أكثر حالات استخدام الذكاء الاصطناعي قيمة للأعمال

ويُستخدم الذكاء الاصطناعي لمعالجة مجموعة متزايدة من التحديات وحالات الاستخدام في قطاع الأعمال. وتوظف الفرق في مختلف القطاعات والوظائف المؤسسية الذكاء الاصطناعي لتحسين تجارب العملاء، وزيادة الإنتاجية، وإدارة العمليات، ودعم اتخاذ القرار. وفي حين ركزت المبادرات الأولى للذكاء الاصطناعي على أتمتة المهام الروتينية، فإن تطبيقاته الحالية تساعد المؤسسات على معالجة تحديات أكثر تعقيدًا، واكتشاف فرص جديدة للنمو.

وترتبط أنجح مبادرات الذكاء الاصطناعي بأهداف أعمال محددة ونتائج قابلة للقياس. ومع استمرار تطور قدراته، سيتسع نطاق تطبيقاته العملية في بيئات الأعمال. وتبرز الأمثلة التالية بعضًا من أبرز الطرق التي تستفيد بها المؤسسات من الذكاء الاصطناعي لتحسين نتائج أعمالها.

يحسن الذكاء الاصطناعي تجربة العملاء من خلال توفير تفاعلات أكثر سلاسة وتخصيصًا عبر مختلف مراحل رحلة العميل. وتحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من بيانات العملاء لمساعدة المؤسسات على فهم تفضيلاتهم بصورة أفضل، واستباق احتياجاتهم، وتخصيص التجارب في الوقت الفعلي.

يتيح الذكاء الاصطناعي تقديم توصيات مخصصة تساعد المؤسسات على توفير منتجات وخدمات ومحتوى ذي صلة. ومن خلال دمج البيانات المستمدة من القنوات الإلكترونية، والأجهزة المحمولة، والمتاجر، ووسائل التواصل الاجتماعي، تستطيع المؤسسات تقديم تجربة متسقة عبر جميع قنوات التفاعل. ويتيح هذا الترابط للعملاء الانتقال بسلاسة بين مختلف نقاط التواصل.

ويعمل تحليل المشاعر على تحليل آراء العملاء ويحدد فرص تحسين مستويات الرضا وتعزيز الولاء. وتدمج كثير من المؤسسات أيضًا الذكاء الاصطناعي في أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) لأتمتة المهام الروتينية، وتحسين اتخاذ القرار، وتعزيز التفاعل مع العملاء.

تظل خدمة العملاء أحد أكثر مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي شيوعًا وأهمية. وتستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي للإجابة عن استفسارات العملاء، ومعالجة المشكلات الشائعة، وتقديم الدعم عبر القنوات الرقمية، بما في ذلك المواقع الإلكترونية، وتطبيقات الأجهزة المحمولة، ومنصات المراسلة، ومراكز الاتصال. في الواقع، أفادت المؤسسات المتقدمة في اعتماد الذكاء الاصطناعي، وهي المؤسسات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في وظائف خدمة العملاء أو تعمل على تحسين استخدامه فيها، بزيادة قدرها 17% في رضا العملاء.¹

وتستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة فهم اللغة الطبيعية، والوصول إلى قواعد المعرفة، وإرشاد العملاء خلال المهام التي كانت تتطلب سابقًا تدخلًا بشريًا. تستخدم العديد من المؤسسات روبوتات المحادثة،، والوكلاء الافتراضيين، وأنظمة وأنظمة الذكاء الاصطناعي التحاورية المعتمدة على النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لتقديم الدعم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.

تعزز أتمتة مراكز الاتصال وأدواتها من كفاءة فرق خدمة العملاء. يستخدم موظفو خدمة العملاء أدوات دعم الموظفين المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتلخيص المحادثات، واسترجاع المعلومات ذات الصلة، واقتراح الردود، وأتمتة توثيق ما بعد المكالمات. وتحد هذه الإمكانات من الأعمال الإدارية، وتمنح الموظفين وقتًا أكبر للتعامل مع احتياجات العملاء الأكثر تعقيدًا.

وعند توظيف الذكاء الاصطناعي بصورة فعالة، فإنه يساعد المؤسسات على تحسين سرعة الاستجابة، وخفض تكاليف الدعم، وتوفير تجربة أكثر اتساقًا عبر مختلف قنوات التواصل.

لطالما أسهمت بيانات العملاء في توجيه قرارات الأعمال. ويتيح الذكاء الاصطناعي للمؤسسات الارتقاء بالتخصيص إلى مستويات أكثر تقدمًا من خلال مواءمة التفاعلات، والتوصيات، والمحتوى مع كل مستخدم في الوقت الفعلي.

وتستخدم المؤسسات التخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي لتقديم توصيات وتجارب أكثر ملاءمة. وتحلل محركات التوصيات سجل المشتريات، ونشاط التصفح، واستخدام المنتجات، وغيرها من المؤشرات لتحديد المنتجات، والخدمات، والعروض الملائمة.

وتستطيع منصات التخصيص تكييف المحتوى، والتوصيات، والعروض أثناء تفاعل العملاء بدلًا من الاعتماد على شرائح الجمهور المحددة مسبقًا فقط. كما يساعد الذكاء الاصطناعي فرق المبيعات على تحديد فرص البيع المتقاطع والبيع الإضافي من خلال إبراز المنتجات أو الخدمات التي تكمل مشتريات العملاء الحالية.

ويستخدم تجار التجزئة، ومنصات البث، والمؤسسات المالية، ومقدمو خدمات الرعاية الصحية التخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي لفهم احتياجات العملاء بصورة أفضل وتقديم تجارب أكثر ملاءمة. ويسهم التخصيص الفعال في تحسين رضا العملاء، مع زيادة التفاعل، والولاء، ومعدلات التحويل.

