كيف سيحقق الذكاء الاصطناعي قفزة نوعية في التخطيط الاستراتيجي؟

تسود مجتمع الأعمال حالة من الترقب الشديد إزاء إمكانية أن يُحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل نماذج تشات جي بي تي (ChatGPT) ويو دوت كوم (you.com) وكلود أيه آي (Claude.ai)، ثورة في عملية صناعة القرار في الشركات، حتى إن الرئيس التنفيذي لشركة أوبن أيه آي (OpenAI)، سام ألتمان، صرّح قائلاً: "نحن على وشك دخول أعظم عصر ذهبي للفرص المتاحة للبشرية".

إن فكرة تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في عمليات التخطيط الاستراتيجي مثيرة للغاية بالنسبة لقادة الأعمال. قال أحد المدراء مؤخراً إنه ينتظر بفارغ الصبر أن يصبح الذكاء الاصطناعي قادراً على اكتشاف فرص جديدة غير موجودة حالياً.

لكن هل يمكن أن يكون تقديرنا لقدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي مبالغاً فيه؟ كيف يمكننا تحديد المجالات التي يمكن أن يسهم فيها الذكاء الاصطناعي التوليدي في تحسين عمليات التخطيط الاستراتيجي؟ هل أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي جميعها متشابهة في قدراتها وأدائها، أم إن بعض الأدوات تتفوق على غيرها في حالات أو سيناريوهات معينة؟

للإجابة عن هذه الأسئلة، سنستعرض تفاصيل حالتي شركتين تتضمنان أنشطة أساسية في عملية التخطيط الاستراتيجي. (ملاحظة: الأسماء المذكورة في المقال هي أسماء مستعارة).

تجاوز النقاط المبهمة والتنبؤ بالمستقبل

يشغل آدم منصب الرئيس التنفيذي لمؤسسة بحثية تجارية في مجال الزراعة تضم 120 موظفاً وتحتل مكانة بارزة في مجال المتعاقدين المستقلين. ويتعاقد العملاء مع المؤسسة لإجراء تجارب تهدف إلى تحسين زراعة الحبوب والخضروات والفواكه.

دعا آدم فريقه التنفيذي المكون من 5 أفراد لحضور معتكف التخطيط الاستراتيجي السنوي للشركة، يقول: "يوفر لنا المعتكف فرصة للتفكير بعمق وتقييم الأمور؛ إذ نكون عادة مشغولين بمتابعة التجارب وتقديم تقارير مفصلة عن النتائج، إنه عمل شاق ومستمر".

تضمنت إحدى خطوات العملية تحديد القضايا الاستراتيجية الرئيسية التي واجهتها المؤسسة. يقول آدم: "توفر لنا هذه القضايا نقطة انطلاق لمناقشاتنا، ويجب أن تتناول خطتنا الاستراتيجية هذه القضايا".

إليك القائمة التي أعدّها آدم:

• المنافسة
• عدد الفروع ومواقعها
• الموارد البشرية
• تسعير المنتج
• الربحية
• المناخ

على الرغم من رضا آدم وفريقه عن القائمة، فقد أدركوا أن رؤيتهم كانت محدودة. يقول آدم: "نحن علماء في الزراعة ونتقن مجالنا، لكننا لسنا على دراية بالمجالات الأخرى، لذلك، أتساءل عمّا إذا كان الذكاء الاصطناعي يستطيع مساعدتنا على توسيع نطاق معرفتنا وفهمنا لمجالات أخرى".

تساءل آدم أيضاً عن المستقبل قائلاً: "هل يمكن أن يساعدنا الذكاء الاصطناعي على التنبؤ بالطلبات المستقبلية على خدماتنا؟"

إلى أي مدى يمكن أن يقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي الفائدة، وما هي حدوده؟

طرح آدم سؤالين مهمَّين للغاية يتكرران في نقاشات فرق التخطيط الاستراتيجي.

