نقش هوش مصنوعی در تعیین میزان جذابیت صنعت با کمک مدل پنج نیروی رقابتی پورتر
چکیده:
در دنیای رقابتی امروزی، درک ساختار و پویایی صنعت برای کسب موفقیت حیاتی است. مدل پنج نیروی رقابتی پورتر، چارچوبی جامع برای تحلیل این پویاییها و تعیین میزان جذابیت یک صنعت ارائه میدهد. با ظهور هوش مصنوعی (AI)، نحوه تحلیل این نیروها دستخوش تغییرات چشمگیری شده است. این مقاله به بررسی عمیق نقش هوش مصنوعی در تعیین میزان جذابیت صنعت با استفاده از مدل پنج نیروی رقابتی پورتر میپردازد. هدف از این پژوهش، ارائه دیدگاههای کاربردی و عملی برای کسبوکارها در استفاده از هوش مصنوعی به منظور ارزیابی دقیقتر و اتخاذ تصمیمات استراتژیک هوشمندانهتر است. این مقاله ضمن بررسی تاثیر هوش مصنوعی بر هر یک از نیروهای رقابتی، فرصتها و چالشهای پیشرو را نیز مورد بحث قرار میدهد.
واژههای کلیدی: هوش مصنوعی، مدل پنج نیروی رقابتی پورتر، جذابیت صنعت، تحلیل رقابتی، استراتژی کسبوکار
۱. مقدمه:
رقابت در دنیای کسبوکار امروز، پیچیدهتر و پویاتر از هر زمان دیگری است. برای موفقیت در این عرصه، کسبوکارها نیازمند درک عمیقی از ساختار صنعت و نیروهای رقابتی حاکم بر آن هستند. مدل پنج نیروی رقابتی پورتر که توسط مایکل پورتر ارائه شده است، ابزاری قدرتمند برای تحلیل ساختار صنعت و تعیین میزان جذابیت آن به شمار میرود (Porter, 1979). این مدل، پنج نیروی اصلی را شناسایی میکند که بر سودآوری و رقابت در یک صنعت تأثیر میگذارند: تهدید تازه واردین، قدرت چانهزنی تامینکنندگان، قدرت چانهزنی خریداران، تهدید جایگزینها و رقابت بین شرکتهای موجود.
با ظهور و پیشرفت روزافزون هوش مصنوعی، نحوه تحلیل و ارزیابی این نیروها دستخوش تغییرات اساسی شده است. هوش مصنوعی با توانایی خود در پردازش و تحلیل دادههای حجیم، شناسایی الگوهای پنهان، پیشبینی روندها و اتوماسیون فرآیندها، به کسبوکارها امکان میدهد تا درک عمیقتری از پویایی صنعت داشته باشند و تصمیمات استراتژیک بهتری اتخاذ کنند.
این مقاله به بررسی نقش هوش مصنوعی در تعیین میزان جذابیت صنعت با استفاده از مدل پنج نیروی رقابتی پورتر میپردازد. هدف اصلی این پژوهش، ارائه دیدگاههای کاربردی و عملی برای کسبوکارها در استفاده از هوش مصنوعی به منظور ارزیابی دقیقتر جذابیت صنعت و اتخاذ تصمیمات استراتژیک هوشمندانهتر است.
۲. مروری بر ادبیات:
۲.۱. مدل پنج نیروی رقابتی پورتر:
مدل پنج نیروی رقابتی پورتر، چارچوبی استراتژیک است که برای تحلیل ساختار صنعت و تعیین میزان جذابیت آن به کار میرود (Porter, 1980). این مدل بر این اساس استوار است که پنج نیروی رقابتی اصلی بر سودآوری و رقابت در یک صنعت تأثیر میگذارند:
· تهدید تازه واردین: سهولت یا دشواری ورود شرکتهای جدید به یک صنعت. موانع ورود بالا، تهدید تازه واردین را کاهش میدهد.
· قدرت چانهزنی تامینکنندگان: توانایی تامینکنندگان در افزایش قیمتها یا کاهش کیفیت مواد اولیه. قدرت چانهزنی بالا، سودآوری شرکتها را کاهش میدهد.
· قدرت چانهزنی خریداران: توانایی خریداران در کاهش قیمتها یا مطالبه کیفیت بالاتر. قدرت چانهزنی بالا، سودآوری شرکتها را کاهش میدهد.
· تهدید جایگزینها: وجود محصولات یا خدمات جایگزین که نیازهای مشابهی را برآورده میکنند. تهدید جایگزینها بالا، سودآوری شرکتها را کاهش میدهد.
