حوار | زانغ بينغ

عندما يندفع الجميع لتطوير "الموظف الرقمي" و"أدوات الوكلاء" والانخراط في تنافس لا ينتهي ضمن سيناريوهات متخصصة، أين تكمن الحواجز الحقيقية لريادة الأعمال في الذكاء الاصطناعي؟

في الآونة الأخيرة، أجرى تشانغ بينغ، مؤسس ورئيس جيكي بارك، وليو يه، مؤسس VisionFlow، مناقشة تقدمية بعد انفجار OpenClaw. كأحد أعضاء الجيل الأول من مبرمجي الصين المولودين في عام 1979، عاش ليو يه دورة كاملة من الأجهزة الأساسية إلى البرمجيات، ومن التكامل المؤسسي (B2B) إلى التعليم عبر الإنترنت (الإنترنت الصناعي). وبعد قضاء عدة أشهر في العزل، وتبادل الأفكار مع باحثين من أكبر شركات الذكاء الاصطناعي العالمية ورواد الأعمال الرائدين محليًا، توصل إلى استنتاج قاسٍ: اعتبار الذكاء الاصطناعي كـ"موظف رقمي" لاستبدال مهام فردية هو تبسيط مفرط من منظور المهندس للعمليات الحقيقية.

في هذه المحادثة، طرح ليو يه مفاهيم واطارات ملهمة مثل "التعرض التدريجي" و"مصفوفة الأبعاد العالية والمنخفضة للمهام". خلال النقاش، أصبحت إمكانية مستقبلية واضحة تدريجيًا: الخطوة التالية للذكاء الاصطناعي لن تكون مجرد انتشار الأدوات، بل بناء "منظمات رقمية" تمتلك آليات تعاونية وإبلاغ وتأمل. عندما لا تصبح ثقافة الشركة ضرورية، ويتم القضاء التام على الأعمال منخفضة الأبعاد، قد لا يكون الرئيس التنفيذي المستقبلي "المدير التنفيذي الأول"، بل "منتج" يمتلك جمالًا مطلقًا.

هذا استكشاف وتحليل لأشكال المنظمات في عصر الذكاء الاصطناعي، والحواجز التجارية، وموقع رواد الأعمال الجدد في النظام البيئي. نأمل في إثارة نقاشات أعمق حول مستقبل رواد الأعمال.

ما يلي ملخص المحادثة الذي أعدته جيكي بارك:

لقد بدأ بالفعل معركة 01 ألف A، وهناك الكثير مما يمكنك فعله،

لكن ما الذي يجب فعله هو الأهم

تشانغ بينغ: من صندوق الواجبات حتى اليوم، مع اهتمامك الكبير باستكشاف التغييرات التي يجلبها OpenClaw، ما هي التغييرات التي مررت بها أنت؟

ليو يي: أنا من الجيل الأول من مبرمجي الصين، بدأت تعلم البرمجة منذ طفولتي. مررت بمرحلة من BASIC إلى DOS، ثم إلى Windows وعصر Mac الحالي، وشهدت صعود المنصات الثلاث الكبرى. عملت في تثبيت المعلومات للشركات، وحلمت بتأسيس IBM الصينية؛ ثم انتقلت إلى "هوتس كوت"، وشاركت بعمق في التعليم عبر الإنترنت. التعليم عبر الإنترنت هو صناعة عميقة جدًا، وهي أعلى شكل من أشكال الإنترنت الصناعي، وأيضًا "آخر قطار". هذه التجربة جعلتني أشعر بعمق أن جوهر الإنترنت الصناعي ليس التكنولوجيا، بل الصناعة نفسها، والعملية التجارية. قوانين الإنترنت الصناعي هي: أولاً إجراء تجميع المعلومات، ثم المنتجات القياسية، ثم سلسلة التوريد، وأخيرًا الخدمات المعقدة غير القياسية. كلما تقدمت أكثر، زادت هامش الربح، لكنها أصبحت أيضًا أكثر صعوبة.

لذلك، عندما جاء موجة الذكاء الاصطناعي، كان أول شيء فعلته أنني قضيت ما يقارب ستة أشهر دون فعل أي شيء، وطلبت من قسم الموارد البشرية أن يتحدث مع كل من يمكنهم التحدث معهم. من علماء الرئيسيين في شركات ناشئة مشهورة، إلى المهندسين والباحثين الأساسيين في شركات النماذج الأساسية، وكذلك رواد الذكاء الاصطناعي الناشئين، تحدثت مع الجميع تقريبًا، وجمعت ما يقارب ألف ساعة من كثافة التبادل. إلى أي درجة؟ إلى درجة أنني كنت أعرف الجملة التالية بمجرد أن يقولوا الجملة الأولى، وكانت توافقات الجميع قد تقارب كثيرًا.

بعد مناقشة شاملة، كان الاستنتاج متسقًا بشكل مذهل: الجميع يفعلون نفس الشيء — الموظف الرقمي. هذا أعاد إليّ ذكريات تقييم استراتيجي خاطئ قام به أحد كبار الشخصيات بشأن الحوسبة السحابية، حيث قال إن عمل علي بابا في السحابة ليس سوى خدمة تخزين سحابي. باستخدام إطار قديم لفهم أشياء جديدة، ستظل دائمًا ترى فقط السطح الأعمق.

اليوم، يعتقد الجميع أن إنشاء موظف رقمي باستخدام Claude لتطوير "مبيعات رقمية" أو "خدمة عملاء رقمية" هو أمر سهل، فما هي الحواجز التقنية؟ وما هي الحواجز التنافسية؟ عندما يصبح حرق ملايين التوكنات يوميًا أمرًا طبيعيًا، فإن هذا يشبه الصناعة التحويلية، ولا يمكنه أن يطير أبدًا. لذا أسأل كل رائد أعمال نفس السؤال: لماذا أنت؟ ما الذي يجعلك مختلفًا؟ هل أنت أصغر سنًا؟ أكثر ذكاءً؟ أكثر قدرة على السهر؟ المنافسة في بعد واحد واحدة فقط، أليس ذلك فرقًا بين "69 ثانية في 10 ثوانٍ" و"70 ثانية في 10 ثوانٍ"؟

تشانغ بينغ: نعم، اليوم هناك الكثير مما يمكن فعله، لكن الأهم هو ما يجب فعله. هل لديك أي تفكير في هذا الصدد؟

عشر سنوات من الإنترنت الصناعي، ستتكرر اليوم

ليو يي: الذكاء الاصطناعي مختلف جدًا، لكنني أؤمن أنه لا يزال هناك تطابق خفي مع قوانين الإنترنت الصناعية. في المرحلة المبكرة، تُبنى الأدوات؛ وفي المرحلة المتوسطة، تُبنى الأعمال؛ وأخيرًا، تُقدم الاستشارات. عندما تكون التكنولوجيا غير ناضجة، فإن أول من يدخلون هم المهندسون، الذين يميلون إلى تجريد العالم بشكل مفرط، مثل "حساب الإطار" من بايدو، الذي افترض أن كل شيء هو إطار. لكن النصف الثاني من عصر الإنترنت المتنقل كان محتوى وخدمات، وليس إطارات.

