر تلك المؤسسات والشراكات في مجال الابتكار الكثير من المزايا. فهي تعوض تكاليف البحث والتطوير، وتضيف خبرة ومرونة، وتساعد على خلق أسواق جديدة. ويمكنها أيضاً تسريع الجداول الزمنية للابتكار والترويج التجاري، وهو أمر مهم للغاية بالنظر إلى أن تحقيق ابتكارات ثورية وترويجها تجارياً يمكن أن يستغرق عقوداً. وهذا هو السبب في أن 94% من المسؤولين التنفيذيين في قطاع التقنية يعتبرون أن إقامة شراكات في مجال الابتكار استراتيجية ضرورية.

المشكلة هي أن غالبية علاقات التعاون هذه تفشل، خاصة عندما يتعلق الأمر بتحقيق ابتكارات ثورية فعلياً.

فما السبب في ذلك؟ هناك العديد من الأسباب المختلفة: تختار الشركات شركاء غير مناسبين، أو تضع أهدافاً غير موفقة، أو تعجز عن التواصل بفعالية أو تفشل في الوفاء بمتطلبات كل منتج، أو ترفض مشاركة المعلومات السرية الحيوية خوفاً من تسرب الملكية الفكرية، أو تقاوم التغيير أو لا تستطيع التعامل مع الظروف غير المتوقعة. الحقيقة هي أن الابتكار معقد ومحفوف بالمخاطر، ويمكن أن يزيد التعاون من هذه المخاطر.

ينطبق هذا بالتأكيد على الشركات التي تعمل على خلق تجارب قائمة على الواقع المعزز والواقع الافتراضي والميتافيرس. ولكي تحقق هذه الشركات أهدافها، تحتاج إلى القيام بابتكارات ثورية في مجال البصريات والمعدات الحاسوبية وتقنيات المواد، ما قد يستغرق عقوداً من دون الابتكار التآزري. فالمخاطر كبيرة، ولتحقق هذه الشركات النجاح يجب أن تقيم علاقات التعاون المناسبة.

إدراكاً من شركة ميتا بلاتفورمز  (Meta Platforms)، بأنه لا يمكن بناء الميتافيرس إلا من خلال إقامة شراكات، تواصلت الشركة منذ وقت ليس ببعيد مع أكثر من 12 شركة تقنية واقترحت أنواعاً جديدة من العلاقات التعاونية. ولم تكن الشراكات مع ميتا جديدة بالنسبة إلى هذه الشركات، ولكن لأسباب منها إمكانية التنفيذ والمخاطر المالية وتوزيع الملكية الفكرية كان معظمها يرفض التعاون في تحقيق ابتكارات تقنية ثورية جديدة. فنظراً إلى الاعتماد على تطبيقات الواقع المعزز والواقع الافتراضي وحدها، شعرت هذه الشركات أن المخاطر التقنية والتجارية لا تبرر الاستثمار. على سبيل المثال، مورّد مواد رئيسي لأحد المكونات المهمة التقنيات الواقع الافتراضي والواقع المعزز لا يمكن أن يبرر الاستثمار في تطوير مواد جديدة بناءً على حجم مستهلكي تلك التقنيات. ولكن إعادة صياغة شروط التعاون ونموذجه أتاحت للشريك الوصول إلى السوق الأوسع خارج نطاق تطبيقات ميتا، ما يبرر استثماره.

لتنمية هذه العلاقات، التي تم تصميمها للتشجيع على تحقيق ابتكارات ثورية سريعة، كان على ميتا والشركات المشاركة ابتكار طرق جديدة لتعزيز الثقة والانفتاح وإدارة المخاطر والتعريف بالفرص. على وجه التحديد، كان عليها

• إرساء قواعد معقدة لإسناد الملكية الفكرية ومنح الحق في تسويق نتائج علاقات التعاون أو الاستفادة منها
• إنشاء أنظمة منصفة وفعالة لتسوية النزاعات
• اكتشاف كيفية توزيع عبء المخاطر والعبء المالي.

بدا هذا العمل صعباً ومحفوفاً بالمخاطر في أثناء القيام به، لكنه الآن يؤتي ثماره: %93 من الشركات التي تواصلت شركة ميتا معها انخرطت الآن في شراكات في مجال الابتكار، وقد أدت علاقات التعاون الجديدة هذه إلى تحقيق وفورات في البحث والتطوير للشركة بما يقرب من 100 مليون دولار (حتى الآن) وتسريع عملية تطوير المواد الجديدة ووصولها للأسواق بأكثر من 3 سنوات، وتمكنت الشركات الشريكة من تسويق منتجات متعددة تعتمد على تقنية المنصة نفسها بسرعة أكبر وبمخاطر أقل.

إليكم بعض المبادئ التوجيهية المفيدة التي انبثقت من تلك الشراكة.

1. قواعد المشاركة

تبدأ الشراكات الناجحة في مجال الابتكار بالثقة. للحفاظ على تأييد الموردين والحيلولة دون تسبب الارتياب أو الإلهاء في إنهاء الشراكة، ستحتاج إلى تصميم تجارب تتسم بالشفافية وجذابة للمورّد.

لنأخذ على سبيل المثال الشراكة التي أقامتها شركة ميتا مع إحدى الشركات المدرجة على قائمة فورتشن 500 لبناء مادة جديدة. في البداية كانت الشركة متشككة حول إمكانية بناء المادة، وكانت ميتا مترددة في الكشف عن تفاصيل مهمة حول حالة الاستخدام الخاصة بها، خوفاً من تسرب الملكية الفكرية. لكن اتضح أن الشركة لن تشعر أنها يمكن أن تشارك بصورة كاملة كشريك إلا من خلال الكشف عن هذه التفاصيل. لذلك كشفت شركة ميتا عنها، وتمكنت الشركتان من مناقشة الكيفية التي سيعود بها الابتكار المأمول بالنفع على كلتيهما. وحلت الثقة والانفتاح والشفافية محل الشك، وسرعان ما تعاونا معاً لتحقيق ابتكار ثوري.

من المهم بناء الثقة مع الشركاء ليس فقط قبل التعاون ولكن في أثنائه أيضاً. فهذا يساعد على تعزيز العلاقات الطويلة الأمد. وهناك طرق عديدة للقيام بذلك: إشراك الشركاء في عمليات الابتكار، وبذل جهود للحفاظ على علاقاتك بهم حتى بعد تقديم الابتكار الذي تعاونت معهم لتحقيقه، ومشاركة الملكية الفكرية القائمة حتى يتمكن شريكك من تطوير ابتكارات محددة يستطيع بيعها إلى آخرين. ويجب التحلي بالشفافية بخصوص ما يلي: من المهم إضفاء الصبغة الرسمية على كيفية توزيع الملكية الفكرية والفوائد العائدة من التسويق التجاري.

غالباً ما يكون الوضع المعتاد في الشراكات في مجال الابتكار هو أن يمتلك كل طرف ملكيته الفكرية القائمة والملكية الفكرية الناتجة التي يطورها المخترعون التابعون له في أثناء التعاون. قد يبدو هذا النهج معقولاً، حيث يستفيد كل طرف من إبداعاته، لكنه لا يشجع على مشاركة الأفكار ويمنح الأطراف سبباً للتركيز على الاختراعات “المنفردة”، دون إيلاء اعتبار لاحتياجات المنتج النهائي.

يتمثل النهج الأكثر عملية وانفتاحاً وإنصافاً في أن تحدد مهمات الأعمال الأساسية لكل طرف الملكية الفكرية الناتجة، بمعزل عن الإسهامات المتعلقة بالملكية الفكرية القائمة التي يقدمها كل طرف لتطوير التقنية. بالنسبة إلى المجالات التي تتداخل فيها المصالح، فإن الطرف الذي لديه الملكية الفكرية عادة هو مَن يتحمل مسؤولية التسويق التجاري للتقنية بمساعدة سلسلة التوريد، ويحصل الطرف الآخر على ترخيص شامل وغير حصري ودون حقوق ملكية. يُعد منح تراخيص الملكية الفكرية القائمة للتقنية معينة فكرة جيدة أيضاً، لأنه يعطي الشركاء الأفضلية، ما يعزز قدرتهم على الابتكار ويحد من المخاطر التقنية وتلك المتعلقة بالجدول الزمني ويتيح لهم ولعملائهم التوجه إلى سوق أوسع بالتقنيات التي يطورونها.

تسوية النزاعات

بالطبع لن ينهي هذا النوع من الإيثار المتبادل جميع النزاعات. لذلك ينبغي للشركاء عند تحديد شروط مشروعهم المشترك أن يقروا رسمياً بأنه من المحتمل أن تنشأ خلافات ونزاعات وأن الممثلين عن كلا الجانبين سيحتاجون إلى حلها معاً. وسيحتاجون أيضاً إلى تصميم نظام لتسوية النزاعات يفترض وجود علاقة طويلة الأمد بين الطرفين ويعامل كليهما بإنصاف. يجب أن يُلزم هذا النظام الشركاء بالاجتماع بانتظام لتحديد ما إذا كان يتم تحقيق أهداف العمل. في حالة النزاعات، يجب تصميم عملية التسوية وتنفيذها بطريقة لا تتعارض مع الابتكار الجاري. إذ يجب أن يتمثل هدفها في حل النزاعات على المستوى الذي تحدث فيه، وهو أمر ممكن في معظم النزاعات. ولا ينبغي تصعيد الحالات لنظام تسوية النزاعات إلا إذا فشلت الجهود الرامية إلى تسوية النزاعات على هذا المستوى، كما يحدث أحياناً عندما تظهر ابتكارات غير متوقعة لا تلائم نموذج توزيع الملكية الفكرية. وحتى إذا لم ينجح ذلك، وتعذرت تسوية النزاع على أي مستوى، فيمكن آنذاك إشراك وسطاء ومحكمين تقليديين.

توزيع المخاطر

ثم هناك مسألة التكاليف التي غالباً ما تكون مرتفعة للغاية عند تطوير التقنيات وتكييفها مع منتج أو تطبيق واحد. وينطبق هذا بصفة خاصة على الجيل الأول من المنتجات أو التطبيقات حيث تكون الكميات قليلة ويحرص الشركاء على استرداد استثماراتهم في البحث والتطوير. يمكن لمنصة تعاونية متعددة الاستخدامات ومخصصة لتطوير المواد والمكونات والأجهزة وتسويقها أن تجعلها مجدية بشكل أكبر من الناحية التجارية من اليوم الأول لإنتاجها، على نطاق من المرجح أن يقلل تكاليف التصنيع.

يتمثل النهج المعتاد المتبع في توزيع المخاطر في الشراكات التعاونية في تحميل كل طرف مسؤولية تكاليفه من بداية المشاركة وحتى الإنتاج. لكن هذا النهج قد لا يوفر الحوافز اللازمة للشركاء لكي يلتزموا بتخصيص موارد عالية الجودة للتعاون على المستوى المطلوب للتصدي للمشكلات التقنية التي تنطوي على تحديات كبيرة.

