الشهر: السنة المالية

التدريس والتعلم يتجاوز مجرد الدرجات

مؤلف المنشور بقلم BusinessAgility
تاريخ النشر 9 مارس 2025

التدريس والتعلم خارج الدرجات، دور الذكاء الاصطناعي والمرونة

رحلة التدريس والتعلم أبعد من مجرد الدرجات: إعادة تصور التعليم باستخدام Agile وAI وGamification

كل رحلة ملحمية، سواء كانت رحلة فرودو إلى جبل دوم في سيد الخواتمطريق لوك سكاي ووكر ليصبح جيداي في حرب النجومأو رحلات مَشرُوع في ستار تريكلا تبدأ هذه الرحلات بدرجة معينة. لا يشرع أي بطل في مغامراته بعد حصوله على درجة A أو B أو درجة رسوب. بل يبدأ البطل بمهمة مقنعة وتحدي يجب التغلب عليه. وتمتلئ رحلته بالمعالم والعقبات ولحظات الشك والانتصار. ولا يتم اختصارها أبدًا في درجة مئوية.

ومع ذلك، فإننا في التعليم غالباً ما نتعامل مع التعلم كما لو كان الطلاب مجرد نقاط على مقياس وليسوا مستكشفين يتنقلون عبر مشهد واسع من المعرفة.

كما يناقش دانييل بينك (2025) في واشنطن بوست، في مقالته الرأي لماذا لا نتخلص من الدرجات؟إن تأثير تضخم الدرجات يسلط الضوء على العواقب غير المقصودة لهذا النهج، مما يدفع إلى التفكير النقدي: لماذا ننظر إلى الدرجات باعتبارها حواجز وليس نقاط تفتيش ديناميكية؟

وبدلاً من ذلك، لماذا لا نجعل من التعليم لعبة، ونحول التقييمات إلى لحظات مهمة، ونجعل منها علامات نجاح أو فشل تؤكد إتقان الطلاب للمهارات الأساسية قبل أن يتقدموا إلى الأمام، تماماً مثل نقاط التفتيش في لعبة أو محاكاة الأعمال؟

في تعليم إدارة الأعمال، حيث يكون الهدف هو إعداد الطلاب لمواجهة عدم القدرة على التنبؤ في العالم الحقيقي، يجب أن يتحول التركيز من مجرد الحصول على درجات جيدة في الامتحانات إلى الإتقان والقدرة على التكيف والكفاءة العملية. تستكشف هذه المقالة إمكانيات تجاوز أنظمة التصنيف التقليدية، المستوحاة من التكامل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، ومبادئ مرونة الأعمال، ونماذج اللعب، لخلق تجربة تعليمية جذابة ومتكررة وتركز على المهارات. تتوافق هذه الأفكار بشكل وثيق مع بيان للتعليم والتعلم، والتي تؤكد على القدرة على التكيف بدلاً من طرق التدريس الإلزامية، والتعاون بدلاً من الإنجاز الفردي، وتحقيق نتائج التعلم بدلاً من اختبار الطلاب، والاستفسار الذي يقوده الطلاب بدلاً من المحاضرات في الفصول الدراسية، والعرض والتطبيق بدلاً من تراكم المعلومات، والتحسين المستمر بدلاً من الحفاظ على الممارسات الحالية (كريبيل وآخرون، 2017).

1. التكامل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي: نهج أكثر ذكاءً للتعلم

الذكاء الاصطناعي كمساعد للتعلم التكيفي

تستطيع المنصات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تخصيص المحتوى التعليمي بما يتناسب مع وتيرة كل طالب وأسلوبه الفريد في التعلم، مما يخفف الحاجة إلى هياكل تصنيف صارمة. وبدلاً من إجبار جميع الطلاب على اتباع نفس المنهج الدراسي بنفس السرعة، يمكن للذكاء الاصطناعي:

تخصيص مسارات التعلم:توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي التكيفي، مثل تلك المستخدمة من قبل Coursera وDuolingo وKhan Academy، ملاحظات في الوقت الفعلي وتمارين مخصصة لتقوية المناطق الضعيفة (Deci & Ryan، 1985).
تتبع نمو الكفاءة بمرور الوقت:بدلاً من الاعتماد على الدرجة لمرة واحدة، يمكن للذكاء الاصطناعي تتبع التقدم في مجالات المهارات الأساسية وتوفير رؤى تعتمد على البيانات حول تطور الطالب.
تقليل التحيز الذاتي في التقييم:على عكس التصنيف التقليدي، والذي يختلف باختلاف المدرب، فإن أدوات التقييم التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، تقييم المقالات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتقييمات المهارات الآلية) توفر اتساقًا وعدالة أكبر (Dweck، 2006).

