صناعة الرفاهية تتبنى الذكاء الاصطناعي: استراتيجيات لمستقبل الأعمال
تستكشف علامات الرفاهية الكبرى تقنيات الذكاء الاصطناعي لتعزيز النمو، لكن المعادلة السحرية لا تزال بعيدة المنال. تشير تقارير حديثة إلى تجارب قطاعية مكثفة وتركيز مركزي للذكاء الاصطناعي في العمليات الخلفية.
الرفاهية والذكاء الاصطناعي: رحلة استكشاف نحو نماذج أعمال مبتكرة
في عالم المتاجر الفاخرة، كل التفاصيل مصممة بعناية فائقة لتبدو الخدمة شخصية وغير آلية. من فتح الأبواب بأسلوب رسمي إلى ربط شريط القماش على حقيبة تحمل شعار العلامة التجارية، وصولاً إلى الإضاءة الدافئة وتقديم المشروبات الراقية، كل شيء يهدف إلى إبراز الحرفية والبراعة اليدوية. هذا النهج، الذي يركز على التجربة الإنسانية المباشرة، يبدو بعيداً كل البعد عن أوامر الذكاء الاصطناعي أو الردود الآلية الباردة.
لهذا السبب، لا تزال قطاعات الرفاهية تضع التجربة الإنسانية والخدمة الشخصية في مقدمة أولوياتها أمام العملاء، للحفاظ على علاقة مباشرة وقوية. أما الذكاء الاصطناعي، فيبدو أنه يجد مكانه حاليًا في "الكواليس"، بعيدًا عن واجهة المتجر حيث تتم الصفقات المبنية على بيع أحلام غير ملموسة.
النتائج بالأرقام: استراتيجية مدروسة ولكن ليست الأولوية القصوى
يكشف تقرير حديث صادر عن شركتي Bain & Company ولجنة كولبير (Comité Colbert) عن هذه الرؤية المتحفظة. أظهرت العينة التي تم تحليلها أن **جميع علامات ومجموعات الرفاهية تضع الذكاء الاصطناعي ضمن أجندتها الاستراتيجية، إلا أن 22% فقط تصنفه ضمن أهم ثلاث أولويات للفترة الثلاث سنوات المقبلة**، مقارنة بـ 5% في عام 2024.
يشمل التقرير قطاع السلع الشخصية الفاخرة، بما في ذلك الأزياء والجلود ومستحضرات التجميل والمجوهرات والساعات. واستبعد فئات مثل الضيافة والمشروبات والسلع المنزلية. وشارك في الدراسة علامات تجارية ومجموعات مرموقة مثل بالنسياغا، شانيل، هيرميس، كيرينغ، إل في إم إتش، ريتشمونت، لويس فويتون، كارتييه، فان كليف آند آربلز، بوشرون، سيلين، جيفنشي، وإيف سان لوران بيوتي.
الذكاء الاصطناعي: من التجريب إلى التطبيق العملي
يشير التقرير إلى أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد فضول تكنولوجي أو تحول كامل لم يتحقق بعد. **حيث صرح 39% من المجموعات ودور الأزياء المشاركة في الدراسة أن لديها رؤية واستراتيجية وخارطة طريق واضحة**، بينما 48% أخرى لديها رؤية وبعض المشاريع التجريبية قيد التنفيذ. وتظل عملية الانتقال من مرحلة التجريب إلى التطبيق العملي نقطة الضعف في هذه العملية.
تتمحور الغالبية العظمى من عمليات النشر واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي في **الوظائف الداعمة والعمليات التشغيلية**، وذلك يتوافق مع الطبيعة المحافظة للقطاع تجاه التغيير. وتشمل هذه المجالات: إدارة المعرفة بنسبة 74%، تكنولوجيا المعلومات بنسبة 41%، وسلسلة التوريد والمشتريات والتصنيع بنسبة 33%.
الاستخدامات الداخلية والنتائج الملموسة
من منظور الأعمال، يختلف استخدام الذكاء الاصطناعي عن الضجيج المعتاد المحيط به. **تستخدم العلامات التجارية التقنية لتنظيم المعلومات الداخلية، وتبسيط المهام، ودعم الأنظمة، وتحسين العمليات التشغيلية** – أي الوظائف التي نادرًا ما تظهر في الصورة العامة لدار الأزياء. هذه هي الأقسام التي تحافظ على سير العمل من الداخل، حيث وجدت التكنولوجيا موطئ قدم لها حتى الآن. أغلب هذه الأدوات والابتكارات يتم عرضها في معرض Vivatech السنوي متعدد القطاعات الذي يقام في باريس.
حتى الآن، **أكثر من 60% من شركات الرفاهية لم تشهد بعد تأثيرًا كبيرًا** من أي نشر للذكاء الاصطناعي. وحتى في المجالات الأكثر تقدمًا مثل إدارة المعرفة وتكنولوجيا المعلومات والمشتريات، أفاد ما بين 13% و 15% فقط من المشاركين بتحقيق تأثير كبير.
