عند النظر في تطبيق الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية، هناك العديد من الأساليب: تحديد فرص السوق، حل مشاكل العملاء، إبهار الأطراف المعنية، أو التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية — حيث يلعب قيادي الفكر دورًا مهمًا. بدلاً من ذلك، قد يستخدم البعض مصطلحات الصناعة، مناقشين الذكاء الاصطناعي في سياقات SaaS B2B، عائد الاستثمار في الشراء، أو استراتيجيات معقدة تتعلق بتقطير النماذج، لكن الوضوح هو الأهم. تركز المناقشات الحالية حول عائد الاستثمار على السوق الرأسية. على عكس ما قد يوحي به المصطلح لغويًا — سوق يتوسع “صعودًا” كناطحة سحاب — فإن السوق الرأسية تشير إلى قطاع متخصص يخدم فئة معينة من الأعمال. كما توضح جولي يونغ من Investopedia، تستهدف الأسواق الرأسية مجموعات عملاء محددة بمنتجات/خدمات مخصصة، مثل البرمجيات المصممة حصريًا للمستشفيات أو الشركات المالية. هذا التركيز يتيح خبرة أعمق وهوامش ربح أعلى محتملة، مع أن حجم السوق المحدود وارتفاع حواجز الدخول يعقّدان المسألة، ويخلقون فرصًا وتنافسية متزايدة. لتبسيط الأمر: السوق الرأسية تعني أن أعمالًا تركز على نوع واحد من العملاء؛ على سبيل المثال، برمجيات مخصصة فقط للمستشفيات بدلًا من جميع الصناعات. هذا التخصص يوفر فهمًا أفضل للعملاء لكنه يقلل من عدد المشترين ويزيد من التحديات. “البرمجيات الرأسية” تخدم هذه القطاعات المحددة على مستويات متعددة — مثل أنظمة إدارة المستشفيات المصممة خصيصًا لمقدمي الرعاية الصحية. في جلسة حديثة بجامعة ستانفورد بعنوان “الذكاء الاصطناعي التطبيقي: تحويل الصناعات إلى محركات للابتكار”، ناقش الخبراء سري بانجالار (Mayfield)، براتين سها (DigitalOcean)، ليزا دولان (Link Ventures)، وفيليب راثل (Neo4J) دور الذكاء الاصطناعي في أتمتة سير العمل والعمل المعرفي داخل الأسواق الرأسية. أشارت دولان إلى نماذج تدريب الموظفين التقليدية — حيث يتعلم المبتدئون المهام الأساسية قبل التطور — واقترحت أن يُحاكى هذا النهج في تدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي لبناء ثقة المؤسسات وتمكين التطبيق الأوسع عبر الصناعات. أكد سها على أهمية الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبرى (LLMs) كاختراقات تتيح الأتمتة في مجالات المعرفة ذات التكلفة العالية مثل الرعاية الصحية، المالية، والخدمات القانونية، مما يفتح العائد على الاستثمار من خلال تقليل التكاليف.

لاحظ راثل أن التوفير في التكاليف مهم في العمليات الروتينية، لكن القيمة الحقيقية تكمن في التطبيقات الحيوية التي تتطلب إجابات عالية الجودة، حيث أن الأخطاء يمكن أن تكون مكلفة. أشارت دولان إلى أن جهود الأتمتة المتركزة على أنظمة معزولة مثل إدارة علاقات العملاء أقل تحويلاً من تلك التي تستهدف العمليات المركزية، معترفة بأن التقدم تدريجي. فيما يتعلق بالتسعير، حث راثل الشركات على الاختيار بين النهج الأفقى (عريض) أو الرأسي (متخصص). فبرمجيات السوق الرأسية، لأنها أقرب للعملاء النهائيين، يمكنها فرض تسعير مبني على القيمة، بخلاف النماذج التقليدية المعتمدة على المقعد. لاحظت دولان تحولًا من التسعير لكل مقعد إلى التسعير عبر المعالجة، مع التأكيد على أهمية امتلاك الشركات لعلاقة العميل وسير العمل من أجل تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل تكراري. وافق راثل، محذرًا من فرض رسوم على وكلاء الذكاء الاصطناعي كما لو كانوا مقاعد بشرية، إذ أن المشتريين يكرهون مثل هذه النماذج، وتفتقر إلى الاستدامة. أما عن الدور المتطور للذكاء الاصطناعي، فصفه سها كسلسلة تبدأ من كونه أداة إلى أن يصبح زميلًا موثوقًا. في البداية، يساعد الذكاء الاصطناعي في المهام، لكن مع ازدياد الثقة والتفويض، يتولى مسؤوليات كبيرة، مما قد يقود المؤسسات حيث يدير البشر عدة وكلاء ذكاء اصطناعي. ختامًا، فإن تأثير الذكاء الاصطناعي على الأعمال يتضمن زيادة الأتمتة، تطوير وكلاء ذكاء اصطناعي متقدمين، تحليل توفير التكاليف، وتطوير نماذج التعاون. مع نضوج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، يتوجب على الشركات استثمار قوته بعناية، مع موازنة الابتكار، خلق القيمة، والإدارة المستدامة داخل الأسواق الرأسية وما بعدها.