دراسة: الشركات المصرية تتبنى التكنولوجيا لزيادة مرونة الأعمال التجارية في 2024
تاريخ النشر: 17th, March 2024 GMT
كشفت دراسة حديثة قامت بها مؤسسة " إيكونوميست إمباكت" مدعومة من قبل مجموعة موانئ دبي العالمية "دي بي ورلد" أنه رغم تحديات عام 2023 والمشكلات المتزايدة بشأن الأحداث الجيوسياسية التي أدت إلى ظهور مزيد من االتحديات الاقتصادية، فإن الشركات المصرية متفائلة بعام 2024.
ويوضح الإصدار الرابع من دراسة "التجارة في مرحلة انتقالية" (Trade in Transition) زيادة تبني الشركات للتكنولوجيا، مع تطبيق إستراتيجيات تجارة سلسة، وتركز الدراسة على وجهات نظر خبراء التجارة وكبار "التنفيذيين" على مستوى العالم، بما فيهم الخبراء في مصر.
ومع القلق المصاحب لنسب التضخم المرتفعة ومعدلات الفائدة وانكماش الأسواق الرئيسية، تلجأ الشركات في مصر إلى إعادة النظر في المخاطر من خلال تبني استراتيجيات التعاون مع الدول الصديقة سياسياً واقتصادياً، والتحول إلى الموردين الموجودين في الدول الأكثر ملاءمة من الناحية الاقتصادية والسياسية، والتوسع باتجاه أسواق جديدة لزيادة الصادرات، واللجوء إلى مضاعفة مصادر التوريد.
وتبين الدراسة أن 28% من المسؤولين في الشركات سيتبنون التكنولوجيا من أجل تحسين كفاءة سلاسل التوريد وتعزيز السلاسة؛ عندما طلب منهم تقييم مستقبل التجارة العالمية. كما أن التكنولوجيا تعد أحد المصادر الأساسية للتفاؤل التجاري.
وأوضحت الدراسة أن 48% من رؤساء الشركات التنفيذيين قالوا إن شركاتهم قد تبنت الذكاء الاصطناعي في 2023 لإحداث ثورة في جانب واحد على الأقل من عمليات سلسلة التوريد، ومن المتوقع تبني التكنولوجيا من قبل المزيد منهم بنسية (20% ) في 2024. كما يتطلع رؤساء الشركات التنفيذيين المصريون إلى التشغيل الآلى المتقدم (33%) وتكنولوجيا البلوك تشين (28%) من أجل تتبع أسهل، ومزيد من الأمان، وحماية البيانات.
وأشارت الدراسة إلى أن الدمج يأتي على رأس أولويات الشركات المصرية، مدفوعة بالرغبة في تقليل الاضطرابات في التوريد، حيث تواجه الشركات صعوبات للمفاضلة بين التنوع والسيطرة، وإدارة المخاطر. وتلجأ 34% من الشركات إلى سياسة التعامل مع الدول المناسبة سياسيًا واقتصاديًا من أجل تشكيل التجارة وعمليات سلاسل التوريد، في حين تؤسس 31% من الشركات تؤسس سلاسل توريد موازية لخدمة الأسواق المختلفة. وعلاوة على ذلك، يختار حوالي ثلث عدد الشركات التعامل مع عدد أقل من الموردين.
ومع تنوع الاقتصاد ليشمل مزيد من القطاعات، وصعود مصر لتصبح محورًا إقليميًا للتصنيع في أفريقيا، يعتقد 28% من رؤساء الشركات أن التوسع في أسواق جديدة سيكون هو المحرك الأساسي لنمو الصادرات. وكانت على رأس المناطق المنتظر أن تكون لها المساهمات الأكبر في دخل الصادرات هي أوروبا (37%) وأمريكا الشمالية (34%) في 2024. ومن المتوقع أيضًا زيادة مستويات النتائج بفضل التحديثات التكنولوجية (35%) والتي تدعم بدورها زياة قيمة الواردات.
ويواجه رؤساء الشركات التنفيذيين في مجال الأعمال تحديات مهمة على الرغم من تفاؤلهم الحذر في الاستيراد والتصدير بسبب تكاليف النقل، ونقص مستلزمات الإنتاج الأساسية، والمشكلات الخاصة بالتضخم المتزايد وعدم القدرة على التنبؤ المستقبلي من الناحية الاقتصادية، علاوة على المخاوف بشأن التعريفات الجمركية، وعدم الاستقرار السياسي في الأسواق الرئيسية.