الذكاء الاصطناعي كمعلم ومرشد

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي المحادثة (مثل ChatGPT أو Claude أو DeepSeek) أن تعمل كمدرسين عند الطلب، حيث تجيب على الأسئلة، وتشرح المفاهيم، وتوفر ملاحظات شخصية تتجاوز ما يمكن لأستاذ واحد إدارته.
تتيح عمليات المحاكاة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وأدوات الواقع الافتراضي للطلاب ممارسة سيناريوهات الأعمال في العالم الحقيقي، وصقل مهارات التفكير النقدي وحل المشكلات في بيئة خالية من المخاطر.

ويعمل هذا التحول على إزالة مركزية السلطة التقليدية للدرجات، ويركز بدلاً من ذلك على الإتقان الموضح للمهارات، وهو ما يتماشى بشكل جيد مع دعوة بينك (2025) إلى نظام تقييم أكثر جدوى وشخصية.

2. تعليم المرونة التجارية: التعلم بالتكرارات وليس بالدرجات

تطبيق مبادئ Agile في التعليم

تؤكد مرونة الأعمال على التكرار وحلقات التغذية الراجعة والقدرة على التكيف والتعلم المستمر - وهي الصفات التي تدعم بشكل طبيعي التعليم دون درجات. وبدلاً من التقييم التقليدي، يمكن تقييم الطلاب على أساس التقدم القائم على الكفاءة والمشاريع الواقعية ودورات التغذية الراجعة التكرارية (جودهارت، 1975). بيان للتعليم والتعلم ويعزز هذه الحاجة بشكل أكبر، ويدعو إلى الاستفسار الذي يقوده الطالب بدلاً من المحاضرات السلبية في الفصول الدراسية والعروض التوضيحية بدلاً من التراكم الروتيني للمعلومات (كريبيل وآخرون، 2017).

سكروم للتعلم:يمكن تنظيم الدورات التدريبية على غرار سباقات سكرم، حيث يعمل الطلاب على مشاريع واقعية في دورات قصيرة متكررة. يقدم أعضاء هيئة التدريس والمعلمون في مجال الذكاء الاصطناعي الملاحظات، مما يضمن التحسين المستمر بدلاً من الحصول على درجة لمرة واحدة.
كانبان لإتقان التعلم بالوتيرة التي تناسبك:بدلاً من الدورات الثابتة التي مدتها 15 أسبوعًا، يتقدم الطلاب من خلال لوحة تعليمية على غرار كانبان، وينتقلون من المعرفة الأساسية إلى التطبيق على مستوى الخبراء بالسرعة التي تناسبهم.
الأهداف والنتائج الرئيسية (OKRs) مقارنة بالدرجات الحرفية:يحدد الطلاب أهداف التعلم الخاصة بهم ويتابعون التقدم من خلال النتائج الرئيسية، تمامًا كما تفعل الشركات الحديثة لقياس النجاح.

تقييم الألعاب كعلامات فارقة

بدلاً من إلغاء الاختبارات والامتحانات والتمارين، يمكن إعادة تعريفها على أنها مراحل تعليمية تشبه اللعبة. ويمكن للطلاب:

حاول اجتياز التحديات عدة مرات حتى تصل إلى الإتقان، تمامًا كما هو الحال في محاكاة الأعمال أو امتحانات الشهادات.
احصل على شارات المهارة بدلاً من الدرجات الحرفية، مما يخلق علامات إنجاز مرئية تشبه الاعتماد المهني المصغر (كوهن، 1999).
التقدم من خلال مستويات الكفاءة، مثل عملية التوجيه المنظمة في بيئة الشركات.
استخدم التحديات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للتحقق من صحة كفاءات الأعمال في العالم الحقيقي، مما يسمح للطلاب بتطبيق المهارات في مشاكل الأعمال المحاكاة.

في هذا النموذج، الفشل ليس نهاية المطاف بل فرصة للتكرار - مما يضمن استيعاب الطلاب للمواد بشكل عميق بدلاً من مجرد السعي للحصول على درجة النجاح.

3. مستقبل التعليم التجاري: تعليم قائم على المهارات، بمساعدة الذكاء الاصطناعي، ورشيق

التعليم كمحاكاة للقوى العاملة المستقبلية

ومن خلال دمج الذكاء الاصطناعي كمساعد ومنهجيات مرنة في التعليم، يصبح الطلاب أكثر استعدادا للمتطلبات الفعلية للقوى العاملة. إن مستقبل العمل يعتمد بشكل متزايد على المشاريع، ويعتمد على التخصصات المتعددة، ويتكيف مع متطلبات سوق العمل ــ وينبغي لنظامنا التعليمي أن يعكس ذلك.