يتعلق السؤال الأول بالتحيز، أي وجود رؤية ضيقة الأفق تستند إلى التدريب المهني للفريق وخبرته في القطاع. يسعى آدم إلى الحصول على رؤية جديدة ومنظور مختلف من خلال الاستفادة من وجهات النظر والآراء من خارج مجال العلوم الزراعية، ويمكنه تحقيق هذا الهدف من خلال استبدال عدد من المسؤولين التنفيذيين الحاليين بآخرين من خارج القطاع، لكنّ هذا الخيار ليس عملياً. لذلك، فإن الخيار البديل هو استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. لقد ساعدناه من خلال تقديم الأمر النصي التالي:

نحن مؤسسة بحثية تجارية في مجال الزراعة، تضم مؤسستنا 120 موظفاً وتحتل مكانة بارزة في مجال المتعاقدين المستقلين، يتعاقد العملاء معنا لإجراء مجموعة واسعة من التجارب الميدانية على الحبوب والخضروات والفواكه. ما هي التحديات الاستراتيجية الرئيسية التي من المحتمل أن نواجهها في المستقبل؟

تضمنت الإجابة 9 عناوين. تحت كل عنوان توجد نقطتان تتعلقان بالإجراءات أو الخطوات التي يجب اتخاذها. هل حصلنا على أي معلومات جديدة؟ بالطبع. لكن على الرغم من توفير معلومات جديدة، كان هناك إغفال لبعض النقاط والجوانب.

لم تتضمن نتائج أداة الذكاء الاصطناعي التوليدي عنصرين من القائمة التي أعدّها فريق آدم، وهما عدد الفروع ومواقعها، والربحية. إن موقع الفرع هو مسألة تخص المؤسسة تحديداً، وبالتالي، من غير المتوقع أن يكون الذكاء الاصطناعي التوليدي على دراية بهذه التفاصيل، لكننا نعتقد أن عدم ذكر موضوع الربحية خطأ كبير. بالإضافة إلى ذلك، على الرغم من أن نتائج الذكاء الاصطناعي التوليدي تضمنت فكرة المنافسة بين القضايا التسع، فقد أغفلت مسألة مهمة أخرى هي تسعير المنتج، وهي مسألة بالغة الأهمية في هذا القطاع لأن إبرام عقود العمل يعتمد على نظام المناقصات التنافسية.

على الرغم من تدريب النموذج اللغوي الكبير الذي يستند إليه نموذج تشات جي بي تي على كم هائل من البيانات، فإنه يفتقر إلى القدرة على الوصول إلى معلومات محددة عن الشركات، ما يفسر إغفال بعض الجوانب أو التفاصيل ووجود بعض الثغرات في النتائج. يجب أن يلاحظ آدم أن هذه الأنظمة ليست ثابتة أو حتمية في استجاباتها، ما يعني إمكانية اختلاف الإجابات التي تقدمها في كل مرة. للتخفيف من هذه المشكلة، يمكن لآدم استخدام ميزة إعادة توليد الاستجابات لرؤية إجابات بديلة. اكتشفنا أيضاً أننا عندما نطلب من أدوات الذكاء الاصطناعي تقديم 10 أفكار إضافية، فإن ذلك يساعد على إنشاء قائمة طويلة وتجنب تجاهل بعض المعلومات أو القضايا المهمة.

من الناحية الإيجابية، قدم الذكاء الاصطناعي التوليدي 4 نقاط مهمة غفل عنها فريق آدم، وهي التقدم التكنولوجي، والتغيرات التنظيمية، ومتطلبات العملاء وتوقعاتهم، بالإضافة إلى التمويل والاستثمار. تُعد هذه المسائل جميعها ذات صلة وثيقة باستراتيجية الأعمال في المؤسسة. لذلك، توصلنا إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي نجح فيما يتعلق بسؤال آدم الأول حول القدرة على تقديم رؤى خارج إطار قطاع الزراعة؛ إذ أسهم الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطوير ما يسمى "التفكير التباعدي" (Divergent Thinking) لدى فريق آدم، وهو مهارة أساسية لأي فريق يسعى لتحقيق تحول ناجح.

