a16z: دورة جديدة للذكاء الاصطناعي، الروبوتات تتصدر، الأجهزة تندفع بقوة والبرمجيات تنعكس.

أشارت a16z إلى أن الذكاء الاصطناعي يدفع رأس المال من العالم الافتراضي إلى العالم المادي، وأن استثمارات الروبوتات وصلت إلى مستويات قياسية، وأن تبني الشركات للذكاء الاصطناعي يحتاج إلى تجاوز عنق الزجاجة في الاستكشاف.
(مقدمة: مؤسس Mirendil، الباحث السابق في Anthropic، يجمع 200 مليون دولار، ويدعي أنه "ذكاء اصطناعي يمكنه ترقية نفسه")
(خلفية إضافية: موظف يحرق 80 ألف دولار من الرموز لإنشاء "لعبة إطلاق نار ساخرة" باستخدام الذكاء الاصطناعي، ويطلب الرئيس من الجميع لعبها بعد رؤية الفاتورة)

جدول المحتويات

Toggle

• انعكاس الدورة: الفائزون في التكنولوجيا يصبحون خاسرين
• شراء مادي ضخم: الروبوتات ترتفع 4.5 مرات
• تحول الذكاء الاصطناعي: Accenture تنهار 6 مرات
• إعادة هيكلة عميقة: حالات استخدام الذكاء الاصطناعي تقفز 44%
• تشغيل مبسط: استثمارات الذكاء الاصطناعي الجريئة تقفز إلى مستويات قياسية
• ريادة أعمال فردية: دخل المليون يتضاعف

مؤخرًا، قامت a16z بتحليل الاتجاهات الأساسية في دورات التكنولوجيا والأعمال الحالية من زوايا متعددة مثل استثمارات السوق، تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بيئة ريادة الأعمال، وصناعة التجزئة. تشير المقالة إلى أنه تحت تأثير موجة الذكاء الاصطناعي، يتحول سوق رأس المال تدريجيًا من تفضيل الأصول الخفيفة والإنترنت الاستهلاكي في الماضي نحو الصناعات المادية مثل الأجهزة والروبوتات؛ وفي الوقت نفسه، يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل طرق تنظيم الشركات، وحواجز ريادة الأعمال، ومنطق نمو الإنتاجية. فيما يلي تفاصيل المحتوى.

إذا قارنت هذه الدورة بالدورة السابقة، ستلاحظ أنها متطابقة تمامًا في بعض الجوانب، ومتعاكسة تمامًا في جوانب أخرى.

القواسم المشتركة هي أنه سواء في فترة ما بعد الأزمة المالية (2010-2020) أو فترة ما بعد الجائحة (2020 حتى الآن)، كانت صناعة التكنولوجيا هي الرابحة في الدورة. ومع ذلك، تغيرت格局 الصناعات الأخرى بشكل جذري: أصبح الفائزون في الدورة السابقة خاسرين الآن، والعكس صحيح.

• حققت صناعات الرعاية الصحية والسلع الاستهلاكية والإعلام عوائد مزدوجة الرقم بعد الأزمة المالية، لكنها الآن تتراوح بين 3% و6%.
• بينما ارتفعت عوائد صناعات الطاقة والمواد الخام والبناء والمالية من أرقام فردية منخفضة إلى أرقام مزدوجة متوسطة إلى عالية.

تحولت الصناعات التي كانت متخلفة إلى قائدة، والصناعات التي كانت قائدة أصبحت متخلفة.

صناعة التكنولوجيا هي استثناء، حيث كانت دائمًا رابحة في الدورة، ولكن هناك بعض الفروق الدقيقة. الأجهزة هي النقطة المضيئة الحقيقية في هذه الدورة (كان أداؤها جيدًا أيضًا في الدورة السابقة)، لكن البرمجيات اتبعت اتجاه الانعكاس العام.

للنظر إلى الصورة الأكبر، هناك نمط واضح جدًا تم ذكره سابقًا: السوق حوّل اهتمامه من الصناعات الموجهة نحو الاستهلاك وخفيفة الأصول إلى الاقتصاد "المادي" كثيف الأصول، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

هذا تحول من البتات (الافتراضي) إلى الذرات (المادي).

الشركات "كثيفة الأصول" عكست مسارها بعد أن تخلفت عن الشركات "خفيفة الأصول" لأكثر من عقد.

