كيف أنجزت 20 ضعفاً أكثر بـ 10 أضعاف ما أنفقته 10 أضعاف: مستقبل استشارات الذكاء الاصطناعي

أفضل وأسرع وأرخص. دروس من مشروع حوّل ما كان يمكن أن يكون تقريراً بسيطاً إلى منصة رقمية تفاعلية. لمحة عن مستقبل العمل المعزز بالذكاء الاصطناعي. المفسد: لم أفعل ذلك باستخدام مساعدين مثل ChatGPT

I. المشروع الذي غيّر رؤيتي

عندما دعتني شركة Sebrae و ABGI لإعداد تقرير عن السياسات العامة للنظم الإيكولوجية للابتكار حول العالم، كان النطاق واضحًا: تحليل إخفاقات السوق، ورسم السياسات ذات الصلة، ووضع معايير على المستوى الدولي، وتقديم وثيقة منظمة تتضمن توصيات.

بدأت كما يفعل أي استشاري. فمع وجود 50 خطأ للبحث فيه وزوايا مختلفة لتغطيتها، سأحتاج إلى إجراء مئات عمليات البحث. حتى باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Perplexity، سيستغرق الأمر مئات المطالبات. عندها اتخذت قراراً من شأنه أن يغير كل شيء: “ماذا لو استخدمت الذكاء الاصطناعي لأتمتة عمليات البحث؟”

لقد أنشأت وكيل بحث مع ترميز المشاعر وواجهات برمجة تطبيقات البحث، مثل Perplexity نفسها. حلل الوكيل الخاص بي كل حالة من حالات الفشل الخمسين وأنشأ مصطلحات بحث مختلفة ذات صلة. تركتُه يعمل ليلاً واستيقظت على مفاجأة: لقد قام الوكيل 16,400 عملية بحث بـ 10 لغات. سيكون من المستحيل بشرياً تحليل كل هذه النتائج. لذلك اتخذت قرارًا باستخدام المزيد من الذكاء الاصطناعي الآلي لتحليل كل هذه المواد.

قمت بإنشاء عدد قليل من الوكلاء المتخصصين: واحد مترجم، وآخر مصنف، وآخر مقيّم. كان هناك أكثر من 200,000 تحليل، في محاولة لفهم النتائج ورسم السياسات العامة ذات الصلة، مما ولّد ثروة من المواد الكاملة جدًا التي لم أكن لأتمكن من إنتاجها يدويًا.

عندها أدركت: لا يمكنني وضعه في ملف PDF من 200 صفحة.

وكانت النتيجة إنشاء مكبِّر الذكاء الاصطناعي - منصة ويب تفاعلية حيث يمكن لأي شخص استكشاف البيانات، وتصور العلاقات الدلالية من خلال الرسوم البيانية، وتصفية المعلومات والتحدث بلغة طبيعية مع وكيل متخصص. صُممت بالكامل بدون كود برمجي باستخدام الذكاء الاصطناعي.

ثانياً. الأرقام التي تثبت “المستحيل”

المشروع مكبِّر الذكاء الاصطناعي بالأرقام

• 16,400 عملية بحث تلقائية في مصادر ولغات متعددة
• 7 وكلاء متخصصون في الذكاء الاصطناعي
• تم إجراء أكثر من 220,000 تحليل
• أكثر من 20 أداة من أدوات الذكاء الاصطناعي المنسقة
• تمت معالجة أكثر من 10 لغات
• ~حوالي 2 شهران من التنفيذ
• 1 استشاري + ذكاء اصطناعي

الفاتورة المستحيلة إذا استغرق كل بحث 5 دقائق، فهذا يعني 171 يوم عمل من البحث فقط. إذا قمت بجمع 220,000 تحليل، فهذا يعني أكثر من 12 عاماً من العمل. أتاح لي الذكاء الاصطناعي أن أنجز في شهرين ما كان سيستغرق أكثر من عقد من الزمن.

قارن ذلك بالطريقة التقليدية المقدرة لنفس النطاق:

* - النظر في فريق كامل

ثالثاً. إنجاز المزيد من العمل بشكل أفضل بموارد أقل

بصفتي مستشارًا من مدرسة تخطيط المشاريع، لطالما آمنت بمبدأ المثلث الحديدي - أو مثلث القيود. وتنص هذه المقولة على أنه لا يمكن تحسين المشروع إلا لواحد من ثلاثة أبعاد في كل مرة، مما يؤثر على البعدين الآخرين. وهذه الأبعاد هي: التكلفة والوقت والجودة. هل تحتاج إلى تسريع التسليم؟ سيكلف أكثر ومن المحتمل أن يكون أقل جودة. هل تريدها أرخص؟ ستكون الجودة أقل جودة وقد تتعرض المواعيد النهائية للخطر. المزيد من الجودة؟ سيكلف أكثر وسيستغرق وقتاً أطول.

