رستي وايلي، الرئيس التنفيذي والرئيس في Datasite – سلسلة المقابلات

Rusty Wiley، الرئيس التنفيذي والرئيس في Datasite، يقود الشركة منذ عام 2014، مشرفًا على تحولها من Merrill Corporation، وهي شركة تركز إلى حد كبير على الاتصالات المالية والخدمات المتعلقة بالطباعة، إلى شركة عالمية تقدم البرمجيات كخدمة (SaaS) تركز على عمليات الاندماج والاستحواذ (M&A) والمعاملات الاستراتيجية. قبل انضمامه إلى Datasite، قضى وايلي أكثر من سبع سنوات في IBM، حيث شغل منصب المدير العام للبنوك والأسواق المالية وشريكًا إداريًا، مكتسبًا خبرة واسعة عبر الخدمات المالية، وتكنولوجيا المؤسسات، وتحولات الأعمال.

Datasite هي منصة تقنية عالمية صُممت لدعم صانعي الصفقات عبر دورة حياة الاندماج والاستحواذ، بما في ذلك استخراج الصفقات، التحضير، العناية الواجبة، التمويل، إعادة الهيكلة، والعمليات ما بعد الصفقة. تجمع منصتها بين غرف البيانات الافتراضية الآمنة وقدرات الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا، بما في ذلك الإخفاء الآلي، البحث الدلالي، تلخيص المستندات، الترجمة، الأسئلة والأجوبة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وذكاء أصل الصفقة. تقول Datasite إن تقنيتها تدعم أكثر من 626,000 صانع صفقة وأكثر من 16,000 صفقة سنويًا، موفرةً للبنوك الاستثمارية، وشركات الأسهم الخاصة، والمؤسسات، ومكاتب المحاماة بيئة آمنة لإدارة المعاملات المعقدة والمعلومات الحساسة.

انضممت إلى Datasite في عام 2014 بعد قيادتك لقطاع البنوك والأسواق المالية في IBM، ثم ساهمت في تحويل Datasite من شركة اتصالات مالية وطباعة إلى منصة برمجيات عالمية للاندماج والاستحواذ. كيف شكلت هذه التجربة قناعتك بأن المرحلة التالية من صُنع الصفقات ستُبنى حول وكلاء الذكاء الاصطناعي بدلاً من غرف البيانات الافتراضية التقليدية؟

عندما انضممت إلى Datasite في عام 2014، كانت غرفة البيانات الافتراضية في صميم المعاملات المالية. لقد كانت قد غيرت صُنع الصفقات بالفعل بنقل المعلومات الحساسة من الغرف المادية إلى بيئة رقمية آمنة وقابلة للبحث. ما أصبح واضحًا على مدى العقد التالي هو أن غرفة البيانات كانت أيضًا تضع الأساس لشيء أكبر بكثير.

مع نمو حجمنا، زادت الفرصة كذلك. تدعم Datasite الآن ما يقرب من 55,000 صفقة سنويًا، مما يمنحنا نظرة فريدة على كيفية حدوث عمل الصفقات. بهذا الحجم، نرى أكثر من مجرد مستندات. نرى سير العمل، الأنماط، وآلاف المهام المتكررة التي تحيط بكل صفقة. هذا يخلق فرصة هائلة لتطبيق الذكاء الاصطناعي والأتمتة لمساعدة الفرق على الانتقال من المعلومات إلى الفعل بسرعة أكبر. في الواقع، نرى ذلك يحدث بالفعل. Recent Datasite research, The New Deal Team يُظهر أن الشركات التي تتجاهل الذكاء الاصطناعي ستواجه صعوبة في المنافسة خلال خمس سنوات، وأن معظم صانعي الصفقات يقولون إن الاعتماد فقط على اتخاذ القرار البشري لم يعد مبررًا في الصفقات المعقدة.

لهذا السبب، المرحلة التالية تتعلق ببناء الذكاء والأتمتة فوق تلك البنية التحتية الموثوقة. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل المعلومات، كشف المخاطر والفرص، ربط المعرفة المؤسسية ببيانات الصفقة الحية، وتطبيق تدفقات عمل متعددة الخطوات تستهلك اليوم وقتًا كبيرًا من فرق الصفقات. يمكن للوكلاء مراقبة المعلومات باستمرار، إجراء التحليل، وتحريك العمل إلى الأمام بينما يظل الأشخاص يركزون على الحكم، التفاوض، والقرارات التي تحدد النتائج.

