منذ الصعود السريع لـ ChatGPT، سيطر الذكاء الاصطناعي التوليدي على العناوين الرئيسية ومحادثات مجلس الإدارة، وذلك لسبب وجيه.
بفضل قدرتها الرائعة على تحليل مجموعات كبيرة من البيانات غير المنظمة، وتحديد الأنماط واستخلاص رؤى قيمة للمحتوى الذي يبدو حقيقيًا مثل الإنسان، أصبحت العديد من الأشياء التي كان من الصعب القيام بها في السابق أسهل بكثير.
من صياغة المحتوى التسويقي إلى كتابة التعليمات البرمجية وحتى تصميم النماذج الأولية للمنتج، نجح الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة في خفض حاجز الابتكار عبر مجموعة من وظائف الأعمال. وفي كثير من النواحي، فإن هذه الضجة حقيقية ــ إلى جانب إمكاناتها الهائلة لإعادة تشكيل صناعات بأكملها.
CTO والمؤسس المشارك لـ JMAN.
ومع ذلك، بقدر ما تبدو هذه القفزة الابتكارية المثيرة مغرية، فمن المهم ألا يتجاهل قادة الأعمال جانبًا حيويًا بنفس القدر من الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي التحليلي.
يركز الذكاء الاصطناعي التحليلي، والذي يشار إليه غالبًا باسم الذكاء الاصطناعي التقليدي، على تحليل البيانات لاستخراج رؤى ذات معنى لدعم عمليات صنع القرار. يتضمن استخدام التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية وتقنيات التنقيب عن البيانات لتفسير البيانات وتقديم التنبؤات أو التوصيات.
في جوهرها، إنها تقنية تنبؤية – تساعد الشركات على توقع السلوكيات والتنبؤ بالنتائج المحتملة.
لماذا لا يزال اعتماد الأعمال التجارية متخلفًا؟
ومع ذلك، على الرغم من إثبات قيمته التجارية باستمرار من خلال تقنيات تم اختبارها جيدًا وتم تحسينها على مدار عقود من الزمن، فإن الذكاء الاصطناعي التحليلي قد تطغى عليه التطبيقات الأكثر روعة وحداثة لنظيره التوليدي.
تظهر الأبحاث أن الشركات البريطانية زادت بشكل كبير من استخدامها لـ ChatGPT، مع ارتفاع الإنفاق على الأداة بنسبة 835% على أساس سنوي اعتبارًا من أواخر عام 2024.
ويشكل هذا إحدى الزيادات الأكثر دراماتيكية في اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات على الإطلاق. وفي المقابل، تستخدم 9% فقط من المؤسسات الذكاء الاصطناعي لإدارة البيانات وتحليلها، على الرغم من القيمة المحتملة للتكنولوجيا.
يأتي هذا الرقم من الدراسات الاستقصائية الرسمية للحكومة والصناعة في المملكة المتحدة والتي تظهر باستمرار أن إدارة البيانات وتحليلها هي التطبيق الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي، لكن الاعتماد الإجمالي لا يزال منخفضًا.
وقد يكون هذا خطأً مكلفاً على عدة جبهات. قبل كل شيء، يجب على القادة أن يدركوا أن الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي التحليلي لا يستبعد أحدهما الآخر. وفي الواقع، فهي تكمل بعضها البعض عندما تستخدم استراتيجيا.
لنأخذ أداء موقع الويب، على سبيل المثال: يعمل الذكاء الاصطناعي الإنتاجي على تبسيط عملية إنشاء المحتوى وتقديم تجارب ديناميكية وشخصية مصممة خصيصًا لجماهير وفئات سكانية محددة، في حين يعمل الذكاء الاصطناعي التحليلي على تعزيز عملية اتخاذ القرار الاستراتيجي – مثل تحديد المحتوى الذي يحفز المشاركة، أو أفضل وقت لعرض العروض، أو المكان الذي من المرجح أن ينسحب منه المستخدمون.
وفقًا لبحث أجرته شركة McKinsey، فإن حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن تضيف إلى الفوائد الاقتصادية المتوقعة لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي التحليلي بنسبة تصل إلى 40%. وبهذه الطريقة، لا ينبغي لنا أن ننظر إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي باعتباره تحسنا هامشيا، بل باعتباره مضاعفا قويا للإمكانات الاقتصادية الإجمالية للذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي في المقدمة – سرد مقنع لجذب الاستثمارات
وهذه الفكرة أكثر أهمية بالنسبة للشركات التي تسعى إلى الاستثمار. لقد تحول المشهد الاستثماري بشكل جذري – حيث يطلب المستثمرون الآن أكثر من مجرد قصة مقنعة أو فكرة مبتكرة.
