WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:07.720
هل أنت مستعد لام عشر أيام من مايكروسوفت 365 وكوبايلوت والذكاء الاصطناعي وأشر والأشخاص الذين يشكلون مستقبل العمل؟

00:00:07.720 --> 00:00:12.320
في يناير القادم يعود مؤتمر M365 كون بحجم أكبر

00:00:12.320 --> 00:00:18.240
انضم إلينا في جلسات مباشرة وعروض أوضحية واقعية ومعرفة عملية يقدمها خبراء الصناعة من جميع أنحاء العالم

00:00:18.240 --> 00:00:22.220
لا شرائح عرض تقليدية لا مصطلحات رنانة لا تنتهي

00:00:22.220 --> 00:00:29.340
نحن نتناول التحديات الحقيقية كوبايلوت ستوديو ووكلاء الذكاء الاصطناعي وفابريك والأمن والحوكمة والأتمتة

00:00:29.340 --> 00:00:33.220
سواء كنت خبير تكنولوجيا معلومات أو مطورا أو قائدا في مجال الأعمال

00:00:33.220 --> 00:00:35.200
فهناك جلسات مصممة خصيصا لك

00:00:35.200 --> 00:00:40.500
مع عشر أيام كاملة يمكنك استكشاف تقنيات متعددة والتواصل مع مجتمع عالميا

00:00:40.500 --> 00:00:44.700
شاهد البث المباشرة واحصل على رؤى عملية لتطبيقها في مؤسستك

00:00:44.700 --> 00:00:49.400
يناير 2027 عشر أيام ومجتمع مايكروسوفت واحد

00:00:49.400 --> 00:00:51.260
التسجيل مفتوح الآن

00:00:51.260 --> 00:00:53.260
أحجز مكانك اليوم

00:00:53.260 --> 00:00:58.180
الموقع هو m365.net

00:00:58.180 --> 00:01:02.240
انضم الآن عبر m365.net

00:01:02.240 --> 00:01:04.940
ونراكم في البث المباشر خلال شهر يناير

00:01:04.940 --> 00:01:08.140
هل تتذكر قضاء ساعات في تنسيق شريحة باوربوينت بشكل مثالي

00:01:08.140 --> 00:01:10.720
فقط ليقوم أحدهم بتغيير ألوان العلامة التجارية

00:01:10.720 --> 00:01:15.720
ماذا لو أخبرتك أن مايكروسوفت ديزينر يمكنه الآن القيام بذلك في ثوان دون أن تلمس الماوس حتى

00:01:15.720 --> 00:01:20.000
لكن الأمر ليس مجرد سرعة إنه يتعلم أسلوبك أثناء العمل

00:01:20.000 --> 00:01:23.500
سأوضح لك اليوم كيف قد يعني هذا نهاية إنشاء الأصول المملة

00:01:23.500 --> 00:01:27.040
ولماذا قد يغير طريقة عمل فريق التسويق الخاص بك للأبد

00:01:27.040 --> 00:01:31.680
السؤال هو هل أنت مستعد للوثوق بالذكاء الاصطناعي في هويتك التجارية

00:01:31.680 --> 00:01:34.240
من التعديلات اليدوية إلى ذكاء الآلة

00:01:34.240 --> 00:01:37.300
إذا سبق لك العمل على منشور تسويقي أو عرض تقديمين

00:01:37.300 --> 00:01:41.700
فأنت تعلم كيف يمكن لبعض التعديلات البسيطة أن تستهلك فترة بعد الظهر بأكملها

00:01:41.700 --> 00:01:45.060
ضبط مربع نص بمقدار نصف مليمتر ليتماشى مع الصورة

00:01:45.060 --> 00:01:48.360
استبدال صورة لأن أحدا في فريق القيادة لم تعجبه

00:01:48.360 --> 00:01:51.700
التأكد من أن حجم خط العنوان هو الحجم المؤسسي الصحيح

00:01:51.700 --> 00:01:53.420
ليس تقريبا بل بدقة

00:01:53.420 --> 00:01:55.720
هذا قبل أن تبدأ المتعة الحقيقية

00:01:55.720 --> 00:01:58.520
يفتح شخص آخر الملفة ويجري تغييراته الخاصة

00:01:58.520 --> 00:02:01.640
والآن أنت تقارن النسخة لتعرف أين هي النسخة النهائية حقا

00:02:01.640 --> 00:02:02.880
الأمر ليس مملا فحسب

00:02:02.880 --> 00:02:06.440
بل هو استنزاف بطيء للساعات التي تخصصها فعليا للعمل الإبداعي

00:02:06.440 --> 00:02:10.140
الجزء الذي يستغرق وقتا طويلا غالبا ليس المراجعات الكبيرة الواضحة

00:02:10.140 --> 00:02:12.320
بل حلقات الملاحظات الصغيرة اللانهائية

00:02:12.320 --> 00:02:13.820
تحريك الشعار نصف بوسط

00:02:13.820 --> 00:02:17.360
تعديل درجة واحدة من اللون الأزرق لتطابق اللوحة المعتمدة

00:02:17.360 --> 00:02:20.860
التأكد من أن النقاط تستخدم الوزن الصحيح لخط الشركة المخصص

00:02:20.860 --> 00:02:23.180
إنه الموت بآلاف التعديلات الطفيفة

00:02:23.180 --> 00:02:26.200
وفي المشاريع الجماعية تتضاعف هذه التغييرات

00:02:26.200 --> 00:02:29.500
ليس من غير المعتاد الذهاب والعودة عشر أو إثنى عشر مرة فقط

00:02:29.500 --> 00:02:31.820
لتبدو النتيجة متوافقة مع العلامة التجارية

00:02:31.820 --> 00:02:35.640
هنا يغير الذكاء الاصطناعي المدمج في مايكروسوفت ديزينر المعادلة

00:02:35.640 --> 00:02:38.400
بمجرد تدريب الأدات على مجموعة علامتك التجارية

00:02:43.820 --> 00:02:49.480
فتقوم الأدات ببناء تخطيطات تعرف بالفعل أن خط عناوينك بحجم 32 نقطة

00:02:49.480 --> 00:02:51.920
وأن أزرارك تستخدم رمز اللون الأزرق الداكني

00:02:51.920 --> 00:02:53.960
وأن صورك تتبع نمط الألوان الدافئة

00:02:53.960 --> 00:02:56.600
بدلا من فحص كل عنصر تصميم يدويا

00:02:56.600 --> 00:02:58.760
تبدأ بشيء متسق بالفعل

00:02:58.760 --> 00:03:01.560
فكر في الفرق من خلال هذا المثال العملي

00:03:01.560 --> 00:03:08.060
في السابق كان إنشاء منشور لإطلاق منتج يعني البدء بملف فارغ على باوربوينت أو اندزين

