ما المقصود بالذكاء الاصطناعي التنبؤي؟

لطالما استخدم المحللون التحليلات التنبؤية داخل المؤسسات لاتخاذ قرارات قائمة على البيانات. ومع ذلك، تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي التنبؤي على تسريع تحليل البيانات الإحصائية ويمكن أن تجعلها أكثر دقة بسبب الحجم الهائل من البيانات التي تمتلكها خوارزميات التعلم الآلي تحت تصرفها. يصل الذكاء الاصطناعي التنبؤي إلى استنتاجاته من خلال تحليل آلاف العوامل وربما عقود عديدة من البيانات. يمكن أن تساعد هذه التنبؤات المؤسسات على الاستعداد للاتجاهات المستقبلية.

وأحيانًا ما يتم الخلط بين الذكاء الاصطناعي التنبؤي والتحليلات الإلزامية أو الوصفية؛ فالتحليلات الوصفية تساعد المؤسسات على فهم سبب حدوث شيء ما في الماضي، بينما تساعد التحليلات التنبؤية على توقع ما يحتمل حدوثه. توصي التحليلات الإلزامية بالإجراءات التي يمكن للمؤسسة اتخاذها لضمان حدوث هذه النتائج.

يُستخدم الذكاء الاصطناعي التنبؤي على نطاق واسع لاكتساب رؤى حول سلوك العملاء وتحسين عملية اتخاذ القرار في مختلف القطاعات. ويمكنه التنبؤ بأي شيء بدءاً من تذبذب العملاء إلى اضطرابات سلسلة التوريد إلى الأعطال الميكانيكية، مما يتيح التخطيط الاستباقي من خلال إنتاج توقعات موثوقة ودقيقة.

تعتمد دقة وأداء نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤي إلى حد كبير على جودة وكمية بيانات التدريب. تضمن ممارسات إدارة البيانات الصارمة وتنظيف البيانات والتحقق من صحتها والتحديثات المتسقة لمجموعات البيانات أن البيانات المستخدمة موثوقة، مما يعزز بدوره دقة النماذج التنبؤية.

يتطلب بناء تطبيق ذكاء اصطناعي تنبؤي أن تقوم الشركة بجمع البيانات ذات الصلة من مصادر مختلفة وتنظيفها من خلال تحديد القيم المفقودة أو القيم الخارجية أو المتغيرات غير ذات الصلة. ثم يتم تقسيم البيانات إلى مجموعتي تدريب واختبار، حيث تُستخدم مجموعة التدريب لتدريب النموذج ومجموعة الاختبار لتقييم أدائه. يستخدم الذكاء الاصطناعي التنبؤي تحليلات البيانات الكبيرة والتعلم العميق لفحص البيانات والأنماط والاتجاهات التاريخية؛ كلما زادت البيانات المقدمة إلى خوارزميات التعلم الآلي، كانت التنبؤات أفضل.

من الضروري أيضًا أن تعالج المؤسسات الاعتبارات الأخلاقية وتخفيف التحيزات في نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤي. يمكن أن تؤدي التحيزات في البيانات أو الخوارزميات إلى نتائج غير عادلة أو تمييزية. تحمي ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية من التأثيرات الضارة وتبني الثقة مع المستخدمين والأطراف المعنية.

بمجرد أن تصبح البيانات جاهزة، يمكن لعلماء البيانات تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي التنبؤي. يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي المختلفة، مثل الانحدار الخطي ومخططات القرار والشبكات العصبية. يعتمد اختيار الخوارزمية على طبيعة البيانات ونوع التنبؤ الذي يتم إجراؤه.

يوظف الذكاء الاصطناعي التنبؤي مجموعة فرعية من خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتوليد تنبؤات دقيقة.

تُستخدم الشبكات العصبية عادةً لمختلف المهام لأنها قادرة على تعلم الأنماط المعقدة من مجموعات البيانات الكبيرة.

الانحدار الخطي هو تقنية تُستخدم في المقام الأول لتحديد الارتباطات بين المتغيرات، في حين أن الانحدار اللوجستي عملي لمهام التصنيف مثل المساعدة في تصنيف البيانات إلى مجموعات متميزة.