إنهم يتوقعون بيانات عميقة ومفصلة ومقاييس واضحة تثبت الكفاءة التشغيلية، والاحتفاظ بالعملاء، ودقة التنبؤ بالإيرادات، وجاذبية السوق الحقيقية. لم يعد يكفي مجرد تقديم “ماذا”.
ويركز المستثمرون اليوم بشكل أكبر على فهم “كيف” و”لماذا” وراء الأداء والاتجاهات. إن القول بأنك حققت نموًا مربحًا بنسبة X% على أساس سنوي لم يعد كافيًا – بل يجب أن يكون مدعومًا بتحليلات مفصلة وأدلة قوية.
الذكاء الاصطناعي التحليلي أمر بالغ الأهمية. وببساطة، فهو لا يمكّن الشركات من جمع البيانات فحسب، بل يمكّنها من فهمها على نطاق واسع. فهو يحول المقاييس الأولية إلى قصص ذات معنى – قصص مدعومة بالأدلة حول القدرة على التنبؤ بالإيرادات، وقيمة عمر العميل، ومعدلات الاحتفاظ – التي تساعد على بناء ثقة المستثمرين في مطالبات الإدارة.
من خلال تحويل مجموعات البيانات الكبيرة إلى معلومات استخباراتية قابلة للتنفيذ، يكشف الذكاء الاصطناعي التحليلي عن الاتجاهات ويكشف عن أوجه القصور ويحدد فرص التحسين. سواء أكان الأمر يتعلق بالتنبؤ بالتوقف عن العمل، أو تقييم أداء سلسلة التوريد، أو تحليل استخدام المنتج، فإن هذه الرؤى ضرورية لفهم الوضع الحالي للشركة وإمكاناتها المستقبلية.
يساعد هذا النوع من الوضوح المستثمرين على تقييم قابلية التوسع وتقليل المخاطر المتصورة. ومن خلال تجربتنا، يُحدث هذا النهج فرقًا كبيرًا في جاذبية المستثمرين.
في السوق المزدحمة، يعتبر التمايز هو كل شيء – والسرد التحليلي القائم على الذكاء الاصطناعي يحول العرض المفعم بالأمل إلى حالة استثمارية مقنعة ومدعومة بالأدلة والتي من المرجح أن تؤمن التمويل – وبشروط مواتية.
أخيرًا، من المهم ملاحظة أن العديد من شركات الأسهم الخاصة تستخدم الآن الذكاء الاصطناعي لتقييم الاستثمارات المحتملة. إنهم يستفيدون من التحليلات المتقدمة لتقييم المخاطر وقياس الأداء ووضع نماذج لسيناريوهات الخروج المختلفة.
وهذا يعني أنه إذا لم تكن شركتك تستثمر بالفعل في الذكاء الاصطناعي التحليلي، فإنك تخاطر بالتخلف عن المنحنى مع استمرار تزايد أهمية العناية الواجبة القوية في مجال الذكاء الاصطناعي في الأسهم الخاصة (PE).
وبالتالي، قد تكون الحجة التجارية للذكاء الاصطناعي التحليلي واضحة. ولكن بالنسبة للشركات التي لم تجعل هذه المسألة أولوية بعد، فإن السؤال الكبير هو: من أين نبدأ؟ فيما يلي خمس خطوات بسيطة لدمج الذكاء الاصطناعي التحليلي في شركة التكنولوجيا الخاصة بك:
1. تحديد فرص الذكاء الاصطناعي:
إن فهم أين يمكن للذكاء الاصطناعي التحليلي تقديم أكبر قيمة هو الخطوة الأولى. تتضمن نقاط البداية الشائعة تقسيم العملاء ومعدلات الاحتفاظ بهم وتحسين الأسعار. تأكد دائمًا من أن حالات الاستخدام المختارة تتوافق بشكل وثيق مع أهداف عملك الأوسع ورؤيتك طويلة المدى.
2. تحديد أهداف واضحة:
بعد تحديد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي عالية التأثير، فإن الخطوة التالية هي تحديد أهداف واضحة وقابلة للقياس. سواء كان الأمر يتعلق بتحسين تجربة العملاء، أو تقليل أوجه القصور، أو تحقيق وفورات في التكاليف، فإن وجود مقاييس نجاح واضحة سيساعد في تحديد جهودك، والحفاظ على توافق الفرق، والتأكد من إمكانية تتبع تأثير الذكاء الاصطناعي التحليلي وإبلاغه.
3. تقييم جاهزية بياناتك:
الذكاء الاصطناعي التحليلي لا يكون فعالاً إلا بقدر فعالية البيانات التي يستمد منها. ولهذا السبب، قبل البدء في أي مبادرة للذكاء الاصطناعي، من المهم تقييم جودة بياناتك الحالية وإمكانية الوصول إليها وأهميتها. إن تحديد ومعالجة الفجوات في الدقة أو الاتساق أو التوفر سيضمن أن تكون جهود الذكاء الاصطناعي الخاصة بك مبنية على أساس متين وموثوق.
وينبغي أن يكون ذلك مدعومًا بضمانات عملية وإجراءات محددة حتى يفهم الموظفون كيفية إدارة البيانات واستخدامها بشكل مسؤول وفعال.
4. بناء أسس البيانات:
إن أساس البيانات القوي هو حجر الأساس لأي مبادرة تحليلية ناجحة للذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك إعداد بنية البيانات الصحيحة، وخطوط الأنابيب الهندسية، والحوكمة لضمان تدفق البيانات بسلاسة، وبقائها آمنة، ومتاحة بسهولة للتحليل.
وفي جوهر ذلك توجد منصة بيانات حديثة لتمكين مجموعات البيانات المنظمة والجاهزة للتحليل. تلعب فرق هندسة البيانات التي تتمتع بالفطنة التجارية المناسبة دورًا حاسمًا في هذه المرحلة – تصميم خطوط أنابيب البيانات الآلية وضمان سلامة البيانات عبر الأنظمة.
تعمل قاعدة البيانات الآمنة والقابلة للتطوير هذه على إنشاء منصة البيانات التي يمكن من خلالها تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التحليلية وتحسينها باستمرار.
5. الاستثمار في التدريب والتعليم:
يعد تزويد موظفيك بالمهارات في أدوات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات أمرًا ضروريًا للاستفادة الكاملة من إمكانات الذكاء الاصطناعي التحليلي. ولا يتطلب هذا الاستثمار في التدريب فحسب، بل يتطلب أيضًا تعزيز ثقافة تشجع التجريب والتحسين المستمر، مع قيام القيادة بنشاط بدعم الابتكار وإمكانات النمو في الذكاء الاصطناعي.
ابدأ صغيرًا: ابدأ بالسماح للموظفين بتجربة المشاريع التجريبية الصغيرة لتقييم تأثيرها. قم بتعيين مؤشرات أداء رئيسية واضحة لكل مبادرة وقم بإجراء مراجعات متكررة.
وحتى على نطاق صغير، ستوفر هذه المشاريع رؤى قيمة يمكنها توجيه الجهود الأكبر. لدعم تقدمك، يُنصح دائمًا بالتفكير في الشراكة مع شركة استشارية متخصصة في البيانات تتمتع بالخبرة التي يمكن أن تساعد في دعم أهدافك.
القوة في الشراكة: عندما يلتقي التحليل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي
على الرغم من أن الجاذبية الواسعة النطاق للذكاء الاصطناعي التوليدي المبهرج قد لا يمكن إنكارها، إلا أن الذكاء الاصطناعي التحليلي يظل ضروريًا لإطلاق العنان للإمكانات الاقتصادية والاستراتيجية للذكاء الاصطناعي بشكل كامل. فكر في الأمر كغرفة المحرك وليس صالة العرض. إنها القوة الكامنة وراء الكواليس التي تحول البيانات إلى رؤى تقود القرارات الذكية.
ومع ذلك، عندما يتم دمج الذكاء الاصطناعي التحليلي والذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن للذكاء الاصطناعي التحليلي مراقبة الأداء، واكتشاف الاتجاهات، وتحديد الأنماط من مجموعات البيانات الضخمة – في حين يحول الذكاء الاصطناعي التوليدي هذه النتائج إلى تقارير آلية، أو تصورات، أو إحاطات للمستثمرين، أو ملخصات باللغة الطبيعية.
وخاصة عندما يكون الترويج لـ PE – وهو أساس قوي للذكاء الاصطناعي يدعم كلاً من العمق التحليلي والسرد التوليدي للقصص – يخلق ميزة تنافسية كبيرة، وفي نهاية المطاف، يمكن أن يكون العامل الحاسم في القدرة التنافسية للشركة وجاذبيتها للمستثمرين على المدى الطويل.
لقد عرضنا أفضل روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي للأعمال.
تم إنتاج هذه المقالة كجزء من قناة Expert Insights التابعة لـ TechRadarPro حيث نعرض أفضل وألمع العقول في صناعة التكنولوجيا اليوم. الآراء الواردة هنا هي آراء المؤلف وليست بالضرورة آراء TechRadarPro أو Future plc. إذا كنت مهتمًا بالمساهمة، اكتشف المزيد هنا: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
التعليقات