الأشخاص ذوو الخلفية الهندسية غالبًا ما يبسطون بشكل مفرط تصورهم للعمل. انظر إلى البوابات الثلاث الكبرى من الجيل الأول للإنترنت، فالشركات التي نجحت في النهاية كانت تينسنت وعلي بابا، وهما أقل ارتباطًا بالتكنولوجيا ولكن أقرب إلى الصناعة. اليوم، الأمر نفسه ينطبق: التكنولوجيا تصبح أقل أهمية تدريجيًا.

تشانغ بنغ: يبدو أن هؤلاء الطلاب من التخصصات الإنسانية سعداء بهذه الموجة، ولا يبدو أن عدم القدرة على كتابة الكود مهم. لكن على المدى الطويل، ما هي المتطلبات التي يفرضها عصر الذكاء الاصطناعي على الإنسان؟ وما الذي تغيّر؟

ليو يه: في هيكل المواهب الصيني، لاحظت مشكلة. كان أول جيل من مبرمجي الصين هو منتجو المنتجات، لأن منصب منتج المنتج لم يكن موجودًا في ذلك الوقت. أصبح منصب منتج المنتج منصبًا معروفًا على نطاق واسع حوالي عام 2010، بعد إصدار جوبز لـ iPhone 4 وطرح تشانغ شياولونغ رؤيته للمنتج، حيث ظهر مفهوم "كل شخص هو منتج منتج". قبل ذلك، كان المبرمجون يتحملون مهام منتجي المنتجات في نفس الوقت، فظهر المبرمجون أولاً، ثم منتجو المنتجات، لذا كان أول جيل من المبرمجين هو منتجو المنتجات. لم يتعلم أول جيل من المبرمجين البرمجة من أجل العمل، بل بسبب اهتمامهم الشخصي، وكانوا يشاركون فيها بناءً على شغفهم. هؤلاء الأشخاص غير المحددين والخارجون عن النمط هم الأكثر تميزًا.

لكن المبرمجين من الجيل الثاني، مع صناعة الإنترنت على مدى العقد الماضي، تحولوا إلى "عمال الكود"، وأصبح منتجو المنتجات مهندسين معماريين، وتم ترويض عمال الكود بحيث لم يعودوا يفكرون في الأعمال. اليوم، مع قدوم الذكاء الاصطناعي، تم القضاء على جزء "الكود"، وإذا لم يتطوروا، فسيبقون فقط "عمالًا". هؤلاء الشباب ممتازون، لكن فهمهم للصناعة فارغ. لذا، فإن "الحرب الكبرى بين عشرات الآلاف من الأصول" الحالية هي في جوهرها تفشي مفرط على مستوى الأدوات.

في مرحلة لاحقة من الإنترنت الصناعي، تستخدم شركات مثل علي بابا وميتوان بشكل قياسي أشخاصًا من خلفيات شركات استشارية رائدة (MBB) لإجراء التحليلات التجارية، ويقود هؤلاء الأشخاص منتجي المنتجات عبر عمليات الأعمال، لأن منتجي الإنترنت يفتقرون بشكل طبيعي إلى التفكير النظامي. تم إنشاء Feishu بهذه الطريقة. على الرغم من أن ByteDance شركة إنترنت نقية، إلا أنها تستخدم أيضًا بشدة شركات استشارية لبناء عملياتها الداخلية. في عصر الذكاء الاصطناعي، ستتعزز هذه القاعدة فقط، ولن تضعف.

مشكلات الشركات ليست أبداً مشكلات موظفين، بل هي مشكلات تنظيمية

تشانغ بنغ: إذًا، تعتقد أن التركيز على "الموظف الرقمي" ليس ذا معنى كبير.

ليو يي: هذا هو حكمي الأكثر جوهرية: الموظف الرقمي ليس النهاية، بل المنظمة الرقمية هي. إذا انتشر الموظفون الرقميون إلى درجة أن وظيفة التوظيف لم تعد موجودة، وكل شخص يستطيع امتلاك موظف رقمي جيد، ثم ماذا؟ هل ستتمكن جميع الشركات من الربح والنجاح؟ في الواقع، جميع مشكلات الشركات هي مشكلات استراتيجية وتنظيمية، وليس مشكلات موظفين أبداً.

إذًا، لا يزال الوكيل اليوم يُنفّذ المهام نيابةً عن الناس، وليس يتخذ القرارات عنهم. قمنا بتحسين OpenClaw داخليًا وصنعنا شيئًا اسمه MetaOrg. وهو جوهر يُمكنه إنشاء فرق من الوكلاء. عندما نحل أي مهمة، لا نرسل موظفًا واحدًا، بل نبني "منظمة" لحلها. هذه المنظمة لديها علاقات تعاونية، وعلاقات إبلاغ، ورسالة، وأهداف، وطرق عمل.

تشانغ بينغ: لكن هل من الممكن مستقبلاً أن يكون الشخص الواحد قسمًا كاملاً؟ بل وحتى شركة كاملة؟

ليو يه: هذا سؤال ممتاز حقًا. دعونا نركز على المهمة، مثل استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء فيديو قصير أو كتابة مستند، حيث نحتاج إلى محادثات متعددة. تقول شيئًا، ويردّ، ثم تقدم له ملاحظات—هذا هو استخدامه كأداة، إنه فقط ذكي جدًا.

مفهوم الشخص والقسم ليس متعلقًا بالكمية من الكثرة أو القلة. عند وصف وصف وظيفي لمنصب متقدم، عادةً ما نقول: أولًا، القدرة على العمل وإنجاز أنواع مختلفة من المهام، واستخدام أدوات متنوعة. أما المنصب المتقدم، فهو قادر على فهم النوايا، وتخطيط المسار بشكل استباقي، وتنفيذه، وتحقيق التسليم، وتقديم تقارير دورية، وتحليل وتقييم نتائج التسليم، وتعديل الاستراتيجيات ديناميكيًا بناءً على الانحرافات في النتائج. هذه هي القدرات المتقدمة.

تشانغ بينغ: يجب أن يكون القسم المؤهل "مستوى L4 من القيادة الذاتية".

ليو يه: نعم. عندما تمنحه مهارة، يمكنه إنجاز مهام معقدة؛ عندما تمنحه نظام مهارات، يمكنه إنجاز مهام شاملة ومعقدة؛ وعندما يتم ترتيب مجموعة من الوكلاء (agents)، يمكنه إنجاز أمور أكثر تعقيدًا، مثل تصوير مسلسل قصير. أتحدث غالبًا مع موظفيّ في الاجتماعات قائلًا: عندما تستخدمون MetaOrg، لا ترون أنفسكم كمديرين، بل كرؤساء مجالس الإدارة. اعملوا على اختبار حدوده.

