بقلم/د. محمد سالم أبو يوسف- باحث أكاديمي وخبير مالي
فرض التحول الرقمي إعادة هيكلة أدوات المعالجة والتحليل في الأدبيات التطبيقية وفي مجالي أبحاث التسويق والدراسات الاقتصادية، يبرز تمييز بنيوي بين وظيفتين تقنيتين الأولى أدوات استرجاع الوثائق المتمثلة في محركات البحث الرقمية (مثل Google Search وGoogle Scholar) والثانية أدوات توليد المعرفة ومعالجتها المتمثلة في أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل Gemini وChatGPT وClaude).
أولاً: محركات البحث الرقمية (استخراج المادة الخام والتوثيق الميداني)
تكمن القيمة الجوهرية لمحركات البحث في الربط المباشر بالمصادر الأصلية والبيانات الموثقة، وهو شرط حاسم في الدراسات الاقتصادية والتسويقية لضمان دقة الأرقام وسلامة المرجعية.
وفي أبحاث التسويق فإن الوصول إلى التقارير الدورية لرصد السلوك الاستهلاكي، متابعة الحملات الإعلانية للمنافسين، واستخراج بيانات حصص السوق المنشورة من قبل الهيئات الرسمية.
أما في الدراسات الاقتصادية يمكن من استخراج البيانات السلسليّة الزمنية للتضخم، مؤشرات أسعار المستهلك، التقارير السنوية للبنوك المركزية، والتشريعات الضريبية النافذة.
وعلى سببل المثال عند إعداد دراسة جدوى لافتتاح خط إنتاج انتاج جديد يُعتمد على محرك البحث (Google) لحصر أسعار المواد الخام الحالية من مواقع الموردين، وجلب التقارير الرسمية لوزارة الاقتصاد حول معدلات الاستيراد والتصدير لضمان التوثيق العلمي الدقيق.
ثانياً: الذكاء الاصطناعي التوليدي (التحليل السلوكي والنمذجة)
تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي على معالجة السياقات والمعطيات المدخلة ولا تقتصر وظيفتها على جلب الوثائق، بل تتجاوز ذلك إلى صياغة التصورات، بناء السيناريوهات، واختبار الفرضيات الأوليّة.
ففي أبحاث التسويق يتم تحليل انطباعات المستهلكين من خلال تفكيك نصوص المراجعات والآراء، بناء شخصيات المشترين، وصياغة استراتيجيات التموضع الذهني للعلامات التجارية.
وفي الدراسات الاقتصادية يتم بناء أطر التحليل الرباعي (SWOT) للمشاريع، صياغة سيناريوهات تقييم المخاطر التشغيلية، ومقارنة الآثار الاقتصادية لسياسات تسعيرية مختلفة بناءً على مرونة الطلب.
وعلى سببل المثال بعد جمع المراجعات والشكاوى النصية للعملاء حول خدمة معينة، يُستخدم نظام الذكاء الاصطناعي (Gemini أو ChatGPT) لتصنيف هذه البيانات الكيفية تلقائياً إلى أنماط رئيسية (مثل: مشاكل التسعير، جودة التسليم)، وصياغة مقترحات لتحسين تجربة المستخدم.
ثالثاً: نموذج التكامل في الممارسة العملية
يكشف واقع العمل الميداني أن العلاقة بين التقنيتين هي علاقة تكامل متسلسل وليست مفاضلة إحلالية؛ إذ يجيب محرك البحث عن سؤال "أين توجد البيانات الأصلية؟" بينما يجيب الذكاء الاصطناعي عن سؤال "كيف تُحلل هذه البيانات وتُوظف؟".
ويتم في مرحلة الاسترجاع والتوثيق جلب البيانات والوثائق الرسمية وأسعار السوق الحقيقية باستخدام محركات البحث الرقمية.
أما في مرحلة المعالجة والتركيب يتم إدخال هذه البيانات الموثوقة إلى بيئة الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحليلها، بناء السيناريوهات، وصياغة مسودة التقرير التنافسي أو دراسة الجدوى.
وختاما فإن الاكتفاء بمحركات البحث وحدها يستهلك وقتاً طويلاً في المعالجة الكيفية وتلخيص الاتجاهات في حين إن الاعتماد المطلق على الذكاء الاصطناعي دون مدخلات موثقة ينطوي على مخاطر الهلوسة البرمجية وغياب الدقة المرجعية. وتقتضي الحوكمة الأكاديمية والمهنية الجمع بين التوثيق الميداني الصارم عبر محركات البحث، والعمق التحليلي الذي تتيحه أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