يتزايد دمج الذكاء الاصطناعي في الأجهزة التي يستخدمها الأفراد يوميًا. وتعتمد الهواتف الذكية، ومكبرات الصوت الذكية، والأجهزة القابلة للارتداء، والمركبات المتصلة، وأنظمة التشغيل الآلي للمنازل على الذكاء الاصطناعي لتحسين الوظائف وتوفير تجارب استخدام أكثر سهولة.

ويعتمد توفير إمكانات المنتجات، مثل التفاعل الصوتي، وترجمة الكلام واللغة، والتعرف على الصور، والملاحة، ومراقبة الحالة الصحية، والتوصيات المخصصة، على الذكاء الاصطناعي. ويتضمن العديد من الأجهزة ذكاءً اصطناعيًا يعمل على الجهاز، مما يتيح معالجة المعلومات محليًا بدلًا من الاعتماد الكامل على الخدمات السحابية.

ويتيح الذكاء الاصطناعي للمؤسسات تطوير منتجات وخدمات أكثر ذكاءً. ويستطيع المصنعون استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء الأجهزة، ومواءمة وظائفها مع احتياجات كل مستخدم، وتقديم قيمة أكبر للعملاء.

وكيل الذكاء الاصطناعي هم أنظمة ذكاء اصطناعي تستطيع العمل بدرجة من الاستقلالية. ولهذا، يُحدث الوكلاء الأذكياء تحولًا سريعًا في أساليب جمع المؤسسات للمعلومات، وتحليلها، والاستفادة منها. ويمكن تدريبهم على تحليل المعلومات، والاستدلال عليها، واتخاذ الإجراءات وفقًا للسياق والأهداف. وتتوقع Gartner أنه بحلول عام 2028، ستتضمن 33% من تطبيقات برمجيات المؤسسات الذكاء الاصطناعي الوكيلي، مقارنةً بأقل من 1% في عام 2024.²

وتجمع أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلي بين النماذج اللغوية الكبيرة والتعلم الآلي وغيرها من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتنفيذ المهام المعقدة. وعلى خلاف النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) المستقلة التي يقتصر دورها في الغالب على إنشاء الاستجابات، يستطيع الوكلاء الأذكياء الاتصال بالأدوات الخارجية ومصادر البيانات، واسترجاع المعلومات في الوقت الفعلي، وتنفيذ الإجراءات. ويمكنها تخطيط سير عمل متعدد الخطوات، والتكيف مع الظروف المتغيرة، والتعلم من التفاعلات السابقة.

بدأت المؤسسات في نشر الوكلاء الأذكياء عبر نطاق واسع من وظائف الأعمال:

• تستخدم مؤسسات خدمة العملاء وكيل الذكاء الاصطناعي لمعالجة مشكلات الدعم الروتينية وإدارة تفاعلات العملاء. وتشير أبحاث المكتب الوطني للبحوث الاقتصادية (NBER) إلى أن إنتاجية متخصصي دعم العملاء ارتفعت بمتوسط 14% عند إتاحة الوكلاء الأذكياء لهم.³
• وتستخدم المؤسسات المالية وكلاء الذكاء الاصطناعي لدعم الأبحاث، ومراجعات الامتثال، واكتشاف الاحتيال.
• وتستخدمها فرق تكنولوجيا المعلومات لأتمتة طلبات الخدمة ومهام إدارة الأنظمة.
• و تستخدمها فرق تطوير البرمجيات لإنشاء التعليمات البرمجية واختبار التطبيقات، واكتشاف الأخطاء البرمجية.
• تستخدم فرق سلسلة التوريد وكلاء الذكاء الاصطناعي لمراقبة المخزون، وتنسيق اللوجستيات، والاستجابة للاضطرابات.

وتستخدم المؤسسات الوكلاء الأذكياء لتنفيذ سير عمل معقد كان يتطلب سابقًا تدخلًا بشريًا كبيرًا. وتجعل قدرتهم على الجمع بين الاستدلال، والأتمتة، والوصول إلى المعلومات في الوقت الفعلي، منهم أحد أسرع مجالات تبني الذكاء الاصطناعي نموًا.

وتساعد المساعدات المدعومة بالذكاء الاصطناعي الأفراد على إدارة المهام، والوصول إلى المعلومات، والعمل بكفاءة أكبر. وتطورت المساعدات الصوتية البسيطة إلى فئة واسعة من أدوات الذكاء الاصطناعي التي تدعم المستهلكين والموظفين على حد سواء.

ويستخدم المستهلكون المساعدات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لإدارة التقويمات، والتحكم في الأجهزة المتصلة، والوصول إلى المحتوى. وتستخدمها المؤسسات لمساعدة الموظفين على تلخيص المستندات، وصياغة المراسلات، وجدولة الاجتماعات، والإجابة عن الأسئلة، والعثور على المعلومات. ويمكن دمج أمثلة مثل Microsoft و ChatGPT Enterprise في أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)، ومنصات الإنتاجية، ومنصات التعاون. ويجمع العديد من هذه المساعدات بين النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وأنظمة البحث المؤسسية، مما يتيح للموظفين الوصول إلى المعلومات من المستندات الداخلية، وقواعد المعرفة، وتطبيقات الأعمال عبر واجهة واحدة.

وتدعم المساعدات المدعومة بالذكاء الاصطناعي توجيه الطلبات، واسترجاع المعلومات، وغيرها من المهام المستغرقة للوقت. وبدلًا من التنقل بين تطبيقات متعددة أو البحث في كميات كبيرة من المعلومات، يستطيع المستخدمون الحصول بسرعة على إجابات من الأنظمة التي تعالج الاستعلامات المكتوبة باللغة الطبيعية.

وتستخدم فرق المشاريع المساعدات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لدعم إدارة المشاريع. ويستطيع الذكاء الاصطناعي تلخيص الاجتماعات، وتتبع بنود الإجراءات، ومراقبة حالة المشروع، وتحديد المشكلات المحتملة. كما تستطيع بعض منصات الذكاء الاصطناعي مساعدة المديرين على ترتيب أولويات العمل، وتخصيص الموارد، وإنشاء تحديثات المشروع تلقائيًا.