في المستقبل، عندما يبدأ الشباب مشاريعهم، كان يُقال سابقًا إن العائلة تقدم 500,000 يوان للبدء، لكن في المستقبل، قد تقدم العائلة ميزانية من TOKEN للتجربة والخطأ. المقدار الذي ترغب في إنفاقه من TOKEN يحدد مستوى الوظيفة التي يمكن أن تحققها. كلما كان المنصب أكثر تقدمًا، زاد طول سلسلة الاستدلال، وازدادت الحاجة إلى التجربة والخطأ المتكررة، والتحسين، والتوثيق.

تشانغ بنغ: العودة إلى السؤال السابق، إذا كان هناك مجموعة من الوكلاء، يمكن تقسيمها إلى وحدات أدق، أو تفكيكها حسب المناصب والقدرات. عندما تتشكل كفريق وتواجه المهمة الأساسية، فإن جودة كل فرد من الكوادر تحدد النجاح أو الفشل. وهذا يعود إلى منطق تنافس المنظمات التجارية في العصر السابق: كثافة الكوادر، أي أن ارتفاع جودة الكوادر يجعل تحقيق المهمة الأساسية للمنظمة وأداءها الأفضل أسهل.

جوهر هذا الأمر يكمن في أنه إذا كانت الذكاء الاصطناعي في المستقبل ستكون شاملة، ويمكننا جميعًا الاستعانة بأفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي، فبالإضافة إلى أن المنظمات التجارية ستتمكن من خلق قيمة من خلال تقديم خدمات متخصصة أكثر كفاءة، فهل يجب علينا أيضًا العودة إلى مفهوم "كثافة المواهب" من زاوية أخرى؟ وهو ببساطة أن وكيلك أو بوتك يكون لديه قدرات أكثر تفصيلاً ودقة داخل هذا النظام، وبالتالي تكون "كثافة المواهب" أعلى، مما يؤدي إلى نتائج وأداء وحتى ابتكار أفضل في المهام المعقدة. لا أعرف ما إذا كان هذا الاستنتاج صحيحًا أم لا.

ليو يه: أنا أتفق مع هذا الرأي. داخل الشركات، هناك قسم يُعرف عادةً في الشركات الكبرى بـ OD، أي تطوير المنظمة. الطريقة الشائعة لقياس قدرة منظمة على الفوز هي جمع جميع كفاءات الطرف الآخر ومقارنتها، من خلال تقييم مدى ملاءمة الأشخاص لوظائفهم وقدراتهم لها، للتنبؤ بنتيجة المعركة. لذا، عادةً ما تعتمد الشركات في معاركها على قدرتها التنظيمية، وليس على استراتيجياتها التشغيلية. المثال الأكثر وضوحًا هو علي بابا. فعلي بابا تولي اهتمامًا كبيرًا لبناء المنظمة، وهو ما مكّنها من تحقيق "ربيع ثاني". فالفريق المؤسس قد يشيخ، لكن المنظمة يمكن أن تستمر بلا توقف. جوهرًا، إذا صرنا يومًا ما منافسين، وكنا نستخدم كلاهما الذكاء الاصطناعي، وأنا أنشأت منظمة ذكاء اصطناعي قوية تمتلك قدرة كبيرة على تطوير منظمة الذكاء الاصطناعي. كيف أبني هذه المنظمة؟ سأفتح نظام مهارات وكل عامل ذكي للمنافسين واحدًا تلو الآخر، وأحلل أكواد مهاراتهم. ثم سأكتب في نظامي الخاص مهارات أفضل، بل وأكمل الوظائف التي تفتقر إليها. على سبيل المثال، لدي قسم استراتيجي، سأبدأ أولًا بالمراقبة والتحليل.

لدى هواوي منهجية تُسمى "خمسة مراقبة وثلاثة تحديد". كنت أضحك مع صديقي قائلًا: إذا استخدمنا هذه المنهجية في ريادة الأعمال، فسنتمكن من التغلب على 99% من المنافسين. ما يُقصد بـ"الخمسة مراقبة" هو مراقبة اتجاهات الصناعة، ومراقبة السوق والعملاء، ومراقبة المنافسين، ومراقبة القدرات الذاتية، ومراقبة الفرص الاستراتيجية؛ أما "الثلاثة تحديد" فهي تحديد نقاط السيطرة، وتحديد الأهداف، وتحديد الاستراتيجيات. هذه المنهجية كافية لتصفية معظم المنافسين، لأن معظم الناس يلعبون الشطرنج عشوائيًا، ويعتمدون على التفكير السريع، بينما المحترفون يبدأون تلقائيًا بوضعهم في وضع التفكير العميق والاستدلال. أول رد فعل هو: عليّ أن أفكر كقائد حول كيفية التعامل مع هذا الأمر.

تشانغ بينغ: ما يُسمى بـ"النظر خمس مرات وتحديد ثلاث نقاط" يعني في جوهره عدم اتخاذ ردود أفعال انفعالية، بل ترسيخ عملية استدلال طويلة.

ليو يي: المحترفون يستخدمون نموذجًا يعتمد على البحث العميق والتفكير، حيث يبدأون بمراجعة أفضل الممارسات والمعلومات العالمية، ثم يلخصون ويفحصون ويحللون بعمق، قبل تقديم إجابة تُنهي المواجهة في لحظة واحدة.

لذلك أعتقد أن جوهر المنافسة في المستقبل سيكون شيئًا واحدًا فقط: نمذجة أعمال القطاعات التقليدية، وتجريدها لتصبح قادرة على ترتيب الوكلاء الذكية وامتلاك قدرات نظامية. هذه هي قدرة تطوير المنظمات (OD) من الجيل الجديد، وستتطور إلى AIOD، وهي القدرة التنافسية الأساسية الوحيدة في المستقبل.

الميزة الأساسية لعلي تكمن في بناء المنظمة؛ عندما يتم بناء المنظمة بشكل صحيح، فإنها تمتلك القدرة التنافسية مهما كان الخصم أو النشاط التجاري. كما قال ما يونغ من قبل: "هدف الحرب ليس بالضرورة احتلال مجال معين، بل تحقيق نمو المنظمة من خلال الحرب". تعتمد علي على نمو المنظمة كمعيار أساسي لتحديد ما إذا كانت معركة ما تستحق الخوض فيها، وهي فكرة متقدمة جدًا. ما يونغ نفسه يعمل كمركز معلومات فائق، حيث يسافر 200 مرة سنويًا لجمع أنواع مختلفة من المعلومات، ثم يستخدمها لتحسين بناء المنظمة. إنه حقًا رئيس مجلس الإدارة بمعنى الكلمة، وليس مجرد المدير التنفيذي.

