القرارات في عصر التقنية الرقمية | مايكل فيندت | TEDxKIT
-
0:10 - 0:13حسنًا، القرارات في عصر
التقنية الرقمية. -
0:14 - 0:17لأوضح شيئًا في البداية:
-
0:17 - 0:21إنّ أهم القرارات البشرية لا
ولن تتخذ آلياً. -
0:21 - 0:25تتخذ غريزيًا في ظل عدم يقين شديد.
-
0:25 - 0:28لن أقوم بالحديث عن هذه القرارات.
-
0:29 - 0:31فلا تلوموني على ذلك.
-
0:31 - 0:36قرارات آلية بنسبة 0% كـ:
-
0:36 - 0:39هذه أمثلة من حياتي: الزواج من زوجتي،
-
0:39 - 0:42تخفيض الإعفاء الضريبي، عرض
العمل الدائم في مركز CERN، -
0:42 - 0:45بدلًا من الزمالة الأستاذية في KIT،
-
0:45 - 0:47أو تأسيس Blue Yonder.
-
0:47 - 0:50في وقت لاحق، كانت هذه
جميعًا قرارات جيدة جدًا، -
0:50 - 0:52ولكنّها لم تكن واضحة قبل ذلك.
-
0:52 - 0:55لذا أنا لا أتحدث عن هذه الأشياء.
-
0:55 - 0:59لكني أصرح بأن 99% من كل القرارات التشغيلية
-
0:59 - 1:02في الشركات، يمكن أن تكون آلية.
-
1:03 - 1:05وستكون آلية.
-
1:05 - 1:09وستطور في الوقت نفسه بهامش كبير.
-
1:11 - 1:13ذلك ما سأتحدث عنه.
-
1:14 - 1:18وهي بشكل خاص تتكرر،
وبانتظام، إنّها قرارات متماثلة. -
1:19 - 1:22دعونا نأخذ مثالًا عن بيع التجزئة.
-
1:23 - 1:26افرض أنك مدير متجر وعليك أن تقرر:
-
1:26 - 1:29كم يمكنني أن أطلب من هذه المواد،
-
1:29 - 1:31بحيث يكون لدي ما يكفي للغد،
-
1:31 - 1:35لكن ليس الكثير بحيث عليّ أن أتخلص منه
-
1:35 - 1:36عندما تنتهي مدة الصلاحية؟
-
1:36 - 1:40عشرة؟ صفر؟ مئة؟
-
1:40 - 1:45العديد من الناس عليهم اتخاذ ذلك
القرار كل يوم، مرارًا وتكرارًا. -
1:45 - 1:46أو مرة أخرى، أنت مدير متجر:
-
1:46 - 1:50هل تريد تخفيض سعر هذا المنتَج اليوم؟ أجل؟
-
1:50 - 1:54بمقدار 5%؟ أو 10%؟ 20%؟
-
1:54 - 1:57ذلك قرار يتوجب على الناس
اتخاذه في غالب الأحيان. -
1:57 - 2:01أو لإرسال هذا الكتالوج المكلف
لذلك العميل أو ذاك؟ -
2:01 - 2:04هل يجدي الأمر؟ هل سيكون مناسبًا له؟
-
2:04 - 2:06وهل سيكون مناسبًا بالنسبة لنا؟
-
2:06 - 2:09هذه هي الأسئلة التي أتكلم عنها.
-
2:10 - 2:13ألا تؤمن بـالـ 99%؟
-
2:14 - 2:20أولًا، عليكم أن تعلموا كم تتطلب
القرارات الشائعة في الحياة الواقعية. -
2:20 - 2:21وذلك شيء عن هذا،
-
2:21 - 2:28إذًا 90% من هذه القرارات هي:
ألا تفعل شيئاً، أو تفعل ما نفعله دائمًا. -
2:29 - 2:30ما يفعله الناس دائمًا،
-
2:30 - 2:32حتى قبل مجيئي إلى هنا
-
2:32 - 2:39وأردتُ إحضار كل ما تعلمته
في الجامعة لهذا العمل. -
2:39 - 2:43أولًا، قيل لكم، "لا، نحن نفعل ذلك
بهذه الطريقة دائمًا وأبدًا." -
2:44 - 2:49حوالي 9% يطبقون قواعد
العمل بطريقة أو بأخرى. -
2:49 - 2:52ولكن العديد من قواعد العمل هذه،
إذا دققتم بها جيدًا، -
2:52 - 2:53هي ليست جيدة للغاية.
-
2:53 - 2:58ليس لدى أحدهم في الغالب
إثبات حقيقي للقيمة. -
2:59 - 3:03فقط لحوالي 1% من القرارات،
-
3:04 - 3:08يجلس شخص ويستخدم عقله ويفكر بشأنها.
-
3:09 - 3:13وحتى الـ 1% هذه بعيدة عن المثالية.
-
3:13 - 3:15من أجل هذا، علينا أن نعلم
-
3:15 - 3:18بأن نظام اتخاذ القرارات
البشري لديه نظامان. -
3:18 - 3:22ما يسمى بنظام واحد هو سريع وبديهي،
-
3:22 - 3:24ولكن لديه تحيزات كثيرة.
-
3:25 - 3:28النظام رقم اثنان بطيء ورشيد،
-
3:28 - 3:29ولكنه صعب الاستخدام.
-
3:29 - 3:33لماذا؟ لأنه يستهلك الكثير
من الطاقة لكي يعمل. -
3:34 - 3:39لا نستخدمه معظم الوقت، بل نستخدم
قواعد النظام واحد في الحياة اليومية. -
3:40 - 3:46وحتى العلماء والخبراء يستخدمون حدْسهم.
-
3:47 - 3:51إنهم لا يفكرون ويقررون
على نحو عقلاني بصورة دائمة. -
3:52 - 3:54وهذا مهم جدًا لنعرفه،
-
3:54 - 3:57النظام واحد، النظام السريع،
لا يمكنه التحدث بلغة الإحصائيات. -
3:58 - 4:04لا يمكنه الحكم حقًا بالمخاطر والفرص.
-
4:05 - 4:06تلك مشكلة كبيرة.
-
4:07 - 4:10(دانيال كانمان)، الحائز على جائزة نوبل،
-
4:12 - 4:16قام بالبحث طيلة حياته حول كيف نفكر.
-
4:17 - 4:21كتابه "التفكير السريع والبطيء"،
يستحق القراءة فعلًا. -
4:24 - 4:26هو يصف كل هذا.
-
4:26 - 4:30يصف كيف أن النظام واحد
لدينا يتخذ القرارات، -
4:30 - 4:33وكله مشروح بالتطور.
-
4:33 - 4:37لذا كان صحيحًا: نحن الآن
هنا بتلك الطريقة. -
4:38 - 4:43لكن هنالك العديد والعديد من التأثيرات،
على سبيل المثال، تأثير الإيكيا: -
4:43 - 4:45إننا نقدّر شيئًا ما على نحو أكبر
-
4:45 - 4:49عندما نعمل عليه بجد.
-
4:49 - 4:53هناك العديد مما يسمى "التحيزات المعرفية".
-
4:53 - 4:56ومن المضحك فعلًا أن نرى
-
4:56 - 5:00شخصًا ما مثلي الذي يظن نفسه عقلانياً جدًا،
-
5:00 - 5:03لديه كل هذه التحيزات يوماً.
-
5:04 - 5:07هكذا هو الأمر، ولا نستطيع فعل شيء حياله.
-
5:07 - 5:09لذا، سؤالنا كان:
-
5:09 - 5:12كيف يمكننا اتخاذ قرارات أكثر
عقلانية مما نتخذه في الواقع؟ -
5:12 - 5:16أصل هذه الفكرة جاء من
مركز CERN وأكاديمية KIT، -
5:16 - 5:19حيث قمت بأبحاثي.
-
5:19 - 5:22التطوير يقوم الآن في شركة Blue Yonder.
-
5:22 - 5:27قاعدة من البيانات الكبيرة حقًا،
إحصائيات بايزية، وتعلّم آلي، -
5:27 - 5:30علم البيانات والبرمجة العشوائية
وسببية إعادة البناء. -
5:30 - 5:32بكلماتٍ أخرى، إنه علمٌ حقًا،
-
5:32 - 5:37كيفية عمل العلماء للحصول
على أفكار من خلال البيانات، -
5:37 - 5:43ومن ثم اتخاذ القرارات المستقبلية
على ضوء هذه البيانات. -
5:44 - 5:47هذا تفكير وأخلاقيات علمية بحتة،
-
5:47 - 5:51وهذا أيضًا، كما علمتُ،
غير صحيح بمعظم الشركات. -
5:51 - 5:54نحاول القيام بهذه النقلة التكنولوجية
-
5:54 - 5:57لتجديد العمليات التجارية بالطرق العلمية.
-
5:58 - 5:59إذًا، هذا هو المفتاح.
-
5:59 - 6:02المفتاح لقرارات أفضل في
عصر التقنية الرقمية: -
6:02 - 6:04البيانات والخوارزميات.
-
6:04 - 6:08لذا، أولًا أنتم بحاجة لبيانات
موضوعية ذات صلة. -
6:08 - 6:11فهي غالبًا بيانات تخصكم أو تخص شركاتكم.
-
6:11 - 6:15وتحتاجون لتنبؤات رياضية جيدة وصحيحة
-
6:15 - 6:20لأحداث المستقبل القريب في قاعدة هذه
البيانات، متضمنة حالات عدم اليقين. -
6:20 - 6:22وتلك نقطة هامة جدًا.
-
6:22 - 6:26ويتولى أمرها المجال الذي يسمى
بـ "التحليلات التنبئية". -
6:27 - 6:31ومن ثم تريدون أيضًا معرفة إذا ما قررتم
هذا القرار أو ذاك، ما معنى ذلك؟ -
6:31 - 6:34لذا تريدون عامل التكلفة وعامل المنفعة:
-
6:34 - 6:37ما هي النتيجة من هذا القرار أو ذاك؟
-
6:39 - 6:42ومن ثم تريدون تحسين هذا القرار
-
6:43 - 6:47باستخدام التنبؤ ودالة المنفعة
-
6:47 - 6:49لإعطاء وصفة بما ينبغي عليكم القيام به.
-
6:49 - 6:51ذلك يسمى بـ"التحليلات التنبئية".
-
6:51 - 6:54وفي النهاية، "نظام (كينجز)":
-
6:54 - 6:57إذا قمتم بالحصول على شيء الآن،
يمكنكم جعله آليًا، -
6:57 - 7:01ومن ثم سيكون آليًا بالكامل.
-
7:01 - 7:04متى يمكننا استخدام التحليلات التنبئية؟
-
7:06 - 7:10ما بين عمليات عشوائية بحتة، مثل اليانصيب،
-
7:11 - 7:16وعمليات حتمية تمامًا،
مثل البندول الميكانيكي. -
7:16 - 7:20معظم العمليات التي تهمنا هي ضمن ذلك.
-
7:20 - 7:22لذا يمكن التنبؤ بها جزئيًا،
-
7:22 - 7:25ولكن بداخلها هناك الكثير
من العشوائية وعدم اليقين. -
7:25 - 7:29يعتقد معظم الناس أن العالم هو
حتمي للغاية. هذا ليس صحيحًا. -
7:29 - 7:31هناك بعض الحتمية داخله،
-
7:31 - 7:34وهو عملنا للحصول على هذا المكوّن.
-
7:34 - 7:38ولكن هناك دائمًا الكثير
من عدم اليقين في الداخل، -
7:38 - 7:43وفي تقييم قيمة قرار ما،
-
7:43 - 7:45نحن بحاجة لأخذ عدم
اليقين بعين الاعتبار أيضًا. -
7:45 - 7:47هذه نقطة بغاية الأهمية.
-
7:47 - 7:50لذلك، هذا هو ما يمكن أن
تفعله التحليلات التنبئية. -
7:50 - 7:54بالعودة إلى مدير متجرنا، ومشكلته:
-
7:54 - 7:57كم عدد المواد التي يطلبها؟
-
7:57 - 7:59ربما هناك العديد من العوامل المؤثرة
-
7:59 - 8:03على عدد المواد التي سيتم بيعها في الغد،
-
8:03 - 8:06من الطقس وتوقعات الطقس والسعر والترويج،
-
8:07 - 8:11بأيّ يوم من الأسبوع والعطلات
والموسمية وهلمّ جرا. -
8:11 - 8:14لكن ينبغي لمدير المتجر
أن يتخذ قراره على أساس، -
8:14 - 8:17أو على أخذ معلوماته من
العديد من الأحداث الفردية: -
8:17 - 8:22وهي العديد من المواد، العديد من
المواقع، العديد من النقاط بنفس الوقت. -
8:22 - 8:27سويةً، يوجد العديد من القرارات لاتخاذها
-
8:27 - 8:29يجب أن تكون نتيجة التحليلات التنبئية
-
8:29 - 8:32ليس فقط قيمة
-
8:32 - 8:35بل ألا تكون 80 قطعة،
-
8:35 - 8:38لأننا لا نعرف ما إذا كان
سيتم بيع 80 قطعة في الغد - -
8:38 - 8:42ولكن بالتوزيع على جميع الاحتمالات الممكنة:
-
8:42 - 8:4579، 80، 81، 82، وهلمّ جرا.
-
8:45 - 8:49الناتج هو احتمال لكل من
الاحتمالات المستقبلية، -
8:49 - 8:50توزيع احتمالي.
-
8:50 - 8:53إذا كان لديكم ذلك لكل من الحالات،
-
8:53 - 8:57إذًا يمكنكم حساب ما هي قيمة القرار.
-
8:57 - 8:58تلك هي التحليلات الوصفية.
-
8:58 - 9:02استخدام التنبؤات لاتخاذ القرارات
على أساس دالات المنفعة، -
9:02 - 9:05المعروفة بطريقة أو بأخرى
أو يجب العثور عليها. -
9:08 - 9:12ما زال قرار الإدارة:
ما هي قيمة هذا أو ذاك؟ -
9:15 - 9:21علينا أن نقرر ما هي القيمة،
ما نريد تحسينه. -
9:21 - 9:25التطبيقات الوصفية تعطي وصفات،
ووصف لكل القرارات. -
9:26 - 9:31قد تكون الوصفة: اتخاذ البديل
الثاني، وشراء 38 في الغد. -
9:33 - 9:34لبعض المهام الدقيقة جدًا،
-
9:34 - 9:37والتعقيد الرياضي والتقني
-
9:37 - 9:39للعملية برمتها، والتنبؤ والقرار،
-
9:39 - 9:42ويمكن بالفعل الاستعانة
بمصادر خارجية تمامًا، -
9:42 - 9:48ويمكنكم شراؤه في بعض الحالات
كحل متاح في السحابة. -
9:49 - 9:54مع التحليلات التنبئية، يمكننا في كثير
من الأحيان تحقيق هدفين متبادلين. -
9:54 - 9:56هذا مثير جدًا للاهتمام،
-
9:56 - 9:58لأنه عادة في قرارات الإدارة،
لا يمكنكم فعل ذلك. -
9:58 - 10:02على سبيل المثال، في أمر الشراء الأمثل،
-
10:02 - 10:06يمكن أن يكون لديكم
زيادة توافر خلال الموسم، -
10:06 - 10:10وتقليص في آن واحد
ما تبقى في نهاية الموسم، -
10:11 - 10:13مثلًا في أزياء البيع بالتجزئة.
-
10:13 - 10:18أو يمكنكم تقليل معدل النفاد
من المخزون في رفوف اللحوم، -
10:18 - 10:21ولكن بنفس الوقت،
يمكنكم تقليل نفايات اللحوم -
10:21 - 10:24في نهاية العمر الافتراضي.
-
10:24 - 10:29أو يمكنكم توفير 35٪
من ميزانيتكم التسويقية، -
10:29 - 10:32ولكن ما يزال هناك مزيد من الزبائن
يشترون منتجاتكم. -
10:33 - 10:39هذه أمثلة ممكنة مع هذه التقنيات.
-
10:39 - 10:43لقد قمنا أيضًا بأتمتة عمل العلماء،
-
10:43 - 10:48أي من علمي الخاص كمتخصص بفيزياء الجسيمات.
-
10:48 - 10:52لذلك رأينا أنه يجب على طالب
الدكتوراه أو الباحث عادة -
10:52 - 10:55أن يفعل أشياء مشابهة جدًا،
-
10:55 - 10:59وبمجرد فهم ذلك، يمكنكم
محاولة تحسين كل هذا. -
10:59 - 11:03لقد وجدنا أن أطروحة الدكتوراه
عن فيزياء الجسيمات عادة -
11:03 - 11:06يمكن أن تتم من خلال 72 قرار،
-
11:06 - 11:09ويمكن لها جميعًا أن تكون الأمثل.
-
11:09 - 11:14وقد تم ذلك لإحدى التجارب الأكثر نجاحًا
-
11:14 - 11:19في فيزياء الجسيمات التجريبية،
تجربة (بيل) في اليابان. -
11:19 - 11:23تم إعادة معالجة جميع البيانات
التي تم جمعها على مدى عشر سنوات -
11:23 - 11:25ببرنامج مماثل،
-
11:25 - 11:28وكان الناتج أفضل مرتين
-
11:28 - 11:33مما فعل 400 من الفيزيائيين،
جنبًا إلى جنب معًا، في عشر سنوات. -
11:34 - 11:38وكان ذلك هو عمل التعلم الآلي
أو الذكاء الاصطناعي، -
11:38 - 11:43وثلاثة طلاب دكتوراه يوازي
حوالي 500 أطروحة دكتوراه عادية، -
11:43 - 11:46ويتوازى مع عشر سنوات أخرى من أخذ البيانات،
-
11:46 - 11:49الذي كان سيكلف 700 مليون يورو.
-
11:51 - 11:55في كثير من الأحيان لدينا الكثير من
القرارات التي يجب أن يتخذها الإنسان. -
11:55 - 11:58مثلًا: 130,000 مواد، خمسة عمليات تطوير،
-
11:58 - 12:03ثلاثة مواقع التخزين، واثنين من التنبؤات
40 يومًا مقدمًا، وهلم جرا للقيام به، -
12:03 - 12:08وعلى الفور لديكم بضع مئات ملايين القرارات.
-
12:08 - 12:11لذلك فمن الجيد دائمًا الأتمتة بعد ذلك.
-
12:11 - 12:14لأنه حتى إذا كان لديكم 100 مليون وصفة،
-
12:14 - 12:17من سيقرأ كل الوصفات
ثم يقرر ما يجب القيام به؟ -
12:17 - 12:22ذلك هو المكان حيث نرى أن
الأتمتة هو الهدف النهائي مما نريد. -
12:23 - 12:27على سبيل المثال، يمكن أن
يُشاهد تأثير أتمتة القرار هنا: -
12:27 - 12:30فإن هذا هو معدل المخزون
في سلسلة سوبر ماركت ألمانية -
12:30 - 12:33على مستوى المخزون الكلي المستمر
-
12:33 - 12:35كدالة للوقت.
-
12:35 - 12:39لذلك، كان مستوى المخزون الأصلي حوالي 7%،
-
12:39 - 12:45ثم عندما بدأ المشروع،
ترون أن الخط الأسود هناك، -
12:45 - 12:49أصبح أقل، وهذا ما نريد،
إنه جيد لو أنه صغير، -
12:49 - 12:53وبعد ذلك فجأة، يوم ما،
ونحن نقوم بأتمتة ذلك حقًا، -
12:53 - 12:55ولا يسمح لأي إنسان فعل أي شيء بعد الآن.
-
12:55 - 12:59ثم ترون كانت النتيجة
أفضل بكثير، وأفضل باستمرار. -
12:59 - 13:03هذا هو الشيء الجيد أو السيء.
-
13:03 - 13:05لذلك، ثلاثة أمثلة في النهاية.
-
13:05 - 13:08تجديد اللحوم الطازجة التلقائي
لسلاسل السوبر ماركت -
13:08 - 13:10لا تعمل جيدًا للغاية،
-
13:10 - 13:15في بعض محلات السوبر ماركت
الألمانية، يتم ذلك تلقائيًا. -
13:15 - 13:17أيضًا التسعير الديناميكي:
-
13:18 - 13:22إنه شيء يظهر بشكل متكرر في تجارة التجزئة.
-
13:22 - 13:25مع الانترنت، من الطبيعي بالفعل.
-
13:25 - 13:27كما أنها تأتي في مجال
تجزئة الطوب والاسمنت. -
13:28 - 13:30إنها ليست سيئة حتى بالنسبة
للعميل، أليس كذلك؟ -
13:30 - 13:33لأن تاجر التجزئة لا يمكنه
أبدًا محاربة العملاء، -
13:33 - 13:37على العميل أن يريد أن يأتي ويشتري،
-
13:37 - 13:40لذلك لا يعني ذلك
أن السعر هو دائمًا أعلى؛ -
13:40 - 13:46فإنه يعني فقط السعر المناسب،
في الوقت المناسب، للمادة الصحيحة. -
13:46 - 13:52لذلك معظم تجار التجزئة
لا يحاربون العملاء، بل المنافسين، -
13:53 - 13:57ويستخدم المنافسون أيضًا
أساليب مثل هذا في هذه الأيام. -
13:59 - 14:04أخيرًا، مثال آخر من البحث،
-
14:04 - 14:07من تعاون Blue Yonder وKIT،
-
14:07 - 14:11قمنا ببناء مثل نظام قرار مشابه على شريحة،
-
14:11 - 14:15وهذا يحمل الآن الرقم
القياسي العالمي في القرارات، -
14:15 - 14:18إنه ثمانية مليار قرار في الثانية،
-
14:18 - 14:22وهذا للجيل القادم من مسرعات الجسيمات.
-
14:22 - 14:28تم إنتاج الكثير من البيانات في الحساسات،
تلك التي لا يمكن قراءتها بعد الآن. -
14:28 - 14:33لذلك هناك رقاقة على الحساسات
مباشرة، التي تقرر: -
14:33 - 14:37"حسنًا، في هذه الحالة، يبدو
أن هذا الجزء من الاستجابة -
14:37 - 14:39مهم حتى نتمكن من حفظه،
-
14:39 - 14:41وضعناه في جهاز كمبيوتر،
-
14:41 - 14:44والبعض الآخر لا يقرأ بعد الآن".
-
14:44 - 14:46لذا، هذه هي الأشياء القادمة.
-
14:46 - 14:49وهنا، من الواضح جدًا، أنها مجرد وقت،
-
14:49 - 14:51ليس هناك شخص سيكون لديه
الوقت لاتخاذ القرار، -
14:51 - 14:54يجب أن يكون سريعًا للغاية.
