الجواب البسيط هو أن العمل اليدوي هو السائد حاليًا، رغم أنه قد يأتي يوم تُنجز فيه معظم الأعمال اليدوية الحالية بواسطة أجهزة روبوتية يتحكم فيها الذكاء الاصطناعي. في الوقت الحالي، يمكن برمجة الذكاء الاصطناعي الخالص للعديد من المهام التي تتطلب التفكير والذكاء، بشرط أن يتم جمع الذكاء رقميًا واستخدامه لتدريب نظام الذكاء الاصطناعي. لم يبدأ الذكاء الاصطناعي بعد في تحميل غسالة الأطباق بعد العشاء — ومع ذلك يمكنه أن يساعد في إنشاء ملخص قانوني أو تصميم منتج جديد أو كتابة رسالة إلى الجدة.
من المدهش أن ترى ما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفعله. ولكن ما أفضل الاستخدامات التجارية؟ لقد أعجبتني فكرة تجميع نسخة من لوحة الموناليزا على طريقة Vincent van Gough، ولكن في كم مرة سيزيد ذلك الأرباح؟ فيما يلي 27 طريقة مثمرة يمكن أن تساعد فيها حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين أرباح الأعمال.
يساعد الذكاء الاصطناعي على التفاعل مع العملاء في الوقت الفعلي باستخدام الذكاء الاصطناعي الحواري. تستخدم الاستعلامات القائمة على الصوت معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتحليل المشاعر للتعرف على الكلام حتى تتمكن من بدء المحادثات على الفور. بفضل استخدام خوارزميات التعلم الآلي، يمكن للذكاء الاصطناعي فهم ما يقوله العملاء وكذلك نبرتهم - ويمكنه توجيههم إلى وكلاء خدمة العملاء عند الحاجة.
باستخدام تحويل النص إلى كلام ومعالجة اللغات الطبيعية، يمكن للذكاء الاصطناعي الرد على الفور على الاستفسارات والتعليمات النصية. لا حاجة لجعل العملاء ينتظرون للحصول على إجابات للأسئلة الشائعة لديهم أو اتخاذ الخطوة التالية للشراء. كما يُسهم وكلاء خدمة العملاء الرقميين في تعزيز رضا العملاء من خلال تمكين وكلاء خدمة العملاء البشريين من تقديم دعم أفضل وأسرع.
يُعد استخدام الذكاء الاصطناعي فعالاً لإنشاء تجارب مخصصة على نطاق واسع من خلال روبوتات المحادثة والمساعدين الرقميين وواجهات العملاء. باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، يمكن لهذه الأنظمة تقديم تجربة مخصصة وإعلانات مستهدفة للعملاء والمستخدمين. على سبيل المثال، يذكّر موقع Amazon العملاء بإعادة طلب منتجاتهم الأكثر شراءً ويعرض لهم المنتجات ذات الصلة أو الاقتراحات.
تعمل McDonald’s على بناء حلول ذكاء اصطناعي لخدمة العملاء باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي الموجودة في IBM watsonx ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتسريع تطوير تقنية استلام الطلبات بشكل مؤتمت (AOT). سيساعد هذا التسريع على توسيع نطاق تقنية استلام الطلبات بشكل مؤتمت (AOT) عبر الأسواق والمساعدة على معالجة عمليات التكامل، بما في ذلك المزيد من اللغات واللهجات واختلافات القوائم. في Spotify، سيقترحون فنانًا جديدًا لمتعة الاستماع لدى العميل. سيقدم YouTube موجزًا منسقًا للمحتوى يناسب اهتمامات العملاء.