ويتضمن العديد من منصات البرمجيات الآن مساعدين مدمجين ومدعومين بالذكاء الاصطناعي يساعدون المستخدمين على تنفيذ المهام دون مغادرة التطبيقات التي يستخدمونها. لقد أصبحت أداة إنتاجية عبر مجموعة واسعة من القطاعات والوظائف.

تمكن الرؤية الحاسوبية أنظمة الذكاء الاصطناعي من تفسير الصور، ومقاطع الفيديو، وغيرها من المعلومات المرئية وتحليلها. ويستطيع معالجة كميات كبيرة من المعلومات المرئية بسرعة واتساق. وغالبًا ما يمكن إنجاز المهام التي تتطلب مراجعة يدوية مكثفة في الوقت الفعلي. وتساعد أتمتة هذه المهام المؤسسات على تحسين الكفاءة، وزيادة الدقة، والعمل على نطاق أوسع. وتوفر الرؤية الحاسوبية استخدامات متنوعة في مختلف القطاعات والوظائف:

• يستخدم مقدمو الرعاية الصحية هذا الاختبار للمساعدة في تحليل التصوير الطبي
  
• تستخدمه شركات اللوجستيات والنقل لمراقبة المرافق، وتتبع المخزون، وتحسين سلامة مواقع العمل
  
• يستخدم المصنعون هذا الجهاز لفحص المنتجات واكتشاف العيوب، ومراقبة جودة الإنتاج
  
• ويستخدمه تجار التجزئة لتحسين إدارة المخزون وفهم سلوك العملاء بصورة أفضل من خلال تقنيات التعرف المرئي
  
• وتستخدمه فرق الأمن لمراقبة المرافق وتحديد التهديدات المحتملة
  
  ومع تزايد انتشار الكاميرات، وأجهزة الاستشعار، والأجهزة المتصلة، تساعد الرؤية الحاسوبية المؤسسات على تعزيز مستوى الرؤية لعملياتها مع تقليل الحاجة إلى الفحص والمراقبة اليدويين.

تجمع المؤسسات بيانات أكثر من أي وقت مضى. ومع ذلك، يمثل استخراج الرؤى ذات القيمة تحديًا. ويساعد الذكاء الاصطناعي المؤسسات على تحديد الأنماط، والعلاقات، والفرص التي قد تمر دون ملاحظة، بما يدعم اتخاذ قرارات أكثر استنارة..

وغالبًا ما يعتمد التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على استيعاب البيانات وتكاملها لدمج المعلومات من أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)، ومنصات تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وقواعد البيانات التشغيلية، وغيرها من المصادر. ويساعد هذا التكامل على تكوين رؤية أكثر شمولًا للأعمال.

ويستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل كلٍّ من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة، بما في ذلك رسائل البريد الإلكتروني، والمستندات، وملاحظات العملاء، والصور، وغيرها من مصادر المعلومات التي كان يصعب تاريخيًا تحليلها على نطاق واسع. وغالبًا ما تركز التحليلات التقليدية على عرض ما حدث، بينما يساعد الذكاء الاصطناعي على تفسير أسباب حدوثه، والتنبؤ بما قد يحدث لاحقًا، والتوصية بالإجراءات المناسبة. وتستخدم المؤسسات هذه الإمكانات في التنبؤ، واكتشاف الحالات الشاذة، وتحليل العملاء، وتخطيط الطلب، وقياس الأداء، وتقييم المخاطر.

تنشئ المؤسسات كميات كبيرة من المستندات والسجلات وتديرها. ويساعد الذكاء الاصطناعي على أتمتة استخراج المعلومات من المستندات المهيكلة وغير المهيكلة، وتحليلها، وتوجيهها، مما يساعد المؤسسات على تبسيط عمليات الأعمال الرئيسية.

وتجمع أنظمة معالجة المستندات الحديثة بين تقنيات مثل التعرف البصري على الحروف (OCR)، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والذكاء الاصطناعي التوليدي لفهم العقود والفواتير وأوامر الشراء ونماذج المطالبات وغيرها من الوثائق التجارية. يمكن للذكاء الاصطناعي استخراج المعلومات الرئيسية، وتصنيف الوثائق، وتحديد الاستثناءات، وتوجيه العمل إلى الموظفين أو الأنظمة المناسبة.

وتستخدم المؤسسات أيضًا الذكاء الاصطناعي لأتمتة سير عمل الأعمال الذي كان يتطلب في السابق مراجعة يدوية مكثفة. وتشمل التطبيقات الشائعة معالجة الفواتير، وتحليل العقود، وسير عمل المشتريات، وتهيئة الموظفين الجدد، ووثائق الامتثال، ومعالجة مطالبات التأمين. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي و الأتمتة الذكية تبسيط هذه العمليات بدرجة أكبر من خلال تنسيق الإجراءات عبر أنظمة متعددة ومساعدة الموظفين على إنجاز المهام بكفاءة أعلى.

أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي أحد أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي شيوعًا في بيئات الأعمال. وعلى خلاف أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تركز أساسًا على تحليل البيانات أو إجراء التنبؤات، يستطيع الذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء محتوى جديد بما في ذلك النصوص، والصور، ومقاطع الفيديو، والصوت، والتعليمات البرمجية.

وتتيح القدرة على إنتاج محتوى أصلي من خلال مطالبات بسيطة فرصًا جديدة للمؤسسات، لكنها تثير أيضًا تساؤلات حول حقوق النشر، والأصالة، والاستخدام المسؤول.

وتعتمد معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي على النماذج الأساسية، مثل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، القادرة على إنشاء المحتوى وتحليله استنادًا إلى مطالبات مكتوبة باللغة الطبيعية.

واعتمدت العديد من المؤسسات الذكاء الاصطناعي التوليدي في البداية لتحسين الإنتاجية وإنشاء المحتوى. تستخدمه فرق التسويق لصياغة المقالات، والمواد الإعلانية، ومواد الحملات التسويقية. ويستخدمه المصممون لإنشاء المفاهيم، والرسوم التوضيحية، والأصول المرئية. وتستخدم فرق إنتاج الفيديو الذكاء الاصطناعي لإنشاء المحتوى أو تحريره بسرعة أكبر، بينما يستخدمه مطورو البرمجيات لكتابة التعليمات البرمجية، وإنشاء الوثائق، ودعم أنشطة الاختبار.

ويُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتلخيص التقارير، وتحليل المستندات، والمساعدة في الأبحاث، وتمكين الموظفين من العمل بكفاءة أكبر عند التعامل مع كميات كبيرة من المعلومات. ويتضمن العديد من منصات البرمجيات الآن الذكاء الاصطناعي التوليدي مباشرةً ضمن سير العمل اليومي. ويتيح ذلك للمستخدمين التفاعل مع التطبيقات باستخدام اللغة الطبيعية وأتمتة المهام الروتينية.

تستخدم فرق الموارد البشرية الذكاء الاصطناعي لتحسين التوظيف و استقطاب المواهب، ودعم الموظفين، وتخطيط القوى العاملة، وتنمية المواهب. وتتيح أتمتة المهام الإدارية لمتخصصي الموارد البشرية التركيز بدرجة أكبر على الاستراتيجية وتفاعل الموظفين.

و يمثل التوظيف إحدى أكثر حالات استخدام الذكاء الاصطناعي انتشارًا. ويستطيع الذكاء الاصطناعي تقليص المدة اللازمة للتوظيف، ومساعدة المؤسسات على إدارة أعداد كبيرة من المتقدمين. كما يساعد على تحديد المرشحين المؤهلين، وفرز طلبات التوظيف، ومواءمة المهارات مع متطلبات الوظائف. و تحسن روبوتات الدردشة المخصصة للموارد البشرية التواصل طوال عملية التوظيف. ومع ذلك، تحافظ العديد من المؤسسات على الإشراف البشري للمساعدة في معالجة المخاوف المتعلقة بالإنصاف، والشفافية، والامتثال.

وفي مجال تنمية الموظفين وتخطيط القوى العاملة، يستطيع الذكاء الاصطناعي تحديد فجوات المهارات، و تخصيص فرص التدريب ، ومساعدة الموظفين على استكشاف خيارات التطور المهني. كما تستطيع فرق الموارد البشرية استخدام تحليلات القوى العاملة لفهم احتياجات التوظيف، ومخاطر الاحتفاظ بالموظفين، والاتجاهات داخل المؤسسة بصورة أفضل.

و في مجال إدارة التغيير، يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل ملاحظات الموظفين، وتحديد تحديات تبني التغيير، والتوصية بالتدريب أثناء التحولات المؤسسية. وتساعد هذه الرؤى القادة على فهم جاهزية القوى العاملة ودعم الموظفين عند إدخال التقنيات والعمليات الجديدة.

يحسن الذكاء الاصطناعي الرؤية التشغيلية، والإنتاجية، وكفاءة التكلفة. ويحلل البيانات التشغيلية في الوقت الفعلي لتحديد الاختناقات ومساعدة المؤسسات على الاستفادة بصورة أكثر فاعلية من الأفراد، والمعدات، والموارد.

ويتزايد استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام التشغيلية الروتينية، ومراقبة الأداء، وتحسين الجدولة. يمكن للمؤسسات استخدام التحليلات التنبؤية لتوقع الطلب، وتخصيص الموارد بكفاءة، والاستجابة بسرعة للظروف المتغيرة. كما تساعد المساعدات والوكلاء المدعومون بالذكاء الاصطناعي الموظفين على إدارة سير العمل، وتنسيق الأنشطة، وإنجاز المهام التشغيلية بكفاءة أعلى.

تستخدم المؤسسات الذكاء الاصطناعي لتحسين الرؤية والكفاءة عبر سلسلة التوريد. وتحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي البيانات الواردة من الموردين، ومقدمي الخدمات اللوجستية، والمستودعات، والأنظمة التشغيلية لمساعدة المؤسسات على توقع حالات التعطل بصورة أفضل والاستجابة بسرعة للظروف المتغيرة.

ويدعم الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالطلب، وتحسين إدارة المخزون، وتخطيط الخدمات اللوجستية. وتستطيع المؤسسات استخدام التحليلات التنبؤية لتحديد حالات النقص المحتملة وتحسين مسارات النقل. وتُستخدم الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، والوكلاء الأذكياء في المستودعات ومراكز التوزيع لأتمتة تتبع المخزون وتنفيذ الطلبات.

كما يساعد الذكاء الاصطناعي فرق المشتريات على تحليل أداء الموردين، واتجاهات الأسعار، وبيانات الشراء لدعم قرارات التوريد وتحسين الكفاءة.

تستخدم منصات الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات الحديثة )التعلم الآلي، والتحليلات التنبؤية، والذكاء الاصطناعي التوليدي لتحويل عمليات تكنولوجيا المعلومات( من معالجة المشكلات بعد وقوعها إلى إدارتها بصورة استباقية.

وتراقب منصات الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات (AIOps) باستمرار بيئات تقنية المعلومات المعقدة، بما في ذلك البنية التحتية السحابية الهجينة . وبدلًا من الاعتماد على حدود يدوية، يستخدم الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات (AIOps) اكتشاف الحالات الشاذة في الوقت الفعلي لتحديد مشكلات الأداء بسرعة.

وتتيح المساعدات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، أو المساعدات المرافقة، لعمليات تقنية المعلومات لفرق الهندسة التفاعل مع بيانات الأنظمة المعقدة باستخدام اللغة الطبيعية. ويسرّع ذلك تحليل الأسباب الجذرية، ويستطيع أتمتة أجزاء من معالجة الحوادث وسير عمل تسليم البرمجيات. وتساعد هذه الإمكانات المؤسسات على زيادة العائد من استثماراتها في التحول الرقمي.

