ما هي تحليلات الذكاء الاصطناعي؟

تحليلات الذكاء الاصطناعي هي مجال متخصص ضمن تحليلات البيانات، وهو جزء من المجالات الأوسع لتحليلات الأعمال وذكاء الأعمال. تركز جميع هذه المجالات على تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ.

تعتمد التحليلات التقليدية على تقنيات التحليل الإحصائي الأساسية مثل تحليل الانحدار واختبار الفرضيات والإحصاءات الوصفية. توفر هذه الأساليب رؤى لأنماط البيانات والعلاقات ولكنها محدودة النطاق والتعقيد. تتضمن الأساليب التقليدية معالجة يدوية للبيانات تستغرق وقتاً طويلاً في جداول بيانات Microsoft Excel وإعداد التقارير والتصور اليدوي. قبل الذكاء الاصطناعي، اعتمدت التحليلات على نماذج وتقنيات تنبؤ أبسط، مثل تحليل السلاسل الزمنية والانحدار الخطي، والتي أسفرت عن قدرات تنبؤية محدودة وتطلبت عمليات كثيفة العمالة.

لقد أصبح تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحليلات الأعمال ضرورة حتمية للمؤسسات الكبيرة التي تتطلع إلى تحقيق أقصى قدر من الميزة التنافسية. إن قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة، وتحديد الأنماط وتوليد رؤى تنبؤية توفر ميزة تنافسية كبيرة. يتيح هذا للشركات اتخاذ قرارات قائمة على البيانات لتحسين مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) المختلفة وخفض التكاليف وتحسين نتائج الأعمال.

هناك أربعة أنواع رئيسية من تحليلات البيانات، ويمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الأربعة جميعها.

توفر التحليلات الوصفية المدعومة بالذكاء الاصطناعي فهماً واضحاً وشاملاً للأداء السابق. باستخدام خوارزميات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، يمكن للذكاء الاصطناعي التدقيق في كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة لتحديد الأنماط والاتجاهات والارتباطات. فكّر في أحد بائعي التجزئة الذي يستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات العملاء للكشف عن رؤى حول اتجاهات الشراء وتفضيلاته.

على سبيل المثال، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي معالجة الملايين من سجلات المبيعات واتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي لتحديد المنتجات الأكثر شيوعًا خلال مواسم معينة أو المنتجات التي يتم شراؤها معًا بشكل متكرر. يمكن بعد ذلك عرض تحليل سلوك العميل هذا على لوحات المعلومات، وإظهار أداء المبيعات بمرور الوقت، وتقسيم العملاء بناءً على عادات الشراء وفعالية الحملات التسويقية. من خلال توفير رؤية مفصلة وشاملة لتجارب العملاء السابقة، تساعد التحليلات الوصفية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تجار التجزئة على اتخاذ قرارات قائمة على البيانات لتحسين إدارة المخزون وتصميم استراتيجيات التسويق وتعزيز رضا العملاء.

يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين التحليلات التشخيصية من خلال تحديد الأسباب الكامنة والارتباطات في مجموعات البيانات المعقدة بسرعة، مما يتيح حل المشكلات بشكل أكثر دقة وفي الوقت المناسب. يمكن العثور على مثال على كيفية تحسين الذكاء الاصطناعي للتحليلات التشخيصية في مجال الرعاية الصحية. تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات المريض، بما في ذلك التاريخ الطبي ونتائج المختبر وفحوصات التصوير. تحدد هذه الخوارزميات الأسباب الأساسية للأمراض والحالات المرضية بدقة وسرعة أكبر من الطرق التقليدية. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنماط في صور الأشعة التي تشير إلى المراحل المبكرة للأمراض مثل السرطان، مما يوفر للأطباء رؤى قيّمة تساعد في التشخيص الدقيق وخطط العلاج الشخصية.

يعمل الذكاء الاصطناعي على تعزيز التحليلات التنبؤية من خلال استخدام خوارزميات متقدمة لتحليل البيانات التاريخية وتحديد الأنماط، مما يتيح توقعات أكثر دقة للاتجاهات والنتائج المستقبلية. في الخدمات المالية، تحلل نماذج التعلم الآلي بيانات السوق التاريخية والمؤشرات الاقتصادية للتنبؤ بأسعار الأسهم ومخاطر الاستثمار، مما يساعد المستثمرين على اتخاذ قرارات مستنيرة وإدارة محافظهم بشكل أكثر فعالية.