بالطبع، إذا كانت هذه الدورة مشابهة للدورة السابقة، فإن الاتجاه العام هو أن كل هذه البنية التحتية كثيفة الأصول ستتوسع في النهاية إلى طبقة البرمجيات/التطبيقات. في عصر ما بعد الأزمة المالية، هيمن مصنعو الرقائق (ومزودو الخدمات السحابية) في المراحل المبكرة، لكنهم في النهاية أفسحوا المجال للتطبيقات والأسواق وبرمجيات المؤسسات التي ازدهرت على المنصات السحابية التي تقودها الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر والخوادم (التي تقودها الرقائق). بعبارة أخرى، كان التحول نحو الطبقة الافتراضية مؤقتًا ودوريًا، وليس تحولًا هيكليًا أكثر ديمومة.

انعكاس الدورة: الفائزون في التكنولوجيا يصبحون خاسرين

بالطبع، قد يحدث هذا هذه المرة أيضًا: في الواقع، إذا لم يتوسع بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في النهاية إلى طبقة الأصول الخفيفة، فقد يكون ذلك مخيبًا للآمال إلى حد ما (وقد يتطوران معًا في النهاية). ولكن حتى مع ذلك، في الأسواق العامة، هناك بعض العلامات التي تشير إلى أن "الثورة الافتراضية" قد تكون لها استدامتها الخاصة. وبالمعنى الدقيق، هذا ليس مجرد مسألة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي.

العلاوة على التكنولوجيا "العالم الحقيقي" تظهر في الأسواق الخاصة، ليس فقط في مجال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، ولكن أيضًا في مجال الروبوتات:

من حيث القيمة السوقية لأكبر 100 شركة خاصة (حسب الفئة)، لم تكن تكنولوجيا الروبوتات (والذكاء الاصطناعي المادي) موجودة حتى في القائمة في عام 2016، ولكن بعد عقد من الزمن، تجاوزت التكنولوجيا المالية والمدفوعات لتصبح ثاني أكبر فئة.

إذا تابعت تدفق رأس المال الجريء، ستلاحظ أيضًا ارتفاعًا حادًا في الاهتمام بتكنولوجيا الروبوتات:

وفقًا لبيانات PitchBook، بلغ حجم الاستثمار وعدد الصفقات في مجال الروبوتات والذكاء الاصطناعي المادي في الربع الأول أرقامًا قياسية، حيث بلغ حجم الاستثمار حوالي 16 مليار دولار، وشمل حوالي 500 صفقة.

كمرجع، فإن موجة الاستثمار في مجال الروبوتات أعلى بحوالي مرتين من حيث الكمية و 4.5 مرات من حيث القيمة مقارنة بالفترة من 2021 إلى 2025.

النقطة الأساسية هي أن التحول نحو الاقتصاد المادي (على الأقل في الأسواق الخاصة) لا يقتصر على الرقائق والاستدلال: الأجهزة كمنتج مستقل في طور الصعود.

هذا ليس من الصعب فهمه. البرمجيات الأفضل لديها إمكانات هائلة، لكن الروبوتات تدفع التكنولوجيا نحو مجموعة من "المهام" في العالم الحقيقي لا يمكن للبرمجيات وحدها لمسها. الذكاء الاصطناعي بطريقة ما يفتح البرمجيات التي تقود الأجهزة، ويوسع نطاق الطلب بطرق غير مسبوقة. هذا مشابه إلى حد كبير للحالة التي مكنت فيها الكهرباء في النهاية الآلات من أداء أعمال لم يكن البشر يتخيلونها تقريبًا.

حاليًا، المجال الجديد الأكثر إثارة للاهتمام في تكنولوجيا الروبوتات هو الدفاع. بالطبع، نمو ميزانيات الدفاع العالمية يلعب دورًا محفزًا. إذا سارت الأمور وفقًا للخطة، فقد يكون التحول نحو الصناعات كثيفة الأصول أعمق وأوسع وأكثر ديمومة من أي دورة تكنولوجية حديثة سابقة.

شراء مادي ضخم: الروبوتات ترتفع 4.5 مرات

في المراحل المبكرة من موجة نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، تمت الإشارة إلى شركات الاستشارات الإدارية كفائزين محتملين في مجال الذكاء الاصطناعي، على الأقل على المدى القصير. المنطق بسيط جدًا: الشركات تريد استخدام الذكاء الاصطناعي، لذا ستوظف شركات استشارية لدراسة كيفية تحقيقه. على وجه الخصوص، تمت الإشارة إلى Accenture على أنها في وضع جيد جدًا، لأنها لا تقدم المشورة وخارطة الطريق فحسب، بل تقدم أيضًا خدمات شاملة، ما يسمى بـ "الخدمات المدارة".

بغض النظر عن الأسباب المحددة، يبدو أن التفاؤل السوقي تجاه Accenture قد تلاشى تمامًا:

وصل مضاعف التدفق النقدي الحر لـ Accenture إلى 30 ضعفًا في بداية عام 2025، لكنه انخفض الآن إلى حوالي 6 أضعاف، أي حوالي ثلث متوسطه طويل الأجل.

أما بالنسبة لسبب فقدان السوق الثقة في Accenture بهذه السرعة، فيمكن للقارئ الحكم بنفسه. لكن هناك شيء واحد أصبح واضحًا بشكل متزايد: في المجال الأوسع "لتبني الذكاء الاصطناعي"، فإن معناه يتجاوز مجرد تبني الذكاء الاصطناعي. ليس كل تبني للذكاء الاصطناعي يخلق قيمة بنفس الطريقة، ولتحقيق ذلك حقًا (أو بشكل أكثر فعالية)، يتطلب الأمر، وفقًا لبعض الأبحاث الحديثة، استراتيجيات دقيقة في مراحل التطوير والتصور.

في دراسة شملت 515 شركة ناشئة عالية النمو، ركز الباحثون على تحليل ما يعنيه حقًا أن تكون "ذكاء اصطناعيًا أصليًا". بشكل أكثر تحديدًا، أرادوا معرفة كيف يمكن الانتقال من "تحسين المهام بالذكاء الاصطناعي" إلى "تحسين الشركة بالذكاء الاصطناعي"، وكانت النتائج مذهلة.

اتضح أن المفتاح يكمن في ما يسميه الباحثون مشكلة "التخطيط".

عندما تم إخبار الشركات في الدراسة بكيفية إعادة تنظيم الشركات الأخرى للإنتاج حول الذكاء الاصطناعي ("شركات المجموعة التجريبية")، بدأت عملية استكشاف مختلفة تمامًا. لم تقم شركات المجموعة التجريبية بنسخ العمليات الحالية ببساطة، بل بدأت من مرحلة أعلى، ودمجت الذكاء الاصطناعي في نتائج الأعمال، مما أدى إلى عمليات مختلفة تمامًا.

يستخدم الباحثون تطوير المنتج كمثال:

في هذه الحالة، لم ينسخ الذكاء الاصطناعي الخطوات الموجودة مسبقًا في العملية، بل أعاد تصميم العملية حول قدراته الخاصة، على الرغم من أن الهدف كان تحقيق نفس نتائج الأعمال الأساسية.

تحول الذكاء الاصطناعي: Accenture تنهار 6 مرات

بالطبع، هذا مجرد مثال، لكن التأثير الإجمالي للذكاء الاصطناعي على إنتاجية "شركات المجموعة التجريبية" كان هائلاً. شركات المجموعة التجريبية:

• زادت حالات استخدام الذكاء الاصطناعي بنسبة 44%:
• حققت أعلى 5% إيرادات حوالي ضعفين (أعلى 10% زادت الإيرادات بنسبة 50%):
• انخفض استهلاك رأس المال بنسبة 40% (الفجوة أكبر عند طرفي التوزيع).

باختصار، عندما شرعت الشركات الناشئة عالية النمو بالفعل في "تبني الذكاء الاصطناعي"، لاحظت المزيد من حالات الاستخدام، وحققت المزيد من الإيرادات، واستهلكت رأس مال أقل من تلك التي لم تتبناه.

هذه نتيجة مذهلة إلى حد ما، يمكنها إزالة بعض المخاوف بشأن "مشكلة عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي"، ويمكنها أيضًا تفسير سبب عدم ظهور عائد استثمار الذكاء الاصطناعي بشكل كامل على مستوى الشركات، على الأقل ليس بالمستوى الذي توقعه البعض.

يشير الباحثون إلى أن هذا يعني: (أ) تحسينات الإنتاجية التي يجلبها الذكاء الاصطناعي على مستوى الشركات هي بالفعل تحويلية؛ لكن (ب) الاختراق الحقيقي يكمن في مرحلة الاستكشاف، أي أن "استكشاف أين وكيف يتم نشر الذكاء الاصطناعي هو عنق الزجاجة الرئيسي لتحقيق المكاسب"، وهذا ليس مجرد "تبني الذكاء الاصطناعي".

بهذا المعنى، فإن وجود "عنق زجاجة استكشاف" يعني أن مسار تطوير الذكاء الاصطناعي لا يختلف عن القفزات الإنتاجية السابقة التي قادتها التكنولوجيا.

على سبيل المثال، عندما بدأت الكهرباء في الانتشار، قامت العديد من المصانع ببساطة باستبدال المحركات البخارية بمحركات كهربائية كبيرة، مع الاحتفاظ بأنظمة الأعمدة والأحزمة العلوية. لم يتغير المصنع كثيرًا، فقط "هذه المرة مع محرك". ومع ذلك، لم تبدأ الفوائد الحقيقية في الظهور إلا عندما أدرك المصنعون أنه يمكنهم تركيب محركات صغيرة على كل آلة (والتخلص تقريبًا من نظام الأعمدة والأحزمة بالكامل): تم إعادة تصميم المصنع في النهاية حول نظام الكهرباء المدمج (وليس العكس). بالطبع، كان التطور التالي علامة فارقة في تاريخ القفزات الإنتاجية.

فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي والشركات الناشئة والبحث الأكاديمي، لاحظ نفس الباحثين شيئًا آخر: شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة تعمل بالفعل على تبسيط العمليات. على الأقل وفقًا لهذه الدراسة لبيانات Y Combinator على مدى السنوات الأربع الماضية.

إعادة هيكلة عميقة: حالات استخدام الذكاء الاصطناعي تقفز 44%

نظر الباحثون في بيانات دورات YC من W20 إلى F24 (حيث تم التمويل الأولي بين عامي 2020 و2024)، وربطوها ببيانات Revelio حول عدد الموظفين والوظائف والمؤهلات. أرادوا معرفة ما إذا كانت شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة تختلف عن الشركات غير الذكاء الاصطناعي في التوظيف و/أو الهيكل التنظيمي.

ما لاحظوه هو:

• تبدأ شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة بحجم أصغر، وتعمل على نطاق أصغر:
• توزيع الشركات الناشئة ذات عدد الموظفين الأقل يميل بشدة نحو شركات الذكاء الاصطناعي:
• تميل شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة إلى أن تكون هيكلها الهرمي أقل، حيث تشكل شركات الذكاء الاصطناعي أكبر نسبة في الشركات ذات المستويات الهرمية القليلة أو حتى بدونها:

المعنى واضح، على الرغم من وجود المزيد من المتغيرات في التفاصيل، لكن يجب أن تفهم: إذا أشرت إلى أن الذكاء الاصطناعي سيمكن الشركات من خلق قيمة أكبر بموارد أقل، فإن هذا الاستطلاع يقدم دليلًا إضافيًا على وجهة نظرك.

بالإضافة إلى ذلك، أعربت Stripe Economics مرة أخرى عن رأيها بشأن مرحلة "ريادة الأعمال الفردية" المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

(ملاحظة: مؤخرًا، أشار Ernie Tedeschi من Stripe Economics استنادًا إلى بيانات Stripe الخاصة إلى أن جميع أنواع المؤسسين يبدو أنهم نما في الربع الأول، لكن نمو "المؤسسين الأفراد غير الذكاء الاصطناعي" كان الأكثر وضوحًا، يليه "المؤسسون الأفراد الذكاء الاصطناعي". كما هو موضح في الرسم البياني أدناه:)

على الرغم من أن Stripe أشار إلى العديد من القيود في طريقة تحديد "رواد الأعمال الأفراد" في بياناتها، إلا أنها لا تزال تقدم دليلًا إضافيًا على وجهة النظر التالية: الذكاء الاصطناعي يعزز بالفعل المزيد من أنشطة ريادة الأعمال وتأسيس الشركات، وأن رواد الأعمال الأفراد يحققون نجاحًا كبيرًا.