تستخدم محركات التوصية بيانات سلوك المستهلك وخوارزميات الذكاء الاصطناعي للمساعدة على اكتشاف اتجاهات البيانات. من خلال تحليل المقاييس الرئيسية، يمكن للشركات إعداد إستراتيجيات أكثر فاعلية للبيع الإضافي والبيع العابر، ما يؤدي إلى توصيات إضافية أكثر فائدة للعملاء في أثناء تسجيل الخروج بالنسبة إلى تجار التجزئة عبر الإنترنت. تشمل الاستخدامات الأخرى ما يلي:
تعمل ميزة التعرف على الأوجه على تشغيل الهواتف الذكية والمساعدين الصوتيين الذين يتم تشغيلهم بواسطة التعلم الآلي، بينما يستخدم Siri من Apple وAlexa من Amazon وGoogle Assistant وMicrosoft Copilot NLP للتعرف على ما يقوله الأشخاص ثم الاستجابة له بشكل مناسب. تستفيد الشركات أيضًا من التعلم الآلي (ML) في كاميرات الهواتف الذكية من أجل
يتم تشغيل المساعدين الافتراضيين أو المساعدون الصوتيين، مثل Alexa من Amazon وSiri من Apple، بواسطة الذكاء الاصطناعي. يمكن لهؤلاء المساعدين تزويد المستخدمين بإشعارات وتذكيرات وتحديثات في الوقت المناسب، ما يعزز مشاركة المستخدمين ورضاهم. عندما يطرح شخص ما سؤالاً عبر الكلام أو النص، يبحث نموذج التعلم الآلي (ML) عن الإجابة أو يتذكر أسئلة مماثلة تم طرحها من قبل. تقنية واحدة يمكن أن تقوي روبوتات المراسلة، مثل تلك المستخدمة في Facebook Messenger وSlack—في حين يجمع Google Assistant وCortana و IBM watsonx Assistant معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم الأسئلة والطلبات واتخاذ الإجراءات المناسبة وإنشاء الردود.
الذكاء الاصطناعي يمكنه جذب القوى العاملة المعتمدة على المهارات وتطويرها والاحتفاظ بها. كما يمكنه فحص سيل من الطلبات وفرزها وتمريرها إلى أعضاء فريق الموارد البشرية بدقة. يمكن أتمتة مهام تقييم الترقيات يدويًا، ما يسهل الحصول على رؤى مهمة للموارد البشرية مع رؤية أوضح، على سبيل المثال للموظفين المرشحين للترقيات وتقييم أدائهم وفقًا للمعايير الرئيسية. وكذلك الإجابة عن الأسئلة الروتينية لدى الموظفين بسرعة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
النشرة الإخبارية الخاصة بالمجال
ابقَ على اطلاع دومًا بأهم—اتجاهات المجال وأكثرها إثارة للفضول—بشأن الذكاء الاصطناعي والأتمتة والبيانات وغيرها الكثير مع نشرة Think الإخبارية. راجع بيان الخصوصية لشركة IBM.
سيتم تسليم اشتراكك باللغة الإنجليزية. ستجد رابط إلغاء الاشتراك في كل رسالة إخبارية. يمكنك إدارة اشتراكاتك أو إلغاء اشتراكك هنا. راجع بيان خصوصية IBM لمزيد من المعلومات.
الذكاء الاصطناعي التوليدي أدوات تعتمد على قدرات الذكاء الاصطناعي محدودة الذاكرة للتنبؤ بالكلمة أو العبارة أو العنصر المرئي التالي داخل المحتوى الذي تنشئه. يمكن أن يزيد الذكاء الاصطناعي التوليدي من قيمة إنشاء المحتوى عن طريق إنشاء نصوص وصور ومحتويات أخرى عالية الجودة بناءً على البيانات المستخدمة في التدريب.
تساعد IBM Research عملاءها على استخدام النماذج التوليدية لكتابة تعليمات برمجية عالية الجودة بشكل أسرع، واكتشاف جزيئات جديدة، وتدريب روبوتات المحادثة الجديرة بالثقة التي تعتمد على بيانات المؤسسة. يستخدم فريق IBM الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء بيانات اصطناعية لبناء نماذج ذكاء اصطناعي أكثر قوة وجدارة بالثقة وتمثيل البيانات الواقعية المحمية بقوانين الخصوصية وحقوق النشر.
