ما هو التنبؤ المدعوم بالذكاء الاصطناعي؟

يؤدي التنبؤ دورًا محوريًا في كل من التخطيط الاستراتيجي واحتياجات الأعمال اليومية. وعندما تكون التوقعات غير دقيقة، قد تبالغ المؤسسات في الإنتاج، أو تعاني نقصًا في المخزون، أو تنفق أكثر مما ينبغي على العمالة، أو تفوّت فرصًا للإيرادات. وحتى الأخطاء الطفيفة في التنبؤ قد تؤثر في مستويات الخدمة والتكاليف ورضا العملاء.

أصبح التنبؤ المدعوم بالذكاء الاصطناعي أمراً شائعاً بشكل متزايد لأن بيئات الأعمال باتت أكثر ديناميكية مما كانت عليه في السابق. تتحول اتجاهات السوق بسرعة أكبر، وتخلق العوامل الخارجية مثل الطقس أو التغييرات في السياسات حالة من التقلب، كما باتت الشركات الآن تتبع بيانات داخلية وخارجية أكثر بكثير مما كانت عليه في السابق.

في هذا السياق، تحتاج المؤسسات إلى أنظمة تنبؤ يمكنها التعامل مع أعداد كبيرة من المنتجات والمواقع، مع التكيف في الوقت نفسه مع الظروف المتغيرة. الهدف هو استخدام الذكاء الاصطناعي لإنتاج تنبؤات أكثر دقة.

يُستخدم التنبؤ بالذكاء الاصطناعي لدعم صناعة القرار في الحالات التي تعتمد فيها النتائج على عدد كبير من المتغيرات، أو على تقلبات متكررة، أو على تغيرات سريعة في السوق. ومن أبرز الأهداف ما يلي:

• تحسين دقة التوقعات: يقلل من الأخطاء المكلفة، مثل نفاد المخزون أو الاحتفاظ بمخزون زائد.

• تحسين تخصيص الموارد: يساعد في مواءمة العمليات التجارية لتحسين الكفاءة.

• توقع الاضطرابات واتجاهات السوق: يتيح ذلك للفرق الاستعداد بصورة أفضل للتحولات في العرض والطلب.

• تبسيط سير العمل في التنبؤ: يجعل تحديث التوقعات أسهل من خلال الأتمتة.

• دعم القرارات الاستراتيجية بالبيانات الفورية: يسمح بتحديث التوقعات باستمرار بناءً على المعلومات الجديدة.

• توسيع نطاق أعمال التنبؤ عبر العمليات العالمية: يحقق الاتساق والتوافق بين العديد من المنتجات والمناطق.

لطالما اعتمدت الشركات على التنبؤ لتحويل حالة عدم اليقين إلى خطط. تشمل هذه العملية تقدير طلب العملاء، والإيرادات، واحتياجات المخزون، والتدفق النقدي، والتوظيف حتى يتمكنوا من اتخاذ خيارات أكثر ذكاءً في تخصيص الموارد.

قبل ظهور الذكاء الاصطناعي، كان هذا العمل يُنجز غالباً عبر جداول بيانات Excel، مدعوماً بتقديرات الخبراء والنماذج الإحصائية التقليدية. لا تزال طرق التنبؤ التقليدية تلك تحظى بالأهمية، غير أن عملية التنبؤ تزداد تعقيداً بشكل مستمر. يتشكل الطلب بسرعات أكبر وبمزيد من المتغيرات.

بالإضافة إلى ذلك، تتبع الشركات الآن عدداً أكبر من الإشارات عبر المزيد من مصادر البيانات، بدءاً من المعاملات واستخدام المنتجات وصولاً إلى الأنماط المناخية والمؤشرات الاقتصادية ووسائل التواصل الاجتماعي. يؤدي تتبع هذه المعلومات إلى الحصول على بيانات أكثر ثراءً ولكن يصعب إدارتها أيضًا.

تختلف طرق التنبؤ المدعوم بالذكاء الاصطناعي في عدة جوانب:

• ثراء الميزات: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تدمج محركات أكثر (مثل العروض الترويجية، والمؤشرات الاقتصادية، وأنماط الطقس، ومزيج القنوات، وحركة المرور على الويب، وإشارات وسائل التواصل الاجتماعي) مقارنة بالأساليب التقليدية.

• الأنماط غير الخطية: يمكن لنماذج التعلم الآلي وخوارزميات التعلم الآلي التعرف على العلاقات والتفاعلات غير الخطية والتكيف معها، وهي أمور يصعب ملاحظتها في النماذج الإحصائية القياسية.