00:03:08.060 --> 00:03:10.100
ثم إضافة الأنماط يدويا

00:03:10.100 --> 00:03:13.880
ومحاذة كتل النصوص واستبدال الألوان المؤقتة

00:03:13.880 --> 00:03:16.640
في ديزينر تدخل العنوان والنص الفرعية وصورة المنتج

00:03:16.640 --> 00:03:20.060
وخلال ثوان ينتج الذكاء الاصطناعي خمسة أو ستة مسودات مسقولة

00:03:20.060 --> 00:03:22.320
تلتزم جميعها بقواعد علامتك التجارية

00:03:22.320 --> 00:03:24.820
قد تظل بحاجة لتعديل ترتيب العناصر

00:03:24.820 --> 00:03:27.420
لكن الهيكل العام أصبح ثابتا بالفعل

00:03:27.420 --> 00:03:30.580
إحدى مديرات التسويق التي تحدثت معها مؤخرا

00:03:30.580 --> 00:03:33.140
كانت غارقة في العمل على حملة مسيمية

00:03:33.140 --> 00:03:38.000
قبل استخدام ديزينر كانت تقضي حوالي ست ساعات في دورة التصميم الواحدة

00:03:38.000 --> 00:03:40.520
معظمها في مهام تنسيقية روتينية

00:03:40.520 --> 00:03:42.300
عندما تحولت لاستخدامه

00:03:42.300 --> 00:03:47.320
اختصرت المهمة نفسها في ساعة واحدة فقط دون التضحية بالأناقة أو الجودة

00:03:47.320 --> 00:03:49.880
هذا يعني توفير يوم عمل كامل كل أسبوع

00:03:49.880 --> 00:03:52.380
بمجرد التخلص من مهام التنسيق المتكررة

00:03:52.380 --> 00:03:55.260
أفادت البرامج التجربية بنتائج مماثلة

00:03:55.260 --> 00:04:00.060
شهدت الفرق التي تستخدم ديزينر لإنتاج المواد الروتينية ارتفاعا ملموسا في الإنتاجية

00:04:00.060 --> 00:04:02.320
وتسليم المزيد من الحملات في موعدها

00:04:02.320 --> 00:04:04.900
وتقليل طلبات التعديلات الطفيفة المتأخرة

00:04:04.900 --> 00:04:07.840
وانخفاضا ملحوظا في عدد المراجعة لكل مشروع

00:04:07.840 --> 00:04:10.940
الأمر المثير للاهتمام هو أن الإبداع لم يتراجع

00:04:10.940 --> 00:04:14.440
في الواقع بفضل توفير الطاقة المستهلكة في المهام التكتيكية

00:04:14.440 --> 00:04:19.600
أفاد المصممون والمسوقون بوجود مساحة ذهنية أكبر للعصف الذهني وتطوير المفاهيم

00:04:19.600 --> 00:04:24.260
أحد أسباب حدوث ذلك هو الطريقة التي يقدم بها ديزينر اقتراحات التخطيط

00:04:24.260 --> 00:04:27.240
بدلا من تقديم قالب ثابت يجب أن تلتزم به

00:04:27.240 --> 00:04:30.160
ينظر الذكاء الاصطناعي إلى المحتوى الذي قدمته

00:04:30.160 --> 00:04:33.600
ويقترح تسلسلات هرمية بصرية يعتقد أنها ستنجح

00:04:33.600 --> 00:04:38.400
هذا يعني أنك تتفاعل مع مسودة أولية جيدة بدلا من المعاناة لبنائها من الصفر

00:04:38.400 --> 00:04:40.360
إنه توجيه كاف لمحاربة الإرهاق الإبداعي

00:04:40.360 --> 00:04:43.060
لكنك تظل أن تصاحب القرار النهائي بشأن ما يتم نشره

00:04:43.060 --> 00:04:45.240
ثم تسؤال خفي يطرح نفسه هنا

00:04:45.240 --> 00:04:47.980
كيف يعرف ديزينر ما هو أسلوبك الخاص؟

00:04:47.980 --> 00:04:53.280
الإجابة هي أنه يمكن تزويده بمجموعة محددة للعلامة التجارية عبر مايكروسوفت 365

00:04:53.280 --> 00:04:57.220
ومع الوقت يتعلم من التعديلات التي توافق عليها أو ترفضها

00:04:57.220 --> 00:05:00.540
إذا استبدلت باستمرار صورة عامة بأخرى ذات مظهر محدد

00:05:00.540 --> 00:05:04.060
فإنه يبدأ في إعطاء الأولوية لهذا الأسلوب في الاقتراحات المستقبلية

00:05:04.700 --> 00:05:08.160
فريقك يعلمه حتى وإن لم تكن تقوم بتدريب نموذج بشكل صريح

00:05:08.160 --> 00:05:10.680
في نهاية المطاف هذه هي القصة الحقيقية

00:05:10.680 --> 00:05:13.480
لا يتعلق الأمر باستبدال الذوق أو الحكم البشري

00:05:13.480 --> 00:05:16.360
بل يتعلق بإزالة ذلك النوع من أعمال التصميم

00:05:16.360 --> 00:05:20.540
الذي يبدو كإدخال البيانات واتخاذ القرارات والقفزات الإبداعية

00:05:20.540 --> 00:05:22.960
ولحظات هذا ما سيجدب جمهورنا

00:05:22.960 --> 00:05:25.060
هذه الأمور لا تزال تأتي من الأشخاص

00:05:25.060 --> 00:05:28.040
يعمل ديزينر فقط على التأكد من أن البكسلات في مكانها الصحيح

00:05:28.040 --> 00:05:29.560
حتى لا تهدر طاقتك في ذلك

00:05:29.560 --> 00:05:32.120
والمرئيات المؤتمتة ليست سوى البداية

00:05:32.120 --> 00:05:38.980
التحول الأكبر هو ما يحدث عندما يبدأ هذا الذكاء نفسه في الاندماج مباشرة في كيفية عمل الفرق معا

00:05:38.980 --> 00:05:40.660
التعاون دون فوضى

00:05:40.660 --> 00:05:43.060
إذا سبق لك العمل على ملف تصميم مشترك

00:05:43.060 --> 00:05:46.940
فأنت تعرف تلك اللحظة التي ينهار فيها التحكم في الإصدار تماما