هذا هو أعلى شكل من أشكال التنظيم الذي شهدناه—قادر على عبور عدة أجيال، وغطاء قطاعات متنوعة، والقدرة على تحقيق النجاح المستمر، والتعافي والانتعاش بعد فترات التراجع. عادةً، إذا عيّنت شركة ما رئيسًا تنفيذيًا خاطئًا خلال عقد من الزمن، فمن المرجح جدًا أن تتجه نحو الانحدار. لذا، بالاستناد إلى التاريخ، ورؤية التطورات الحالية من منظور أعلى، حتى التعديلات والتحسينات الطفيفة على النموذج الحالي أكثر كفاءة بكثير من البناء من الصفر من الأسفل.

الآن يمكن لأي شخص بناء عامل بسهولة، وحاجز الدخول للموظفين منخفض جدًا، بالإضافة إلى دعم المجتمع المفتوح المصدر، لم يعد هناك الكثير من الأسرار في الصناعة. إن التنافس على مستوى الأدوات لا يمكنه أبدًا مجاراة المجتمع المفتوح المصدر. إذًا، ما هو التنافس الأساسي الذي لا يمتلكه المجتمع المفتوح المصدر ولا يمكنه نسخه؟

فيزياء منظمات الذكاء الاصطناعي 04: لماذا يعتبر "التعرض التدريجي" أمرًا حاسمًا؟

تشانغ بينغ: عند مناقشة المنظمات في العصر السابق، كان يتم التأكيد على مجموعة من المحتويات مثل ثقافة المنظمة والقيم ومؤشرات الأداء الرئيسية. عندما ننتقل من إدارة المنظمات في العصر السابق إلى العصر الجديد للمنظمات القائمة على وكلاء الذكاء الاصطناعي، ما الذي يمكن التخلي عنه تمامًا، وما الذي يمكن الاحتفاظ به ولكن يحتاج إلى تحويل؟

ليو يه: السبب الأساسي وراء إطلاق Anthropic لـ skills يشمل مفهوم "التعرض التدريجي" في مجال برمجة الذكاء الاصطناعي — فعندما يتلقى الذكاء الاصطناعي كمية كبيرة من المعلومات الفوضوية، يعاني من تدهور السياق وتشوش ناتج عن ضعف الانتباه، ويُمكن تحقيق الانتباه الجيد وإخراج نتائج عالية الجودة فقط من خلال التعرض التدريجي. وإذا تم تحقيق التعرض التدريجي يدويًا، فهذا يعادل في جوهره محادثة كاملة يدوية، وهي غير فعالة. وبالتالي، فإن القيمة الأساسية لـ skills تكمن في تقسيم المهام المعقدة إلى طبقات، لتحقيق التعرض التدريجي للذكاء الاصطناعي.

هذا يتماشى مع منطق إدارة الشركة: يركز مجلس الإدارة على القضايا الاستراتيجية، ويُركّز المدير التنفيذي على القضايا التكتيكية وإدارة كبار المسؤولين، بينما يتعامل الموظفون مع المهام البسيطة. إذا شارك 300 شخص في نفس الاجتماع في نفس الوقت، فلن يكون من الممكن عقد هذا الاجتماع. الغرض الأساسي من وجود المنظمة هو تحقيق معالجة مُستويات للمعلومات، تمامًا كما ترفع قواعد البيانات ذات النموذج الثالث من الكفاءة من خلال ضغط المعلومات وتقسيمها إلى مستويات. يجب تفكيك المشكلات المعقدة إلى مستويات وعرضها تدريجيًا، وليس إدخال كمية كبيرة من السياق دفعة واحدة—وهذا هو بالضبط المنطق الأساسي لشكل المنظمات التقليدية، نظرًا لأن القدرة الحسابية في وقت معين محدودة.

تشانغ بينغ: النموذج يستهلك طاقة حسابية هائلة كل مرة لبدء الإنشاء من الصفر، مما يجعل الكفاءة منخفضة جدًا.

ليو يي: غير قابل للتحقيق؛ فالأساس لا يزال يعتمد على التعرض التدريجي الطبقي، حيث يجب استدعاء الموارد المطلوبة، وهذا محدد بحدود قدرات نموذج الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، السبب الآخر الذي دفع Anthropic إلى إطلاق المهارات هو أن المهام المعقدة تجاوزت نظريات الفيزياء الأساسية، ويمكن للمهارات تقسيم المهام المعقدة إلى مهام بسيطة منخفضة الأبعاد. بعد التمييز الأساسي للمهمة ليس الصعوبة، بل درجة التعقيد—فهناك أنواع مختلفة من الصعوبة منخفضة الأبعاد وعالية الأبعاد، مثل برمجة المبرمجين وحل المسائل الرياضية، وهي مهام منخفضة الأبعاد ولكنها عالية الصعوبة.

طرح هورايزون يو كاي نموذجًا كلاسيكيًا: يمكن تصنيف جميع المهن وفقًا لـ "درجة المنافسة" و"مستوى البُعد" إلى أربعة أرباع، وهي: بُعد عالٍ ومنافسة عالية، وبُعد منخفض ومنافسة منخفضة، وبُعد منخفض ومنافسة عالية، وبُعد عالٍ ومنافسة منخفضة. حيث ينتمي البيع والمهندسين إلى البُعد المنخفض والمنافسة العالية، بينما ينتمي منتجو المنتجات ورؤساء التنفيذ إلى البُعد العالي والمنافسة العالية؛ أما العلماء فينتمون إلى البُعد العالي والمنافسة المنخفضة — فقد يكون هناك شخص واحد فقط في العالم يدرس هذا النوع من المواضيع، حيث تكون المنافسة منخفضة لكن البُعد عالٍ جدًا. مثل المهام ذات البُعد العالي والمنافسة العالية، مثل المسلسلات القصيرة عالية الجودة أو الروايات الجيدة، لا يمكن للذكاء الاصطناعي حاليًا إنجازها؛ بينما يمكن للذكاء الاصطناعي أداء مهام ذات البُعد المنخفض والمنافسة العالية، مثل تحسين الكود، بكفاءة كبيرة. كلما زاد بُعد المهمة، قلّت مصادر البيانات، لكن كمية البيانات المطلوبة لتدريب النموذج تزداد، وهذا هو السبب الجوهري وراء ظهور نماذج النصوص أولًا، ثم نماذج الصور والفيديو لاحقًا، وصعوبة تطبيق نماذج الفيديوهات القصيرة. إن التناقض بين العرض والطلب في المهام عالية البُعد والبيانات عالية البُعد لا يمكن تعويضه إلا من خلال تفكيك المهام إلى مهارات، تمامًا كما تقوم الشركات عندما لا تجد موظفين مؤهلين للوظائف المتقدمة بتفكيكها إلى ثلاث وظائف أساسية؛ إلا أن الوظائف عالية البُعد مثل الرئيس التنفيذي لا يمكن استبدالها.