يمكن للمحللين الاستفادة من الذكاء الاصطناعي ليس فقط لتحليل البيانات ولكن لتقديم توصيات قابلة للتنفيذ لتحسين عمليات صنع القرار واقتراح أفضل مسار للعمل لمختلف السيناريوهات. ومن الأمثلة على الذكاء الاصطناعي المستخدم في التحليلات الإلزامية إدارة سلسلة التوريد، حيث تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات حول مستويات المخزون وتوقعات الطلب وظروف الشحن. هذه الأنظمة للتوصية بكميات الطلبات المثلى وجداول التسليم، وبالتالي تقليل التكاليف وتحسين الكفاءة.

تتبع التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي عادةً الخطوات التالية:

يجب على الممارسين أولاً تحديد ما يتوقع أن يتنبأ به النموذج لتحديد النهج الأنسب. يتم تصميم النماذج المختلفة لحالات استخدام محددة، واختيار النموذج والبيانات المناسبة أمر بالغ الأهمية لتحقيق أفضل النتائج بسرعة وفعالية من حيث التكلفة.

تبدأ عمليات سير العمل بعلماء البيانات أو محللي البيانات الذين يجمعون البيانات ذات الصلة من مصادر البيانات الداخلية ومقدمي الخدمات الخارجيين. تعتمد دقة وفعالية النماذج على جودة وكمية البيانات التي تم جمعها. وبمجرد جمع البيانات ، تتم معالجتها مسبقًا لتنظيفها وتحويلها وإعدادها للتحليل. تتضمن هذه الخطوة معالجة القيم المفقودة وإزالة التكرارات وتوحيد التنسيقات وترميز المتغيرات الفئوية لضمان اتساق البيانات وجاهزيتها للنمذجة.

قبل تطبيق التحليلات الإلزامية، يقوم المحللون عمومًا بإجراء تحليلات وصفية لمراجعة الأداء السابق وتحليلات تنبؤية لتوقع النتائج المستقبلية. تتضمن التحليلات الوصفية تلخيص البيانات وتصورها لاكتساب رؤى حول الاتجاهات والأنماط التاريخية، بينما تستخدم التحليلات التنبؤية النماذج الإحصائية والتعلم الآلي لتوقع الأحداث أو السلوكيات المستقبلية.

تتضمن التحليلات الإلزامية إنشاء نماذج رياضية وخوارزميات تحسين للتوصية بقرارات الأعمال التي تهدف إلى تحقيق أفضل النتائج الممكنة. تراعي هذه النماذج عوامل مختلفة مثل القيود والأهداف وأوجه عدم اليقين والمقايضات، وتستند إلى رؤى مستقاة من التحليلات الوصفية والتنبؤية لاقتراح كيفية استجابة المؤسسة للسيناريوهات المختلفة.

بعد التقييم، يتم دمج النماذج في الأنظمة أو التطبيقات التشغيلية لتقديم تنبؤات وتوصيات في الوقت الفعلي. قد يتضمن ذلك دمج النماذج في أنظمة البرامج الحالية أو واجهات برمجة التطبيقات أو لوحات المعلومات لأتمتة عمليات اتخاذ القرار أو تقديم رؤى إرشادية للمستخدمين، مما يسهل استخدام الرؤى بشكل أكثر سلاسة.

إن المراقبة المستمرة للنماذج وصيانتها ضرورية لضمان استمرار فعاليتها وأهميتها. ويتضمن ذلك تتبع أداء النموذج، وتحديثه بالبيانات الجديدة، وإعادة تدريب النماذج وتحسينها بشكل دوري للتكيّف مع الظروف المتغيرة أو أنماط البيانات المتطورة.

يتتبع تاريخ تحليلات الذكاء الاصطناعي تطور كل من الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات، مما يمثل إنجازات مهمة في كل من التكنولوجيا والمنهجية. يتوج هذا التاريخ العصر الذهبي الحقيقي لتحليلات الذكاء الاصطناعي الذي يميز لحظتنا الحالية.

من المتوقع أن يؤثر الذكاء الاصطناعي التوليدي -الذي شاع في تطبيقات مثل ChatGPT- بشكل كبير في التحليلات من خلال تعزيز جوانبها المختلفة. على سبيل المثال، قد يؤدي إنشاء البيانات الاصطناعية إلى زيادة مجموعات البيانات الموجودة وإثراء سيناريوهات المحاكاة. كما يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تبسيط عملية التحليل وتحسينها، ما يجعلها أكثر سهولة في الاستخدام من خلال أتمتة المهام المتكررة وإنشاء تقارير مؤتمتة وإنشاء عروض مصورة ديناميكية للبيانات وغيرها من التحسينات في التجربة.