-
14:54 - 14:58ما أتحدث عنه هنا ليس المستقبل
البعيد، بل إنه موجود الآن، -
14:58 - 15:01وبالتأكيد، سوف يتطور أكثر.
-
15:02 - 15:07لذلك، توقعي هو أنه بعض
العمل الروتيني المتكرر، -
15:07 - 15:08ولكن أيضًا الأعمال الإدارية،
-
15:08 - 15:13لذلك ليس فقط وظائف العمال
ستتغير في المستقبل، -
15:13 - 15:17بل أيضًا ستتم أتمتة
الأعمال الإدارية، مثلي. -
15:17 - 15:19هل يجب أن نخاف من ذلك؟
-
15:20 - 15:23أعتقد لا، إنه ابتكار
عادي، إنه يجعلنا أقوى، -
15:23 - 15:30يجعل قراراتنا الاستراتيجية
أكثر كفاءة ومستدامة أيضًا. -
15:30 - 15:33وأعتقد أن هذا هو الطريق نحو مستقبل أفضل،
-
15:33 - 15:37وأنا مقتنع تمامًا بأنه لا مفر منه. سيأتي.
-
15:37 - 15:38ليس علينا النقاش بذلك،
-
15:38 - 15:41إنها مسألة وقت فقط، وسوف تأتي، حتمًا.
-
15:41 - 15:42شكرًا جزيلًا.
-
15:42 - 15:44(تصفيق)
- Title:
- القرارات في عصر التقنية الرقمية | مايكل فيندت | TEDxKIT
- Description:
-
تشكّل القرارات حياتنا وعالمنا، من الحب إلى المهنة إلى الأعمال التجارية اليومية. هل يمكن للتقنية اليوم أن تساعدنا في اتخاذ قرارات أفضل؟
بصفته المؤسس والمستشار العلمي الأول، فإن البروفسور (مايكل فيندت) هو العقل المدبّر لـبلو يوندر - وهي واحدة من الشركات الرائدة عالميًّا في التطبيقات التنبؤية. طوّر خلال سنواته الطويلة من البحث في أكبر مسرعات الجسيمات الأولية في العالم خوارزمية نيوروبايز التي تعمل الآن على التنبؤات المحضرة بالبيانات لاحتمالات الأحداث المستقبلية في العديد من المجالات، وبالتالي كأساس لأتمتة القرارات التشغيلية في مجالات الشراء والتوزيع والبحث والتطوير والتصنيع والتمويل.
قدم هذا الخطاب في فعالية TEDx محلية باستخدام صيغة مؤتمرات TED ولكن نظمها مجتمع محلي على نحوٍ مستقل. لمزيد من المعلومات: http://ted.com/tedx
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDxTalks
- Duration:
- 15:52
Riyad Altayeb approved Arabic subtitles for Decisions in the age of digitalization | Michael Feindt | TEDxKIT | ||
Riyad Altayeb edited Arabic subtitles for Decisions in the age of digitalization | Michael Feindt | TEDxKIT | ||
Mohiedden Albendqji accepted Arabic subtitles for Decisions in the age of digitalization | Michael Feindt | TEDxKIT | ||
Mohiedden Albendqji edited Arabic subtitles for Decisions in the age of digitalization | Michael Feindt | TEDxKIT | ||
Mohiedden Albendqji edited Arabic subtitles for Decisions in the age of digitalization | Michael Feindt | TEDxKIT | ||
Lollia Shaban edited Arabic subtitles for Decisions in the age of digitalization | Michael Feindt | TEDxKIT | ||
Lollia Shaban edited Arabic subtitles for Decisions in the age of digitalization | Michael Feindt | TEDxKIT | ||
Lollia Shaban edited Arabic subtitles for Decisions in the age of digitalization | Michael Feindt | TEDxKIT |