يمكن تدريب الأنظمة الخبيرة على مجموعة بيانات — البيانات الوصفية المستخدمة لتدريب نموذج التعلم الآلي — لمحاكاة عملية اتخاذ القرار البشري واستخدام هذه الخبرة لحل المشكلات المعقدة. تستطيع هذه الأنظمة تقييم كميات ضخمة من البيانات لكشف الأنماط والاتجاهات واتخاذ القرارات. كما تساعد الشركات في التنبؤ بالأحداث المستقبلية وتحليل أسباب الأحداث الماضية.
تسمح رؤية الكمبيوتر المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتقسيم وتجزئة الصور، وذلك يتضمن مجموعة كبيرة من حالات الاستخدام، بما في ذلك المساعدة في التشخيص في مجال التصوير الطبي، وأتمتة الحركة للروبوتات والسيارات ذاتية القيادة، والتعرُّف على الأشياء المهمة في صور الأقمار الصناعية ووضع علامات على الصور في وسائل التواصل الاجتماعي. يعمل نظام رؤية الكمبيوتر كذلك على الشبكات العصبية، التي تُمكِّن الأنظمة من استخراج معلومات مفيدة من الصور الرقمية ومقاطع الفيديو وغيرها من المدخلات المرئية.
هناك العديد من الفوائد لاستخدام الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات (AIOps). من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات تقنية المعلومات، يمكن للشركات استخدام قوة الكبيرة لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والبيانات الكبيرة ونماذج التعلم الآلي (ML) لأتمتة وتبسيط عمليات العمل التشغيلي ومراقبة توافق الأحداث وتحديد السببية.
الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات يُعد واحدًا من أسرع الطرق لتعزيز عائد استثمارات التحول الرقمي. وغالبًا ما تتركز التطبيقات التلقائية بالكامل على الجهود المبذولة لتحسين الإنفاق وتحقيق كفاءة عمليات أفضل ودمج التكنولوجيات الجديدة والمبتكرة، ما يؤدي بشكل أكثر إلى تجربة أفضل للعملاء. من بين المزايا الأخرى للذكاء الاصطناعي بناء نظم تقنية معلومات أكثر استدامة وتحسين أنظمة التكامل المستمر أو خطوط التوصيل المستمر (CI/CD).
تستخدم الشركات الرائدة الآن الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحديث التطبيقات وعمليات تقنية المعلومات للمؤسسات، بما في ذلك أتمتة عمليات الترميز والنشر والتوسع. ففي مجال التطوير، يمكن للمطورين إدخال أمر برمجي كجملة إنجليزية بسيطة من خلال واجهة لغة طبيعية وتوليد الرمز تلقائيًا. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مع قدرات توليد التعليمات البرمجية تمكين مُطورِي السحابة الهجينة على مختلف مستويات الخبرة من ترحيل التعليمات البرمجية للتطبيقات القديمة وتحديثها على نطاق واسع إلى منصات مستهدفة جديدة مع تعزيز اتساق التعليمات البرمجية وتقليل أخطائها وزيادة السرعة.
حيث يُعد التأكد من أداء التطبيقات بشكل متسق ومستمر— من دون الإفراط في التجهيز والإنفاق — حالة استخدام مهمة لعمليات الذكاء الاصطناعي في عمليات تقنية المعلومات (AIOps). الأتمتة هي المفتاح لتحسين تكاليف السحابة وفرق تكنولوجيا المعلومات، بغض النظر عن مدى مهارتهم. فهي لا تملك دائمًا القدرة على تحديد التكوينات الدقيقة للحوسبة والتخزين وقاعدة البيانات اللازمة لتقديم الأداء بأقل تكلفة. برمجيات الذكاء الاصطناعي يمكنها تحديد متى وكيف يتم استخدام الموارد ومطابقة الطلب الفعلي في الوقت الفعلي.
للمساعدة على ضمان توفر الخدمة من دون انقطاع، تستخدم المؤسسات الرائدة القدرات في تحليل السبب الأساسي في الوقت الفعلي والتي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والأتمتة الذكية. يمكن أن يمنح الذكاء الاصطناعي فرق عمليات المعلومات القدرة على تحديد أسباب سببية للحوادث بسرعة وتنفيذ الإجراءات الفورية لتقليل متوسط الوقت بين الحوادث (MTBF) ومتوسط الوقت اللازم لإصلاحها (MTTR).