تقييمات المهارات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي للتوظيف:يتجه أصحاب العمل مثل جوجل وتيسلا بعيدًا عن التوظيف القائم على المعدل التراكمي لصالح التقييمات القائمة على المهارات. يمكن للذكاء الاصطناعي تسهيل التحقق من الكفاءة من خلال المقابلات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، أو تحديات البرمجة، أو تقييمات دراسات الحالة، واستبدال السجلات القديمة ومعدلات المعدل التراكمي.
الذكاء الاصطناعي وتنمية المهارات الشخصية:إلى جانب التعلم الفني، تساعد الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل تدريب التعاطف عبر الواقع الافتراضي ولعب الأدوار التفاعلي بالذكاء الاصطناعي الطلاب على تطوير الذكاء العاطفي ومهارات القيادة والتفاوض - وهي مهارات ضرورية لنجاح الأعمال.

استبدال الجداول الزمنية الجامدة بالنمو المستمر

بدلاً من الحصول على درجة علمية ثابتة لمدة ثلاث أو أربع سنوات، يجب أن يتمتع الطلاب بالمرونة اللازمة لـ:

التحرك بالسرعة التي تناسبك من خلال وحدات التعلم، وكسب شارات المهارة على طول الطريق.
التعلم في فرق متعددة التخصصات، وحل المشكلات في مجالات التسويق والمبيعات والتمويل والتحليلات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في مشاريع متعددة الوظائف.
قم بتطبيق التعلم فورًا في إعدادات العالم الحقيقي، تمامًا كما تقوم الشركات الرشيقة بتنفيذ التغذية الراجعة والتكرار المستمر بدلاً من انتظار مراجعات الأداء في نهاية العام.

من الدرجات إلى النمو، بمساعدة الذكاء الاصطناعي والرشاقة

إن حجة دانييل بينك (2025) لإلغاء الدرجات هي دعوة مقنعة لإصلاح التعليم - وهي دعوة تتوافق بشكل طبيعي مع مبادئ التخصيص التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ورشاقة الأعمال.

من خلال الابتعاد عن أنظمة التصنيف الصارمة، يمكننا أن:

التحول من أهداف الأداء (الحصول على درجة A) إلى أهداف التعلم (تحقيق الإتقان في العالم الحقيقي).
استبدال النصوص القديمة بتقييمات تعتمد على الكفاءة، ومدعمة بتتبع المهارات المدعوم بالذكاء الاصطناعي وردود الفعل السردية.
الانتقال من نموذج درجة ثابت ومقيد بالوقت إلى نظام تعليمي مرن يعتمد على المشاريع ويساعده الذكاء الاصطناعي.

لا يؤدي هذا النهج إلى تحسين التعليم فحسب، بل إنه يعمل أيضًا على إعداد الطلاب لعالم الأعمال في المستقبل، حيث ستحدد القدرة على التكيف والتفكير النقدي وطلاقة الذكاء الاصطناعي النجاح.

Teaching Learning Beyond Grades تحميل

مراجع

ديشي، إي إل، وريان، آر إم (1985). الدافع الداخلي وتقرير المصير في السلوك البشري. الصحافة بلنوم.

دويك، سي إس (2006). العقلية: علم النفس الجديد للنجاح. دار راندوم هاوس.

جودهارت، CAE (1975). "مشاكل الإدارة النقدية: تجربة المملكة المتحدة." مقالات في الاقتصاد النقدي، المجلد الأول، بنك الاحتياطي الأسترالي.

كوهن، أ. (1999). المدارس التي يستحقها أطفالنا: تجاوز الفصول الدراسية التقليدية و"المعايير الأكثر صرامة". هوتون ميفلين.

كريبيل، تي سي، وآخرون. (2017). بيان Agile للتعليم والتعلم. مجلة التدريس الفعال، 17(2), 90-111.