قال رضوان سومار، الرئيس التنفيذي والمدير العام في دي بي ورلد لشمال أفريقيا وشبه القارة الهندية: "نتفهم التحديات الاقتصادية والجيوسياسية الحالية ونشارك رؤساء الشركات التنفيذيين نظرتهم المتفائلة فيما يخص مستقبل الأعمال في مصر، فهم يتطلعون إلى بناء المرونة في سلاسل التوريد الخاصة بهم من خلال التكنولوجيا وفتح أسواق جديدة من أجل النمو."
نتائج الدراسة جاءت متسقة مع ما تقوم به مجموعة موانئ دبي العالمية "دي بي ورلد" في مصر، من تطبيق التكنولوجيا للمساعدة على حل المشكلات التي تواجهها الشركات، ودعمهم في الحاجة لوجود سلاسل توريد مرنة. فعلى سبيل المثال، في ميناء العين السخنة، تمكنا بفضل التكنولوجيا التي استخدمناها من تحسين الوقت المستغرق للعملية بالنسبة للشاحنات بمقدار 35%، وإنتاجية السفن بمقدار 16%. كما قمنا بتطبيق حلول سداد متعددة القنوات، وتطبيقات الخدمة الذاتية للعملاء للدخول على البيانات المباشرة والدقيقة من أي مكان وفي أي وقت، مما يمنحهم مزيد من التحكم والمتابعة لشحناتهم، بجانب مزايا أخرى. بالإضافة إلى تطوير حلول اللوجستيات المتكاملة في مصر، مدعومة بمنصة "دي بي وورلد كارجوز" (CARGOES) لتتبع سلاسل التوريد العالمية، وهدفنا هو بناء حلول سلسلة توريد مرنة تمكن الشركات من التغلب على تحديات العمل التجاري بسلاسة وكفاءة.
المصدر: بوابة الوفد
إقرأ أيضاً:
هل يواجه الذكاء الاصطناعي صعوبة في التعامل مع التاريخ؟.. دراسة توضح
مع التقدم الكبير في تقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبح من الممكن استخدام هذه التقنيات في مجالات عديدة، ولكن الذكاء الاصطناعي ما زال يواجه عدة تحديات رئيسية عند التعامل مع التاريخ، وذلك بحسب ما كشفت عنه دراسة حديثة اختبرت قدرات ثلاثة من أهم النماذج اللغوية الكبيرة في الإجابة عن أسئلة تاريخية معقدة.
ولإجراء هذه الدراسة، أنشأ فريق من الباحثين معيارًا جديدًا يُسمى (Hist-LLM)، لاختبار أداء ثلاثة نماذج لغوية كبيرة رائدة، وهي:(GPT-4) من OpenAI، و(Llama) من ميتا، و(Gemini) من جوجل، في الإجابة عن أسئلة تاريخية دقيقة، بحسب موقع البوابة التقنية.
واعتمد هذا المعيار في تقييمه على قاعدة بيانات شاملة للمعرفة التاريخية تُسمى (سشات) Seshat، وهي قاعدة بيانات ضخمة تجمع معلومات تاريخية من مصادر متعددة وتغطي فترات زمنية وأماكن جغرافية مختلفة، وقد سميت هذه القاعدة على اسم سشات، إلهة الحكمة والكتابة والمعرفة في الحضارة المصرية القديمة.
ويركز معيار (Hist-LLM) في اختبار مدى دقة المعلومات التاريخية وموثوقيتها التي يقدمها كل نموذج لغوي، مقارنةً بالمعلومات الموثقة في قاعدة بيانات (Seshat)، مما يساعد في تحديد نقاط القوة والضعف في قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على فهم السياق التاريخي واستيعابه والتمييز بين الحقائق التاريخية الصحيحة والمعلومات غير الصحيحة أو المضللة.
نتائج مخيبة للآمالعُرضت نتائج هذه الدراسة في مؤتمر (NeurIPS)، وهو أحد أبرز المؤتمرات العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي، وجاءت مخيبة للآمال، وفقًا للباحثين المنتسبين إلى معهد الأبحاث (Complexity Science Hub) في النمسا، إذ حقق نموذج (GPT-4 Turbo) أفضل أداء بين النماذج المختبرة، ولكنه لم يحقق سوى دقة تقارب 46% في الإجابة عن الأسئلة التاريخية، ويشير هذا الرقم إلى أن أداء نموذج (GPT-4 Turbo) لم يكن أفضل بكثير من التخمين العشوائي، إذ إن نسبة 50% تمثل احتمالية الإجابة الصحيحة عن سؤال له خياران فقط عن طريق التخمين.
وعلقت ماريا ديل ريو-شانونا، الأستاذة المشاركة في علوم الحاسوب في جامعة كوليدج لندن وأحد مؤلفي الورقة البحثية، على هذه النتائج قائلة: «الخلاصة الرئيسية من هذه الدراسة هي أن النماذج اللغوية الكبيرة أصبحت مثيرة للإعجاب في الكثير من الجوانب التقنية والإبداعية، ولكنها ما زالت تفتقر إلى عمق الفهم المطلوب للتعامل مع البحث التاريخي المتقدم على مستوى الدراسات العليا».
وأوضحت تشانونا تفصيلًا مهمًا حول طبيعة هذه النماذج وقدراتها، إذ أشارت إلى أنها رائعة في استرجاع الحقائق الأساسية والمعلومات العامة وتقديمها، بمعنى آخر، يمكن لهذه النماذج التعامل بكفاءة مع المعلومات التاريخية المباشرة والمتاحة بسهولة، مثل تواريخ الأحداث المهمة أو أسماء الشخصيات التاريخية.
ويؤكد ذلك أن النماذج اللغوية الكبيرة غير قادرة حاليًا على تحليل المصادر التاريخية بشكل نقدي، أو فهم السياق التاريخي المعقد، كما لا يمكنها حاليًا إجراء تحليلات تاريخية مبتكرة أو تقديم تفسيرات جديدة للأحداث التاريخية.
أسباب ضعف النماذج اللغوية الكبيرة في التاريختثير نتائج هذه الدراسة التساؤل عن أسباب ضعف النماذج اللغوية الكبيرة في الإجابة عن الأسئلة التاريخية التقنية، في حين تظهر كفاءة عالية في الإجابة عن أسئلة معقدة في مجالات أخرى مثل البرمجة.
وأرجعت ديل ريو-شانونا ذلك إلى ميل هذه النماذج إلى الاستقراء من البيانات التاريخية الشائعة والبارزة، مما يجعل من الصعب عليها استرجاع المعرفة التاريخية الأكثر غموضًا.
وشرحت ديل ريو شانونا هذه الظاهرة قائلة: «إذا تكرر ذكر (A) و (B) أمامك 100 مرة، وذُكر (C) مرة واحدة فقط، ثم طُرح عليك سؤال حول (C)، فمن المحتمل أن تتذكر (A) و(B) وتحاول الاستنتاج بناءً عليهما».
كشفت الدراسة أيضًا عن توجهات أخرى، منها أن أداء نموذجي GPT-4، و Llama كان أسوأ في مناطق معينة مثل أفريقيا جنوب الصحراء الكبرى، مما يشير إلى وجود تحيزات محتملة في بيانات التدريب المستخدمة.
وأكد بيتر تورتشين، قائد الدراسة وعضو هيئة التدريس في معهد (Complexity Science Hub)، أن نتائج هذه الدراسة تظهر أن النماذج اللغوية الكبيرة لا تزال غير قادرة على الحلول محل البشر في مجالات معينة مثل التاريخ.
ومع ذلك، لا يزال الباحثون متفائلين بإمكانية استفادة المؤرخين من هذه النماذج في المستقبل كأداة مساعدة تساهم في تسريع بعض جوانب البحث وتوفير معلومات أولية، ويعملون حاليًا على تحسين معايير التقييم المستخدمة في دراستهم بإضافة المزيد من البيانات من المناطق الممثلة تمثيلًا ناقصًا، وطرح أسئلة أكثر تعقيدًا.
وتُختتم الورقة البحثية بالتأكيد أن النتائج تسلط الضوء على المجالات التي تحتاج فيها النماذج اللغوية الكبيرة إلى تحسين، وتؤكد أيضًا إمكانات هذه النماذج في المساعدة في البحث التاريخي.
اقرأ أيضاً«ترامب» يعلن ضح استثمارات بـ500 مليار دولار في الذكاء الاصطناعي
اليونسكو تنظم ندوة عن كيفية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في التعليم
تلفزيون بريكس يبرز مساعي الإمارات وماليزيا لتعزيز التعاون في مجال الذكاء الاصطناعي
هل ينوي رجال الأعمال السوريون العودة إلى وطنهم بعد سقوط نظام الأسد؟