تاريخ النشر: 20 فبراير 2024
المساهمون: Camilo Quiroz Vazquez, Michael Goodwin
الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال هو استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية ورؤية الكمبيوتر لتحسين وظائف الأعمال وتعزيز إنتاجية الموظفين وزيادة قيمة الأعمال.
يؤثر الذكاء الاصطناعي، أو تطوير أنظمة الكمبيوتر والتعلم الآلي لمحاكاة قدرات الذكاء البشري في حل المشكلات واتخاذ القرارات، على مجموعة من العمليات التجارية. تستخدم المؤسسات الذكاء الاصطناعي (AI) لتعزيز تحليل البيانات واتخاذ القرارات وتحسين تجارب العملاء وإنشاء المحتوى وتحسين عمليات تقنية المعلومات والمبيعات والتسويق وممارسات الأمن الإلكتروني وغيرها. ومع تحسن تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطورها، تظهر تطبيقات جديدة للأعمال.
يُستخدم الذكاء الاصطناعي كأداة لدعم القوى العاملة البشرية في تحسين مهام سير العمل وجعل العمليات التجارية أكثر كفاءة. وتُحقق هذه المكاسب بطرق مختلفة، بما في ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام المتكررة وتوليد المعلومات بناءً على خوارزميات التعلم الآلي ومعالجة كميات هائلة من مجموعات البيانات بسرعة واستخراج معارف ذات مغزى والتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على تحليل البيانات. تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على تشغيل عدة أنواع من أتمتة الأعمال، بما في ذلك الأتمتة المؤسسية وأتمتة العمليات، ما يساعد على تقليل الأخطاء البشرية وتوفير الوقت للقوى العاملة البشرية للعمل على مستوى أعلى.
وفقًا لشركة McKinsey & Company، تضاعف استخدام الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية منذ عام 2017.1 ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى إمكانية تخصيص تقنية الذكاء الاصطناعي لتلبية الاحتياجات الفريدة للمؤسسة. يتوقع 63% من المشاركين في استطلاع McKinsey زيادة استثماراتهم في تقنيات الذكاء الاصطناعي على مدى السنوات الثلاث المقبلة.2 ولاستخدام الذكاء الاصطناعي في إستراتيجية أعمال فعالة، يجب أن يكون لدى المؤسسة فهم واضح لوظائفها التجارية وكيفية عمل الذكاء الاصطناعي وجوانب الأعمال التي يمكن تحسينها من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي.
في حين أن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام المتكررة وزيادة إنتاجية الموظفين لا يزال شائعًا، فإن الشركات تتخطى حالات الاستخدام هذه وتستخدم الذكاء الاصطناعي للمساعدة في المبادرات الإستراتيجية عالية المستوى التي تساعد على تحقيق قيمة أكبر للأعمال.
تمكّن من بناء نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها والتحقق منها وضبطها ونشرها.
يستخدم الذكاء الاصطناعي، وهو "علم وهندسة صناعة الآلات الذكية، وخاصة برامج الكمبيوتر الذكية"3، كميات كبيرة من البيانات والمعرفة البشرية لتشغيل أنظمة الكمبيوتر مع القدرة على تصنيف البيانات ووضع التنبؤات وتحديد الأخطاء وإجراء المحادثات وتحليل المعلومات بطريقة مماثلة للبشر.
أحد أهداف الذكاء الاصطناعي هو إنشاء أنظمة كمبيوتر يمكنها محاكاة مهارات التفكير النقدي لدى البشر. وتعتمد هذه الأنظمة على بيانات الأعمال وتستخدم تقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML) والتعلم العميق لتسهيل العمليات التجارية. يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي في وظائف الأعمال فهمًا أساسيًا للعناصر التالية:
هذه الخوارزميات هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي وتُستخدم لوضع تنبؤات أو تصنيفات بناءً على بيانات المدخلات. من خلال مجموعات بيانات التدريب، يمكن لهذه الخوارزميات أن تتعلم تحديد الأنماط أو اكتشاف الأعطال أو وضع توقعات مثل إيرادات المبيعات المستقبلية. وتساعد خوارزميات التعلم الآلي على التنقيب في مجموعات البيانات الكبيرة للحصول على معارف رئيسية يمكن أن تقدم مزايا حقيقية لتحسين قرارات الأعمال. وتستفيد خوارزميات التعلم الآلي من البيانات المُصنفة، وهي البيانات التي يصنفها خبير بشري قبل معالجتها.
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تسمح بأتمتة المهام من دون تدخل بشري. يعتمد كل من المساعدين الافتراضيين وروبوتات المحادثة وتقنية التعرف على الوجه وتقنية منع الاحتيال على التعلم العميق. ومن خلال فحص البيانات المتعلقة بسلوك المستخدم، يمكن لنماذج التعلم العميق أن تتنبأ بالسلوك المستقبلي. بالمقارنة مع التعلم الآلي العام، يمكن لنماذج التعلم العميق استخراج المعلومات بدقة أكبر من البيانات غير المنظمة مثل النصوص والصور ولا تتطلب الكثير من التدخل البشري.
معالجة اللغة الطبيعية هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي "يمكّن أجهزة الكمبيوتر والأجهزة الرقمية من التعرف على النصوص والكلام وفهمهما وتوليدهما".4 إن روبوتات المحادثة لدعم العملاء والمساعدين الرقميين والتقنيات التي تعمل بالصوت مثل أنظمة تحديد المواقع، كلها مدعومة من خلال معالجة اللغة الطبيعية. وعند استخدامها مع خوارزميات التعلم الآلي ونماذج التعلم العميق، تسمح معالجة اللغة الطبيعية للأنظمة باستخراج المعارف من البيانات غير المنظمة التي تعتمد على النصوص أو الصوت.
رؤية الكمبيوتر هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تسمح لأنظمة الكمبيوتر باستخراج المعلومات من الصور الرقمية ومقاطع الفيديو والمدخلات المرئية الأخرى.5 تستخدم رؤية الكمبيوتر كلاً من خوارزميات التعلم العميق والتعلم الآلي لتعلم عناصر معينة من الصور الرقمية وتحديدها. وتُستخدم رؤية الكمبيوتر حاليًا بعدة طرق، وتتوسع التطبيقات مع تقدم التقنية. على سبيل المثال، يمكن استخدام رؤية الكمبيوتر في خطوط الإنتاج للكشف عن العيوب الطفيفة في أثناء عملية التصنيع.
يمكن أن يساعد دمج الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات على تخليص القوى العاملة البشرية من المهام اليدوية المتكررة وتحسين تحليل البيانات وإستراتيجية الأعمال واتخاذ القرارات وتحسين العمليات على مستوى المؤسسة. ولفعل ذلك، يجب أن يكون لدى المؤسسات بنية تحتية تدير البيانات بشكل صحيح وتدعم تقنية الذكاء الاصطناعي. يساعد وجود إطار عمل قوي لإدارة البيانات على الحفاظ على إتاحة البيانات لكل الأطراف المعنية وتأمينها من حالات اختراق أمن البيانات.
كما أنه يساعد على تعزيز استخدام تحليلات البيانات المتقدمة. يتضمن جزء من إطار العمل هذا التحول الرقمي وتكامل البيئات السحابية الهجينة وبيئات السحابة المتعددة للمساعدة على إدارة كميات كبيرة من البيانات. بمجرد وضع هذه الأنظمة في مكانها الصحيح، يمكن للمؤسسة البدء في التنقيب عن البيانات للحصول على معارف وبناء نماذج تدريب لتوجيه تقنيات الذكاء الاصطناعي.
مع دخول تقنيات جديدة إلى السوق وتحسّن التقنيات الحالية، تتزايد التطبيقات المحتملة للذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية بشكل كبير. وتتنوع مزايا الذكاء الاصطناعي وتتطلب تكامل التقنيات والقوى العاملة البشرية لتحسين الكفاءة التشغيلية وزيادة قيمة الأعمال.
تتضمن بعض الأمثلة التي توضح استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال ما يأتي:
يتكون AIOps—الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات—من ممارسة استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ونماذج معالجة اللغة الطبيعية لتبسيط عمليات تقنية المعلومات وإدارة الخدمات. يسمح الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات لفرق تقنية المعلومات بغربلة كميات كبيرة من البيانات بسرعة وتقليل الوقت المستغرق في اكتشاف الأعطال واستكشاف الأخطاء وإصلاحها ومراقبة أداء أنظمة تقنية المعلومات. ويساعد الذكاء الاصطناعي فرق تقنية المعلومات على زيادة قدرتها على قابلية الملاحظة ويوفر معارف في الوقت الفعلي للعمليات.
تساعد بيانات العملاء فرق التسويق على تطوير إستراتيجيات التسويق من خلال تحديد الاتجاهات السائدة وأنماط الإنفاق. وتساعد أدوات الذكاء الاصطناعي على معالجة مجموعات البيانات الكبيرة هذه للتنبؤ بالاتجاهات السائدة المستقبلية للإنفاق وإجراء تحليل للمنافسين. وهذا يساعد المؤسسة على اكتساب فهم أعمق لمكانتها في السوق.
تسمح أدوات الذكاء الاصطناعي بتجزئة التسويق، وهي إستراتيجية تستخدم البيانات لتخصيص حملات تسويقية لعملاء محددين بناءً على اهتماماتهم. يمكن لفرق المبيعات استخدام هذه البيانات نفسها لتقديم توصيات بشأن المنتجات بناءً على تحليلات العملاء.
يمكّن الذكاء الاصطناعي الشركات من توفير خدمة عملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع وأوقات استجابة أسرع، ما يساعد على تحسين تجربة العملاء. يمكن لروبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مساعدة العملاء على حل الاستفسارات البسيطة من دون الحاجة إلى وكيل بشري. وتسمح هذه القدرة للقوى العاملة البشرية في خدمة العملاء بمعالجة المشكلات الأكثر تعقيدًا.
أفادت McKinsey عن تحقيق وفورات بقيمة 80 مليون دولار أمريكي لشركة اتصالات في أمريكا الجنوبية استخدمت الذكاء الاصطناعي الحواري لإعطاء الأولوية للعملاء ذوي القيمة الأعلى.6 وتساعد أدوات الذكاء الاصطناعي الحواري القوية مثل IBM watsonx™ Assistant روبوتات المحادثة على التغلب على بعض نقاط الضعف في النماذج السابقة التي لم تكن قادرة على التعامل مع العديد من أسئلة العملاء.
الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) هو مجال متنامٍ يساعد المؤسسات على تحسين إنشاء المحتوى. وتوفر أدوات مثل ChatGPT لفرق المحتوى أدوات قوية لإنشاء محتوى أصلي. يمكن لهذه الأدوات توليد الصور أو النصوص بناءً على مطالبات الإدخال، ويمكن للمصممين والكتّاب وقادة المحتوى استخدام مخرجات الذكاء الاصطناعي التوليدي هذه للمساعدة على العصف الذهني والتخطيط ومهام المشروع الأخرى. تقدر Gartner أنه بحلول عام 2025 سيُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء 30% من محتوى التسويق الخارجي، مقارنةً بـ 2% في عام 2022.7 ويمكن للأدوات التوليدية مثل IBM watsonx™ Code Assistant مساعدة المطورين من خلال توليد الرموز.
في حين أن توليد محتوى الذكاء الاصطناعي لا يزال غير منظم إلى حد كبير، يجب على الموظفين البشريين مراقبة استخدام الذكاء الاصطناعي في توليد المحتوى لمنع انتهاك حقوق النشر أو نشر معلومات مضللة أو غيرها من الممارسات التجارية غير الأخلاقية.
يمكن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين أمن الشبكات واكتشاف الأعطال والكشف عن الغش والمساعدة على منع حالات اختراق أمن البيانات. يزيد الاستخدام المتزايد للتقنية في مكان العمل من فرض الاختراقات الأمنية؛ ولإحباط التهديدات وحماية البيانات المؤسسية وبيانات العملاء، يجب على المؤسسات أن تكون استباقية في اكتشاف الأعطال. على سبيل المثال، يمكن استخدام نماذج التعلم العميق لفحص مجموعات كبيرة من بيانات حركة مرور الشبكة وتحديد السلوك الذي قد يشير إلى محاولة هجوم على الشبكة.
يمكن أن تكون حالات اختراق أمن البيانات مكلفة وتؤدي إلى ضعف ثقة العملاء. يشير تقرير IBM عن تكلفة خرق البيانات لعام 2023 إلى أن متوسط وفرات المؤسسات التي "تستخدم الذكاء الاصطناعي والأتمتة الأمنية على نطاق واسع يبلغ 1.76 مليون دولار أمريكي مقارنة بالمؤسسات التي لا تستخدمها".
يأتي استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة سلسلة التوريد في شكل تحليلات تنبؤية، ما يساعد على التنبؤ بالتسعير المستقبلي لتكاليف الشحن والمواد. وتساعد التحليلات التنبؤية أيضًا المؤسسات على الحفاظ على مستويات مناسبة من المخزون. وهذا يقلل من الاختناقات أو الإفراط في تخزين المنتجات.
تتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي بسرعة، ويتوسع استخدامها لتلبية مجموعة واسعة من احتياجات وإستراتيجيات الأعمال. ستحدد التقنيات الجديدة وابتكارات قادة الأعمال مستقبل الذكاء الاصطناعي—إن فهم كيفية ملاءمة الذكاء الاصطناعي لنموذج شركتك هو أساس الحفاظ على الميزة التنافسية.
تتضمن منصة ™IBM® watsonx للذكاء الاصطناعي والبيانات ثلاثة عناصر أساسية ومجموعة من مساعدي الذكاء الاصطناعي المصممين لمساعدتك على توسيع نطاق تأثير الذكاء الاصطناعي وتسريعه باستخدام بيانات موثوق بها على مستوى عملك. يمكنك بكل سهولة نشر الذكاء الاصطناعي ودمجه في عملك وإدارة كل مصادر البيانات وتسريع مهام سير عمل الذكاء الاصطناعي المسؤول—وكل ذلك من منصة واحدة.
IBM watsonx Assistant هي منصة رائدة في السوق للذكاء الاصطناعي الحواري صُممت لمساعدتك على التغلب على الاحتكاك المصاحب للدعم التقليدي وتقديم تجارب استثنائية.
تستفيد IBM watsonx Code Assistant من الذكاء الاصطناعي التوليدي لتسريع عملية التطوير مع الحفاظ على مبادئ الثقة والأمان والامتثال في جوهرها.
يتميز ™IBM watsonx Orchestrate بتقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة المصممة للمساعدة على تبسيط جهود فريقك وتوفير وقتك.
يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) تقديم معارف أعمق والتخلص من المهام المتكررة، ما يوفر للعاملين المزيد من الوقت لأداء أدوار بشرية فريدة، مثل التعاون في المشروعات وتطوير حلول مبتكرة وتوفير تجارب أفضل.
إذا كنت من قادة الأعمال الذين لا يتبنون الذكاء الاصطناعي، فاعلم أن منافسيك يفعلون ذلك، وأنك تخاطر بالتخلف عن الركب. حان الوقت لتفنيد الأفكار المغلوطة الثلاث التي تعيق الشركات الصغيرة.
لقد أحدثت تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والأتمتة تحولاً في سوق الاستعانة بمصادر خارجية وخدمات إسناد العمليات إلى جهات خارجية، ما يمنح الشركات القدرة على توفير الكفاءات مع تحديث العمليات بدلاً من الاعتماد على الاستعانة بمصادر خارجية الخارجي.
اكتشف كيف يستفيد الذكاء الاصطناعي من أجهزة الكمبيوتر والآلات لمحاكاة قدرات العقل البشري في حل المشكلات واتخاذ القرارات.
تعرف على الأتمتة المؤسسية والاستخدام الإستراتيجي للتقنية لدمج عمليات الأعمال وتبسيطها وأتمتتها عبر المؤسسة.
تستخدم أتمتة العمليات الآلية (RPA)، والمعروفة أيضًا باسم التشغيل الآلي البرمجي، تقنيات الأتمتة الذكية لأداء المهام المكتبية المتكررة للعاملين البشريين.
الحواشي
1، 2 "حالة الذكاء الاصطناعي في عام 2022—وتقييم لنصف عقد"، (محتوى الرابط موجود خارج موقع ibm.com) McKinsey & Company، 6 ديسمبر 2022
3 "ما المقصود بالذكاء الاصطناعي؟"، IBM.com
4 "ما المقصود بمعالجة اللغة الطبيعية؟"، IBM.com
5 "ما المقصود برؤية الكمبيوتر؟"، IBM.com
6 "سيوسع أولاً نطاق الذكاء الاصطناعي التوليدي بنجاح في العمليات التجارية"، (محتوى الرابط موجود خارج موقع ibm.com) Marie El Hoyek, Curt Mueller, Nicolai Müller, McKinsey & Company بتاريخ 5 فبراير 2024
7 "ما أهمية الذكاء الاصطناعي التوليدي للأعمال"، (محتوى الرابط موجود خارج موقع ibm.com)، Gartner.com