لكن الذكاء الاصطناعي كسر المثلث الحديدي! مع الذكاء الاصطناعي، من الممكن القيام بالأشياء بشكل أفضل وأسرع وأرخص - كل ذلك في نفس الوقت.

رابعاً. التحولات النموذجية السبعة

يؤدي استخدام الأتمتة مع الذكاء الاصطناعي إلى إحداث نقلة نوعية في العمل الاستشاري، وهذا المشروع خير مثال على ذلك. وبتحليل عمليته بمزيد من التعمق، حددت 7 نقاط للتغيير النموذجي الذي يميز الطريقة التقليدية عن النموذج الجديد المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

1. من “ماذا” إلى “كيف” - تغيير الدور

في السابق، كنت أقوم بإجراء التحليلات يدويًا. أما الآن، فأقوم بتعليم وكلاء الذكاء الاصطناعي إجراءها نيابةً عني. لقد أصبحت مهندساً للعمليات التحليلية وليس منفذاً لها.

في المشروع، قمت بإنشاء عامل تصنيف. في الجولة الأولى، حصلت على دقة 70%. بعد دورات المعايرة، وصلت إلى 97%. كان دوري ببساطة هو التحقق من صحة 3% من الحالات الغامضة.

يتوقف الاستشاري عن كونه مشغلاً ويصبح قائداً.

2. من “التقارير التي تقدم لمرة واحدة” إلى “المنصات المستمرة”

لم تعد المخرجات مستندات ثابتة بل منصات حية: لوحات معلومات تفاعلية وقواعد بيانات منظمة وعوامل محادثة.

تقدم Lupa AI تصورات ديناميكية ورسوم بيانية للعلاقات الدلالية ومحادثة باللغة الطبيعية وتصدير مخصص. يبدأ تقرير PDF في فقدان قيمته بمجرد تسليمه، بينما يستمر النظام الأساسي في توليد عائد استثمار.

3. من “سعة محدودة” إلى “غير محدودة تقريباً”

مع الذكاء الاصطناعي، تختفي قيود الوقت واللغة والتحيز في البحث. لقد اكتشفتُ سياسات من إستونيا ونيوزيلندا وسنغافورة ربما لم أكن لأجدها من خلال البحث اليدوي - كان بحثي سيكون متحيزاً للبلدان “الواضحة”.

4. من “التحليل الفردي” إلى “الذكاء المختلط”

يقوم الذكاء الاصطناعي بأفضل ما تفعله الآلات: معالجة الحجم، والتعرف على الأنماط، والترجمة. وأنا أقوم بأفضل ما يقوم به البشر: الحكم، وتحديد السياق، وخلق المعنى. معاً، نحقق معاً ما لا يمكننا تحقيقه بمفردنا.

يحول الذكاء الاصطناعي الاستشاريين إلى خبراء استشاريين متعددي التخصصات: الاتساع مع العمق.

5. من “الساعات” إلى “القيمة”

في النموذج التقليدي، كان العملاء يدفعون مقابل الساعات التي يقضونها. أما مع الذكاء الاصطناعي، فأنت تدفع مقابل النتائج. تم كسر مفاضلة “جيد أو سريع أو رخيص - اختر اثنين”.

كيف تبيع “R$ 500 ألف، 6 أشهر، PDF” بينما يبيع منافسك “R$ 80 ألف، 6 أسابيع، منصة ويب”؟

6. من “Excel + PPT” إلى “مكدس الذكاء الاصطناعي”

لقد تطورت مجموعة مهارات الاستشاري: فبالإضافة إلى المعرفة التقليدية، أصبح من الضروري الآن إتقان مساعدين متقدمين في مجال الذكاء الاصطناعي والترميز فيبي (توليد التعليمات البرمجية عبر المطالبات) وتنسيق الوكيل.

إن الذكاء الاصطناعي بالنسبة للاستشاريين اليوم يشبه برنامج Excel في التسعينيات: أداة لا غنى عنها يُحدث إتقانها فرقًا كبيرًا.

