خلال أسبوع باريس للبلوكشين، ألقى فريق مخصص للتشابك بين الذكاء الاصطناعي (AI)، Web3 والعلامات التجارية الفاخرة الضوء على أحد أكثر المواضيع سخونة في الابتكار التكنولوجي: كيفية الجمع بين التخصيص الشديد واحترام هوية وقيم العلامة التجارية.
Summary
التجربة هي الفخامة الجديدة: الذكاء الاصطناعي كمحرك للتخصيص
في قطاع الرفاهية، كل تفصيل مهم. واليوم أكثر من أي وقت مضى، تُعتبر التجربة الشخصية أصولًا أساسية. كما أوضح المتحدثون، يمكن أن تصبح الذكاء الاصطناعي أداة قوية جدًا لإنشاء تفاعلات مخصصة، باستخدام البيانات التي تم جمعها من خلال المحافظ الرقمية، وإثبات الحضور (proof of attendance) والهويات اللامركزية.
لنتخيل، على سبيل المثال، عميلاً مخلصاً لعلامة تجارية في عالم الموضة الراقية. بفضل تحليل البيانات الموجودة في محفظته، يمكن للذكاء الاصطناعي معرفة ما إذا كان قد شارك في أحداث حصرية، وما هي المنتجات التي اشتراها، وما هي التفضيلات التي أعرب عنها في الماضي. هذا سيمكن العلامة التجارية من تقديم معاملة VIP، من خلال اقتراح مجموعات مخصصة، أو أحداث حصرية، أو حتى أنواع من النبيذ لتتناسب مع عشاء بناءً على الأذواق الشخصية للعميل.
الإبداع لا يمكن استبداله، لكن الذكاء الاصطناعي يعزز الخدمة
مع الاعتراف بالتقدم الاستثنائي للذكاء الاصطناعي، أكد المتحدثون أن المصممين والمديرين الإبداعيين ورواة القصص يظلون لا يمكن الاستغناء عنهم. الذكاء الاصطناعي لن يحل محل الإبداع البشري، ولكنه يمكن أن يوسع تأثيره من خلال تجارب غامرة ومخصصة.
هنا يدخل في اللعب الوكيل AI (agentic AI): نموذج قادر على الحوار مع المستخدم بطريقة استباقية، متكيفًا مع احتياجاته في الوقت الحقيقي. إنه تغيير في النموذج: من المستهلك السلبي إلى عضو نشط في مجتمع لامركزي.
معضلة العلامة التجارية: الابتكار دون فقدان السيطرة
التوازن بين الابتكار وحماية العلامة التجارية دقيق. تعتمد الشركات الفاخرة على الأصالة، الحصرية والمعايير الجودة العالية جدًا. لهذا السبب، فإن فكرة الاعتماد على نماذج AI العامة، مثل تلك التي تقدمها OpenAI أو Anthropic، يمكن أن تثير القلق: التحيز في البيانات، فقدان السيطرة على نغمة العلامة التجارية، المخاطر السمعة.
الحل؟ استخدام نماذج مفتوحة المصدر، قابلة للتخصيص والتدريب باستخدام بيانات مملوكة. علامة تجارية مثل Christian Louboutin، على سبيل المثال، يمكنها تطوير LLM (نموذج لغة كبير) خاص بها على بنى تحتية آمنة، يمكن الوصول إليها داخليًا فقط، مما يضمن التماسك مع قيمها الخاصة.
البنية التحتية اللامركزية: الحدود الجديدة لتدريب AI
الموضوع الكبير الآخر الذي تم تناوله كان الانفجار في القدرة الحاسوبية اللازمة لتدريب نماذج AI أكثر تعقيدًا. من GPT-1 (100 milioni di parametri) a GPT-4 (1,8 trilioni)، من الواضح الاتجاه الأسي.
يمر مستقبل تدريب الذكاء الاصطناعي عبر بنى تحتية لامركزية ويمكن الوصول إليها. مشاريع مثل DeepSeek، التي تقترح نماذج reasoning مفتوحة المصدر، تسمح للكيانات الأصغر بتدريب AI متقدمة بتكاليف منخفضة، مع الحفاظ على استقلالها التكنولوجي.
نقطة رئيسية أخرى تتعلق بفهم token، وهي الوحدات الدنيا للغة التي تعالجها نماذج الذكاء الاصطناعي. يقوم نموذج reasoning بمعالجة ما يصل إلى 20 مرة أكثر من token مقارنةً بـ LLM القياسي، مما يتطلب قوة حوسبة أكبر بكثير.
الحواسيب الفائقة مثل مجموعة Colossus لـElon Musk، مع أكثر من 100,000 وحدة معالجة رسومية، تمثل فقط بداية هذه السباق نحو التسلح الحاسوبي.
الخاتمة: حان الوقت للبناء، دون فقدان الهوية
اختتمت الجلسة بتأمل رئيسي: لا توجد وصفة واحدة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في القطاعات الراقية. ولكن هناك شيء واحد مؤكد: يجب على العلامات التجارية التجريب، مع الحفاظ على السيطرة على سردها الخاص واعتماد حلول آمنة وأخلاقية وشفافة.
في عالم حيث يمكن لكل عميل أن يصبح عضوًا نشطًا في المجتمع بفضل المحافظ الرقمية والهويات القابلة للتحقق، لم تعد AI مجرد أداة: بل هي حليف استراتيجي.
مستقبل الفخامة يعتمد على البيانات، مخصص، لامركزي. وقد بدأ بالفعل.
