بدأت الشركات في جميع أنحاء العالم في اعتماد الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات لتبسيط عملياتها. يساعد الاستثمار في أحدث التقنيات الشركات على تحسين الموارد وزيادة الإنتاجية وتحسين الجودة والحصول على عائد أسرع على الاستثمار. 

من اتباع النهج التقليدي لصنع القرار ، تتحول الشركات الصغيرة والمتوسطة ببطء إلى أعمال تعتمد على البيانات. يتم تخزين البيانات الضخمة ومعالجتها وتحليلها للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ. يتم جمع هذه الأفكار من البيانات التاريخية وفي الوقت الفعلي لمساعدة الإدارة على اتخاذ قرارات أسرع وأفضل. 

ومع ذلك ، لا تزال الشكوك والارتباك حول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلوم البيانات قائمة. تتداخل المفاهيم وتتعايش. هذا يجعل الأمور صعبة الفهم قليلاً. تساعد شركات استشارات الذكاء الاصطناعي الشركات الصغيرة والمتوسطة في فهم كيفية اختلاف الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلوم البيانات عن بعضها البعض. 

تقدم الشركات مساعدة مستمرة لتجديد العمليات التجارية وبناء نظام تشغيل فعال في المؤسسة. الهدف هو تعزيز الأعمال في جميع الجوانب لتحقيق أهدافها طويلة الأجل. 

ما هو الذكاء الاصطناعي؟ 

شيء واحد يعرفه معظمنا هو التعريف العام للذكاء الاصطناعي. عرّف مينسكي ومكارثي ، في الخمسينيات من القرن الماضي ، الذكاء الاصطناعي بأنه مهمة تؤديها الآلات التي عادة ما يتم التعامل معها من قبل البشر. 

لكن الذكاء الاصطناعي هو أكثر بكثير من مجرد آلة تتولى مهام الإنسان. الذكاء الاصطناعي عبارة عن مجموعة من الخوارزميات التي تساعد أجهزة الكمبيوتر على فهم العلاقة بين الكيانات المختلفة ، أو جمع رؤى ذات مغزى ، أو التخطيط لمسار عمل للمستقبل. الذكاء الاصطناعي هو كل شيء عن الأفعال. التعلم الآلي والتعلم العميق جزء من الذكاء الاصطناعي. 

يمكن لخوارزمية التعلم الآلي أن تتعلم وتحسن نفسها دون تدخل البشر. هل قرأت عن حلول الذكاء الاصطناعي مثل Chatbots والمساعدين الافتراضيين الذين يقدمون مساعدة مخصصة للموظفين اعتمادًا على إجاباتهم على الأسئلة؟ 

وهذا يعني أن خوارزميات التعلم الآلي تستخدم البيانات في النظام واستجابة الموظفين. تتعلم الخوارزميات من الملاحظات وتقدم خدمات دقيقة بشكل أفضل.  

أنواع الذكاء الاصطناعي

يتم تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى أنواع مختلفة بناءً على الوظائف والتكنولوجيا. 

على أساس الوظيفة: 

• الآلات التفاعلية: هي أقدم أنواع أنظمة الذكاء الاصطناعي ذات القدرات المحدودة. فهي لا تنفذ وظائف قائمة على الذاكرة ولكنها تستخدم للاستجابة بسرعة لمجموعات بيانات الإدخال النموذجية. 
• نظرية العقل: من المفترض أن تفهم أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه العقل البشري والعواطف والمشاعر والأفكار وما إلى ذلك ، وتحديد العوامل التي تؤثر على عملية التفكير البشري. 
• ذاكرة محدودة: تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه من البيانات السابقة وهي تلك التي نراها عادة في عالم اليوم. يتم تغذية كمية هائلة من البيانات لتدريب هذه الأنظمة. 
• الإدراك الذاتي: لم يتم استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه بالكامل في السوق بعد. بعض هذه لا تزال في مراحل التطوير. تهدف هذه الأنظمة إلى الحصول على الإدراك الذاتي والوعي للإنسان العادي. 

على أساس التكنولوجيا: 

• الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI): يُعرف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضعيف ، وهو النوع الشائع لتقنية الذكاء الاصطناعي التي نراها في الصناعة. تستخدم الأنظمة مجموعة محددة مسبقًا من القيود لمعالجة البيانات وتقديم النتائج. 
• الذكاء الاصطناعي العام (AGI): هذه التكنولوجيا مرتبطة بنظرية العقل وتم تطويرها بالكامل حتى الآن. الهدف من هذه التقنية هو تطوير الآلات التي تنشئ اتصالات مستقلة عبر مجالات مختلفة. 
• الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI): لا تزال هذه التكنولوجيا في المراحل الأولى من التطوير ويمكن ربطها بأنظمة الذكاء الاصطناعي ذاتية الإدراك. 

لماذا نستخدم الذكاء الاصطناعي للنمو في المستقبل

وفقًا لـ Fortune Business Insights ، من المتوقع أن تبلغ القيمة السوقية العالمية للذكاء الاصطناعي لمس 267 مليار دولار بحلول عام 2027. ستصبح الروبوتات والآلات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من معظم الصناعات ، سواء كانت التصنيع أو قطاعي الخدمات والضيافة. 

سيضمن الاستثمار في الذكاء الاصطناعي في هذه المرحلة أن تكون المنظمة جاهزة للتكيف مع التغيرات في السوق المستقبلية واغتنام المزيد من الفرص. 

كيف تطور استراتيجية ذكاء اصطناعي؟ (إطار عمل إستراتيجية الذكاء الاصطناعي)

• يتطلب تطوير إطار عمل إستراتيجية الذكاء الاصطناعي الفهم المناسب للأعمال وأهدافها. 
• تتمثل الخطوة الأولى في البدء بحالات استخدام الذكاء الاصطناعي بحيث يصبح من السهل اختيار أهمها. 
• تحديد التقنيات والمهارات اللازمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي. 
• هل لدى المؤسسة إستراتيجية بيانات؟ حان الوقت لتطوير واحد الآن. 
• هناك بعض الاعتبارات الأخلاقية والقانونية التي يجب توضيحها. خصوصية البيانات ، والتحيز ، والتمييز ، وما إلى ذلك ، هي بعض الأمثلة.
• البدء في بناء / اعتماد التكنولوجيا والبنية التحتية اللازمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي.
• سد فجوة المهارات من خلال تعيين موظفين جدد ، أو تدريب الموظفين الحاليين ، أو الاعتماد على خبراء من الخارج.
• تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي على مراحل. 
• في نفس الوقت ، قم بإجراء تغييرات على ثقافة العمل حتى يجد الموظفون أنه من السهل التكيف مع التغييرات الجديدة.
• تتبع التغييرات والنتائج لضمان تحقيق الأهداف.

ما هو علم البيانات؟ 

علم البيانات هو مجال علمي واسع يتعامل مع جمع البيانات وتنظيفها وتخزينها ومعالجتها وتحليلها لاستخلاص رؤى ذات مغزى. تُستخدم تقنيات الرياضيات والإحصاء جنبًا إلى جنب مع التكنولوجيا والأدوات المتقدمة لاستخلاص المعلومات والمعرفة المفيدة من كميات هائلة من البيانات. 

تعد تحليلات البيانات واستخراج البيانات وتصور البيانات جزءًا من علم البيانات. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مجال علم البيانات لإنتاج رؤى تساعد في اتخاذ قرارات أفضل. يوفر التعاقد مع شركة تحليلات البيانات الرائدة في الهند المهارات والتكنولوجيا اللازمة لجمع البيانات الأولية ومعالجتها لاكتشاف الأنماط المخفية ، وتحديد اتجاهات السوق ، والتنبؤ بالنتائج المستقبلية للمؤسسة. 

علماء البيانات والمحللون يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للعمل على أجزاء من البيانات (التاريخية والحقيقية) لاستخلاص الاستنتاجات وإنشاء التقارير لشرح الرؤى بتنسيق بسيط وسهل الفهم. 

كيف تطور استراتيجية علم البيانات؟ (إطار عمل إستراتيجية علم البيانات)

على غرار إطار عمل استراتيجية الذكاء الاصطناعي ، يحتاج إطار عمل علم البيانات أيضًا إلى اتباع عملية منهجية لتحقيق النتائج المتوقعة.

• ابدأ بتحديد الدوافع الرئيسية للأعمال 
• بناء فريق علم بيانات فعال 
• ركز على التواصل والتعاون بين الأعضاء والفرق
• استفد من أدوات تصور البيانات لتقديم البيانات بتنسيقات جذابة 
• اسمح لفرق علوم البيانات بالوصول إلى جميع البيانات الموجودة في المؤسسة 
• تطوير عملية علم البيانات لتفعيل التحليلات 
• تطوير سياسات حوكمة جديدة وأفضل لحماية البيانات الحساسة 

العلاقة بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي

التدخل البشري مطلوب في علم البيانات لمعالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات واستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ. يقوم علماء البيانات ببناء نماذج ML التي يمكن تنفيذها في الأعمال لتحقيق أقصى استفادة من البيانات المتوفرة في المؤسسة للتنبؤ بالأعمال. فيما يلي طريقتان شائعتان تستخدم بهما الشركات الاستشارية علم البيانات في تطوير الأعمال. 

التحليلات التنبؤية: تُستخدم البيانات من الماضي والحاضر لتحليل الاتجاهات والأنماط للتنبؤ بالنتائج المستقبلية للأعمال التجارية وفي السوق. يساعد هذا الشركات على الاستعداد لاغتنام الفرص الجديدة في السوق والاستفادة القصوى من أحدث الاتجاهات. يمكن للمنظمات أيضًا أن تكون أكثر استعدادًا للتعامل مع تقلبات السوق. تُستخدم التحليلات التنبؤية لتجنب الأزمة بدلاً من إيجاد مخرج بعد حدوثها. 

تحليلات الوقت الحقيقي: هذا نوع من التعلم الآلي حيث يتم اكتشاف أي انحرافات وانحرافات في النموذج الحالي من خلال مقارنتها بالبيانات التاريخية في الوقت الفعلي. يساعد المؤسسات على الحصول على فهم واضح لكيفية اختلاف الأشياء (أو نفس الشيء) عند مقارنة الوضع الحالي بالماضي. ترتبط التحليلات في الوقت الفعلي إلى حد كبير بأبعاد سرعة البيانات الضخمة حيث يتم إنشاء البيانات بسرعة ونحتاج إلى تحليل البيانات أثناء التنقل. 

هل علم البيانات مطلوب للذكاء الاصطناعي؟

الإجابة القصيرة هي نعم. الذكاء الاصطناعي عبارة عن مجموعة من الخوارزميات الرياضية التي تساعد الآلة على فهم البيانات ومعالجتها. علم البيانات ، كما ذكرنا أعلاه ، هو مجال أوسع يشمل الرياضيات والبرمجة ومعرفة المجال. سيكون مهندس الذكاء الاصطناعي الذي يفهم المفاهيم الأساسية لعلم البيانات أكثر كفاءة. 

كيف تبني قدرات علم البيانات؟ 

يحتاج بناء فريق علم البيانات إلى الوقت والجهد. هذا أحد الأسباب التي تجعل الشركات الصغيرة والمتوسطة تفضل استئجار خدمات شركة علوم البيانات في الهند. يعد استخدام خدمات الاستشارات الخارجية حلاً فعالاً من حيث التكلفة ، وذلك أيضًا ، دون المساس بجودة الخدمات أو خبرة المحترفين. 

 ولكن هنا ، نتحدث عن أهمية علم البيانات في الأعمال التجارية وما تحتاج إلى مراعاته عند بناء القدرات المطلوبة لتمكين موظفيك. 

• حدد العوامل الرئيسية 

يجب أن تعرف بالضبط لماذا تستثمر في علم البيانات. لماذا يحتاج عملك إلى أكثر مما يمكن أن تقدمه أدوات ذكاء الأعمال التقليدية؟ كيف سيزيد علم البيانات من قدرتك التنافسية في السوق؟ ما هي المجالات التي ستكون محور تركيزك الرئيسي؟ هل تريد أن يركز علماء البيانات على قسم واحد ، أم سيكون عبر المؤسسة؟ 

• بناء فريق مؤهل 

بمجرد حصولك على إجابات للأسئلة الواردة في النقطة السابقة ، فإن الخطوة التالية هي الجمع بين الخبراء في هذا المجال لإنشاء فريق علم بيانات فعال. أحد القرارات الحاسمة التي يتعين عليك اتخاذها هنا هو ما إذا كنت تريد ذلك الاستعانة بمصادر خارجية أو تكوين فريق داخلي. لذلك ، تحتاج إلى فهم فجوة المهارات الموجودة في مجموعة المواهب. التكلفة عامل آخر يلعب دورًا. هل سيكون من الممكن توظيف خبراء من مختلف المجالات لبناء فريق علم بيانات كامل؟ هل يمكن تحقيق ذلك بشكل أسرع وبتكلفة أقل باستخدام الخدمات الخارجية؟ 

بالطبع ، لا يزال يتعين عليك تدريب موظفيك على استخدام الأفكار التي يقدمها علماء البيانات. يجب أن تعمل فرقك الحالية مع فريق علوم البيانات لزيادة الكفاءة الإجمالية للمؤسسة. هذا يقودنا إلى النقطة التالية. 

• قم بإنشاء قناة اتصال داخلية 

لكي تحقق أفكار أعمال علوم البيانات نتائج ناجحة ، يجب أن تكون قنوات الاتصال في مؤسستك مفتوحة ومتدفقة. إذا لم يكن هناك تفاعل مناسب بين الموظفين من الأقسام المختلفة ، فلن يساعد علم البيانات كثيرًا. يمكن أن تسبب الافتراضات والمعتقدات والمفاهيم الخاطئة الكثير من المتاعب في أي مشروع. تحتاج فرقك إلى التحدث مع بعضها البعض. إنهم بحاجة إلى التعاون والعمل معًا لتحقيق الأهداف المشتركة للمؤسسة. هناك شيئان يجعلان التعاون ناجحًا هما الاتصال والوصول إلى البيانات. 

• تخلص من العوائق التي تحول دون الوصول إلى البيانات 

علماء البيانات  يجب أن يكون لديك حق الوصول إلى البيانات الكاملة المتاحة مع المؤسسة. تعتمد دقة النماذج التي أنشأتها فرق علوم البيانات على البيانات المقدمة للفرق. بينما توفر أنظمة ذكاء الأعمال التقليدية بيانات منظمة ومعالجة ، فإن هذا وحده لا يكفي للحصول على رؤى متعمقة. يعمل علماء البيانات مع البيانات الأولية وكذلك البيانات المعالجة. عندها فقط يمكن للفريق تحديد الأنماط غير المرئية وإطلاق العنان لقوة البيانات الأولية. 

وبالمثل ، يجب أن تتمتع الفرق الأخرى في المؤسسة أيضًا بإمكانية الوصول إلى الرؤى المقدمة من فرق علوم البيانات. يجب مشاركة التقارير مع كل موظف لديه مسؤوليات اتخاذ القرار في العمل. 

• التركيز على الاستخدام الأخلاقي لعلوم البيانات 

هذا هو الجزء الأصعب من العملية والذي كان قيد المناقشة في الآونة الأخيرة. تتضمن استراتيجيات علوم البيانات تحليلات متقدمة. على الرغم من أنه يساعدك على تقديم خدمات مخصصة للغاية للعملاء ، إلا أنك تحتاج إلى التفكير في الأشياء من منظورهم أيضًا. يحذر العملاء من كيفية استخدام المؤسسات لبياناتهم ومشاركتها مع الآخرين باسم الخدمات الشخصية. كما أن تزايد حالات الخروقات الأمنية وتسرب البيانات من دواعي القلق التي تحتاج إلى معالجة. عند تطوير قدرات علم البيانات لمؤسسة ما ، تحتاج إلى إعطاء أهمية متساوية لأمن البيانات وخصوصية البيانات. 

أهمية قدرات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات للنمو الاستراتيجي

هناك العديد من تطبيقات علم البيانات في إدارة الأعمال. يعد التصعيد في الطلب على علماء البيانات المؤهلين وذوي الخبرة مثالاً على كيف أصبح علم البيانات تدريجياً جزءًا من الشركات الصغيرة والمتوسطة والمنظمات متعددة الجنسيات. 

• لا استخدام للبيانات بدون علم 

ماذا ستفعل بأحمال وكميات البيانات إذا كنت لا تعرف كيفية معالجتها أو تحليلها؟ تجمع العديد من الشركات البيانات دون أن تعرف حقًا ما الذي ستفعله بها. أنت لا تريد الانضمام إلى نفس العصابة ، أليس كذلك؟ يمنحك العلم حلاً وطريقة لفهم البيانات غير المفهومة. يتيح لك هذا بالفعل الاستفادة من البيانات التي تجمعها بمرور الوقت. البيانات غير مجدية إلى حد كبير من تلقاء نفسها ما لم يتم دمجها مع العلم والتكنولوجيا لاستخلاص الأفكار. 

• استخدام البيانات عبر القطاعات في الصناعات 

السبب الذي يجعلنا نؤكد الكثير على البيانات هو أنها تحتوي على معلومات قيمة مخبأة فيها. لا يقتصر الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات وتحليلات الأعمال على صناعة واحدة أو قسم معين في مؤسسة. من الرعاية الصحية إلى التعليم إلى البيع بالتجزئة والخدمات المصرفية والصناعات التحويلية ، يمكن أن تساعد قدرات علوم البيانات المؤسسة على الاستفادة الكاملة من البيانات المنتشرة في جميع أنحاء الأعمال. يمكن لعالم البيانات العمل في أي صناعة مع أي مؤسسة. 

• تحسين تجربة العملاء 

سواء كانت منتجات أو خدمات ، فإن تجربة العملاء تحدد النجاح النهائي للشركة. لا يهم حجم الأعمال أيضًا. علم البيانات للأعمال الصغيرة ضروري مثل علم البيانات لمؤسسة كبيرة. يستخدم علم البيانات خوارزميات التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية لتقديم اقتراحات منتجات مخصصة لكل عميل. يساعد في تخطيط حركة المخزون وإطلاق المنتجات في قطاع التصنيع لتناسب متطلبات العملاء. 

• بناء العمود الفقري للبيانات في المؤسسة 

يُطلق على البيانات اسم مستقبل العالم. لكي تبقى المؤسسة وتحافظ على نفسها في السوق التنافسي ، من الضروري بناء قاعدة قوية لمستقبلها. يتم ذلك من خلال تطوير نموذج يعتمد على البيانات حيث يتم اتخاذ القرارات بناءً على المعلومات الواقعية بدلاً من التخمين. أيضًا ، سيؤدي بناء عمود فقري أقوى للبيانات في المؤسسة إلى تجهيز الإدارة والموظفين ليكونوا مستعدين لمواجهة التحديات التي تواجههم. 

• اتخذ قرارات أفضل 

التحليلات التنبؤية هي إحدى استراتيجيات علوم البيانات التي تساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات مستنيرة في وقت أسرع. وهذا لا يقتصر على السوق الاستهلاكية وحدها. يمكن استخدام علم البيانات في الصناعة المصرفية والمالية لتحديد الاتجاهات التي قد تؤدي إلى الخسائر. تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الكشف عن الاحتيال والوقاية منه. تم تحديد العوامل التي بدت في السابق غير ذات صلة الآن على أنها ذات تأثير كبير على بعضها البعض. هذا يساعد في فهم جوهر المشكلة ويجعل من الممكن إيجاد الحل الصحيح. 

• أتمتة العمليات المتكررة 

الأتمتة هي أحد أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي شيوعًا. شركات استشارات الذكاء الاصطناعي تساعد في تحديد المجالات الرئيسية حيث تكون الأتمتة ضرورية للمؤسسة. يجب أتمتة أي عمل متكرر يمكن أن يؤديه الجهاز بشكل أسرع لتوفير الوقت للموظفين. يمنح هذا الموظفين مزيدًا من الوقت للعمل في المشروع الفعلي ويحسن إنتاجيتهم. 

• وتمكين الموظفين 

استمرارًا من النقطة السابقة ، تعمل قدرات علوم البيانات على تمكين الموظفين من خلال رؤى قيمة. عندما يتمكن الموظفون من الوصول إلى أحدث البيانات والمعرفة التي يمكن أن يؤثر بها جانب معين على المشروع ، فسيكونون مستعدين للعمل حول الحفر وإكمال العمل بنجاح. متى على سبيل المثال علوم البيانات تمكن ال يستخدم من قبل قسم الموارد البشرية، يعطي من خلال تزويدهم بصورة أفضل عن نقاط القوة والضعف لدى الموظفين ، مما يؤدي إلى بناء فرق أقوى وتصميم وحدات تدريبية لتحسين مهارات الموظفين ومعرفتهم. 

•  تأثير الذكاء الاصطناعي في أبحاث السوق

هناك مزايا عديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في أبحاث السوق. أولاً ، ستكون أبحاث السوق أرخص وأسرع بفضل الذكاء الاصطناعي. باستخدام البيانات في الوقت الفعلي من عدة مصادر ، ستكون الأفكار التي تشاركها الأداة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أكثر دقة وفائدة في اتخاذ القرارات التي يمكن أن تؤثر على سلوك الشراء لدى العملاء.

وفي الختام 

يساعدنا علم البيانات على فهم ماهية البيانات الأولية وغير المهيكلة وكيف يمكن استخدامها لتحسين موارد وأداء المؤسسة. مع الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات التي أصبحت ضرورية في كل صناعة ، تحتاج الشركات إلى زيادة سرعة تبنيها. اتصل بشركة تحليلات معروفة في الصناعة للتأكد من حصول عملك على النوع المناسب من الدعم لتبسيط العمليات التجارية وبناء عملية تعتمد على البيانات. اكتشف واطلق العنان لقوة البيانات لتنمية أعمالك. 

وظيفة أهمية بناء قدرات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات لتحقيق النمو الاستراتيجي ظهرت للمرة الأولى على AiiotTalk - الذكاء الاصطناعي | الروبوتات | تكنولوجيا.

أفلاطون. Web3 مُعاد تصوره. تضخيم ذكاء البيانات.
انقر هنا للوصول.

المصدر: https://www.aiiottalk.com/building-ai-and-data-science-capability/