يرى مات ريدوود، نائب الرئيس للمجموعة العالمية للحلول والاستشارات – البنوك والتجزئة في ديبولد نيكسدورف، أن الذكاء الاصطناعي أصبح طبقة تشغيلية في التجارة، تمامًا كما كان نقطة البيع الطبقة المعاملاتية. في مقال رأي نشرته Journal du Net، يرى أن تجار التجزئة قد يكررون مع الذكاء الاصطناعي أخطاء الموجات التكنولوجية السابقة. ويؤكد أن الميزة التنافسية ستُحدد بشكل أساسي بالقدرة على جعل مختلف ذكاءات المتجر تعمل معًا.
قد يكثر تجار التجزئة من الأدوات دون جعلها تتواصل، ويعزلون بياناتهم، ويتراكمون تكاملات مكلفة. لكن الذكاء الاصطناعي أصبح الآن جزءًا أساسيًا من القرارات والعمليات، مما يجعل هذه العيوب في التكامل أكثر خطورة. بعد خمس سنوات، لن تتميز المتاجر على الأرجح بتطبيق ذكاء اصطناعي محدد، بل بقدرتها على ربط بياناتها وأنظمتها وعملياتها، ثم تحويل هذه الذكاء إلى قرارات وإجراءات على مستوى الشبكة.
الانتقال من الذكاء الاصطناعي إلى الفعل
الفوائد المحتملة ملموسة بالفعل: أتمتة المهام المتكررة، وتحرير وقت الموظفين، وتحسين المخزون والعرض، وتقليل الفاقد والتكاليف التشغيلية، وتجربة عملاء أكثر سلاسة وشخصية. لكن الكاتب يؤكد أن القيمة لن تأتي من الذكاء الاصطناعي وحده، بل من قدرته على التصرف.
يتجه السوق بهذا الاتجاه، حيث ينتقل تجار التجزئة من التجريب إلى البحث عن نتائج قابلة للقياس. لم يعد الأمر مجرد تحديد طابور طويل جدًا، بل التوصية بالإجراء الذي يخففه، أو حتى تشغيله. وبالمثل، لم يعد اكتشاف نقص مستقبلي كافيًا: يجب توقع الحاجة وبدء عملية إعادة التزويد.
التحدي الرئيسي يكمن في فجوة: تتطور الاستخدامات أسرع من البنى التحتية القادرة على جعلها تعمل معًا. لدى العديد من المتاجر بالفعل عدة حلول، تعتمد على بيانات وموردين وعمليات مختلفة. يبقى نشر حالة استخدام أولى بسيطًا نسبيًا، لكن تعميمها على مئات أو آلاف المتاجر أقل سهولة بكثير.
قاعدة تكنولوجية مشتركة
الحل لا يكمن في إضافة تطبيق آخر، بل في بناء الأساس الذي يمكّن هذه الذكاءات من التواصل. منصة تجارية موحدة، تركز البيانات والقواعد التجارية والمكونات المشتركة، تسمح بنشر استخدامات جديدة تدريجيًا دون إعادة بناء بنية كل مرة. يمكن لمتجر أن يبدأ، على سبيل المثال، بتعريف المنتجات عند الخزينة، ثم ربط هذه التكنولوجيا بحل لمنع الخسائر.
هذا المنطق، وفقًا للمقال، هو ما يحدد المتجر الذكي. عميل يحضر عشاءه عبر تطبيق متجره، يستعرض عدة منتجات دون إتمام الشراء. يمكن لمنصة موحدة أن تربط هذه النية بالمخزون وبيانات الولاء وتوقعات الطلب. عند وصوله إلى المتجر، يمكن عرض المنتجات المناسبة، وتعديل المخزون، وتعبئة الفرق وفقًا لذلك.
على المدى، يمكن لهذا الذكاء الجماعي أن يجمع بين الرؤية الحاسوبية، وإنترنت الأشياء، وتحديد الهوية بموجات الراديو (RFID)، والبيانات الرقمية، وإدارة الفرق. سيمكن من اتخاذ آلاف القرارات المصغرة كل ساعة: إعادة تخصيص موظف، تشغيل إعادة تزويد، تعديل سعر، أو تغيير مسار العميل.
مسألة الانتقال إلى النطاق الواسع
لتحقيق ذلك، يجب على تجار التجزئة أولاً تحديد أهداف تجارية دقيقة، ثم بناء قاعدة قادرة على دعمها. بعد ذلك يمكنهم نشر بعض حالات الاستخدام ذات القيمة العالية، قبل توسيع قدراتهم عبر نظام بيئي من الشركاء ومشاركة البيانات بين المتاجر والقنوات. السؤال الذي يجب طرحه قبل كل مشروع جديد بسيط: كيف يمكن لهذا الحل أن ينتقل إلى النطاق الواسع ويعمل مع الآخرين؟
رهان السنوات القادمة لن يكون معرفة أي متجر يملك أكبر قدر من الذكاء الاصطناعي، بل أيها سيعرف كيف يجعلها تعمل معًا بشكل أفضل. تجار التجزئة الذين سيضعون اليوم الأسس التي تسمح لهذا الذكاء بالتدفق واتخاذ القرارات والتصرف على نطاق واسع، سيمتلكون، وفقًا لمات ريدوود، الميزة التنافسية الحقيقية للغد.