00:05:46.940 --> 00:05:49.040
شخص ما يأخذ نسخة قديمة من سطح مكتبه

00:05:49.040 --> 00:05:52.440
ويجري عليها تغييرات ويحفظها باسم النسخة النهائية اثنان

00:05:52.440 --> 00:05:56.780
والآن أنت تقارنها بتلك الموجودة في مجلد الشيربوينت المسمة النسخة النهائية للاستخدام

00:05:56.780 --> 00:05:59.060
أضرب ذلك في ثلاثة أشخاص يعملون بالتوازي

00:05:59.060 --> 00:06:00.380
وستحصل على فوضى عارمة

00:06:00.380 --> 00:06:02.260
الأمر لا يتعلق بنقص الجهد

00:06:02.260 --> 00:06:06.760
بل بالأدوات التي تطلب من الناس العمل بطريقة منفصلة عن كيفية حدوث التعاون في الواقع

00:06:06.760 --> 00:06:10.500
الواقع هو أنه حتى في الشركات الملتزمة تماما بأ ميكروسوفت 365

00:06:10.500 --> 00:06:12.420
ينتهي الأمر بتناثر الأصول

00:06:12.420 --> 00:06:15.620
هناك نسخة موجودة في محادثة تيمز منذ الثلاثاء الماضي

00:06:15.620 --> 00:06:18.560
وأخرى مختبئة في سلسلة رسائل بريد إلكتروني لشخص ما

00:06:18.560 --> 00:06:21.840
والقالب الرئيسي مدفون في عمق ثلاثة مجلدة في شيربوينت

00:06:21.840 --> 00:06:25.120
الوصول إلى الملف الصحيح يعني غالبا مراسلة ثلاثة زملاء مختلفين

00:06:25.120 --> 00:06:27.820
والاعتماد على أن لا يكون أحدهم قد استبدل التحديث الأخيرة

00:06:27.820 --> 00:06:29.500
بحلول الوقت الذي تجد فيه الملف

00:06:29.500 --> 00:06:31.880
يكون نصف الفريق قد راجع الملف الخاطئ بالفعل

00:06:31.880 --> 00:06:36.260
هنا يأتي دور تكامل ديزينر في نظام M365 ليغير الأمور

00:06:36.260 --> 00:06:38.560
بدلا من التنقل بين مشاركات الملفات

00:06:38.560 --> 00:06:41.880
تفتح ديزينر وتعمل مباشرة حيث توجد أصولك بالفعل

00:06:41.880 --> 00:06:45.140
سواء في شيربوينت أو واندرايف أو حتى المرتبطة عبر تيمز

00:06:45.140 --> 00:06:48.920
تحدث التعديلات في الوقت الفعلي داخل نفس النسخة التي يراها الجميع

00:06:48.920 --> 00:06:51.060
إذا قمت بتغيير عنوان أو استبدال صورة

00:06:51.060 --> 00:06:53.340
فسيظهر التغيير فورا لبقية أعضاء الفريق

00:06:53.340 --> 00:06:55.300
لا حاجة لإرسال أي شيء لأحد

00:06:55.300 --> 00:06:58.820
يعد ديزينر مجرد واجهة أخرى في نفس مساحة العمل المتصلة

00:06:58.820 --> 00:07:03.980
تخيل هذا أنت وزميلك كلاهما في ديزينر تعملان على منشور لحدث مبيعات

00:07:03.980 --> 00:07:06.040
يتم سحبه مباشرة من مكتبة شيربوينت

00:07:06.040 --> 00:07:09.100
الخاصة بالتسويق والمحملة مسبقا بخطوط وألوان العلامة التجارية

00:07:09.100 --> 00:07:12.180
أن تعدل الصورة الرئيسية وهو يحسن العنوان الفرعية

00:07:12.180 --> 00:07:14.880
وتشاهدان تعديلات بعضكم البعض تظهر فورا

00:07:14.880 --> 00:07:18.020
عندما تنتهي يكون الملف المحدث في المكان الذي بدأ منه

00:07:18.020 --> 00:07:20.660
مع حفظ سجل الإصدارات تلقائيا وفقا لأدوار المستخدمين

00:07:20.660 --> 00:07:23.940
إذا كنت بحاجة إلى التراجع فلن تضطر للبحث في مرفقة عشوائية

00:07:23.940 --> 00:07:26.360
كل ما عليك هو استعادة نقطة التحقق الصحيحة

00:07:26.360 --> 00:07:28.880
هذا تحول كبير عن أنظمة القوالب التقليدية

00:07:28.880 --> 00:07:31.480
كانت القوالب القديمة عبارة عن ملفات ثابتة

00:07:31.480 --> 00:07:33.820
تنزيل تعديل إعادة تحميل

00:07:33.820 --> 00:07:36.920
كانت كل جولة من التغييرات تعتمد على تذكر الأشخاص

00:07:36.920 --> 00:07:38.720
لتطبيق الأنماط الصحيحة يدويا

00:07:38.720 --> 00:07:40.720
ولا بد أن يغفل أحدهم شيئا

00:07:40.720 --> 00:07:43.860
كنت لا تزال بحاجة إلى مدير لمراقبة تسمية الملفات

00:07:43.860 --> 00:07:46.900
ورموز الألوان والتأكد مما إذا كان الشعار مشوها

00:07:46.900 --> 00:07:51.000
مع وجود تطبيق ديزينر في نفس مساحة محتوى M365 الخاصة بك

00:07:51.000 --> 00:07:54.240
وقيام الذكاء الاصطناعي بفرض قواعد العلامة التجارية في الخلفية

00:07:54.240 --> 00:07:57.000
فإن الكثير من مهام المراقبة هذه تتلاشى ببساطة

00:07:57.000 --> 00:08:01.720
ولكن هناك أيضا ميزة غير متوقعة في كيفية توقعه لما هو مفقود

00:08:01.720 --> 00:08:08.540
إذا رأى الذكاء الاصطناعي أنك تنشئ أصلا لحملة لحدث موجود بالفعل في تقويم Outlook الخاص بالشركة

00:08:08.540 --> 00:08:13.080
فقد يطرح مطالبات تصميم تساعدك على إكمال العمل بشكل أسرع