وبناءً على ذلك، تُعد غرف البيانات الأساس للجيل القادم من صُنع الصفقات. تظل المستندات، الأذونات، الأمان، وطبقة التعاون حاسمة. يجعل الذكاء الاصطناعي تلك الأساس أكثر قيمة لأنه يستطيع فهم السياق المحيط بالمعلومات والتصرف بناءً عليه. نرى بالفعل أن هذا النموذج يمتد إلى ما وراء غرفة البيانات، حيث يتدفق محتوى Datasite بأمان إلى تدفقات عمل مدعومة بالذكاء الاصطناعي مع بقاء الأذونات الحالية سارية.

لقد وصفت مستقبل Datasite كنظام تشغيل أصيل للذكاء الاصطناعي للاندماج والاستحواذ. ما الذي يميز نظام تشغيل قادرًا على تنفيذ تدفقات عمل الصفقات عن غرفة بيانات افتراضية تضيف فقط بحثًا في المستندات، تلخيصًا، أو مساعدًا محادثيًا؟

البحث والتلخيص مفيدان حقًا، ولكنهما يعملان على مستند واحد في كل مرة، ولا يردان إلا على سؤال فكر شخص ما في طرحه، وهو قيد عندما تنظر إلى ما تبدو عليه الصفقة من الداخل. تتكون أي صفقة من مئات المهام المتصلة التي تعمل في آن واحد، بما في ذلك طلبات العناية الواجبة، عروض الإدارة، المراجعات القانونية، مسارات التمويل والموافقات؛ جميعها تشمل أشخاصًا مختلفين يعملون بأذونات مختلفة ضد مواعيد نهائية مختلفة. يعيد المصرفيون ذوو الخبرة بناء حالة الصفقة من سلاسل البريد الإلكتروني ومسار تم تحديثه يوم الثلاثاء، وبحلول الخميس تكون البيانات قد أصبحت قديمة.

ما يفعله نظام التشغيل هو الاحتفاظ بتلك الحالة بحيث يحدّث البيانات المتصلة في الوقت الفعلي، يعرف أي مسار عمل متأخر، أي طلب ظل دون رد لمدة ستة أيام، وما هي المعلومات التي تتعارض مع ما تم تقديمه الأسبوع الماضي. بمجرد أن يفهم النظام ذلك حقًا، يمكنه إعداد العمل قبل أن يطلبه أحد، والإشارة إلى أين توقفت العملية وتنسيق الخطوة التالية بين الأطراف التي قد لا تتواصل مباشرة في تلك اللحظة.

لهذا السبب انتقل الحديث بسرعة من ما إذا كان الذكاء الاصطناعي ينتمي إلى الاندماج والاستحواذ إلى كيفية دمجه بمسؤولية. في بحثنا، يستخدم 96٪ من صانعي الصفقات أو يستكشفون الذكاء الاصطناعي في استخراج المصادر وفحصها، وأصبحت العناية الواجبة أحد أوضح حالات الاستخدام، حيث يستخدم نصف صانعي الصفقات الذكاء الاصطناعي بانتظام أو يدمجونه بالفعل في العملية. النقطة هي أن الصناعة تجاوزت خط البداية، وستذهب الميزة إلى الشركات التي يمكنها تحويل الذكاء الاصطناعي من أداة إلى طبقة تشغيل محكومة.

لماذا ستكون بيانات المعاملات المملوكة أكثر أهمية لأداء وكيل الاندماج والاستحواذ مقارنةً بالوصول إلى أقوى نموذج لغة كبير عام؟ ما هي الإشارات التي تسمح للوكيل بفهم كيفية تقدم الصفقة الفعلية بدلاً من مجرد تفسير المستندات الفردية؟

نماذج الأساس استثنائية وتستمر في التحسن، لكنها متاحة لجميع الشركات في الوقت نفسه. أي ميزة تحصل عليها شركة من امتلاك أفضل نموذج اليوم لها عمر افتراضي قصير عندما يحصل المنافس في الشارع على الوصول في نفس الوقت، أو يُعلن عن نموذج جديد بعد أسابيع.

