رأي: ميزتان تنافسيتان فقط تصمدان أمام موجة الذكاء الاصطناعي

تقول SC Moatti، الشريكة الإدارية المؤسسة في Mighty Capital ورئيسة مجلس إدارة Products That Count، إن عبارة «نستخدم الذكاء الاصطناعي» لم تعد كافية لتمييز الشركات الناشئة. فمع اندماج الذكاء الاصطناعي في 97% من المنتجات المرشحة لجوائز Products That Count لهذا العام، أصبح الذكاء الاصطناعي، وفقاً لرأيها، أقرب إلى بنية تحتية متاحة منه إلى حاجز يمنع المنافسين من اللحاق بالشركة.

وتبني Moatti هذا الاستنتاج على تحليل بيانات Crunchbase شمل 576 شركة ذكاء اصطناعي موجهة للأعمال، جمعت جولات تمويل بقيمة 50 مليون دولار أو أكثر منذ بداية 2025. واستخدم التحليل إطار «القوى السبع» الذي وضعه Hamilton Helmer، إلى جانب معطيات من مجتمع قادة المنتجات التابع لـ Products That Count، والبالغ عدده أكثر من 600 ألف عضو.

الميزة الأولى: التموضع المضاد

تعرّف Moatti «التموضع المضاد» بأنه بناء نموذج أعمال مختلف جذرياً، بحيث لا يستطيع منافس راسخ تقليده من دون الإضرار باقتصادياته الحالية. وتستشهد بالمقارنة المعروفة بين Netflix وBlockbuster؛ إذ كان بإمكان Blockbuster تبني نموذج الاشتراك، لكن ذلك كان سيقوض إيرادات رسوم التأخير التي اعتمدت عليها متاجرها.

بحسب البيانات الواردة في المقال، تستخدم 5% فقط من الشركات التي شملها التحليل هذا النوع من الحواجز، لكنها حققت وسيطاً لقيمة المؤسسة يبلغ 5.3 أضعاف كل دولار جرى جمعه، وهو أعلى مضاعف بين القوى التي جرى تحليلها. وتظهر الفكرة، وفق الأمثلة المذكورة، في شركات تأمين تعتمد الذكاء الاصطناعي وتبيع مباشرة إلى أصحاب العمل، وفي أنظمة لإدارة الإيرادات مبنية أصلاً على الذكاء الاصطناعي.

في الحالة الأولى، قد يصعب على وسطاء التأمين التقليديين تقليد النموذج من دون الإضرار بعلاقاتهم وهوامش الاكتتاب. وفي الحالة الثانية، قد يؤدي الانتقال إلى نموذج جديد إلى تقويض إيرادات الاستشارات مرتفعة الهامش لدى مزودي الأنظمة التقليدية. وترى الكاتبة أن عدم تحرك المنافس الراسخ، لأنه سيضر بأعماله القائمة، هو الحاجز نفسه.

الميزة الثانية: اقتصادات الشبكة

تزداد قيمة المنتج في نموذج اقتصادات الشبكة كلما انضم مستخدمون جدد إليه. وتستشهد Moatti بـLinkedIn، حيث يؤدي وجود مزيد من مسؤولي التوظيف إلى جذب مرشحين، ثم مزيد من المهنيين، ما يجذب بدوره مزيداً من مسؤولي التوظيف.

لا تظهر اقتصادات الشبكة إلا في 5% من الشركات محل الدراسة، لكنها حققت مضاعفاً يبلغ 4.2 أضعاف، ما يجعلها، بحسب التحليل، المسار الأكثر كفاءة من حيث رأس المال للوصول إلى علاوة تقييم قوية. وترى الكاتبة أن تطبيقها في قطاع الأعمال لا يحصر الشبكة في المستخدمين الأفراد؛ فقد تربط بين العلامات التجارية والمصانع، أو المعلنين والجمهور، أو المنصات والشركاء.

ومع تراكم بيانات التسعير ودورات الإنتاج وسلوك الجمهور عبر هذه التفاعلات، يصبح تقليد الشبكة أكثر صعوبة. لكن التحدي العملي يبقى في إقناع جانبي السوق ثنائي الجانب بالالتزام في الوقت نفسه. وتقول Moatti إن الشركة التي تنجح في تجاوز مشكلة البداية الباردة تمتلك أصلاً لا يستطيع منافس ممول جيداً، حتى مع نموذج أفضل، شراءه مباشرة.

حواجز تبدو قوية لكنها أقل صموداً

تحتل الموارد المحصورة، مثل البيانات الخاصة والملكية الفكرية والوصول الحصري، موقعاً متقدماً من حيث الانتشار؛ إذ تظهر في 44% من الشركات محل الدراسة. إلا أن مضاعفها كان الأدنى عند 2.6 ضعف. وتفسر الكاتبة ذلك بأن النماذج الأساسية والبيانات الاصطناعية أضعفت قدرة كثير من مجموعات البيانات الخاصة على البقاء ميزة يصعب نسخها.

أما تكاليف التحول فتظهر في 37% من الشركات. وهي قد تمنع العملاء فعلاً من المغادرة، لكن الوصول إليها يتطلب غالباً تكاملاً عميقاً مع المؤسسة، ودورات مبيعات مكلفة، ومخاطر إعادة تصميم للأنظمة. ويبلغ مضاعفها نحو 4 أضعاف، قريباً من اقتصادات الشبكة، إلا أن رأس المال اللازم لبنائها أكبر بنحو 10 مرات، وفق المادة.

وترى Moatti أن تكاليف التحول قد تصبح أكثر كفاءة إذا اعتمدت الشركة على نمو يقوده المنتج، أو صممت سبباً يدفع المستخدمين إلى التعاون داخل المنصة، بما يحول هذا الحاجز تدريجياً إلى اقتصاديات شبكة.

ما الذي يعنيه ذلك للشركات الناشئة؟

تشكك المادة أيضاً في اعتبار اقتصاديات الحجم استراتيجية متاحة لمعظم المؤسسين. فالمضاعف الوسيط لهذه الفئة ينخفض من 6.1 إلى 3.2 عند استبعاد OpenAI وAnthropic، كما أن الشركتين تستحوذان على 88% من رأس المال في هذه الفئة. لذلك تميز الكاتبة بين تحسن اقتصاديات الوحدة مع النمو وبين امتلاك حاجز قائم فعلاً على الحجم.

القراءة التحريرية من certi.news: لا تقدم هذه المادة دليلاً على أن التموضع المضاد واقتصادات الشبكة هما الحاجزان الوحيدان الممكنان في كل سوق، لأنها تستند إلى عينة محددة وإلى مضاعفات تقييم لا إلى اختبار سببي مباشر. لكنها تطرح سؤالاً عملياً مهماً على شركات الذكاء الاصطناعي: ما الذي سيبقى من الأعمال إذا بدأ منافس اليوم برأس مال أكبر ونموذج أفضل؟ الإجابة، وفق الحجة المعروضة، يجب أن تكون في تصميم نموذج الأعمال أو بنية الشبكة، لا في وجود الذكاء الاصطناعي وحده.