هناك نهج أفضل، وهو الذي اعتمدته شركة ميتا مع شركائها، يتمثل في السماح لجميع المشاركين بتحمُّل المخاطر بما يتناسب مع المكاسب المحتملة التي يتم تقديمها لهم. وقد اتضح أن الشركاء الخارجيين يكونون أكثر ميلاً إلى الاضطلاع بمهمات التطوير المحفوفة بالمخاطر من الناحية التقنية إذا تم منحهم الإذن باستخدام التقنية الأساسية لتلبية مجموعة متنوعة من احتياجاتهم طوال الطريق. اتبعت شركة ميتا هذا النهج لتطوير مكون إلكتروني بصري جديد صغير: محول تيار مستمر رافع للجهد ذو جهد عال. بدلاً من التركيز فقط على متطلبات هذا المحول المناسبة لاستخدامنا، تم تشجيع المورّد على تصميم هذا المكون كمنصة يمكن تكييفها مع أي محول من هذا النوع ضمن نطاق محدد مع إجراء الحد الأدنى من التغييرات في التصميم، ما سيجعل المنصة مناسبة لتطبيقات متعددة ذات احتياجات مختلفة من الجهد الكهربي.

لهذا النهج العديد من المزايا: فهو يقلل من المخاطر التي يتعرض لها المورّد، ولا يقصر تطوير المنتج على استخدام عميل واحد، ويحد من المزايا السوقية المحدودة زمنياً في مجال الاستخدام الأصلي للعميل، ويطفئ تكاليف تطوير التقنيات الجديدة عبر العديد من التطبيقات وأجيال المنتجات، ما يهيئ الظروف التي تتيح للشركاء القيام بمهمات كانوا يرون أنها محفوفة بمخاطر كبيرة.

أخيراً، كل هذا يتوقف على الثقة. إذا كنت ترغب في تحقيق ابتكارات ثورية وتسويقها بكفاءة، فأنت بحاجة إلى التعاون مع شركاء سيأتون إلى طاولة المفاوضات بمصالحهم وتوقعاتهم وشواغلهم. ولبناء الثقة وإقامة تعاون مثمر في هذا الموقف، ستحتاج إلى إرساء قواعد للمشاركة تتسم بأنها واضحة وتحقق النفع للطرفين، ومعرفة كيفية توزيع المخاطر بإنصاف. إذا تمكنت من إدارة ذلك، فستتمكن من التعامل مع النزاعات والشواغل التي ستنشأ حتماً، ولن تحافظ على ابتكارك فحسب بل ستتمكن من تسريع وتيرته أيضاً.

في الفترة الأخيرة كثر الحديث عن الذكاء الاصطناعي العام (AGI) الذي يعتبر الوصول إليه هو الهدف المنشود في مجال الذكاء الاصطناعي، والذي يتسابق معظم شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة والكبرى لتحقيقه. لكن وفقاً لاختبار آي كيو للذكاء الاصطناعي، يبدو أن الوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام لا يزال بعيدَ المنال.

بالإضافة إلى ذلك وبحسب تصريح لكبير علماء الذكاء الاصطناعي في شركة ميتا يان ليكون، فإن أمام شركات الذكاء الاصطناعي طريقاً طويلاً للوصول إلى هذا الهدف، بينما يجادل المدير التنفيذي لشركة إنفيديا جنسن هوانغ بأن الذكاء الاصطناعي سيكون منافساً إلى حد ما للبشر خلال 5 سنوات.

فما هو اختبار آي كيو للذكاء الاصطناعي؟ وكيف كان أداء الذكاء الاصطناعي أمامه؟ وهل سيتفوق الذكاء الاصطناعي على الذكاء البشري بالفعل مثلما توقع المدير التنفيذي لشركة إنفيديا؟

ما هو اختبار آي كيو للذكاء الاصطناعي  (AI-IQ)؟

يُعدُّ اختبار آي كيو للذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence IQ Test، اختصاراً AI-IQ) أحد أشهر الاختبارات المعنية بتقييم مستويات تطور الذكاء لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وعلى عكس اختبارات الذكاء البشري التقليدية التي تقيس القدرات المعرفية العامة، تركّز اختبارات آي كيو للذكاء الاصطناعي على مهارات محددة تناسب الخصائص الفريدة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وعلى تقييم الجوانب المختلفة لذكاء الذكاء الاصطناعي بما في ذلك:

• الاستدلال: يتضمن ذلك القدرة على حل المشكلات، وإجراء استنتاجات منطقية، واستخلاص النتائج من المعلومات.
• التعلم: يشير إلى القدرة على اكتساب معارف ومهارات جديدة، فضلاً عن التكيُّف مع المواقف الجديدة.
• التخطيط: يتضمن ذلك القدرة على تحديد الأهداف، وتطوير الاستراتيجيات، واتخاذ القرارات.
• الإدراك: يشير إلى القدرة على تفسير المعلومات من البيئة وفهمها، بما في ذلك البيانات المرئية والسمعية والحسية..
• الإبداع: القدرة على توليد أفكار وحلول جديدة.

وعلى الرغم من أن اختبارات ذكاء الذكاء الاصطناعي لا تزال في مراحلها الأولى من التطوير ولا يوجد معيار واحد مقبول عالمياً، فإن الاختبارات الحالية تمثّل خطوة مهمة إلى الأمام في الجهود القائمة لفهم وقياس ذكاء الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن أن تساعد هذه الاختبارات على:

• تحديد نقاط القوة والضعف في أنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة ومقارنتها.
• تتبع التقدم المحرز في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي.
• فهم أفضل لطبيعة الذكاء الاصطناعي نفسه.

الذكاء الاصطناعي يفشل أمام اختبار آي كيو للذكاء الاصطناعي

لقياس مدى ذكاء نماذج الذكاء الاصطناعي الموجودة الآن، أجرى فريقٌ من العلماء من ضمنهم كبير علماء الذكاء الاصطناعي في شركة ميتا وباحثون من شركات ناشئة أخرى في مجال الذكاء الاصطناعي اختباراً لقياس كيفية تنافس المنطق العام للذكاء الاصطناعي مع الإنسان العادي.

ولذلك، جمّع فريق البحث سلسلة من الأسئلة الخاصة البسيطة من الناحية المفاهيمية بالنسبة للبشر ولكنها تمثّل تحدياً لمعظم أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة، ثم طُرِحت الأسئلة على عينة من البشر وأيضاً إعلى إصدار ذكاء اصطناعي مدعوم بالنموذج اللغوي الكبير جي بي تي، الذي يعتبر أحدث نموذج لغوي كبير موجود على الساحة حالياً.

اختبر الفريق إصدار الذكاء الاصطناعي لمعرفة كيفية استجابته للأسئلة التي تتطلب مجموعة من القدرات الأساسية مثل التفكير، والتعامل مع الوسائط المتعددة، وتصفح الويب، واستخدام الأدوات عموماً، وتتطلب الأسئلة التي طرحها الباحثون من إصدار الذكاء الاصطناعي المدعوم بالنموذج اللغوي الكبير جي بي تي 4 اتخاذ عدد من الخطوات للتأكد من المعلومات من أجل الإجابة.

على سبيل المثال، في أحد الأسئلة طُلِب من إصدار الذكاء الاصطناعي زيارة موقع ويب محدد والإجابة عن سؤال خاص بالمعلومات الموجودة على هذا الموقع، وفي حالات أخرى كان على الإصدار إجراء بحث عام على الويب عن المعلومات المرتبطة بشخصٍ ما في الصورة.

والنتيجة النهائية هي أن أداء إصدار الذكاء الاصطناعي المدعوم بنموذج جي بي تي 4 لم يكن جيداً جداً، حيث أظهرت نتائج البحث أن النماذج اللغوية الكبيرة عادة ما يتفوق عليها البشر عندما يتعلق الأمر بسيناريوهات حل المشكلات الأكثر تعقيداً، وأشار التقرير النهائي إلى أنه على الرغم من نجاح النموذج في المهام التي قد تكون صعبة على البشر، فإن أداءها كان سيئاً حتى مع تزويده بالأدوات.

حيث لم يتجاوز معدل نجاح إصدار الذكاء الاصطناعي المدعوم بالنموذج اللغوي الكبير جي بي تي 4 نسبة 30% لأسهل المهام و0% للمهام الأصعب، بينما بلغ متوسط معدل النجاح البشري 92%، وخلصت الدراسة إلى أن ظهور الذكاء الاصطناعي العام يعتمد على قدرته لإظهار قوة مماثلة لما يفعله الإنسان العادي في مثل هذه الأسئلة.

هل اقترب بالفعل الذكاء الاصطناعي من منافسة الذكاء البشري؟

مع المنافسة المحتدمة بين الشركات الناشئة والشركات الكبرى في الوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام، لا يزال الكثير من الخبراء يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي في طريقه للتفوق على الذكاء البشري إلى حد ما، وعلى رأسهم المؤسِّس والرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا جنسن هوانغ (Jensen Huang) الذي ذكر في لقائه ضمن قمة ديل بوك (DealBook) السنوية التي تعقدها صحيفة نيويورك تايمز الأميركية، أن الذكاء الاصطناعي سيكون منافساً إلى حد ما للبشر خلال خمس سنوات.

وأضاف قائلاً: “إنه إذا عُرِف الذكاء الاصطناعي العام على أنه جهاز كمبيوتر يمكنه إكمال الاختبارات بطريقة تنافسية إلى حد ما مع الذكاء البشري، فعندئذ من الواضح أنه يمكننا أن نرى ظهور أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها إكمال تلك الاختبارات في غضون السنوات الخمس المقبلة”.

كما توقع مؤسِّس شركة إنفيديا التي ازدهرت أعمالها مؤخراً بسبب الارتفاع الكبير في الطلب على وحدات معالجة الرسومات العالية الطاقة (GPU) اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، أن المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي ستؤدي إلى ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي الجاهزة التي ستضبطها الشركات في مختلف الصناعات وفقاً لاحتياجاتها، بدءاً من تصميم الرقائق وإنشاء البرامج وحتى اكتشاف الأدوية والأشعة.

كما ذكر أيضاً أن أحد الأسباب التي تجعل صناعة التقنيات لا تزال بعيدة عن الوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام هو أنه على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي ماهر حالياً في مهام مثل التعرف والإدراك، فإنه لا يمكنه حتى الآن إنجاز التفكير المتعدد الخطوات وهو ما يمثّل أولوية قصوى للشركات والباحثين.

ولكن هذا الرأي يخالفه العديدُ من علماء الذكاء الاصطناعي، وعلى رأسهم كبير علماء الذكاء الاصطناعي في شركة ميتا الذي انتقد علماء الذكاء الاصطناعي الذين يتحدثون بشغف وحماس عن إمكانية تطوير الذكاء الاصطناعي العام على المدى القريب، حيث انتقد بشدة القدرات التقنية الحالية لصناعة الذكاء الاصطناعي وأنه لن يكون قريباً من القدرات البشرية، وأن هذه الأنظمة تحتاج إلى نماذج داخلية تسمح لها بالتنبؤ بعواقب أفعالها، وبالتالي تسمح لها بالتفكير والتخطيط.