السياق المملوك لا يصبح متاحًا على نطاق واسع بنفس الطريقة، وهذا هو المكان الذي أرى فيه الفرق الدائم والميزة التنافسية. تحت العقود والبيانات المالية تكمن آلاف التفاعلات بين المشترين والبائعين والمستشارين والفرق الإدارية، وتُعطي تسلسل تلك التفاعلات معنى حقيقي. يوضح ترتيب تحميل المستندات مدى استعداد البائع، كما أن سؤال العناية الواجبة الذي يُعاد بصياغة أكثر حدة في مروره الثالث يُظهر أين يكمن القلق الحقيقي للمشتري، ومسار العمل الذي تضاعفت أوقات الاستجابة فيه بهدوء يُشير إلى حدوث خطأ قبل أن يلفظه أحد.

هذه هي الذكاء الذي يحتاجه الوكيل إذا كان سيُصبح مفيدًا حقًا طوال عملية الاندماج والاستحواذ. قراءة المستند بشكل جيد هي قدرة واحدة، وتتحول تدريجيًا إلى سلعة. التعرف على أن الصفقة تتجه نحو الانحراف قبل ثلاثة أسابيع من أن يذكرها أحد هو شيء مختلف تمامًا، وينبع من ملاحظة عشرات الآلاف من الصفقات الحقيقية بدلاً من التدريب على المعلومات العامة.

يمكن للوكيل أن يجمع ملفات تعريف الأهداف، يراجع آلاف المستندات، يحدد الإفصاحات المتضاربة وينسق تدفقات عمل العناية الواجبة. أي من هذه الأنشطة يمكن للوكيل تنفيذها بثقة اليوم، وأيها يجب أن يستمر في طلب موافقة بشرية صريحة؟

بالنسبة للعديد من الشركات، يُنظّم الذكاء الاصطناعي الوكلي بالفعل أحجامًا هائلة من المعلومات، يقارن المستندات لاكتشاف التناقضات، يبرز المخاطر المحتملة، يكتب ملخصات العناية الواجبة، ويحافظ على سير الأعمال الروتينية، كل ذلك أسرع مما يمكن للفريق إدارته يدويًا. يصبح صانعو الصفقات مرتاحين لذلك لأن هذه هي المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي فيها إزالة العوائق دون سحب الحكم عن الناس. في بحثنا، قال 46٪ من صانعي الصفقات إن الذكاء الاصطناعي يحدد الأهداف ويضع القوائم الطويلة والقصيرة بالفعل، بينما قال 45٪ نفس الشيء بشأن تحديد العلامات الحمراء أثناء العناية الواجبة. والأهم من ذلك، بدأ صانعو الصفقات يرون قيمة تجارية، ليس فقط كفاءة. حوالي ربع المستجيبين في بحث Datasite قالوا إن الذكاء الاصطناعي ساعدهم على إكمال صفقة كانوا سيفوتونها لولا ذلك، ويرى ثلثاهم أن الذكاء الاصطناعي عبر دورة الحياة هو طريقة حاسمة لتقليل مخاطر الصفقة.

تتغير الصورة بشكل ملحوظ عند الاقتراب من الإغلاق. فقط 22٪ من صانعي الصفقات يقولون إنهم سيتبعون توصية مولدة بالذكاء الاصطناعي بشأن ما إذا كانوا سيستمرون إلى التوقيع، بينما يعتقد 45٪ أن التوقيع يجب أن يبقى قرارًا بشريًا بالكامل. الحدس سليم. كل عملية استحواذ تعتمد على الثقة. هل تثق بهذا الفريق الإداري بما يكفي لتدعمه برأس المال؟ هل أنت مرتاح للمخاطر التي لم تستطع العناية الواجبة حلها بالكامل؟ تلك الأسئلة تتطلب حكمًا، وأكثر من ذلك، شخصًا مستعدًا لتحمل المسؤولية عن الجواب. يجب أن يساعدك الذكاء الاصطناعي على اتخاذ قرار أفضل أسرع، لكنه لا ينبغي أن يكون صانع القرار. لهذا السبب الأدوات المبنية على ذكاء اصطناعي محكم للبيئة الصفقية والتي تشمل محتوى مُصرح به، إجابات مدعومة بالمصدر، سياق سير العمل، وموافقة بشرية حيث يهم الحكم والمسؤولية أكثر، هي ذات أهمية بالغة.