تشانغ بينغ: المهام ذات الأبعاد المنخفضة والمنافسة العالية من المرجح جدًا أن تستبدلها الذكاء الاصطناعي بالكامل.

ليو يي: سيتم استبداله بالكامل، وقد حدث هذا الاستبدال بالفعل.

تشانغ بينغ: صحيح، لذا يجب حل جميع الأمور ذات الأبعاد المنخفضة والمنافسة العالية باستخدام الذكاء الاصطناعي في أسرع وقت ممكن، ويمكن تقسيمها إلى مهارات، ثم تنفيذها من خلال وكلاء، ولا يلزم بالضرورة مشاركة البشر خلال هذه العملية.

ليو يه: لدي فكرة أولية، فشركتا IBM وAccenture هما أكبر شركتين استشاريتين عالميًا، وجوهر عملهما الأساسي هو استخلاص أفضل الممارسات الصناعية ومواءمتها مع التحول الرقمي، حيث تبيعان العمليات وليس الأدوات. عندما تشتري الشركات عمليات المخاطر أو الملكية الفكرية، فإنها تطلب دائمًا من شركات الاستشارات تنفيذها. إن عملنا الأساسي الحالي هو بناء تجمعات مهارات، والبحث عن خبراء رائدين في مختلف المجالات، واستخلاص قدراتهم ومواءمتها لتشكيل مجموعة مهارات قياسية. وهذا يشبه نموذج "Zuoyebang" — حيث تتعاون "Zuoyebang" مع المدرسة الرابعة في بكين، وكلية رينمين الثانوية، فريق وضع امتحانات القبول الجامعي، ومعلمي "Xueersi"، لاستخلاص الأساليب الأساسية في صياغة الأسئلة وشرحها وتصحيحها، ثم تتعاون مع مهندسي خوارزميات بايدو لبناء النظام، وهو في جوهره أيضًا مواءمة أفضل الممارسات. وجوهر القدرة التنظيمية هو تشكيل فرق متنوعة متميزة، يجب أن تفهم الصناعة والهندسة، وأن تكون قادرة على التنسيق مع خبراء صناعيين رائدين في مختلف التخصصات، بالإضافة إلى امتلاك القدرات التجارية وتوظيف المواهب وإدارتها، وهي أيضًا المكون الأساسي لشركات الذكاء الاصطناعي SaaS من الجيل الجديد.

تشانغ بينغ: في التحليل التالي، يجب في المستقبل أن نعيد تصميم الهيكل التنظيمي بناءً على الأبعاد التشغيلية. فالتنظيم هو في جوهره هيكل تنسيقي، مشابه لنظام تشغيل الأعمال — حيث يتم وضع الأفراد كوحدات إنتاجية في هيكل تنظيمي مناسب ليحققوا أقصى قيمة، والعكس صحيح إذا لم يكن الهيكل مناسبًا. لقد تغيرت عناصر الإنتاج اليوم، فلم تعد تعتمد على القوى العاملة البشرية، بل على الذكاء الاصطناعي الذي يمكن توفيره بلا حدود، ويمكنه التوسع المستمر طالما تشكل دورة إيجابية. الثقافة التنظيمية القديمة يمكن الآن تحويلها إلى أهداف وسياقات، ولا حاجة بعد الآن للشعارات أو الاجتماعات الثلاثة التقليدية أو أنشطة كسر الجليد.

ليو يي: الثقافة هي نية إدارية وليست نية أعمال. في العصر السابق، كانت الاستراتيجية تبدأ بالرؤية، والرؤية تحدد القيمة، والمنظمة تخضع للاستراتيجية، والعملية التجارية تتحقق من كل شيء، بينما كانت الثقافة مجرد وسيلة لإدارة المنظمة، ولا تخدم الاستراتيجية مباشرة، وقد تكون في بعض الأحيان مجرد تفضيل شخصي للمؤسس.

تشانغ بينغ: خلال عملية تنفيذ الاستراتيجية الخدمية، كانت هناك فجوات كبيرة، هل تُزيل الذكاء الاصطناعي هذه الفجوات؟

ليو يي: نعم، لم تعد الثقافة مهمة في عصر الذكاء الاصطناعي. الثقافة هي جزء من المعتقدات التي تنظم البشر، لكن الذكاء الاصطناعي لا يحتاجها. الذكاء الاصطناعي لا يمت جسداً مادياً ولا يحتاج إلى ثقافة لقيادته. الاحتياج الأساسي للذكاء الاصطناعي هو قوة الحوسبة.

تشانغ بينغ: أنت تقصد أن الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى أهداف ومبادئ. مستند واحد كافٍ لتحديد الأهداف والمبادئ، ويمكن لجميع وحدات الإنتاجية المزامنة الفورية والتنفيذ الأمين دون أي انحراف. يختفي جزء كبير من الاحتكاك في المنظمات البشرية.

ليو يي: نعم. المنظمة الأصلية: استراتيجية → ثقافة → مواهب → تنفيذ، المنظمة الحالية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي: هدف → مبادئ → مهارات → تنسيق. تم تقليل سلسلة الإدارة بنسبة النصف.

05 الحاجز الأخير: الجمال والتنظيم

تشانغ بينغ: ما هي الحواجز الجديدة للشركات؟ تم استبدال جودة المواهب بـ Skill Set، فما دمت أمتلك ذوقًا، يمكنني الحصول على أفضل المهارات من جميع أنحاء العالم. فما فوق ذلك مباشرة، هو "التنسيق" (Orchestration)، أليس كذلك؟ ما الذي سيتغير؟

ليو يه: مثلما يمكن شراء جميع المكونات الإلكترونية في هواشيانغبي، لماذا لا يستطيع الجميع صنع آيفون؟ في سيرة جوبز، تم تعريف الذوق بشكل واضح جدًا: رؤية عدد كافٍ من الأشياء الجيدة في العالم، والقدرة على التمييز بين الجيد والسيئ، هو الذوق. إذا لم ترَ أبدًا منتجات جيدة أو عمليات جيدة أو منظمات جيدة، فلن تتمكن من إنتاج نتائج عالية الجودة.

تشانغ بنغ: المعرفة هي شرط أساسي للذوق.

ليو يه: المعرفة بالإضافة إلى الموهبة، فقط هذا.

تشانغ بينغ: يتجلى الذوق في طريقتين: الأولى هي التصميم والتنظيم النشط، والثانية هي التعرف على واختيار الأشياء الجيدة التي تظهر تلقائيًا في الفوضى، وهاتان الطريقتان لا تتعارضان.

ليو يه: بالفعل لا يوجد تعارض. بعض إنجازات آبل مُطوّرة داخليًا، وبعضها مُكتسبة من أطراف خارجية، والجوهر هو امتلاك الذوق الجمالي — لا داعي لإعادة اختراع العجلة، بل يمكن التطور داخليًا عند الحاجة.