• التعلم المستمر: يمكن للأساليب المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أن تتحدث مع تدفق البيانات الجديدة، مما يساعد على الحفاظ على دقة التوقعات أثناء الاضطرابات وتغيرات السوق.

• الأتمتة: يمكن للتنبؤ المدعوم بالذكاء الاصطناعي أتمتة أجزاء من أعمال التنبؤ، مثل تحديث البيانات أو عمليات الاختبار الرجعي (backtesting). وتساعد في قابلية التوسع، حيث يمكن تطبيق الأتمتة على آلاف العناصر.

• مخاطر مختلفة: نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون سريعة الاستجابة، لكنها تعتمد بشكل كبير على جودة البيانات والتحقق الصحيح. إذا لم تكن تلك الضمانات موجودة، فقد يختلف الأداء. عادةً ما تكون النماذج التقليدية أكثر قابلية للتنبؤ ولكنها قد تغفل عن معلومات أو أنماط مهمة في البيئات الديناميكية.

في الممارسة العملية، تجمع العديد من عمليات التنبؤ بين النهجين. توفر النماذج الإحصائية الأبسط الاتساق والشفافية، بينما يُستخدم التعلم الآلي لتحسين الأداء وتحليل البيانات في المجالات التي تتوفر فيها إشارات بيانات أكثر وأنماط أكثر تعقيداً.

في معظم المؤسسات، يعمل التنبؤ بالذكاء الاصطناعي وفق دورة منتظمة. إذ تُجمع بيانات جديدة، وتُطبق التحليلات التنبؤية. وبعد هاتين الخطوتين، تُولَّد التوقعات. وفي المرحلة الأخيرة، يُقاس الأداء استنادًا إلى المقاييس الرئيسية، وتُحدَّث النماذج عند الحاجة. وبعد ذلك، يمكن استخدام هذه التوقعات في اجتماعات التخطيط، ولوحات المعلومات، والقرارات التشغيلية.

تتمثل الخطوة الأولى في التنبؤ في تحديد هدف الأعمال بوضوح. وتحدد المؤسسات ما ينبغي التنبؤ به، مثل الإيرادات أو وحدات المنتجات أو حجم المكالمات، إلى جانب الأفق الزمني المطلوب ومستوى التفاصيل.

ترتبط هذه التوقعات بقرارات محددة تتعلق بالمخزون، أو التوظيف، أو التخطيط المالي، أو غيرها من القضايا.

يتم دمج مجموعات البيانات ذات الصلة من مصادر بيانات متعددة. تشمل مصادر البيانات هذه البيانات التاريخية (مثل المبيعات، والطلبات، والاستخدام)، وبيانات سلوك المستهلك، والعوامل الخارجية (مثل المؤشرات الاقتصادية، وأنماط الطقس)، بالإضافة إلى الإشارات السلوكية المستمدة من النشاط عبر الإنترنت أو وسائل التواصل الاجتماعي.

يتم فحص البيانات بحثاً عن الأخطاء، والقيم المفقودة، والتناقضات. يتم توحيد فئات مثل المنتجات والمناطق والفترات الزمنية، بحيث يصطف كل شيء بشكل صحيح.

عادة ما تقوم المؤسسات بتقييم نماذج التنبؤ المتعددة، بما في ذلك النماذج الإحصائية الكلاسيكية، ونماذج التعلم الآلي، وأساليب التعلم العميق، مثل الشبكات العصبية.

يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي هذه على اكتشاف الأنماط عبر العديد من المتغيرات في وقت واحد. على سبيل المثال، يمكنهم إدراك أن تأثير التسعير أو العروض الترويجية أو الطقس قد يتغير حسب الموسم أو المنطقة أو شريحة العملاء. تسمح لهم هذه العملية برصد علاقات أكثر تعقيداً من مجرد الاتجاهات الخطية البسيطة.

لتقييم التوقعات، تتحقق الفرق من مدى تطابق التوقعات السابقة مع النتائج الواقعية. يقومون بفحص حجم الأخطاء، وما إذا كان النموذج يميل إلى الإفراط في التنبؤ أو التقصير فيه، وما قد تعنيه هذه الأخطاء بالنسبة للأعمال. وقد يتحققون أيضًا من التحيز ومعايير أخرى.

يتم أيضًا اختبار النماذج بشكل رجعي—مما يعني أنه يتم اختبارها في فترات زمنية سابقة أولاً لمعرفة كيفية أدائها—من أجل قياس الموثوقية في المستقبل.

بعد التحقق من صحة التوقعات، تُدمج في لوحات المعلومات أو أنظمة المؤسسة أو أدوات التخطيط التي تعتمد عليها. كما تدعم كثير من الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي الأتمتة، مما يتيح لها إجراء التحديثات عند توافر بيانات جديدة أو بيانات في الوقت الفعلي.

نظرًا لأن الأسواق وسلوك العملاء يتغيرون بمرور الوقت، يتم فحص أنظمة التنبؤ بانتظام للتأكد من أنها لا تزال تعمل بشكل جيد. إذا انخفضت الدقة أو تغيرت أنماط البيانات، يتم تحديث النماذج وإعادة تدريبها.

تساعد عمليات المراجعة والاعتماد الواضحة في الحفاظ على موثوقية التوقعات.

تعتمد المؤسسات على التنبؤ المدعوم بالذكاء الاصطناعي لتحسين جودة وسرعة التخطيط:

• تحسين دقة التنبؤ: من خلال استخدام نماذج التعلم الآلي والاستفادة من مجموعة أوسع من مصادر البيانات، يقدم التنبؤ المدعوم بالذكاء الاصطناعي توقعات أكثر دقة من الأساليب التي تعتمد على مدخلات محدودة. تُعَد هذه الدقة ذات قيمة خاصة في البيئات المتقلبة التي تشهد تغيرات سريعة في السوق واضطرابات دورية.

• دورات التنبؤ الأسرع: تسمح الأتمتة المدمجة بتحديث التوقعات عند توفر بيانات جديدة، مما يقلل من التحديثات اليدوية ويقصر الجداول الزمنية للتخطيط. تساعد هذه العملية الفرق على الاستجابة بسرعة أكبر والحفاظ على توافق عملية التنبؤ مع الظروف الحالية.

• تخصيص أفضل للموارد: قد تؤدي التوقعات الأكثر موثوقية للطلب والمبيعات والنتائج المالية إلى قرارات أذكى وقائمة على البيانات بشأن المخزون والتوظيف والميزانيات. وعندما تتحسن التوقعات، تستطيع المؤسسات مواءمة العرض والعمالة والموارد المالية بصورة أفضل مع الطلب المتوقع.

• زيادة قابلية التوسع: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي إنتاج وتحديث أعداد كبيرة من التوقعات في نفس الوقت. تساعد هذه القدرة المؤسسات النامية على إدارة التعقيد دون جهد يدوي إضافي.

• دعم أقوى لصناعة القرار: بدلًا من تقديم رقم واحد فقط، تعرض العديد من أدوات التنبؤ بالذكاء الاصطناعي نطاقًا من النتائج المحتملة، وتتيح للفرق استكشاف سيناريوهات مختلفة. وتساعد هذه العملية القادة على فهم ما قد يحدث في ظل افتراضات مختلفة، واتخاذ قرارات أكثر ثقة، ولا سيما عندما تكون المخاطر كبيرة.

يحقق التنبؤ المدعوم بالذكاء الاصطناعي نتائج قوية عند تطبيقه بعناية، لكنه لا يخلو من التحديات. وتشمل القضايا التي يجب مراعاتها ما يلي:

• جودة البيانات: تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات عالية الجودة ودقيقة ومنظمة بشكل جيد. إن ملكية البيانات وحوكمتها الواضحة ضرورية للمساعدة في الحفاظ على الأداء.

• الظروف المتغيرة: يمكن لتحولات السوق أو اللوائح الجديدة أو اضطرابات العرض أن تغير الأنماط. تساعد المتابعة الدورية وإعادة التدريب على إبقاء التنبؤات متماشية مع الوضع الحالي.

• الشفافية والثقة: يحتاج صناع القرار إلى الشعور بالراحة في استخدام التنبؤات. إن القدرة على رؤية العوامل المؤثرة على الأرقام—والتساؤل عنها أو تعديلها عند الحاجة—يساعد على بناء الثقة.

• العمليات التشغيلية: يتطلب نظام التنبؤ الفعال بالذكاء الاصطناعي المراقبة، والتحكم في الإصدارات، والتكامل ضمن سير العمل التخطيطي.

إن فهم هذه الاعتبارات يُعد أمراً أساسياً لضمان نشر التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بالاعتماد على البيانات الصحيحة والحوكمة السليمة والتوافق مع أهداف العمل.