بينك، د. (2025). لماذا لا نتخلص من الدرجات؟ واشنطن بوست. https://www.washingtonpost.com/opinions/2025/03/03/grade-inflation-why-not/

الصورة بواسطة العنصر 5 الرقمي

مرونة الأعمال

مبيعات التسويق الذكاء الاصطناعي

مؤلف المنشور بقلم BusinessAgility
تاريخ النشر 6 مارس 2025

المبيعات والتسويق في عصر الذكاء الاصطناعي ومرونة الأعمال

التعاون في المبيعات والتسويق في عصر الذكاء الاصطناعي ومرونة الأعمال

حقيقة التوتر بين المبيعات والتسويق

من أكبر المفاهيم الخاطئة في عالم الأعمال أن التوافق بين المبيعات والتسويق يعني ضرورة التزامن التام بينهما والعمل بسلاسة دون توتر والاتفاق التام على كل شيء. في الواقع، هذا غير عملي. فلدى هذين الفريقين أهداف وحوافز وأساليب تشغيلية مختلفة. ومع ذلك، هذا لا يعني أنه لا يمكنهما التعاون بشكل فعال.

وبدلاً من فرض الانسجام، ينبغي للشركات أن تبني أنظمة منظمة تمكن الفريقين من العمل كقوى تكميلية وليس كقوى متنافسة. والمفتاح إلى تحقيق هذا الهدف ليس التدريبات على بناء الفريق أو التعاون الاصطناعي ــ بل يتعلق الأمر بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي، وتبني مبادئ المرونة في العمل، وتعزيز ثقافة تعتمد على البيانات لتحقيق نتائج قابلة للقياس.

المبيعات والتسويق والذكاء الاصطناعي والمرونة تحميل

لماذا يتعارض التسويق والمبيعات بشكل طبيعي

• تركز المبيعات على الإيرادات قصيرة الأجل → يحتاجون إلى نتائج فورية، ويريدون عملاء محتملين عالي الجودة يتم إغلاقهم بسرعة، وغالبًا ما يتعاملون مع سلوكيات العملاء غير المتوقعة.
• يركز التسويق على نمو العلامة التجارية على المدى الطويل → يركزون على وضع السوق، والتوعية، وتوليد الطلب، والاستراتيجيات التي قد تستغرق شهورًا لتحقيق العوائد.
• يرى قسم المبيعات أن التسويق منفصل عن الواقع → غالبًا ما يشكو مندوبو المبيعات من أن جهود التسويق تنتج عملاء محتملين منخفضي الجودة أو تركز كثيرًا على رسائل العلامة التجارية المجردة بدلاً من نقاط الألم الحقيقية للمشتري.
• يرى قسم التسويق أن المبيعات عملية تكتيكية وقصيرة النظر → غالبًا ما يشعر المسوقون بالإحباط لأن قسم المبيعات لا يتابع العملاء المحتملين بالسرعة الكافية أو يرفضهم بسرعة كبيرة دون رعايتهم.

كيف تعالج الذكاء الاصطناعي ومرونة الأعمال هذه المشكلة

1. الذكاء الاصطناعي لتسجيل نقاط العملاء المحتملين والتحليلات التنبؤية → يمكن أن يساعد تسجيل نقاط العملاء المحتملين المعتمد على الذكاء الاصطناعي في تحديد العملاء المحتملين الذين يستحقون المتابعة، مما يقلل الاحتكاك بين المبيعات والتسويق.
2. أطر عمل مرنة للمبيعات والتسويق → تشجع مبادئ مرونة الأعمال التعاون التكراري، وحلقات التغذية الراجعة المتكررة، والمساءلة المشتركة.
3. الذكاء الاصطناعي لتخصيص المحتوى واستهدافه → يمكن للذكاء الاصطناعي توفير رؤى في الوقت الفعلي حول سلوكيات العملاء، مما يسمح للتسويق بإنشاء رسائل وعروض مبيعات أكثر صلة.
4. تمكين المبيعات باستخدام الذكاء الاصطناعي → تساعد أدوات التدريب الآلية وبرمجيات الدردشة والمساعدين الافتراضيين مندوبي المبيعات على التواصل مع العملاء المحتملين في الوقت الفعلي دون الاعتماد فقط على التسويق.

