كيف يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين الكفاءة؟

إن العمل الفعال ليس مجرد هدف طويل الأمد أو إنجازًا عابرًا، بل هو سعي مستمر نحو الكفاءة في جميع جوانب العمل. إن تعزيز الكفاءة من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل على تحسين خدمة العملاء، ويمكن أن توفر وفورات في التكاليف، وتزيد المبيعات وتساعد في تعزيز الولاء.  

لتحقيق هذا المستوى من كفاءة عائد الاستثمار، يتعين على المؤسسات الاعتماد على موظفين آخرين لتكوين الأفكار ووضع الاستراتيجيات وتعلم كيفية العمل مع الذكاء الاصطناعي. لطالما كانت القنية محركًا رئيسيًا للكفاءة، ولكن الذكاء الاصطناعي يعيد صياغة طرق عملنا بشكل أساسي.

يساهم الذكاء الاصطناعي في إحداث تحول جذري في الكفاءة عبر أتمتة الأعمال المتكررة، وتحليل مجموعة البيانات الضخمة للتعرف على الأنماط والتنبؤ بالاتجاهات، وتحسين العمليات المعقدة، وتوفير رؤى استراتيجية تساعد في صناعة قرارات مدروسة. في النهاية، يعمل الذكاء الاصطناعي — الذكاء الاصطناعي الحواري، الذكاءالاصطناعي التوليدي، الذكاءالاصطناعيالفاعل — على تعزيز جهود القوى العاملة، ما يتيح لهم التركيز على العمل الاستراتيجي والإبداعي وإزالة أوجه القصور المحتملة.

يمكن للذكاء الاصطناعي في إدارة سلسلة التوريد أن يعزز الكفاءة التشغيلية ويقلل التكاليف ويزيد من الاستجابة الشاملة. من خلال التحليلات التنبؤية، تدعم نماذج الذكاء الاصطناعي الشركات في تحليل البيانات والتنبؤ بالطلب بدقة أكبر، ما يساهم في تحسين مستويات المخزون. كما أنه من خلال تحليل البيانات التاريخية والتنبؤ باتجاهات السوق وعوامل خارجية، مثل الطقس أو الظروف الاقتصادية، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بتقلبات الطلب، ما يساعد الشركات على تجنب نفاد المخزون أو الإفراط في التخزين.  

كما يمكن للذكاء الاصطناعي تبسيط سير العمل من خلال الأتمتة وخفض الاضطرابات في سلسلة التوريد. كما يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي إلى تعزيز شفافية سلسلة التوريد من خلال تمكين الصيانة التنبؤية. يمكن لنماذج التعلم الآلي تحليل الأداء واكتشاف العلامات المبكرة للفشل، ما يمنع الأعطال المكلفة وفترة التعطل غير المخطط لها. يتيح ذلك للشركات إمكانية جدولة الصيانة بشكل استباقي والحفاظ على سير العمليات بسلاسة.

يُحسن الذكاء الاصطناعي العمليات ويقلل من أوجه القصور، ما يؤدي إلى تحول سلاسل التوريد ويساعد الشركات على الحفاظ على تنافسيتها في السوق العالمية المعقدة.  

قد يؤدي الجهاز المعطل أو النظام المعطل إلى توقف العمليات. تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تغيير ذلك والتنبؤ بأعطال المعدات قبل حدوثها. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات المستشعر وسجلات الصيانة التاريخية لتحديد الصيانة التنبؤية وتنفيذها. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا بناء نماذج تحليل وضع الفشل وتأثيره (FMEA) بكفاءة أكبر. وهذا بدوره يقلل من الوقت والجهد المبذول في تطوير الدراسات.  

يمكن أن يؤدي النهج الاستباقي الذي توفره أدوات الذكاء الاصطناعي إلى إطالة عمر الأصل وتقليل التكاليف التشغيلية على المدى القريب والبعيد. تعتمد الخوارزميات المستخدمة في الصيانة التنبؤية على البيانات في الوقت الفعلي لتحديد الأنماط والإخفاق الوشيك. يمكن للمؤسسات جني فوائد الذكاء الاصطناعي، مثل زيادة الإنتاجية والكفاءات التشغيلية.

تستخدم أتمتة العمليات الآلية، أو التشغيل الآلي، روبوتات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لأداء المهام الروتينية، ما يتيح للقوى العاملة التفرغ للمهام الأكثر تعقيدًا واستراتيجية. تدمج أتمتة العمليات المؤتمتة بين واجهات برمجة التطبيقات (APIs) وتفاعلات واجهة المستخدم (UI) لأداء المهام المتكررة القائمة على القواعد، مثل إدخال البيانات، ومعالجة الفواتير، والاستجابة لطلبات خدمة العملاء.  