كما ذكر في تغريدة حديثة له: “أن النماذج اللغوية الكبيرة لا تمتلك قدرة التنافس مع الذكاء البشري ولا أي شيء قريب منه، ومن ثَمَّ فهي ليست حتى قريبة من الوصول إلى مستوى الذكاء البشري، وفي الواقع فإن افتقار نماذج الذكاء الاصطناعي فهم العالم المادي وقدرات التخطيط يضعها بشكلٍ كبير تحت مستوى ذكاء القطط، علاوة عن المستوى البشري”.

ترسم نتائج اختبار آي كيو للذكاء الاصطناعي صورة واضحة، وهي أنه على الرغم من التطورات الأخيرة فإنه لا يزال أمام الذكاء الاصطناعي طريقٌ طويلٌ ليقطعه قبل أن يتمكن من منافسة الذكاء البشري.

وفي حين أن النماذج اللغوية الكبيرة مثل جي بي تي 4 تتفوق في المهام التي تتطلب التعرف على الأنماط ومعالجة اللغة، إلّا أنها تواجه صعوبة في التفكير المعقد وحل المشكلات وفهم العالم المادي، ما يشير إلى أن الوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام لا يزال بعيدَ المنال على الرغم من التوقعات المتفائلة من بعض الخبراء والقادة في الصناعة.

بالإضافة إلى ذلك من المرجّح أن المفتاح للوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام يكمنُ في تطوير نماذج داخلية تمكّن الذكاء الاصطناعي من التنبؤ بعواقب أفعاله، والتفكير بشكلٍ استراتيجي، والتخطيط بفاعلية، ودون هذه القدرات سيظل الذكاء الاصطناعي أداة قوية لكنه ليس أداة قادرة على منافسة الذكاء البشري بشكلٍ حقيقي.

ومن ثَمَّ ينبغي أن تركّز الجهود البحثية المستقبلية في مجال الذكاء الاصطناعي على سد هذه الفجوة وتزويد أنظمة الذكاء الاصطناعي بالقدرات اللازمة على التفكير والتخطيط للتغلب على القيود الحالية، وعندها فقط يمكننا أن نأمل أن نرى ظهور آلات ذكية يمكنها منافسة البشر في قدراتها العقلية.

تدرك الشركات الراسخة أن الابتكار ضروري لتحقيق النمو في العصر الرقمي، لذلك أنشأت في السنوات الأخيرة مختبرات للابتكار ومسرّعات الأعمال وماراثونات البرمجة (هاكاثون) وبرامج الابتكار المفتوحة بهدف تجاوز أعمالها الأساسية واستكشاف الأفكار المزعزعة والتجريب والتكرار.

مع ذلك، لا تسفر غالبية هذه الجهود عن نتائج تُذكر؛ وغالباً ما تتفوق الشركات الناشئة على فرق الشركات الكبرى، وتُغلق مختبرات الابتكار إذا فشلت في تحقيق النمو على نطاق يعود على الشركة بالفائدة.

لماذا يتكرر ذلك؟ وما الذي يمكن فعله لتحسين الوضع؟ بناءً على بحث تم عمله في مجال الاستراتيجية الرقمية وتقديم المشورة لعشرات الشركات المدرجة في قائمة فورتشن 500، وجد الباحثون أن السبب الجذري لهذا الفشل هو الانفصال بين الاستراتيجية والابتكار.

يجب ألا يبدأ الابتكار في الشركات بوضع أفكار مثالية أو غير واقعية ثم المضي بتنفيذها بأسلوب الشركة الناشئة المستقلة، بل على الشركات أن تتعلم ربط كل جهد ابتكاري بركيزتين من ركائز الاستراتيجية: مجموعة واضحة من أولويات النمو، وفهم واضح لما يميز الشركة عن منافساتها.

من خلال ربط الابتكار بالاستراتيجية في كل مرحلة، بدءاً من الموافقة المبدئية وصولاً إلى التوسع، يمكن للشركات الراسخة الاستفادة من مواطن قوتها لخلق ابتكارات تحفز نمو الأرباح.

حدد أولوياتك الاستراتيجية

السؤال الاستراتيجي الأول الذي يجب أن يكون محور أي جهد ابتكاري للشركة هو: ما الأولويات الاستراتيجية الأهم لشركتنا؟ في كتاب “الخطة التوجيهية للتحول الرقمي” (The Digital Transformation Roadmap)  نجد أن هناك منظورَين لتحديد الأولويات الاستراتيجية: المشكلات والفرص.

يعتمد منظور المشكلات على الفكر السائد بين رواد الأعمال في وادي السيليكون بأن تصبح “مفتوناً بالمشكلة” التي تسعى إلى حلها وليس بالحل الذي تتوقع أن يعالجها؛ يمكن أن تكون هذه المشكلة متعلقة بالعميل (على سبيل المثال، صعوبة في تقديم طلب أو في تخصيص منتج ما)، أو مشكلة تتعلق بالشركة ويجب حلها (على سبيل المثال، استنزاف العملاء بنسب عالية، أو صعوبة التنبؤ بالطلب، أو عدم الدقة في تنفيذ الطلبات).

إحدى الشركات التي تتبع هذا النهج هي وول مارت، حيث تم إجراء مقابلات مع كبار مسؤوليها التنفيذيين على مدار عدة سنوات حول استراتيجية الشركة وعملية الابتكار وتحويل العمل. وحددت الشركة مشكلة العملاء الرئيسية التي تجب معالجتها في طلب البقالة عبر الإنترنت، وهي فئة مهمة لأعمال وول مارت كانت تجربة العملاء فيها أقل من مرضية.

يوفر منظور الفرصة طريقة أخرى لتحديد أولوية النمو الاستراتيجي؛ قد تكون هذه الأولوية فرصة للشركة تتيح لها توسيع أعمالها إلى سوق جديدة أو قطاع جديد (مثل قرار أمازون الخوض في الحوسبة السحابية، الذي أدى في النهاية إلى إطلاق خدمة أمازون ويب سيرفيسز)، أو فرصة لمفاجأة العميل بميزة أو مكافأة غير متوقعة.

على سبيل المثال، حددت وول مارت فرصة تتيح للعملاء التسوق من خلال إرسال رسالة نصية إلى مساعد افتراضي (سيساعد في البحث عن المنتجات واقتراح الخيارات ثم طلب أفضل منتج)، وكان الهدف منها تحسين تجربة التسوق التي يخوضها العميل وتشجيعه على تطوير عادات تسوق جديدة والاستغناء عن خدمة أمازون برايم المنافسة.

يمكن تسمية أي مشكلة أو فرصة هدفاً استراتيجياً للنمو إذا كانت مهمة بما فيه الكفاية لشركتك، يكمن السر في اختيار المشكلة والفرصة الأهم لنشاطك التجاري وعملائك.

حدد مزاياك الفريدة

السؤال الاستراتيجي الثاني الذي يجب أن يكون محور أي جهد ابتكاري للشركة هو: ما المزايا الفريدة التي تتمتع بها شركتنا مقارنة بمنافسيها؟ يمكن أن تتمثل هذه المزايا في الأصول المادية أو البيانات، أو الآثار المترتبة على وجود الشبكات، أو الملكية الفكرية أو سمعة العلامة التجارية، أو غيرها من مواطن القوة التي تميز أعمالك وتضيف قيمة إلى منتجاتك وتمنحك ميزة تنافسية. على سبيل المثال، تتمتع شركة ديزني بميزة فريدة تتمثل في قصصها وشخصياتها الأيقونية التي تستثمرها في نماذج أعمال مختلفة، مثل الأفلام وخدمات البث المباشر عبر الإنترنت والمتنزهات الترفيهية والبضائع.

ستساعدك الاستفادة من مواطن القوة الحالية على تعزيز القدرة التنافسية لمشاريعك الجديدة وتمنحك القدرة على التفوق على الشركات الأخرى التي تقدم ابتكارات مماثلة إلى السوق. لكي تُحدث الميزة أثراً حقيقياً، يجب أن تكون فريدة من نوعها (متفوقة موضوعياً على ميزات غالبية الشركات المماثلة) واستراتيجية (توفر فائدة واضحة عند التنافس مع الشركات الأخرى).

إحدى مزايا وول مارت الفريدة هي قرب متاجرها من مواقع المستهلكين النهائيين، حيث يعيش 90% من سكان الولايات المتحدة في نطاق 16 كيلومتراً من أحد متاجرها. تستكشف الشركة نماذج الأعمال الرقمية التي تستفيد من هذا القرب المادي، وهي تتراوح بين مراكز تلبية الطلبات الصغيرة التي تدعم قسم التجارة الإلكترونية لديها وشبكات الإعلانات الرقمية المرتبطة بشاشات العرض داخل المتاجر.

إن التعرف على مزايا شركتك الفريدة بالغ الأهمية خصوصاً بالنسبة إلى الشركة الراسخة التي تسعى إلى الابتكار خارج نطاق أعمالها الأساسية. كيف قررت شركة علي بابا  (Alibaba)، وهي شركة تجارة للتجزئة عبر الإنترنت، التوسع إلى مجال المدفوعات الرقمية؟ وفقاً لمسؤول تنفيذي كبير في قسم الشؤون المالية، بدأت الشركة بمعالجة مشكلة يواجهها العملاء تمثلت في حاجتهم إلى طرق للدفع فيما بينهم ضمن سوقها. لكن كانت لدى علي بابا أيضاً قدرة فريدة على حل هذه المشكلة بفضل قاعدة عملائها الكبيرة وبيانات مستخدميها الغنية.

دمج الاستراتيجية في عملية الابتكار

يكمن سر النجاح في ربط الاستراتيجية بالابتكار في دمج هذين المبدأين الاستراتيجيين في كل مرحلة من مراحل مبادرات الابتكار في شركتك، وهذا يشمل مختبرات الابتكار ومسرعات الأعمال وماراثونات البرمجة بالإضافة إلى مشاريع الابتكار ضمن الأعمال الأساسية نفسها. وكي يكون هذا الدمج فعالاً تجب إعادة تصور الابتكار المؤسسي عبر 5 خطوات:

1. وضع استراتيجية على مختلف المستويات.

تتمثل الخطوة الأولى في تشكيل فريق متعدد الوظائف على مستوى المناصب التنفيذية العليا، يضم ممثلين من مختلف الأقسام يعمل على تقييم المزايا الفريدة لشركتك بعناية ثم يحدد مجموعة من الأولويات الاستراتيجية لسنة إلى 3 سنوات مقبلة استناداً إلى مزايا الشركة والمشهد التنافسي الذي تعمل فيه ورؤيتها العميقة لاحتياجات العملاء.

بمجرد وضع الاستراتيجية على مستوى المؤسسة، تجب على قيادة كل وحدة عمل وكل قسم (مثل التسويق وسلسلة التوريد وما إلى ذلك) ترجمة هذه الاستراتيجية العامة إلى استراتيجية خاصة بكل مستوى من مستويات العمل.

وتجب مراجعة الاستراتيجية بانتظام (أوصي بمراجعة فصلية موجزة، ومراجعة سنوية أعمق) لتحديث الأولويات أو التكيف مع التغيرات في الميزة التنافسية.

2. شارك استراتيجيتك مع الموظفين جميعهم.

تتمثل الخطوة التالية في مشاركة هذه الاستراتيجية مع الموظفين في أنحاء المؤسسة كلها، سواء الموظفين في الأدوار الابتكارية أو الذين يسعون إلى الابتكار ضمن العمل المعتاد لوظائفهم أو خط أعمالهم. تجب الاستفادة من المنتديات الافتراضية وورش وضع الاستراتيجية وقنوات الاتصال المتاحة جميعها لضمان أن يكون الجميع على دراية بالمشكلات التي تهدف الشركة إلى حلها والمزايا الفريدة التي تأمل الاستفادة منها.

3. إعطاء الضوء الأخضر للمشاريع بناءً على الملاءمة الاستراتيجية.

كلما اقتُرحت فكرة ابتكار ما، سواء في مسرّعة أعمال شركة ناشئة أو فريق تسويق إقليمي، يجب أن تتضمن بياناً واضحاً للمشكلة: “ما المشكلة التي نعمل على حلها ولصالح من؟” يجب بعد ذلك تقييم كل ابتكار مقترح من حيث الملاءمة الاستراتيجية.

لا يكفي أن يقترح مختبرك “فكرة رائعة” لابتكار “مزعزع” حيث “نرى سوقاً كلية متاحة يمكن معالجتها”، بل يجب أن يلبي كل مشروع جديد مقترح معيارين أساسيين: هل يرتبط بأولوية استراتيجية؟ وهل من المحتمل أن يستفيد من إحدى مزايانا الفريدة؟ تجب الموافقة فقط على الابتكارات التي تتماشى مع جدول أعمال الاستراتيجية، ويتضمن ذلك منحها التمويل الأولي أو إضافتها إلى قائمة المشاريع التي ستخضع للتجربة لاحقاً.

4. التحقق بسرعة من صحة الأفكار من خلال التجريب.

بالنسبة للأفكار التي حصلت على الموافقة، تتمثل الخطوة التالية في تحديد الفرضيات الرئيسية لنموذج العمل وإجراء تجارب سريعة وفعالة من حيث التكلفة للتحقق من صحتها. مَن العميل المثالي؟ ما طبيعة تجربته مع المشكلة التي تحاول حلها؟ هل سيحفز الحل الذي تقدمه تبنّي الابتكار؟ هل يمكنك توسيع نطاقه؟ هل لديك أي ميزة تنافسية؟ هل يمكنك استرداد القيمة وتحقيق الأرباح؟

عندما حوّلت وول مارت تركيزها إلى البقالة عبر الإنترنت، بدأت برامج تجريبية لأساليب مختلفة لمعالجة المشكلة نفسها، واستنتجت أن بعض نماذج التسليم كانت أكثر قابلية للتوسيع مقارنة بغيرها. كما اكتشفت أن العملاء يفضلون دفع رسوم سنوية مقابل الخدمة بدلاً من دفع الرسوم على كل عملية تسليم، وأن السعر كان عاملاً حاسماً في قرار العميل بتبنّي الابتكار.

5. توسيع نطاق المشاريع الابتكارية القليلة التي تثبت نجاحها وإنهاء الغالبية التي لا تنجح بسرعة.

يجب أن يُبنى تمويل الابتكارات الجديدة على نموذج تكراري أيضاً، إذ يجب على كل فريق حصل على الموافقة على فكرته أن يعود في غضون 90 يوماً مع بيانات حول استجابة السوق وطلب المزيد من التمويل لمواصلة تطوير الفكرة.

أثبت ابتكار وول مارت الذي يتيح للعملاء التسوق عن طريق الرسائل النصية، المُسمى “جيت بلاك” (Jet Black)، ملاءمته للسوق في وقت مبكر؛ إذ أحب العملاء التجربة وبدؤوا بالاستغناء عن الطلب من أمازون. ولكن بعد إجراء المزيد من الاختبارات، لم تجد وول مارت أي طريقة قابلة للتطبيق لتقديم خدمة مربحة وقابلة للتوسيع، فأوقفت خدمة جيت بلاك المبتكرة وشاركت الدروس المستفادة من هذا المشروع داخل المؤسسة.

أوقفت وول مارت أيضاً العديد من البرامج التجريبية في مجال البقالة أيضاً، ولكن أثبت عدد قليل منها نجاحاً كبيراً في السوق، إذ طُرحت في نهاية المطاف بصفتها خدمة اشتراك دُعيت “وول مارت+” (Walmart+) وعرض “اشترِ عبر الإنترنت وتسلّم من المتجر” المُسمى “بيك أب توداي” (Pickup Today). تواصل وول مارت تجربة أساليب جديدة لإعادة ابتكار تجربة البقالة عبر الإنترنت، مثل “وول مارت إن هوم” (Walmart InHome)، لتلبية احتياجات العملاء المتغيرة.

الابتكار الذي يحقق النتائج

لا تتوافر طريقة مؤكدة للتنبؤ بالأفكار المبتكرة التي ستحقق النجاح، تماماً مثل شركات رأس المال المغامر التي تستثمر في الشركات الناشئة، لن تعرف مسبّقاً أي المشاريع الجديدة ستنجح، لهذا السبب يعتمد الابتكار على الاستثمار في المحافظ الاستثمارية والتجريب والتمويل التكراري. ولكن هناك عنصر أساسي إضافي بالنسبة للابتكار في الشركات: يجب أن يبدأ كل مشروع من فكرة تتوافق مع مواطن قوة الشركة الأم واستراتيجيتها.

نلاحظ في العديد من الشركات أن فريق الابتكار يتمتع بحرية متابعة جدول أعماله الخاص وغالباً ما يعمل كما لو كان كياناً منفصلاً عن بقية الشركة، والنتيجة دائماً مخيبة للآمال: وفرة من الأفكار الإبداعية، ولكن الفشل في تحقيق نمو ذي قيمة. المشكلة الأساسية هي الانفصال بين الاستراتيجية وجهود الابتكار.

لكي ينجح الابتكار المؤسسي، يجب أن يلتزم بمجموعة واضحة من الأولويات الاستراتيجية المهمة للشركة. ويجب أن يستفيد من مواطن قوة الشركة التي ستمكّنها من التفوق على الشركات الأخرى التي تحاول تنفيذ الفكرة نفسها، سواء كانت قوتها في البيانات أو العلاقات مع العملاء أو سلاسل التوريد.

يمكن لأي شركة استخدام نهج الخطوات الخمس لربط عملية وضع الاستراتيجية بعملية الابتكار، بدءاً من الموافقة مروراً بوضع معايير الابتكار وانتهاءً بتخصيص الموارد. من خلال ذلك، يمكن لأي شركة راسخة الاستفادة من مواطن قوتها لتحقيق نمو ذي قيمة على نطاق واسع.

رفعت أنظمة الذكاء الاصطناعي الإقبال على سوق الأسهم في السنوات الأخيرة بفضل ما تتيحه من مزايا غير مسبوقة، من قبيل خفض تكاليف تحليل الأسواق ومتابعتها وتوفير الوقت وتقديم نتائج دقيقة لا تتأثر بمشاعر الخوف أو التفاؤل المفرط التي تسود داخل بعض الأسواق.

ويعد قطاع التداول واحداً من أحدث القطاعات التي اقتحمها الذكاء الاصطناعي وغيّر طريقة عملها؛ فقد جعل التداول الإلكتروني متاحاً للجميع دون الحاجة إلى معرفة متخصصة أو سنوات من الخبرة في التداول. فكيف فعل ذلك؟

لنأخذ شركة في آي ماركتس (VI Markets) مثالاً. تعدُّ في آي ماركتس الممثل الرسمي لشركة ون فايننشال ماركتس المتخصصة بالأسواق العالمية والتداول الإلكتروني في الشرق الأوسط، وقد بدأت الاعتماد في عملياتها على التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي بشكلٍ كامل منذ عام 2018.

يقول الرئيس التنفيذي للشركة، طلال العجمي، الذي حاز لقب “أفضل رئيس تنفيذي ناشئ للتداول لعام 2022” من قبل غلوبال بزنس أوتلوك (Global Business Outlook): “إن الأسواق المالية شهدت إقبالاً متزايداً بعد اقتحام الذكاء الاصطناعي لها”.

ويضيف العجمي، الذي اختير ضمن قائمة فوربس لـ “أقوى الرؤساء التنفيذيين في الشرق الأوسط 2022″، أن الذكاء الاصطناعي سهّل الكثير من العمليات المالية، بدءاً من متابعة حركة الأسواق، وتحليلها، وحتى اتخاذ القرار اعتماداً على مجموعة ضخمة من البيانات، مبرزاً امتلاك أدوات الذكاء الاصطناعي ميزة الابتعاد عن العاطفة.

كيف غيّر الذكاء الاصطناعي قطاع الأسواق المالية؟

لسنوات مضت، استخدمت شركات الوساطة المالية تقنيات التعلم الآلي لمساعدة الوسطاء والتجار على تقليل المخاطر، وشراء الأسهم وبيعها، إذ يتيح التعلم الآلي لهذه الشركات الحصول على صورة كاملة عن حالة سوق الأوراق المالية بمساعدة التحليل المتعمق والمتواصل لتقلبات أسعار الأسهم ومعالجة البيانات غير المنظمة، وإبلاغ قرارات البيع والشراء الصحيحة في الوقت الفعلي.

وبدأت شركات الوساطة المالية اعتماد أنظمة الذكاء الاصطناعي في الكثير من المهام، وهذه مجموعة مما تقوم به خوارزميات الذكاء الاصطناعي في قطاع التداولات المالية:

• التحليل والتنبؤ: تحلل برامج الذكاء الاصطناعي البيانات التاريخية والأنماط المتكررة في ديناميكيات أسعار الأسهم لتحديد الاستراتيجية الصحيحة للمستثمر، وتقديم التوصيات الاستثمارية الدقيقة، إضافة إلى دمجها البيانات من الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي في تحليلاتها، ما يجعل اتخاذ القرارات بناءً على مجموعة البيانات أكثر شمولاً.
• اتخاذ القرارات: لا يقتصر دور أنظمة الذكاء الاصطناعي على التحليل فقط، وإنما تأخذ أيضاً مكان المتداول في تنفيذ الصفقات، من خلال برمجة عدة أوامر بناءً على بيانات ومعلومات مسبقة.

وفي هذا السياق، ظهر ما يعرف بنسخ التداول، أي اختيار مستثمرين آخرين لديهم سجل صفقات ناجحة، ينسخها المستثمر ويحاول الاستفادة منها، وتتيح عملية نسخ التداول مراقبة استراتيجيات المتداولين الناجحين والأكثر خبرة، والاستفادة من خبراتهم وقراراتهم التجارية.

• التعامل مع العملاء: طوّر الذكاء الاصطناعي شكل خدمة العملاء، ليقود إلى تطوير رؤى أعمق وبناء تجربة مستخدم أفضل، ورفع معدلات الاستبقاء، وتحسين صورة العلامة التجارية، إذ من المتوقع أن يعزز الذكاء الاصطناعي أداء الشركات بنسبة تصل إلى 40% بحلول عام 2035.

فإلى جانب بوتات المحادثة (Chatbot) لتسهيل الرد على العملاء، وتوفير استجابة سريعة، وتقليل التفاعل البشري، وكذلك تحليل تفاعل العملاء ومشاعرهم وردود أفعالهم لتحسين تجربتهم، ذهبت أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى أبعد من ذلك، إذ يتم تدريبها على القيام ببعض الإجراءات الروتينية.