لم يكن الأمر مصادفة، بل كان تعلماً مقصوداً. قبل ثلاث سنوات، استخدمت ChatGPT للعصف الذهني الأساسي. ومنذ عام، بدأتُ في ترميز المشاعر. في مشروع Sebrae، قمت بتنسيق 7 وكلاء + 20 أداة + منصة ويب كاملة.

7. من “التفكير التحليلي” إلى “التفكير المنظومي”

هذا هو التغيير الأكثر جوهرية. فالتفكير التحليلي يقسم المشاكل إلى صوامع متسلسلة. أما تفكير النظم فيفهم أوجه الترابط ويخلق حلقات من التغذية الراجعة ويؤدي إلى الظهور.

في المشروع، لم أقم بإجراء جميع عمليات البحث أولاً ثم الترجمة والتصنيف. لقد أنشأت نظامًا يحتوي على تغذية راجعة مستمرة: البحث ← الترجمة ← التصنيف ← تحديد الأنماط ← تعديل المعايير ← عمليات البحث المستهدفة الجديدة.

إن استخدام الذكاء الاصطناعي مع تفكير الأنظمة هو الفرق بين ChatGPT كـ “Google المحسّن” والأنظمة التي تضاعف تأثيرها بمقدار 10 إلى 20 ضعفًا.

V. فجوة المهارات

هذه التغييرات السبعة تخلق هوة بين الاستشاريين الذين يعملون بالذكاء الاصطناعي والاستشاريين التقليديين. التحدي الأكبر ليس تكنولوجياً، بل بشرياً. الأدوات موجودة ويمكن الوصول إليها. أما العقبة فهي القدرة على تطوير مهارات جديدة لاستخدامها بأقصى إمكاناتها.

الجدول الزمني: في 2026-2027، سنكون في نقطة التحول. في عام 2028-2030، ستكون معرفة كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي للأتمتة الحد الأدنى من المتطلبات. أولئك الذين يبدأون الآن سيكونون في المقدمة؛ أما أولئك الذين ينتظرون فسيكونون متخلفين عن الركب.

فكر في كيف كان إتقان استخدام Excel عاملًا مميزًا في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين. أنا لا أتحدث هنا عن مجرد استخدام Excel في جداول البيانات الأساسية، ولكن عن إتقان الاستخدام المتقدم، مع الصيغ المعقدة ووحدات الماكرو. الأمر نفسه مع الذكاء الاصطناعي الآن. لا أتحدث هنا عن مجرد استخدام مساعدي الذكاء الاصطناعي لعمل مطالبات جيدة، ولكن إتقان الأتمتة المعقدة وبناء أنظمة ووكلاء يعتمدون على الذكاء الاصطناعي.

الخبر السار لا يتعلق الأمر باستبدال مهنة. بل على العكس. فالاستشاريون الجيدون سوف يتضاعف عملهم وإنتاجيتهم بواسطة الذكاء الاصطناعي. فهم لا يحتاجون إلى أن يصبحوا علماء بيانات، بل يحتاجون إلى تعلم تنسيق الوكلاء والأتمتة باستخدام الذكاء الاصطناعي. ستظل معرفتك بمجال عملك ذات قيمة - فقط قم بتضخيمها.

سادساً. المستقبل هجين

لا يحل الذكاء الاصطناعي محل الاستشاريين. الذكاء الاصطناعي يضاعف الخير.

مستشار المستقبل (وهو موجود بالفعل) هو:

• مهندس معماري, ، وليس المنفذ
• أمين المعرض, غير مترجم
• خبير استراتيجي, ، وليس المحلل التشغيلي
• المنسق ذكاء هجين

يصبح العمل أكثر إثارة للاهتمام وليس أقل. مهام ميكانيكية أقل، وحكم استراتيجي وإبداع ورواية قصص أكثر.

الفرصة إضفاء الطابع الديمقراطي على الاستشارات النخبوية (تكتسب الشركات الصغيرة والمتوسطة والمنظمات غير الحكومية المزيد من فرص الوصول إليها)، وحل المشاكل المعقدة على نطاق واسع وإحداث تأثير مضاعف.

مستقبل الاستشارات ليس بشرياً أو آلياً. إنه الإنسان والآلة، يعملان في شراكة لتحقيق ما لا يمكنهما تحقيقه بمفردهما.