مخاطر العلاقة غير السليمة بين المبيعات والتسويق

1. ضعف إدارة العملاء المحتملين ومعدلات التحويل
• حل الذكاء الاصطناعي: تساعد التحليلات التنبؤية على ضمان تمرير العملاء المحتملين ذوي النية الأعلى فقط إلى المبيعات.
• حل مرن: الاجتماعات اليومية بين المبيعات والتسويق تضمن التحسين المستمر في جودة العملاء المحتملين.
2. الرسائل المختلطة وإرباك العملاء
• حلول الذكاء الاصطناعي: تضمن أدوات إدارة علاقات العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي إرسال رسائل متسقة من خلال تتبع كل تفاعل مع العملاء.
• حل Agile: مراجعات منتظمة بين التسويق والمبيعات لمواءمة الرسائل والاستراتيجية.
3. إهدار الميزانية والموارد
• حلول الذكاء الاصطناعي: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل عائد الاستثمار في الحملة في الوقت الفعلي، مما يسمح للتسويق بالتحول بسرعة.
• الحلول الرشيقة: تعمل الدراسات الاستعادية على تحديد الجهود الضائعة، وتحسين الاستثمارات التسويقية المستقبلية.
4. عدم المساءلة وتوجيه الاتهامات
• حلول الذكاء الاصطناعي: تسلط لوحات معلومات الأداء التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي الضوء على الأماكن التي ينخفض فيها عدد العملاء المحتملين في المسار، مما يجعل المساءلة شفافة.
• حل مرن: الأهداف والنتائج الرئيسية المشتركة للمبيعات والتسويق تمنع حدوث انقسامات.

كيف يبدو التوافق الحقيقي في عصر الذكاء الاصطناعي والرشاقة

1. تعريفات مشتركة ومعايير واضحة للنجاح
• تأهيل العملاء المحتملين المعتمد على الذكاء الاصطناعي → تضمن نماذج التسجيل المعتمدة على الذكاء الاصطناعي وصول العملاء المحتملين الذين يتمتعون بإمكانية تحويل عالية فقط إلى المبيعات.
• التعاون المرن بين الوظائف المختلفة → تشارك فرق التسويق والمبيعات في جلسات التخطيط المشتركة.
2. التعاون في مجال الرسائل التسويقية والمبيعات
• الذكاء الاصطناعي لتحليل المشاعر → يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل تعليقات العملاء لتحسين عروض المبيعات والحملات التسويقية.
• ورش عمل المراسلة الرشيقة → تسمح ورش العمل المشتركة لكلا الفريقين بتحسين المراسلة استنادًا إلى الملاحظات التكرارية.
3. إطار عمل اختبار عرض المبيعات
• الاختبار المعزز بالذكاء الاصطناعي → تعمل التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تتبع عروض المبيعات التي تلقى صدى أكبر لدى العملاء المحتملين.
• حلقات ردود الفعل الرشيقة → يختبر ممثلو المبيعات الرسائل الجديدة في الوقت الفعلي ويقدمون ردود فعل فورية.
4. اتخاذ القرارات بناءً على البيانات
• رؤى الذكاء الاصطناعي التنبؤية → تتنبأ أدوات الذكاء الاصطناعي باستراتيجيات التسويق التي ستولد أفضل العملاء المحتملين.
• دورات التكرار الرشيقة → تضمن دورات التحسين المستمر اتخاذ القرارات بناءً على البيانات.
5. المساءلة على المستوى التنفيذي
• تتبع الأداء المدعوم بالذكاء الاصطناعي → توفر لوحات المعلومات رؤية في الوقت الفعلي حول مدى أداء المبيعات والتسويق.
• مؤشرات الأداء الرئيسية المشتركة Agile → يتقاسم كلا الفريقين المسؤولية عن نمو الإيرادات ونجاح العملاء.

الانتقال من الخلل إلى التعاون

إن أفضل الشركات تضمن التوافق من خلال جعل نجاح أي فريق مستحيلاً بدون الآخر. إن الذكاء الاصطناعي ومرونة الأعمال تخلق نظاماً معززاً ذاتياً حيث يتماشى المبيعات والتسويق بشكل طبيعي.

خطوات للتحرك نحو التوافق بين المبيعات والتسويق المرن والمدعوم بالذكاء الاصطناعي

الخطوة 1: إشراك قسم المبيعات في تحديد المواقع في وقت مبكر
• تقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل الصفقات السابقة لتوفير رؤى حول شرائح العملاء الأكثر ربحية.
• يضمن التعاون المرن الحصول على مدخلات في الوقت الفعلي من كلا الفريقين لتحسين التمركز.

الخطوة 2: المشاركة في إنشاء عرض المبيعات باستخدام AI Insights
• تساعد أدوات تحسين المحتوى المدعومة بالذكاء الاصطناعي في تحسين الرسائل الأكثر فعالية.
• تضمن التكرارات الرشيقة قيام التسويق والمبيعات باختبار وتحسين عرض المبيعات بشكل مستمر.

الخطوة 3: إنشاء حلقة تغذية مرتدة مستمرة
• توفر الذكاء الاصطناعي رؤى أداء آلية من إدارة علاقات العملاء، ووسائل التواصل الاجتماعي، وردود أفعال العملاء.
• تضمن دورات التغذية الراجعة الرشيقة تكرار المبيعات والتسويق بسرعة لتحقيق أقصى قدر من الفعالية.

