الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال

• ما المراد بالذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال؟

الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال هو توظيف أدوات الذكاء الاصطناعي كـالتعلّم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية ورؤية الحاسوب بغية تحسين وظائف المنشأة وتعزيز كفاءة الموظفين وزيادة قيمة المؤسسة.

يؤثر الذكاء الاصطناعي، أو تطوير أنظمة الحاسوب والتعلّم الآلي لمحاكاة قدرات الفطنة البشرية في حل المشكلات واتخاذ القرارات، على مجموعة من العمليات التجارية. تستخدم الكيانات الذكاء الاصطناعي (AI) لرفع مستوى تحليل البيانات واتخاذ القرارات وتحسين تجارب المستهلكين وإنشاء المضامين وتحسين إجراءات تقنية المعلومات والمبيعات والتسويق وممارسات الأمن السيبراني وغيرها. ومع تحسّن تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطوّرها، تظهر تطبيقات جديدة للأعمال.

يُستخدم الذكاء الاصطناعي كأداة لدعم الكوادر البشرية في تحسين مسارات العمل وجعل المعاملات التجارية أكثر فعالية. وتُحقق هذه المكتسبات بطرق متباينة، بما في ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام المُتكررة وتوليد المعلومات اعتمادًا على خوارزميات التعلّم الآلي ومعالجة كميات ضخمة من مجموعات البيانات بالإسراع واستخراج رؤى قيّمة والتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على تحليل المعطيات. تعمل منظومات الذكاء الاصطناعي على تنفيذ عدة أنواع من أتمتة الأعمال، بما في ذلك الأتمتة المؤسسية وأتمتة الإجراءات، ما يساعد على تقليص الأخطاء البشرية وتوفير الزمن للكوادر البشرية للعمل على مستوى أسمى.

وفقًا لشركة McKinsey & Company، تضاعف استعمال الذكاء الاصطناعي في الإجراءات التجارية منذ عام 2017.1 ويرجع ذلك بشكل كبير إلى قدرة تقنية الذكاء الاصطناعي على التكيّف لتلبية المتطلبات الفريدة للمؤسسة. يتوقّع 63% من المشاركين في استطلاع McKinsey رفع استثماراتهم في تقنيات الذكاء الاصطناعي على مدار السنوات الثلاث القادمة.2 ولكي يكون استخدام الذكاء الاصطناعي في استراتيجية أعمال ناجعة، يجب أن تمتلك المؤسسة إدراكًا واضحًا لوظائفها التجارية وكيفية عمل الذكاء الاصطناعي والجوانب التجارية التي يمكن الارتقاء بها عبر تطبيق الذكاء الاصطناعي.

في حين أن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام المتكررة وزيادة إنتاجية الموظفين لا يزال سائدًا، فإن الشركات تتجاوز حالات الاستخدام هذه وتستغل الذكاء الاصطناعي للمساعدة في المساعي الإستراتيجية عالية المستوى التي تسهم في إحراز قيمة أكبر للأعمال.

• الذكاء الاصطناعي: لمحة موجزة

الذكاء الاصطناعي، وهو "علم وبناء الآلات الذكية، لا سيما برامج الحاسوب الذكية،"3 يستخدم كميات كبيرة من البيانات والمعرفة البشرية لتشغيل منظومات الحاسوب بقدرة على تصنيف المعطيات، وإجراء التكهنات، وتحديد الخلل، وإجراء الحوارات، وتحليل المعلومات بطريقة مشابهة للبشر.

أحد مقاصد الذكاء الاصطناعي هو استحداث منظومات حاسوبية يمكنها محاكاة مهارات التفكير النقدي لدى الإنسان. وتعتمد هذه المنظومات على معطيات الأعمال وتستخدم تقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلّم الآلي (ML) والتعلّم العميق لتسهيل العمليات التجارية. يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي في وظائف الأعمال فهمًا بدائيًا للعناصر الآتية:

• خوارزميات التعلّم الآلي

هذه الخوارزميات هي جزء فرعي من الذكاء الاصطناعي وتُستخدم لعمل تخمينات أو تصنيفات استنادًا إلى بيانات المُدخلات. عبر مجموعات بيانات التدريب، يمكن لهذه الخوارزميات أن تتعلّم تمييز النماذج أو اكتشاف الأعطال أو وضع توقعات كإيرادات المبيعات القادمة. وتساعد خوارزميات التعلّم الآلي في التنقيب في مجموعات البيانات الضخمة للحصول على معرفة أساسية يمكن أن توفر مزايا حقيقية لتحسين مقررات الأعمال. وتستفيد خوارزميات التعلّم الآلي من المعطيات المُصنّفة، وهي المعطيات التي يصنّفها خبير بشري قبل معالجتها.

