A Lesson from a Telecom Company: Chasing AI vs. Applying It
درس من شركة اتصالات: الفرق بين مطاردة الذكاء الاصطناعي وتطبيقه
One day I walked into a meeting with an operations director at a large telecom company.
He told me: “We have huge amounts of data, and we want AI.”
I asked: “Why?”
He paused for a moment, then said: “Because the competitors are doing it.”
That sentence is the problem
AI built on fear of a competitor — rather than on a real problem you want to solve — will cost a great deal and achieve nothing. This is not a theory; it is a reality I have seen repeat across many organisations.
What we did instead
Instead of starting by buying a platform or hiring a tech firm, we started with a completely different question: “Which processes consume the most of your team’s time without adding real value?”
After three months of systematic work together:
- We identified 4 operational processes consuming 60% of the team’s time daily
- We applied simple predictive models to just two of them in the first phase
- We saved 40% of manual processing time in only three months
No expensive, fancy tools. No huge budget. No team of dozens of developers.
Just the right question in the right place.
The lesson worth pondering
The difference between an organisation that chases AI and one that applies it successfully is not in the resources. It is in the starting point.
Is your organisation chasing AI — or solving a real problem with it?
دخلت ذات يوم اجتماعاً مع مدير تشغيل في شركة اتصالات كبيرة.
قال لي: “لدينا بيانات ضخمة، ونريد الذكاء الاصطناعي.”
سألته: “لماذا؟”
صمت لحظة، ثم قال: “لأن المنافسين يفعلون ذلك.”
هذه الجملة هي المشكلة
الذكاء الاصطناعي الذي يُبنى على الخوف من المنافس — لا على مشكلة حقيقية تريد حلّها — سيُنفَق عليه كثيراً ولن يُحقق شيئاً. هذه ليست نظرية، هذه حقيقة رأيتها تتكرر في مؤسسات عديدة.
ما الذي فعلناه بدلاً من ذلك
بدلاً من البدء بشراء منصة أو تعيين شركة تقنية، بدأنا بسؤال مختلف تماماً: “ما هي أكثر العمليات التي تستهلك وقت فريقك دون قيمة مضافة حقيقية؟”
بعد ثلاثة أشهر من العمل المنهجي معاً:
- حددنا 4 عمليات تشغيلية تستهلك 60٪ من وقت الفريق يومياً
- طبّقنا نماذج تنبؤية بسيطة على اثنتين منها فقط في المرحلة الأولى
- وفّرنا 40٪ من وقت المعالجة اليدوية خلال ثلاثة أشهر فقط
لا أدوات فاخرة مُكلفة. لا ميزانية ضخمة. لا فريق من عشرات المطورين.
فقط السؤال الصحيح في المكان الصحيح.
الدرس الذي يستحق التأمل
الفرق بين منظمة تطارد الذكاء الاصطناعي ومنظمة تُطبّقه بنجاح ليس في الإمكانات. هو في نقطة البداية.
هل منظمتك تطارد الذكاء الاصطناعي — أم تحلّ مشكلة حقيقية به؟