كيف تدافع عن غرفة صفقات وكيلة ضد مخاطر مثل حقن الأوامر، استخراج البيانات غير المصرح به، الوثائق المخترقة، أو الإجراءات التي تُتخذ خارج صلاحية المستخدم؟

الخطأ هو اعتبار الأمان طبقة تُضاف بعد نشر الذكاء الاصطناعي. في الاندماج والاستحواذ، يجب أن يُدمج الأمان والحكم منذ البداية لأن المعلومات الأساسية حساسة للغاية وغالبًا ما تؤثر على السوق.

كل صفقة تحتوي على مواد قد لا تصبح عامة أبدًا، من الأداء المالي والملكية الفكرية إلى علاقات العملاء والخطط الاستراتيجية. يجب على أي وكيل يعمل في هذا البيئة اتباع نفس إطار الحوكمة الذي يحمي الصفقة نفسها. لا ينبغي أن يصل إلى معلومات تتجاوز أذونات المستخدم، مما يعني أن الهوية والحقوق يجب أن تُفرض على طبقة البيانات، لا تُترك لتُحدَّد عبر الأمر. يجب تسجيل كل إجراء، ويجب أن تُعزى كل توصية إلى مستند مصدر، ويجب أن يرث كل سير عمل آلي سلطة الشخص الذي بدأه دون تجاوزها. لهذا صممنا خادم MCP server بأولوية الأمان. السوق يتحرك في نفس الاتجاه. في بحثنا، كانت الدقة والأمان هما السمتان اللتان يقدّرهما صانعو الصفقات أكثر، حيث احتل الأمان المرتبة الأولى بين المستجيبين في أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا وآسيا والمحيط الهادئ. في الاندماج والاستحواذ، الثقة ليست منفصلة عن تجربة المنتج. إنها ما يجعل المنتج قابلًا للاستخدام.

تُعد الهلوسة خطرة بشكل خاص عندما يقوم نظام الذكاء الاصطناعي بتحليل العقود والبيانات المالية والإفصاحات التنظيمية. كيف يجب على وكيل الاندماج والاستحواذ التواصل بشأن عدم اليقين، تقديم الأدلة لاستنتاجاته، والتعرف على متى يجب تصعيد المسألة إلى مصرفي أو محامٍ أو خبير متخصص؟

في الاندماج والاستحواذ، إذا تعارض مستندان مع بعضهما، فإن هذا التناقض هو النتيجة. إذا لم يتوفر جواب لسؤال بناءً على المستندات والبيانات في الغرفة، فإن تلك الفجوة في المعلومات هي نتيجة، وغالبًا ما تكون أكثر أهمية من الجواب نفسه.

يجب أن يُصمم كل نظام ذكاء اصطناعي يُستخدم في الاندماج والاستحواذ ليكون قائمًا على الأدلة فقط، حيث يجب ربط كل استنتاج بالمستند الأساسي، وإظهار المعلومات المتضاربة بوضوح بدلاً من التوفيق الصامت، والتعبير عن انخفاض الثقة بشفافية في المخرجات. الصناعة تبني هذه الانضباط بالفعل، وهو ما أجدُه مشجعًا.

الأدلة هي المكان الذي يجب أن يبدأ منه الحوار. كانت الدقة السمة الأكثر أهمية التي أشار إليها صانعو الصفقات في بحثنا، والطريقة الأكثر شيوعًا لبناء الثقة لا تزال مراجعة بشرية للمخرجات التي يولدها الذكاء الاصطناعي. الجواب الواثق غير المدعوم خطر في الصفقة. وكذلك الجواب الذي يبدو كاملاً لكنه يتجاهل عدم اليقين بهدوء. ما أجدُه مهمًا أيضًا هو أن ربع صانعي الصفقات يتوقعون أن الاستخدام السيئ للذكاء الاصطناعي سيُدمّر عدة صفقات ذات قيمة عالية خلال الخمس سنوات المقبلة. وهذا يذكرنا أن الخطر ليس فقط في عدم استخدام الذكاء الاصطناعي، بل في استخدامه دون الضوابط المناسبة، الأدلة، ونقاط التصعيد. طريقتي في التفكير هي أن الذكاء الاصطناعي يمنح المتخصصين في الصفقات مرورًا أوليًا ملحوظًا من خلال إجراء البحث وتنظيم الأدلة، لكن ما تعنيه تلك الأدلة وما ينبغي حدوثه بعد ذلك يجب أن يبقى قرارًا بشريًا.