• التعلّم العميق

التعلّم العميق هو جزء فرعي من التعلّم الآلي يسمح بأتمتة المهام دون تدخل بشري. تعتمد كل من المعاونات الافتراضية وروبوتات الدردشة وتقنية تمييز الوجه وتقنية منع التحايل على التعلّم العميق. عبر فحص المعطيات المتعلقة بسلوك المستخدم، يمكن لـنماذج التعلّم العميق التنبؤ بالسلوك المستقبلي. بالمقارنة مع التعلّم الآلي العام، يمكن لـنماذج التعلّم العميق استخلاص المعلومات بدقة أكبر من المعطيات غير المهيكلة كالنصوص والصور ولا تتطلب قدرًا كبيرًا من التدخل البشري.

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

معالجة اللغة الطبيعية هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي "يُمكّن أجهزة الحاسوب والأجهزة الرقمية من تمييز النصوص والكلام واستيعابها وتوليدها".4 إن روبوتات الدردشة لدعم الزبائن والمعاونات الرقمية والتقنيات التي تعمل بالصوت كأنظمة تحديد المواقع، كلها مدعومة عبر معالجة اللغة الطبيعية. وعند استخدامها مع خوارزميات التعلّم الآلي ونماذج التعلّم العميق، تتيح معالجة اللغة الطبيعية للمنظومات استخلاص الرؤى من المعطيات غير المهيكلة التي تعتمد على النصوص أو الصوت.

• رؤية الحاسوب

رؤية الحاسوب هي جزء فرعي من الذكاء الاصطناعي تسمح لمنظومات الحاسوب باستخراج البيانات من الصور الرقمية ومقاطع الفيديو والمدخلات البصرية الأخرى.5 تستخدم رؤية الحاسوب كلاً من خوارزميات التعلّم العميق والتعلّم الآلي لتمييز عناصر معينة من المدخلات المرئية والتعرف عليها. وتُستخدم رؤية الحاسوب حاليًا بعدة طرق، وتتوسع التطبيقات مع تقدّم التقنية. على سبيل المثال، يمكن استخدام رؤية الحاسوب في خطوط الإنتاج للكشف عن العيوب الطفيفة أثناء عملية التصنيع.

يمكن أن يساعد دمج الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات في تخليص الكوادر البشرية من المهام اليدوية المتكررة وتحسين تحليل المعطيات واستراتيجية الأعمال واتخاذ المقررات وتحسين الإجراءات على مستوى المؤسسة. ولتحقيق ذلك، يجب أن تكون لدى المؤسسة بنية تحتية تُنظّم المعطيات بالشكل الصحيح وتدعم تقنية الذكاء الاصطناعي. يساعد وجود إطار عمل متين لإدارة المعطيات على الإبقاء على توفّر البيانات لجميع الأطراف المعنية وتأمينها ضد حالات اختراق أمن المعطيات.

كما أنه يساعد على تعزيز استخدام تحليلات البيانات المتقدّمة. يتضمن جزء من هذا الإطار التحوّل الرقمي وتوحيد البيئات السحابية المختلطة وبيئات السحابة المتعددة للمساعدة في إدارة الكميات الكبيرة من المعطيات. بمجرد وضع هذه الأنظمة في مواقعها الصحيحة، يمكن للمؤسسة البدء في التنقيب عن البيانات للحصول على رؤى وبناء نماذج تدريب لتوجيه تقنيات الذكاء الاصطناعي.

• الذكاء الاصطناعي في حالات استخدام الأعمال

مع دخول تقنيات جديدة إلى السوق وتحسّن التقنيات القائمة، تتزايد التطبيقات المحتملة للذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية بشكل كبير. وتتنوّع مزايا الذكاء الاصطناعي وتتطلب تكامل التقنيات والكوادر البشرية لتحسين الكفاءة التشغيلية وزيادة قيمة الأعمال.

تتضمّن بعض النماذج التي توضّح استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال ما يأتي:

• عمليات تقنية المعلومات

يتألف AIOps—الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات—من ممارسة توظيف الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي ونماذج معالجة اللغة الطبيعية لتبسيط إجراءات تقنية المعلومات وإدارة الخدمات. يسمح الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات لفرق تقنية المعلومات بفرز الكميات الهائلة من المعطيات بسرعة وتقليص الزمن المستغرق في اكتشاف الأعطال وحل المشكلات ومراقبة أداء منظومات تقنية المعلومات. ويساعد الذكاء الاصطناعي فرق تقنية المعلومات على رفع مستوى قابلية الرصد وتوفير رؤى في الوقت الفعلي للعمليات.

• التسويق والمبيعات

تُساند بيانات المستهلكين فرق التسويق في تطوير استراتيجيات التسويق عبر تحديد الاتجاهات السائدة وأنماط الإنفاق. وتساعد أدوات الذكاء الاصطناعي على معالجة مجموعات البيانات الكبيرة هذه للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية للإنفاق وإجراء تحليل للمنافسين. وهذا يساعد المؤسسة على اكتساب معرفة أعمق بموقعها في السوق.

