الحساب بالذكاء الاصطناعي: كيف يُعدّ الحرفيون عروض الأسعار أسرع بنسبة 80%

أراني كهربائي من منطقة الآيفل مؤخراً عملية إعداد عروض الأسعار لديه. ثلاث ساعات لكل عرض. خمسة عروض في الأسبوع. هذه 15 ساعة لا يقضيها في موقع العمل. ولا مع العميل. ولا مع عائلته. بل خلف المكتب، يكتب قوائم المواد ويبحث عن الأسعار ويجمع البنود.

سألت نفسي: هل يجب أن يكون الأمر فعلاً هكذا؟

في DHL وInstacart وDelivery Hero، رأيت بنفسي كيف استخدمت الشركات البيانات المنظمة والأتمتة لتسريع العمليات بنسبة 80 إلى 90 بالمئة. ليس بالسحر، بل بأنظمة ذكية تتولى العمل الروتيني. وهذا بالضبط ما يحدث الآن في قطاع الحرف. قلة يتحدثون عن ذلك لأن معظم مقدمي الحلول يركزون على الشركات الكبرى.

هذا المقال موجه للمنشآت الحرفية التي تريد أن تعرف ما الذي يستطيع الذكاء الاصطناعي فعلاً تقديمه اليوم في إعداد عروض الأسعار. وما الذي لا يستطيعه.

ما يستطيع الذكاء الاصطناعي فعله في الحساب

لنبدأ بما ينجح. الذكاء الاصطناعي يتفوق حين يجب التعرف على أنماط في مجموعات بيانات كبيرة. بالنسبة لحساب عروض الأسعار، هذا يعني تحديداً:

التعرف على المواد من الصور. تلتقط صوراً للغرفة أو موقع العمل أو الواجهة. يحلل الذكاء الاصطناعي الصورة ويحدد المواد المثبتة أو المطلوبة. نوع البلاط، مقطع الكابل، أبعاد النوافذ. هذا يعمل بشكل مدهش مع المكونات المعيارية. أما في البناء المخصص، فللذكاء الاصطناعي حدوده التي سأتناولها لاحقاً.

حساب الكميات. من المخططات وصور الموقع وملفات CAD، يستطيع الذكاء الاصطناعي حساب المساحات والأطوال والكميات. كل من حسب يدوياً مساحة جدار في غرفة بشكل حرف L بثلاث نوافذ وسقف مائل يعرف مدى احتمال الخطأ والوقت الذي يستغرقه ذلك.

مقارنة الأسعار مع قواعد بيانات المواد. بمجرد أن تجهز قائمة المواد، يستطيع نظام الذكاء الاصطناعي جلب الأسعار الحالية من الموردين. لا مزيد من البحث اليدوي في الكتالوجات أو المواقع الإلكترونية. تنتقل الأسعار تلقائياً إلى الحساب.

أين تقع الحدود

لا يحل الذكاء الاصطناعي محل خبرة المعلم الحرفي. لا يستطيع تقييم حالة المبنى فيما يتجاوز ما هو مرئي في الصورة. لا يعرف أن الجبس تحت ورق الحائط رطب. لا يتذكر أن العميل أراد علامة تجارية معينة من البلاط في المرة السابقة وأن ذلك يجب أن ينعكس في السعر. ولا يستطيع تقدير ما إذا كان الوصول صعباً وستترتب تكاليف سقالات، أو أن الجار يتصل بالشرطة إذا كان هناك ضوضاء بعد الخامسة مساءً.

ثم هناك العامل الإنساني. الحرفي الجيد يستشعر أثناء الحديث ما إذا كان العميل يريد أرخص عرض أم أنه مستعد لدفع المزيد مقابل الجودة. هذه الحاسة لا يمكن أتمتتها.

المزيج هو الأساس: الذكاء الاصطناعي يقوم بالعمل المضني، والمعلم يقدم التقييم. هذا يوفر الوقت دون التضحية بالجودة.

قبل وبعد: عملية إعداد العروض

تحدثت مع عدة منشآت وسجلت الأوقات النموذجية. إليكم المقارنة لعرض سعر متوسط، مثل تجديد حمام أو تركيب كهربائي في منزل.