· رقابت بین شرکتهای موجود: شدت رقابت بین شرکتهای فعال در یک صنعت. رقابت شدید، سودآوری شرکتها را کاهش میدهد.
۲.۲. هوش مصنوعی در کسبوکار:
هوش مصنوعی، شاخهای از علم کامپیوتر است که به ساخت ماشینها و سیستمهایی میپردازد که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً نیاز به هوش انسانی دارند (Russell & Norvig, 2016). هوش مصنوعی شامل طیف گستردهای از تکنیکها و الگوریتمها است، از جمله یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و رباتیک.
هوش مصنوعی به سرعت در حال نفوذ به تمامی جنبههای کسبوکار است و نقش مهمی در بهبود کارایی، کاهش هزینهها، افزایش نوآوری و ایجاد مزیت رقابتی ایفا میکند (Kaplan & Haenlein, 2019). کاربردهای هوش مصنوعی در کسبوکار شامل موارد زیر است:
· اتوماسیون فرآیندها: خودکارسازی وظایف تکراری و زمانبر
· تحلیل داده: استخراج اطلاعات ارزشمند از دادههای حجیم
· پیشبینی: پیشبینی روندها و رویدادهای آینده
· شخصیسازی: ارائه محصولات و خدمات متناسب با نیازهای هر مشتری
· رباتیک: استفاده از رباتها برای انجام وظایف فیزیکی
۲.۳. مطالعات پیشین:
مطالعات متعددی به بررسی نقش هوش مصنوعی در کسبوکار و رقابت پرداختهاند. برخی از این مطالعات نشان دادهاند که هوش مصنوعی میتواند به شرکتها کمک کند تا مزیت رقابتی پایدارتری ایجاد کنند (Porter & Heppelmann, 2014). مطالعات دیگر بر نقش هوش مصنوعی در بهبود تصمیمگیری استراتژیک و افزایش کارایی عملیاتی تأکید کردهاند (Brynjolfsson & McAfee, 2017). با این حال، تحقیقات کمتری به طور خاص به بررسی نقش هوش مصنوعی در تعیین میزان جذابیت صنعت با استفاده از مدل پنج نیروی رقابتی پورتر پرداختهاند.
۳. نقش هوش مصنوعی در تحلیل پنج نیروی رقابتی پورتر:
۳.۱. تهدید تازه واردین:
هوش مصنوعی میتواند از طریق دو مکانیزم اصلی بر تهدید تازه واردین تأثیر بگذارد: افزایش موانع ورود و کاهش موانع ورود.
· افزایش موانع ورود:
o بهینهسازی فرآیندها: هوش مصنوعی به شرکتهای موجود کمک میکند تا فرآیندهای خود را بهینه کنند و هزینهها را کاهش دهند. این امر باعث میشود که تازه واردین نتوانند به راحتی با شرکتهای موجود رقابت کنند. به عنوان مثال، شرکتهای لجستیک با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین میتوانند مسیرهای حمل و نقل را بهینه کنند و هزینههای سوخت و زمان را کاهش دهند (Boysen et al., 2018).
o ارائه خدمات شخصیسازیشده: هوش مصنوعی به شرکتها امکان میدهد تا خدمات شخصیسازیشدهای را به مشتریان خود ارائه دهند. این امر باعث افزایش وفاداری مشتریان و کاهش جذابیت صنعت برای تازه واردین میشود. به عنوان مثال، شرکتهای خردهفروشی با استفاده از سیستمهای توصیهگر مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند محصولات و خدماتی را به مشتریان پیشنهاد دهند که با سلیقه و نیازهای آنها مطابقت داشته باشد (Ricci et al., 2011).
o ایجاد نوآوری مستمر: هوش مصنوعی به شرکتها کمک میکند تا به طور مستمر نوآوری کنند و محصولات و خدمات جدیدی را ارائه دهند. این امر باعث میشود که تازه واردین نتوانند به راحتی با شرکتهای موجود همگام شوند. به عنوان مثال، شرکتهای داروسازی با استفاده از هوش مصنوعی میتوانند فرآیند کشف دارو را تسریع کنند و داروهای جدیدی را با سرعت بیشتری به بازار عرضه کنند (Paul et al., 2021).
