ما هو الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال؟

يؤثر الذكاء الاصطناعي، أو تطوير أنظمة الحاسوب والتعلم الآلي لمحاكاة قدرات الذكاء البشري في حل المشكلات واتخاذ القرارات، على مجموعة واسعة من العمليات التجارية. تستخدم المؤسسات الذكاء الاصطناعي لتعزيز تحليل البيانات واتخاذ القرارات، وتحسين تجارب العملاء ، وإنشاء المحتوى، وتحسين عمليات تكنولوجيا المعلومات ، والمبيعات، والتسويق، وممارسات الأمن السيبراني ، وغير ذلك. ومع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وتحسنها، تظهر تطبيقات تجارية جديدة.

يُستخدم الذكاء الاصطناعي كأداة لدعم القوى العاملة البشرية في تحسين سير العمل وزيادة كفاءة العمليات التجارية. وتتحقق هذه المكاسب بطرق متنوعة، منها استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام المتكررة، وتوليد المعلومات بناءً على خوارزميات التعلم الآلي، ومعالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة واستخلاص رؤى قيّمة، والتنبؤ بالنتائج المستقبلية استنادًا إلى تحليل البيانات. وتُشغّل أنظمة الذكاء الاصطناعي أنواعًا عديدة من أتمتة الأعمال ، بما في ذلك أتمتة المؤسسات  وأتمتة العمليات، مما يُسهم في تقليل الأخطاء البشرية وتوفير موارد القوى العاملة البشرية للتركيز على مهام أكثر أهمية.

بحسب شركة ماكينزي، تضاعف استخدام الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية منذ عام ٢٠١٧. ويعود ذلك بشكل كبير إلى إمكانية تخصيص تقنية الذكاء الاصطناعي لتلبية الاحتياجات الفريدة لكل مؤسسة. ويتوقع ٦٣٪ من المشاركين في استطلاع ماكينزي زيادة استثماراتهم في تقنيات الذكاء الاصطناعي خلال السنوات الثلاث المقبلة. وللاستفادة من الذكاء الاصطناعي في استراتيجية أعمال فعّالة ، يجب أن تمتلك المؤسسة فهمًا واضحًا لوظائفها التجارية، وكيفية عمل الذكاء الاصطناعي، والجوانب التي يمكن تحسينها من خلال تطبيقه.

في حين أن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام المتكررة وزيادة إنتاجية الموظفين لا يزال شائعًا، فإن الشركات تتجاوز أيضًا حالات الاستخدام هذه وتستخدم الذكاء الاصطناعي للمساعدة في المبادرات الاستراتيجية ذات المستوى الأعلى التي تساعد في تحقيق قيمة تجارية أوسع.

الذكاء الاصطناعي ، “علم وهندسة صنع الآلات الذكية، وخاصة برامج الكمبيوتر الذكية”، يستخدم كميات كبيرة من البيانات والمعرفة البشرية لتشغيل أنظمة الكمبيوتر التي تتمتع بالقدرة على تصنيف البيانات، ووضع التنبؤات، وتحديد الأخطاء، وإجراء المحادثات، وتحليل المعلومات بطريقة مشابهة للبشر.

يتمثل أحد أهداف الذكاء الاصطناعي في إنشاء أنظمة حاسوبية قادرة على محاكاة مهارات التفكير النقدي لدى البشر. تعتمد 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 للمكونات التالية: 

تُعد هذه الخوارزميات مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، وتُستخدم لإجراء تنبؤات أو تصنيفات بناءً على بيانات الإدخال. من خلال مجموعات بيانات التدريب، يمكن لهذه الخوارزميات أن تتعلم تحديد الأنماط، واكتشاف الحالات الشاذة، أو إجراء توقعات مثل إيرادات المبيعات المستقبلية. تساعد خوارزميات التعلم الآلي في استخراج رؤى رئيسية من مجموعات البيانات الكبيرة، والتي يمكن أن تقدم فوائد واقعية لتحسين قرارات الأعمال. تستفيد خوارزميات التعلم الآلي من البيانات المصنفة، وهي البيانات التي يصنفها خبير بشري قبل معالجتها.

