مستقبل التخطيط للأعمال مع الذكاء الاصطناعي التوليدي

في النظام البنائي المتطور بسرعة، تواجه العديد من الشركات مجموعة من التحديات، بما في ذلك التضخم، واضطرابات سلسلة التوريد، وسوق العمل المعقد. تمارس هذه العوامل ضغوطًا كبيرة على الربحية. في هذا السيناريو ، قد تعيق طرق التخطيط التقليدية قدرة الشركة على الاستجابة بسرعة واستراتيجية للفرص والتحديات المتغيرة. 

هذا هو المكان الذي يلمع فيه التخطيط المستقل. يمكّن هذا النهج المؤسسات من استخدام التحليلات القائمة على البيانات والذكاء الاصطناعي (AI) والأتمتة لاتخاذ قرارات مستنيرة بسرعة ودقة، مما يمكنها من التنقل في تعقيدات السوق بمرونة ودقة.

 في جوهره، يتضمن تخطيط الأعمال طرقاً مبتكرة تستفيد من إمكانات التقنيات المتقدمة مثل نموذج الأساس و الذكاء الاصطناعي التوليدي. وتعزّز قدرات الشركات فيما يتعلق بعمليات التخطيط للمبيعات وإعداد الميزانية والتنبؤ التي تقوم بها. والهدف ليس استبدال الأفراد، بل تعزيز قدراتهم من أجل التركيز على الجوانب الاستراتيجية للأعمال. يمكن لهذا النهج التعامل مع عدد كبير من المهام بأقل قدر ممكن من التدخل البشري أو بدون تدخل بشري. 

 ما يميز تخطيط الأعمال المستقل عن الأتمتة التقليدية هو قدرته على تقديم رؤى معززة وتنبؤية ووصفية وتحليلية وأتمتة المهام بناء على هذه الرؤى. لا يعزز هذا الأمر من سرعة الحركة فحسب، بل لديه أيضًا القدرة على تقليل الوقت اللازم لصناعة القرار بشكل كبير.

مع زيادة إمكانية الوصول إلى البيانات، تدرك الشركات أهمية استخدامها في تخطيط الأعمال والتخطيط المالي. على الرغم من توافر الحلول التكنولوجية المتقدمة، غالباً ما تواجه الشركات تحديات كبيرة عند استخدام أدوات التخطيط والتحليل. وفيما يلي ثلاثة من أكثر العوائق شيوعًا:

استهلاك مفرط للوقت

يقضي المتخصصون في الشؤون المالية وقتاً طويلاً في المهام اليدوية، مما يؤدي إلى إطالة أمد عملية تخطيط الأعمال. وهم ينخرطون في المقام الأول في المهام المتكررة ، مما يتركون وقتًا غير كافٍ لتحليل البيانات وتطويرها.

التخطيط والتنبؤ غير الدقيق

عندما يعتمد صناع القرار في اختياراتهم على توقعات وتقديرات غير موثوقة، يمكن أن يؤثر ذلك على الاتجاه الاستراتيجي العام للمؤسسة، مما يؤدي إلى نتائج غير مرغوبة مثل سوء تخصيص الموارد، وضياع فرص النمو، وحتى عدم الاستقرار المالي.

حواجز التبني

يمكن أن يؤدي منحنى التعلم الحاد المرتبط بأدوات التخطيط إلى تقييد التبني العام ويعيق استخدامها الفعال في دعم الميزانية والاستثمارات والتخطيط للتنبؤ. وبالتالي، يمكن أن يؤدي ذلك إلى نتائج مالية غير مواتية وتفويت فرص النمو وزيادة المخاطر المالية على الشركة.

لقد غير الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج الأساس مشهد الأعمال والمجتمع بشكل كامل. ما كان يبدو مستحيلاً ومستقبلياً قبل بضع سنوات فقط أصبح الآن واقعاً ملموساً يدفعنا إلى لحظة تاريخية مدمرة.