· کاهش موانع ورود:
o پلتفرمهای آماده: هوش مصنوعی پلتفرمهای آمادهای را در اختیار استارتآپها و شرکتهای کوچک قرار میدهد که به آنها امکان میدهد تا با سرمایه کمتری وارد صنعت شوند. به عنوان مثال، پلتفرمهای بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی به استارتآپها کمک میکنند تا کمپینهای بازاریابی خود را به طور خودکار اجرا کنند و به مخاطبان هدف خود دسترسی پیدا کنند (Libai et al., 2020).
o ابزارهای خودکار: هوش مصنوعی ابزارهای خودکاری را ارائه میدهد که به شرکتها کمک میکند تا وظایف پیچیده را به راحتی انجام دهند. این امر باعث کاهش نیاز به نیروی کار متخصص و کاهش هزینههای عملیاتی میشود. به عنوان مثال، ابزارهای حسابداری مبتنی بر هوش مصنوعی به شرکتها کمک میکنند تا صورتهای مالی خود را به طور خودکار تهیه کنند و خطاهای انسانی را کاهش دهند (Krahel & Titera, 2019).
۳.۲. قدرت چانهزنی تامینکنندگان:
هوش مصنوعی میتواند به شرکتها در مدیریت بهتر روابط با تامینکنندگان و کاهش قدرت چانهزنی آنها کمک کند:
· شناسایی تامینکنندگان جایگزین: الگوریتمهای هوش مصنوعی میتوانند دادههای بازار را تجزیه و تحلیل کرده و تامینکنندگان جایگزین با قیمتها و شرایط بهتر را شناسایی کنند. این امر قدرت چانهزنی تامینکنندگان فعلی را کاهش میدهد (Choi et al., 2020).
· بهبود مدیریت زنجیره تامین: هوش مصنوعی میتواند با پیشبینی دقیق تقاضا، بهینهسازی موجودی و اتوماسیون فرآیندهای لجستیکی، کارایی زنجیره تامین را بهبود بخشد. این امر وابستگی به تامینکنندگان خاص را کاهش داده و انعطافپذیری شرکتها را افزایش میدهد (Ivanov et al., 2019).
· بهبود مذاکرات با تامینکنندگان: هوش مصنوعی میتواند با تحلیل دادههای مربوط به قیمتها، شرایط قرارداد و عملکرد تامینکنندگان، به شرکتها در مذاکرات بهتر با تامینکنندگان کمک کند. این امر باعث میشود که شرکتها بتوانند شرایط بهتری را از تامینکنندگان دریافت کنند (Zhang et al., 2021).
۳.۳. قدرت چانهزنی خریداران:
هوش مصنوعی میتواند به شرکتها در درک بهتر نیازهای مشتریان و ارائه خدمات شخصیسازیشده کمک کند و در نتیجه قدرت چانهزنی خریداران را کاهش دهد:
· تجزیه و تحلیل رفتار مشتری: هوش مصنوعی میتواند دادههای مربوط به رفتار مشتریان را از منابع مختلف جمعآوری و تجزیه و تحلیل کند. این دادهها شامل اطلاعات مربوط به خریدهای قبلی، جستجوهای آنلاین، تعاملات در شبکههای اجتماعی و بازخوردهای مشتریان است. با تجزیه و تحلیل این دادهها، شرکتها میتوانند الگوها و روندهای پنهان را شناسایی کنند و درک بهتری از نیازها و ترجیحات مشتریان خود داشته باشند (Wedel & Kannan, 2016).
· ارائه پیشنهادات شخصیسازیشده: سیستمهای توصیهگر مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند به مشتریان پیشنهادات شخصیسازیشده ارائه دهند. این پیشنهادات بر اساس سلیقه، نیازها و رفتارهای قبلی مشتریان ارائه میشوند. ارائه پیشنهادات شخصیسازیشده باعث افزایش رضایت مشتریان و وفاداری آنها به برند میشود (Zhang & Chen, 2020).
· ارائه خدمات پشتیبانی مشتری: هوش مصنوعی میتواند به شرکتها در ارائه خدمات پشتیبانی مشتری بهتر و سریعتر کمک کند. چتباتهای مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند به سوالات مشتریان پاسخ دهند، مشکلات آنها را حل کنند و آنها را به بخشهای مربوطه ارجاع دهند (Shawar & Atwell, 2007).
۳.۴. تهدید جایگزینها:
هوش مصنوعی میتواند به شرکتها در نوآوری و توسعه محصولات و خدمات جدید کمک کند و در نتیجه تهدید جایگزینها را کاهش دهد:
· شناسایی فرصتهای جدید: هوش مصنوعی میتواند با تجزیه و تحلیل دادههای بازار و شناسایی روندهای جدید، به شرکتها در شناسایی فرصتهای جدید برای توسعه محصولات و خدمات جدید کمک کند. این امر باعث میشود که شرکتها بتوانند محصولات و خدماتی را ارائه دهند که نیازهای در حال تغییر مشتریان را برآورده کنند (Rindfleisch et al., 2017).