تشانغ بينغ: المفتاح هو السماح للوكيل بالعمل داخل وحدة الإعداد ثم تأكيد المسار لتحقيق ترتيب ناشئ، أم تحديد جميع المسارات مسبقًا لتحقيق ترتيب تصميمي؟

ليو يي: الظهور غير مُسيَّر، ويجب أولاً تحديد قواعد ومبادئ البذور، وهذا فقط ما يُظهر ذوق الشخص. مثل المهندس الممتاز الذي يستطيع إنشاء Openclaw فعّال باستخدام 500 سطر أو 5000 سطر من الكود، بينما لا يستطيع المهندس غير المؤهل حتى بكتابة 50 ألف سطر من الكود تحقيق نفس التأثير، فما زالت قواعد البذور الأساسية بحاجة إلى تحديد من قبل البشر.

تشانغ بينغ: لذا، لا يمكن الانتظار في الفوضى حتى تظهر الظواهر، فذلك يتطلب وقتًا طويلاً جدًا، ولا يزال التنظيم ضروريًا للغاية. هل يمكن أن ينبع هذا التنظيم في النهاية فقط من المؤسس، أم أنه أكثر شبهاً بـ "المنتج"؟

ليو يه: أعتقد أن تعريف المنتج ممتاز. صحيح أنه حتى مع ظهور التأثيرات وتأثيرات الحجم، لا يزال هناك حاجة إلى تسمية البيانات وتنظيفها، بالإضافة إلى محاذاة مستمرة للخوارزميات لتجنب التوسع العشوائي.

يُحدد المُنظِّم بناءً على تعقيد الأعمال — فالأعمال المعقدة لا يمكن إنجازها من قبل شخص واحد، مثل تصوير مسلسلات قصيرة أو كتابة تعليمات برمجية، حيث تواجه عمليات التنفيذ صعوبات عديدة. مفهوم "الشركة الفردية" يُساء استخدامه، ولا يمكن تبسيط العالم إلى ما لا نهاية. على الرغم من أن الحاسوب يمكن تشغيله من قبل شخص واحد، إلا أن من الصعب على فرد واحد امتلاك جميع القدرات متعددة الأبعاد؛ فالأفراد الاستثنائيون مثل إيلون ماسك ولي فييي، الذين يتقنون مجالات متعددة ويستطيعون تولي أي منصب، نادرون جدًا.

تشانغ بنغ: إذا استطعنا الاستفادة من أنظمة الوكلاء والمهارات الأفضل عالميًا، مثل سيناريست ممتاز، هل يمكن نظريًا استخدام هذه الموارد لإنتاج فيلم مشهور عالميًا ومربح؟ على الرغم من أن السيناريست يمتلك نقطة قوة أساسية (سيناريو جيد)، إلا أنه لا يمكنه إنجاز جميع المراحل، فهل هذا الإغلاق "نقطة القوة الأساسية + الموارد العالمية" ممكن؟

ليو يي: هذا في جوهره مشكلة بيانات — هل توجد بيانات تخزن المعلومات ذات الأبعاد العليا؟ على سبيل المثال، تدريب مهارات المدير التنفيذي، لا توجد حاليًا بيانات كافية لدعم ذلك: المقال الطويل لرين تشينغفيي، أو كلمات جاك ما، لا يمكنهما تقديم معرفتهما العليا بشكل كامل؛ حتى مع جمع جميع التقارير المالية للشركات العالمية وجميع تصريحات المديرين التنفيذيين، لا يمكن تدريب نموذج قادر على أداء دور المدير التنفيذي، لأن القدرة الأساسية للمدير التنفيذي هي المعرفة الضمنية، والتي لا يمكن كشفها بالكامل من خلال النصوص.

تشانغ بينغ: أي أن القدرة الأساسية لرئيس التنفيذية لا تزال غير قابلة للتجسيد في متجهات. وهذا يقيّد الفكرة المثالية لـ"الشركة الفردية" — فحتى لو استطاع كل فرد الاستفادة من ميزة أحادية البعد، ودمجها مع موارد عالمية رائدة، فإننا ما زلنا نفتقر إلى المُنسق الأساسي، وهو في جوهره مشكلة في القدرة على التنسيق. في النهاية، حتى مع امتلاك أفضل "المكونات"، لا يزال يتطلب الأمر قدرة تنسيقية قوية.

ليو يه: ينطبق نفس الشيء على منتجي المنتجات، فمعرفتهم الضمنية لا يمكن توثيقها بالكامل. وهذا هو السبب الجوهري وراء عدم كون رفقاء الذكاء الاصطناعي ومحتوى الذكاء الاصطناعي المُنشأ كافيًا من حيث "الحيوية" — فنقص دعم البيانات من المعرفة الضمنية ذات الأبعاد العالية. عندما يكون حجم البيانات صغيرًا، ركّز على المهارات؛ وعندما يزداد حجم البيانات، انتقل إلى النماذج. لا يمكن حاليًا تنفيذ الروبوتات بشكل عملي، والسبب الأساسي هو نقص البيانات الكافية.

تشانغ بينغ: يمكن استنتاج أنه في المستقبل، لن يكون نقطة التنافس بين الشركات هي القدرة على الوصول إلى النماذج الرائدة — فالموارد الأولية للذكاء الاصطناعي تبدو متساوية، والقدرة الحاسوبية مرتبطة بالموارد المالية وقدرة الشركة على إغلاق دورة الأعمال، لكن الفروق النهائية ستعود إلى "منتج" النموذج نفسه، أي قدرته على التنسيق وابتكار أهدافه ودلالتها، وهاتان النقطتان تشكلان القدرة التنافسية الأساسية للشركة.

ليو يي: أخبرني شريك سابق في ماكينزي أن العمل الأساسي لماكينزي هو استخلاص أفضل الممارسات، وبناء النماذج، ثم مساعدة الشركات على تنفيذها خطوة بخطوة. على سبيل المثال، عند تقديم الاستشارات لمصنعي السيارات الصينيين، نستفسر من زملائنا اليابانيين عن طريقة تويوتا، والجوهر هو نسخ وتطبيق أفضل الممارسات.

حالة مي مينغ في إنتاج المسلسلات القصيرة ذات أهمية كبيرة كمرجع. وهي خريجة قسم اللغة الصينية، لكن فريقها الأساسي يتكون من خبراء من أقسام الرياضيات وعلوم الحاسوب في جامعة تشينغهوا وجامعة بكين، مخصصين لتحليل منطق الفيديوهات القصيرة الفيروسية، مما أدى في النهاية إلى معدل كبير جدًا من الفيديوهات الفيروسية. هذا النهج يُعد جوهريًا نموذجًا للهندسة الاجتماعية في الصناعة، وحتى لو كان هناك احتمال التخصيص المفرط، فإن اتجاه النمذجة صحيح.