يساعد الذكاء الاصطناعي المؤسسات على تحسين أداء التطبيقات من خلال المراقبة المستمرة لأحمال العمل، واستخدام الموارد، وسلوك الأنظمة. وفي البيئات المعقدة، غالبًا ما تفتقر فرق تقنية المعلومات إلى الوقت الكافي لضبط موارد الحوسبة، والتخزين، وقواعد البيانات باستمرار مع تغير الطلب.

ويستطيع الذكاء الاصطناعي ضبط تخصيص الموارد تلقائيًا استنادًا إلى الطلب في الوقت الفعلي. ويساعد ذلك على ضمان أداء تطبيقات المؤسسات بصورة متسقة وموثوقة في ظل تغير أحمال حركة المرور.

تستخدم فرق الأمن السيبراني و (مراكز العمليات الأمنية) الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأنشطة المشبوهة، وتحديد الحالات الشاذة، وكشف الاحتيال، والاستجابة للتهديدات في وقت يقارب الوقت الفعلي. ولأن شبكات المؤسسات الحديثة تولد كميات هائلة من سجلات الشبكات، وبيانات التطبيقات، وسجلات نشاط المستخدمين، لم تعد المراجعة اليدوية قابلة للتوسع.

وأظهرت دراسة حديثة أجراها معهد IBM لقيمة الأعمال (IBV) أن 58% من الرؤساء التنفيذيين في المؤسسات الرائدة يتوقعون أن يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا جذريًا في تعزيز الأمن وإدارة المخاطر. ⁴ وتساعد حلول الذكاء الاصطناعي فرق الأمن على اكتشاف التهديدات بكفاءة، وتحديد محاولات التصيد الاحتيالي ، وإدارة الثغرات الأمنية. ومن خلال الحد من المخاطر بصورة استباقية، يساعد الذكاء الاصطناعي فرق الأمن على احتواء التهديدات في مراحلها المبكرة وتقليل آثار الحوادث الأمنية.

يساعد الذكاء الاصطناعي المؤسسات على الحفاظ على استمرارية الأعمال من خلال أتمتة عمليات التحويل عند الفشل، ودعم التعافي من الكوارث، وتحديد المخاطر قبل أن تتسبب في انقطاع الخدمات.

وتجمع منصات المرونة المدعومة بالذكاء الاصطناعي البيانات من مختلف أنحاء بيئة تقنية المعلومات لتوفير رؤية موحدة لحالة الأنظمة. ومن خلال الجمع بين المراقبة التنبؤية لأنظمة البرمجيات وعمليات النسخ الاحتياطي والاسترداد المؤتمتة، تستطيع المؤسسات تحديد حالات الانقطاع المحتملة ومعالجتها قبل أن تؤثر في المستخدمين.

تظل الصيانة التنبؤية من أبرز حالات الاستخدام الصناعية عالية القيمة للذكاء الاصطناعي، إذ انتقلت من الصيانة المعتمدة على الجداول الزمنية إلى تحليل الحالة الفنية للمعدات. وتستطيع نماذج التعلم الآلي تحديد الأنماط الدقيقة التي تشير إلى الأعطال الميكانيكية الوشيكة من خلال التحليل المستمر لتدفقات البيانات في الوقت الفعلي الواردة من مستشعرات إنترنت الأشياء (IoT) وسجلات المعدات.

ومن خلال التنبؤ بأعطال المعدات قبل وقوعها، تستطيع المؤسسات الاستغناء عن جداول الصيانة الثابتة وإجراء الصيانة عند الحاجة. كما تستخدم بعض المؤسسات التوائم الرقمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وهي تمثيلات افتراضية للأصول أو الأنظمة المادية، لمحاكاة ظروف التشغيل، والتنبؤ بالأعطال، وتقييم استراتيجيات الصيانة قبل تنفيذ التغييرات في الواقع.

و يتيح الذكاء الاصطناعي للروبوتات تنفيذ المهام التي تتطلب الإدراك، والملاحة، واتخاذ القرارات. وفي بيئات التصنيع والقطاع الصناعي، تنشر المؤسسات بصورة متزايدة الروبوتات التعاونية، أو "الكوبوتات"، التي تعمل بأمان إلى جانب الموظفين لتبسيط عمليات التجميع، وفحص الجودة، ومناولة المواد.

وبالمثل، تعتمد مراكز التوزيع على الروبوتات المتنقلة ذاتية التشغيل (AMRs) لتحسين أتمتة المستودعات، والتنقل داخل المخططات الأرضية باستخدام الرؤية الحاسوبية، وتسريع تنفيذ الطلبات. كما يتزايد اعتماد الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في العديد من القطاعات.وتستخدم الروبوتات الزراعية الذكاء الاصطناعي لتنفيذ التقليم، والبذر، والرش الموجَّه للمحاصيل بصورة ذاتية. كما تساعد الروبوتات الجراحية الأطباء على تنفيذ بعض الإجراءات بدقة وتحكم أكبر.

أحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي ومساعدات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحولًا في تطوير برمجيات المؤسسات.. وتتكامل هذه الأدوات مباشرةً مع سير عمل المطورين، وتدعم أنشطة التطوير من البداية إلى النهاية. وتستطيع إنشاء التعليمات البرمجية استنادًا إلى مطالبات مكتوبة باللغة الطبيعية، وإجراء مراجعات مؤتمتة للتعليمات البرمجية، وإنشاء الاختبارات، وإعداد الوثائق، واكتشاف الأخطاء البرمجية.

وتكتسب هذه الإمكانات أهمية خاصة في تحديث التطبيقات القديمة على نطاق واسع. ويستطيع المطورون استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لترحيل قواعد التعليمات البرمجية القديمة بكفاءة إلى بنيات حديثة، ولغات برمجة، وأطر عمل التطبيقات. ويؤدي نجاح الترحيل إلى تحسين اتساق التعليمات البرمجية، وتقليل الأخطاء اليدوية، وتسريع طرح التطبيقات السحابية الأصلية في السوق.

يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا في مختلف القطاعات من خلال مساعدة المؤسسات على أتمتة العمليات، وتحسين اتخاذ القرارات، واكتشاف فرص جديدة للنمو. وتختلف التطبيقات باختلاف القطاع، إلا أن معظم المؤسسات تستخدم الذكاء الاصطناعي لزيادة الكفاءة، وخفض التكاليف التشغيلية، والاستفادة من البيانات بفاعلية أكبر، وتحسين تجارب العملاء.

يستخدم مصنعو السيارات الذكاء الاصطناعي في مختلف مراحل دورة حياة المنتج، بدءًا من التصميم والهندسة، ووصولًا إلى الإنتاج، والمبيعات، ودعم ما بعد البيع. ويساعد الذكاء الاصطناعي المصنعين على التنبؤ بالطلب، وتحسين سلاسل الإمداد، وتحسين تخطيط الإنتاج. وتفحص أنظمة الرؤية الحاسوبية المركبات ومكوناتها لاكتشاف العيوب، بينما تؤتمت الروبوتات مهام مثل التجميع ومناولة المواد. وتدعم هذه التقنيات إنتاج مركبات عالية الجودة بكفاءة واتساق أكبر.

كما يؤدي الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا في تقنيات المركبات المتصلة وذاتية القيادة. ويستخدم المصنعون الذكاء الاصطناعي لدعم أنظمة مساعدة السائق المتقدمة، وتحسين تشخيص المركبات، وتحليل البيانات المجمعة من المركبات المتصلة لتحسين السلامة، والأداء، والصيانة.

تستخدم البنوك، المؤسسات المالية وشركات التكنولوجيا المالية الذكاء الاصطناعي لتحسين خدمة العملاء، وتعزيز اكتشاف الاحتيال، ودعم اتخاذ قرارات أسرع.

و يشغّل الذكاء الاصطناعي التوليدي في قطاع الخدمات المالية روبوتات الدردشة والمساعدات الافتراضية التي تقدم للعملاء دعمًا ومعلومات مالية أكثر تخصيصًا. ويستطيع استخراج المعلومات الرئيسية وتلخيص كميات كبيرة من المستندات. كما تحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي بيانات المعاملات لتحديد الأنشطة المشبوهة، واكتشاف الحالات الشاذة، والمساعدة في منع الجرائم المالية. وفي بعض الحالات، تُستخدم هذه الأنظمة لكتابة التعليمات البرمجية وتحسينها لخوارزميات الذكاء الاصطناعي المخصصة للتداول.

وبالإضافة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي، تستخدم البنوك ومقدمو خدمات التكنولوجيا المالية الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات، وأتمتة مهام الامتثال، وتعزيز الكفاءة في مختلف عمليات المكاتب الخلفية.

تستخدم المؤسسات التعليمية الذكاء الاصطناعي لإنشاء تجارب تعلم أكثر تخصيصًا وتحسين الكفاءة الإدارية. وتستطيع منصات التعلم المدعومة بالذكاء الاصطناعي تكييف المحتوى ووتيرة التعلم وفقًا لتقدم الطالب، مما يساعد المعلمين على تقديم دعم أكثر استهدافًا.

ويستخدم المعلمون والإداريون الذكاء الاصطناعي لتحليل أداء الطلاب وتحديد فجوات التعلم. وبالنسبة إلى الفئات المتنوعة من المتعلمين، تساعد أدوات الترجمة، والتفريغ النصي، وإمكانية الوصول المدعومة بالذكاء الاصطناعي على إتاحة المحتوى التعليمي بصورة أفضل.

تستخدم شركات الطاقة الذكاء الاصطناعي لتحسين توليد الطاقة، وتحسين توقعات الطلب، ودعم إدارة شبكة الكهرباء بشكل أكثر كفاءة. وتستطيع شركات المرافق تحليل البيانات الواردة من العدادات الذكية، وأجهزة الاستشعار، والبنية التحتية المتصلة لفهم أنماط الاستهلاك بصورة أفضل وتحقيق التوازن بين العرض والطلب.

كما يساعد الذكاء الاصطناعي المؤسسات على دمج مصادر الطاقة المتجددة،ومراقبة المعدات، والتنبؤ بمشكلات الصيانة. وفي التطبيقات الموجهة للعملاء، تساعد المساعدات المدعومة بالذكاء الاصطناعي المستهلكين على فهم استهلاكهم للطاقة بصورة أفضل، وتقديم فرص لخفض الاستهلاك.

تستكشف الحكومات الذكاء الاصطناعي لتحسين الخدمات العامة، واستخلاص الرؤى من كميات كبيرة من البيانات، وتعزيز الكفاءة التشغيلية، وتقوية القدرة التنافسية الاقتصادية. ومع تحول الذكاء الاصطناعي إلى تقنية استراتيجية، تستثمر الحكومات حول العالم في الأبحاث، وتضع أطر الحوكمة، وتتعاون مع القطاع الخاص، والمؤسسات الأكاديمية، والمنظمات الدولية للمساعدة في ضمان تطويره ونشره على نحو مسؤول.

وتطبق الجهات الحكومية الذكاء الاصطناعي في نطاق واسع من الوظائف. وتشمل الأمثلة خدمات المواطنين، والأمن السيبراني، والرعاية الصحية، والاستعداد للكوارث، وإنفاذ القانون، والمشتريات، وتحديث أنظمة تقنية المعلومات القديمة. تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي الجهات الحكومية على أتمتة المهام المتكررة، وتحسين اتخاذ القرارات، وتحليل مجموعات البيانات المعقدة. وتستطيع المساعدات الافتراضية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقديم خدمات أسرع وأكثر تخصيصًا للمواطنين، بينما تدعم التحليلات التنبؤية الاستجابة لحالات الطوارئ.