التعلم العميق هو فرع من فروع التعلم الآلي يسمح بأتمتة المهام دون تدخل بشري. تعتمد المساعدات الافتراضية، وبرامج الدردشة الآلية ، والتعرف على الوجوه، وتقنيات منع الاحتيال على التعلم العميق. من خلال فحص البيانات المتعلقة بسلوك المستخدم، يمكن لنماذج التعلم العميق التنبؤ بالسلوك المستقبلي. بالمقارنة مع التعلم الآلي العام، يمكن لنماذج التعلم العميق استخراج المعلومات بدقة أكبر من البيانات غير المهيكلة مثل النصوص والصور، ولا تتطلب تدخلاً بشرياً كبيراً.

معالجة اللغة الطبيعية هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يُمكّن أجهزة الكمبيوتر والأجهزة الرقمية من التعرف على النصوص والكلام وفهمها وإنشائها. وتعتمد روبوتات الدردشة الخاصة بدعم العملاء، والمساعدون الرقميون، والتقنيات التي تعمل بالأوامر الصوتية مثل أنظمة تحديد المواقع العالمية (GPS) على معالجة اللغة الطبيعية. وباستخدامها مع خوارزميات التعلم الآلي ونماذج التعلم العميق، تُمكّن معالجة اللغة الطبيعية الأنظمة من استخلاص رؤى قيّمة من البيانات غير المهيكلة، سواءً كانت نصية أو صوتية.

رؤية الحاسوب هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يسمح لأنظمة الحاسوب باستخراج المعلومات من الصور الرقمية ومقاطع الفيديو وغيرها من المدخلات المرئية. ⁵ تستخدم رؤية الحاسوب خوارزميات التعلم العميق والتعلم الآلي لتعلم وتحديد عناصر محددة من الصور الرقمية. تُطبق رؤية الحاسوب حاليًا بعدة طرق، وتتوسع تطبيقاتها مع تقدم التكنولوجيا. على سبيل المثال، يمكن تطبيق رؤية الحاسوب في خطوط الإنتاج لاكتشاف العيوب الطفيفة أثناء عملية التصنيع.

يُمكن لدمج الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات أن يُساعد في تحرير القوى العاملة البشرية من المهام اليدوية المتكررة، وتحسين تحليل البيانات، واستراتيجية الأعمال، وعملية اتخاذ القرارات، وتحسين العمليات على مستوى المؤسسة ككل. ولتحقيق ذلك، يجب أن تمتلك المؤسسات بنية تحتية تُدير البيانات بكفاءة وتدعم تقنية الذكاء الاصطناعي. كما يُساعد وجود إطار حوكمة بيانات قوي في ضمان إتاحة البيانات لجميع أصحاب المصلحة المعنيين وحمايتها من الاختراقات .

كما يُسهم ذلك في تعزيز استخدام تحليلات البيانات المتقدمة. ويتضمن هذا الإطار تحولاً رقمياً ودمج بيئات الحوسبة السحابية الهجينة والمتعددة السحابات للمساعدة في إدارة كميات هائلة من البيانات. وبمجرد تطبيق هذه الأنظمة، يمكن للمؤسسة البدء في استخراج البيانات لاستخلاص الرؤى وبناء نماذج تدريبية لتوجيه تقنيات الذكاء الاصطناعي.

تتضمن بعض الأمثلة التي توضح استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال ما يلي:

تُعنى إدارة عمليات تكنولوجيا المعلومات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ( AIOps ) باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ونماذج معالجة اللغة الطبيعية لتبسيط عمليات تكنولوجيا المعلومات وإدارة الخدمات. تُمكّن هذه الإدارة فرق تكنولوجيا المعلومات من تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة، وتقليل الوقت اللازم لاكتشاف الحالات الشاذة، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها، ومراقبة أداء أنظمة تكنولوجيا المعلومات. كما يُساعد الذكاء الاصطناعي فرق تكنولوجيا المعلومات على تحقيق مستوى أعلى من المراقبة ، ويُوفر رؤى آنية حول العمليات.

تساعد بيانات العملاء فرق التسويق على تطوير استراتيجيات التسويق من خلال تحديد الاتجاهات وأنماط الإنفاق. تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي في معالجة مجموعات البيانات الضخمة هذه للتنبؤ باتجاهات الإنفاق المستقبلية وإجراء تحليل للمنافسين. وهذا يساعد المؤسسة على اكتساب فهم أعمق لمكانتها في السوق.