فعلى سبيل المثال، تسعى شركة في آي ماركتس إلى تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء لديها، لتقوم بمهام مثل فتح الحسابات دون أي تدخل بشري، إذ تكون المهمة عبارة عن عدة أسئلة يجيب عنها العميل، ثم يأخذ صورة لنفسه، ويقوم النظام باعتماد بياناته، وفتح الحساب، ليبدأ عملية التداول خلال دقائق، وفقاً للرئيس التنفيذي للشركة، طلال العجمي.

مزايا أنظمة الذكاء الاصطناعي في قطاع الأسواق المالية؟

توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي عدة مزايا وسّعت انتشارها في السنوات الأخيرة، وزادت من إقبال الكثيرين على الأسواق المالية، حتى أولئك الذين لا يملكون خبرة واسعة في هذا المجال، ومن هذه المزايا:

• توفير الوقت: من دون أنظمة الذكاء الاصطناعي، كان لا بُدّ أن يدرس المتداول علم تداول الأسهم لكسب المال في سوق الأوراق المالية، والآن باتت هذه الأنظمة توفّر له هذه الخبرة بالفعل دون الحاجة إلى اكتسابها، كما تساعد المتداول والتاجر على كسب وقت أكبر في تتبع حركة الأسواق، وتحليل الاتجاهات وديناميكيات الأسعار، وتدعمه بالإجراءات الفورية.
• الابتعاد عن العاطفة: يضمن الذكاء الاصطناعي الابتعاد عن انخفاض الأداء الناتج عن التحيزات والدوافع والأخطاء البشرية، إذ يكون معتمداً فقط على البيانات والمعلومات، ما يجعل النتائج أقرب إلى الدقة.
•  انخفاض التكاليف: على الرغم من وجود تكاليف اشتراك في برامج التداول بالذكاء الاصطناعي، فإنها تقلل التكاليف الإجمالية عن طريق تقليل الوقت الذي يستغرقه إجراء التحليل ومقارنة البيانات وصياغة استراتيجية قابلة للتنفيذ.
• تقليل العمل اليدوي: يساعد الذكاء الاصطناعي في تقليل حجم العمل اليدوي الذي يتعين على المتداول القيام به، من خلال تجهيز المعلومات بسرعة عند الطلب وعرضها على الشاشات وتحديثها باستمرار.

ما زالت أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على تقديم المزيد من المزايا، والقيام بالمزيد من المهام، سعياً لتقليل الخطأ البشري، وتسهيل العمليات، واختصار الوقت والجهد اللازم، مثلما فعلت مع قطاع الأسواق المالية، الذي صار متاحاً لدخول جميع الأفراد الراغبين، حتى قليلي الخبرة بالقطاع، بفضل هذه الأنظمة

علم البيانات هو علم حديث نسبياً، وينمو بوتيرة متسارعة، يعمل على استخراج البيانات وجمعها وتحليلها لتستفيد الشركات منها في تطوير أعمالها. يستخدم علماء البيانات التعلم الآلي والخوارزميات لمساعدتهم على التنبؤ بالأحداث المستقبلية المحتملة. يعتقد البعض أن التطور التقني سيلغي وظيفة عالم البيانات، بينما يرى آخرون أن لعلم البيانات مستقبلاً مشرقاً، لكن في الحقيقة سيجمع مستقبل علم البيانات بين وجهتي النظر هاتين.

ما هو علم البيانات؟

علم البيانات هو عملية استخراج البيانات الأولية وغير المهيكلة، ومن ثم الجمع بين الإحصاء الرياضي وعلوم الحاسوب الحديثة كالتعلم الآلي والبرمجة لتحليل هذه البيانات لمساعدة الشركات في اتخاذ قرارات أفضل للعمل من خلال استخدام خوارزميات معقدة تساعد في الحصول على تنبؤات باستخدام مجموعة من الإحصائيات فقط.

وبشكل مماثل للأعمال، يساعد علم البيانات في الطب والرعاية الصحية والتنبؤ بالطقس واكتشاف الاحتيال، وما إلى ذلك.

ما هو مستقبل علم البيانات؟

يحلل الإنسان البيانات المتاحة بين يديه ليكوّن فكرة عن الخطوة المقبلة التي سيقوم بها. على سبيل المثال، عندما يريد بائع بقالة طلب المواد لمتجره يحلل البيانات التي لديه من المواد التي تم بيعها والمواد التي لا تُباع لديه. على نحو مماثل وأوسع تحلل الشركات البيانات لديها، ومع تطور علوم الحاسوب والإنترنت أصبح هذا التحليل معقداً، خاصةً مع وجود الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، إذ أصبحت الشركات الآن تحلل سلوك المستهلكين لزيادة بيع منتجاتها.

وبذلك أصبح من الضروري الآن وجود عالم بيانات في كل شركة، وستزداد الحاجة إلى علماء البيانات المؤهلين في المستقبل، إذ سيجدون فرصهم في مجالات مختلفة من الأعمال المصرفية والتمويل والتأمين والترفيه والاتصالات السلكية واللاسلكية والسيارات وغيرها. وذلك لأن المستقبل يبدو كمكان تتحكم فيه البيانات بكل قرار نتخذه على مستوى الأفراد، كما سيكون لعالم البيانات دور في تنمية الشركات من خلال مساعدتها في اتخاذ قرارات أفضل.

علم البيانات وارتباطه الوثيق بالذكاء الاصطناعي 

على الرغم من أن الكثيرين يرون صورة للمستقبل المشرق لعلم البيانات، فإن البعض يعتقد أنه بوجود الذكاء الاصطناعي يمكن تحليل البيانات بكفاءة بصورة آلية، خاصة وأن الذكاء الاصطناعي يحل محل البشر في العديد من الوظائف، لكن هل ستكون هذه إحداها؟

في الحقيقة يستفيد عالم البيانات من هذه التقنيات المتطورة، ويبدو أنه مستقبلاً سيكون عالِم البيانات كالوسيط الذي يمكنه التواصل مع أجهزة الحاسوب والبشر، وسيكون الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مجرد أدوات يستخدمها للتعامل مع البيانات الضخمة، أي أن علم البيانات سيتحسن بوجود الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وهذه بعض الأمثلة على ذلك:

• يستخدم مليارات المستخدمين حول العالم الهواتف الذكية والساعات بالإضافة إلى الأجهزة الإلكترونية الأخرى. ينتج عن ذلك كم هائل من البيانات، يساعد تحليلها الشركات على فهم مستخدميها بدقة، لكن لا يمكن تحليلها دون مساعدة التعلم الآلي.
• تساعد خوارزميات التعلم الآلي من جوجل مثلاً على جعل نتائج البحث أكثر جاذبية للمستخدم، وتعرض له محتوى جديداً بناءً على سجل البحث السابق، أي البيانات المجموعة والتي تم تحليلها سابقاً.
• الحوسبة الكمية  ستمنح علم البيانات إمكانات هائلة في المستقبل، إذ يمكن للتعلم الآلي معالجة المعلومات بشكل أسرع من خلال المعالجة السريعة والقدرات المتقدمة للحوسبة الكمومية، وبالتالي تقليل الوقت اللازم لحل المشكلات المعقدة بشكل كبير.

المجالات الأكثر أهمية في علم البيانات

ستستفيد بعض المجالات مستقبلاً من علم البيانات أكثر من غيرها، ومن أبرزها:

• التعرف على الصور: تظهر أهمية هذا المجال في السيارات ذاتية القيادة، فهي تتعرف على الطريق أكثر وأكثر عندما تمر مراراً منه، فتصبح صورته أكثر دقة، ما يجعل القيادة أكثر راحة وأماناً.
• الرعاية الصحية: في الرعاية الصحية تُجمع البيانات حول المرضى باستمرار، ومنها يمكن التعرف على أي زيادة تحصل في أعدادهم، والطلب الزائد على احتياجاتهم ومتطلبات العناية بهم، ما يساعد المعنيين على تأمينها، ويحذر الحكومات من أي أزمة صحية قادمة.
• التنبؤ بالطقس: يعد التنبؤ بالطقس أحد أكثر مجالات علم البيانات وضوحاً، إذ تُجمع الكثير من البيانات الخاصة بالطقس من الأقمار الصناعية، وتحليل هذه البيانات بوجود أدوات قوية يساعد على التنبؤ بحالة الطقس بدقة، حتى التنبؤ بالعواصف المفاجئة عادة سيكون ممكناً بوجود علم البيانات، وسينقذ آلاف الأرواح.
• كشف الاحتيال: بوجود الخوارزميات والذكاء الاصطناعي يمكن كشف المعاملات الاحتيالية وإيقافها وتصحيحها على الفور.
• ألعاب الفيديو: يحب الكثيرون ألعاب الفيديو، وجمع البيانات عن هؤلاء وعمّا يعجبهم بالألعاب وما لا يعجبهم فيها ما يساعد على تطوير اللعبة ليستمر الهواة بلعبها.
• الخدمات اللوجستية: أبرز مثال عنها هو خرائط جوجل التي تجمع البيانات عن الطرق وتساعد السائق على تحديد أقصر الطرق وأقلها ازدحاماً للوصول إلى وجهته المطلوبة.
• توصيات المشاهدة: في صناعة الترفيه، تجمع مواقع الويب مثل نيتفليكس وأمازون بيانات من سجل المشاهدة الخاص بك، لتعرض اقتراحات تناسبك بناءً عليها.

كيف تصبح عالِم بيانات؟

بما أن علم البيانات مجال حديث النشأة، ومن الواضح أن له مستقبلاً مشرقاً، بالتأكيد سيزداد الطلب على عالِم البيانات، لذلك ستكون هذه المهنة اختياراً موفقاً لك، لكن كيف ستصبح عالم بيانات؟

بدايةً يجب أن تمتلك عدة مهارات، وأن تكون على دراية بالحوسبة الكمومية، وأهم ما يجب أن تعرفه هو لغات البرمجة مثل جافا وبايثون وغيرها، وستساعدك معرفتك بالذكاء الاصطناعي على تطوير نفسك.

بالنسبة للمؤهلات العلمية، من المهم جداً أن تكون حاصلاً على إجازة في علم البيانات بالإضافة إلى الرياضيات أو الإحصاء وعلوم الحاسوب. من المفيد لك أيضاً أن تبني خبرة ومعرفة في برامج التحليلات الإحصائية مثل SAS. وبرامج تحليل البيانات المعقدة، ولغات البرمجة مثل SQL المستخدمة لإدارة البيانات.

يُطلب أيضاً من عالِم البيانات أن يكون قادراً على فهم مجال الأعمال ليتمكن من إحداث نقلة داخل الشركة، ويتمتع بمهارات التواصل الفعّال ليتمكن من توصيل نتائج البيانات بشكلٍ مناسب لاتخاذ قرارات عمل أفضل. ومن الضروري أيضاً أن يتمتع بتفكير تحليلي، أي أنه قادر على المشكلات.

وظائف علم البيانات

هناك ثلاثة أنواع من الوظائف في علم البيانات:

• محلل البيانات الذي يجمع البيانات من قاعدة البيانات.
• عالم البيانات الذي يدير البيانات ويفلترها، ويبني نماذج لتفسير البيانات الضخمة وتحليل النتائج.
• مهندس البيانات وهو مَن يستخرج البيانات للحصول على رؤى منها، وهو مسؤول عن الحفاظ على تصميم البيانات وهندستها.

يمكن أن يساعد استخدام علم البيانات والذكاء الاصطناعي في الشركات على تحقيق ما لا يمكن تصوره، ويمكن أن يؤدي تبني الأتمتة والكفاءة إلى تسهيل العمليات التي تتطلب المزيد من القوى العاملة وساعات العمل، لذلك تسعى الشركات في شتى المجالات إلى دمج علم البيانات والذكاء الاصطناعي لتجنى فوائده التي لا تحصى.

تعتبر عملية التحول الرقمي في الوقت الحالي من أهم وأبرز الاستراتيجيات التي يجب على الشركات والأعمال تبنيها من أجل التقدم على المنافسين ونمو الأعمال. وعلى الرغم من أن معظم المفاهيم المتعلقة بالتحول الرقمي تركز على الجانب التقني أكثر، فإنه يتعدى ذلك كثيراً حيث يؤثر بشكل كبير في معرفة كيفية ممارسة الأنشطة التجارية اليومية والتفاعل مع العملاء.

ما أهمية التحول الرقمي للأعمال وما الفرق بينه وبين الرقمنة؟

هناك العديد من المسارات المختلفة التي تؤدي إلى إكمال استراتيجية التحول الرقمي (Digital Transformation)، وستكون رحلة كل شركة فريدة من نوعها بحسب نموذج أعمالها. على سبيل المثال، قد تقدم إحدى الشركات تقنيات الذكاء الاصطناعي أو الحوسبة السحابية لتحسين تجربة عملائها، بينما قد يعيد بعضها الآخر تصميم سلسلة التوريد الخاصة بها للاستفادة بشكل أفضل من التعلم الآلي، من خلال وضع تنبؤات فورية حول المنتجات التي يريدها العملاء في غضون فترة معينة، ثم تحويل الإنتاج لتلبية الطلب.

وبغض النظر عن كل حالة أو مسار، فإن بدء رحلة التحول الرقمي دائماً ما يتطلب عقلية جديدة تنظر إلى العملية كفرصة لإعادة تصور كيفية قيام الشركة بعملها من الألف إلى الياء، حيث نجد أن هناك مفهومين متعلقين بالتحول الرقمي يتم الخلط بينهما، وهما:

الرقمنة  (Digitization): هي عملية ترجمة المعلومات والبيانات التناظرية إلى شكل رقمي، على سبيل المثال عند مسح صورة أو مستند ضوئياً وتخزينها على جهاز الحاسوب، وهي عملية لا تحدد بشكل واضح هل تم تنفيذ عملية التحول الرقمي بنجاح أم لا، على الرغم من أنه يمكن اعتبارها خطوة أولى في تنفيذ عملية التحول الرقمي في الشركة.

التحول الرقمي : (Digitalization) هي أكثر من مجرد جعل البيانات الحالية رقمية، حيث تحتضن عملية التحول الرقمي قدرة التقنيات على جمع البيانات وتحديد الاتجاهات واتخاذ قرارات أعمال أفضل، واستخدام التقنيات الرقمية لتغيير العمليات والمشاريع التجارية، مثل تدريب الموظفين على استخدام منصات برمجية جديدة مصممة للمساعدة في إطلاق المنتجات بشكل أسرع.

ففي حين أن التحول الرقمي قد يشمل جهود الرقمنة، فإنه يتجاوز مستوى المشروع ويؤثر على الشركة بأكملها، وبالنسبة لمعظم الشركات، يتطلب التحول الرقمي الابتعاد عن التفكير التقليدي والاتجاه نحو نهج تجريبي أكثر تعاوناً، واكتشاف طرق جديدة في التعامل مع العمل وإيجاد حلول جديدة يمكن بدورها تحسين تجربة العملاء، وتشجيع الموظفين على الابتكار، ما يؤدي إلى نمو الشركة في النهاية.

كيف أصبح التحول الرقمي ضرورة وليس حاجة؟

حتى قبل انتشار جائحة كوفيد-19 كانت التقنيات الجديدة والتحويلية تدخل بوتيرة منتظمة وبطيئة نوعاً ما إلى بيئات العمل، ما مكّن الشركات من الابتكار والازدهار، ولكن مع حالات الإغلاق التي رافقت انتشار الجائحة، أصبحت الشركات تنظر إلى ضرورة أن يحدث ما كان من المفترض أن يستغرق سنوات في غضون بضعة أشهر فقط أو أقل.

وهذا ما ساعد عدداً من الشركات في اعتماد المزيد من التواجد الرقمي من أجل الحفاظ على الاتساق بين فرق العمل طوال فترة انتشار الجائحة، كما سمح لها بتحسين الكفاءة والمرونة، حيث أظهر مؤشر التحول الرقمي لعام 2020 (Digital Transformation Index 2020) من شركة ديل (Dell)، والذي شمل استطلاعاً لأكثر من 4000 من قادة الأعمال على مستوى العالم، أن 8 شركات من أصل 10 قامت بتتبع برامج التحول الرقمي الخاصة بها عام 2020.

بالإضافة إلى ذلك، قال 89% منهم إن الوباء سلّط الضوء على الحاجة إلى بيئة تقنية معلومات أكثر مرونة وقابلية للتوسع، لذا ليس من المستغرب أن يكون التحول الرقمي في الوقت الحالي وفي المستقبل القريب هدفاً رئيسياً للشركات في كل القطاعات بلا استثناء للعديد من الأسباب منها:

1– توقع الجميع خدمة عند الطلب

في عالم يتزايد فيه التعامل الرقمي فإن العملاء يتوقعون من الشركات والأعمال التجارية أن تتبنى أفضل الحلول الرقمية عبر الإنترنت لتظل فعّالة وتنافسية، حيث إن العميل في الوقت الحالي لديه العديد من الخيارات إذا وجد صعوبة في التعامل مع نشاط تجاري عبر الإنترنت.

هناك دائماً عدد من المنافسين الذين لديهم القدرة على تقديم وصول أسهل للمستخدم إلى خدماتهم، ومن ثم تحتاج الشركات إلى النظر إلى قيمة تقديم خدمات فعّالة تلبي احتياجات العملاء عند طلبهم وليس في توفيرها.

2– حاجة الموظفين إلى أدوات حديثة ليكونوا فعّالين

في الوقت الحالي أصبح العمل من المنزل والعمل عن بُعد هو السائد، ومن المتوقع أن يحل محل نماذج العمل التقليدية ليصبح معياراً لمعظم الموظفين، لذا فإن توفير أدوات إنتاجية للعمل من المنزل من قبل أصحاب العمل والتحول الرقمي الفعّال هو التزام حيوي يجب على الشركات القيام به للحفاظ على مشاركة الموظفين.

يوفر التحول الرقمي فرصة قيمة للابتعاد عن العمليات اليدوية والعمل على أتمتة المجالات الرئيسية مثل كشوف المرتبات، كما أن منصات الإنتاجية أصبحت ضرورية ويمكن الاعتماد عليها في العمل الجماعي، من خلال استخدامها للتعاون وتنفيذ استراتيجيات أكثر كفاءة وتعيين العمل بشكل عادل وفعّال.

3– تقوية الشراكات التجارية

مع تزايد طلبات العملاء والمنافسة الشرسة في مجال الأعمال، أصبحت الشركات تعتمد بشكلٍ متزايد على بعضها بعضاً، حيث تعمل مع الموردين والموزعين والمقاولين من الداخل والمستشارين المتخصصين بهدف إنتاج مجموعة متنوعة من المنتجات والخدمات التي تهم العملاء.

وغالباً ما تتطلب إدارة هؤلاء الشركاء اتصالاً مستنداً إلى المستندات، وهي عملية يُنظر إليها تقليدياً على أنها أكبر عقبة أمام الكفاءة، لكن التقنيات متاحة لإعادة تشكيل وتصميم هذه العملية، حيث يمكن أن يؤدي استخدام نظام التوقيع الإلكتروني إلى تمكين سير عمل انسيابي يكون أكثر شفافية وفي الوقت المناسب وبدقة أكبر.

4– اتخاذ قرارات أفضل بشكل أسرع

تتمتع الشركات اليوم بإمكانية الوصول إلى كميات أكبر من البيانات أكثر من أي وقت مضى، ومن ثم باستخدام المجموعة الصحيحة من أدوات تحليل البيانات الضخمة يمكن تحويل هذه البيانات إلى رؤى تجارية قيمة يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات أكثر استنارة وأسرع.

حيث سيسمح وضع البيانات والتحليلات في قلب استراتيجية التحول الرقمي للشركات بالاستفادة من البيانات الضخمة التي تنتجها بشكل دوري، ومن خلال تحليلها يمكن الحصول على رؤى تجارية لا تقدر بثمن، ما يساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة في الوقت المناسب.

5– زيادة الأرباح

يمكن أن تساعد حلول التحول الرقمي في زيادة الإيرادات من خلال تحسين تجربة العملاء، وإنشاء منتجات وخدمات جديدة، وزيادة جهود التسويق. على سبيل المثال يمكن زيادة رضا العملاء من خلال التواصل معهم عبر القنوات الرقمية وتزويدهم بخدمة ذات جودة أفضل بتكلفة أقل من أساليب التواصل التقليدية.

كما يمكن زيادة ولاء العملاء من خلال استخدام الاستراتيجية الرقمية الصحيحة لتطوير العملاء المخلصين الذين سيكونون أكثر استعداداً لشراء المنتج أو الخدمة مرة أخرى في المستقبل، بالإضافة إلى إمكانية التوصية بها لأفراد عائلاتهم وأصدقائهم.

ختاماً، يعد التحول الرقمي جزءاً أساسياً لنمو الأعمال، من خلال مساعدة الشركات على تحسين تجربة العملاء وزيادة الكفاءة والربحية والبقاء على صلة بالسوق وتحسين الإنتاجية، وكل هذه الأشياء مجتمعة ستؤدي إلى زيادة حجم المبيعات ما يعني ربحاً أكبر للشركة.

على مدار الأعوام القليلة الماضية أصبح مصطلح البيانات الضخمة (Big Data) أحد الكلمات الطنانة التي تتداول بكثرة في قطاع الأعمال والشركات، ويعود هذا إلى ازدياد إنتاج البيانات من جميع الأنواع بكميات قياسية في كل عام، والتي تمنح الشركات مزيداً من الأفكار عن العملاء وتحسين العمليات التشغيلية أكثر من أي وقت مضى، وربما تسمح لها أيضاً بالتنبؤ بما قد يحدث في المستقبل.

