ثورة الذكاء الاصطناعي: تحويل تطبيقات الأعمال عبر تقنيات التعلم الآلي

يُعد التعلم الآلي فرعاً من فروع الذكاء الاصطناعي، ويُستخدم لتطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تُمكّن أجهزة الكمبيوتر من أداء مهام محددة دون الحاجة إلى تعليماتٍ مُفصّلة.

وقد بدأت الشركات في دمج خدمات وتطبيقات تطوير تطبيقات التعلم الآلي في عملياتها، وتطبيقاتها، وممارساتها لضمان الكفاءة المثلى. ومن خلال الاستفادة من هذه الخدمات، تستطيع الشركات دمج إمكانيات التعلم الآلي المتقدمة في عملياتها، مما يُمكّنها من الأتمتة، واتخاذ القرارات القائمة على البيانات، وتحسين الأداء. يُمكن هذا الدمج الشركات من الحفاظ على تنافسيتها في المشهد الرقمي السريع التطور من خلال إطلاق رؤى جديدة وتبسيط العمليات من أجل عمليات أكثر ذكاءً وكفاءة.

فيما يلي، نستعرض خمس طرق مبتكرة لاستخدام التعلم الآلي في تحويل تطبيقات الأعمال:

خمس طرق مبتكرة لاستخدام التعلم الآلي في الأعمال:

أظهرت إحصائيات التعلم الآلي أن العديد من القطاعات يمكنها الاستفادة من أساليب التعلم الآلي المبتكرة للمضي قدماً في عملياتها التجارية.

1. تعزيز تجربة العملاء من خلال التعلم الآلي:

يجب على الشركات تعزيز تجارب عملائها لبناء الولاء وتعزيز التفاعل. هناك استراتيجيتان فعالتان للتعلم الآلي يمكن استخدامهما للمساعدة في تعزيز تجربة العملاء بشكل عام:

• الروبوتات الدردشة والمساعدون الافتراضيون: يمكن لهذه التقنيات تحويل خدمات العملاء من خلال توفير دعم على مدار الساعة للعملاء الذين يحتاجون إلى مساعدة. يمكنها التعامل مع العديد من المهام مثل الإجابة على الأسئلة والمساعدة في الاستفسارات.

  تتضمن بعض فوائد استخدام هذه التقنيات ما يلي:

  • التوافر على مدار الساعة: تتوفر الروبوتات الدردشة في أي وقت، لذلك لا يحتاج الموظفون إلى العمل في نوبات إضافية أو ليلاً ليكونوا متاحين. تستخدم أنظمة التعلم الآلي غير المُشرف عليها الشبكات العصبية الاصطناعية لمواصلة التفاعل مع العملاء والحفاظ على العملاء الحاليين.
  • السرعة والكفاءة: يمكن للروبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين معالجة المعلومات بشكل أسرع من البشر والقضاء على أوقات الانتظار للعملاء. سيسمح توفير بيانات التدريب واستخدام علوم البيانات للروبوتات الدردشة بالتواصل مع العملاء.
  • القابليّة للتطوير: يمكن تغيير الروبوتات الدردشة وستتطور للتعامل مع أكثر من مهمة واحدة، مثل التعامل مع استفسارات متعددة في نفس الوقت، وتوفر للشركات فرصة استخدام التكنولوجيا دون الحاجة إلى زيادة عدد موظفيها.
  • التخصيص: بناءً على بيانات العملاء، يمكن للروبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين تخصيص تفاعلاتهم مع العملاء، مثل استخدام الأسماء الحقيقية، وتذكر التفاعلات السابقة، وتقديم استجابات مُصممة خصيصاً لما يطلبه العميل.
• التوصيات الشخصية: يمكن استخدام تحليل البيانات والتعلم الآلي لتقديم اقتراحات مخصصة للعملاء بناءً على التفاعلات السابقة، والسلوكيات، والتفضيلات.