تتيح أدوات الذكاء الاصطناعي تجزئة التسويق، وهي استراتيجية تستخدم البيانات لتخصيص الحملات التسويقية لعملاء محددين بناءً على اهتماماتهم. يمكن لفرق المبيعات استخدام هذه البيانات نفسها لتقديم توصيات بالمنتجات بناءً على تحليلات العملاء.

يمكّن الذكاء الاصطناعي الشركات من تقديم خدمة عملاء على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع ، مع أوقات استجابة أسرع، مما يساعد على تحسين تجربة العملاء. يمكن لروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مساعدة العملاء في حل الاستفسارات البسيطة دون الحاجة إلى موظف بشري. تتيح هذه القدرة لموظفي خدمة العملاء البشريين معالجة المشكلات الأكثر تعقيدًا.

أفادت شركة ماكينزي بتحقيق وفورات بقيمة 80 مليون دولار أمريكي لشركة اتصالات في أمريكا الجنوبية استخدمت الذكاء الاصطناعي التفاعلي لتحديد أولويات العملاء ذوي القيمة الأعلى. تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي التفاعلي القوية، روبوتات الدردشة على التغلب على بعض نقاط الضعف في النماذج السابقة، التي لم تكن قادرة على التعامل مع العديد من استفسارات العملاء. 

يُعد الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) مجالًا متناميًا يساعد المؤسسات على تحسين عملية إنشاء المحتوى. توفر أدوات مثل ChatGPT لفرق المحتوى أدوات قوية لإنشاء محتوى أصلي. يمكن لهذه الأدوات توليد صور أو نصوص بناءً على مدخلات محددة، ويمكن للمصممين والكتاب وقادة المحتوى استخدام مخرجات الذكاء الاصطناعي التوليدي هذه للمساعدة في العصف الذهني ووضع المخططات ومهام المشاريع الأخرى. تُقدّر غارتنر أنه بحلول عام 2025، سيتم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء 30% من محتوى التسويق الخارجي، ارتفاعًا من 2% في عام 2022.

في حين أن توليد المحتوى باستخدام الذكاء الاصطناعي لا يزال غير منظم إلى حد كبير، ينبغي على الموظفين البشريين مراقبة استخدام الذكاء الاصطناعي في توليد المحتوى لمنع انتهاك حقوق الطبع والنشر، أو نشر المعلومات المضللة، أو غيرها من الممارسات التجارية غير الأخلاقية.

يمكن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين أمن الشبكات ، وكشف الحالات الشاذة ، والكشف عن الاحتيال، والمساعدة في منع اختراقات البيانات. يُؤدي تزايد استخدام التكنولوجيا في بيئة العمل إلى زيادة فرص حدوث اختراقات أمنية؛ لذا، ولإحباط التهديدات وحماية بيانات المؤسسة والعملاء، يجب على المؤسسات أن تكون استباقية في كشف الحالات الشاذة. على سبيل المثال، يمكن استخدام نماذج التعلم العميق لتحليل مجموعات كبيرة من بيانات حركة مرور الشبكة وتحديد السلوكيات التي قد تُشير إلى محاولة هجوم على الشبكة.

قد تكون خروقات البيانات مكلفة وتؤدي إلى تقلص ثقة العملاء. ويشير تقرير IBM حول تكلفة خروقات البيانات لعام 2023 إلى أن متوسط ​​الوفورات للمؤسسات التي “تستخدم الذكاء الاصطناعي الأمني ​​والأتمتة على نطاق واسع” يبلغ 1.76 مليون دولار أمريكي مقارنة بالمؤسسات التي لا تستخدمها.

يأتي تطبيق الذكاء الاصطناعي في إدارة سلسلة التوريد على شكل تحليلات تنبؤية، والتي تساعد في التنبؤ بالأسعار المستقبلية لتكاليف الشحن والمواد. كما تساعد التحليلات التنبؤية المؤسسات على الحفاظ على مستويات مناسبة من المخزون. وهذا يقلل من الاختناقات، أو التخزين الزائد للمنتجات.

تتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي بوتيرة متسارعة، ويتسع نطاق استخدامها لتلبية احتياجات واستراتيجيات أعمال متنوعة. وستحدد التقنيات الجديدة وابتكارات قادة الأعمال مستقبل الذكاء الاصطناعي، لذا فإن فهم كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في نموذج عملك أمر أساسي للحفاظ على ميزة تنافسية.