لقد اقترحت أن الفرق الصغيرة المُمكَّنة بالذكاء الاصطناعي يمكنها التنافس مع الفرق التقليدية الكبيرة. كيف يمكن لهذا أن يغيّر اقتصاديات وتوظيف الصفقات، وماذا يحدث للأدوار المبتدئة التي يتعلم من خلالها المصرفيون والمحامون أساسيات صُنع الصفقات؟

كل جيل من التكنولوجيا يغيّر تركيبة العمل بدلاً من إلغاء الحاجة إلى الأشخاص، وأعتقد أن هذا هو ما يحدث في الاندماج والاستحواذ. قضى المصرفيون المبتدئون والمحامون والمحللون تاريخيًا آلاف الساعات في مراجعة المستندات، تحديث المتتبعات، تنظيم طلبات العناية الواجبة وتجميع المواد. يجب أن يخفف الذكاء الاصطناعي من دورات العمل في الساعة الثانية صباحًا لأنه يمكنه تحمل الكثير من هذا العبء الثقيل. الفائدة الإنتاجية حقيقية. لكن السؤال الأكثر أهمية هو ما ستفعله الشركات بالوقت الذي تستعيده.

ما زال المحترفون الصغار بحاجة إلى تطوير الحكم، المشاركة في المفاوضات، وتعلم كيفية تفكير صانعي الصفقات ذوي الخبرة. إذا امتص الذكاء الاصطناعي جمع المعلومات الإدارية، يمكن للمتدرب في السنة الثانية المشاركة في العمل الجوهري والجلوس في المناقشات ذات الأهمية التي تؤدي إلى قرارات تجارية حاسمة في وقت أبكر بكثير مما كان يحدث في جيلنا. الشركات التي تدير هذا الأمر بشكل جيد ستعيد استثمار الوقت الذي توفره في موظفيها بدلاً من اعتباره مجرد هامش ربح.

ما هي المعايير التي يجب على الصناعة استخدامها لتقييم وكيل الاندماج والاستحواذ؟ هل يجب قياس الأداء من خلال دقة مراجعة المستندات، القضايا المكتشفة في العناية الواجبة، معدلات الإيجابيات الكاذبة، إكمال سير العمل، تقليل زمن الصفقة أو جودة النتائج النهائية للمعاملة؟

المقاييس التشغيلية مهمة، ونحن نتتبع جميعها لضمان أن أي أداة نُنفّذها فعّالة ودقيقة. ومع ذلك، تقيس هذه ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قد أتم مهمته بشكل صحيح. يرغب العملاء في معرفة ما إذا كانت الصفقة نفسها قد نُفّذت بشكل أفضل بفضل استخدامها.

الأسئلة والمعايير التي أجدها أكثر فائدة هي أمور مثل ما إذا كان النظام قد كشف عن خطر كان سيفوّت لولا ذلك، ما إذا كان الفريق قادرًا على تقييم فرص أكثر مما كان يمكنه سابقًا، ما إذا كانت العناية الواجبة أصبحت أقصر دون أن تصبح أضعف، وما إذا كان كبار الأشخاص يقضون جزءًا أكبر من ساعاتهم في التفاوض وأقل في البحث عن المعلومات. لدينا بعض الأدلة على ذلك بالفعل. يُظهر بحثنا أن 24٪ من صانعي الصفقات يقولون إن الذكاء الاصطناعي ساعدهم على إكمال صفقة كانوا سيفوتونها لولا ذلك، و66٪ يقولون إن استخدام الذكاء الاصطناعي عبر دورة الحياة هو طريقة حاسمة لتقليل مخاطر الصفقة.

Datasite’s H1 2026 report يظهر بدء الصفقات العالمية بزيادة 31٪ سنةً بعد سنة، مدفوعًا بنمو 52٪ في الأمريكتين، مقارنةً بـ 13٪ في أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا و4٪ في آسيا والمحيط الهادئ. ما الذي يدفع هذا التباين الإقليمي، وهل يمكن أن يوسع أو يضيق الفجوة الإنتاجية بين الأسواق بفضل الوصول إلى التكنولوجيا الوكيلة؟

تعكس البيانات ما يشعر به الكثير من صانعي الصفقات خلال الأشهر القليلة الماضية، حيث عادت الثقة بسرعة أكبر في الأمريكتين، مدعومةً بظروف التمويل ورغبة أكبر في طرح الأصول في السوق. من المثير للاهتمام أن آسيا والمحيط الهادئ سجلت أبطأ نمو في بدء الصفقات بنسبة 4٪، ومع ذلك فإن صانعي الصفقات في آسيا والمحيط الهادئ هم الأكثر حماسًا لتبني الذكاء الاصطناعي بفارق واضح بناءً على بحثنا. هم يتصدرون كل منطقة في استخدام الذكاء الاصطناعي من استخراج المصادر وفحصها إلى العناية الواجبة، حيث يستخدمه 56٪ بانتظام أو يدمجونه بالكامل مقارنةً بـ 49٪ في أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا و47٪ في الأمريكتين. كما أنهم الأكثر ارتياحًا لمنح السلطة القرارية للذكاء الاصطناعي. قراءتي هي أن القيود تدفع الاعتماد لأن حيثما يكون تدفق الصفقات أصعب وتعمل الفرق بموارد أقل، يصبح الحافز لاستغلال كل محترف على الطاولة أقوى.

بالطبع، لا يمكن للتكنولوجيا خلق صفقات. فهي لا تتحكم في أسعار الفائدة ولا تقصر من مراجعة التنظيمات. لكن ما يمكنها فعله هو رفع إنتاجية كل فريق من خلال تنفيذ الصفقة، وهذه القدرة تتوسع أسرع بكثير من زيادة عدد الموظفين، ولهذا أتوقع مع مرور الوقت أن يُقرب الذكاء الاصطناعي الفجوة الإنتاجية بين الأسواق بدلاً من توسيعها.

تشير تقارير Insight من Datasite أيضًا إلى أن الفرق تُطلق الصفقات بسرعة أكبر في عدة أسواق، بينما لا تزال العناية الواجبة تستغرق وقتًا طويلاً، بما في ذلك متوسط 238 يومًا في آسيا والمحيط الهادئ. ما هي الاختناقات المتبقية التي تُناسب وكلاء الذكاء الاصطناعي، وأيها مرتبطة أساسًا بالمفاوضات، التنظيمات، ظروف التمويل، أو اتخاذ القرار البشري؟

أصبح إطلاق الصفقة أسرع بشكل ملحوظ لأن الشركات تمتلك بيانات أفضل، عمليات أكثر أتمتة، وثقة أكبر في تحديد الفرص مبكرًا. العناية الواجبة مختلفة لأنها حيث يتراكم التعقيد، ولا يتقلص التعقيد كما يتقلص الحجم. لا تزال العناية الواجبة تستغرق متوسط 238 يومًا في منطقة آسيا والمحيط الهادئ، وفي تجربتي، القليل من ذلك الوقت يُستغل للتحليل. معظم الوقت يُستغل في التنسيق مثل توفيق المستندات مع الطلبات المتغيرة، المستشارين المتعددين، وتغير الأولويات.

مع ذلك، العناية الواجبة هي بالضبط المجال الذي يتم تحسين الوكلاء لدعمه. يمكنهم مراقبة التقدم عبر مسارات العمل، تحديد ما هو مفقود، إبراز التناقضات بين المستندات، وإعداد المواد المتابعة قبل أن يطلبها الفريق. لهذا السبب يصنّف مستجيبونا العناية الواجبة كالمرحلة التي يقدّم فيها الذكاء الاصطناعي أفضل عائد على الاستثمار، ولا يستخدمه سوى 4٪ منهم على الإطلاق.

بالطبع، للذكاء الاصطناعي حدود ذات معنى. لا يزال الناس بحاجة إلى بناء الثقة، وزن المخاطر والمكافآت، وتحديد ما إذا كانت الصفقة تستحق السعر. أهم نتيجة في بحثنا، بالنسبة لي، هي أن صانعي الصفقات لا يرون الذكاء الاصطناعي كبديل للحكم بل كوسيلة لتسريع الحكم وجعله أكثر استنارة. بينما ينتقل المزيد من العملية والعمل الإداري إلى التكنولوجيا، تصبح المحادثات التي لا يستطيع إلا الناس إجراؤها هي الساعات الأكثر قيمة في دورة حياة الصفقة.

شكرًا على هذه المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Datasite.