لوري كين كوتشر، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Different Day – سلسلة المقابلات

Lauri Kien Kotcher، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Different Day، هي قائدة أعمال ذات خبرة، وبانية علامات تجارية، وعضوة مجلس إدارة، ومستشارة استراتيجية تمتد مسيرتها المهنية عبر الذكاء الاصطناعي، والمنتجات الاستهلاكية، والبيع بالتجزئة، والرعاية الصحية، والخدمات المالية، والأسهم الخاصة. قبل تأسيس Different Day، شغلت منصب الرئيس التنفيذي وعضو مجلس الإدارة في شركة quip، حيث قادت تحولاً أوسع من العناية بالفم إلى العافية الفموية، وقدمت منتجات جديدة، وأعادت هيكلة نموذج الاشتراك المباشر للمستهلك، وخفضت تكاليف التشغيل. سابقاً، أدارت The Shade Store وHello Products، موجهةً الأخيرة عبر نمو كبير واستحواذ شركة Colgate عليها في عام 2020. تشمل مناصبها القيادية السابقة أدواراً عليا في L Catterton، وGodiva Chocolatier، وLehman Brothers، وPfizer Consumer Healthcare، بالإضافة إلى 15 عاماً في McKinsey & Company، حيث أصبحت شريكة وقادت مشاركة ممارسة سلع المستهلك في أمريكا الشمالية. كما تشغل كوتشر عضوية مجلس إدارة Freshpet، جالبةً خبرة واسعة في استراتيجيات النمو، والابتكار، والتسويق، والاندماجات والاستحواذات، والتحول التنظيمي.

Different Day تساعد المؤسسات المتوسطة الحجم على تحويل التحديات التشغيلية إلى تطبيقات ذكاء اصطناعي عملية ومخصصة تتكامل مع بيئاتها التقنية الحالية. بدلاً من التركيز على مشاريع الذكاء الاصطناعي التجريبية أو البرمجيات العامة، تطور الشركة حلولاً شاملة صُممت لتقليل العمل اليدوي، وتحسين الرؤية، وتسريع نمو الإيرادات، وتعزيز الهوامش، واكتشاف رؤى تجارية مفيدة. تشمل أعمالها مجالات مثل توقع الطلب، وتخطيط الإمداد والمخزون، واستخبارات المبيعات، ومطابقة المساعدات المالية، والامتثال، وتحليل العقود، وإدارة علاقات العملاء، وتقرير الأداء. تُصوِّر Different Day فريقها كشريك من اكتشاف المشكلة الأولي وحتى النشر ونقل المعرفة، مما يمكّن العملاء من تشغيل التطبيقات وتحسينها داخلياً.

قضيت عقوداً تقود التحول عبر McKinsey وGodiva وhello products وThe Shade Store وquip قبل أن تؤسس شركة Different Day. ما الذي أقنعك بأن الشركات المتوسطة تحتاج إلى شريك ذكاء اصطناعي جديد، وما هي المشكلات التشغيلية التي كنت تعتقد أن مزودي التكنولوجيا الحاليين وشركات الاستشارات يفشلون في حلها؟

من الصادم أن القادة التجاريين غالباً ما يعيشون في ظلام. كمدير تنفيذي ومدير تسويق يدير علامات تجارية استهلاكية ومتاجر ذات نمو سريع في السوق المتوسطة، لم أستطع أبداً الحصول على قراءة واضحة للنطاق الكامل لجميع عناصر العمل المتحركة. غالباً ما كانت بياناتنا تعيش في صوامع منفصلة حسب القناة، والجغرافيا، والمالك الوظيفي. كان حدسي أن الذكاء الاصطناعي يمكنه أخيراً ربط تلك النقاط ومساعدتنا على معرفة ما نفتقده، لكن لم أكن أعلم من أتصل به أو من أين أبدأ. أصبحت Different Day الجواب على ذلك السؤال.

تمتلك الشركات المتوسطة موارد أقل من المؤسسات الكبيرة، لكنها قد تكون أقل بيروقراطية وديوناً تقنية. كيف ينبغي أن يختلف نهجها في تنفيذ الذكاء الاصطناعي عن دليل المؤسسات الكبيرة؟

تمتلك الشركات المتوسطة قوة خارقة استثنائية يجب أن تحتضنها. ينبغي أن تسعى لتجاوز منافسيها الأكبر لأن السرعة هي ميزتها الحقيقية. رؤيتنا هي أننا يمكننا تحويل معظم الشركات المتوسطة إلى مؤسسات ذات طابع ذكاء اصطناعي أصيل، كما لو أنها تُطلق في عام 2026 من الصفر. تخشى المؤسسات الكبيرة بهدوء أن يسمح الذكاء الاصطناعي للخصوم الأصغر بتسوية ساحة المنافسة، باستخدام زملاء ذكاء اصطناعي للتحرك بسرعة أكبر دون زيادة عدد الموظفين. عدد أقل من الأشخاص يعني قرارات أقل حول ما يجب القيام به، وكيفية القيام به، وما هي الأهداف، وبالتالي يصبح المخطط التنظيمي الأصغر أصلاً، لا قيوداً.