ومع ذلك، ما لم يتم تحويل البيانات الضخمة التي يتم إنتاجها بشكل دوري ومتسارع إلى بيانات حقيقية ورؤى قابلة للتنفيذ، فلا يوجد ما يمكن لأي شركة أن تفعله، فكيف يمكن تحويل البيانات الضخمة إلى بيانات حقيقية للاستفادة منها في تعزيز وتحسين الأعمال ونموها؟

من أين تأتي البيانات الضخمة؟

تم استخدام مصطلح البيانات الضخمة منذ أوائل التسعينيات، وفي جوهرها الحقيقي فإن البيانات الضخمة ليست شيئاً جديداً تماماً أو لم يكن موجوداً سوى في العقدين الماضيين فقط، فعلى مدار مئات السنين الماضية كان الناس يحاولون استخدام تقنيات تحليل البيانات لدعم عملية صنع القرار لديهم.

حيث حاول المصريون القدماء الحفاظ على جميع البيانات الموجودة في مكتبة الإسكندرية، كما اعتادت الإمبراطورية الرومانية على تحليل إحصائيات جيشها بعناية لتحديد التوزيع الأمثل لجيوشها. ومع ذلك، تغير في العقدين الماضيين حجم إنشاء البيانات وسرعته، بما يتجاوز مقاييس الفهم البشري.

على سبيل المثال، بلغ إجمالي كمية البيانات في العالم عام 2020 نحو 64 زيتابايت، ومن المتوقع أن يرتفع إلى نحو 180 زيتابايت بحلول عام 2025، ومن ثم حتى مع وجود أكثر التقنيات تقدماً اليوم، يستحيل تحليل كل هذه البيانات، لذا أصبحت الحاجة إلى إيجاد طرق جديدة وحلول تخزين مبتكرة للتعامل مع أنواع البيانات الجديدة هذه ملحة من أجل تحليلها بفعالية.

وقد أصبحت شبكة الويب العالمية تسهم في تقديم مجموعات فريدة من البيانات، بالإضافة إلى أجهزة إنترنت الأشياء التي أسهمت في زيادة توليد البيانات بشكل لم يسبق له مثيل، والتي أظهرت مجالاً تنافسياً جديداً يعمل على استخراج معلومات ذات مغزى وقيمة من مصادر البيانات الجديدة هذه.

لماذا البيانات الضخمة مهمة؟

تستخدم الشركات البيانات الضخمة في أنظمتها لتحسين العمليات وتقديم خدمة عملاء أفضل وإنشاء حملات تسويقية مخصصة واتخاذ إجراءات أخرى يمكنها في النهاية زيادة الإيرادات والأرباح، حيث تمتلك الشركات التي تستخدمها بشكل فعّال ميزة تنافسية محتملة لأنها قادرة على اتخاذ قرارات عمل أسرع وأكثر استنارة.

فيما يلي بعض الأمثلة حول كيفية استخدام القطاعات المختلفة للبيانات الضخمة:

• قطاع الطاقة: تساعد البيانات الضخمة شركات النفط والغاز في تحديد مواقع الحفر المحتملة ومراقبة عمليات خطوط الأنابيب.
• قطاع الخدمات المالية: تستخدم أنظمة البيانات الضخمة لإدارة المخاطر والتحليل الفوري لبيانات السوق.
• قطاع الصناعة: يعتمد المصنّعون وشركات النقل على البيانات الضخمة لإدارة سلاسل التوريد الخاصة بهم وتحسين طرق التسليم.
• قطاع البيع بالتجزئة: توفر رؤى قيمة للعملاء يمكن للشركات استخدامها لتحسين التسويق والإعلان والعروض الترويجية من أجل زيادة مشاركة العملاء، وتقييم التفضيلات المتطورة للمستهلكين، ما يمكّن الشركات من أن تصبح أكثر استجابة لرغبات العملاء واحتياجاتهم.
• قطاع الرعاية الصحية: توفر لمنظمات الرعاية الصحية والوكالات الحكومية معلومات محدثة عن تهديدات الأمراض المعدية أو تفشيها.
• القطاع الحكومي: الاستجابة للطوارئ ومنع الجريمة و مبادرات المدن الذكية.

ما أنواع البيانات الضخمة؟

الحجم هو السمة الأكثر شيوعاً للبيانات الضخمة، وغالباً ما تأتي في ثلاثة أنواع رئيسية هي:

• البيانات المنظمة: مثل المعاملات والسجلات المالية، وإحداثيات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS).
• البيانات غير المنظمة: مثل النصوص والمستندات وملفات الوسائط المتعددة، ومنشورات منصات التواصل الاجتماعي.
• البيانات شبه المنظمة: هي مزيج من البيانات المنظمة وغير المنظمة، مثل عناوين البريد الإلكتروني، والبيانات المتدفقة من أجهزة إنترنت الأشياء.

كيفية تحويل البيانات الضخمة إلى بيانات حقيقية

البيانات الضخمة بشكلها العام غير قابلة للاستخدام، فهي عبارة عن كتلة من المعلومات غير ذات الصلة قد يستغرق فهمها سنوات، ولكن إذا تم تنظيمها بشكل فعّال وتحليلها، فعندئذ تبدأ البيانات الضخمة في التحول إلى بيانات ذكية، وبشكل أساسي يمكن استخدام الخطوات أدناه لتحويل البيانات الضخمة إلى بيانات حقيقية يمكن الاستفادة منها:

الخطوة الأولى: تحديد شروط البحث

جمع البيانات عملية ضرورية يمكن أن تأتي من مصادر مختلفة مثل منشورات تويتر وفيسبوك والمقالات الإخبارية وأجهزة إنترنت الأشياء، ويمكن لها أن تتدفق بلا توقف، ولكن الخطوة الرئيسية الأولى هي البحث في هذه المصادر عن موضوع معين في هذه البيانات كما تفعل في محرك البحث جوجل.

على سبيل المثال، إذا أدخلت استعلاماً في مخزن البيانات التي تم جمعها مسبقاً عن كلمة معينة بدون أي معلمات أو فلاتر أخرى ربما ستكون لديك قائمة طويلة جداً من العناوين بدون ترتيب معين، ومن ثم مع هذه الكلمة وحدها فإن الأفكار التي يمكننا الحصول عليها من هذه المعلومات محدودة جداً أيضاً، فكل ما يمكنك معرفته حقاً هو عدد المرات التي ظهرت فيها هذه الكلمة في بحثك.

الخطوة الثانية: تصفية البيانات

من خلال إضافة مجموعة متنوعة من الفلاتر المحتملة، مثل:

• إطار زمني معين، مثل أسبوع أو شهر أو عام أو حتى آخر ساعة فقط.
• معرفة القنوات التي تأتي منها البيانات، هل هي منشورات تويتر أو مقاطع فيديو يوتيوب أو مقالات إخبارية.
• معرفة البلد الذي تنشأ فيه المشاركات واللغة المكتوبة بها تعد أمراً أساسياً أيضاً. مثل هل يوجد المزيد من المحتوى عبر الإنترنت حول العلامة التجارية باللغة الإسبانية أو البرتغالية؟

وبشكل عام بمجرد إضافة عدد قليل من الفلاتر، سيتم تقسيم محيط البيانات الضخم إلى أنهار أكثر قابلية للإدارة، يمكن بعد ذلك دمجها وتقسيمها حسب الرغبة لإنشاء تدفقات متعددة من البيانات، ما يسمح بعزل المعلومات التي تحتاجها فقط.

الخطوة الثالثة: تحليل البيانات

تساعد التحليلات في تحويل البيانات التي تمت تصفيتها إلى رؤى حقيقية يمكن استخدامها لمساعدة الأعمال التجارية على النمو. على سبيل المثال باستخدام نماذج التحليلات المتقدمة  (Advanced Analytics)، يمكن إلقاء نظرة على أهم الموضوعات التي تظهر في هذه البيانات، مثل معرفة الكلمات الأكثر ارتباطاً بعلامات تجارية معينة، أو معرفة من الفئة الأكثر تحدثاً عن المنتج وغيرها، فمعرفة أن العلامة التجارية قد تم ذكرها مليوني مرة خلال الشهر الماضي ليست مهمة للغاية، ولكن معرفة أن العلامة التجارية قد تم ذكرها مليوني مرة مع مليون من تلك الإشارات الواردة من منطقة جغرافية معينة أو فئة عمرية معينة هي ما تجعلها أكثر إفادة بشكل لا نهائي.

الخطوة الرابعة: استخدام البيانات

في هذه المرحلة نجد أن استخدامات البيانات المنقحة جيداً لا حدود لها وتتزايد طوال الوقت، حيث إن الشركات والمؤسسات في جميع المجالات، من تجار التجزئة وشركات التكنولوجيا إلى المنظمات غير الحكومية، يمكنها الاستفادة من هذه البيانات وإيجاد قيمة لها كلٍّ في مجاله.

المرحلة الخامسة: توزيع البيانات

تعتبر هذه المرحلة حاسمة للاستفادة العملية من البيانات الحقيقية التي توليدها من البيانات الضخمة، وتعتمد بصورة أساسية على السرعة والدقة في توزيع البيانات على الأشخاص المناسبين وفي الوقت المناسب، حيث يمكن استخدامها في إنجاز رؤى قابلة للتنفيذ والحصول على أقصى استفادة من الأفكار التي تم بناؤها على البيانات الحقيقية التي تم إنتاجها.

ختاماً، تعد معرفة كيفية تحويل البيانات الضخمة إلى بيانات حقيقية يمكن استخدامها أمراً ضرورياً للمؤسسات والشركات للبقاء في السوق التنافسي وتوسيع نطاق الأعمال، كما أن اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات يعد جزءاً لا يتجزأ من التحول الرقمي، حيث تساعد في اتخاذ قرارات أسرع وأفضل بناءً على رؤى موثوقة.

في عالم يتسم بالتغير المستمر والتحول الرقمي المتسارع، تتشكل استراتيجيات جديدة ومبتكرة لضمان بقاء المؤسسات وازدهارها. حيث لم يعد السؤال يدور حول ما إذا كانت المؤسسات بحاجة إلى التحول الرقمي، بل أصبح كيف يمكن لهذه المؤسسات أن تستغل التقنية لتحقيق الأفضلية التنافسية وتعزيز الكفاءة والفعالية. في هذا العصر المتصل بالكامل، تبرز استراتيجيات محورية ترسم ملامح المشهد التنظيمي الجديد، مُحدِثةً ثورة في كيفية تفاعلنا مع البيانات، والعملاء، وحتى العمليات الداخلية للشركات. في هذا المقال، نستكشف أفضل الاستراتيجيات للمضي قدمًا في هذا التحول الرقمي، مسترشدين بنجاحات من سبقونا في هذا المجال وأفضل الممارسات التي تشكل حجر الأساس للمستقبل.

فهم التحول الرقمي: تعريف وأهمية

التحول الرقمي ليس مجرد مصطلح عصري، بل هو عملية متكاملة ترتقي بالمؤسسات من النماذج التقليدية إلى عالم يقوده الابتكار التقني والبيانات. تعريف التحول الرقمي يتخطى مجرد تبني تقنيات جديدة؛ إنه يشمل إعادة هيكلة العمليات التجارية، النماذج التشغيلية، والثقافة المؤسساتية لتعزيز القيمة المقدمة للعملاء والمنافسة بفاعلية في السوق الرقمي. يدور جوهر التحول الرقمي حول استغلال البيانات بشكل استراتيجي لتحسين اتخاذ القرارات وتبسيط الإجراءات وتحسين تجارب العملاء.