لقد بدأ هذا المستقبل بالفعل. والسؤال المطروح ليس ما إذا كان سيأتي أم لا. بل السؤال هو: هل ستنظر إليها من الخارج أم ستبنيها من الداخل؟

سابعاً لماذا لا يتكيف معظم الناس

إذا كانت الأدوات متوفرة، فلماذا لا يتكيف معظم الاستشاريين مع هذه الأدوات؟ هناك عوائق نفسية وعملية:

الحواجز النفسية:

• الإنكار“سينجح الذكاء الاصطناعي، إنه مجرد دعاية” (نفس الشيء الذي قالوه عن برنامج Excel والبريد الإلكتروني والإنترنت...)
• المبالغة في تقدير التفرد:: “عملي إبداعي للغاية بالنسبة للذكاء الاصطناعي” (إلى أن اكتشفت أن الذكاء الاصطناعي أداة لتضخيم الإبداع، وليس بديلاً عنه)
• التخريب الذاتي:: “أنا لست تقنيًا، لا يمكنني التعلم” (لكنك تعلمت برنامج Excel وPowerPoint وGoogle Docs... لماذا يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي مختلفًا؟)
• التحيز للوضع الراهن:: “لقد فعلت ذلك دائمًا بهذه الطريقة، وهي ناجحة” (إلى أن تتوقف عن العمل عندما يختار العملاء منافسك الذي يتقن الذكاء الاصطناعي)
• الخوف من عدم الأهمية:: من المفارقات أن الخوف من الاستبدال يؤدي إلى تجنب الذكاء الاصطناعي، مما يضمن التقادم

العوائق العملية:

• إنهم لا يعرفون من أين يبدأون:
  • العشرات من الأدوات المتاحة (ChatGPT، كلود، كلود، جيميني، بيربليسيتي، كورسور ...)
  • وفرة في البرامج التعليمية، ولكن القليل من التوجيهات الاستراتيجية
  • فجوة كبيرة بين “استخدام ChatGPT للبريد الإلكتروني” و“إنشاء نظام متعدد العوامل”
  • شلل الاختيار: ما الأداة التي يجب تعلمها أولاً؟
• عدم وجود أمثلة تطبيقية:
  • برامج تعليمية عامة (“مقدمة في ChatGPT” - 100 ساعة من الفيديو عن الأساسيات)
  • لا توجد دراسات حالة استشارية حقيقية (حتى الآن - ومن هنا كان دافعي لمشاركة هذا)
  • الفجوة بين المعرفة النظرية والتطبيق العملي
• عدم وجود وقت/مجال للتجربة:
  • عالقون في مشاريع تقليدية تستغرق كل وقتهم
  • لا يوجد مجال للتجريب (المشاريع التي تتم محاسبتها بالساعة لا تسمح بالتعلم “إضاعة الوقت”)
  • “ليس لدي وقت للتعلم” (المفارقة: عدم وجود وقت لتعلم ما سيمنحك 10 أضعاف الوقت)
• منحنى التعلم الحاد: من 6 إلى 18 شهراً لتطوير طلاقة حقيقية
  • يتطلب التجريب المستمر، والفشل، والتكرار
  • إنها ليست دورة في عطلة نهاية الأسبوع - إنها رحلة تحوّل

النتائج:: القصور الذاتي الجماعي يخلق فرصاً لمن يتصرفون. ولكن القصور الذاتي ليس عذرا - إنه خطر وجودي.

الأخبار السارة - هناك متسع من الوقت ويمكنني المساعدة

بعد إلقاء نظرة على المستقبل من خلال مشروع Sebrae LUPA وملاحظة الفجوة في المهارات، قررت أن أتخذ إجراءات للمساعدة في إضفاء الطابع الديمقراطي على هذه المعرفة ودعم المهنيين في هذا الانتقال إلى عصر الذكاء الاصطناعي.

لقد أسست 10K Digital بمهمة واضحة: إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى نتائج ممتازة من خلال الذكاء الاصطناعي. الاسم ليس مصادفة: 10K = 10,000. نحن لا نريد أن نفعل 10% أفضل. نحن نريد أن نفعل 10,000 مرة أكثر. المضاعفة الأسية وليس التحسين التدريجي.

إن عنق الزجاجة الحقيقي الآن ليس تشغيل مشاريع الذكاء الاصطناعي. إنه تدريب المزيد من الأشخاص حتى يتمكنوا هم أيضاً من تنفيذ مشاريع كهذه.