انظر إلى نسبة رواد الأعمال الأفراد حسب عتبة الدخل:

تشغيل مبسط: استثمارات الذكاء الاصطناعي الجريئة تقفز إلى مستويات قياسية

ليس فقط نسبة رواد الأعمال الأفراد الذين يتجاوز دخلهم السنوي 100 ألف دولار آخذة في الارتفاع، بل أيضًا نسبة أولئك الذين يتجاوز دخلهم 5 ملايين و 10 ملايين دولار بدأت في النمو بشكل ملحوظ في عامي 2023 و2024.

تشير Stripe Economics إلى:

• نلاحظ زيادة كبيرة في عدد رواد الأعمال الأفراد الذين يتجاوز دخلهم 100 ألف دولار في مؤشرنا، لكن الزيادة كانت أكبر بين أولئك الذين يتجاوزون عتبات الدخل الأعلى، وقد تسارعت بشكل ملحوظ منذ عام 2023. في عام 2025، يزيد عدد رواد الأعمال الأفراد الذين يتجاوز دخلهم مليون دولار عن ضعف عددهم في عام 2023، بينما يقترب عدد أولئك الذين يتجاوز دخلهم 5 ملايين و 10 ملايين دولار من ثلاثة أضعاف ما كان عليه في عام 2023.
• ربما الأكثر إثارة للاهتمام هو أن نسبة رواد الأعمال الأفراد الذين يتجاوز دخلهم هذه العتبات تضاعفت أيضًا في العامين الماضيين. هذا يكشف أن الارتفاع في تأسيس الشركات لا يعكس تجارب منخفضة الجودة لقلة محظوظة، بل قد يكون جودة مجموعة رواد الأعمال الأفراد الجدد أعلى من أي وقت مضى.

بالطبع، بالنظر إلى الشكوك العديدة مثل كيفية تحديد رواد الأعمال الأفراد (في هذه الحالة، من خلال أدوات Stripe المخصصة لرواد الأعمال الأفراد) وإمكانية تغير عدد موظفي هذه الشركات بمرور الوقت (الذي قد لا تكون Stripe على علم به)، تكشف البيانات أن عصر الشركات الصغيرة التي يقودها الذكاء الاصطناعي لا يزال في تطور مستمر.

أحد الجوانب المثيرة للاهتمام في متاجر البقالة هو أنه، على عكس فئة تجارة التجزئة الأوسع، لم تشهد متاجر البقالة زيادة كبيرة في الإنتاجية على مدى الثلاثين عامًا الماضية:

أو بشكل أكثر دقة، منذ عام 1990، ظل نمو إنتاجية تجارة التجزئة مستقرًا إلى حد كبير، بينما شهدت إنتاجية متاجر البقالة انخفاضًا أولًا، ثم ارتفعت قليلاً، ثم ركدت، ورغم أنها انخفضت مؤخرًا، إلا أنها بدأت في الارتفاع مرة أخرى، لكنها لا تزال أقل بكثير من الارتفاع الكبير في إنتاجية تجارة التجزئة.

هذا مثير للاهتمام لأنه من ناحية يروي قصة التكنولوجيا (وعلاقتها بالإنتاجية)، ومن ناحية أخرى يروي قصة كيفية قياس الإنتاجية، والتي تقاس تقريبًا بالإنتاج مقسومًا على ساعات العمل (وهو مقياس غير كامل في أحسن الأحوال).

بالنسبة لمتاجر البقالة (وتجارة التجزئة)، بالإضافة إلى ماكينة تسجيل المدفوعات، كان أعظم اختراع هو الماسح الضوئي الإلكتروني. ظهرت لأول مرة في السبعينيات، لكنها أصبحت منتشرة في كل مكان بحلول التسعينيات. كان للماسحات الضوئية وظيفتان رئيسيتان: (1) توسيع نطاق المخزون بشكل كبير؛ (2) تسهيل جمع البيانات المتزايدة التفصيلية من قبل تجار التجزئة والبقالة لمعرفة ما يريد العملاء شراءه وكمية المخزون المطلوبة.

في التسعينيات، بدأت كل من متاجر البقالة وتجار التجزئة في التوسع بشكل كبير، مستفيدة من وفورات الحجم التي تقودها التكنولوجيا، وهو أمر جيد للمستهلكين، لكنه أعلن بشكل أو بآخر نهاية متاجر العائلة.

ومع ذلك، منذ ذلك الحين، بدأت مسارات تجار التجزئة والبقالة في الاختلاف. قام تجار التجزئة بتوسيع مخزونهم بشكل كبير دون إضافة الكثير من الموظفين الجدد، وركزوا أكثر على السلع الجاهزة والمغلفة مسبقًا والتي تتطلب عددًا أقل من العمالة لإدارة المخزون ومراقبته مقارنة بالماضي. من ناحية أخرى، قرر تجار البقالة توسيع أعمالهم إلى خدمات متخصصة تتجاوز البقالة، مثل محلات الزهور والمخابز وأرفف الأطعمة الجاهزة.

ريادة أعمال فردية: دخل المليون يتضاعف

بالطبع، مع زيادة حصة الخدمات المتخصصة، زاد الطلب على العمالة المتخصصة. كما هو موضح في الرسم البياني أعلاه، على الرغم من زيادة إنتاجية متاجر البقالة، مثل توسيع نطاق السلع والخدمات بشكل كبير وخفض الأسعار، إلا أن "إنتاجيتها" من حيث الناتج/ساعات العمل لم تتحسن. هذا هو السبب في أن "إنتاجية" تجارة التجزئة تتجاوز بكثير "إنتاجية" متاجر البقالة، بينما ينمو كلا الأجرين بنفس المعدل تقريبًا.

حتى استعارت متاجر البقالة النجاح الذي حققته صناعات التجزئة والمتاجر الكبرى الأوسع، وبدأت إنتاجيتها في الارتفاع مرة أخرى:

حوالي عام 2000، بدأت حصة منتجات الغذاء غير المنزلية في النمو بشكل كبير: المنتجات الجاهزة والوجبات الخفيفة والسلع اليومية ذات هامش الربح الأعلى زادت بنحو 5 مرات خلال عقد من الزمن. في الوقت نفسه، قامت محلات السوبر ماركت أيضًا بإعادة المزيد من مهام وضع البضائع وعرضها إلى الموردين، على غرار فرض "رسوم" على المساحة على الرفوف. كانت هذه استراتيجية ذكية "لزيادة الإنتاجية"، حيث لم تنخفض ساعات العمل، لكنها انتقلت إلى أشخاص آخرين.

من منظور "زيادة الإنتاجية"، أدى هذا التحول إلى زيادة الإنتاج دون زيادة ساعات العمل، وشهدت إنتاجية محلات السوبر ماركت انتعاشًا.

على الرغم من أن حصة العمل في إيرادات البقالة كانت ترتفع بشكل مطرد حتى حوالي عام 2002 (بينما كانت حصة العمل في إيرادات التجزئة تنخفض)، إلا أن هاتين الحصتين كانتا في انخفاض مطرد حتى وقت قريب على الأقل.

انخفاض "حصة الدخل من العمل" هو في الأساس عكس "الإنتاجية": إنتاج المزيد بعدد أقل من العمال يؤدي إلى انخفاض حصة الدخل من العمل (دون مراعاة نمو حسابات التقاعد 401k من جميع الأرباح).

ومع ذلك، فإن المثير للاهتمام (بالعودة إلى موضوع التكنولوجيا والإنتاجية) هو أن أحدث موجة من الابتكار في التسوق (التجارة الإلكترونية والتوصيل إلى المنازل) يبدو أنها تتزامن مرة أخرى مع تباين "إنتاجية" البقالة وتجارة التجزئة. بينما تعتبر التجارة الإلكترونية نعمة كبيرة لتجار التجزئة الذين لا يحتاجون الآن لاستئجار أي متاجر، فإن التوصيل إلى المنازل قد يعني فقط أن نفس العدد أو أكثر من الأشخاص يتجولون في متاجر البقالة لاختيار البضائع. قد يكون الاستلام من الرصيف أكثر استهلاكًا للعمالة من طرق التسوق التقليدية.

سواء كان هذا سببية أم مصادفة، فالحقيقة هي أنه بعد الجائحة، انخفضت إنتاجية البقالة مرة أخرى (وارتفعت حصة العمل في الدخل أيضًا)، بينما أصبحت تجارة التجزئة أكثر كفاءة ومرونة. نفس التكنولوجيا، نفس تحسين الإنتاجية، لكن "الإنتاجية" النهائية مختلفة تمامًا.

ومع ذلك، بالنسبة لمتاجر البقالة، الأخبار الجيدة هي أن الإعلان على الرفوف يمكن دائمًا أن يجني المال (أرباح عالية).