عند تقييم عمليات الشركة، كيف تميز سير العمل الذي يستفيد فعلاً من الذكاء الاصطناعي عن ذلك الذي يمكن معالجته بشكل أفضل عبر الأتمتة التقليدية أو تحسين البرمجيات أو إعادة تصميم العملية؟

أؤمن بالنهج الصريح: قم بتقليل سير العمل إلى الأساسيات. يجب أن يسبق تبسيط العملية تطبيق الذكاء الاصطناعي. ابدأ بورقة نظيفة – ماذا ستفعل هنا إذا لم يكن هناك برنامج قديم أو حلول مؤقتة؟ معظم العمليات الحالية بُنيت لتجاوز الأدوات غير السلسة، وليس لأنها الطريقة الصحيحة للعمل. عندما يحين موعد تجديد العقود، اسأل عن الميزات التي تستخدمها، ومع استثناءات قليلة، يمكن للذكاء الاصطناعي بناء شيء أكثر تخصيصاً مما لديك اليوم. رغم وجود أنظمة تستحق الاحتفاظ بها، مثل نظام ERP أو CRM، فإننا نصمم الإضافات الدقيقة التي تحتاجها فقط ولا شيء أكثر.

تقول Different Day إنها يمكن أن تبدأ بنموذج أولي خلال 72 ساعة وتنتقل إلى تسليم جاهز للإنتاج خلال أسابيع. ما الذي يجعل هذا الإيقاع ممكنًا، وما هي الشروط التقنية أو الأمنية أو التنظيمية التي قد تبطئ التنفيذ؟

قد يبدو ذلك وعدًا مفرطًا، لكنه يعكس ميزتنا الفريدة كشركة أسسها أشخاص يفهمون الأعمال والتقنية معًا. فريقنا أصيل في الذكاء الاصطناعي، لذا فإن عملية البناء نفسها تسير أسرع بكثير من تطوير البرمجيات التقليدية. ما لا يتغير هو مرحلة الاكتشاف: من يملك العملية، ومن يحتاج إلى الموافقة، ما هو الهدف الذي تستهدفه وبأي مقدار، وما الذي فشل سابقًا. إذا تم تخطي هذا العمل في البداية، سيظهر لاحقًا؛ في التكاملات، وفي التنفيذ، بتكلفة أعلى بكثير. الإيقاع ممكن فقط لأننا نضع الفهم في المقدمة بدلاً من الترميز.

تعمل العديد من الشركات المتوسطة عبر جداول بيانات منفصلة، وأنظمة قديمة، ومصادر بيانات غير متسقة. ما مقدار إعداد البيانات المطلوب عادةً قبل أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من إنتاج نتائج تشغيلية موثوقة؟

البيانات المنفصلة التي تعيش معها معظم الشركات المتوسطة هي في الواقع فرصة، لا عقبة. أدواتنا تُظهر بالضبط أين الفجوات، وتقرر الشركة ما إذا كانت ستملأها وكيف. قبل الذكاء الاصطناعي، كانت تلك الفجوات غير مرئية؛ كان شخص ما يجبر جداول البيانات على اتخاذ قرار أو يقرر بناءً على بيانات غير مكتملة دون إدراك ذلك. الآن يمكن للفرق رؤية الفجوة وتقييم قرارها وفقًا لذلك بدلاً من افتراض أن البيانات كانت صلبة.

ما هي المقاييس التي يجب على التنفيذيين تحديدها قبل بدء مشروع الذكاء الاصطناعي، ومدى السرعة التي يجب أن يتوقعوا فيها رؤية دليل على أن التنفيذ يولد عائدًا ملموسًا على الاستثمار؟

قد يكون الذكاء الاصطناعي جديدًا، لكن المبادئ التجارية الكلاسيكية لا تزال سائدة. حيث يواجه الذكاء الاصطناعي صعوبات هو عندما يظن الناس أن جميع القواعد القديمة انتهت. كل مشروع ذكاء اصطناعي يحتاج إلى هدف واضح واحد في البداية، سواء كان مبيعات، أو وضوح العلامة التجارية، أو هامش، أو سرعة اتخاذ القرار، أو إنتاجية أعلى دون زيادة عدد الموظفين، بالإضافة إلى جدول زمني واقعي لتحقيقه. تختلف الجداول الزمنية حسب عدد اتصالات البيانات، والأنظمة الداخلية والخارجية المشاركة، ومدى ما يحتاجه الأداة لتتعلم قبل أن تكون مخرجاتها ثابتة. يجب أن ترى نوعًا من النتائج بحلول علامة الثلاثة أشهر؛ المشاريع الأكثر تعقيدًا تستغرق وقتًا أطول. المفتاح هو تصميم المشروع على مراحل، حتى لا تنتظر نتيجة واحدة ضخمة.

تُبرز Different Day تطبيقات تشمل توقع الطلب، وتخطيط الإمداد، واستخبارات العقود، ومطابقة المساعدات المالية، وإشارات المبيعات في الوقت الفعلي. أي حالات الاستخدام تُنتج أكثر النتائج القابلة للتكرار اليوم، وأيها لا تزال تعتمد بشكل كبير على صناعة الشركة ونموذج تشغيلها؟

لا تستهين بعامل التكرار في الذكاء الاصطناعي. من نواحٍ عديدة، الشركات هي أكثر تشابهًا هيكليًا مما ندرك، بدءًا من العقود العامة إلى مطابقة احتياجات العملاء مع القدرات الداخلية. تُعد استخبارات العقود ومطابقة المساعدات المالية أكثر القابلة للتكرار اليوم؛ فكلاهما يمتلك معلمات واضحة ومخرجات محددة، لذا تعرف الأداة بالضبط ما الذي تحله. توقع الطلب وتخطيط الإمداد أصعب: مجموعات بيانات أكثر، وقنوات أكثر، وتنوع أكبر بكثير من نموذج تشغيل شركة إلى أخرى. شيء مثل إشعار العملاء في الوقت الفعلي يقع في الوسط، اعتمادًا على مجموعة التكنولوجيا الحالية للشركة والقنوات.

كيف يجب على الشركة أن تقرر ما إذا كانت ستشتري منتج ذكاء اصطناعي جاهز، أو تبنيه داخليًا، أو تطور تطبيقًا مخصصًا مع شريك خارجي؟ ما هي الأسئلة التي تساعد على كشف التعقيد غير الضروري أو الاعتماد على البائع؟

تجنب الإغراءات الزائفة للذكاء الاصطناعي وكن مشككًا في منشورات لينكد إن التي تجعل بناء أدوات متطورة داخليًا يبدو سهلاً. ابني داخليًا فقط عندما تكون الأداة بسيطة حقًا، مثل لوحة تحكم تجمع عددًا قليلًا من جداول البيانات في عرض نظيف لعدد قليل من الزملاء. في اللحظة التي تحتاج فيها إلى سحب بيانات في الوقت الفعلي من الأنظمة الداخلية والخارجية، يصبح ذلك خارج نطاق فريق غير تقني يستخدم أدوات DIY. الذكاء الاصطناعي الجاهز له نفس الحد الأقصى الذي كان لس SaaS الجاهز دائمًا. سيعطيك قراءة على بيانات عامة، لكنه لن يمنحك الدقة الخاصة بنشاطك ومنافسينك.

ما هي الأخطاء الأكثر شيوعًا التي ترى الشركات ترتكبها عند الانتقال من عرض ذكاء اصطناعي مبهر إلى نظام يجب على الموظفين الثقة به واستخدامه يوميًا؟

ألاحظ انتشارًا لمرض “الاعتماد على النموذج الأولي”: حيث تنخدع الشركات بنسبة 10٪ الظاهرة من جبل الجليد. يبدو النموذج الأولي مبهرًا، لكن العمل الحقيقي يحدث تحت السطح: اختبار البيانات وإعادة الاختبار، اختبار كل ربط نظام، وتأمين البيانات. ثم يأتي إدارة التغيير: تعليم الناس كيفية استخدامه، ومعرفة حدوده، ومتى يحتاج الإنسان إلى البقاء في الحلقة، وما الأسئلة التي يجب طرحها على مخرجاته. يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي ملائمًا للغرض، وليس بديلاً عن الحكم البشري، خاصةً في شركة متوسطة حيث استغرق بناء هذا الحكم سنوات.

مع دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات الأساسية، كيف تتوقع أن تتغير أدوار المديرين والموظفين في الخطوط الأمامية، وماذا يجب على قادة الشركات المتوسطة أن يفعلوا الآن لضمان أن الذكاء الاصطناعي يرفع من مستوى فرقهم بدلاً من إضافة طبقة تقنية أخرى فقط؟

كان مصطلح “المدراء” يُشير في السابق إلى توجيه الأشخاص. بسرعة، أصبح الآن إدارة الوكلاء والأنظمة. ابدأ برسم خريطة لأكبر نقاط الألم في الفريق وعزل العمل اليدوي المتكرر؛ هذا هو المكان الذي يجب أن يبدأ فيه الذكاء الاصطناعي، قبل أن تُسلم له قرارات أكثر تعقيدًا. سرّ قبل أن تجري، خاصةً في شركة متوسطة حيث يجب كسب الثقة خطوةً بخطوة.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Different Day.