من جانب آخر، واجه الذكاء الاصطناعي التوليدي صعوبة في تقديم إجابات دقيقة فيما يتعلق بالسؤال الثاني الذي طرحه آدم حول قدرة الذكاء الاصطناعي على التنبؤ بالطلبات المستقبلية على خدمات المؤسسة. على الرغم من تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإنه لا يزال غير قادر على التنبؤ بالمستقبل. يعود ذلك إلى تدريب أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام البيانات التاريخية واعتمادها عليها في عملياتها. يتطلب هذا السؤال بيانات تتعلق بالمستقبل لا بالماضي لإجراء توقعات حول النتائج المالية المستقبلية، مثل أرقام المبيعات المستقبلية أو النمو القابل للتحقيق. في هذا السياق، تكون الخبرة التي يمتلكها فريق آدم أكثر فاعلية في تقديم التنبؤات الدقيقة، وهذا يتطلب من كل عضو في فريقه أن يكون يقظاً وعلى استعداد تام لمتابعة التطورات،

لكن من خلال توجيه الأوامر النصية لأدوات الذكاء الاصطناعي بطريقة ذكية ومدروسة، يمكن أن يحصل الفريق على رؤى جديدة وملهمة تساعدهم على التفكير بطرق مختلفة واستكشاف جوانب جديدة. عملنا على صياغة الأمر النصي على النحو التالي: "ما هي العوامل التي ستؤثر في الطلب المستقبلي على خدماتنا؟" سلّطت الأداة الضوء على 7 عوامل، بدءاً من الاستدامة والتغير المناخي وصولاً إلى تغير تفضيلات المستهلكين والنمو السكاني العالمي. تساعد هذه العوامل على توسيع آفاق تفكير فريق آدم حول تأثير هذه العوامل في الطلب على خدماتهم.

التعامل مع الاتجاهات والتغيرات السائدة وتطوير سيناريوهات محتملة

تشغل سارة منصب الرئيس التنفيذي لإحدى المؤسسات المتخصصة في إدارة المقابر ومراسم الدفن. وقد تضمنت عملية التخطيط الاستراتيجي التي نظمتها عقد اجتماع على مدى يومين مع فريقها التنفيذي المكوّن من 7 أفراد لتطوير الخطة الاستراتيجية الخمسية للمؤسسة.

على الرغم من أن هذه المؤسسة الحكومية غير ربحية، فإنها ملزمة بتحقيق التوازن المالي؛ يغطي موقعها الرئيسي مساحة 61,000 متر مربع من الأراضي التي تخضع لعناية جيدة وتوفر مجموعة متنوعة من المرافق والخدمات، مثل مقابر و3 دور عبادة ومحل أزهار ومقهى وصالات للمناسبات.

كانت إحدى الخطوات المهمة في هذه العملية هي تحديد التغيرات والاتجاهات السائدة في هذا القطاع. لتوسيع آفاق الرؤية وتحقيق مزيد من التنوع في الأفكار، دعت سارة مجلس إدارة المؤسسة المكون من 6 أعضاء للانضمام إلى فريقها التنفيذي. تقول: "لا يشغل هؤلاء الأشخاص مناصب تنفيذية داخلية، لذلك، يمكنهم تقديم رؤية جديدة". قدم الفريق هذه القائمة التي تتضمن التغيرات والاتجاهات السائدة في هذا القطاع:

• مراعاة مراسم الدفن في الثقافات الأخرى
• زيادة الطلب على صالات مناسبات من الدرجة الأولى وخدمات الإطعام في موقع المقبرة
• سعي مؤسسة منافسة لشراء المقابر والتعاقد مع متعهدي مراسم الدفن والجنازات
• نقص الأراضي المناسبة للتوسع في المستقبل
• رغبة العائلات ومتعهدي مراسم الدفن والجنازات في الحصول على مجموعة أوسع من تجهيزات الفيديو والصوت
• زيادة أساليب دفن الموتى الصديقة للبيئة

على الرغم من رضا سارة عن النتائج، فقد تساءلت عن كيفية إسهام الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعامل مع هذه التغيرات والاتجاهات السائدة. كان لديها سؤالان: 1) هل تعكس قائمة فريقها الاتجاهات الحالية في هذا القطاع؟ 2) ما هو المستقبل المحتمل لهذا القطاع، بالنظر إلى نقص الأراضي وزيادة الاهتمام بالممارسات البيئية؟

إلى أي مدى يمكن أن يقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي الفائدة، وما هي حدوده؟

لمساعدة المؤسسة على إيجاد إجابة عن السؤال الأول، زوّدنا ​​أداة الذكاء الاصطناعي التوليدي بالقائمة التي أعدّها فريق سارة وكتبنا ما يلي: "بوصفك مستشار إدارة استراتيجياً، قدم لنا توصيات حول ما ينقص هذه القائمة فيما يتعلق باستراتيجية أعمالنا، وذلك بناءً على التحديات التي يواجهها هذا القطاع".