· توسعه محصولات و خدمات نوآورانه: هوش مصنوعی میتواند با اتوماسیون فرآیندهای طراحی، توسعه و تست، به شرکتها در توسعه محصولات و خدمات نوآورانه کمک کند. به عنوان مثال، شرکتهای خودروسازی با استفاده از هوش مصنوعی میتوانند خودروهای خودران را توسعه دهند (Thrun, 2010).
· ایجاد ارزش افزوده: هوش مصنوعی میتواند به شرکتها کمک کند تا با ارائه خدمات و ویژگیهای منحصربهفرد، ارزش افزوده بیشتری برای مشتریان خود ایجاد کنند. این امر باعث میشود که محصولات و خدمات شرکتها از رقبا متمایز شده و جایگزینی آنها دشوارتر شود (Bharadwaj et al., 2013).
۳.۵. رقابت بین شرکتهای موجود:
هوش مصنوعی میتواند شدت رقابت بین شرکتهای موجود را افزایش دهد:
· رقابت بر سر نوآوری: هوش مصنوعی شرکتها را به نوآوری و توسعه محصولات و خدمات جدید ترغیب میکند. شرکتهایی که بتوانند از هوش مصنوعی به طور مؤثرتری استفاده کنند، میتوانند مزیت رقابتی قابل توجهی کسب کنند.
· رقابت بر سر قیمت: هوش مصنوعی میتواند به شرکتها کمک کند تا هزینههای خود را کاهش داده و قیمتهای رقابتیتری ارائه دهند. این امر میتواند رقابت بر سر قیمت را تشدید کند.
· رقابت بر سر تجربه مشتری: هوش مصنوعی میتواند به شرکتها کمک کند تا تجربه مشتری بهتری را ارائه دهند. شرکتهایی که بتوانند تجربه مشتری بهتری را ارائه دهند، میتوانند مشتریان بیشتری را جذب و حفظ کنند.
۴. فرصتها و چالشها:
۴.۱. فرصتها:
· بهبود تصمیمگیری استراتژیک: هوش مصنوعی میتواند به کسبوکارها کمک کند تا تصمیمات استراتژیک بهتری را اتخاذ کنند. با استفاده از هوش مصنوعی، کسبوکارها میتوانند اطلاعات دقیقتری را در مورد صنعت، رقبا و مشتریان خود به دست آورند.
· افزایش کارایی عملیاتی: هوش مصنوعی میتواند به کسبوکارها کمک کند تا فرآیندهای خود را خودکار کنند و هزینههای عملیاتی خود را کاهش دهند.
· ایجاد مزیت رقابتی پایدار: هوش مصنوعی میتواند به کسبوکارها کمک کند تا مزیت رقابتی پایدارتری را ایجاد کنند. با استفاده از هوش مصنوعی، کسبوکارها میتوانند محصولات و خدمات نوآورانه ارائه دهند، تجربه مشتری بهتری را فراهم کنند و روابط بهتری را با تامینکنندگان خود برقرار کنند.
۴.۲. چالشها:
· هزینه بالای پیادهسازی: پیادهسازی هوش مصنوعی میتواند پرهزینه باشد. کسبوکارها باید سرمایهگذاری زیادی را در خرید سختافزار و نرمافزار، آموزش پرسنل و توسعه الگوریتمها انجام دهند.
· کمبود نیروی کار متخصص: کمبود نیروی کار متخصص در زمینه هوش مصنوعی یک چالش بزرگ برای کسبوکارها است. کسبوکارها باید تلاش کنند تا متخصصان هوش مصنوعی را جذب و حفظ کنند.
· نگرانیهای اخلاقی: استفاده از هوش مصنوعی میتواند نگرانیهای اخلاقی را ایجاد کند. کسبوکارها باید اطمینان حاصل کنند که از هوش مصنوعی به طور مسئولانه و اخلاقی استفاده میکنند.
· امنیت داده: هوش مصنوعی برای عملکرد صحیح به دادههای زیادی نیاز دارد. کسبوکارها باید اطمینان حاصل کنند که دادههای آنها امن و محافظت شده است.
۵. بحث و نتیجهگیری:
این مقاله به بررسی نقش هوش مصنوعی در تعیین میزان جذابیت صنعت با استفاده از مدل پنج نیروی رقابتی پورتر پرداخت. یافتههای این پژوهش نشان میدهد که هوش مصنوعی میتواند تاثیر قابل توجهی بر هر یک از پنج نیروی رقابتی داشته باشد. هوش مصنوعی میتواند به کسبوکارها کمک کند تا موانع ورود را افزایش دهند، قدرت چانهزنی تامینکنندگان را کاهش دهند، قدرت چانهزنی خریداران را کاهش دهند، تهدید جایگزینها را کاهش دهند و در عین حال شدت رقابت بین شرکتهای موجود را افزایش دهند.