بدون دعم الذكاء الاصطناعي (حوالي 2.5 إلى 3 ساعات)

1. قراءة طلب العميل وتوضيح الاستفسارات: 20 دقيقة
2. زيارة الموقع وأخذ القياسات: 45 دقيقة
3. البحث عن المواد والاطلاع على الأسعار: 40 دقيقة
4. حساب الكميات وتجميع البنود: 30 دقيقة
5. تنسيق العرض في معالج نصوص: 25 دقيقة
6. المراجعة والتصحيح والإرسال: 20 دقيقة

المجموع حوالي ثلاث ساعات. وهذا تقدير متفائل. كثير من المنشآت تحتاج وقتاً أطول لأنها تعمل في الموقع نهاراً وتنهي العرض مساءً على طاولة المطبخ. فوق ذلك، حين يتصل العميل بعد أسبوعين طالباً تعديلاً، يبدأ نصف العملية من جديد.

مع دعم الذكاء الاصطناعي (حوالي 30 إلى 45 دقيقة)

1. يتم هيكلة طلب العميل تلقائياً: 5 دقائق
2. زيارة الموقع، صور وقياسات عبر التطبيق: 30 دقيقة
3. الذكاء الاصطناعي يُنشئ قائمة المواد من الصور وبيانات القياس: دقيقتان
4. الأسعار تُجلب تلقائياً من قاعدة البيانات: دقيقة واحدة
5. العرض يُنشأ من قالب: دقيقتان
6. المعلم يراجع ويعدّل ويرسل: 10 دقائق

الزيارة الميدانية تبقى كما هي. بالطبع. لكن كل ما يليها يتسارع بشكل جذري. المرحلة التي يضيع فيها أكبر قدر من الوقت ليست زيارة العميل. إنها العمل المكتبي الذي يعقبها.

قائمة التحقق: هل عملية إعداد عروضي جاهزة للذكاء الاصطناعي؟

ليست كل المنشآت تستفيد فوراً. هذه الأسئلة تساعدكم في تقييم الجاهزية:

1. هل تُعدون أكثر من 3 عروض أسعار أسبوعياً؟
2. هل تستخدمون قوائم مواد أو بنود متكررة؟
3. هل أسعاركم متاحة رقمياً (Excel أو ERP أو بوابة المورد)؟
4. هل تستخدمون بالفعل جهازاً لوحياً أو هاتفاً ذكياً في موقع العمل؟
5. هل لديكم نوع متكرر من العروض يشكل 60% أو أكثر من حجم أعمالكم؟
6. هل تقضون أنتم أو موظفوكم أمسيات بانتظام في كتابة العروض؟

إذا أجبتم بنعم على أربعة أسئلة أو أكثر، فالبدء يستحق العناء. إذا كانت الإجابة بنعم على سؤال أو اثنين فقط، فقد يظل الأمر ذا معنى، لكن العائد على الاستثمار يأتي ببطء أكبر.

ما الأدوات المتاحة؟

السوق لا يزال في بداياته. كثير من الحلول تأتي من العالم الناطق بالإنجليزية ولا تتلاءم دائماً مع المنشآت الحرفية الأوروبية (معايير ومواد ومنطق حساب مختلفة). مع ذلك، هناك مقاربات تعمل اليوم بالفعل.

برامج حرفية بوحدات ذكاء اصطناعي

برامج مثل Taifun وCraft وPlancraft تقدم بشكل متزايد وظائف ذكاء اصطناعي. عادة كوحدة إضافية: التعرف على النصوص للقياسات، بنود تلقائية، اقتراحات أسعار. الميزة أنكم تبقون في برنامجكم المعتاد. العيب أن وظائف الذكاء الاصطناعي غالباً محدودة وتعمل بشكل أفضل ضمن بيانات الأداة نفسها.