  إليك بعض فوائد استخدام التوصيات الشخصية لتحسين تجربة التسوق الشاملة:

  • استخدام البيانات: يمكن للشركات تحديد الأنماط والتفضيلات من خلال تحليل بيانات العملاء. على سبيل المثال، يمكن لمنصة التجارة الإلكترونية استخدام سجل تصفح العميل لتتبع اهتماماته.
  • زيادة المشاركة: سيؤدي إنشاء توصيات شخصية إلى زيادة تفاعل المستخدمين. ستؤدي الاقتراحات المخصصة إلى قيام العملاء بإجراء المزيد من عمليات الشراء، وهذا سيزيد من وقت العميل على المنصة، مما يساعدك على فهم احتياجات ورغبات العميل.
  • ولاء العملاء: سيفهم فهم رغبات العملاء وتفضيلاتهم ولاء العملاء، لأن العملاء سيشعرون بأن احتياجاتهم ورغباتهم مُعترف بها، وسيستمرون في الشراء من الشركة.

2. تحسين العمليات باستخدام التعلم الآلي:

تحتاج الشركات إلى تحسين عملياتها التجارية لتعزيز الكفاءة، وتحسين الأداء العام، وخفض التكاليف. هناك مجالان رئيسيان للتركيز في عمليات التحسين: إدارة سلسلة التوريد والصيانة التنبؤية.

• إدارة سلسلة التوريد: تركز هذه الاستراتيجية على تحسين فعالية وكفاءة سلسلة التوريد من شراء المواد الخام إلى المنتجات النهائية. إليك بعض الاستراتيجيات الرئيسية التي يمكن استخدامها في تحسين سلسلة التوريد:
  • التنبؤ بالطلب: يمكن استخدام التحليلات المتقدمة للتنبؤ بالطلب من العملاء بدقة أكبر. سيساعد هذا عمليات الأعمال من خلال تقليل التكاليف المرتبطة بالفائض من المخزون ومواءمة مستويات المخزون مع المبيعات.
  • إدارة المخزون: سيساعد تنفيذ ممارسات إدارة المخزون في تقليل النفقات على الشركة وضمان توفر مخزون كافٍ عند الحاجة. يمكن تحقيق الإدارة باستخدام أنظمة تتبع المخزون الآلية.
  • التعاون مع الموردين: يمكن أن يساعد التعاون مع الموردين في تحسين التواصل وبناء علاقات أقوى.
  • تحسين الخدمات اللوجستية: يمكن تحليل طرق ووسائل النقل لتحسين أوقات التسليم للشركات وزيادة الإنتاجية. يمكن للشركات استخدام تطوير البرمجيات للمساعدة في التحسين والنظر في وسائل النقل البديلة.
  • دمج التكنولوجيا: يمكن أن يساعد استخدام التكنولوجيا في اتخاذ القرارات التجارية، مثل ما إذا كان سيتم استخدام تقنية البلوكشين من أجل الشفافية، والأتمتة من أجل الكفاءة، والذكاء الاصطناعي للتحليلات التنبؤية.
• الصيانة التنبؤية: تتضمن هذه العملية استخدام التعلم الآلي وتحليلات البيانات للتنبؤ بوقت احتياج الآلة أو المعدات إلى الصيانة أو تعطلها. إليك بعض العوامل الرئيسية للصيانة التنبؤية:
  • تحليل البيانات: تحلّ خوارزميات التعلم الآلي بيانات مُجمعة للمساعدة في التنبؤ بالنتائج مثل تعطل الآلة. يمكن أن يساعد هذا الشركات في جدولة الصيانة قبل الموعد لتجنب فقدان الإنتاج.
  • جمع البيانات: تستخدم عمليات جمع البيانات أجهزة الاستشعار وأجهزة إنترنت الأشياء لجمع البيانات في الوقت الفعلي من الآلات مثل مقاييس الأداء التشغيلي، والاهتزاز، ودرجة الحرارة.
  • التنفيذ: يمكن للشركات جدولة صيانة الآلات خلال ساعات غير الذروة أو عندما تكون المعدات أقل استخدامًا لتقليل التأخير في الإنتاج.
  • التحسين المستمر: يمكن أن يؤدي استخدام أنظمة التعلم الآلي إلى إجراء تنبؤات أكثر دقة والمساعدة في تحسين استراتيجية الصيانة لعمليات الأعمال.