تعمل حلول منصة الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات (AIOps) أيضًا على دمج البيانات من مصادر متعددة وربط الأحداث بالحوادث، مما يمنح رؤية واضحة لبيئة تكنولوجيا المعلومات بالكامل من خلال تصورات البنية التحتية الديناميكية وقدرات الذكاء الاصطناعي المتكاملة وإجراءات المعالجة المقترحة.
بفضل استخدام إدارة تكنولوجيا المعلومات التنبئية، يمكن لفرق تكنولوجيا المعلومات استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة عمليات تكنولوجيا المعلومات والشبكات لحل الحوادث بسرعة وكفاءة. ويمكنها أيضًا منع حدوث المشكلات بشكل استباقي قبل حدوثها، وتحسين تجربة المستخدمين وخفض تكلفة المهام الإدارية وتقليل عددها. للمساعدة في القضاء على تكدس الأدوات، يمكن لمنصة الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات على مستوى المؤسسات توفير رؤية شاملة لعمليات تكنولوجيا المعلومات على نافذة مركزية للمراقبة والإدارة.
يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام التعلم الآلي لتقديم ميزات الأمن الإلكتروني المحسّنة بعدة طرق:
تعمل هذه الحلول التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي على تعزيز إدارة المخاطر من خلال تحديد نقاط الضعف بشكل استباقي والتخفيف من حدة التهديدات وتقليل الأثر المحتمل لاختراق الأمن.
لا يقتصر الذكاء الاصطناعي فقط على طلب قصيدة هايكو التي كتبتها قطة. حيث تتعامل الروبوتات مع الأشياء المادية وتنقلها. في البيئات الصناعية، يمكن الذكاء الاصطناعي الضيق أداء مهام روتينية متكررة تتضمن التعامل مع المواد والتجميع وفحص الجودة. ويمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الجراحين من خلال مراقبة العناصر الحيوية واكتشاف المشكلات المحتملة أثناء المعليات الجراحية.
أما في قطاع الزراعة، فيمكن للآلات الذكية تنفيذ مهام مستقلة مثل تشذيب النباتات والنقل والتخفيف وزرع البذور والرش. باستخدام رؤية الكمبيوتر، يمكن لأجهزة المنزل الذكية مثل iRobot Roomba تحريكها داخل المنزل واستخدام البيانات المخزنة في الذاكرة لفهم مستوى تقدمها. وإذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي توجيه جهاز Roomba، فيمكنه أيضًا توجيه السيارات ذاتية القيادة على الطرق السريعة والروبوتات الذين ينقلون البضائع في مركز التوزيع أو في الدوريات الخاصة بالأمن.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في الصيانة التنبئية من خلال تحليل البيانات مباشرةً من الآلات لتحديد المشكلات وتحديد الصيانة المطلوبة. كما يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين الكفاءة الميكانيكية وتقليل انبعاثات الكربون في المحركات. يمكن أن تستخدم جداول الصيانة التحليلات التنبئية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتوفير كفاءات أكبر.
الذكاء الاصطناعي يمكنه المساعدة في التنبؤات. على سبيل المثال، يمكن لوظيفة سلسلة التوريد استخدام الخوارزميات للتنبؤ بالاحتياجات المستقبلية والوقت اللازم لشحن المنتجات لاستلامها في الوقت المناسب. هذه القدرة يمكن أن تساعد في إنشاء كفاءات جديدة، وتقليل المخزون الزائد، والمساعدة في التعويض عن إغفال إعادة الطلب.
يمكن للذكاء الاصطناعي تشغيل المهام والأدوات في أي صناعة تقريبًا لتعزيز الكفاءة والإنتاجية. الذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر الأتمتة الذكية لتبسيط عمليات الأعمال التي كانت عبارة عن مهام يدوية أو تعمل على أنظمة الإرث - والتي يمكن أن تكون الأتمتة الذكية كثيفة الموارد ومكلفة وعرضة للخطأ البشري. فيما يلي بعض الصناعات التي تستفيد من القوة المضافة للذكاء الاصطناعي.
بفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يستطيع مصنعو السيارات التنبؤ بالإنتاج وتعديله وفقًا للتغيرات في العرض والطلب بشكل أكثر فعالية. يمكنهم تبسيط سير العمل لزيادة الكفاءة وتقليل المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً ومخاطر الخطأ في الإنتاج والدعم والمشتريات وغيرها من المجالات. تساعد الروبوتات في تقليل الحاجة إلى العمل اليدوي وتحسين اكتشاف العيوب، ما يوفر سيارات أفضل الجودة للعملاء بتكلفة مُنخفضة للأعمال.
في مجال التعليم والتدريب، يمكن للذكاء الاصطناعي تخصيص المواد التعليمية لتناسب احتياجات كل طالب على حدة. يمكن للمعلمين والمدربين استخدام تحليلات الذكاء الاصطناعي لمعرفة النقاط التي قد يحتاج فيها الطلاب إلى إيلاء المزيد من المساعدة والاهتمام. بالنسبة إلى الطلاب الذين يميلون إلى سرقة أوراقهم أو واجباتهم المدرسية، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في اكتشاف المحتوى المنسوخ. ويمكن أن تساعد أدوات ترجمة اللغة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وخدمات النسخ في الوقت الفعلي غير الناطقين بها على فهم الدروس.
يمكن للشركات العاملة في قطاع الطاقة زيادة قدرتها التنافسية من حيث التكلفة من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات للتنبؤ بالطلب والحفاظ على الطاقة وتحسين مصادر الطاقة المتجددة وإدارة الشبكة الذكية. بفضل إدخال الذكاء الاصطناعي في عمليات توليد الطاقة ونقلها وتوزيعها، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحسين دعم العملاء، ما يحرر الموارد للابتكار. وبالنسبة إلى العملاء الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي الذي يقدمه المورّدون، يمكنهم فهم استهلاكهم للطاقة بشكل أفضل واتخاذ خطوات لتقليل استهلاك الطاقة خلال فترات ذروة الطلب.
تساعد العمليات المالية المدعومة بالذكاء الاصطناعي (الشؤون المالية + عمليات التطوير) المؤسسات المالية على تفعيل قرارات الإنفاق السحابية القائمة على البيانات لتحقيق التوازن الآمن بين التكلفة والأداء لتقليل إجهاد التنبيه وإهدار الميزانية. يمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي استخدام التعلم الآلي والتعلم العميق الكشف عن المعاملات المشبوهة أو المشتركة بشكل غير معتاد. يمكن للبنوك والمقرضين الآخرين استخدام خوارزميات تصنيف التعلم الآلي (ML) والنماذج التنبئية لاقتراح قرارات بشأن القروض.
تستخدم العديد من معاملات سوق الأوراق المالية التعلم الآلي (ML) مع عقود من بيانات سوق الأوراق المالية للتنبؤ بالاتجاهات واقتراح ما إذا كان سيتم الشراء أو البيع ومتى تُجرى عملية الشراء أو البيع. كما يمكن للتعلم الآلي (ML) إجراء التداول الخوارزمي من دون تدخل بشري. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي التنبؤ بالأنماط وتحسين الدقة وخفض التكاليف وتقليل مخاطر الخطأ البشري.
يستخدم قطاع الرعاية الصحية الأتمتة الذكية مع المعالجة اللغوية الطبيعية لتوفير نهج متسق للتحليل البياني والتشخيص والعلاج. يتطلب استخدام روبوتات المحادثة في مواعيد الرعاية الصحية عن بُعد تدخلاً بشريًا أقل، وغالبًا ما يتطلب وقتًا أقصر للتشخيص.