على الرغم من أن الأداة قدمت بعض التوصيات المتعلقة بالاتجاهات السائدة التي تناولها فريق سارة، فقد طرحت أيضاً 4 توصيات كانت أكثر تحفيزاً للتفكير وتستحق اهتمام الفريق:

• شيخوخة السكان وتغيرات التركيبة السكانية
• دعم الصحة النفسية ومساعدة الأشخاص على التعامل مع الحزن
• الحساسية السعرية والشفافية
• التغيرات التنظيمية والامتثال للأنظمة

تقول سارة: "ستساعدنا الاقتراحات الإضافية على تصميم استراتيجيتنا للمستقبل".

عملنا أيضاً على صياغة الأمر النصي للحصول على إجابة عن السؤال الثاني على النحو التالي: "إذا لم يتوفر لدينا مزيد من الأراضي المتاحة لعمليات دفن الموتى، فما هي البدائل الأخرى؟"

كانت النتائج مثيرة للاهتمام وغريبة ومضحكة بعض الشيء؛ ومنها اقتراح استخدام النيتروجين السائل لتجميد الجسم وتحويله إلى جزيئات. لكن، كانت هناك بعض الاقتراحات الجيدة أيضاً، مثل استخدام مبانٍ متعددة الطوابق للدفن وإنشاء غابات لتخليد ذكرى المتوفين بدلاً من المقابر التقليدية. قدمت هذه المقترحات أفكاراً بديلة وغير تقليدية يمكن أن تساعد المقبرة على صياغة استراتيجياتها على المدى الطويل.

يقدم بعض أدوات الذكاء الاصطناعي، مثل يو دوت كوم ما يسمى "التوليد المحسّن بالاسترجاع" (RAG)، وهو دمج مخرجات النماذج اللغوية الكبيرة مع أحدث البيانات المتاحة على الإنترنت. يوفر هذا النهج معلومات محدّثة ويمكنه الاستناد إلى بيانات الشركة الداخلية، ما يساعد على حل المشكلات مثل تلك التي تواجه آدم. على الرغم من ذلك، فإن مثل هذه الإمكانات تتطلب تنفيذاً مخصصاً يتناسب مع احتياجات كل مؤسسة على حدة، وتفتقر الأدوات العامة المتاحة، مثل تشات جي بي تي أو كلود أيه آي، إلى هذه الميزة في الوقت الحالي.

إذا كانت ميزة التوليد المحسّن بالاسترجاع متاحة لهذه الحالة، فمن المحتمل أن يتمكن نموذج كلود 3 (Claude3) من تقديم اقتراحات أحدث وأكثر تخصصاً حول بدائل استخدام الأراضي، مع الأخذ في الاعتبار الابتكارات الحديثة في ممارسات الدفن المستدامة والتغيرات التنظيمية المحلية. وبالتالي، ستتمكن سارة من الحصول على رؤى أفضل وأكثر دقة وقابلية للتنفيذ لمساعدتها في عملية التخطيط الاستراتيجي.

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يقدم مزايا كبيرة، فمن الضروري إدراك حدوده فيما يتعلق بالتخطيط الاستراتيجي. تأتي هذه الحدود والقيود من طريقة عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي. فهو يعتمد على تحليل كميات هائلة من البيانات، ويكمل الجمل في أثناء عملية توليد النصوص من خلال اختيار الكلمة الأكثر احتمالاً للظهور بناءً على ما سبقها. على الرغم من أن هذه العملية رائعة، فإنها تعتمد في جوهرها على البيانات والمعلومات السابقة،

لكن معرفة نقاط ضعف الذكاء الاصطناعي التوليدي تسمح لك بالاستفادة من مواطن قوته؛ إذ يمكن أن يعزز قدرتك على تحديد الفرص وتقليص المخاطر وتطوير استراتيجية أكثر فعالية من خلال تقديم بعض الاقتراحات غير التقليدية التي قد لا تخطر ببالك. يجب تصفية هذه الاقتراحات دائماً من خلال الحدس البشري، لكن بما أن الأداة سريعة جداً وغير مكلفة، فلماذا لا نجربها؟

المهم هو النظر إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي بوصفه أداة تعزز عمليتي التفكير الاستراتيجي وصناعة القرار، بدلاً من أن تحل محلهما.