00:08:13.080 --> 00:08:16.960
مثل اقتراح صورة خاصة بالموقع أو جلب شعار الحدث

00:08:16.960 --> 00:08:20.160
إذا تضمن اجتماع تيمز ملاحظات حول تركيز المنتج

00:08:20.160 --> 00:08:23.820
فيمكن لذلك توجيه توصياته لكتل النصوص أو الصور

00:08:23.820 --> 00:08:29.620
الفكرة هي سد الفجوة بين المحادثة والتنفيذ دون أن تضطر إلى البحث عن كل السياق بنفسك

00:08:29.620 --> 00:08:32.240
ولكن يطرح هذا بطبيعة الحال السؤال التالية

00:08:32.240 --> 00:08:36.500
هل يستطيع الذكاء الاصطناعي حقا فهم فروق النبرة والأسلوب عبر الأقسام المختلفة

00:08:36.500 --> 00:08:39.760
لغة التسويق لا تتطابق دائما مع لغة الموارد البشرية

00:08:39.760 --> 00:08:46.240
التصميم الذي يعمل بشكل مثالي لإعلان موجه للعملاء قد يبدو غير رسم للغاية في قطعة تواصل داخلية

00:08:46.240 --> 00:08:50.360
الذكاء الاصطناعي جيد في رصد الأنماط لكن النبرة البشرية مراوغة

00:08:50.360 --> 00:08:53.800
ومن السهل أن تبدو الاقتراحات الآلية غير دقيقة بعض الشيء

00:08:53.800 --> 00:08:56.140
ولهذا السبب تعد حلقة التعلم مهمة

00:08:56.140 --> 00:08:59.380
لا يطبق ديزينر قواعد ثابتة من مجموعة أدوات علاماتك التجارية فحسبه

00:08:59.380 --> 00:09:02.900
بل يلاحظ أيضا التغييرات التي يجريها الأشخاص بعد أن يقوم الذكاء الاصطناعي بصياغة شيئ ما

00:09:02.900 --> 00:09:05.540
إذا استمر الذكاء الاصطناعي في اقتراح تخطيط للمذكرات الداخلية

00:09:05.540 --> 00:09:07.740
الذي يغيره فريق الموارد البشرية لديك باستمرار

00:09:07.740 --> 00:09:11.200
فيمكنه تغيير توصياته بمرور الوقت لتتناسب بشكل أفضل مع ذلك السياق

00:09:11.200 --> 00:09:12.700
إنه ليس خاليا من العيوب

00:09:12.700 --> 00:09:15.760
ولكن كلما تفعل أكثر مع سلوك المستخدم الحقيقي

00:09:15.760 --> 00:09:17.840
زاد تجنبه لتكرار نفس الأخطاء

00:09:17.840 --> 00:09:21.520
نحن نقترب من نموذج تعاون حيث تدير الأدوات الفوضى

00:09:21.520 --> 00:09:23.680
ويركز الفريق على الرسالة والمظهر

00:09:23.680 --> 00:09:25.980
ولكن قبل أن نتخيله كحل مثالي

00:09:25.980 --> 00:09:28.120
يجد روبنا أن نتذكر أن الذكاء الاصطناعي

00:09:28.120 --> 00:09:29.880
لا يزال يتخذ بعض الخيارات الغريبة

00:09:29.880 --> 00:09:33.200
تلك النقاط العمياء هي حيث يبدأ الجزء التالي من القصة

00:09:33.200 --> 00:09:35.680
عندما لا يزال الذكاء الاصطناعي يخطئ

00:09:35.680 --> 00:09:39.520
إذا سبق لك أن أقترحت عليك أداة ذكاء اصطناعي صورة لحملتك

00:09:39.520 --> 00:09:42.600
وتسألت عما إذا كانت موجهة لجمهور مختلف تماما

00:09:42.600 --> 00:09:43.960
فأنت تعرف هذا الشعور

00:09:43.960 --> 00:09:46.540
ربما تعلن عن برنامج تدريب مؤسسي

00:09:46.540 --> 00:09:50.580
ويقدم لك الذكاء الاصطناعي بثقة صورة لشاطئ استوائي

00:09:50.580 --> 00:09:53.000
مع مساحة مخصصة لتاريخ حدثك

00:09:53.000 --> 00:09:54.780
الأمر ليس خاطئا من الناحية التقنية

00:09:54.780 --> 00:09:57.820
لكنه ببساطة ليس مناسبا لسياقك بأي شكل من الأشكال

00:09:57.820 --> 00:10:00.960
تلك هي اللحظات التي لا تراها في عروض مايكروسوفت التوضيحية

00:10:00.960 --> 00:10:04.180
تميل العروض التقديمية المباشرة إلى إظهار أفضل السيناريوهات

00:10:04.180 --> 00:10:06.420
لوحات ألوان العلامة التجارية مطبقة بلا عيوب

00:10:06.420 --> 00:10:08.340
ونصوص متوازنة تماما على الصفحة

00:10:08.340 --> 00:10:10.760
وصور تبدو وكأنها جاءت من مكتبتك الداخلية

00:10:10.760 --> 00:10:14.380
في العالم الحقيقي لا تصيب خوارزميات الذكاء الاصطناعي الهدف دائما

00:10:14.380 --> 00:10:16.860
فقد تسيء فهم النبرة التي تسعى إليها

00:10:16.860 --> 00:10:20.400
وتقدم مرئية لا تتناسب مع جمهورك أو ثقافتك

00:10:20.400 --> 00:10:22.280
قد يكون هذا التباين بسيطا

00:10:22.280 --> 00:10:27.660
كصورة خلفية مرحة أكثر مما ينبغي لبيان صحفي جاد أو صارخا

00:10:27.660 --> 00:10:32.160
كاستخدام صور مخزنة توحي بصناعة مختلفة تماما عن مجالك

00:10:32.160 --> 00:10:37.560
شهد فريق تسويق تحدثت معه خدوث ذلك أثناء طرح سياسة داخلية للامتثال الأخلاقي

00:10:37.560 --> 00:10:42.680
أقترح الذكاء الاصطناعي صورا لموظفين يبتسمون ويتبادلون التحية في مساحة مكتب مفتوحة

00:10:42.680 --> 00:10:47.080
ورغم طبعها الإيجابي إلا أنها قوضت النبرة الجادة التي أرادت الإدارة إيصالها

00:10:47.080 --> 00:10:50.960
ظهر مثال آخر في عرض تقديمين لأحد عملاء شركة خدمات مهنية

00:10:50.960 --> 00:10:58.120
اختار الذكاء الاصطناعي تلقائيا مساحة عمل لشركة ناشئة بألوان زاهية لشريحة تستهدف جمهورا ماليا محافظا