لهذا السبب قمتُ ببناء برامج تدريبية متقدمة في مجال الذكاء الاصطناعي للمتخصصين في مجال الاستشارات.

← انقر هنا لمعرفة المزيد عن الدورة الرئيسية الأولى!

المشكلة الحقيقية التي أقوم بحلها: لا يعرف الاستشاريون والمهنيون الموهوبون من أين يبدأون. يضيعون الوقت (والحافز) على الأدوات الخاطئة. يصابون بالإحباط ويستسلمون قبل الأوان. وتتسع فجوة المهارات لأن الجسر المنظم مفقود.

ما أقوم ببنائه

← انقر هنا لمعرفة المزيد عن الدورة الرئيسية الأولى!

سأطلق خلال الأشهر القليلة القادمة موارد تعليمية تركز على أربع ركائز أساسية:

🎯 1 - ترميز المشاعر دون أن تكون مطورًا

• إنشاء لوحات معلومات، وواجهات برمجة التطبيقات، والأتمتة عبر المطالبات
• استخدم كود كلود أو لوفبل أو كورسور أو ريبيت أو ريبيت وغيرها بفعالية
• التكرار السريع للنماذج الأولية
• تحويل التحليلات إلى منتجات (منصات وليس تقارير)
• دراسات حالة: لوحة معلومات تفاعلية (مثل مكبِّر الذكاء الاصطناعي)، ومحادثة قاعدة البيانات، والتصورات الديناميكية

2- تنسيق الوكلاء للاستشاريين والمهنيين غير التقنيين

• كيفية التنسيق بين العديد من الوكلاء المتخصصين
• تصميم مهام سير العمل المعقدة (ليس قوائم المهام، ولكن الأنظمة)
• تكامل العشرات من أدوات الذكاء الاصطناعي
• معايرة النظام عبر التغذية الراجعة البشرية
• دراسات الحالة: البحث الآلي (كما فعلت في سيبراي)، وتحليل النطاق، والتوليف متعدد المصادر

التفكير المنهجي للمشاريع الهجينة للذكاء الاصطناعي + البشر

• فكر في الأنظمة، وليس المهام المعزولة
• تصميم حلقات التغذية الراجعة
• التحسين العالمي مقابل التحسين المحلي
• تحديد نقاط النفوذ في الأنظمة المعقدة
• دراسات الحالة: إعادة تصميم سير عمل استشاري تقليدي لنموذج هجين

🎯 4. دراسات الحالة حسب المجال.

• البحث على نطاق واسع: كيفية تكرار مشروع Sebrae (التحليل الآلي للبيانات الجماعية)
• استراتيجية الأعمال: التحليل التنافسي المعزز بالذكاء الاصطناعي
• الإدارة: التشخيص التنظيمي الذكي
• التسويق: أبحاث السوق الآلية
• كل حالة مع رمز كامل ومطالبات ومنهجية كاملة

منهجية التعلم:

• التعلّم بالممارسة - مشاريع عملية من اليوم الأول، وليس فقط نظرية. أنت لا تشاهد بشكل سلبي؛ بل تبني بنشاط.
• تنظيم الأدوات - ما هي الأدوات التي يجب استخدامها ومتى ولماذا. تجنب الشلل في الاختيار (هناك أكثر من 50 أداة؛ تحتاج إلى إتقان 5-7 أدوات أساسية).
• مجتمع الممارسة - التعلم من الأقران ومشاركة الاكتشافات. لست وحدك في رحلتك.
• التوجيه التطبيقي - مراجعة المشاريع الحقيقية، وليس فقط الدروس المسجلة مسبقاً. تعليقات على عملك، وأسئلتك المحددة.
• تقدم منظم - من الأساسي إلى المتقدم مع مراحل واضحة. أنت تعرف بالضبط أين أنت وإلى أين أنت ذاهب.