الخطوة 4: تحميل كلا الفريقين المسؤولية من خلال الذكاء الاصطناعي والمقاييس الرشيقة
• توفر الذكاء الاصطناعي نماذج إسناد تظهر بالضبط الجهود التي تؤدي إلى تحقيق الإيرادات.
• تضمن مؤشرات الأداء الرئيسية المشتركة الرشيقة المساءلة المتبادلة والنجاح.

الخاتمة: مستقبل التعاون في المبيعات والتسويق

لا يتعلق التوافق بين المبيعات والتسويق بجعلهما أفضل الأصدقاء، بل يتعلق بإنشاء نظام يعمل فيه كلا الفريقين بشكل مترابط. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي، ودمج مرونة الأعمال، وتعزيز ثقافة التعاون المستمر، يمكن للشركات كسر الحواجز، والقضاء على عدم الكفاءة، وتعظيم إمكانات الإيرادات.

الصورة بواسطة فاردان بابيكيان

الوظائف التي يتعين القيام بها JTBD

المهام التي يتعين إنجازها (JTBD) + مرونة الذكاء الاصطناعي

مؤلف المنشور بقلم BusinessAgility
تاريخ النشر 5 مارس 2025

jobs-to-be-done jtbd ai agility

مقدمة

Businesses today collect more customer data than ever before, yet most innovations fail. According to McKinsey (2023), 94% of executives report dissatisfaction with their company’s innovation performance, and Harvard Business Review (2019) notes that 85% of new consumer products fail within two years.

The primary reason? Businesses focus too much on who their customers are rather than why they buy. Traditional marketing emphasizes demographics, psychographics, and survey-based customer insights, but these fail to capture the deeper motivations behind consumer behavior.

ال Jobs-to-Be-Done (JTBD) framework, pioneered by Clayton Christensen, offers a causal understanding of customer behaviour, helping businesses create better products, services, and marketing strategies by focusing on the real reasons people make purchasing decisions.

In this article, we’ll explore:
✅ The origins of JTBD and how it emerged from the study of failed innovations.
✅ How customers “hire” and “fire” products based on their needs.
✅ Key JTBD principles and their impact on business strategy.
✅ Real-world case studies showcasing successful JTBD-driven innovations.
✅ How businesses can implement JTBD for competitive advantage.

The Origins of Jobs-to-Be-Done (JTBD)

Why Traditional Innovation Fails

For decades, businesses have relied on customer personas, focus groups, and surveys to guide product development and marketing. Yet, despite these efforts, many companies fail to anticipate real consumer needs.

💡 Key Examples of Failed Innovation:

Segway (2001) – Marketed as a futuristic mode of transport but failed to identify a practical “job” that needed solving.
New Coke (1985) – Assumed taste was the key driver for soft drink purchases, ignoring emotional and brand loyalty factors.
Google Glass (2014) – Focused on technological advancements rather than solving a real customer problem.

Clayton Christensen & Disruptive Innovation

ال JTBD framework originates from the work of Clayton Christensen, a Harvard Business School professor and author of The Innovator’s Dilemma (1997). Christensen’s disruptive innovation theory explains how market leaders often fail by focusing on incremental improvements rather than solving real customer problems.

Christensen and his research team discovered that customers don’t buy products for their features—they “hire” them to fulfil specific jobs. This realization led to the Jobs-to-Be-Done approach, a methodology that focuses on why customers switch products rather than who they are.

How Customers “Hire” and “Fire” Products

The Core Principle of JTBD

🔹 Customers don’t buy products; they hire them to make progress in a given circumstance.
🔹 If the product does the job well, they “hire” it again. If not, they “fire” it and look for an alternative.

💡 Example: McDonald’s Milkshake Case Study
Clayton Christensen’s team conducted a famous JTBD study with McDonald’s to understand why people bought milkshakes.

📌 Traditional Approach:
McDonald’s initially focused on customer demographics and flavor preferences. They conducted focus groups to tweak their milkshakes’ taste and consistency, yet sales remained flat.

📌 JTBD Approach:
Researchers discovered that most milkshake sales happened in the early morning. Customers weren’t just buying them as a drink—they were hiring milkshakes as a convenient, mess-free, long-lasting breakfast for long commutes.

📌 Outcome:
McDonald’s redesigned milkshakes to be thicker and more filling, making them last longer in the morning commute—sales increased significantly without changing flavours or branding.

النقطة الرئيسية: Customers don’t buy products based on features alone. They choose products that help them achieve a specific goal in their daily lives.

The Three Dimensions of Customer Jobs

To fully understand why customers hire products, businesses must consider three types of jobs-to-be-done:

1️⃣ Functional Jobs – The practical reason behind a purchase.
✅ مثال: A customer buys a waterproof jacket to stay dry in the rain.

2️⃣ Emotional Jobs – The feeling associated with the product.
✅ مثال: Someone buys a premium raincoat to feel confident and stylish.

3️⃣ Social Jobs – How the purchase affects social perception.
✅ مثال: A customer chooses an eco-friendly raincoat to appear environmentally conscious.

💡 Example: Tesla’s JTBD Strategy
Tesla doesn’t just sell electric cars; it sells a vision of technological innovation and sustainability.
✔️ Functional Job: A high-performance, fuel-efficient car.
✔️ Emotional Job: A feeling of being a pioneer in sustainability.
✔️ Social Job: Status and prestige from driving an advanced vehicle.

Applying JTBD to Business Strategy

Traditional Marketing vs. JTBD

Traditional Marketing	Jobs-to-Be-Done Approach
Focuses on customer demographics	Focuses on customer intent and needs
Uses focus groups & surveys	Uses deep interviews & observational research
Compares product features	Identifies customer pain points
Competes with direct market rivals	Considers all competing solutions to the same job

💡 Example: Netflix vs. Blockbuster

Blockbuster (Traditional Approach)	Netflix (JTBD Approach)
Focused on DVD rentals and late fees	Focused on removing rental inconvenience
Assumed customers wanted variety	Understood customers wanted instant access
Competed with video rental stores	Competed with cable, DVDs, and even video games
Ignored the job of convenience	Made entertainment on-demand & frictionless

Result: Blockbuster filed for bankruptcy in 2010, while Netflix became a $250B company by focusing on the customer’s job-to-be-done.

Intersection of JTBD, AI, and Business Agility

Businesses today are experiencing rapid shifts due to digital transformation, artificial intelligence (AI), and evolving consumer expectations. Yet, despite these advancements, many companies still struggle with innovation and customer engagement.

ال Jobs-to-Be-Done (JTBD) framework, originally pioneered by Clayton Christensen, provides a causal understanding of why customers make purchasing decisions. It helps businesses design AI-driven solutions and agile business models that align with real customer needs rather than relying on outdated market segmentation techniques.

With the rise of AI-driven decision-making و business agility, companies must integrate JTBD thinking into their strategies to remain competitive. In this article, we’ll explore:

✅ How AI enhances JTBD analysis for better customer insights
✅ How JTBD principles align with Business Agility and adaptive business models
✅ Real-world case studies where AI-driven JTBD strategies have led to success
✅ How businesses can leverage AI-powered JTBD insights for competitive advantage

Why Do Most AI-Driven Innovations Fail?

Despite AI’s potential, many AI-driven business initiatives fail because they lack a deep understanding of customer needs.

🔹 McKinsey (2023) reports that 94% of executives are dissatisfied with their company’s innovation performance.
🔹 Harvard Business Review (2019) states that 85% of AI-driven products fail due to misalignment with actual customer needs.
🔹 AI models are often trained on correlation-based data, rather than causal customer behavior insights.

Where AI Falls Short Without JTBD Thinking

1️⃣ AI Predictive Analytics Overemphasize Correlation:

AI can identify patterns (e.g., “People who buy luxury cars also buy premium coffee”).
However, correlation does not explain why customers buy (e.g., “Customers buy luxury cars for social status, but premium coffee for sensory experience and convenience”).

2️⃣ AI Chatbots and Virtual Assistants Lack Contextual Awareness:

Many AI chatbots fail to provide meaningful customer support because they don’t recognize the true “job” the customer needs done.
Instead of repeating scripted responses, AI systems must be trained to recognize customer struggles and emotional needs.

3️⃣ AI-Powered Marketing Misses Emotional and Social Jobs:

AI-driven ad targeting focuses on demographic similarities، لكن fails to capture customers’ deeper motivations.
مثال: Recommending a fitness app based on age and gender ignores the emotional and social reasons behind fitness motivation (e.g., health concerns, self-esteem, community belonging).

📌 Solution: AI must be paired with JTBD analysis to move from correlation-based prediction to causation-driven insights.

AI-Driven JTBD: The Future of Customer-Centric Business Strategy

How AI Enhances JTBD Insights

✅ AI-Powered Behavioural Analytics → Helps businesses analyse customer struggles and uncover hidden Jobs-to-Be-Done.
✅ معالجة اللغة الطبيعية → Extracts deep emotional and social motivations behind customer purchases.
✅ Machine Learning for Customer Segmentation → Moves beyond demographics to segment customers based on jobs and pain points.
✅ Conversational AI & Sentiment Analysis → Helps companies understand why customers “fire” products and what causes dissatisfaction.

Real-World Example: AI-Powered JTBD in Action

📌 Netflix’s AI-Powered Personalization (JTBD Success)

Traditional recommendation systems categorized viewers by demographics.
Netflix shifted to a JTBD-based model, recognizing that:
- Some customers “hire” Netflix to relax after work.
- Others “hire” Netflix to bond with family أو learn something new.
AI-driven personalization now tailors recommendations based on viewing behaviours and inferred customer jobs.

📌 Spotify’s AI and JTBD Strategy

Spotify’s AI doesn’t just recommend music—it recommends based on customer “jobs.”
Recognizing that music is often hired to manage emotions, Spotify introduced mood-based playlists and AI-curated daily mixes.

AI-Powered JTBD in B2B Contexts

📌 Salesforce’s AI-Driven Customer Relationship Management (CRM)

AI-powered Salesforce Einstein analyses customer interactions to determine:
- Why certain customers are at risk of churn.
- What “job” the customer is trying to accomplish.
Instead of relying on static customer profiles, Salesforce uses real-time AI insights to adjust strategies dynamically.

💡 Key Insight: AI alone cannot replace human intuition and strategy—but when combined with JTBD thinking, it becomes a powerful tool for predicting and fulfilling customer needs.

JTBD + AI Business Agility: Perfect Match in Digital Age

Why Business Agility Needs JTBD Thinking

Agile businesses thrive by adapting to customer needs and iterating quickly. JTBD helps agile teams by:
✔️ Clarifying customer priorities → Teams focus on what truly matters to customers.
✔️ Avoiding feature creep → Prevents businesses from adding unnecessary AI features that don’t solve real jobs.
✔️ Supporting rapid prototyping → Businesses test whether a product actually fulfils a job before scaling.

Case Study: How Agile Businesses Use JTBD

📌 Amazon’s AI-Powered JTBD Approach

Amazon doesn’t just sell products—it optimizes for different customer jobs.
- Prime members “hire” Amazon for ultra-fast, convenient delivery.
- Kindle users “hire” Amazon for access to instant digital reading.
Amazon’s AI identifies changing customer jobs and adapts product offerings dynamically.

📌 Tesla’s AI and JTBD Strategy

Tesla’s autonomous driving AI isn’t just about self-driving—it’s about solving the job of reducing driver fatigue and increasing convenience.
Instead of competing with traditional car brands, Tesla focuses on software-based agility, continuously updating features based on evolving customer jobs.

How Businesses Can Implement AI-Powered JTBD for Competitive Advantage

Step 1: Identify Customer Jobs with AI-Powered Behavioural Data

📌 Use AI-driven customer journey mapping to analyse how people interact with products and services.

Step 2: Align AI and Business Agility with JTBD Insights

📌 Design agile business models that adapt to customer job changes dynamically.

Step 3: Integrate AI-Driven Personalization Based on Customer Jobs

📌 Use AI-powered recommendation engines to match products/services to real customer jobs.

Step 4: Leverage Conversational AI & Sentiment Analysis for Customer Feedback

📌 Monitor AI chatbots and support interactions to detect customer struggles and pivot business strategy accordingly.

Future of JTBD, AI, and Business Agility

✅ AI is a powerful tool, but it must be guided by Jobs-to-Be-Done insights.
✅ Business agility is essential for adapting to evolving customer needs.
✅ JTBD thinking transforms AI-driven business models from feature-driven to truly customer-centric.

Citations & References

CB Insights. (2023). The Top Reasons Startups Fail.
Christensen, C. M., Hall, T., Dillon, K., & Duncan, D. S. (2016). Competing Against Luck: The Story of Innovation and Customer Choice. Harper Business.
McKinsey & Company. (2023). The State of Innovation in Global Business.
Harvard Business Review. (2019). Why Most New Products Fail: Lessons from 40,000 Launches.
Netflix AI Personalization Case Study, MIT Technology Review (2022).
Tesla AI Strategy Report, Forbes (2023).
The Innovator’s Dilemma. Christensen, C. (1997). Harvard Business School Press.

JTBD PDF Explanation

Understanding-Jobs-to-Be-Done تحميل

الصورة بواسطة Evangeline Shaw

العلامات الوظائف التي يتعين القيام بها, جيه تي بي دي, JTBD + مرونة الذكاء الاصطناعي

المشاركات الاخيرة

فئات

أرشيف