بحسب Alex Bant، نائب رئيس قسم التمويل في Gartner، "بإمكان الذكاء الاصطناعي التوليدي شرح التنبؤات والتباينات المتعلقة بالميزانية لفِرق التخطيط والتحليل المالي لاستخدامها في مراجعات الأعمال. كما يمكنه تلخيص تلك الاتجاهات والرؤى للمديرين التنفيذيين ومجلس الإدارة."

بالإضافة إلى ذلك، فإنه يمثل نقلة نوعية رائدة في مختلف جوانب عمليات تخطيط الأعمال. يكمن أحد أهم آثارها في قدرتها على توفير واجهة لغة طبيعية، وسد الفجوة بين البيانات المالية المعقدة والمستخدمين النهائيين، وبالتالي الارتقاء بالمخططين إلى مستخدمين متقدمين من خلال أتمتة المهام المعقدة وتقديم رؤى وإرشادات سريعة. يتمتع المستخدمون الآن بالقدرة على طرح أسئلة حول موقف معين وتلقي ردود مفصلة وغنية بالمعلومات. 

على سبيل المثال، عندما يقوم المستخدمون بإنشاء خططهم، يمكنهم فحص النتائج السابقة والاستفسار من المساعد عن أسباب الزيادة المفاجئة في النفقات في العام السابق. ويمكن للمساعد بعد ذلك تقديم عروض مصورة وتفسيرات نصية، وعزو الزيادة إلى عوامل مثل الموسمية أو أحداث محددة أو حتى اقتراح أخطاء محتملة في إدخال البيانات. يمكن للمستخدمين تحديد العتبات والشروط لتحديد الحالات الشاذة أو تعديل خططهم واستراتيجياتهم وفقًا لذلك. 

هذه السهولة المحسنة للاستخدام لديها القدرة على تسريع الإنتاجية وبناء ميزة تنافسية، مما يمكن الشركات من الاستجابة بسرعة أكبر لديناميكيات السوق.

بإمكان IBM Planning Analytics أتمتة تخطيط الأعمال المتكامل على مستوى مؤسستك، وتبسيط العمليات، وتعزيز التعاون بين الفِرق العاملة لديك من أجل الاستجابة السريعة لاضطرابات السوق.

من المتوقع أن يمر IBM Planning Analytics بمرحلة تحولية مع إدخال الذكاء الاصطناعي التوليدي. يتيح هذا التحسين فرصة لإحداث ثورة في سير عمل تخطيط الأعمال ودعم الشركات في تعزيز كفاءتها، مما يؤدي إلى قرارات تسويقية أكثر دقة واستراتيجية.

يتم التخطيط لإدراج مساعد الذكاء الاصطناعي باللغة الطبيعية في المستقبل لتقليل حواجز الاستخدام من خلال تقديم تفاعل بديهي وسهل مع Planning Analytics. هذه التجربة المحسّنة لا تمنح المستخدمين إمكانية الوصول إلى المعلومات والرؤى القيّمة فحسب، بل تمكّنهم أيضاً من التفاعل مع بياناتهم بطريقة أكثر سهولة وبديهية.

على سبيل المثال، قد يتساءل المستخدم: "كيف يمكنني إنشاء أفضل جدول زمني للموظفين يوازن بين أحمال التشغيل ويقلل من تكاليف العمالة؟ مع التكامل المتوقع مع نموذج الأساس، يمكن لشركة IBM Planning Analytics، التي تقدم رؤى وصفية منذ عام 2021 من خلال التكامل مع Decision Optimization (IBM ILOG CPLEX)، تفسير طلبات المستخدم، وتحليل البيانات والمعلمات ذات الصلة، وتقديم جدول زمني مقترح مع شروحات بلغة طبيعية.

 تتصور IBM أن يعمل الذكاء الاصطناعي كشريك استشاري، حيث يستخدم تقنيات التحسين المتقدمة لاقتراح الاستراتيجية المثلى والتوصية بإجراءات وقرارات دقيقة يمكن أن تساهم في تحقيق النتائج المتوقعة وتقليل المخاطر في سيناريوهات الأعمال المعقدة.