ستاربكس الأمريكية تنفق 400 مليون دولار سنويًا على البرمجيات، وتعتزم تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي خاصة بها لتحل محل أنظمة مايكروسوفت وIBM

أخبار ar.wedoany.com، تنفق ستاربكس حوالي 400 مليون دولار سنويًا على البرمجيات، وتعمل سلسلة المقاهي العملاقة هذه على تطوير أنظمة مساعدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل، لتحل محل نظام تتبع المخزون من مايكروسوفت ومنصة إدارة الصيانة من IBM. قد يتم إطلاق بعض أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة بحلول نهاية العام المقبل، وذلك وفقًا لنتائج الاختبارات.

بعد الإعلان عن الخبر، تفاعلت الأسواق فورًا. انخفض سهم IBM بنحو 3% في التداولات ما قبل الافتتاح، بينما تراجع سهم ServiceNow بنسبة 3.5%، وهبط سهم Salesforce بنسبة 4%، وفقًا لبيانات من Yahoo Finance. في صباح ذلك اليوم، لم تخسر هذه الشركات أي عقود، لكن السوق بدأ في إعادة تقييم منطق طويل الأمد في تقييم برمجيات المؤسسات: الشركات الكبرى تختار دائمًا شراء البرمجيات لأن بناءها داخليًا صعب للغاية.

لم يتأثر سهم مايكروسوفت تقريبًا. فهذه الشركة هي المورّد لتطبيق المخزون الذي تستبدله ستاربكس، وفي الوقت نفسه المزوّد للبنية التحتية السحابية والذكاء الاصطناعي Azure التي تعتمد عليها ستاربكس في بناء البديل. أداة Green Dot Assist الخاصة بستاربكس تعمل بالفعل على Azure OpenAI. تقع IBM وServiceNow وSalesforce في طبقة التطبيقات، وهي الطبقة التي ترى ستاربكس أن شركة قهوة يمكنها إعادة بنائها داخليًا. لم تذكر ستاربكس ServiceNow أو Salesforce علنًا، لكن السوق قام ببيع أسهم مزودي التطبيقات البحتة المعرضين للخطر.

أخبر أناند فاراداراجان، كبير مسؤولي التكنولوجيا في ستاربكس، الموظفين أن هناك فرصة واضحة لخفض الإنفاق على البرمجيات، وأن الشركة تراجع كل عقد وكل خدمة. هذا جزء من خطة خفض التكاليف الأوسع بقيمة 20 مليار دولار بقيادة الرئيس التنفيذي برايان نيكول.

المنطق هو: إذا كان المهندسون بحاجة بالفعل إلى تخصيص منتجات المورّدين بشكل كبير لجعلها قابلة للاستخدام، وكان الذكاء الاصطناعي يمكن هؤلاء المهندسين من بناء أدوات مخصصة في وقت أقصر، فما الفائدة من الاستمرار في دفع رسوم الترخيص؟ هذا المشهد ليس حكرًا على ستاربكس، بل هو معاينة لعملية إعادة حساب "البناء مقابل الشراء" الجارية حاليًا في ميزانيات التكنولوجيا لكل شركة من شركات فورتشن 500.

قال ماتي غرينسبان، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Quantum Economics، إن الشركات تدرك أن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد ميزة، بل هو الجهاز العصبي المركزي لعملياتها. تمثل هذه الخطوة تحولًا استراتيجيًا، حيث تطالب الشركات بامتلاك وتخصيص ذكائها الاصطناعي بعمق، واستعادة التقنيات الرئيسية من المورّدين الخارجيين لضمان ميزة تنافسية فريدة. تم إنشاء هذا التقييم بواسطة Korra AI، المساعد المالي بالذكاء الاصطناعي.

لم تنفصل ستاربكس تمامًا عن مايكروسوفت وIBM، ولا تزال تعتمد على البنية التحتية السحابية والذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت. في وقت سابق من هذا العام، سحبت ستاربكس نظام عد المخزون المدعوم بالذكاء الاصطناعي بسبب بيانات غير دقيقة، وعادت المتاجر إلى العد اليدوي.

هذا الفشل جعل الإجراء الحالي أكثر مصداقية. تعلمت ستاربكس من هذه التجربة أن إضافة الذكاء الاصطناعي إلى عمليات معيبة يضخم العيوب. النهج الجديد يستهدف سير العمل أولاً: إصلاح كيفية عمل المخزون والصيانة فعليًا، ثم بناء الأنظمة حول العمليات المصححة، وأخيرًا ترك الذكاء الاصطناعي لتسريع عملية البناء.

قال آرون ليفي، الرئيس التنفيذي لشركة Box، على LinkedIn، إن أفضل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تكون تلك التي تغير العمل بشكل جذري، وليس مجرد استبدال العمليات الحالية وزيادة الكفاءة. الشركات تستكشف نسخها الخاصة، لأن كل صناعة مختلفة.

هذا الترتيب بالغ الأهمية: تكامل البيانات، إعادة تصميم العمليات، ثم الذكاء الاصطناعي. الشركات التي تتخطى الخطوات الوسيطة ستنتهي إلى أتمتة القرارات الخاطئة بشكل أسرع باستخدام أدوات باهظة الثمن.

من المتوقع أن تنشأ أربعة تأثيرات متسلسلة. أولاً، سيرد المورّدون في مجالات مثل عمق التكامل، والحوكمة، والأمان، والمعرفة بالمجال، وقد تعيد مايكروسوفت وIBM وSalesforce تموضعها من بائعي تطبيقات إلى مزودي بنية تحتية وثقة. ثانيًا، ستكرر المزيد من الشركات نهج ستاربكس في أنظمتها الأكثر تكلفة والأقل تفضيلاً، بدءًا من بدائل مستهدفة. ثالثًا، سيتشكل اقتصاد خدمي جديد حول هذا التحول، وسيكون الفائزون هم أولئك الذين يفهمون كيفية إعادة تصميم الطريقة التي تعمل بها المؤسسات فعليًا. رابعًا، مع دمج الوكلاء الأذكياء في أنظمة تمتلك بيانات تاريخية وشخصية كافية، قد تختفي التعليمات النصية تدريجيًا، وستقوم الأنظمة تلقائيًا بالمهام المتكررة والتنبؤ بالاحتياجات. الشركات التي تتحكم في بياناتها ستحصل على التنبؤات بشروطها الخاصة.

الدرس المستفاد من سياتل هو أن الذكاء الاصطناعي لا يقتصر فقط على كتابة البرمجيات بتكلفة زهيدة، بل يمكّن الشركات من استعادة زمام المبادرة في عملياتها الخاصة - بشرط أن تكون مستعدة للقيام بعمل تحسين العمليات أولاً. أظهرت ستاربكس هذا المسار بميزانية قدرها 400 مليون دولار.