في الموقع، يمكن استخدام التعلم الآلي في التصوير الإشعاعي، مع استخدام رؤية الكمبيوتر التي تدعم الذكاء الاصطناعي بشكل عام لتحليل صور الثدي والفحص المبكر لسرطان الرئة. يمكن أيضًا تدريب التعلم الآلي على وضع خطط العلاج وتصنيف الأورام والعثور على كسور العظام واكتشاف الاضطرابات العصبية.
يُستخدم التعلم الآلي (ML) في البحث الجيني وتعديل الجينات وتسلسل الجينوم لتحديد كيفية تأثير الجينات على الصحة. يمكن أن يحدد التعلم الآلي (ML) العلامات الجينية والجينات التي قد تستجيب لعلاج أو دواء معين ويمكن أن تسبب آثارًا جانبية كبيرة لدى بعض الأشخاص.
باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن لشركات خدمات التأمين تقليل الحاجة للحسابات اليدوية للأسعار أو المدفوعات وتبسيط معالجة المطالبات والتقييمات. تساعد الأتمتة الذكية شركات خدمات التأمين أيضًا على الالتزام بلوائح الامتثال بسهولة أكبر من خلال ضمان تلبية المتطلبات. وبهذه الطريقة تتمكن أيضًا من حساب مخاطر الفرد أو الجهة وحساب معدل التأمين المناسب.
الذكاء الاصطناعي المتقدم مع التحليلات يمكن أن يساعد الشركات المصنعة في إنشاء معارف تنبئية حول اتجاهات السوق. الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يسرع ويحسن تصميم المنتجات بمساعدة الشركات في إنشاء خيارات تصميم متعددة. يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا على تقديم اقتراحات لتعزيز الكفاءة الإنتاجية. باستخدام البيانات السابقة للإنتاج، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي التنبؤ بأعطال المعدات أو تحديد موقعها فور حدوثها، ثم اقتراح التعديلات المناسبة، أو تقديم حلول للإصلاح، أو تحديد قطع الغيار اللازمة. كما يعمل الذكاء الاصطناعي على تعزيز إدارة سلسلة التوريد من خلال تحسين مستويات المخزون والتنبؤ بنقص المواد وتحسين الخدمات اللوجستية لخلق تدفق سلس للإنتاج.
في مجال علوم الحياة ، يتطلب اكتشاف الأدوية وإنتاجها جمع كميات ضخمة من البيانات وتنظيمها ومعالجتها وتحليلها. قد يؤدي الاعتماد على الأساليب اليدوية في التطوير والاختبار إلى حدوث أخطاء حسابية واستهلاك كمية كبيرة من الموارد. وعلى النقيض من ذلك، يُعد إنتاج لقاحات كوفيد-19 في وقت قياسي مثالاً على كيفية تمكين الأتمتة الذكية من تحسين سرعة الإنتاج وجودته.
لقد أصبح الذكاء الاصطناعي بمثابة السلاح السري الذي يستخدمه تجار التجزئة لفهم وتلبية متطلبات المستهلكين المتزايدة فهمًا أفضل. ومع التسوُّق المخصص جدًا عبر الإنترنت ونماذج التسوق المباشرة إلى المستهلك وخدمات التوصيل التي تتنافس مع شركات البيع بالتجزئة، أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي يساعد تجار البيع بالتجزئة وشركات التجارة الإلكترونية على تحسين خدمة العملاء، وتخطيط حملات التسويق، وإحداث تحول في قدرات المواهب والتطبيقات. كما يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في تحسين إدارة المخزون.
يتميز الذكاء الاصطناعي التوليدي بقدرته على التعامل مع مصادر البيانات المتنوعة مثل رسائل البريد الإلكتروني، والصور، ومقاطع الفيديو، وملفات الصوت، ومحتوى وسائل التواصل الاجتماعي. تشكل هذه البيانات غير المنظمة الأساس لإنشاء النماذج والتدريب المستمر للذكاء الاصطناعي التوليدي، ما يساعد على الحفاظ على كفاءته وتقديم قيمة على المدى الطويل. استخدام هذه البيانات غير المنظمة يمكن أن يقدم مزايا لعدة جوانب من عمليات تجارة التجزئة، مثل تحسين خدمة العملاء من خلال روبوتات المحادثة وتسهيل توجيه رسائل البريد الإلكتروني الأكثر فعالية. من الممكن أن تشمل هذه الفوائد توجيه المستخدمين إلى الموارد المناسبة، سواء أكان ذلك من خلال ربطهم بالوكيل المناسب أو إرشادهم إلى الأدلة التفاعلية والأسئلة الشائعة.
