4 خطوات تساعد الشركات على بناء إستراتيجيات ذكاء اصطناعي…

نعلم جميعًا؛ مدى تأثير التقنيات الحديثة – مثل: الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، وإنترنت الأشياء، وغيرها – على جميع مجالات العمل، حيث تمر معظم الوظائف في الشركات بمراحل تطور سريعة للتكيف مع الأتمتة، وتقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة.

وفقًا لتقرير شركة PWC؛ سيكون تأثير الذكاء الاصطناعي على عالمنا أكبر من تأثير ظهور الإنترنت، فالتطبيقات المحتملة لهذه التكنولوجيا الناشئة ليس لها حدود، حيث تُستخدم لتحسين التسويق الموجَّه للأشخاص Personalized Marketing، وفحص الموظفين واختيارهم، وتطوير منتجات أكثر ذكاءً تجمع وتحلل البيانات بسهولة، وحتى أتمتة خدمة العملاء.

بدأت تقنيات الذكاء الاصطناعي وأنظمته تتطور بسرعة كبيرة خلال الفترة الأخيرة، وقد ظهر ذلك في كل جانب من جوانب الشركات سواء الشركات الكبيرة، أو المتوسطة، أو الصغيرة، كما أصبح عددٌ كبيرٌ من المديرين التنفيذيين يدركون أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تغيير كل شيء يتعلق بأساليبهم التقليدية في إدارة الشركات، ولكن ما لا يعرفه الكثير من قادة الأعمال هو كيفية بناء إستراتيجيات ذكاء اصطناعى فعالة في جميع أنحاء الشركة، بحيث يمكنهم الحصول على أعلى قيمة منها، وكذلك الحصول على ميزات تنافسية قوية، تساعدهم في السيطرة على السوق.

وبالرغم من ذلك؛ هناك العديد من مؤشرات السوق توضح أن جميع القادة وأعضاء مجالس الإدارة القدامى ما زالوا يترددون في تبني إستراتيجيات الذكاء الاصطناعي في شركاتهم، ويجعلنا ذلك نتساءل عن كون عمليات الأتمتة، والتقنيات الحديثة قد بدأت في التعادل مع الاستشاريين ذوي الخبرة، والرواتب المرتفعة، والواقع: أنه حتى الآن لا يوجد فريق استشاري مهما كان حجمه، أو مهاراته، أو راتبه يمكنه جمع البيانات وتحليلها، وتوفير توصيات سريعة للعملاء بسرعة هذه التقنيات.

يمكن لأعضاء مجلس الإدارة والقادة، الذين لا يؤمنون بذلك أن ينظروا ببساطة إلى تطور مجالات – مثل: التسويق والمبيعات، ودعم العملاء – المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، فالاعتماد على هذه التقنية الجديدة في أي مجال هو الخطوة الطبيعية التالية، وبغض النظر عن المجال، أو الصناعة التي ستعتمد عليها فهناك أربعة خطوات أساسية تساعد في ذلك.

فيما يلي 4 خطوات تساعد الشركات على بناء إستراتيجيات ذكاء اصطناعي فعالة:

1- البيانات:

يعتمد بناء إستراتيجية تعتمد على الذكاء الاصطناعي على استخدام الآلات، وعلوم البيانات لبناء رؤى أفضل، تستند إلى نتائج قيمة، بدلاً من استخدام الأشخاص وجداول البيانات. والمكون الرئيسي هنا هو البيانات، وفي هذه الحالة نتحدث عن البيانات ذات الصلة بإستراتيجية الشركة، ويتضمن ذلك البيانات التقليدية مثل: التقارير المالية، وأداء الأسهم، وكذلك البيانات البديلة، التي يمكن أن تتخذ أشكالًا متعددة منها: ثقة العملاء، ورضا الموظفين، والقدرات القيادية، والبنية التحتية الرقمية، وغير ذلك الكثير.

بالإضافة إلى ذلك؛ من المهم للشركات أن تدرك أن استخدام التقنيات التي يستخدمها المنافسون، والشركات الكبرى، لن يوفر لها معظم مزايا الذكاء الاصطناعي، بل إن التركيز على التقنيات، والمنصات التي تقدم الأداء الأفضل هو الأهم، وهذا ما تقدمه العديد من الشركات الناشئة في المجال بتكلفة أقل.

2- تحليل البيانات:

بمجرد جمع البيانات ذات الصلة بالأهداف الإستراتيجية للمؤسسة، يمكن بدء رحلة التعلم الآلي، وهذا يعني أنك ستحتاج إلى بعض البشر الأذكياء، لتعليم الآلات الذكية كيفية التفكير في حل المشاكل الإستراتيجية، وتطوير خوارزميات قادرة على توجيه نفسها للتطوير، والتكيف، عندما تحصل على مجموعات جديدة من البيانات.

الهدف هو البدء في الكشف عن العلاقة بين البيانات التي جُمعت، والنتائج التي ترغب في الوصول إليها، لذلك من الضروري تقديم وجهة نظر للمشاريع التي تعمل عليها الشركات، وذلك لأن وجهة النظر أصبحت مكونًا أساسيًا للمشروعات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. كما سيساعد التحليل العميق للبيانات على سد الفجوة بين جمع البيانات، والنتائج المحتملة التي ترغب في استخراجها منها.

3- التنبؤ:

بمجرد أن يبدأ فريق التعلم الآلي في إنشاء خوارزميات تعكس الأهداف الإستراتيجية، يمكن أن تساعد هذه الخوارزميات في الكشف عن العلاقة بين رضا الموظفين، والعملاء ، أو بين البحث والتطوير، ونمو الإيرادات. أيا كان الأمر قبل أن تتمكن من التصرف بناءً على هذه الرؤية، ستحتاج إلى التأكد من أنها ليست مجرد وصفية، ولكنها أيضًا مخصصة وتنبؤية.

إحدى الطرق الجيدة للقيام بذلك هي فحص البيانات، ومعرفة كونها تقوم بعمل جيد لتفسير “ما سيحدث بعد ذلك”. فعلى سبيل المثال: يمكن درس كيفية تأثير استثمار الشركة في مشاريع جديدة على أداء أسهمها خلال السنوات المقبلة.

4- استخراج التوصيات:

بمجرد التأكد من قوة الخوارزميات التنبؤية – التي طورها فريق التعلم الآلي – ستجد عددًا هائلًا من الخيارات، دون وجود قدر كبير من الفلترة، أوتحديد الأولويات لتقديم خدمة المنتج ذات الصلة. وهنا سيقوم نظام التوصيات بعملية الفرز من خلال الاطلاع على مجموعة متنوعة من الخيارات، وتقسيمها.

ولكن يجب أن تضع في الاعتبار أن عملية تحويل المنتجات، أو الخدمات، أو العمليات لن تكون مهمة سهلة يمكن الانتهاء منها بين عشية وضحاها، ولكنها ستساعد في الوصول إلى نتائج جيدة مع مرور الوقت.

يمكن لتطبيقات التعلم الآلي تقديم توصيات واضحة تعتمد على خوارزميات مجمعة، كما يمكنها التعرف على التغييرات التي تؤدي إلى ظهور نتائج معينة.

عندما نفكر في الإطار الزمني العام لتطبيق إستراتيجية ذكاء اصطناعي فعالة، والحصول على نتائج أولية، يجب أن ندرك أن هناك بعض النتائج ستظهر كمكاسب سريعة – أولويات قصيرة الأجل – والتي من شأنها أن تساعد في إظهار القيمة، وتحقيق إقبال أكبر على مشاريع الذكاء الاصطناعي.

علاوة على ذلك، يجب أن تكون الإستراتيجية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي قادرة على التنبؤ بالتأثير الكمي للتوصيات، بناءً على الآلاف من نقاط البيانات. وبمجرد تقييم جميع التوصيات البديلة المتاحة، والتكلفة أو الفائدة لكل منها، يمكن المضي قدماً في تنفيذ الإستراتيجية، بناءً على خطوات عملية فعالة.