أدوات ذكاء اصطناعي متخصصة

يوجد جيل جديد من الأدوات يركز حصرياً على حساب العروض بالذكاء الاصطناعي. معظمها يستخدم التعرف على الصور والنماذج اللغوية لتحويل الصور والملاحظات إلى حسابات. بعضها يعد بأنكم تحتاجون فقط إلى رفع بضع صور وستحصلون على عرض جاهز خلال 10 دقائق. عملياً، هذا ينجح مع الأعمال البسيطة والمعيارية. أما المشاريع الأكثر تعقيداً، فالنتيجة نقطة انطلاق وليست منتجاً نهائياً. بعض هذه الأدوات لا تزال في مرحلة تجريبية. جربوا قبل الشراء.

نهج افعلها بنفسك

للمنشآت المتمكنة تقنياً: بقالب Excel منظم (أو الأفضل: قاعدة بيانات بسيطة) ومساعد ذكاء اصطناعي مثل ChatGPT، يمكنكم بالفعل أتمتة أجزاء من الحساب اليوم. مثلاً: تُدخلون بيانات القياس والذكاء الاصطناعي يقترح قوائم مواد ويحسب الكميات. هذا ليس حلاً جاهزاً، لكنه خطوة أولى بتكلفة صفر للبرمجيات. أعرف مبلّطاً من منطقة الآيفل يفعل ذلك بالضبط. لديه أكثر 20 شكلاً من أشكال البلاط المتكررة بأسعارها في جدول بيانات ويترك ChatGPT يتحقق من حسابات الكميات. يقول إن ذلك يوفر له 30 دقيقة لكل عرض.

إذا كنتم تريدون معرفة ما تكلفه العمليات القائمة على Excel فعلاً على المدى الطويل، فمن المفيد أيضاً النظر في المخاطر.

تطوير مخصص

إذا كانت متطلباتكم محددة ولا تناسبها أداة جاهزة، فالحل المخصص قد يكون مجدياً. يبدو أغلى مما هو عليه حين يُنفذ بشكل صحيح. في Plexito نبني بالضبط هذه الأنظمة: التعرف على المواد، الربط بقواعد بيانات الأسعار، إنشاء العروض آلياً. مصممة لمنشأتكم ومنطقتكم.

أين يبقى الذكاء الاصطناعي في الحرف مجرد ضجة

أريد أن أكون صريحاً هنا، لأنني أعتقد أنه يُبالغ في الوعود ويُقلل من التفاصيل في نقاش الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي لا يحل محل المعلم الحرفي. نقطة. من يقول لكم إن الذكاء الاصطناعي سيتولى قريباً الحساب بالكامل وأن الإنسان لن يفعل سوى الضغط على "إرسال"، فهو يبيعكم شيئاً. التقييم في الموقع، والحديث مع العميل، والخبرة في معرفة ما إذا كانت مادة معينة تصلح لبنية معينة: كل ذلك يبقى بشرياً. في المستقبل المنظور.

العروض الآلية بالكامل تنجح فقط مع الأعمال المعيارية. إذا كنتم تفعلون الشيء نفسه دائماً (مثل تركيب ألواح شمسية بحجم معين)، نعم، يمكن أتمتة الكثير. لكن في الطلبات الفردية وترميم المباني القديمة والطلبات الخاصة، يُحتاج إلى الخبير الذي يصحح اقتراحات الذكاء الاصطناعي. ولنكن صرحاء: الطلبات الفردية غالباً ما تكون الأكثر ربحية. بالضبط حيث يكون الذكاء الاصطناعي أقل قدرة، يكون هامش الربح أعلى.

جودة البيانات هي كل شيء. الذكاء الاصطناعي جيد بقدر جودة البيانات التي يعمل بها. إذا كانت أسعار المواد لديكم من عام 2024، وبنودكم غير معيارية، وصوركم ضبابية، فحتى أفضل ذكاء اصطناعي لن يقدم نتائج جيدة. بيانات رديئة تدخل، نتائج رديئة تخرج. هذا صحيح في الحرف كما هو في Delivery Hero، حيث شهدت المبدأ نفسه مع ملايين نقاط البيانات.

احذروا من "شارات الذكاء الاصطناعي" على البرمجيات. الآن كثير من مقدمي البرمجيات يقفزون على موجة الذكاء الاصطناعي. روبوت دردشة في قسم المساعدة ليس حساباً بالذكاء الاصطناعي. اسألوا بوضوح: ما الذي يفعله الذكاء الاصطناعي في برنامجكم؟ على أي بيانات تم تدريبه؟ ما نسبة الخطأ؟ إذا لم يستطع مندوب المبيعات إعطاءكم إجابة واضحة، كونوا حذرين.

ما يمكنكم تجربته الأسبوع القادم

أنا من أنصار الخطوات الصغيرة والعملية. إليكم ثلاثة أشياء يمكنكم فعلها الأسبوع القادم دون الحاجة إلى اعتماد ميزانية:

الخطوة 1: قيسوا وقت إعداد العروض الحالي. سجلوا الوقت في عروضكم الثلاثة القادمة. دوّنوا كم يستغرق كل مرحلة، من الطلب حتى الإرسال. معظم المنشآت لا تعرف كم من الوقت تنفق فعلاً على العروض. وبدون هذا الرقم، لا يمكنكم إجراء مقارنة ذات معنى بين الحال قبل وبعد.

الخطوة 2: اختبروا التعرف على الصور. في زيارتكم القادمة للموقع، صوّروا بشكل منهجي: الغرفة، الجدار، التوصيلات، المواد الموجودة. ارفعوا صورة إلى ChatGPT أو Google Gemini واسألوا: "ما المواد التي تتعرف عليها في هذه الصورة؟ أنشئ قائمة بكميات تقريبية." النتيجة لن تكون مثالية. لكنها ستعطيكم فكرة عما هو ممكن اليوم.

الخطوة 3: حددوا طلبكم المعياري. أي نوع من الطلبات يشكل الجزء الأكبر من عروضكم؟ هذا هو المرشح لأول استخدام للذكاء الاصطناعي. كلما كان العمل أكثر معيارية، كانت الأتمتة أفضل أداءً.

بالمناسبة: لا يجب أن تفعلوا هذا وحدكم. نحن نساعد المنشآت الحرفية في منطقة الآيفل والراينلاند على رقمنة هذه العمليات بالذات. ليس بمشاريع تقنية ضخمة، بل بحلول تتناسب مع سير عملكم اليومي. تواصلوا معنا.

من يبدأ الآن يتقدم خلال 6 أشهر

معظم المنشآت الحرفية في المنطقة لا تزال تراقب موضوع الذكاء الاصطناعي من بعيد. أمر مفهوم. هناك دائماً ما يكفي من العمل في الموقع. لكن الفرصة تكمن تحديداً هنا: من يبدأ الآن بالتعامل مع حساب العروض المدعوم بالذكاء الاصطناعي، سيكون لديه ميزة حقيقية بعد ستة أشهر.

لنحسبها. إذا كنتم تقضون حالياً 15 ساعة أسبوعياً على العروض وتوفرون منها 10، فهذه 40 ساعة شهرياً. بمعدل داخلي يبلغ 60 يورو للساعة، هذا يعني 2,400 يورو شهرياً يمكنكم توفيرها أو استثمارها في طلبات إضافية. على مدار عام، هذا يقارب 29,000 يورو. حتى لو كان التوفير نصف ذلك فقط، فالبداية تستحق.

العروض الأسرع تعني أيضاً شيئاً آخر: العميل يحصل على عرضكم أولاً. قبل المنافسين. ومن يقدم العرض أولاً يفوز بالعقد في الغالب إحصائياً. هذا ليس سراً، كل حرفي يعرفه. لكن مع الحساب اليدوي، يصعب أن تكون "سريعاً" حين تكون في موقع العمل في الوقت نفسه.

هذا لم يعد موضوعاً مستقبلياً. الأدوات موجودة. السؤال الوحيد هو: هل ستستخدمونها؟

إذا كنتم تريدون معرفة أين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحقق أكبر فرق في منشأتكم، تواصلوا معنا. سندرس عملياتكم ونقول لكم بصراحة ما يستحق وما لا يستحق.