أهمية التحول الرقمي تأتي من قدرته على فتح الأبواب أمام فرص جديدة من خلال الابتكار والتخصيص والتحسين المستمر. في عالم يزداد ترابطًا، يعد التحول الرقمي ضرورة للبقاء، حيث يتوقع العملاء تجارب سلسة وشخصية عبر مختلف القنوات الرقمية. كما يمكن للمؤسسات التي تتبنى التحول الرقمي أن تتفاعل بمرونة أكبر مع التغيرات السوقية وتحسن من مرونتها التشغيلية، مما يؤدي إلى تحسين الأداء العام وزيادة القدرة على التنبؤ بالتحديات المستقبلية.

تقييم الجاهزية الرقمية للمؤسسة

قبل الغوص في مياه التحول الرقمي العميقة، يجب على المؤسسات تقييم جاهزيتها الرقمية بشكل دقيق. هذا التقييم يمثل التحليل الذاتي للقدرات الحالية والفجوات التي يجب سدها لتحقيق تحول رقمي ناجح. يشمل ذلك فحص البنية التحتية التقنية، الموارد البشرية، العمليات التجارية، والثقافة التنظيمية. تقييم الجاهزية الرقمية يعطي للشركة رؤية واضحة لما يمكن أن تحققه والموارد التي ستحتاجها للوصول إلى هناك.

من الضروري أن يشمل التقييم الفحص الدقيق للأنظمة القائمة وقدرتها على التكامل مع تقنيات جديدة، ومدى مرونتها وقابليتها للتطور. يتطلب الأمر أيضًا تقييم مهارات الفريق والحاجة إلى التدريب أو التوظيف لسد الفجوات المهارية. بالإضافة إلى ذلك، يجب فهم كيف تتوافق العمليات الحالية مع الأهداف الرقمية وما إذا كانت الثقافة التنظيمية تدعم الابتكار والمرونة.

إن تقييم الجاهزية ليس مجرد مرحلة تمهيدية، بل هو عملية مستمرة يجب أن تتكرر بانتظام لضمان بقاء الشركة على المسار الصحيح واستعدادها للتكيف مع التقنيات الجديدة والتحديات الناشئة. يُعد هذا التقييم الحجر الأساسي الذي يُبنى عليه كل جهد تالٍ في رحلة التحول الرقمي.

وضع استراتيجية رقمية شاملة: الخطوات الأساسية

وضع استراتيجية رقمية شاملة هو المرحلة التي تتبلور فيها رؤية المؤسسة الرقمية إلى خطة عمل واضحة ومحددة. الخطوة الأولى في هذه العملية هي تحديد الأهداف الرقمية التي تتماشى مع أهداف الشركة العامة ومتطلبات السوق. يجب أن تكون هذه الأهداف طموحة ولكنها واقعية، مع إمكانية قياس نجاحها بوضوح.

الخطوة التالية تتمثل في التخطيط الدقيق للموارد المطلوبة، سواء كانت تقنية أو بشرية، ووضع الجداول الزمنية للتنفيذ. يتضمن ذلك تحديد الأولويات وتوزيع المهام وتخصيص الاستثمارات بطريقة تضمن الاستغلال الأمثل للموارد وتحقيق أعلى عائد على الاستثمار.

إنشاء رؤية مشتركة وفهم موحد للتحول الرقمي داخل الشركة أمر بالغ الأهمية. يجب أن يشمل ذلك التواصل الفعّال والمستمر مع جميع أصحاب العلاقة لضمان شراء الفكرة وتحفيز الموظفين على اعتناق التغييرات الجديدة.

بعد ذلك، يجب وضع نظام للمراقبة والتقييم يتضمن مؤشرات أداء رئيسية (KPIs) تعكس التقدم نحو تحقيق الأهداف الرقمية. يساعد هذا النظام على تتبع النجاح وتحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين أو تعديل في الخطة الاستراتيجية.

أخيرًا، يجب التأكيد على الاستعداد للتعديل والتكيف مع الظروف المتغيرة. التحول الرقمي ليس مسارًا ثابتًا، بل هو رحلة تتطلب المرونة والاستعداد لاستكشاف طرق جديدة وتقنيات متقدمة للتحسين المستمر.

ثقافة الابتكار: تعزيز القدرة على التكيف والتعلم

ثقافة الابتكار هي الركيزة الأساسية التي تسمح للمؤسسات بالازدهار في بيئة الأعمال المتغيرة باستمرار. تشجيع هذه الثقافة يعني بناء بيئة ترحب بالأفكار الجديدة، تدعم المخاطرة المحسوبة، وتعترف بأهمية الفشل كجزء من عملية التعلم. إنها تتطلب من القيادة التزامًا بتوفير الموارد والدعم للابتكار والتجربة، فضلاً عن تشجيع الحوار المفتوح والتعاون بين الأقسام المختلفة.

لتعزيز القدرة على التكيف، يجب على المؤسسات تطوير آليات لتعلم وتبني التقنيات الجديدة بسرعة. يشمل ذلك توفير التدريب المستمر للموظفين وتحديث مهاراتهم لمواكبة التطورات الرقمية. كما يعتبر تمكين الموظفين من اتخاذ قرارات مستقلة وتقدير المبادرات الفردية من العناصر الحاسمة لبناء ثقافة مرنة وقابلة للتكيف.

إن تعزيز التعلم المستمر داخل المؤسسة يعني أيضًا تقدير البحث والتطوير وتخصيص جزء من الموارد لهذا الغرض. يجب أن تكون الشركات مستعدة للتجربة والتحقق من صحة الأفكار الجديدة بسرعة، وتحويل النجاحات الصغيرة إلى مبادرات كبرى.

بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تكون الثقافة الرقمية متجذرة في جميع مستويات الشركة، من الإدارة العليا إلى العاملين على الأرض. يجب أن تسود روح الشراكة والتعاون، حيث يسهم الجميع بأفكارهم ويشعرون بأن لهم دور في نجاح الشركة الرقمي.

في نهاية المطاف، ثقافة الابتكار ليست مجرد مجموعة من السياسات، بل هي أسلوب حياة داخل المؤسسة يحفز التغيير الإيجابي ويحقق التقدم المستمر.

أمن البيانات: أولوية في العصر الرقمي

في قلب التحول الرقمي يقبع أمن البيانات كأولوية لا يمكن تجاهلها. مع تزايد اعتماد المؤسسات على البيانات لاتخاذ القرارات الاستراتيجية وتقديم الخدمات، تصبح حماية هذه البيانات من الاختراقات والتهديدات السيبرانية مهمة حاسمة. يتطلب ذلك تطبيق معايير أمنية صارمة وتقنيةت متقدمة للحفاظ على سرية البيانات وسلامتها وتوافرها.

يجب على المؤسسات أن تبدأ بإجراء تقييمات دورية للمخاطر لتحديد الثغرات الأمنية ونقاط الضعف في أنظمتها الرقمية. بناء على هذه التقييمات، يجب تطوير استراتيجيات للحد من المخاطر وإعداد خطط استجابة للحوادث لضمان الاستجابة السريعة والفعالة في حالة حدوث خروقات.

إن التوعية والتدريب المستمر للموظفين على أفضل الممارسات الأمنية هو عنصر مهم في إستراتيجية أمن البيانات. يجب تعزيز ثقافة الوعي الأمني حيث يكون كل فرد في المنظمة مسؤولًا عن حماية البيانات. كما ينبغي تبني سياسات صارمة لإدارة الهويات والوصول، وضمان تحديث النظم والبرمجيات باستمرار للتصدي لأحدث التهديدات الأمنية.

من الضروري أيضًا الاستثمار في تقنيات الأمان الحديثة مثل التشفير والتحقق متعدد العوامل وحلول الأمان السحابي. هذه التقنيات تعمل كطبقة حماية إضافية للدفاع عن البيانات في وجه الهجمات المتطورة.

في نهاية المطاف، يجب أن تعكس السياسات والإجراءات الأمنية التزام المؤسسة بأمان البيانات واحترامها لخصوصية العملاء والشركاء، وهو ما يعد عاملًا رئيسًا في بناء الثقة والسمعة الجيدة في السوق الرقمي.

خدمات استراتيجية التحول الرقمي من شركة الجانب الايجابي للاستشارات

استعد للانطلاق في عالم تقنية المعلومات والمنافسة الرقمية!

تعتبر شركة الجانب الايجابي للاستشارات واحدة من الشركات الرائدة داخل المملكة العربية السعودية في التحول الرقمي، وتهدف الشركة لمساعدة المنظمات والهيئات الحكومية لتحقيق رؤية المملكة 2030 في التحول الرقمي، لذلك تقدم الشركة خدمات استراتيجية التحول الرقمي التي تشمل تحليل وتقييم وتوثيق الوضع الراهن وتعريف متطلبات التحول الرقمي، وتحديد الأولويات بما يوائم الأهداف الاستراتيجية للمؤسسة عن طريق:-

• تحليل متطلبات أصحاب المصلحة في التحول الرقمي.
• تقييم الوضع الراهن من خلال دراسة استراتيجية المؤسسة والخطط الوطنية.
• تحليل أولويات إدارة التحول الرقمي ليتناغم مع أهداف وأولويات المؤسسة الاستراتيجية.
• توثيق وتقييم مكونات البنية المؤسسية الحالية.
• توثيق التوجهات العالمية ذات الصلة.
• تحليل وتصميم معمارية النظم بناة على نماذج الخدمات والإجراءات.
• تقييم مكونات تقنية المعلومات وحوكمتها باستخدام مواصفات قياسية عالمية مثل (ITIL – CMMI – ISO27001 – Process Architecture – PMI – etc)
• دراسة مقارنة المعيارية لتحديد أفضل الممارسات لدى جهات مماثلة محلية ودولية.
• تصميم المكونات المستقبلية للخدمات الإلكترونية وتقنية المعلومات (النظم – البيانات – البنية التقنية التحتية – أمن المعلومات – التكامل – مكونات الحوكمة).
• بناء مصفوفة التحليل الرباعي وتحديد أهم قضايا التحول الرقمي.

يمكنك التعرف على المزيد عبر زيارة موقعنا الالكتروني عبر الرابط: www.psc-me.com

ختاماً

في خضم الثورة الرقمية، تتطلب المؤسسات الرشيقة والمبتكرة إعادة تصور لكل جانب من جوانب العمليات التجارية والتحول الثقافي. الاستراتيجيات الموضحة في هذا المقال ليست مجرد خريطة طريق للنجاح، بل هي بمثابة دعوة للقادة وصناع القرار للتفكير الجريء والتحرك الفعال. يتطلب العصر المتصل بالكامل استجابة سريعة ومبتكرة، وهذا يعني اعتناق التغيير وتوجيهه لصالح المؤسسة. الآن هو الوقت المثالي للشركات لتعزيز مرونتها، توسيع نطاقها، وتحويل التحديات إلى فرص، مستلهمين القوة من التقنية والبيانات. لنكن جزءًا من هذا التغيير ونقود مؤسساتنا نحو آفاق جديدة من النجاح.

إعداد فريق PSC شركة الجانب الايجابي للاستشارات

الكلمات المفتاحية: التحول الرقمي، استراتيجيات التحول الرقمي، البيانات، العصر الرقمي