3. اتخاذ القرارات القائمة على البيانات:

يُعد استخدام اتخاذ القرارات القائمة على البيانات في اتخاذ القرارات التجارية نهجًا استراتيجيًا سيساعد في توجيه القرارات التجارية. يمكن للشركات استخدام الذكاء التجاري، وابتكارات التسويق، والتحليلات، وإدارة المخاطر لتعزيز الكفاءة التشغيلية لتطبيقاتها التجارية.

فيما يلي كيفية تقدم كل مكون لعمليات الشركة:

• الذكاء التجاري والتحليلات: تشير هذه إلى الممارسات والتقنيات المستخدمة لتوفير التحليل، وجمع وعرض بيانات الأعمال. تتضمن الجوانب الرئيسية لهذا النهج:
  • تصور البيانات: يمكن للذكاء التجاري مساعدة الموظفين على فهم نقاط البيانات المعقدة للشركة في التقارير المرئية ومن خلال توفير لوحات معلومات حيث تكون هذه البيانات سهلة الوصول.
  • التحليلات الوصفية: يمكن أن يؤثر استخدام البيانات التاريخية لفهم الأداء السابق للشركة على القرارات المستقبلية من خلال إنشاء نموذج تعلم آلي، ويمكن للشركات جمع البيانات للحصول على تحليلات في متناول اليد.
  • التحليلات التنبؤية: يمكن أن يساعد استخدام التعلم الآلي في تقنيات الأعمال والنماذج الإحصائية في التنبؤ بالنتائج للشركة.
  • التحليلات التوجيهية: ستوصي التحليلات التوجيهية باتخاذ إجراءات بناءً على رؤى تنبؤية.
• إدارة المخاطر: يمكن أن يكون استخدام اتخاذ القرارات القائمة على البيانات فعالاً في إدارة المخاطر في الأعمال. يمكن استخدام الأساليب التالية لتحديد، والتخفيف، وتقييم المخاطر في العمل:
  • تحليل السيناريوهات: يمكن أن تُمثّل نماذج التعلم الآلي سيناريوهات للتحضير لأي مخاطر قد تؤثر على العمل.
  • نماذج تقييم المخاطر: يمكن للشركات استخدام إمكانيات التعلم الآلي للمساعدة في تطوير نماذج للتنبؤ وتحليل المخاطر المحتملة.
  • المراقبة في الوقت الفعلي: يمكن لتطبيقات التعلم الآلي المساعدة في مراقبة أي مخاطر في الوقت الفعلي لتتمكن من إدارة أي مخاطر على العمل.
  • مراقبة الامتثال واللوائح: يمكن استخدام أنظمة التعلم الآلي لمساعدة الشركات على الالتزام باللوائح من خلال مراقبة أنشطة الأعمال باستمرار.
• ابتكارات التسويق: تقدم ابتكارات التسويق رؤى محددة حول كيفية إدارة الشركات للمخاطر التي تواجهها. تتضمن هذه الابتكارات الرئيسية:
  • التجزئة: يمكن للشركات تقسيم جمهورها بناءً على تفضيلاتهم، وسلوكياتهم، وبياناتهم الديموغرافية.
  • التخصيص: يمكن لتحليلات البيانات مساعدة الشركات على تقديم تجارب عملاء شخصية من خلال تخصيص العروض أو الرسائل لتعزيز تفاعل العملاء.
  • اختبار A/B: يمكن للشركات استخدام خوارزمية تعلم آلي لإجراء اختبار A/B لحملات التسويق، وعروض المنتجات، وتصاميم مواقع الويب.
  • التحليلات التنبؤية للعملاء: يمكن أن يساعد هذا الشركات في التنبؤ بأنماط الشراء المستقبلية باستخدام توصيات المنتجات والعروض الترويجية المستهدفة.

4. تحويل الموارد البشرية:

يمكن للشركات تحويل الموارد البشرية كاستراتيجية لتعزيز وظائف الموارد البشرية وضمان توافقها مع أهدافها التجارية والتكيف مع بيئة العمل المتطورة. يُعد اكتساب المواهب ومشاركة الموظفين من المكونات الحرجة المستخدمة في هذا التحول.