00:10:58.120 --> 00:11:01.080
كانت الرسالة والحقائق وحتى التنسيق جيدة

00:11:01.080 --> 00:11:09.560
لكن التأثير البصري أرسل إشارة خاطئة يبلغ المستخدمون المحترفون الأوائل عن بعض الأنماط في التصحيحات التي يقومون بها

00:11:09.560 --> 00:11:17.420
غالبا ما يتعلق الأمر بضبط تسلسل التنسيق عندما يركز الذكاء الاصطناعي كثيرا على التفاصيل الثانوية أو يقلل من أهمية الرسالة الرئيسية

00:11:17.420 --> 00:11:25.820
وفي بعض الأحيان يتعلق الأمر بإزالة العناصر الزخرفية الإضافية التي يضيفها الذكاء الاصطناعي ظنن منه أنها تناسب الأسلوب حتى وإن كانت مشتتة في سياقك المحدد

00:11:25.820 --> 00:11:34.940
وفي كثير من الأحيان أكثر مما قد تتوقع يتعلق الأمر باستبدال الصور المختارة تلقائيا التي لا تحترم إرشادات العلامة التجارية بالكامل رغم تحميل تلك القواعد في النظام

00:11:34.940 --> 00:11:38.300
قوالب العلامة التجارية نفسها لا تشكل درعا واقيا دائما

00:11:38.300 --> 00:11:46.780
يمكن الاقتراحات الذكاء الاصطناعي تجاوزها بطرق خفية درجة أفتح من اللون الرسمي هنا وتغيير طفيف في سماكة الخط هناك

00:11:46.780 --> 00:11:54.220
نظريا قد تمر هذه التغييرات دون ملاحظة لكن بالنسبة لمن يحمي سلامة العلامة التجارية لسنوات فهي تبرز على الفور

00:11:54.220 --> 00:12:00.120
إذا لم يقم أحد بمراجعة المخرجات النهائية بعين فحصة فإن هذه الانحرافات الطفيفة تتسلل إلى أصول الإنتاج

00:12:00.120 --> 00:12:03.440
هنا تصبح الحاجة إلى الرقابة البشرية أمرا لا بديل عنه

00:12:03.440 --> 00:12:09.380
حتى مع زيادة سرعة ودقة خطوة التوليد لا يزال يتعين على شخص ما العمل كحارس لبوابة العلامة التجارية

00:12:09.380 --> 00:12:12.160
لا يتعلق الأمر بعدم الثقة في الذكاء الاصطناعي

00:12:12.160 --> 00:12:21.160
بل بإدراك أنه يفتقر إلى الوعي الثقافي والاستراتيجي الذي يأتي من معرفة تاريخ العلامة التجارية والسوق المستهدف وحساسيات جمهورك

00:12:21.160 --> 00:12:25.240
يمكنك أتمتة الالتزام بالأسلوب لكن لا يمكنك أتمتة الحدث

00:12:25.240 --> 00:12:28.600
نعم بعض هذه الصعوبات هي ببساطة طبيعة تعلم الآلة

00:12:28.600 --> 00:12:33.320
فهي تستمد من بيانات التدريب وسلوك المستخدم والمدخلات التي تغذيها بها

00:12:33.320 --> 00:12:39.040
إذا تعارضت تلك الإشارات أو كان الطلب يقع على حفة ما رأته من قبله يزداد التخمين

00:12:39.040 --> 00:12:42.480
قد يكون هذا التخمين غير مرئي بالنسبة لك عندما يوفق في الاختيار

00:12:42.480 --> 00:12:44.880
لكنه يصبح مرئيا للغاية عندما يخطئ

00:12:44.880 --> 00:12:49.700
من المثير للاهتمام أن متطلبات وجود العنصر البشري هذه لا تقتصر على عالم التصميم فقط

00:12:49.700 --> 00:12:51.880
بل لها نظير في مجالات مثل إدارة البيانات

00:12:51.880 --> 00:12:54.920
حيث يمكن للأدوات أتمتة 80% من العمل الروتيني

00:12:54.920 --> 00:12:58.280
لكنها لا تزال بحاجة لمراجعة الخبراء قبل إطلاق أي شيء

00:12:58.280 --> 00:13:02.720
في كلتا الحالتين يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع جزء كبير من المهام الشاقة

00:13:02.720 --> 00:13:07.220
ولكن عندما يتعلق الأمر بتفسير المعنى أو التحقق من السياق أو اكتشاف الأخطاء الدقيقة

00:13:07.220 --> 00:13:09.880
فإن المراجعة البشرية تبقي الأمور على المسار الصحيح

00:13:09.880 --> 00:13:14.280
لذا ورغم أن أداة ديزينر توفر ساعات من وقت إنتاج المحتوى

00:13:14.280 --> 00:13:16.660
إلا أنها لم تحل محل دور المراجع الإبداعي

00:13:16.660 --> 00:13:20.280
بل حولت هذا الدور من إصلاح الأخطاء المطبعية وتنسيق الصناديق

00:13:20.280 --> 00:13:24.600
إلى اتخاذ قرارات عالية المستوى بشأن الرسالة والنبرة والملائمة

00:13:24.600 --> 00:13:26.220
إن تعزيز الكفاءة حقيقي

00:13:26.220 --> 00:13:30.520
وكذلك الحاجة إلى مراجعة داخلية نهائية قبل نشر أي شيء

00:13:30.520 --> 00:13:34.700
وعندما ننظر إلى كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي خارج مجال التصميم

00:13:34.700 --> 00:13:38.700
يظهر هذا المزيج من الأتمتة والرقابة في أماكن مفاجئة

00:13:38.700 --> 00:13:44.800
خاصة في عالم تدفقات البيانات التي كانت تقليديا مرهقة تماما مثل العمل التصميم اليدوي

00:13:44.800 --> 00:13:48.620
من معاناة عمليات ETL إلى مكاسب دايتافلوز جين 2

00:13:48.620 --> 00:13:51.700
إذا سبق لك إدارة خط بيانات بالطريقة التقليدية

00:13:51.700 --> 00:13:53.380
فأنت تدرك مدى هشاشتها

00:13:53.380 --> 00:13:55.820
مهام كوروني المجدولة في أوقات غريبة

00:13:55.820 --> 00:13:59.440
وبرمجيات باش التي أعدها شخص غادر الشركة منذ أشهر

00:13:59.440 --> 00:14:05.420
وسلسلة طويلة من الاعتمادات بحيث يؤدي تغيير بسيط في تنسيق ملف CSV إلى توقف العمل بالكامل

00:14:05.420 --> 00:14:06.940
لم تكن معقدة فحسبه

00:14:06.940 --> 00:14:08.220
بل كانت هشة للغاية

00:14:08.220 --> 00:14:11.380
مشكلة بسيطة في المنبع تجعلك فجأة أمام بيانات ناقصة

00:14:11.380 --> 00:14:14.400
وتتساءل عن أي خادم قام بتشغيل المهمة الليلة الماضية

00:14:14.400 --> 00:14:18.020
والأسوأ من ذلك أن الأعطال نادرا ما كانت تحدث في أوقات مناسبة

00:14:18.020 --> 00:14:21.600
قد تتلقى تنبيها في الثانية صباحا بأن أرقام الأمس فشلت في التحميل

00:14:21.600 --> 00:14:24.200
ولن يكون مالك النظام المصدر متاحا حتى الصباح

00:14:24.200 --> 00:14:26.320
بحلول الوقت الذي تعيد فيه تشغيل خط البيانات

00:14:26.320 --> 00:14:29.820
يكون نصف مستخدمي لوحة المعلومات قد بدأوا بإرسال رسائل بريد إلكتروني يسألنا

00:14:29.820 --> 00:14:30.820
لماذا هذا فارغ؟

00:14:30.820 --> 00:14:34.560
تلك الساعات الضائعة في تصحيح الأخطاء لم تكن غالبا تتعلق بقيمة البيانات الفعلية

00:14:34.560 --> 00:14:37.400
بل كانت تقضى في البحث في السجلات وتعديل التعابير النمطية

00:14:37.400 --> 00:14:40.800
وإعادة تشغيل الخطوات فقط للعودة إلى حيث كنت تعتقد أنك ستكون

00:14:40.800 --> 00:14:45.140
تعمل أداة دايتا فلوس جين 2 من مايكروسوفت فابريك على تغيير هذا العبء بشكل كبير

00:14:45.140 --> 00:14:48.680
بدلا من بناء وصيانة تلك الخطوط المخصصة سطرنا بسطر

00:14:48.680 --> 00:14:52.860
يمكنك نقل الكثير من العمل إلى واجهة بدون كود أو بكود منخفض

00:14:52.860 --> 00:14:58.560
تتولى باور كويري وهي نفس التقنية التي يستخدمها الكثيرون بالفعل فيكسيل و باور بي

00:14:58.560 --> 00:15:00.300
خطوات الاستخراج والتحويل

00:15:00.300 --> 00:15:05.480
وهذا يعني أنك لن تحتاج لبناء أداة تحليل من الصفر لمجرد دمج ثلاثة تنسيقات ملفات مختلفة

00:15:05.480 --> 00:15:12.540
ما عليك سوى ربط المصادر وتحديد الحقول وتشكيل البيانات بصريا وترك الخدمة تتولى المهام التقنية في الخلفية

00:15:12.540 --> 00:15:15.960
ما يجعل جين 2 مثيرا للاهتمام هو المساعدة الذكية المدمجة

00:15:15.960 --> 00:15:19.500
إنه ليس مجرد أداة لربط الجداول أو إعادة تسمية الأعمدة

00:15:19.500 --> 00:15:24.960
إنه يراقب بياناتك المستوردة بفعيلية ويقترح تحويلات بناء على الأنماط المكتشفة

00:15:24.960 --> 00:15:28.700
إذا كنت تجمع دائما بين أعمدة التاريخ والوقت في حقل واحد

00:15:28.700 --> 00:15:31.660
فإنه يبدأ في اقتراح هذه الخطوة تلقائيا

00:15:31.660 --> 00:15:35.940
إذا رأى معرفات عملاء في نظامين يشتركان في مخطط متطابق

00:15:35.940 --> 00:15:39.640
فيمكنه تحديد العلاقة دون الحاجة لربطها يدويا

00:15:39.640 --> 00:15:42.500
لنفترض أنك توحد بيانات حملة تسويقية

00:15:42.500 --> 00:15:48.000
وهي مزيج من ملفات جوجل آدز ورسائل البريد الإلكتروني ومقاييس منصات التواصل

00:15:48.000 --> 00:15:49.660
في إعداد ETL التقليدي

00:15:49.660 --> 00:15:52.380
قد تكتب نصوصا برمجية لتنظيم أسماء الحقول

00:15:52.380 --> 00:15:56.720
وتحويل العمولات ومطابقة النطاقات الزمنية وملء القيم المفقودة

00:15:56.720 --> 00:16:00.160
مع جين 2 يمكنك إسقاط كل مصدر بيانات في Power Query

00:16:00.160 --> 00:16:03.640
والسماح للذكاء الاصطناعي بتمييز أنواع الأعمدة غير المتسقة

00:16:03.640 --> 00:16:06.120
وتطبيق الإصلاحات التي يقترحها مباشرة

00:16:06.120 --> 00:16:11.720
في النهاية ستحصل على جدول واحد نظيف جاهز للتقارير دون تتبع كل تعارض في البيانات يدويا

00:16:11.720 --> 00:16:15.320
تظهر الاختبارات حتى الآن أن هناك ما هو أكثر من مجرد الراحة هنا

00:16:15.320 --> 00:16:18.360
تحسنت سرعة التحديث مقارنة بتدفقات البيانات السابقة

00:16:18.360 --> 00:16:23.800
حيث يتعامل المحرك مع التحويلات بالتوازي ويتعافى من الفشل الجزئي دون الحاجة لإعادة التشغيل بالكامل

00:16:23.800 --> 00:16:26.220
تحمل الأخطاء ميزة كبيرة أخرى

00:16:26.220 --> 00:16:28.580
إذا فشل أحد مصادر البيانات أثناء التحديث

00:16:28.580 --> 00:16:30.060
يمكن للآخرين الاكتمال

00:16:30.060 --> 00:16:34.620
وستحصل على رسالة خطأ واضحة بدلا من رسالة عامة تفيد بفشل المسار

00:16:34.620 --> 00:16:38.360
هذا وحده يوفر الكثير من دورات المعالجة المهدرة والتخمينات

00:16:38.360 --> 00:16:43.420
السؤال الطبيعي هو ما إذا كان هذا يقلل فعليا من الحاجة إلى مهندس بيانات متخصصين

00:16:43.420 --> 00:16:49.400
إذا كان محلل التسويق يستطيع بناء مسار فعال من مصادر بيانات متعددة دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية

00:16:49.400 --> 00:16:51.800
فهل لا تزال بحاجة لفريق إيتي المخصص

00:16:51.800 --> 00:16:54.820
من الناحية العملية الإجابة أكثر تعقيدا

00:16:54.820 --> 00:16:58.800
قد تنتقل الوظائف البسيطة المتكررة بالكامل إلى الخدمة الذاتية

00:16:58.800 --> 00:17:05.000
لكن المسارات المعقدة ذات المصادر المتعددة والمنطق التجارية المعقدة أو المتطلبات التنظيمية

00:17:05.000 --> 00:17:08.140
لا تزال تستفيد من إشراف ومهارات مهندس خبير

00:17:08.140 --> 00:17:11.980
ما يغيره هذا هو كيفية قضاء هؤلاء الخبراء لوقتهم

00:17:11.980 --> 00:17:16.440
بدلا من تلبية طلبات فردية لإعادة تنسيق مجموعة بيانات أو إصلاح رابط مكسور

00:17:16.440 --> 00:17:19.400
يمكنهم التركيز على تصميم نماذج قابلة للتوسع

00:17:19.400 --> 00:17:23.840
وتحسين الاستعلامات وبناء قدرات تحليلية يمكن للمؤسسة بأكملها استخدامها

00:17:23.840 --> 00:17:27.460
أعمال الإعداد المتكررة وهي الأشياء التي كانوا يقطعون بسببها يوميا

00:17:27.460 --> 00:17:30.800
يتم التعامل معها في المراحل الأولى بواسطة أدوات مثل جين اثنان

00:17:30.800 --> 00:17:32.400
وهنا يظهر الخيط الرابط

00:17:32.400 --> 00:17:36.300
سواء كنا نتحدث عن التصميم المدعوم بالذكاء الاصطناعي في مايكروسوفت ديزينر

00:17:36.300 --> 00:17:38.980
أو إعداد البيانات بمساعدة الذكاء الاصطناعي في فبرك

00:17:38.980 --> 00:17:40.200
فإن النمط هو نفسه

00:17:40.200 --> 00:17:44.180
تخلص من الأعمال الشاقة وأبق الحكم البشرية حيثما كان مهما

00:17:44.180 --> 00:17:47.600
فرق المحتوى وفرق البيانات ليست متبعدة كما يبدو

00:17:47.600 --> 00:17:48.600
كلاهما يبني أصولا

00:17:48.600 --> 00:17:52.640
وكلاهما يعاني من سير عمل مثقل بخطوات متكررة يمكن أتمتتها بسهولة

00:17:52.640 --> 00:17:57.720
والآن كلاهما يمتلك أدوات في M365 بدأت تتولى تلك الخطوات نيابة عنهما

00:17:57.720 --> 00:17:59.940
نظام بيئي واحد ثورتان

00:17:59.940 --> 00:18:04.320
تفضل معظم الشركات اعتبار الفرق الإبداعية وفرق البيانات عالمين منفصلين

00:18:04.320 --> 00:18:07.640
التسويق يبني القصة والتحليلات تقيس التأثير

00:18:07.640 --> 00:18:11.160
لكن في الواقع تتداخل سيار العمل هذه باستمرار

00:18:11.160 --> 00:18:14.680
الحملة لا تنتهي بعد نشر المنشور على وسائل التواصل الاجتماعي

00:18:14.680 --> 00:18:17.020
القرارات الإبداعية تؤثر على ما يتم قياسه

00:18:17.020 --> 00:18:19.580
والبيانات تشكل الجولة التالية من العمل الإبداعي

00:18:19.580 --> 00:18:23.060
فصلهما في صوامع يخفي حقيقة أنهما يعتمدان على نفس التحدي الأساسي

00:18:23.060 --> 00:18:27.360
وهو تحويل المدخلات الأولية إلى شيء قابل للاستخدام بالسرعة الكافية ليصبح مهما

00:18:27.360 --> 00:18:32.600
لهذا السبب تبدو التغييرات التي شهدناها مع مايكروسوفت ديزينر وتدفقات بيانات فابريك جين 2 مترابطة

00:18:32.600 --> 00:18:34.660
حتى وإن كانت أحل مشكلة مختلفة

00:18:34.660 --> 00:18:39.320
من ناحية لديك ذكاء اصطناعي يتدخل في روتين التخطيط والحفاظ على اتصاق العلامة التجارية

00:18:39.320 --> 00:18:44.220
ومن ناحية أخرى يتصدى الذكاء الاصطناعي بجدية للجهد المتكرر في أعداد البيانات

00:18:44.220 --> 00:18:49.040
معا يعملان على تقليص الوقت المستغرقي للانتقال من التفكير إلى تتبع النتائج

00:18:49.040 --> 00:18:52.460
أنت لا توفر الجهد في مجالين منفصلين فحسبه

00:18:52.460 --> 00:18:54.060
بل تقصر الحلقة بينهما

00:18:54.060 --> 00:18:55.900
تخيل حملة إطلاق منتج

00:18:55.900 --> 00:19:02.840
يستخدم الفريق الإبداعي ديزينر لبناء المجموعة الكاملة من العناصر المرئية واللافتات الترويجية وصور البريد الإلكتروني وشرائح الفعالية

00:19:02.840 --> 00:19:06.280
يتم محاذاة كل أصل تلقائيا مع مجموعة العلامة التجارية

00:19:06.280 --> 00:19:09.740
لذا لا أحد يعيد صياغة الألوان أو يبحث عن الشعار المناسب

00:19:09.740 --> 00:19:17.420
بالتوازي يقوم فريق التحليلات بإعداد تدفق بيانات جين 2 الذي يسحب حركة مرور الموقع والإنفاق الإعلانية وتفاعل البريد الإلكتروني

00:19:17.420 --> 00:19:20.920
وحضور الندوات عبر الإنترنت إلى مجموعة بيانات جاهزة للاستخدام

00:19:20.920 --> 00:19:27.600
عندما تنطلق الحملة تكون بالفعل في وضع يسمح لك بمطابقة كل أصل إبداع مع الأرقام التي توضح مدى أدائه

00:19:27.600 --> 00:19:29.140
التفاصيل مهمة هنا

00:19:29.140 --> 00:19:31.980
ديزينر ليس مجرد نسخة من كنف مدمجة في 365

00:19:31.980 --> 00:19:35.480
إنه مرتبط بسياق 365 الخاص بك

00:19:35.480 --> 00:19:37.360
إذا كانت الحملة موجودة في تقويم الشركة

00:19:37.360 --> 00:19:39.140
وإذا كانت الصور مخزنة في شيربوينت

00:19:39.140 --> 00:19:41.200
وإذا كانت مسودات النصوص في محادثات تيمز

00:19:41.200 --> 00:19:43.820
يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام ذلك لبدء اقتراحات التخطيط