التحدي الأكبر: مطابقة الطموحات مع العائد على الاستثمار
تتطلب هذه الفجوة التمييز بين الطموح والعائد على الاستثمار. يمر القطاع بمرحلة انتقاء، حيث أن بعض التطبيقات تستحق استثمارًا حقيقيًا، ويجب إعادة تصميم بعض العمليات بالكامل، بينما لن تسفر تجارب أخرى سوى عن تحسينات منفصلة في الإنتاجية.
يشير التقرير إلى أن **ما بين 13% و 15% فقط من المشاركين حققوا تأثيرًا كبيرًا بفضل الذكاء الاصطناعي**.
الفجوة بين المجموعات الكبيرة والشركات المستقلة
وفقًا لـ Bain، تمتلك جميع المجموعات متعددة العلامات التجارية قيد التحليل خطة ذكاء اصطناعي محددة، تتضمن أهدافها وجدولها الزمني الخاص. يمنحهم موقعهم القوي القدرة على تركيز الاستثمار، ووضع المعايير، وتطبيق حلول مشتركة عبر علامات تجارية متعددة في وقت واحد.
من ناحية أخرى، فإن دور الأزياء المستقلة والمصممين الناشئين يتقدمون بوتيرة أبطأ، على الرغم من أنهم لا يبدأون جميعًا من نفس النقطة. يمنح التقرير الدور الكبرى الأفضلية ويضع البقية متأخرة بخطوة، بسبب محدودية الموارد الداخلية والاعتماد المتزايد على الشركاء الخارجيين. تعتمد العديد من هذه الشركات، التي تفتقر إلى فرق البيانات الخاصة بها أو حوكمة التكنولوجيا الداخلية، كليًا على ما يمكن لمزودي الخدمات الخارجيين تقديمه لها.
الاستخدام المحدود للذكاء الاصطناعي في الوظائف التجارية
في الوظائف التجارية، لا يزال الذكاء الاصطناعي غير مستغل على نطاق واسع، على الرغم من زيادة المشاريع التجريبية. ويأتي البيع بالتجزئة عبر الإنترنت ضمن المجالات الأقل نضجًا، على الرغم من أن Bain تحدده كواحد من المجالات التي تقدم أكبر إمكانات.
تعد **مساعدة المبيعات المعززة** أحد أكثر المجالات تقدمًا. تفيد جميع المجموعات متعددة العلامات التجارية التي تم استطلاعها بأنها تطور أو تختبر أدوات لدعم مندوبي المبيعات. ومن بين دور الأزياء ككل، قامت حوالي 35% بنشر حلول وتحقيق بعض التأثير؛ بينما لا يزال 20% آخرون في مرحلة التطوير أو التجريب.
التخصيص الرقمي وعلاقات العملاء
ينطبق نفس الفجوة في **التخصيص الرقمي**. على الرغم من أن التكتلات الكبرى توفر هذه الإمكانيات لعلاماتها التجارية، إلا أن 5% فقط من دور الرفاهية حققت نشرًا واسع النطاق مع تأثير قابل للقياس. وفي مجال إدارة علاقات العملاء (CRM)، على الرغم من الأهمية التاريخية للعلاقات مع العملاء في قطاع الرفاهية، أفاد 5% آخرون بتحقيق تأثير كبير من الحلول الموسعة.
التحدي الجوهري: توقعات العملاء ودقة التجربة
بشكل عام، هذه الحيطة ليست مدفوعة فقط بالخوف من التكنولوجيا. **يعمل قطاع الرفاهية مع عملاء لديهم قدرة تحمل منخفضة للأخطاء وتستند توقعاتهم إلى الاهتمام البشري والتفاصيل الدقيقة**. إن توصية غير ملائمة، أو أتمتة مفرطة الوضوح، أو استجابة غير مناسبة، تحمل تكلفة سمعة لا تعوض غالبًا المدخرات التشغيلية المرجوة.
الحوكمة المؤسسية: مفتاح النجاح
يكمن التحدي الأساسي في **الحوكمة المؤسسية**. **يستشهد ما يقرب من 70% من المديرين التنفيذيين الذين تم استطلاعهم بدعم الإدارة باعتباره المُمكّن الأساسي لتطوير الذكاء الاصطناعي**. أما العوائق الأكثر شيوعًا فهي صعوبة تحديد استراتيجية موجهة نحو القيمة (60%)، ونقص الموارد الداخلية (60%)، ونقص الدعم التنفيذي (40%).
تقترح Bain و Comité Colbert أن الخطوة التالية تتضمن مزيجًا من الأولويات الواضحة، وقواعد البيانات القوية، والقياس الفعلي للعائد على الاستثمار. ولخصت إحدى دور الأزياء المشاركة الأمر: "لا توجد تقنية، لا توجد بيانات، لا يوجد ذكاء اصطناعي". بمعنى آخر: بدون أساس تكنولوجي أو بيانات منظمة، لا يمكن توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي.