وعند استخدام الذكاء الاصطناعي، ينبغي للحكومات معالجة المخاطر المرتبطة بالتحيز، والتمييز، والخصوصية، والأمن السيبراني، وحماية البيانات، وإتاحة الخدمات على نحو منصف. ويمثل وضع أطر حوكمة واضحة، ودعم الامتثال التنظيمي، وتعزيز الشفافية، واعتماد ممارسات ذكاء اصطناعي جديرة بالثقة عناصر أساسية لتحقيق التوازن بين الابتكار والثقة العامة.

الذكاء الاصطناعي يساعد في تحسين الرعاية الصحية و الطب من خلال دعم اتخاذ القرارات السريرية، وتبسيط المهام الإدارية، والارتقاء برعاية المرضى. وتستخدم مؤسسات الرعاية الصحية أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لأتمتة إعداد الوثائق، وتلخيص الملاحظات السريرية، وإدارة السجلات، ودعم الجدولة. وتساعد هذه الكفاءات اختصاصيي الرعاية الصحية على تخصيص وقت أطول للمرضى. كما يستطيع الذكاء الاصطناعي دعم المراقبة الصحية عن بُعد للمرضى، والتمريض الافتراضي، والعلاج المخصص.

وفي المجال الطبي، يؤدي الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في التشخيص والبحث العلمي. وتساعد تقنيات الرؤية الحاسوبية على تحليل الصور الطبية، مثل الأشعة السينية والتصوير المقطعي المحوسب (CT)، لتحديد الحالات غير الطبيعية المحتملة. كما تساعد الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تقليل أخطاء الأدوية ودعم الإجراءات الجراحية الأكثر أمانًا والأقل تدخلاً.

ويسرّع الذكاء الاصطناعي أيضًا الأبحاث الطبية و اكتشاف الأدوية. ويساعد الباحثين على تحليل كميات كبيرة من البيانات العلمية، والسريرية، والجينية لتحديد العلاجات المحتملة، وتحسين التجارب السريرية، ودفع مسيرة الطب الدقيق.

و باستخدام الذكاء الاصطناعي، يستطيع مقدمو خدمات التأمين أتمتة معالجة المطالبات، وتحسين الاكتتاب التأميني، وتعزيز اكتشاف الاحتيال. وتستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي مراجعة المستندات، وتحليل بيانات المطالبات، وتحديد المخاطر المحتملة بسرعة تفوق العمليات اليدوية.

كما يستخدم العديد من شركات التأمين روبوتات الدردشة والمساعدات الافتراضية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين خدمة العملاء. وتساعد التحليلات التنبؤية شركات التأمين على تقييم المخاطر بصورة أفضل، وتحديد أقساط التأمين، واكتشاف الاتجاهات الناشئة التي قد تؤثر في المطالبات المستقبلية.

يستخدم المصنعون الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة، وجودة المنتجات، وأداء سلاسل الإمداد. وتفحص أنظمة الرؤية الحاسوبية المنتجات لاكتشاف العيوب، بينما تراقب حلول الصيانة التنبؤية مستشعرات المعدات وتحلل بياناتها لتحديد الأعطال المحتملة قبل وقوعها.

كما يُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتسريع تصميم المنتجات والأعمال الهندسية من خلال مساعدة الفرق على استكشاف أفكار تصميم متعددة بسرعة. وعلى أرض المصنع، يدعم الذكاء الاصطناعي تحسين الإنتاج، وإدارة المخزون، وأتمتة العمليات للمساعدة في تقليل الهدر وتحسين الكفاءة التشغيلية.

تستخدم وكالات وفرق التسويق الذكاء الاصطناعي لإنشاء المحتوى، وتحليل سلوك العملاء، وتحسين أداء الحملات التسويقية. ويساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي المسوقين على إنتاج المقالات، ورسائل البريد الإلكتروني، والإعلانات، ومحتوى وسائل التواصل الاجتماعي، والأصول الإبداعية بكفاءة. كما تساعد أدوات التحليلات على تحديد اتجاهات الجمهور وقياس التفاعل.

ويدعم الذكاء الاصطناعي أيضًا تقسيم العملاء إلى شرائح، والتخصيص، وتحسين الحملات التسويقية. وتستطيع فرق التسويق استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد الجمهور المستهدف، واقتراح الرسائل، وتحديد القنوات الأكثر قدرة على تحقيق التفاعل. وتساعد التحليلات التنبؤية على التنبؤ بأداء الحملات، بينما تستطيع أدوات الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إدارة الأنشطة التسويقية وتحسينها عبر قنوات متعددة.

ومع تزايد كميات بيانات العملاء التي تجمعها المؤسسات، أصبح الذكاء الاصطناعي أداة مهمة لتحسين فعالية التسويق، وزيادة معدلات التحويل، وتقديم تجارب عملاء أكثر ملاءمة.

في قطاع البيع بالتجزئة يسهم الذكاء الاصطناعي في تحسين تجارب العملاء، وتخصيص الأنشطة التسويقية، وتحسين العمليات. وتحلل محركات التوصية سلوك العملاء لاقتراح المنتجات، والعروض، والعروض الترويجية السعرية الملائمة. كما تساعد المساعدات المدعومة بالذكاء الاصطناعي العملاء على العثور على المعلومات والحصول على الدعم.

ويستخدم تجار التجزئة أيضًا الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطلب، وتحسين إدارة المخزون، وإدارة سلاسل الإمداد. ويُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء أوصاف المنتجات، ومراسلات العملاء، والمحتوى التسويقي. وتساعد هذه الإمكانات تجار التجزئة على تحسين الكفاءة وتقديم تجارب تسوق أكثر تخصيصًا.

يحسن الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية معدلات التحويل والكفاءة التشغيلية. وتستهدف أتمتة التجارة الإلكترونية عرض المنتجات، وتوصيات المنتجات، وعمليات دعم العملاء. وتستخدم المؤسسات الذكاء الاصطناعي لتحسين نتائج البحث، وتخصيص قوائم المنتجات، وإنشاء أوصاف المنتجات، واستعادة عربات التسوق المتروكة. كما يستطيع الذكاء الاصطناعي أتمتة قرارات التسعير، وتحديثات المخزون، والحملات الترويجية.

يقوم الذكاء الاصطناعي في المبيعات بأتمتة المهام الروتينية، ويقدم رؤى قابلة للتنفيذ، مما يمنح مختصي المبيعات وقتًا أطول لبناء العلاقات وإتمام الصفقات.

و يساعد الذكاء الاصطناعي فرق المبيعات على تحسين استهداف العملاء المحتملين من خلال تحديد العملاء المحتملين ذوي الجودة العالية وترتيب أولوياتهم، وتخصيص أساليب التواصل، والتفاعل معهم بفاعلية أكبر. كما تستطيع المساعدات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل سلوك العملاء، وتأهيل العملاء المحتملين، وتزويد مندوبي المبيعات برؤى ذات صلة قبل الاجتماعات.

كما يحسن الذكاء الاصطناعي اتصالات المبيعات من خلال اقتراح الرسائل، والتوقيت، والجمهور المستهدف استنادًا إلى التفاعلات السابقة. وبالإضافة إلى ذلك، يساعد المؤسسات على تحسين معدلات التحويل من خلال تحديد المراحل التي ينسحب فيها العملاء المحتملون من مسار المبيعات والتوصية بالإجراءات التصحيحية. ويتيح التنبؤ التوقعي للفرق تركيز الموارد على الفرص الأكثر احتمالًا لتحقيق الإيرادات. وفي المتوسط، يتوقع مسؤولو المبيعات الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتوليد العملاء المحتملين وتقييمهم نموًا في الإيرادات يزيد بنسبة 25%.⁵

كما يعزز الذكاء الاصطناعي تمكين فرق المبيعات من خلال تقديم توصيات، ومحتوى، ورؤى في الوقت المناسب، بما يتناسب مع قطاع كل مشترٍ، وأولوياته، والمرحلة التي بلغها في رحلة الشراء وتستخدم فرق المبيعات المساعدات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتلخيص الاجتماعات، وصياغة مراسلات المتابعة، وإعداد أبحاث الحسابات، وتحديث أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) تلقائيًا. وتساعد التحليلات التنبؤية على التنبؤ بأداء مسار المبيعات، وتحسين التخطيط، وتحديد المخاطر المحتملة.

يساعد الذكاء الاصطناعي شركات الاتصالات على تحسين أداء الشبكات، وتبسيط العمليات، وتقديم تجارب أفضل للعملاء. ويستطيع تحليل كميات هائلة من بيانات العملاء والشبكات لتحديد أنماط الاستخدام والتنبؤ بالمشكلات المحتملة. وتساعد هذه الإمكانات مشغلي الاتصالات على تحسين الموثوقية وفهم سلوك العملاء بصورة أفضل، بما في ذلك تحديد العملاء الذين يفكرون في تغيير مزود الخدمة.

يؤدي الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا في إدارة الشبكات وصيانتها. ويُستخدم لمراقبة عمليات الشبكات في الوقت الفعلي، واكتشاف الحالات الشاذة، وأتمتة مهام مثل توجيه حركة المرور وتخطيط السعة. وتحدد أدوات الصيانة التنبؤية الأعطال المحتملة في الأجهزة أو البرمجيات قبل أن تتسبب في حدوث انقطاعات، مما يساعد على تحسين الكفاءة التشغيلية، وخفض التكاليف، وتعزيز أداء الشبكات.

وفي مجالات المبيعات، والتسويق، وخدمة العملاء في قطاع الاتصالات، يحلل الذكاء الاصطناعي تفضيلات العملاء وأنماط تفاعلهم. ويساعد على تقديم عروض أكثر تخصيصًا وتحسين رحلات العملاء. كما توفر المساعدات الافتراضية وروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي دعمًا أسرع، وتعالج المشكلات الشائعة، وتساعد ممثلي الخدمة أثناء تفاعلهم مع العملاء.

تستخدم مؤسسات النقل والخدمات اللوجستية الذكاء الاصطناعي لتحسين المسارات، وإدارة الأساطيل، ومراقبة سلاسل الإمداد. وتحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي أنماط حركة المرور، والظروف الجوية، والبيانات التشغيلية لتحسين الجدولة وتقليل التأخيرات.

ويدعم الذكاء الاصطناعي أتمتة المستودعات، وتتبع المخزون، وأنظمة سلامة المركبات. كما يستخدم مقدمو الخدمات اللوجستية التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالطلب، وتحسين تخطيط السعة، وتحديد حالات التعطل المحتملة. ومن المتوقع أيضًا أن تؤدي المركبات ذاتية التشغيل المدعومة بالذكاء الاصطناعي دورًا أكبر في أنظمة النقل.

تركز أنجح مبادرات الذكاء الاصطناعي عادةً على حل مشكلات أعمال محددة بدلًا من تبني الذكاء الاصطناعي دون هدف تجاري واضح. وسواء كان الهدف تحسين خدمة العملاء، أو تسريع تطوير البرمجيات، أو تحسين سلاسل الإمداد، أو دعم الموظفين بالمساعدات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، تكتشف المؤسسات أساليب عملية لتحقيق قيمة أعمال قابلة للقياس و عائد على الاستثمار (ROI).

وستواصل إمكانات الذكاء الاصطناعي تطورها، وستظهر فرص جديدة في مختلف وظائف الأعمال والقطاعات. وستكون المؤسسات التي تخصص الوقت لتحديد حالات الاستخدام عالية القيمة، وبناء الأساس المناسب، واعتماد الذكاء الاصطناعي على نحو مسؤول، الأكثر قدرة على تحقيق فوائده على المدى الطويل.