ما تقوم به IBM وأكسنتور وماكينزي هو نفس النوع من الأشياء — حيث قام ماكينزي الأول بنموذج أفضل الممارسات على الشركاء، بينما حولت IBM ذلك إلى عمليات رقمية، والجوهر في كليهما هو "بيع الإدارة والعمليات".

تشانغ بينغ: الجوهر هو تلخيص أفضل الممارسات، ثم التحقق منها بشكل متكرر في التطبيق، وهذا هو المفتاح الحاسم لنجاح المنظمات التجارية في المستقبل. فقط من خلال التحليل الدقيق، يمكن تحقيق ترتيب فعال. لذا، هل اتجاهكم الأساسي القادم هو المضي قدمًا وفقًا لهذا المنطق؟

ليو يي: على مدار السنوات الثلاث الماضية، ركزنا بشكل أساسي على أعمال الذكاء الاصطناعي الموجهة للمستهلك، وأعدنا بناء نظام التدريس والبحث التعليمي بالكامل باستخدام منهجية MetaOrg. هذه ليست قصة بسيطة تتعلق بـ"استخدام الذكاء الاصطناعي لزيادة الكفاءة". لقد بنينا منظمة بحثية وتعليمية قائمة على الوكلاء، تعمل خلفها فرق بحث تعليمي افتراضية: فريق بحث تعلم اللغات يتابع أحدث النظريات في اكتساب اللغة الثانية، وفريق جمع البيانات الرأسية يلتقط التعبيرات الطبيعية من سياقات حقيقية، وفريق تقييم المحادثات يضع معايير متعددة الأبعاد لتقييم مهارات التحدث، وفريق تصميم المحادثات يحول مناهج التدريس إلى تفاعل طبيعي بين الإنسان والآلة، وفريق تصميم حاويات الأسئلة يحل مشكلات توافق شكل ومضمون التمارين، وفريق تحليل البيانات يستخلص إشارات حقيقية حول فعالية التعلم من سلوك المستخدمين. لكل فريق مهاراته الخاصة، وسير عمله الخاص، ومعايير تقييمه الخاص. حاليًا، يقوم الذكاء الاصطناعي بأداء حوالي 80% من المهام مثل وضع العلامات على بيانات المناهج، ومراقبة التقييم، وفهم المستخدمين، وتطوير المنتجات.

مسار تطورنا هو التحول من "الذكاء الاصطناعي كوظيفة" إلى "الذكاء الاصطناعي كقدرة تنظيمية". وظيفة معلم اللغة الإنجليزية تقع في مستوى تعقيد متوسط، وقد قمنا بتجريدها وإنشاء وظائف أخرى من خلال MetaOrg؛ وعند دمجها مع أحدث هيكل مهارات، من المحتمل بناء وظائف أكثر تقدماً.

لقد أكملنا حاليًا بناء عملية مُدرّب الذكاء الاصطناعي بالكامل، بما في ذلك تجريد قدرات الترتيب والتنفيذ الهندسي، ومن المرجح أن يُرقى في المستقبل من مُدرّب ميتا إلى منظمة ميتا — حيث تكون وحدتها الأساسية هي الوظيفة، وليس الموظف، مع التركيز الأساسي على التعاون والإدارة بين الوظائف. حاليًا، يتركز تركيزنا على ربط أبرز المديرين التنفيذيين في مختلف الصناعات، لأن المدير التنفيذي هو المنتج الرئيسي الحقيقي.

زhang بينغ: إذًا، ما قمتم بإطلاقه أقرب إلى قسم قابل للتوسع؟

ليو يه: الهدف هو التقدم نحو اتجاه "الشركة"، فجوهر الشركات الكبيرة هو تكوينها من عدة شركات صغيرة، وأصغر وحدة هي الوظيفة. يجب الانتباه إلى اختيار الاستراتيجية الصناعية الشاملة، كما يجب البدء من الوظائف لدفع تطوير المنتجات — فإذا لم تُنفَّذ الوظائف بشكل جيد، فحتى لو كان المديرون أكفاء، فلن يتمكنوا من تشكيل منظمة فعالة.

تشانغ بينغ: لتحسين إدارة قسم ما، يجب أولاً تفكيك المهارات والوظائف المرتبطة بالقسم، ثم تفكيك المهارات المطلوبة لكل وظيفة، مع السعي لبلوغ مستوى SOTA في هذه المهارات.

ليو يي: هناك طريقة أساسية واحدة فقط: التعاون مع أبرز الشركات المُستفيدة لخلق الحلول معًا. المهارات التي يتم تطويرها يجب أن تُقيّم من قبل شركات رائدة لتحديد مدى ملاءمتها للطلب، تمامًا كما تحتاج الخطط التي يكتبها الموظفون إلى مراجعة المديرين، ولا يمكن الاعتماد على التقدير الذاتي فقط. على سبيل المثال، عند بناء نماذج للدراما القصيرة، يجب الحصول على اعتراف من مؤسسات رائدة في الصناعة، وإلا فلا يمكن اعتبارها حقًا من الطراز الأول. كل شيء يحتاج إلى تقييم وقياس.

يمكن لـ Midjourney إنشاء صور عالية الجودة، والسبب الأساسي هو أن الفريق يتكون من مصورين ومهندسين يتمتعون بذوق بصري رفيع المستوى؛ بينما استخدمت LV نموذج صور مدربًا باستخدام Stable Diffusion، وحققت نتائج تفوق بكثير النماذج العادية، لأن LV تمتلك أفضل الذوق البصري والبيانات عالميًا. إذًا، القدرة على التقييم هي جوهر الأمر. لتأسيس شركة ذكاء اصطناعي، يجب أن تتصرف مثل IBM وHuawei — فبعد خدمة شركات السيارات الرائدة، اكتسبت IBM أفضل الممارسات في تصنيع السيارات وصَدَرَتها؛ ودفعت Huawei 4 مليارات دولار لشراء عملية IPD، واستخدمتها ليس فقط لإدارة نفسها بل أيضًا لتصديرها، وهذا هو التنافسية الأساسية.

تشانغ بينغ: جوهر الأمر هو تفكيك المهارات وفقًا لأفضل الممارسات، وتحقيق SOTA للمهارات، ثم تطويرها لتصبح SOTA للوظائف والأقسام، وأخيرًا تنسيقها لتصبح SOTA للعمل، وهي المسار الواضح نحو التميز في العمل. هناك أيضًا مشكلة رئيسية أخرى: كيف نحافظ على تحديث المهارات باستمرار؟ مثل الطفرات في البيئة الحيوية للأرض، قد يتم استبدال SOTA لكل عصر في العصر التالي، فكيف نتعامل مع هذا التغيير؟

ليو يه: المنطق الأساسي متوافق مع تطور البشر والكائنات الحية، أي الإدراك، والتخطيط، والتنفيذ، والتأمل. الحفاظ على كثافة عالية من الكفاءات داخل المنظمة وطابعها متعدد التخصصات، حيث تربط طرفًا ب前沿 التكنولوجيا (الباحثين)، وطرفًا آخر بدراسة نماذج الأعمال، مع التعاون المشترك مع عملاء رائدين في الصناعة لتقديم تقييمات وتحسينات مستمرة في سيناريوهات حقيقية، وهذا هو الطريقة الوحيدة.

تشانغ بنغ: من هذا، يمكن استنتاج أن الأنظمة التي تشكلت من أفضل الممارسات للشركات الرائدة يمكن أن تساعد الشركات المتوسطة على تحقيق تحسن كبير، لكن من المرجح أن هذه الأنظمة متاحة فقط للشركات التي تمتلك الموارد والقدرة المالية، بينما يصعب على الشركات الصغيرة والمتوسطة والرواد الشباب تحمل تكاليفها. لقد تطور صناعة الاستشارات من خدمات تقليدية إلى منتجات مُ Werkzeug، فهل تكمن فرص الجيل الجديد فقط على مستوى المهارات؟ كيف يمكن تحقيق ابتكار جذري على مستوى المهارات لتجنب دخول الصناعة في "حلقة النخبة"؟

ليو يه: في صناعة البرمجيات كخدمة من الجيل السابق، أثبتت شركات مثل Salesforce وPalantir وNotion وSlack أن رواد الأعمال الشباب لا يزال لديهم فرص — تجنب الأعمال التي لا تمتلك ميزة فيها، والتركيز على المهارات العامة، واكتشاف المكان المناسب في النظام البيئي. إن Notion هي مثال نموذجي، فهي لا تتعامل مع عمليات عمل محددة، بل تجرّد وظيفة تسجيل النصوص فقط، وتصبح أداة عامة. في النهاية، سيصبح العالم نظامًا متكاملاً من عدد لا حصر له من الوكلاء (agents) يعملون بتقسيم المهام، ويجب على الشباب أولاً تحديد موقعهم في النظام البيئي، ثم الاستفادة من ميزاتهم الخاصة، وربط أنفسهم باتجاهات المستقبل، وتجنب أن يصبحوا أعداء للوقت. خلال العقد الماضي، كان رواد الإنترنت من الجيل الأول في основном من العائدين من الخارج (بفضل ميزة المعرفة)، وكان الجيل الثاني في الغالب مبرمجين (بفضل انفجار الأدوات)، وكان الجيل الثالث لإنترنت الصناعات في الغالب رواد أعمال من الدرجة الثانية، والأنماط واضحة، ويجب على الشباب فهم المرحلة المتوسطة وميزاتهم الخاصة.

تشانغ بينغ: لذا فإنك تعتقد أن الابتكار والتحسين المحلي على مستوى المهارات له تأثير محدود، فإن أكبر فرصة للجيل الجديد قد تكمن في الابتكار المستهدف — تحديد الأهداف الجديدة التي تظهر في هذا العصر، ودمجها مع مهارات عالية الجودة والتطور المستمر، لبناء نظام جديد على هذه الأهداف الجديدة وتحقيق قفزة نوعية.

ليو يه: المنافسة في المهارات دقيقة جدًا؛ فعلى الرغم من أن المهارات الحالية شائعة، إلا أنه إذا قام شخص ما بمحاكاة خبراء بشريين أكثر تقدمًا وإنتاج مهارات أفضل، فستتم استبدال المهارات الحالية. وهذا يعود إلى مسألة الحواجز التنافسية: المبادرون ليسوا بالضرورة من سيظلون في القمة، بل قد يصبحون "مغذيات للتربة" لخصوم أعلى مستوى.

تشانغ بينغ: الخوف هو أن تصبح "مُحمّلًا" فقط، وتساعد الخصم الأعلى بعدًا على إنجاز الأساسيات. إذا كنت تركز فقط على تحسين الكفاءة في الأهداف الحالية، فهذا لا معنى له، وستُمحى ميزة الكفاءة في النهاية. لذا، لتحقيق اختراق، يجب على الجيل الجديد إحداث فرق جوهري في الأهداف.

ليو يه: صحيح، لا يمكن للمرء أن ينمو ليصبح قوة أساسية، بل يغذي فقط خصماً من بعد أعلى. طبيعة العمل بسيطة جداً، وجوهرها هو تحديد من هو العميل، وكيفية خدمة العميل، وكيفية جعل العميل غير قادر على الاستغناء عنك. أي شاب لا يستطيع توضيح من هو عميله، لا يمكنه تحقيق التحسين.

تشانغ بنغ: يجب أيضًا التركيز على الأسواق الناشئة، حيث يصعب جدًا المنافسة في الأسواق القائمة. إذا نجح نشاطكم، فسترفع الشركات في هذا المجال إلى نفس المستوى المتقدم، وهذه الشركات تمتلك ثروة ومعرفة، ومن الصعب على الشباب المنافسة معها في الأسواق القائمة.

ليو يه: في صناعة البرمجيات كخدمة من الجيل السابق، نجاح شركات مثل Notion وSlack كان يعتمد أساسًا على التمايز الهدف.

في مراحل التطوير المبكرة للجيل السابق من خدمات البرمجيات كخدمة (SaaS)، كانت الصناديق الصينية تميل إلى الاستثمار في العلماء، لكنها لاحقت لاحقًا أن العلماء أكثر ملاءمة للتعاون والتبادل، وليس للريادة التجارية—فالمجالات ذات الأبعاد العالية والمنافسة المنخفضة التي يعيش فيها العلماء تختلف تمامًا عن منطق المجالات ذات الأبعاد العالية والمنافسة العالية في عالم الأعمال؛ وكلما ارتفع بعد المجال، زاد صعوبة الانتقال إلى مجال جديد، لأن أنماط التفكير الأساسية مختلفة تمامًا. في أي مجال، تكون المنافسة في المراحل المبكرة منافسة تقنية (منخفضة الأبعاد، عالية المنافسة، التقنية غير ناضجة)، وبعد نضج التقنية، تدخل المنافسة في مرحلة تجارية (أبعاد عالية، منافسة عالية، يقودها متخصصو الصناعة ومنتجو المنتجات وعاملو الأعمال). على سبيل المثال، عندما أُطلق هاتف آيفون لأول مرة، كانت التطبيقات في القوائم الرائدة مُطوَّرة بشكل أساسي من قبل مبرمجين؛ وبعد سنوات، مع ظهور إنترنت الصناعة، استُبدلت جميع المنتجات التي يقودها المبرمجون في القوائم الرائدة.

إذا استمر منطق الإنترنت المتنقل في عصر الذكاء الاصطناعي، فستظل القوة الأساسية في سيليكون فالي هي المهنيون ذوو الخبرة، تمامًا كما أن صناعة الإنترنت الصناعية في الصين تتألف غالبًا من رواد أعمال مرتين. لا تزال فرص الشباب تكمن في تحديد أهداف متميزة.