أخبار ar.wedoany.com، تنفق ستاربكس (Starbucks) حوالي 400 مليون دولار سنويًا على البرمجيات (ما يعادل حوالي 22 مليار ريال برازيلي بسعر الصرف الحالي)، وتعمل سلسلة المقاهي هذه على تطوير بديل خاص بها مدعوم بالذكاء الاصطناعي ليحل محل نظام مايكروسوفت (Microsoft) المستخدم لمراقبة المخزون ومنصة IBM المسؤولة عن إدارة الصيانة. إذا اكتملت الاختبارات بنجاح، فقد يتم نشر بعض أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة قبل نهاية العام المقبل.
بعد انتشار الخبر، انخفض سهم IBM بنحو 3% في التداولات ما قبل الافتتاحية، بينما انخفض سهم ServiceNow بنسبة 3.5%، وسهم Salesforce بنسبة 4%. لم تخسر هذه الشركات أي عقود في صباح ذلك اليوم، لكن السوق اعتبر أنها فقدت جزءًا من السردية التي دعمت تقييمات شركات البرمجيات المؤسسية على مدى العقدين الماضيين. لم يتأثر سهم مايكروسوفت تقريبًا، لأنها توفر كلاً من تطبيق إدارة المخزون الذي تستبدله ستاربكس، والبنية التحتية السحابية والذكاء الاصطناعي من Azure التي تحتاجها ستاربكس لبناء حلولها الجديدة. تعمل أداة Green Dot Assist التي يستخدمها باريستا ستاربكس بالفعل على Azure OpenAI.
تقع IBM وServiceNow وSalesforce في الطبقة التطبيقية، وقد أثبتت ستاربكس أن شركة القهوة يمكنها إعادة بناء هذه الطبقة داخليًا. قام السوق بتصفية مراكزه ذات المخاطر العالية، حيث كان الموردون الذين يركزون على تطبيق واحد هم الأكثر عرضة للخطر. ومن الجدير بالذكر أن ServiceNow وSalesforce لم يتم ذكرهما بشكل مباشر.
لسنوات، اعتمدت الشركات على الموردين لأن تطوير البرمجيات من الصفر كان بطيئًا ومكلفًا، كما أن استبدال الأنظمة التي تدير آلاف المتاجر كان محفوفًا بمخاطر عالية. لذلك، كانت الشركات تشتري منصات تلبي 70% من احتياجاتها الفعلية، ثم تستعين بشركات استشارية لتكييف الـ 30% المتبقية. غيّر التطوير بمساعدة الذكاء الاصطناعي هذه المعادلة. صرح أناند فاراداراجان، كبير مسؤولي التكنولوجيا في ستاربكس، بأن الشركة تراجع جميع العقود والخدمات، كجزء من خطة خفض التكاليف بقيمة 2 مليار دولار بقيادة الرئيس التنفيذي برايان نيكول.
المنطق بسيط: إذا كان المهندسون بحاجة بالفعل إلى تخصيص منتجات الموردين بشكل كبير لجعلها مفيدة حقًا، وكان الذكاء الاصطناعي يسمح لهم بتطوير أدوات مخصصة في وقت أقل، فلماذا الاستمرار في دفع رسوم الترخيص؟ يُنظر إلى هذا الاتجاه على أنه إعادة تقييم لمعادلة "التطوير الداخلي مقابل شراء الحلول الجاهزة" في ميزانيات التكنولوجيا لشركات قائمة فورتشن 500.
صرح ماتي جرينسبان، مؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Quantum Economics، بأن الشركات تدرك أن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد وظيفة إضافية، بل أصبح الجهاز العصبي الرئيسي لعملياتها. وأشار إلى أن هذه الخطوة تمثل تحولًا استراتيجيًا، حيث تطالب الشركات بقدر أكبر من التحكم والتخصيص في ذكائها الاصطناعي، وتعيد التقنيات الرئيسية إلى الداخل لضمان ميزة تنافسية فريدة. ومن الجدير بالذكر أن هذا التقييم تم إنشاؤه بواسطة Korra AI، المساعد المالي القائم على الذكاء الاصطناعي من Quantum Economics.
لم تتخل ستاربكس تمامًا عن مايكروسوفت وIBM، فهي لا تزال تستخدم برمجيات الطرف الثالث، بما في ذلك البنية التحتية السحابية والذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت. في وقت سابق من هذا العام، أوقفت الشركة استخدام نظام عد المخزون القائم على الذكاء الاصطناعي بعد أن بدأ في إعطاء أعداد غير دقيقة، مما دفع المتاجر إلى العودة إلى العد اليدوي. هذا الفشل يجعل الإجراءات الحالية أكثر مصداقية: من خلال هذه التجربة، أدركت ستاربكس ما يسمى بـ "تجويف الذكاء الاصطناعي" - حيث أن وضع طبقة من الذكاء الاصطناعي فوق عملية إشكالية لا يصلح العملية، بل يضخم المشكلات فقط.
تعطي الاستراتيجية الجديدة الأولوية لسير العمل: أولاً، إصلاح الطريقة الفعلية التي تعمل بها إدارة المخزون والصيانة، ثم تطوير الأنظمة حول العمليات التي تم إصلاحها، وأخيراً استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع التطوير. لخص آرون ليفي، الرئيس التنفيذي لشركة Box، على لينكد إن (LinkedIn) أن أفضل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي هي عادة تلك التي تغير طريقة العمل بشكل جذري، وليس مجرد استبدال العمليات الحالية وتنفيذها بكفاءة أكبر.
من المتوقع أن يستجيب الموردون في المجالات الأكثر صعوبة في التكرار، بما في ذلك عمق التكامل، والحوكمة، والأمان، والمعرفة المتراكمة في القطاع. قد تحذو المزيد من الشركات حذو ستاربكس، وتقوم بالتطوير الداخلي لأكثر أنظمتها تكلفة وأقلها قبولاً. كما سيظهر اقتصاد خدمي جديد حول هذا التحول، يتطلب متخصصين لرسم خرائط العمليات، ودمج البيانات، وتصميم الأنظمة. لا يزال الحكم السليم، وفهم السياق، وإدارة التغيير أمورًا لا يمكن للمساعدات البرمجية توفيرها.
عندما تتصل وكلاء الذكاء الاصطناعي بأنظمة متكاملة وتتوفر لديها بيانات تاريخية وشخصية كافية، فإنها لن تنتظر التعليمات بعد الآن، بل ستكمل المهام المتكررة تلقائيًا وتتنبأ بالاحتياجات. يكمن جوهر هذا الاتجاه في التحكم في البيانات التي تستخدمها هذه الوكلاء. تُظهر تجربة ستاربكس أن الذكاء الاصطناعي يمكّن الشركات مرة أخرى من السيطرة المباشرة على عملياتها، ولكن بشرط أن تكون على استعداد لإنجاز عمل إعادة هيكلة العمليات أولاً. الدرس المستفاد من سياتل ليس أن الذكاء الاصطناعي يجعل كتابة البرمجيات رخيصة، بل أنه يمكّن الشركات من استعادة السيطرة المباشرة على عملياتها بعد أن تكون على استعداد للقيام بالعمل الأقل جاذبية المتمثل في إعادة هيكلة العمليات.
