سكوت إرنست، الرئيس التنفيذي لشركة Vyond – سلسلة مقابلات

قدتَ مرارًا شركات تكنولوجيا خلال تحولات كبرى؛ بدءًا من المساعدة في توسيع نطاق Compete منذ انطلاقتها حتى الاستحواذ عليها، مرورًا بقيادة Macromill إلى الطرح العام الأولي، ووصولًا إلى إعادة تموضع Drift لاحقًا حول الذكاء الاصطناعي قبل استحواذ Salesloft عليها. ومع توليك قيادة Vyond في خضم تحول تكنولوجي كبير آخر، ما الدروس التي استخلصتها من تلك التجارب وتوجّه نهجك في عصر الذكاء الاصطناعي؟

النمط الذي لاحظته في كل تلك التحولات هو أن التغيير التكنولوجي نادرًا ما يكون الجزء الأصعب؛ بل تكمن الصعوبة في دفع المؤسسة إلى التحرك معًا بعدما يصبح التحول جليًا. في Compete، كان الدرس هو الانضباط: فبناء شركة رائدة في فئتها انطلاقًا من قاعدة صغيرة يتطلب تركيزًا دؤوبًا على الأمور القليلة التي تحرك الأعمال فعلًا، لا السعي وراء كل فرصة. وفي Macromill، علّمني التوسع عالميًا وطرح الشركة للاكتتاب العام أن النمو من دون انضباط تشغيلي ينتهي به الأمر إلى التعثر… إذ تحتاج إلى إعداد التقارير والتنبؤات والحوكمة اللازمة للتوسع بالسرعة نفسها التي تنمو بها الأعمال.

تجربة Drift هي الأقرب إلى ما يحدث اليوم. فعندما أُطلق ChatGPT، كنا قد أنشأنا بالفعل منتجًا خاصًا بنا للذكاء الاصطناعي، وكان ميلنا الأول هو حمايته. لكننا اتخذنا بدلًا من ذلك القرار الأصعب، وهو الانفتاح وإعادة تموضع الشركة بأكملها حول الذكاء الاصطناعي التوليدي، لأننا اعتقدنا أن السوق يتحرك بوتيرة أسرع مما تستطيع ميزتنا التنافسية الدفاع عنه. لم يكن ذلك قرارًا متعلقًا بالمنتج، بل قرارًا قياديًا يتعلق بقوة القناعة وحسن التوقيت.

الدرس الذي حملته معي إلى Vyond هو أنه في خضم تحول حقيقي في المنصات، لا تفوز الشركات الأكثر حذرًا ولا الأكثر تهورًا؛ بل تفوز الشركات التي توحّد المؤسسة بأكملها بسرعة حول رؤية واضحة، ثم تنفذها بإلحاح حقيقي. وهذه بالضبط هي العملية التي نتبعها الآن: فهم ما هو صحيح اليوم، وتكوين قناعة راسخة بشأن وجهة السوق، ودفع الشركة كلها إلى التحرك في الاتجاه نفسه قبل انغلاق نافذة الفرصة.

سهّل الذكاء الاصطناعي التوليدي على المؤسسات إنتاج المحتوى بدرجة كبيرة، لكنك ترى أن التحدي الأكبر الآن هو توظيف المعرفة عمليًا. ما المقصود بذلك في الواقع، ولماذا تعتقد أن إنشاء المحتوى وحده لا يعالج إلا جزءًا صغيرًا من المشكلة؟

عالج الذكاء الاصطناعي التوليدي أصعب عقبة تاريخية أمام إنشاء المحتوى: فقد كان الأمر يتطلب سابقًا متخصصًا وسير عمل للإنتاج ووقتًا طويلًا للتحضير. أما الآن، فيستطيع أي شخص تقريبًا داخل المؤسسة إنتاج محتوى خلال دقائق. وهذا إنجاز يفتح آفاقًا حقيقية، لكنه يعني أيضًا أن كل إدارة في التسويق والموارد البشرية والمبيعات وتقنية المعلومات والتعلم والتطوير باتت تنشئ محتوى بصورة مستقلة، وغالبًا ما يتناول المعرفة الأساسية نفسها، باستخدام أدوات مختلفة ومن دون نظام مرجعي مشترك.

لا يتعلق توظيف المعرفة عمليًا بإنشاء مزيد من المحتوى بقدر ما يتعلق بضمان قدرة الناس على العثور على المعلومات الصحيحة واستخدامها: أي معرفة مكان النسخة الموثوقة والمحدّثة من أي مادة، ومن المسؤول عنها، وما إذا كانت معتمدة، وكيفية إدراجها في مسارات العمل التي يحتاج إليها الناس فعلًا، مثل نظام إدارة التعلم (LMS) ونظام إدارة علاقات العملاء (CRM) وقائمة التحقق لتهيئة الموظفين الجدد وأداة تتبع الامتثال. ومن دون هذه الطبقة، تقع فوضى التواصل، على حد تعبيري: يتكرر المحتوى، وتنحرف معايير العلامة التجارية، وتعمد الفرق إلى إعادة إنجاز أعمال موجودة أصلًا، ولا يستطيع أحد الجزم بالنسخة المعتمدة. ويبدأ جانب كبير من هذه الفوضى قبل ذلك بوقت أبكر مما يدركه الناس، حتى قبل إعداد أي مادة، حين لا يتأكد أحد فعليًا من الجمهور المستهدف أو الهدف أو المواد المصدرية التي يفترض أن يستند إليها الطلب.

يجيب إنشاء المحتوى عن سؤال: «هل نستطيع إعداد هذا بسرعة؟»، وهي مشكلة حقيقية عالجها الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير. أما توظيف المعرفة عمليًا فيجيب عن سؤال: «هل يستطيع الشخص المناسب العثور على النسخة المناسبة والموثوقة في اللحظة التي يحتاج إليها، وباستخدام الأداة التي يعمل عليها بالفعل؟». وهذه المشكلة الثانية أكبر وأكثر بنيوية، وما زالت بعيدة عن الحل على مستوى القطاع بأسره. وهنا تكمن الفرصة الحقيقية أمامنا.

تراكم المؤسسات كميات هائلة من المستندات والبيانات والملخصات التي يُنشئها الذكاء الاصطناعي والمعرفة المؤسسية. أين ترى أكبر فجوة بين إتاحة هذه المعلومات فعليًا وإيصالها بطريقة يستطيع الموظفون فهمها والتصرف بناءً عليها؟

المشكلة ليست في إتاحة المعلومات… فمعظم المؤسسات لديها بالفعل معلومات تفوق ما يستطيع أي شخص استيعابه. بل تكمن في التحويل والثقة. فالمعرفة موجودة في صيغ كثيفة وثابتة، مثل ملفات PDF والعروض التقديمية والويكي ووثائق السياسات، وهي مصممة للتخزين والبحث، لا للفهم السريع. وتحويلها إلى محتوى يستطيع الشخص استيعابه والتصرف بناءً عليه يتطلب خطوة تحويل لا تستثمر فيها معظم المؤسسات استثمارًا منهجيًا.

اتضح لي ذلك جليًا في حديث مع نائب رئيس تكنولوجيا التسويق المؤسسي لدى أحد عملائنا في شركة تكنولوجيا ضمن قائمة فورتشن 100. لم تكن مشكلته نقص المعلومات، بل أن أقسامًا مختلفة في مؤسسة ضخمة جدًا كانت تعالج مشكلات التواصل نفسها بطرق منعزلة وغير متسقة، لذا لم تكن المعرفة الموجودة في مكان ما داخل الشركة تصل بموثوقية إلى الأشخاص الذين يحتاجون إليها، وبصيغة يمكنهم الاستفادة منها. وكما قال، في شركة بهذا الحجم، لا تتواصل اليد اليسرى مع اليد اليمنى.

هذه هي الفجوة الحقيقية: لدى المؤسسات بيانات وفيرة، لكن ما لديها من رؤى أقل مما يلزم. والحل ليس المزيد من المحتوى أو مساحات التخزين، بل اتباع نهج منضبط، والاستعانة على نحو متزايد بنظام يحوّل المعرفة المؤسسية الخام إلى تواصل واضح ومرئي وموثوق، ويوجّهه إلى مسارات العمل التي تُتخذ فيها القرارات فعليًا.

مع تزايد قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي على تحويل معارف الشركات بصورة مستقلة إلى مواد تدريبية أو أدوات لتمكين فرق المبيعات أو محتوى للامتثال أو الاتصالات الداخلية، ما الذي ينبغي أن يظل خاضعًا لسيطرة البشر، وأين يمكن للمؤسسات أن تسمح للوكلاء بالعمل باستقلالية بأمان؟

قاعدتي العامة هي أن يتولى الوكلاء العمل، بينما يتولى البشر التقدير، ولا سيما في أي موضع قد يترتب فيه على الخطأ عواقب حقيقية. أما الأعمال الأقل خطورة، والمتكررة والكثيفة، مثل إعداد المسودات الأولى، أو تنسيق المعرفة في صيغة جديدة، أو تكييف محتوى معتمد مسبقًا ليناسب لغة أو منطقة جديدة، أو تحديث وحدة تدريبية عند تغيير مستند مصدر، فيمكن للوكلاء، بل ينبغي لهم، تنفيذها بدرجة كبيرة من الاستقلالية. فهذا بالضبط نوع العمل الذي يستهلك اليوم وقتًا هائلًا مقابل قيمة استراتيجية ضئيلة جدًا.

يجب أن تظل السيطرة البشرية راسخة في كل ما ينطوي محتواه على مخاطر قانونية أو تنظيمية أو متعلقة بالسلامة أو العلامة التجارية. ففي هذه الحالات، ينبغي أن يكون الإنسان نقطة المراجعة النهائية قبل نشر أي شيء، كما يجب أن تكون المواد المصدرية الأساسية قابلة للتتبع بالكامل.

شهدنا ذلك مباشرة مع أحد عملائنا في قطاع الدفاع. فقد رفض فريق الأمن لديه في البداية الموافقة على استخدام الذكاء الاصطناعي في سير عمله، نظرًا إلى حساسية عمله. ولم يكن الحل منح الوكيل استقلالية أكبر، بل وضع الضوابط المناسبة: اتفاق خاص يضمن عدم استخدام بياناتهم مطلقًا في تدريب نماذج خارجية، ونقاط مراجعة واضحة تحتفظ فيها فرقهم بحق الموافقة. وهذا هو النموذج الذي أرى أنه يصلح للتعميم: تتناسب استقلالية الوكيل طرديًا مع مدى قابلية المهمة للتراجع وانخفاض مخاطرها، بينما تتناسب السيطرة البشرية مع حجم ما يحيط بها من مخاطر تتعلق بالثقة أو الامتثال أو سمعة العلامة التجارية.

تزداد حوكمة العلامة التجارية تعقيدًا بكثير عندما يمكن إنشاء آلاف المواد تلقائيًا. ما الضمانات التقنية والتنظيمية التي ستحتاج إليها المؤسسات لضمان دقة الاتصالات التي ينشئها الذكاء الاصطناعي واتساقها ومواءمتها مع سياسات الشركة؟

تقنيًا، أهم الضمانات هي تلك التي تضمن استناد المخرجات التي ينشئها الذكاء الاصطناعي إلى المواد المصدرية المعتمدة ونظام العلامة التجارية الخاصين بالشركة، بدلًا من تركه ينشئ المحتوى بحرية. وينبغي للمنصة نفسها أن تفرض الالتزام بأدلة الأسلوب وأصول العلامة التجارية وضوابط التخصيص، لا أن تترك الأمر للمستخدمين الأفراد كي يتذكروه. وهذا يعني أن يكون الشعار المعتمد والألوان والقوالب واللقطات المرجعية موجودة داخل المنصة نفسها، بحيث تستند كل مادة مُنشأة إلى المصدر ذاته، بدلًا من استخدام أي نسخة تصادف وجودها على حاسوب أحدهم ذلك الأسبوع. كما لا تقل أهمية عن ذلك إدارة الإصدارات وسجلات التدقيق: فعندما يُنشأ محتوى أو يُحرر أو يُعتمد، ينبغي أن تتمكن المؤسسة من تتبعه وصولًا إلى من طلبه، والمصدر الذي استند إليه، ومن وافق عليه. ويعني ذلك أيضًا إتاحة وسيلة للمراجعين وأصحاب المصلحة، لا للشخص الذي يستخدم الأداة فحسب، لإبداء التعليقات والموافقة داخل سير العمل نفسه، كيلا تتم الموافقة عبر سلسلة رسائل بريد إلكتروني منفصلة تقطع مسار التدقيق الذي تحاول المؤسسة إنشاءه.

أما على المستوى التنظيمي، فالضمانة هي وضوح المسؤولية. فقد تخلت المؤسسات التي نعمل معها وتحسن حوكمة هذا الجانب عن نهج اعتماد كل فريق أدواته وإجراءاته الخاصة بصورة مستقلة، وأصبحت تتعامل مع منصة الاتصالات كما تتعامل مع نظام مرجعي: يُمنح الوصول إليها عن قصد، وتُراقب أنماط استخدامها إجمالًا، وتتولى جهة حوكمة صغيرة مسؤولية المعايير التي تستند إليها جميع الفرق. وقد رأينا مؤسسات كبيرة تقيّم صراحةً ما إذا كان بوسع منصة ما أن تصبح نظامها الموحد على مستوى الشركة لهذا الغرض تحديدًا؛ فهذه هي الطريقة الوحيدة لتحقيق الاتساق على نطاق واسع، بدلًا من إنتاج آلاف المواد المستقلة التي يُقال إنها «جيدة بما يكفي»، لكنها لا تتفق فعليًا فيما بينها.

المبدأ الأساسي هو نفسه الذي طالما طُبّق في حوكمة العلامة التجارية، لكن تطبيقه يجري الآن على نطاق أوسع وبسرعة أكبر بكثير؛ وهذا يعني أن الضوابط الوقائية يجب أن تكون مدمجة في النظام، لا أن تُفرض بعد وقوع الأمر.

تثير الهلوسات قلقًا عند ظهورها في روبوت محادثة، لكن عواقبها قد تكون أشد بكثير عندما تتحول المعلومات الخاطئة إلى فيديو تدريبي أو توعوي بالامتثال يبدو موثوقًا. كيف ينبغي للمؤسسات أن تتعامل مع الاستناد إلى المصادر والتحقق منها وإثبات مصدر المحتوى، مع ازدياد أتمتة الاتصالات التي ينشئها الذكاء الاصطناعي؟

أنت محق في أن المخاطر مختلفة. فالإجابة التي يختلقها النظام في نافذة محادثة تُواجَه بالتشكيك فورًا. أما المعلومة المختلقة التي ترد في فيديو مصقول للامتثال، أُنتج باحتراف، فتكتسب مصداقية تجعل الناس أقل ميلًا إلى التشكيك فيها، وهذا عكس تمامًا ما ينبغي أن يحدث حين تكون الحاجة إلى التدقيق في أشدها.

ينبغي أن يكون المبدأ الأول هو الاستناد إلى المصادر: يجب حصر الاتصالات التي ينشئها الذكاء الاصطناعي في المواد المصدرية التي تقدمها المؤسسة فعلًا… أي في وثائقها وسياساتها وبياناتها المعتمدة، لا في المعرفة العامة للنموذج.

المبدأ الثاني هو إثبات مصدر المحتوى: ينبغي أن يكون بالإمكان تتبّع كل محتوى مُنشأ وصولًا إلى المصدر المحدد الذي بُني عليه، بحيث يمكنك، إذا شاب المحتوى خطأ، معرفة مصدره بدقة وتصحيحه من المنبع، لا الاكتفاء بترقيع المخرجات.

المبدأ الثالث هو التحقق: أي تضمين نقاط تحقق في صميم سير العمل، لا إضافتها إليه بعد إنجازه. ينبغي للمراجع البشري أن يطّلع على الخطوات الوسيطة، لا على الفيديو النهائي المصقول فحسب، لأن الصقل تحديدًا هو ما يجعل اكتشاف الأخطاء أصعب. وعمليًا، يعني ذلك مراجعة مخطط كامل أو نسخة أولية مقطّعة إلى مشاهد، مشهدًا تلو الآخر، قبل الالتزام بإخراج نهائي أعلى تكلفة، حتى يتسنى اكتشاف معلومة خاطئة أو ادعاء لا يتوافق مع هوية العلامة التجارية في وقت لا يزال فيه إصلاحه سهلًا وقليل التكلفة. وهذا من المجالات التي تحق للمؤسسات أن تتوخى فيها الحذر، ولهذا فإن المنصات التي تكسب ثقة المؤسسات في هذا المجال لن تكون الأسرع، بل تلك التي تجعل الاستناد إلى المصادر وإمكانية التتبع والمراجعة عناصر بنيوية في آلية عمل النظام، لا إعدادًا اختياريًا.

الطبقة الرابعة هي التقييم المستمر، لا الاكتفاء بمراجعة نهائية. ففي نظام قائم على الوكلاء، لا يكفي التحقق من الفيديو المكتمل. نريد أن نرى كيف توصل الوكيل إلى النتيجة. ونراقب باستمرار مخرجات الوكيل والقرارات التي يتخذها خلال العملية، ونتحقق من بقائها متوافقة مع وثائق العميل المصدرية وقاعدة معارفه وهدفه الأصلي. ويتيح لنا ذلك اكتشاف الانحراف أو تراجع جودة المخرجات أثناء إنشاء الفيديو، بدلًا من اكتشاف المشكلة بعد اكتماله.

يتزايد ربط أنظمة الذكاء الاصطناعي مباشرةً بقواعد معارف المؤسسات وسير العمل فيها. هل تتوقع أن يصبح الجيل المقبل من منصات الاتصالات وسيطًا بين بيانات المؤسسات ووكلاء الذكاء الاصطناعي والموظفين، بدلًا من أن يقتصر دوره على توفير أدوات إنشاء المحتوى؟

نعم، وأعتقد أن هذا التحول جارٍ بالفعل. كان إنشاء المحتوى أول مشكلة واضحة وجلية عالجها الذكاء الاصطناعي، لأنه كان العائق الأبرز. لكن عندما لا يعود الإنشاء هو العائق، يصبح الموقع الأهم هو الواقع بين معارف المؤسسة… أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) وأنظمة إدارة التعلم (LMS) وأنظمة السياسات والويكيات الداخلية فيها، وبين الأشخاص الذين يحتاجون إلى تحويل تلك المعارف إلى محتوى يمكنهم الاستفادة منه فعليًا.

وهذا دور مختلف جوهريًا عن دور أداة الإنشاء. فأداة الإنشاء تنتظر أن يقدّم لها أحدهم طلبًا، أما طبقة الواجهة فتعمل داخل مسارات العمل التي توجد فيها المعرفة أصلًا، وتفهم ما طرأ عليها من تغييرات، وتساعد على إيصال المعلومات المناسبة إلى الشخص المناسب من دون الحاجة إلى أن يباشر أحد ذلك في كل مرة.

بدأنا نرى بالفعل مؤشرات مبكرة على أن المؤسسات تريد هذا تحديدًا. فالعملاء الكبار لا يطلبون منا على نحو متزايد أن نكون أداة فيديو لفريق واحد، بل يسألون عما إذا كان بإمكاننا أن نصبح النظام المعتمد في مؤسساتهم بأكملها. ومن شأن تحويل المعرفة المؤسسية إلى محتوى تواصلي أن يتيح لموظفين خارج الفريق الإبداعي الأساسي، مثل فرق الشؤون القانونية والامتثال والفرق الإقليمية ومديري الخطوط الأمامية، المشاركة وإبداء الرأي من دون الحاجة إلى ترخيص كامل أو إلى اجتياز منحنى تعلم حاد.

كما تسهم البروتوكولات المفتوحة الناشئة، مثل MCP وA2A، في تسريع هذا التحول. إذ يتيح MCP لوكلاء الذكاء الاصطناعي وسيلة موحدة لاستخلاص سياق موثوق من أدوات المؤسسة نفسها وأنظمة السجلات لديها، فيما يمكّن A2A وكلاء متخصصين من منصات مختلفة من العمل معًا. وعمليًا، يعني ذلك أن منصة مثل منصتنا لا تحتاج إلى امتلاك كل مسارات العمل أو كل جزء من بيانات المؤسسة كي تكون مفيدة. يمكنها الاتصال بالأنظمة التي تثق بها الشركة بالفعل، والتعاون مع وكلاء آخرين عندما يكون ذلك مناسبًا، والتركيز على ما نتقنه: تحويل ذلك السياق إلى محتوى تواصلي يستطيع الناس فهمه والعمل بمقتضاه. هذا هو التحول من إنشاء المحتوى إلى البنية التحتية للاتصالات، وهو المسار الذي أتوقع أن يسلكه القطاع بأكمله.

تخدم Vyond بالفعل مؤسسات في مجالات التعلم والتطوير والموارد البشرية وتمكين المبيعات والامتثال والاتصالات الداخلية. أيّ من هذه المجالات تعتقد أنه سيتحول على نحو أكبر بفعل الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء، وكيف يمكن أن يبدو سير العمل فيها عندما تزداد قدرات الوكلاء؟

أرى أن الامتثال والتعلم والتطوير هما المجالان اللذان يتيحان أكبر مجال للتغيير، تحديدًا لأنهما الأكثر تأثرًا اليوم بتقادم المحتوى. فعادةً ما يُعدّ التدريب على الامتثال مرة واحدة، ثم يُحدَّث بوتيرة بطيئة، سنويًا أو كل عامين، رغم أن السياسات واللوائح والمخاطر تتغير باستمرار. وحين تتمكن الوكلاء من مراقبة وثيقة السياسات المرجعية بموثوقية وفهم ما طرأ عليها من تغييرات، يمكن أن يتحول إعداد محتوى الامتثال من مشروع دوري إلى عملية تضمن بقاءه محدّثًا باستمرار؛ وهذا يقلل المخاطر المؤسسية فعلًا، ولا يقتصر على رفع الكفاءة. ويعني ذلك أيضًا، على نحو متزايد، ضرورة أن يتضمن المحتوى نفسه سجلًا واضحًا قابلًا للتدقيق يثبت الاستعانة بالذكاء الاصطناعي في إعداده، إذ بدأ كل من الجهات التنظيمية ومشتري الحلول المؤسسية يتوقعون هذا النوع من الإفصاح بوصفه ممارسة معيارية، لا أمرًا يُنظر فيه لاحقًا.

يشهد التعلم والتطوير ديناميكية مشابهة، لكن الفرصة هنا تكمن في التخصيص لا في مجرد مواكبة المستجدات: فبدلًا من إعداد وحدة تدريبية واحدة تناسب متعلمًا افتراضيًا متوسط المستوى، يمكن للوكلاء المساعدة على تكييف وتيرة التعلم والأمثلة، بل وحتى الصيغة، بما يلائم دور كل شخص واحتياجاته، مع الالتزام بالمصادر المعتمدة نفسها ومعايير التصميم التعليمي. وبالنسبة إلى المؤسسات العالمية، يشمل ذلك على نحو متزايد اللغة والصوت أيضًا، بحيث يصل التدريب نفسه إلى العاملين في مصنع بالبرازيل أو إلى فريق مبيعات في اليابان بصيغة تبدو محلية بحق، لا مجرد نسخة مزودة بترجمة مكتوبة.

سيتغير تمكين فرق المبيعات والاتصالات الداخلية أيضًا، لكنني أصف هذا التغيير بأنه تحسن في السرعة والملاءمة أكثر من كونه تحولًا بنيويًا… أي إيصال الرسالة المناسبة إلى مندوب المبيعات المناسب أو الفريق المناسب بسرعة أكبر، وبصيغة تلائم الطريقة التي يستهلكون بها المعلومات فعلًا. والقاسم المشترك بين كل هذه المجالات واحد: فالذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء لا يجعل العمل في كل منها أسرع فحسب، بل يمكّنها من مواكبة المستجدات باستمرار، وهو أمر لا يمكن تحقيقه عمليًا اليوم عبر دورات الإنتاج اليدوية.

إذا نظرنا إلى المستقبل، وافترضنا أن المؤسسات أصبحت قادرة على تحويل المعرفة الداخلية باستمرار إلى تواصل محدّث ومخصّص لكل موظف، فكيف يمكن أن يغيّر ذلك أساليب تدريب المؤسسات للموظفين، وتبادل الخبرات، وطريقة عملها في نهاية المطاف؟

إذا أصبح ذلك واقعًا، وأنا أعتقد أنه سيصبح كذلك، فسيتغير إيقاع العمل في الشركة، لا وظيفة التدريب فيها فحسب. تتواصل معظم المؤسسات اليوم على دفعات: دورة امتثال سنوية، واجتماع فصلي يشمل الشركة بأكملها، وحزمة تعريف بالموظفين الجدد تُعدّ مرة واحدة ويُعاد استخدامها لسنوات. وهذا نابع من ارتفاع تكلفة إنتاج الاتصالات وبطئه تاريخيًا، لا من سرعة التغير الفعلية في الأعمال.

في عالم تتحول فيه المعرفة باستمرار إلى تواصل محدّث ومخصّص لكل موظف، لن يعود التدريب حدثًا عابرًا، بل سيصبح تدفقًا مستمرًا ومتكيّفًا… يتلقى فيه الشخص التحديث بالصيغة والمستوى المناسبين لدوره، في اللحظة التي تقتضيها الحاجة، لا بعد أشهر ضمن دفعة دورية. ولن تظل الخبرات حبيسة الأفراد الذين تصادف أنهم يمتلكونها، بل ستصبح موردًا تستطيع المؤسسة توزيعه منهجيًا والحفاظ على حداثته.

النتيجة التي أعود إليها دائمًا هي الوقت. فكل دقيقة تقضيها المؤسسة اليوم في البحث عن المعلومات المناسبة، أو إعادة إنشاء شيء موجود بالفعل، أو تصحيح رسالة وصلت إلى المتلقين وهي قديمة أو غير متسقة، هي دقيقة لا تُكرّس للتنفيذ. وإذا تمكنت المؤسسات فعلًا من سد الفجوة بين المعرفة والفهم، باستمرار وعلى نطاق واسع، فلن تكتفي المؤسسات التي تحقق ذلك أولًا بالتواصل على نحو أفضل، بل ستتحرك ببساطة أسرع من تلك التي لا تزال تعمل على دفعات.

شكرًا لكم على هذا الحوار الرائع. ويمكن للقراء الراغبين في معرفة المزيد زيارة Vyond.