تسمح أدوات الذكاء الاصطناعي بتجزئة التسويق، وهي استراتيجية تستخدم المعطيات لتخصيص حملات تسويقية لعملاء محدّدين بناءً على اهتماماتهم. يمكن لفرق المبيعات استخدام هذه البيانات نفسها لتقديم اقتراحات بخصوص المنتجات بناءً على تحليلات المستهلكين.

• خدمة الزبائن

يمكّن الذكاء الاصطناعي الشركات من تقديم خدمة زبائن متاحة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع وأزمنة استجابة أسرع، ما يساعد على الارتقاء بتجربة الزبائن. يمكن لروبوتات الدردشة التي يشغلها الذكاء الاصطناعي مساعدة الزبائن على حل الاستفسارات البسيطة دون الحاجة إلى وكيل بشري. وتسمح هذه القدرة للكوادر البشرية في خدمة الزبائن بمعالجة المعضلات الأكثر تعقيدًا.

أفادت McKinsey عن تحقيق مدّخرات بقيمة 80 مليون دولار أمريكي لشركة اتصالات في أمريكا الجنوبية استخدمت الذكاء الاصطناعي الحواري لإعطاء الأولوية للزبائن ذوي القيمة الأعلى.6 وتساعد أدوات الذكاء الاصطناعي الحواري القوية كـIBM watsonx™ Assistant روبوتات الدردشة على تجاوز بعض نقاط الضعف في النماذج السابقة التي لم تكن قادرة على التعامل مع العديد من استفسارات الزبائن.

• توليد المحتوى

الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) هو مجال متنامٍ يساعد المؤسسات على تحسين إبداع المضامين. وتوفّر أدوات كـChatGPT لفرق المحتوى وسائل فعّالة لإنشاء محتوى أصيل. يمكن لهذه الأدوات توليد صور أو نصوص بناءً على إشارات الإدخال، ويمكن لـالمصممين والكتّاب وقادة المحتوى استخدام مخرجات الذكاء الاصطناعي التوليدي هذه للمساعدة على العصف الذهني والتخطيط ومهام المشروع الأخرى. تقدّر 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 كـIBM watsonx™ Code Assistant مساعدة المطورين عبر توليد الشيفرات.

في حين أن توليد محتوى الذكاء الاصطناعي لا يزال غير مُنظّم إلى حد كبير، يجب على الموظفين البشريين مراقبة استخدام الذكاء الاصطناعي في إنشاء المحتوى لمنع مخالفة حقوق النشر أو نشر معلومات مغلوطة أو ممارسات تجارية غير أخلاقية أخرى.

• الأمن الإلكتروني

يمكن توظيف أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين أمان الشبكات واكتشاف الأعطال والكشف عن الغش والمساعدة على منع حالات اختراق أمن المعطيات. يزيد الاستخدام المتصاعد للتقنية في مكان العمل من فرض الاختراقات الأمنية؛ ولإحباط التهديدات وحماية المعطيات المؤسسية ومعطيات الزبائن، يجب على المؤسسات أن تكون استباقية في اقتفاء الأعطال. على سبيل المثال، يمكن استخدام نماذج التعلّم العميق لفحص مجموعات كبيرة من معطيات تدفق حركة بيانات الشبكة وتحديد السلوك الذي قد يدل على محاولة اعتداء على الشبكة.

يمكن أن تكون حوادث اختراق أمن المعطيات مُكلّفة وتؤدي إلى ضعف ثقة الزبائن. يشير تقرير IBM عن كلفة خرق البيانات لعام 2023 إلى أن متوسط المدّخرات للمؤسسات التي "تستخدم الذكاء الاصطناعي والأتمتة الأمنية على نطاق واسع يبلغ 1.76 مليون دولار أمريكي مقارنة بالمؤسسات التي لا تستخدمها".

• إدارة سلسلة الإمداد

يظهر استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة سلسلة الإمداد في هيئة تحليلات تنبؤية، ما يساعد على التكهّن بالتسعير المستقبلي لتكاليف الشحن والمواد. وتُعين التحليلات التنبؤية أيضًا المؤسسات على المحافظة على معدّلات مناسبة للمخزون. وهذا يقلّل من العوائق أو التخزين المفرط للمنتجات.

تتطوّر تقنيات الذكاء الاصطناعي بوتيرة سريعة، ويتوسّع استخدامها لتلبية طيف واسع من احتياجات واستراتيجيات الأعمال. ستحدّد التقنيات الحديثة وابتكارات قادة الأعمال مستقبل الذكاء الاصطناعي—فإن فهم كيفية توافق الذكاء الاصطناعي مع نموذج شركتك هو أساس المحافظة على الميزة التنافسية.