على الرغم من أن أتمتة العمليات الآلية والذكاء الاصطناعي مختلفان تمامًا، إلا أن الاثنين يكملان بعضهما البعض بشكل جيد. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد أتمتة العمليات الآلية في أتمتة المهام بشكل أكثر اكتمالاً والتعامل مع حالات الاستخدام الأكثر تعقيدًا، إذ تستطيع الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تأدية المهام التي ربما كانت تستغرق أياماً أو أسابيع من الموظفين البشريين لإنجازها وتختصرها إلى بضع ساعات فقط. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي يجعل القوى العاملة البشرية أكثر كفاءة في مكان العمل ويؤكد على أهمية المهام الهادفة.  

تُعقّد تقلبات السوق المفاجئة قدرة الشركات على التنبؤ بطلب العملاء، ما يدفعها للعمل في عزلة بحثًا عن التوجه القادم. ومع ذلك، يتيح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي استخدام التنبؤ بالطلب كأداة استراتيجية تعزز القدرة التنافسية للشركات. وتتيح هذه التقنيات تحليل البيانات الضخمة بسرعة، مع مراعاة عوامل كالموسمية وتحولات السوق المستمرة.  

يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي تحليل أنماط المبيعات والتنبؤ بالمبيعات المستقبلية، ما يتيح تقديم توقعات أكثر دقة وقابلة للتكيف. وهذا بدوره يساعد المؤسسات في توقع الأسعار وضمان توجيه الموارد إلى الأماكن ذات القيمة الحقيقية. يتفوق الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات المعقدة مقارنة بأساليب التوقعات التقليدية، ما يتيح فهماً أدق لأنماط الطلب المستقبلية الضرورية لنمو الشركات.  

غالبا ما تتعاون فرق المبيعات والتسويق في الحملة الإعلانية المهمة التالية التي تحفز نمو العملاء. ودائماً ما يبدأ الأمر بعملية إبداعية تحصل الآن على مساعدة كبيرة من الأدوات التي يبثها الذكاء الاصطناعي في كتابة النصوص وتلخيصها.

اكتسبت منتجات، مثل ChatGPT شهرة واسعة كأدوات كتابة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، لما توفره من تقليل في وقت إنجاز المشاريع ومنح المبدعين مرونة أكبر لتولي مهام إضافية. رغم أن استخدامها قد يتطلب مراجعات لاحقة، فإن أدوات الكتابة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعد في تخطي عوائق الكتابة وتسرّع من تحسين المحتوى.  

هناك قدر هائل من المحتوى في العالم اليوم لدرجة أن المجموعة تحتاج إلى جذب الانتباه في إعلاناتها أو وسائل التواصل الاجتماعي والإعلانات عبر الإنترنت. يمكن إنتاج هذا المحتوى القصير من قبل المبدعين البشريين باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى ومرئيات أصلية وجذابة بسرعة. يساهم ذلك في بناء تصميم أكثر كفاءة وعملية إبداعية مع الاستفادة من خبرة الموظفين البشريين.  

تشكل العمليات التجارية للمؤسسات جزءًا مهمًا من نجاحها وتساعد في ضمان تشغيل كل قسم بسلاسة وكفاءة. يستخدم تحسين عملية الذكاء الاصطناعي العديد من التقنيات، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي (AI) ونماذج التعلم الآلي (ML) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). باستخدام الذكاء الاصطناعي والتقنيات الأخرى، فبإمكان المؤسسة التخلص من المهام غير الضرورية وتبسيط العمليات التي كانت تبطئ العمل في السابق.  

يساهم الذكاء الاصطناعي في تحسين العمليات عبر فحص وتحليل بيانات الأداء السابقة لتحديد مدى نجاحها أو قصورها. يمكن تكرار العمليات الفعالة استنادًا إلى البيانات وتحسين العمليات غير الفعالة. بفضل الذكاء الاصطناعي، يمكن كشف الأخطاء والتناقضات في نظام المؤسسة وتحليل المشكلات المحتملة مسبقًا.

قد يساعد تحليل الذكاء الاصطناعي لاتجاهات السوق وسلوك المستخدم في تحديد سلوك العملاء والتنبؤ به، ما يساهم في تبسيط الأهداف للفِرق المعنية بالمبيعات والتسويق. 

تستفيد مراقبة الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي من الخوارزميات المتقدمة والتعلم الآلي (ML) لفحص المنتجات واكتشاف العيوب بدقة وكفاءة. تساعد مراقبة الجودة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أيضًا على ضمان الامتثال لمعايير الجودة وتقليل النفايات. تستطيع قدرات الذكاء الاصطناعي تحليل صور المنتجات في خطوط التجميع وكشف العيوب التي قد تفوتها العين البشرية، ما يعزز دقة الفحص وكفاءته..  

بالإضافة إلى ذلك، توفر مراقبة الجودة بالذكاء الاصطناعي أدوات اختبار قادرة على محاكاة العمليات في بيئة افتراضية قبل الإنتاج الفعلي، مثل الاختبارات الاصطناعية والتوأم الرقمي، ما يساعد في تحسين الكفاءة وتقليل الأخطاء. من خلال إجراء هذا الاختبار قبل الإنتاج، تتمكن المجموعة من استبعاد القضايا المحتملة ومعالجتها في وقت مبكر من عملية التطوير والإطلاق. يؤدي ذلك إلى تحقيق نتائج تصنيع أكثر كفاءة وعملية رقابة جودة موثوقة  

يترقب العملاء الحصول على تجارب دعم عملاء متميزة، لذا يجب على الشركات أن تجعل تلبية هذه التوقعات في صدارة أولوياتها. لطالما استخدمت الفرق التقنية في أقسام خدمة العملاء، ولكن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي تساعد هذه الفرق المجموعة على اتخاذ خطوة كبيرة للأمام. بينما تظل القوى العاملة تؤدي دورًا حيويًا في أقسام خدمة العملاء، يمكن لروبوت المحادثة المدعوم بالذكاء الاصطناعي فهم استفسارات العملاء المعقدة وتمكين المستخدمين من الخدمة الذاتية.  

لقد أصبحت خدمة العملاء حالة استخدام قيّمة للتقنيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وفي تطوير تجارب شخصية. باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات أتمتة الردود على الأسئلة الشائعة وتقديم توصيات مخصصة للمستخدمين. يمكن ل الذكاء الاصطناعي تحليل سلوك العملاء وعمليات الشراء السابقة لتوجيه المنتجات المخصصة أو توصيات المحتوى. يعمل الذكاء الاصطناعي على إعادة تشكيل الطريقة التي تتعامل بها المجموعة مع أقسام خدمة العملاء وجعل العملية بالنسبة للمستخدم والقوى العاملة أكثر كفاءة وتركيزاً على العملاء.  

تحتاج المجموعة إلى اتخاذ قرارات مهمة كل يوم. ويعمل صانعو القرار البشري الآن على تعزيز تلك القرارات بقوة البيانات والتحليلات والذكاء الاصطناعي. تتباين النقاط التي يتم التركيز عليها عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرار، وفقًا للتقنيات التحليلية المعتمدة. تشمل الدرجات المختلفة للذكاء الاصطناعي أتمتة القرار وزيادة القرار ودعم القرار. كل نظام يساهم بقرار ما بصيغة معينة..  

بالنسبة للأتمتة، يتم اتخاذ القرار باستخدام التحليلات الإرشادية والتحليلات التنبؤية، بينما توصي الزيادة باتخاذ قرار أو سيناريوهات متعددة للقرار. ويحدث دعم القرار عندما يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مساعدًا من خلال التشخيص أو التحليلات التنبؤية. يعتمد الذكاء الاصطناعي في صناعة القرار على الوقت ومدى تعقيد الوضع.

على الرغم من شيوع استخدام الذكاء الاصطناعي في القرارات البسيطة، يمكن تطبيقه أيضًا على القرارات المعقدة وحتى الفوضوية، حسب مستوى استخدام الذكاء الاصطناعي  

تُستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام الموارد البشرية ودعم صناعة القرار. فهي تتيح نهجًا قائمًا على البيانات لاكتساب المواهب وتقدم الموظفين والاحتفاظ بهم. بهدف تقليل التحيز وتحسين تجربة البحث عن عمل بشكل عام لكل من الباحثين وأصحاب العمل. تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي فرق الموارد البشرية في إدارة سجلات الموظفين، واعتماد الرواتب، والتوظيف، والتدريب، وإدارة الفوائد.  

لقد أصبح الذكاء الاصطناعي ولا يزال جزءًا لا يتجزأ من مجال الرعاية الصحية. حالات الاستخدام الشائعة للذكاء الاصطناعي في الطب هي دعم اتخاذ القرار السريري وتحليل الصور. تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتطبيقات الأخرى المدعومة بالذكاء الاصطناعي المتخصصين الطبيين في العيادات. مؤخرًا، تم اختبار مساعدي التمريض الافتراضيين المعتمدين على الذكاء الاصطناعي والروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في العمليات الجراحية ذات التوغل الأقل.

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي، وخاصة خوارزميات التعلم الآلي (ML)، في قطاع التمويل لتحسين الكفاءة والدقة. يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع الوقت المستغرق لإنجاز مهام مثل التحليلات، والتوقع، وإدارة الاستثمار، وإدارة المخاطر، الأمن السيبراني، والكشف عن الغش، وخدمة العملاء. تشهد المؤسسات المالية التي تعتمد على العمليات اليدوية التقليدية تحديثًا كبيرًا بفضل الذكاء الاصطناعي، مثل التداول الخوارزمي، وتسجيل الائتمان، والامتثال، وغير ذلك.  

يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً في هذه الصناعة، ما يتيح عمليات أكثر ذكاءً وفعالية تؤثر على التصنيع في جميع أنحاء العالم. ومن أمثلة الذكاء الاصطناعي في التصنيع تقنية التوأم الرقمي، التي تنشئ نسخة طبق الأصل افتراضية لعملية تُستخدم لمحاكاة وتحليل الأداء في الوقت الفعلي دون الحاجة إلى التدخل في الأصول المادية الحية. 

تقنيات البيع بالتجزئة المدعمة بالذكاء الاصطناعي يمكن تطبيقها في العديد من جوانب صناعة البيع بالتجزئة، عبر المتاجر عبر الإنترنت والمتاجر المادية. تعمل التقنية على تجربة العملاء والعمليات وصناعة القرارات في مجال البيع بالتجزئة، من خلال تقديم تجارب تسوق مخصصة باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل سلوك العملاء. كما يمكنها أيضًا تعزيز تجربة العملاء باستخدام المساعدين الافتراضيين وبرمجيات روبوت المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتوفير الدعم في الوقت الفعلي للعملاء.  

يتضمن الحقبة الجديدة من الذكاء الاصطناعي مساعدي الذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي. يعد مساعد الذكاء الاصطناعي متفاعلاً ويقوم بأداء المهام بناءً على إدخال المستخدم. يعتبر وكلاء الذكاء الاصطناعي استباقيين ويعملون بشكل مستقل لإنجاز المهام نيابة عن المستخدم ويمكنهم وضع استراتيجيات وتقييم هدف معين.  

تم تصميم مساعدي الذكاء الاصطناعي على نوع ما من نماذج الأساس. النموذج اللغوي الكبير هو مجموعة فرعية من نموذج الأساس يمثل مهمة متعلقة بالنص. ومن الأمثلة على ذلك المساعدون الافتراضيون، ومن أشهرهم المساعدون Siri من Apple و Alexa من Amazon. يمكن لهؤلاء المساعدين الافتراضيين أداء مهام محددة مسبقًا مثل الإجابة على الاستفسارات الشائعة مثل "مرحبًا Siri، ما حالة الطقس اليوم؟" أو الاستجابة لموجه بناءً على البيانات التي تم تدريبهم عليها.

وبدلاً من ذلك، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي والطيارين المساعدين استخدام قدرات الذكاء الاصطناعي الجينية لأخذ مطالبة واحدة، وتقسيم المهام اللازمة لإكمال الموجه، وتنفيذ تلك المهام وتحقيق النتائج. ويمكن للوكلاء أو الطيارين المساعدين، على سبيل المثال، القيام بذلك لإنشاء محتوى لمنصات متنوعة مثل الويب أو الهاتف.

مثال ذلك: خذ علامة تجارية جديدة لمستحضرات التجميل مع أهداف واسعة النطاق وتركيز على التفصيل، ولكن من دون مواد تسويقية محددة. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المساعدة في إنشاء نسخة وتحويل النص العادي إلى مستندات منسقة تتسق مع إرشادات العلامة التجارية للشركة. يمكن للوكيل اقتراح عمليات التخصيص بناءً على شرائح العملاء المستهدفة، بل ويدعم اختبار A/B وجمع التعليقات.

مثال آخر: يتم الاستفادة من وكلاء الذكاء الاصطناعي أيضًا في أنظمة التوجيه للسيارات ذاتية القيادة يمكن للمركبة المزوّدة بوكيل الذكاء الاصطناعي تحليل سلامة السيارة في الوقت الفعلي، والتنبؤ بحركة المرور وظروف الطريق، ومنح برنامج التشغيل أفضل الطرق وأكثرها كفاءة.  

يجب أن تكون المكاسب الإنتاجية أولوية رئيسية لأي مؤسسة، وبجانب الكفاءة، يجب أن يكون الهدف هو زيادة إنتاجية كل موظف إلى أقصى حد. وهذا يتطلب تحسين مهارات الموظفين المناسبة وتخصيص الموارد لدعم المنتجات الجديدة. الطريق الأكثر فعالية لتحقيق ذلك هو دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل تنفيذ الاستراتيجيات، والعمليات الإبداعية، وإدارة سير العمل، والصحة، والموارد، والتصنيع، والمبيعات، والتمويل، والبيع بالتجزئة، والتجارة.

يدفع الذكاء الاصطناعي المؤسسات نحو المستقبل ويعزز قدرة الموظفين البشريين على تحقيق أقصى درجات الكفاءة في بيئة العمل. لن يتحقق النجاح إلا مع الموظفين الذين يتسمون بالانفتاح على التغيير ورغبتهم في التعاون مع الذكاء الاصطناعي لاكتشاف كفاءات جديدة لم يكونوا على دراية بها سابقًا.