00:19:43.820 --> 00:19:46.580
يعمل جين اثنان بنفس الطريقة في مجاله الخاص

00:19:46.580 --> 00:19:49.820
يكتشف أوجه التشابه في الأعمدة بين مصادر المدخلات

00:19:49.820 --> 00:19:51.640
ويقترح عمليات التوحيد

00:19:51.640 --> 00:19:54.880
ويحدد فجوات البيانات قبل تحميلها في باور بي

00:19:54.880 --> 00:19:58.060
كلهما يستخدم السياق ولكن من جوانب مختلفة من سير العمل

00:19:58.060 --> 00:20:01.740
لتقليل الجهد المبذول بين المدخلات الأولية والمخرجات القابلة للاستخدام

00:20:01.740 --> 00:20:04.580
هذا هو المبدأ المشترك الذي يقودهما معا

00:20:04.580 --> 00:20:07.660
الوعي بالسياق بالإضافة إلى الاقتراحات الذكية

00:20:07.660 --> 00:20:09.680
إنه ليس سحرا توليديا

00:20:09.680 --> 00:20:14.020
إنها أتمتة موجهة تتغذى على الإشارات التي تنتجها بيئتك بالفعل

00:20:14.020 --> 00:20:17.200
كلما زاد عملك داخل نظام M365 البيئية

00:20:17.200 --> 00:20:19.640
زادت الإشارات التي يمكن للذكاء الاصطناعي التقاطها

00:20:19.640 --> 00:20:23.340
مطالبة تصميم تعرف شريحة الجمهور دون أن تضطر إلى كتابتها

00:20:23.340 --> 00:20:26.540
تدفق بيانات يلاحظ أن نصف إنفاقك الإعلاني غير مصنف

00:20:26.540 --> 00:20:28.840
ويسألك عما إذا كنت تريد تسويته

00:20:28.840 --> 00:20:30.500
هذه ليست حيلا عابرة

00:20:30.500 --> 00:20:34.260
بل هي أماط يمكنها تغيير كيفية سير المشاريع يوميا

00:20:34.260 --> 00:20:36.420
انظر للأمر من منظور مايكروسوفت الأوسع

00:20:36.420 --> 00:20:41.160
ومن الواضح أنهم يتجهون نحو نموذج مكان عمل يعتمد على الذكاء الاصطناعي أولا

00:20:41.160 --> 00:20:43.020
ليس ذكاء اصطناعيا منعزلا

00:20:43.020 --> 00:20:45.700
بل مدمجا في الأدوات التي تستخدمها بالفعل

00:20:45.700 --> 00:20:48.420
ومعدلنا ليتناسب مع بياناتك التشغيلية

00:20:48.420 --> 00:20:51.960
يكمن تكمن قوة هذا النموذج في أن التحسينات في ذكاء منتج واحد غالبا

00:20:51.960 --> 00:20:53.420
ما يمكن تطبيقها على منتج آخر

00:20:53.420 --> 00:20:57.300
منطق اتساق العلامة التجارية الذي يحافظ على محاذة تصميمات المصممين

00:20:57.300 --> 00:21:01.520
قد يساعد يوما ما في ضمان احتفاظ مرئية البيانات في باور بي بنفس الهوية البصرية

00:21:01.520 --> 00:21:05.880
يمكن لنظام الكشف عن الشدود في الجيل الثاني تحديد الأرقام غير المتسقة داخل ملف وورد

00:21:05.880 --> 00:21:07.660
لتقرير عمل قبل أن يعرضه أي شخص

00:21:07.660 --> 00:21:10.280
إنه يطرح سؤالا يستحق النظر فيه الآن

00:21:10.280 --> 00:21:14.740
إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي توجيه العمل الإبداعي والتحليلي بطلاقة متساوية

00:21:14.740 --> 00:21:18.540
فكم نحن بعيدون عن لوحة تحكم موحدة تصمم فيها المحتوى

00:21:18.540 --> 00:21:22.760
وتستهدف الجمهور وتطلق الحملة وتراقب بيانات الأداء في مكان واحد

00:21:22.760 --> 00:21:24.960
لم يعد هذا مجرد حلم بعيد المنال

00:21:24.960 --> 00:21:26.960
اللبنات الأساسية موجودة بالفعل

00:21:26.960 --> 00:21:29.940
لكنها لم تجمع بعض في واجهة واحدة شاملة

00:21:29.940 --> 00:21:33.000
بالنسبة للمؤسسات التي تستخدم الأداتين بالفعل

00:21:33.000 --> 00:21:34.780
فإن العائد المباشر واضح

00:21:34.780 --> 00:21:39.160
يمكنك موأمة سرد قصة العلامة التجارية مع بيانات الأداء المباشرة دون الحاجة إلى تصدير اليدوي

00:21:39.160 --> 00:21:42.720
وتبادل رسائل البريد الإلكتروني وتأخير التحديثات التي كانت تبطئ الحملة

00:21:42.720 --> 00:21:44.260
هذا ليس أسرع فحسب

00:21:44.260 --> 00:21:46.320
بل هو أقل عرضة للأخطاء

00:21:46.320 --> 00:21:49.480
يرى المبدعون النتائج في وقت شبه حقيقي

00:21:49.480 --> 00:21:53.540
ويرى فريق التحليلات الأصول التي تحقق النتائج بدقة

00:21:53.540 --> 00:21:56.560
وتتم التعديلات أثناء تشغيل الحملة

00:21:56.560 --> 00:21:58.360
وليس كتحليل لاحق

00:21:58.360 --> 00:22:00.560
وهناك موجة تالية في الأفق

00:22:00.560 --> 00:22:04.140
ذكاء اصطناعي لا يعمل فقط داخل التطبيقات الفردية

00:22:04.140 --> 00:22:05.600
بل ينسق بينها

00:22:05.600 --> 00:22:10.440
حينها يمكن لتغيير في رسالة الحملة أن يؤدي تلقائيا إلى تحديث المرئيات في المصمم

00:22:10.440 --> 00:22:13.160
وضبط قواعد التصنيف في تدفقات بياناتك

00:22:13.160 --> 00:22:17.000
وتقديم تحليلات محدثة إلى لوحة تحكمك دون تدخل منك