تحتوي مشاركة الموظفين على عناصر رئيسية يمكنها تعزيز القوة العاملة الملتزمة. تتضمن هذه العناصر الرئيسية:

• التغذية الراجعة المستمرة والتواصل: يمكن للشركات استخدام نماذج التعلم الآلي للحصول على تعليقات من الموظفين ووضع أنظمة للمساعدة في إجراء عمليات فحص منتظمة مع الموظفين.
• رفاهية الموظفين: يمكن تنفيذ برامج العافية لتعزيز رفاهية الموظفين.
• فرص التطوير الوظيفي: باستخدام التعلم الآلي، يمكن للشركات توفير برامج تدريبية للموظفين لتعزيز مهاراتهم.

يمكن لعملية اكتساب المواهب دمج أدوات الذكاء الاصطناعي للبحث عن أفضل المرشحين لملء أي وظائف شاغرة. سيؤدي استخدام نظام تعلم آلي للعثور على المرشحين الأنسب إلى القضاء على الحاجة إلى ممارسات التوظيف التقليدية، وضمان أن يتمتع المرشح بخبرة العمل الصحيحة، والمساعدة في تتبع المتقدمين من خلال البقاء على اتصال وتحسين عملية التوظيف.

5. التطبيقات الخاصة بالصناعة:

سيزيد استخدام التعلم الآلي في التطبيقات من الكفاءة، والامتثال، وتقديم الخدمات في قطاعات مثل المؤسسات المالية والرعاية الصحية.

بالنسبة لتطبيقات الرعاية الصحية، تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي بالطرق التالية:

• السجلات الصحية الإلكترونية: يمكن تبسيط رعاية المرضى باستخدام نماذج التعلم الآلي لتزويد العاملين في مجال الرعاية الصحية بإمكانية الوصول إلى معلومات المريض بسرعة.
• التطبيب عن بُعد: السماح بإجراء استشارات عن بُعد لأولئك المرضى الذين لا يستطيعون مغادرة منازلهم أو أولئك الذين يعيشون في المناطق الريفية حيث لا يُسهل الوصول إلى الأطباء.
• تبادل المعلومات الصحية: يسمح بمشاركة معلومات المريض بين الزملاء ومقدمي الرعاية الصحية المختلفين لتحسين علاج المريض.

بالنسبة لتطبيقات التمويل:

• أنظمة التداول الآلي: يمكن لأنظمة التعلم الآلي المساعدة في تحليل بيانات السوق والاتجاهات لمساعدة الشركات والعملاء على اتخاذ قرارات مستنيرة عند التداول.
• تقنية البلوكشين: تقدم خوارزمية التعلم الآلي سجلاً شفافاً ومُحميًا من العبث، مما يقلل من تكلفة بيانات المعاملات ويعزز الأمان.
• المستشارون الآليون: هذه هي خدمات إدارة الاستثمار الآلية التي تسمح للمستخدمين بالحصول على نصائح حول كيفية تحديد أهداف الاستثمار وتقليل مخاطرهم.
• أنظمة الكشف عن الاحتيال: لمساعدة في الكشف عن الاحتيال، تمنع أنظمة التعلم الآلي الخسائر المالية وتحمي بيانات العملاء.

اتجاهات مستقبلية في التعلم الآلي:

سيؤدي تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعلم التعزيزي إلى إحراز تقدم كبير في التعلم الآلي.

ستزيد التطورات أيضًا من استخدام الشركات من جميع الأحجام من خلال السماح بدمج أدوات جديدة في الممارسات التجارية الحالية، مثل استخدام منصات قائمة على السحابة أو أطر مفتوحة المصدر للاستفادة من أنظمة التعلم الآلي دون الحاجة إلى خبرة تقنية واسعة.

من أجل الابتكار عبر مختلف الصناعات، يمكن تنفيذ أنظمة التعلم الآلي لتحسين العمليات، وتطوير خدمات ومنتجات جديدة، وتحديد الاتجاهات.

خاتمة:

سيتطور التعلم الآلي مع تقدم التكنولوجيا، وسيظهر مستقبل تطبيقات التعلم الآلي بسرعة. ستشهد الشركات زيادة في الإنتاجية من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لفتح فرص جديدة لتعزيز عملياتها.

هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي