دورة حضورية كبيرة في AI بمدينة شنتشن في سبتمبر 2026: عمليات التجارة الإلكترونية بالذكاء الاصطناعي وتطبيق الوكلاء الأذكياء، بناء أعمال تجارة إلكترونية AI Native، ليحصل كل موظف على دماغ أعمال ذكي مخصص

**اسم الدورة:** الدورة الكبيرة لـ AI

**موضوع الدورة:** بناء أعمال تجارة إلكترونية AI Native

**وقت الدورة:** من 12 سبتمبر 2026 إلى 13 سبتمبر 2026

**مكان الدورة:** شنتشن

**شكل الدورة:** دورة تدريبية حضورية مكثفة لمدة يومين

**الاتجاهات الأساسية للدورة:** عمليات التجارة الإلكترونية بالذكاء الاصطناعي، تحليل نماذج الأعمال، اختيار المنتجات على Amazon بالذكاء الاصطناعي، تحليل احتياجات المستخدمين، منصة عمل الأعمال AI Agents، إعادة هيكلة الأعمال AI Native.

—

أولاً، مقدمة أساسية عن الدورة

«الدورة الكبيرة لـ AI» هي برنامج تدريبي حضورييركز على أعمال التجارة الإلكترونية AI Native وتطبيقات الوكلاء الأذكياء العمليوتهدف إلى مساعدة رواد أعمال التجارة الإلكترونية وأصحاب الشركات وفرق العمليات على إتقان أساليب إدارة التجارة الإلكترونية الحديثة في عصر الذكاء الاصطناعي.

تتمحور الدورة حولتحليل نماذج الأعمال، اختيار المنتجات الدقيق بالذكاء الاصطناعي، استكشاف احتياجات المستخدمين الحقيقية، بناء وكلاء AI Agents، أتمتة أعمال المؤسساتوغيرها من المحتويات الأساسية.

من خلال تحليل العناصر الرئيسية للأعمال كالمنتجات وسلسلة التوريد والحركة المرورية ورأس المال والفريق، تساعد المتدربين على تقييم مزايا التنافس الخاصة بهم وإيجاد نموذج إدارة تجارة إلكترونية يناسب مواردهم.

في الوقت نفسه، تجمع الدورة بين3 ملايين كلمة بحث حقيقية على Amazon وتقييمات المستخدمين وبيانات المنافسين واحتياجات السوقللتطبيق العملي في اختيار المنتجات، وتعلم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل نوايا الشراء الحقيقية للمستخدمين وتصفية المنتجات التي تحمل فرصاً سوقية.

بناءً على ذلك، يتم الانتقال إلى بناءمنصة عمل الأعمال AI Agentsواستكشاف التطبيق الفعلي للذكاء الاصطناعي في اختيار المنتجات وتطويرها وتحسين Listing والإعلانات وخدمة العملاء والتقييمات ومراجعة الأعمال وغيرها من المراحل.

من خلالتدريب عملي على أربع وحدات كبرى خلال يومينيُساعد المتدربين على الارتقاء من التفكير التقليدي في التجارة الإلكترونية إلى نموذج إدارة AI Native، ليصبح الذكاء الاصطناعي مساعد تحليل الأعمال وأداة قرارات العمليات في المؤسسة.

—

ثانياً، ماذا يمكن اكتسابه من يومين من الدراسة؟

1. تحديد نموذج التجارة الإلكترونية المربح المناسب لك

النظر في المنتجات وسلسلة التوريد والحركة المرورية ورأس المال والفريق، وتوضيح مصدر ربح هذا العمل، وأي ميزة يجب أن يعززها الذكاء الاصطناعي أولاً.

2. بناء منهجية من احتياجات المستخدم إلى الحكم على اختيار المنتجات

استخدام بيانات كلمات البحث والتقييمات والمنافسين والأسعار والمبيعات على Amazon لتحديد الاحتياجات التي تستحق التطوير إلى منتجات.

3. بناء منصة عمل Agents للشركة

تنظيم قواعد إدارة المنتجات والمستخدمين والبيانات وأصحاب العمل، وبناء Agents، والتحقق من هذه المنهجية ميدانياً.

—

ثالثاً، الترتيب الكامل للدورة: أربع وحدات عملية كبرى خلال يومين

الوحدة الأولى: في عصر الذكاء الاصطناعي، ضاعف مزاياك بلا حدود

**موضوع الدورة:** لا تتسرع في البحث عن المنتجات، بل افهم أولاً أي عمل يجب أن تمارسه.

المحتوى التعليمي المحدد:

1. إكمال ما قبل الدورةتقييم الشخصية × الموارد × المزاياليتعرف الذكاء الاصطناعي أولاً على وضعك الحقيقي.

2. مقارنة نماذج إدارة التجارة الإلكترونية كالتوزيع الشامل والمنتجات المميزة وPOD وسلسلة التوريد والعلامة التجارية والملحقات، وتحليل مصدر الربح في كل منها وضغط المخزون ومخاطر الإدارة.

3. جرد شاملللمنتجات وسلسلة التوريد والحركة المرورية ورأس المال والخبرة والفريقلتحديد المزايا الإدارية الذاتية.

4. استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تحليل الموارد الشخصية والفرص السوقية وتحديد اتجاه تطوير التجارة الإلكترونية المناسب.

5. التمييز بين المنتجات الرائجة الملائمة لك والاتجاهات التي يمكن التوقف عن ملاحقتها بشكل أعمى.

نتائج المرحلة:

تحديد أسلوب التجارة الإلكترونية ونموذج الإدارة المناسب لك.

الوحدة الثانية: التطبيق العملي لاختيار المنتجات بالذكاء الاصطناعي — تصفية فرصك من 3 ملايين احتياج حقيقي

**موضوع الدورة:** بعد تحديد النموذج، يعرف الذكاء الاصطناعي أي جزء من البيانات يجب أن يقرأه نيابة عنك.

المحتوى التعليمي المحدد:

1. استدعاء في الصف3 ملايين كلمة بحث حقيقية على Amazon، فحص أولي لاتجاهات المنتجات ذات الصلة بعملك في التجارة الإلكترونية.

2. تعلم تجنبهلوسة الذكاء الاصطناعي، وإضافة بيانات الفئات والأسعار وحجم المبيعات والمنافسين والتقييمات، للتحقق مما إذا كانت هناك حاجة شراء حقيقية خلف البحث.

3. إتقانطريقة الأسئلة السقراطية، من خلال طرح أسئلة متعمقة متتالية، لتتبع فرص الفئات وصولاً إلى شرائح محددة وسيناريوهات الاستخدام واحتياجات المنتج.

4. بالاعتماد على حالات منتجات حقيقية، مراجعة العملية من اكتشاف مؤشرات السوق إلى تطوير المنتج وشحن FBA.

5. تعلم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الفراغات في السوق وتحليل نقاط ألم المستخدمين وتصفية فرص المنتجات الواعدة.

محتوى الحالات:

يعرض الدورة مراجعات حقيقية لتطوير منتجات، تشملمعدل نجاح تطوير المنتجات يتجاوز 90% خلال عامين، وحالة استغرقت 4 أيام فقط من اكتشاف المؤشر إلى شحن FBA.

ملاحظة: البيانات المذكورة أعلاه هي مقدمة لحالات الدورة ولا تمثل نتائج تشغيلية عامة.

نتائج المرحلة:

صفِّ 3 فرص منتجات تتوافق مع مواردك، وأكمل بطاقة تعمق في الفرص.

الوحدة الثالثة: التطبيق العملي للوكلاء الأذكياء - بناء طاولة عمل أعمالك بالذكاء الاصطناعي

**موضوع الدورة:** بعد إيجاد الفرصة، وحول بطاقة الفرصة، أعد بناء نموذج العمل بفكر AI Native.

المحتوى التعليمي المحدد:

1. فهم المستويات الخمسة للذكاء الاصطناعي في أعمال التجارة الإلكترونية:

- الذكاء الاصطناعي كأداة
- الذكاء الاصطناعي يعيد بناء الأعمال
- الذكاء الاصطناعي يقود الأعمال
- التطور الذاتي للمؤسسة
- العقل الثاني للمؤسسة

2. تفكيك حالة عملية لـ Guomin بدأت من أول **وكيل "يستمع لصوت المستخدم"** وتطورت تدريجياً إلى أكثر من 170 وكيلاً.

3. عدم الاكتفاء بكتابة المطالبات (prompts)، بل التدرب على إنشاءأول وكيل خاص بك، وكتابة وصف وظيفي له.

4. تحليل احتياجات الوكلاء الأذكياء لمختلف وظائف التجارة الإلكترونية، وتشمل:

– وكيل اختيار المنتجات بالذكاء الاصطناعي
– وكيل تطوير المنتجات
– وكيل إنتاج الصور
– وكيل تحسين Listing
– وكيل إدارة الإعلانات
– وكيل إدارة خدمة العملاء
– وكيل مراجعة الأعمال

5. حول الفرصة السوقية المختارة سابقاً، تحديد مسؤوليات الوكلاء الرئيسيين وسير عملهم وأهدافهم التشغيلية.

6. تعلم كيفية بناء الوكلاء باستخدام بيانات المنتج ومعلومات المستخدم وقواعد التشغيل، لإشراك الذكاء الاصطناعي في التشغيل الفعلي للشركة.

نتائج المرحلة:

بناء النسخة الأولى من طاولة عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي بناءً على نموذج عملك ومنتجاتك.

الوحدة الرابعة: هاكاثون المجموعات العملي - حل المشكلات الحقيقية بالأعمال

**موضوع الدورة:** اختر مشكلة حقيقية في التجارة الإلكترونية، وطبّق فعلياً الأساليب التي تعلمتها سابقاً.

المحتوى التعليمي المحدد:

1. تحدد المجموعة حولمستخدم محدد، وحاجة حقيقية واحدة، ومشكلة واحدة في التجارة الإلكترونية، اتجاه تصميم الوكيل.

2. دمج نموذج العمل وبيانات السوق وتقييم الفرص وأساليب الوكلاء التي تعلمتها سابقاً، لإنجاز عمل فعلي.

3. من خلال العمل الجماعي، حل مشكلات محددة في اختيار المنتجات أو التشغيل أو تحليل الأعمال أو تحسين العمليات.

4. يقوم Guomin Sam بالتعليق المباشر، ويشارك الجمهور بالتصويت، لاختيار الأعمال المتميزة.

5. عرض حلول الوكلاء المتميزة، وتعلم أفكار تصميم الأعمال لدى الفرق المختلفة.

نتائج المرحلة:

تنجز كل مجموعة عملاً واحداً للهاكاثون، وتتأهل الأعمال المتميزة للعرض المباشر.

—

رابعاً: الفروق التسعة بين التجارة الإلكترونية AI Native والتجارة الإلكترونية التقليدية

1. بحث الاحتياجات

التجارة الإلكترونية AI Native: تحليل البيانات على مدار 24 ساعة، واستنتاج تغيرات الطلب ونوايا الشراء وفجوات العرض في السوق من عدد كبير من كلمات البحث الحقيقية على Amazon.

التجارة الإلكترونية التقليدية: الاعتماد أساساً على قوائم التصنيف وخبرات الأقران، والتحليل حول كلمات مفتاحية متشابهة.

2. تقييم اختيار المنتجات

التجارة الإلكترونية AI Native: فهم معلومات أعمالك، وتصفية فرص المنتجات الأنسب لك من الاحتياجات الحقيقية.

التجارة الإلكترونية التقليدية: النظر إلى قوائم المبيعات والمنافسين وتقليد المنتجات، والرجوع إلى المنتجات المربحة لدى الأقران.

3. سرعة تطوير المنتجات

التجارة الإلكترونية AI Native: استخدام الذكاء الاصطناعي لرفع كفاءة تحليل المنتجات وتطويرها واتخاذ القرار، وتقصير دورة المنتج الجديد من الاكتشاف إلى الإطلاق.

التجارة الإلكترونية التقليدية: تطوير المنتجات الجديدة يعتمد نسبياً على الخبرة البشرية، ودورة التطوير أطول.

4. النماذج الأولية وسلسلة التوريد

التجارة الإلكترونية AI Native: تحليل التقييمات السلبية للمنافسين قبل أخذ النماذج، وإشراك آراء المستخدمين في النسخة الأولى من النموذج مسبقاً.

التجارة الإلكترونية التقليدية: الحكم على المشكلة بعد الحصول على العينة، بالاعتماد على خبرة المصنع والإحساس الشخصي.

5، Listing والصور

التجارة الإلكترونية AI Native: استخراج نقاط البيع مباشرة من ملاحظات المستخدمين، والاستعانة بـ AI للمساعدة في إنشاء النصوص وخطط الصور.

التجارة الإلكترونية التقليدية: الاعتماد على الموظفين أو الخبرة الشخصية للعثور على نقاط بيع المنتج ووصفها.

6، الإعلانات

التجارة الإلكترونية AI Native: موظفو AI يراقبون تلقائياً، ويساعدون في تحليل بيانات الإعلانات وتحسين استراتيجيات الحملات.

التجارة الإلكترونية التقليدية: تعديل الأسعار يدوياً ومراجعة التقارير وضبط ميزانية الإعلانات بناءً على الخبرة.

7، خدمة العملاء والتقييمات

التجارة الإلكترونية AI Native: تحليل كميات كبيرة من تقييمات العملاء بنداً بنداً عبر AI، وتلخيص احتياجات المستخدمين واقتراح خطط التحسين.

التجارة الإلكترونية التقليدية: الاعتماد على الفحص اليدوي للتقييمات، والحكم على المشكلات بناءً على جزء من الملاحظات.

8، إطلاق أعمال جديدة

التجارة الإلكترونية AI Native: تحليل اتجاهات المنتجات والعلامات التجارية أسبوعياً، والاستعانة بـ AI للمساعدة في وضع خطط الأعمال.

التجارة الإلكترونية التقليدية: دفع المنتجات الجديدة وتشغيل العلامات التجارية شهرياً، بالاعتماد أساساً على التوسع اليدوي التدريجي.

9، تراكم الخبرة

التجارة الإلكترونية AI Native: تحويل خبرة التشغيل إلى معرفة وقواعد يمكن لـ AI استدعاؤها لمساعدة الموظفين في إنجاز أعمالهم.

التجارة الإلكترونية التقليدية: تُحفظ الخبرة غالباً في عقول المالك أو الموظفين، وقد تؤثر تغييرات الموظفين على استمرارية الأعمال.

الفكرة الجوهرية:

اجعل AI يفهم تجارتك ومستخدميك، وشارك AI في اختيار المنتجات والتشغيل والتحليل واتخاذ القرارات، لدفع أتمتة عمليات التجارة الإلكترونية وترقية كفاءة التنظيم.

—

خامساً، المشكلات الرئيسية التي تعالجها الدورة

1، **عدم معرفة نموذج التجارة الإلكترونية الذي يجب اتباعه:** العثور على اتجاه العمل المناسب من خلال تقييم الموارد والمزايا.

2، **اختيار المنتجات يعتمد على الإحساس وتقليد الآخرين:** استخدام كلمات البحث الحقيقية وبيانات السوق لدعم قرارات المنتج.

3، **عدم القدرة على تحديد احتياجات المستخدمين الحقيقية:** تحديد فرص السوق من خلال الجمع بين الكلمات المفتاحية والمنافسين والتقييمات والمبيعات.

4، **أدوات AI كثيرة لكن لا يُعرف كيفية تطبيقها:** بناء سير عمل أعمال محددة عبر Agents.

5، **تشغيل التجارة الإلكترونية يعتمد بشكل مفرط على العنصر البشري:** استكشاف تطبيقات AI في اختيار المنتجات وListing والإعلانات وخدمة العملاء والمراجعة.

6، **صعوبة تراكم خبرة إدارة الأعمال:** بناء القدرات التشغيلية القابلة لإعادة الاستخدام تدريجياً عبر بناء معرفة AI وقواعد الأعمال.

—

سادساً، الفئات المناسبة للتعلم

1، أصحاب التجارة الإلكترونية الراغبون في تحسين الكفاءة بمساعدة AI.

2، العاملون في تشغيل Amazon والتجارة الإلكترونية العابرة للحدود.

3، رواد أعمال التجارة الإلكترونية الراغبون في تعلم اختيار المنتجات بـ AI.

4، فرق الشركات المستعدة لبناء وكلاء AI.

5، المديرون الراغبون في التحول إلى التجارة الإلكترونية AI Native.

سابعًا: المكتسبات بعد التعلم

1، إتقان نموذج العمل المناسب للتجارة الإلكترونية.

2، تعلم استخدام AI لتحليل احتياجات المستخدمين واختيار المنتجات.

3، إتقان طريقة بناء وكلاء AI Agents.

4، فهم العملية الكاملة لتشغيل التجارة الإلكترونية المدعومة بـ AI.

5، بناء مساحة عمل أولية لأعمال التجارة الإلكترونية بـ AI.

—

ملخص الدورة الجوهري:

تساعد الدورة الكبرى لـ AI الملاح عبر وحداتها الأربع الكبرى: تحليل نماذج الأعمال، واختيار المنتجات من 3 ملايين كلمة بحث حقيقية على Amazon، وبناء وكلاء Agents، والتطبيق العملي في هاكاثون المجموعات، المتعلمين على إتقان طرق الإدارة الجوهرية للتجارة الإلكترونية AI Native، والانتقال من التشغيل اليدوي التقليدي إلى التحليل بمساعدة AI والتنفيذ الآلي وقرارات الأعمال الذكية.