با این حال، کسبوکارها باید به این نکته توجه داشته باشند که هوش مصنوعی تنها یک ابزار است و موفقیت در گروی استفاده صحیح و استراتژیک از آن است. کسبوکارها باید با دقت تاثیرات هوش مصنوعی بر هر یک از نیروهای رقابتی را ارزیابی کرده و استراتژیهای خود را بر اساس آن تنظیم کنند تا بتوانند از مزایای این فناوری بهرهمند شوند و از تهدیدات آن جلوگیری کنند.
به طور کلی، هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری تحولآفرین، نقش مهمی در تعیین میزان جذابیت صنعت و شکلدهی به چشمانداز رقابتی ایفا میکند. کسبوکارهایی که بتوانند به طور موثر از هوش مصنوعی استفاده کنند، قادر خواهند بود تا مزیت رقابتی پایداری را ایجاد کنند و در بازار رقابتی امروز موفق شوند.
۶. پیشنهادات برای تحقیقات آینده:
· تحقیق در مورد تاثیر هوش مصنوعی بر جذابیت صنایع خاص (مانند صنعت بهداشت و درمان، صنعت مالی و صنعت خردهفروشی).
· تحلیل نقش هوش مصنوعی در توسعه استراتژیهای رقابتی در صنایع مختلف.
· بررسی اثرات اخلاقی و اجتماعی استفاده از هوش مصنوعی در رقابت تجاری.
· توسعه مدلهای جدید برای ارزیابی تاثیر هوش مصنوعی بر جذابیت صنعت با استفاده از رویکردهای ترکیبی.
منابع:
· Bharadwaj, A., El Sawy, O. A., Pavlou, P. A., & Venkatraman, N. (2013). Digital business strategy: Toward a next generation of insights. MIS quarterly, 37(2), 471-482.
· Boysen, N., Briskorn, D., & Emde, D. (2018). Just-in-time delivery: Mitigation of truck arrival uncertainty by optimal truck scheduling. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 118, 252-272.
· Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. WW Norton & Company.
· Choi, T. Y., Rogers, D., & Vakil, B. (2020). Coronavirus is exposing the limits of lean. Harvard Business Review, 1-8.
· Ivanov, D., Dolgui, A., Sokolov, B., & Pavlov, A. (2019). The bullwhip effect in supply chains: Review and challenges. European Journal of Operational Research, 279(3), 1013-1045.
· Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15-25.
· Krahel, J. P., & Titera, R. M. (2019). Consequences of accounting automation. Accounting Horizons, 33(4), 79-97.
· Libai, B., Muller, E., & Peres, R. (2020). Decomposing the value of word-of-mouth and its impact on sales: The case of new movies. Journal of Marketing, 84(2), 1-25.
· Paul, D., Sanap, G., Shenoy, S., Kalyane, D., Kalia, K., & Tekade, R. K. (2021). Artificial intelligence in drug discovery and development. Drug discovery today, 26(1), 80-93.
· Porter, M. E. (1979). How competitive forces shape strategy. Harvard business review, 57(2), 137-145.
· Porter, M. E. (1980). Competitive strategy: Techniques for analyzing industries and competitors. Free Press.
· Porter, M. E., & Heppelmann, J. E. (2014). How smart, connected products are transforming competition. Harvard business review, 92(11), 64-88.
· Ricci, F., Rokach, L., & Shapira, B. (2011). Introduction to recommender systems handbook. In Recommender systems handbook (pp. 1-35). Springer, Boston, MA.
· Rindfleisch, A., O’Hern, M., & Sajeesh, S. (2017). Product innovation: A structured literature review. Journal of Product Innovation Management, 34(4), 453-478.
· Russell, S. J., & Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: a modern approach. Pearson Education.
· Shawar, B. A., & Atwell, E. S. (2007). Chatbots: are they really useful?. Proceedings of Latsis symposium, 1(2007), 41-49.
· Thrun, S. (2010). Toward robotic cars. Communications of the ACM, 53(4), 99-106.
· Wedel, M., & Kannan, P. K. (2016). Marketing analytics for data-rich environments. Journal of Marketing, 80(6), 97-121.
· Zhang, J., & Chen, S. (2020). Personalized recommendation based on user clustering and collaborative filtering. Information Technology and Management, 21(4), 277-287.
· Zhang, Y., Cheng, K., & Zhang, L. (2021). Artificial intelligence in supply chain management: A literature review and future research directions. Industrial Management & Data Systems, 121(10), 2137-2163.