تُستخدم آلات المتجهات الداعمة أيضًا للتصنيف، حيث تقدم أداءً قويًا في سيناريوهات ذات هوامش فاصلة واضحة.

تقوم مخططات القرار بتقدير النتائج عن طريق تقسيم البيانات إلى فروع بناءً على قيم السمات، مما يحسن دقة التصنيف.

يتم استخدام التجميع بالمتوسط لتصنيف البيانات إلى مجموعات بناءً على التشابه، مما يساعد في اكتشاف الأنماط الأساسية داخل البيانات.

وبغض النظر عن الخوارزمية التي تستخدمها المؤسسة، يتعلم النموذج أثناء التدريب العلاقات والأنماط في البيانات ويضبط معلماته الداخلية. يحاول تقليل الفرق بين مخرجاته المتوقعة والقيم الفعلية في مجموعة التدريب. غالبًا ما تكون هذه العملية تكرارية، حيث يقوم النموذج بتعديل معلماته بشكل متكرر بناءً على الخطأ الذي يلاحظه حتى يصل إلى الحالة المثلى.

تميل النماذج المدربة على بيانات أكثر تنوعًا وتمثيلًا إلى أداء أفضل في إجراء التنبؤات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤثر اختيار الخوارزمية والمعلمات التي يتم تعيينها أثناء التدريب على دقة النموذج. إذا توفرت بيانات كافية، يمكن لنموذج التعلّم الآلي أن يتعلم فرز المعلومات ومعالجة البيانات، مما يؤدي إلى نتائج أكثر دقة.

يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤي الاستعلام عن قواعد البيانات بسرعة وكفاءة باستخدام التضمينات. التضمينات هي طريقة لتخزين المعلومات تسمح للذكاء الاصطناعي بتحديد أوجه التشابه والعلاقات. تم إنشاؤها بواسطة طبقات شبكة عصبية غير خاضعة للإشراف، حيث تقوم التضمينات بتحويل المعلومات إلى متجهات وتضعها في فضاء رياضي يرتبط بجميع المعلومات الأخرى في مجموعة البيانات. تعتبر التضمينات التي تتجمع معا ذات صلة ببعضها البعض، مما يسمح الذكاء الاصطناعي "بقراءة" جميع البيانات ذات الصلة بسرعة وإجراء تنبؤ.

تُعد قابلية التفسير والشفافية في نماذج الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية لبناء الثقة وحماية الامتثال التنظيمي. يساعد الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير الأطراف المعنية على فهم كيفية إجراء التوقعات؛ ويعد توفير الشفافية أمرًا بالغ الأهمية لكسب ثقة المستخدم وتلبية المعايير القانونية والأخلاقية، وخاصة في المجالات الحساسة مثل التمويل والرعاية الصحية.

تتضمن تطبيقات التحليلات التنبؤية تغذية البيانات المنظمة مثل أرقام المبيعات وقراءات أجهزة الاستشعار والسجلات المالية في خوارزميات التعلم الآلي مثل الانحدار أو مخططات القرار لتوفير تحليل في الوقت الفعلي. تحلل الخوارزميات الارتباطات التاريخية بين المتغيرات التي سبقت النتائج. تُعلم هذه الأنماط النماذج الكميّة للتنبؤ بالأحداث في ظل الظروف الجديدة. تستمر الدقة في التحسن حيث تستوعب النماذج بيانات أكثر صلة ونقاء على مدى آفاق زمنية أطول لتحسين الارتباطات. تصبح التنبؤات أكثر ثقة مع تراكم النجاحات.

نظرًا لأن العوامل الخارجية يمكن أن تؤثر عليه، فإن الذكاء الاصطناعي التنبؤي يقيس النتائج المحتملة وليس اليقينية. ومع ذلك، فإن الاعتماد بشكل كبير على التنبؤات وإزالة الحكم البشري يمكن أن يفتح مخاطر التحيز. كما أن التنبؤ بالسلوكيات البشرية يثير أيضًا قضايا أخلاقية ويجب على المؤسسات أن تكون حذرة من الاعتماد المفرط على هذه التنبؤات. 

يستخدم كل من الذكاء الاصطناعي التنبؤي والذكاء الاصطناعي التوليدي التعلم الآلي جنبًا إلى جنب مع الوصول إلى البيانات الكبيرة. يستخدم الذكاء الاصطناعي التنبؤي التعلم الآلي لاستقراء المستقبل. تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل ChatGPT أو Llama 3، نماذج لغوية كبيرة (LLMs) لإنشاء محتوى جديد من مطالبات اللغة الطبيعية. تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي التحليل الإحصائي لإنشاء نوع من التنبؤ، ولكن هدفها هو التنبؤ بالكلمات أو أجزاء التعليمات البرمجية أو الفنون المرئية الصحيحة التي يجب إنشاؤها.

إن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية أو الذكاء الاصطناعي التوليدي ليس ثنائيًا تمامًا. وبدلاً من الاختيار بين الاثنين معاً، فإن العديد من الشركات ستستفيد من تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي والتنبؤي معاً بشكل استراتيجي. يمكن أن تكمل مجموعات مهاراتهم المتخصصة بعضها البعض إذا تم دمجها بعناية.

ولكي يحقق الذكاء الاصطناعي التنبؤي أقصى قيمة ممكنة، يجب دمجه في عمليات الأعمال ومهام سير العمل الحالية. يساعد هذا التكامل على ضمان أن تكون الرؤى والتنبؤات الناتجة عن أنظمة الذكاء الاصطناعي قابلة للتنفيذ ويمكن أن توفر قيمة. يجب على المؤسسات التركيز على مواءمة الذكاء الاصطناعي التنبؤي مع أهدافها الاستراتيجية واحتياجاتها التشغيلية للاستفادة الكاملة منه.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي التنبؤي في تحديد الوقت الذي يكون فيه طلب المستهلكين في أعلى مستوياته ويجب أن يكون لدى المتجر المزيد من العناصر في المخزون. على سبيل المثال، في حالة وقوع كارثة طبيعية مثل الإعصار، يمكن للمتجر أن يتأكد من وجود الضروريات في المخزون.

يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤي تحديد متى من المرجح أن يساعد ازدحام الطرق الشاحنات على تلبية ارتفاع الطلب من المستخدمين على السلع.

يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤي مساعدة مقدمي الخدمات على توقع طلبات المستخدمين وتحسين تجارب العملاء والتنبؤ بالسلوك بناءً على بيانات العملاء والنشاط السابق.

مع وجود بيانات كافية، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي التنبؤي في التنبؤ بالظروف الصحية المحتملة بناءً على التاريخ الطبي للمريض.

يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤي أن يساعد التسويق في تطوير المحتوى والمنتجات والرسائل التي قد يهتم بها العملاء المحتملين من خلال توقع سلوك المستخدم.

يمكن أن يتنبأ الذكاء الاصطناعي التنبؤي بتحركات السوق وتحليل بيانات المعاملات لتحسين اكتشاف الاحتيال، مثل تسجيل الدخول غير المعتاد إلى الجهاز أو موقع جديد أو طلب لا يتناسب مع السلوك المعتاد لمستخدم معين.

يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤي فحص بيانات المبيعات والموسمية والعوامل غير المالية لتحسين استراتيجيات التسعير أو التنبؤ بطلب المستهلكين أو التنبؤ باتجاهات السوق القادمة.

يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤي تبسيط إدارة المطالبات والتنبؤ بالخسائر المحتملة.

من خلال مراقبة بيانات الاهتزاز ودرجة الحرارة وبيانات المستشعرات الأخرى من الآلات، يحدد الذكاء الاصطناعي التنبؤي المعدات المعرضة لخطر التعطل حتى يمكن صيانتها بشكل استباقي وتجنب التعطل عن العمل.

تطبق منصات البث نماذج تنبؤية لاقتراح محتوى مخصص يتوافق مع أذواق المستخدمين بناءً على تاريخ المشاهدة والاستماع الخاص بهم.

إن أتمتة العمليات في مكان العمل باستخدام الذكاء الاصطناعي التنبؤي يمكن أن تؤدي إلى إنجاز مهام قصيرة المدى عند تحليل البيانات، مما يعزز الأتمتة بشكل أكبر ويسمح للموظفين بتركيز طاقتهم على اتخاذ القرارات والاختيارات الإبداعية.