لماذا أنا؟

لماذا يجب أن تثق بي لإرشادك في هذه الرحلة؟

1. أنا لست منظراً - لقد نفذت مشاريع حقيقية ذات نتائج قابلة للقياس

• تم تشغيل Lupa IA / Sebrae، وكذلك العديد من المشاريع الأخرى
• نتائج ملموسة: يمكنك اختبار المنصة الآن: https://dev.10k.digital/sebrae-app
• إنها ليست نظرية - إنها دليل حي على المفهوم

2. أنا لست مطورًا تقليديًا - لقد تعلمت البرمجة فيبي كشخص غير تقني

• أنا متحمس، ولكن ليس لديّ شهادة في علوم الكمبيوتر
• لم أبرمج بشكل احترافي قبل الذكاء الاصطناعي
• لقد تعلمت كيف ستحتاج إلى التعلم: عن طريق الهندسة السريعة والترميز فيبس، دون كتابة التعليمات البرمجية مباشرة
• أنا أعرف تماماً الألم الذي ستشعرين به - لأنني عشت هذه التجربة
• أعرف الطرق المختصرة والفخاخ

3. لقد عايشت المرحلة الانتقالية - أعرف المزالق التي يمكن أن تحدث

• 18 شهرًا من التجريب (الكثير من الأخطاء على طول الطريق) - قد لا يبدو ذلك كثيرًا، ولكن “في زمن الذكاء الاصطناعي”، إنه طريق طويل
• أكثر من ألف ساعة من اختبار الأدوات الخاطئة (حتى لا تضطر إلى ذلك)
• الأخطاء التي تكلف الوقت: “لقد أمضيت أسبوعين وأنا أحاول القيام بـ X بطريقة Y، بينما كان يجب أن أقوم بـ Z منذ البداية”
• الآن يمكنني أن أعطيك هذه الاختصارات

4. لديّ “نصيب في اللعبة” - شركتي وسمعتي تعتمدان على ذلك

• 10K الرقمية هي استشارات معززة بالذكاء الاصطناعي
• إذا لم ينجح الأمر، فليس لدي أي عمل
• أنا لست مجرد معلم - أنا ممارس نشط
• أراهن بمسيرتي المهنية على ذلك (إنها ليست هواية أو مشروعًا جانبيًا)

لقد لمحت مستقبل عملي الخاص. ويمكنني أن أقول بصراحة: إنه مثير وليس مخيفاً.

لا أريد أن أحتفظ بهذه المعرفة. لا أريدها أن تكون امتيازاً لقلة من الناس. أريد أن أجعلها ديمقراطية.

ومن هنا جاء قراري بإنشاء موارد تعليمية. ومن هنا جاء هذا المقال. ومن هنا يأتي التزامي بجعل عملية الانتقال أقل إيلاماً للمستشارين الآخرين.

الدعوة النهائية

1. إذا كنت تريد أن ترى بنفسك

• قم بزيارة https://dev.10k.digital/sebrae-app و https://aihub.10k.digital
• استكشف منصة Lupa للذكاء الاصطناعي ومركز 10K للذكاء الاصطناعي
• تحدث إلى العميل لوبا حول سياسات الابتكار وماتوس حول الفرص المتعلقة بالذكاء الاصطناعي
• شاهد ما هو ممكن عندما تجتمع المعرفة البشرية المتخصصة مع الذكاء الاصطناعي
• تخيل ما يمكن أن تصنعه لنفسك ولعملائك

2. إذا كنت مستشاراً

• اسأل نفسك: “في غضون عامين، هل أريد أن أكون في المقدمة أم أركض خلفهم؟”
• ابدأ اليوم. لا تنتظر حتى تضطر إلى ذلك بسبب المنافسة.
• تواصل معي على لينكد إن والاشتراك لمتابعة الموارد التي أقوم بإنشائها
• انضم إلى رحلة التحول

3. إذا كنت عميلاً استشارياً:

• ابدأ في توقع المزيد من الاستشاريين: المزيد من الجودة والسرعة والفائدة مقابل نفس التكلفة
• اسأل الموردين لديك: “كيف تستخدمون الذكاء الاصطناعي في المشاريع؟”
• لا تقبل المزيد من مقترحات “6 أشهر و R$ 500 ألف” في حين أن “6 أسابيع و R$ 80 ألف” ممكنة
• اطلب من المنصات التفاعلية، وليس فقط التقارير الثابتة
• أنت تستحق قيمة أكبر لاستثمارك

العبارة التي تبقى

مستقبل الاستشارات ليس بشرياً أو آلياً.

إنه الإنسان والآلة، يعملان في تآزر لتحقيق ما لا يمكننا تحقيقه بمفردنا.

لقد بدأ هذا المستقبل بالفعل.

السؤال ليس ما إذا كان سيصل أم لا.

السؤال هو: هل ستنظر إليها من الخارج أم ستبنيها من الداخل؟

اخترت البناء.

وأدعوكم إلى القيام بالمثل.

← انقر هنا لمعرفة المزيد عن الدورة الرئيسية الأولى!