الذكاء الاصطناعي (AI) يوجه العديد من أنظمة النقل في الوقت الحاضر. على سبيل المثال، تستخدم خرائط Google خوارزميات التعلم الآلي (ML) للتحقق من حالة حركة المرور الحالية، وتحديد أسرع طريق، واقتراح أماكن "لاستكشاف مكان قريب" وتقدير أوقات الوصول.
تستخدم تطبيقات مشاركة الرحلات مثل Uber وLyft التعلم الآلي لمطابقة الركاب بالسائقين، وتحديد الأسعار، ومتابعة حركة المرور، وتحليل حالة المرور في الوقت الفعلي مثلما تفعل خرائط جوجل، وذلك لتحسين مسارات القيادة وتقدير أوقات الوصول.
رؤية الكمبيوتر توجه السيارات ذاتية القيادة. تساعد خوارزميات التعلم الآلي (ML) غير الخاضعة للإشراف السيارات ذاتية القيادة على جمع البيانات من الكاميرات وأجهزة الاستشعار لفهم البيئة المحيطة بها، ما يمكّنها من اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي.
يبدو أن الكثير مما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله يثير الدهشة، ولكن كثيرًا مما يُذاع في وسائل الإعلام العامة يكون ترفيهيًا سطحيًا أو مخيفًا بعض الشيء. ما هو متاح الآن للأعمال هو أداة قوية بشكل ملحوظ يمكن أن تساعد العديد من الصناعات والمناصب على اتخاذ خطوات وإحراز تقدم كبير. يُرجى الأخذ في الحسبان أن الشركات التي لا تستكشف وتتبنى أكثر حالات استخدام الذكاء الاصطناعي فائدة ستواجه قريبًا عجزًا شديدًا في قدرتها التنافسية. ترقب أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر فائدة، مثل IBM® watsonx.ai™، وإتقانها الآن سيؤتي ثمارًا عظيمة.
لقد استطلعنا آراء 2000 مجموعة حول مبادرات الذكاء الاصطناعي لديها لمعرفة ما ينجح وما لا ينجح وكيف يمكنك المضي قدمًا.
™IBM® Granite هي مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة والموثوق بها وذات الأداء العالي والتي صُمِمَت خصيصًا للأعمال وجرى الارتقاء بها على النحو الأمثل لتوسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي لديك. استكشف خيارات اللغة والتعليمات البرمجية والسلاسل الزمنية والدرابزين.
اطّلع على كتالوجنا الشامل الذي يضم أكثر من 100 دورة تدريبية عبر الإنترنت من خلال شراء اشتراك فردي أو متعدد المستخدمين اليوم، سيتيح لك هذا توسيع نطاق مهاراتك عبر مجموعة من منتجاتنا، وكل ذلك بسعر واحد مُغرٍ.
وقد صُمم المنهج، الذي يقوده كبار قادة الفكر لدى IBM، لمساعدة قادة الأعمال على اكتساب المعرفة اللازمة لتحديد أولويات استثمارات الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تدفع عجلة النمو.
هل ترغب في زيادة عائد استثماراتك في الذكاء الاصطناعي؟ تعرّف على كيفية تأثير توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي التوليدي في المجالات الرئيسية، من خلال مساعدة أفضل العقول لديك على وضع حلول مبتكرة جديدة وطرحها.
تعرّف على كيفية دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلّم الآلي بثقة في أعمالك
تعمّق في العناصر الثلاثة ذات الأهمية البالغة لإستراتيجية الذكاء الاصطناعي القوية: إنشاء ميزة تنافسية، وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي عبر الأعمال، وتطوير الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة.