عند التفكير الذكاء الاصطناعي (منظمة العفو الدولية) في حالات الاستخدام، قد يُطرح السؤال: ماذا ولن منظمة العفو الدولية تكون قادرة على القيام به؟ الإجابة السهلة هي في الغالب العمل اليدوي، على الرغم من أنه قد يأتي اليوم الذي سيتم فيه إنجاز الكثير من العمل اليدوي الآن بواسطة أجهزة روبوتية يتم التحكم فيها بواسطة الذكاء الاصطناعي. لكن في الوقت الحالي، يمكن برمجة الذكاء الاصطناعي النقي للقيام بالعديد من المهام التي تتطلب التفكير والتفكير ذكاءطالما يمكن جمع تلك المعلومات رقميا واستخدامها لتدريب نظام الذكاء الاصطناعي. لا يقوم الذكاء الاصطناعي بعد بتحميل غسالة الأطباق بعد العشاء، ولكنه يمكن أن يساعد في إنشاء ملخص قانوني، أو تصميم منتج جديد، أو رسالة إلى الجدة.

نحن جميعًا مندهشون مما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي. لكن السؤال بالنسبة لنا في مجال الأعمال هو ما هي الأفضل الأعمال الاستخدامات؟ يعد تجميع نسخة من لوحة الموناليزا بأسلوب فنسنت فان غوف أمرًا ممتعًا، ولكن كم مرة سيعزز ذلك النتيجة النهائية؟ فيما يلي 27 طريقة عالية الإنتاجية يمكن أن تساعد بها حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الشركات على تحسين أرباحها النهائية.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التي تواجه العملاء

تقديم خدمة عملاء متفوقة

يمكن الآن دعم تفاعلات العملاء في الوقت الفعلي باستخدام الذكاء الاصطناعي للمحادثة. استخدام الاستعلامات الصوتية معالجة اللغة الطبيعية (البرمجة اللغوية العصبية) وتحليل المشاعر للتعرف على الكلام حتى تبدأ محادثاتهم على الفور. استخدام خوارزميات التعلم الآلي ، يستطيع الذكاء الاصطناعي فهم ما يقوله العملاء بالإضافة إلى لهجتهم، ويمكنه توجيههم إليه خدمة الزبائن وكلاء عند الحاجة. من خلال تحويل النص إلى كلام ومعالجة اللغة الطبيعية، يمكن للذكاء الاصطناعي الاستجابة فورًا للاستفسارات والتعليمات النصية. ليست هناك حاجة لجعل العملاء ينتظرون الإجابات على الأسئلة المتداولة (FAQs) أو اتخاذ الخطوة التالية للشراء. ويمكن لوكلاء خدمة العملاء الرقميين تعزيز رضا العملاء من خلال تقديم المشورة والتوجيه لوكلاء خدمة العملاء.

إضفاء الطابع الشخصي على تجارب العملاء

يعد استخدام الذكاء الاصطناعي فعالاً في الإنشاء تجارب شخصية على نطاق واسع من خلال روبوتات الدردشة والمساعدين الرقميين وواجهات العملاءتقديم تجارب مخصصة وإعلانات مستهدفة للعملاء والمستخدمين النهائيين. على سبيل المثال، تذكر أمازون العملاء بإعادة طلب منتجاتهم التي يشترونها في أغلب الأحيان، وتعرض لهم المنتجات أو الاقتراحات ذات الصلة. تقوم ماكدونالدز ببناء حلول الذكاء الاصطناعي من أجل خدمة العملاء باستخدام تقنية IBM Watson AI و البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتسريع عملية تطوير تقنية تلقي الأوامر الآلية (AOT). لن يساعد هذا في توسيع نطاق تقنية AOT عبر الأسواق فحسب، بل سيساعد أيضًا في معالجة عمليات التكامل بما في ذلك اللغات واللهجات الإضافية وتنوعات القائمة. في Spotify، سيقترحون فنانًا جديدًا من أجل متعة الاستماع للعميل. سيقدم موقع YouTube موجزًا ​​منسقًا للمحتوى المناسب لاهتمامات العملاء.

تعزيز البيع المتقاطع والبيع الإضافي

تستخدم محركات التوصية بيانات سلوك المستهلك وخوارزميات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في الاكتشاف اتجاهات البيانات لاستخدامها في تطوير إستراتيجيات البيع الإضافي والبيع المتبادل الأكثر فعالية، مما يؤدي إلى توصيات إضافية أكثر فائدة للعملاء أثناء الدفع لتجار التجزئة عبر الإنترنت. تشمل الاستخدامات الأخرى تقديم Netflix لتوصيات العرض المدعومة بنماذج تعالج مجموعات البيانات التي تم جمعها من سجل العرض؛ يستخدم LinkedIn التعلم الآلي لتصفية العناصر الموجودة في ملف الأخبار، وتقديم توصيات واقتراحات التوظيف بشأن الأشخاص الذين يمكنك التواصل معهم؛ ويستخدم Spotify نماذج ML لإنشاء توصيات الأغاني الخاصة به.

إضفاء طابع ذكي على الهواتف الذكية

يعمل التعرف على الوجه على تشغيل الهواتف الذكية والمساعدين الصوتيين، المدعوم بالتعلم الآلي، في حين يستخدم سيري من أبل، وأليكسا من أمازون، ومساعد جوجل، ومساعد الطيار من مايكروسوفت البرمجة اللغوية العصبية للتعرف على ما نقوله ثم الاستجابة بشكل مناسب. تستفيد الشركات أيضًا من التعلم الآلي في كاميرات الهواتف الذكية لتحليل الصور وتحسينها باستخدام مصنفات الصور، واكتشاف الأشياء (أو الوجوه) في الصور، وحتى استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لتحسين الصورة أو توسيعها من خلال التنبؤ بما يكمن خارج حدودها.

تقديم المساعدين الشخصيين

يتم تشغيل المساعدين الافتراضيين أو المساعدين الصوتيين، مثل Alexa من Amazon وSiri من Apple، بواسطة الذكاء الاصطناعي. عندما يطرح شخص ما سؤالاً عبر الكلام أو النص، يبحث ML عن الإجابة أو يتذكر أسئلة مماثلة طرحها الشخص من قبل. يمكن لنفس التقنية تشغيل روبوتات المراسلة، مثل تلك التي يستخدمها Facebook Messenger وSlack، في حين أن Google Assistant وCortana و مساعد آي بي إم واتسونكس الجمع بين البرمجة اللغوية العصبية ل فهم الأسئلة والطلباتواتخاذ الإجراءات المناسبة وكتابة الردود.

أنسنة الموارد البشرية

يستطيع الذكاء الاصطناعي جذب المهارات وتطويرها والاحتفاظ بها أولاً القوى العاملة. يمكن فحص سيل من الطلبات وفرزها وتمريرها إلى أعضاء فريق الموارد البشرية بدقة. تقييم الترقية اليدوية يمكن أتمتة المهام، مما يسهل الحصول على رؤى مهمة للموارد البشرية من خلال رؤية أوضح، على سبيل المثال، للموظفين المرشحين للترقية وتقييم ما إذا كانوا قد استوفوا متطلباتهم أم لا. المعايير الرئيسية. يمكن الإجابة بسرعة على الأسئلة الروتينية من الموظفين باستخدام الذكاء الاصطناعي.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الإبداعي

أنشئ باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

الذكاء الاصطناعي التوليدي تعتمد أدوات مثل ChatGPT وBard وDeepAI على قدرات الذكاء الاصطناعي ذات الذاكرة المحدودة للتنبؤ بالكلمة أو العبارة أو العنصر المرئي التالي ضمن المحتوى الذي تنشئه. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنتاج نصوص وصور ومحتويات أخرى عالية الجودة بناءً على البيانات المستخدمة للتدريب.

تعمل IBM Research على مساعدة عملائها على استخدام النماذج التوليدية لكتابة عالية الجودة كود البرنامج أسرع، اكتشف جزيئات جديدة، وتدريب جدير بالثقة روبوتات المحادثة للمحادثة يرتكز على بيانات المؤسسة. حتى أن فريق IBM يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي في الإنشاء البيانات الاصطناعية لبناء نماذج ذكاء اصطناعي أكثر قوة وجديرة بالثقة والدفاع عن بيانات العالم الحقيقي المحمية بموجب قوانين الخصوصية وحقوق النشر.

تقديم رؤى جديدة

يمكن تدريب الأنظمة الخبيرة على مجموعة من البيانات الوصفية المستخدمة لتدريب نموذج التعلم الآلي، لمحاكاة عملية صنع القرار البشري وتطبيق هذه الخبرة لحل المشكلات المعقدة. يمكن لهذه الأنظمة تقييم كميات هائلة من البيانات للكشف عن الاتجاهات والأنماط، واتخاذ القرارات. يمكنهم أيضًا مساعدة الشركات على التنبؤ بالأحداث المستقبلية وفهم سبب وقوع الأحداث الماضية.

توضيح رؤية الكمبيوتر

تتيح رؤية الكمبيوتر المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقطيع الصورة، والتي لديها مجموعة واسعة من حالات الاستخدام، بما في ذلك المساعدة في التشخيص في التصوير الطبي، وأتمتة الحركة للروبوتات والسيارات ذاتية القيادة، وتحديد الأشياء محل الاهتمام في صور الأقمار الصناعية ووضع علامات على الصور في وسائل التواصل الاجتماعي. يعمل على الشبكات العصبيةتمكن رؤية الكمبيوتر الأنظمة من استخلاص معلومات ذات معنى من الصور الرقمية ومقاطع الفيديو والمدخلات المرئية الأخرى.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التقني

سرعة العمليات باستخدام AIOps

هناك العديد من الفوائد لاستخدام  الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps). عن طريق غرس الذكاء الاصطناعي في عمليات تكنولوجيا المعلوماتيمكن للشركات تسخير القوة الكبيرة لنماذج البرمجة اللغوية العصبية والبيانات الضخمة وتعلم الآلة لأتمتة وتبسيط سير العمل التشغيلي ومراقبة ارتباط الأحداث وتحديد السببية.

AIOps هي إحدى أسرع الطرق لتعزيز عائد الاستثمار من استثمارات التحول الرقمي. غالبًا ما تركز أتمتة العمليات على الجهود المبذولة لتحسين الإنفاق وتحقيق كفاءة تشغيلية أكبر ودمج تقنيات جديدة ومبتكرة، والتي غالبًا ما تترجم إلى تجربة أفضل للعملاء. المزيد من الفوائد من الذكاء الاصطناعي تشمل بناء نظام تكنولوجيا معلومات أكثر استدامة وتحسين خطوط أنابيب التوصيل المستمر/التكامل المستمر (CI/CD).

أتمتة الترميز وتحديث التطبيق

تستخدم الشركات الرائدة الآن الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحديث التطبيقات وعمليات تكنولوجيا المعلومات للمؤسسات، بما في ذلك أتمتة الترميز والنشر والتوسع. بالنسبة للبرمجة، يمكن للمطورين إدخال أمر البرمجة جملةً إنجليزية واضحة من خلال واجهة اللغة الطبيعية ويتم إنشاؤه تلقائيًا الكود. يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي مع إمكانات إنشاء التعليمات البرمجية أيضًا إلى تمكين مطوري السحابة الهجينة من جميع مستويات الخبرة من ترحيل وتحديث تعليمات برمجية التطبيقات القديمة على نطاق واسع، إلى منصات مستهدفة جديدة تتميز بتناسق التعليمات البرمجية وأخطاء أقل وسرعة.

تعزيز أداء التطبيق

يعد التأكد من أن أداء التطبيقات ثابتًا ومستمرًا — دون الإفراط في التزويد والإنفاق — أمرًا بالغ الأهمية عمليات الذكاء الاصطناعي (AIOps) حالة الاستخدام. تُعد الأتمتة أمرًا أساسيًا لتحسين تكاليف السحابة، وفرق تكنولوجيا المعلومات، بغض النظر عن مدى مهاراتهم، لا تتمتع دائمًا بالقدرة على التحديد المستمر لتكوينات الحوسبة والتخزين وقاعدة البيانات الدقيقة اللازمة لتقديم الأداء بأقل تكلفة. يمكن لبرامج الذكاء الاصطناعي تحديد متى وكيف يتم استخدام الموارد، ومطابقة الطلب الفعلي في الوقت الفعلي.

تعزيز مرونة النظام من البداية إلى النهاية

للمساعدة في ضمان توفر الخدمة دون انقطاع، تستخدم المؤسسات الرائدة الوقت الفعلي تحليل السبب الجذري القدرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والأتمتة الذكية. يمكن لـ AIOps تمكين فرق ITOps من تحديد الأسباب الكامنة وراء الحوادث بسرعة واتخاذ إجراءات فورية للحد من كليهما متوسط ​​الوقت بين حالات الفشل (MTBF) ومتوسط ​​الوقت لإصلاح الحوادث (MTTR).

تقوم حلول منصة AIOps أيضًا بدمج البيانات من مصادر متعددة وربط الأحداث بالحوادث، مما يمنح رؤية واضحة لبيئة تكنولوجيا المعلومات بأكملها من خلال تصورات البنية التحتية الديناميكية وإمكانيات الذكاء الاصطناعي المتكاملة وإجراءات العلاج المقترحة.

باستخدام إدارة تكنولوجيا المعلومات التنبؤية، يمكن لفرق تكنولوجيا المعلومات استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة عمليات تكنولوجيا المعلومات والشبكة لحل الحوادث بسرعة وكفاءة - ومنع المشكلات بشكل استباقي قبل حدوثها، وتعزيز تجارب المستخدم وخفض تكلفة المهام الإدارية. للمساعدة في القضاء على انتشار الأدوات، يمكن لمنصة AIOps على مستوى المؤسسات أن توفر رؤية شاملة لعمليات تكنولوجيا المعلومات على لوح مركزي من الزجاج للمراقبة والإدارة.

قفل في الأمن السيبراني

هناك العديد من الطرق التي يمكن من خلالها للذكاء الاصطناعي استخدام التعلم الآلي لتوفير أمان إلكتروني محسّن، بما في ذلك: التعرف على الوجه للمصادقة، واكتشاف الاحتيال، وبرامج مكافحة الفيروسات لاكتشاف البرامج الضارة وحظرها، والتعلم المعزز لتدريب النماذج التي تحدد الهجمات الإلكترونية وتستجيب لها واكتشاف عمليات التطفل وخوارزميات التصنيف التي تصنف الأحداث باعتبارها حالات شاذة أو هجمات التصيد.

استعد للروبوتات

الذكاء الاصطناعي لا يقتصر فقط على طلب قصيدة هايكو كتبها قطة. تتعامل الروبوتات مع الأشياء المادية وتحريكها. في البيئات الصناعية، AI ضيق يمكنه أداء المهام الروتينية والمتكررة التي تتضمن التعامل مع المواد والتجميع وفحص الجودة. يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الجراحين من خلال مراقبة العناصر الحيوية والكشف عن المشكلات المحتملة أثناء الإجراءات. يمكن للآلات الزراعية أن تقوم بالتقليم الذاتي والتحريك والتخفيف والبذر والرش. يمكن للأجهزة المنزلية الذكية مثل iRobot Roomba التنقل داخل المنزل باستخدام رؤية الكمبيوتر واستخدام البيانات المخزنة في الذاكرة لفهم تقدمه. وإذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي توجيه جهاز Roomba، فيمكنه أيضًا توجيه السيارات ذاتية القيادة على الطريق السريع و الروبوتات نقل البضائع في مركز التوزيع أو في دورية لبروتوكولات الأمن والسلامة.

تنظيف مع الصيانة التنبؤية

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي من أجل الصيانة الوقائية من خلال تحليل البيانات مباشرة من الآلات لتحديد المشاكل والإبلاغ عن الصيانة المطلوبة. كما تم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة الميكانيكية وتقليل انبعاثات الكربون في المحركات. يمكن لجداول الصيانة استخدام التحليلات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحقيق كفاءات أكبر.

انظر إلى ما هو قادم

يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في توقع. على سبيل المثال، يمكن لوظيفة سلسلة التوريد استخدام الخوارزميات للتنبؤ بالاحتياجات المستقبلية والوقت الذي يجب أن يتم فيه شحن المنتجات للوصول في الوقت المناسب. يمكن أن يساعد ذلك في خلق كفاءات جديدة، وتقليل الفائض في المخزون، والمساعدة في تعويض إعادة ترتيب عمليات الرقابة.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في الصناعة

يستطيع الذكاء الاصطناعي تشغيل المهام والأدوات لأي صناعة تقريبًا لتعزيز الكفاءة والإنتاجية. الذكاء الاصطناعي قادر على تحقيق ذلك أتمتة ذكية لتبسيط العمليات التجارية التي كانت عبارة عن مهام يدوية أو يتم تشغيلها على أنظمة قديمة، والتي يمكن أن تكون كثيفة الاستخدام للموارد ومكلفة وعرضة للخطأ البشري. فيما يلي بعض الصناعات التي تستفيد الآن من القوة المضافة للذكاء الاصطناعي.

قطاع المعدات الثقيلة

مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي، السيارات أصبح المصنعون قادرين على التنبؤ بالإنتاج وتعديله بشكل أكثر فعالية للاستجابة للتغيرات في العرض والطلب. يمكنهم تبسيط سير العمل لزيادة الكفاءة وتقليل المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً ومخاطر الخطأ في الإنتاج والدعم والمشتريات والمجالات الأخرى. تساعد الروبوتات في تقليل الحاجة إلى العمل اليدوي وتحسين اكتشاف العيوب، مما يوفر مركبات عالية الجودة للعملاء بتكلفة أقل للشركة.

التعليم

In التعليم و التدريب، يستطيع الذكاء الاصطناعي تصميم المواد التعليمية بما يتناسب مع احتياجات كل طالب على حدة. يمكن للمدرسين والمدربين استخدام تحليلات الذكاء الاصطناعي لمعرفة المجالات التي قد يحتاج فيها الطلاب إلى المزيد من المساعدة والاهتمام. بالنسبة للطلاب الذين يميلون إلى سرقة أوراقهم أو واجباتهم المدرسية، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في اكتشاف المحتوى المنسوخ. يمكن لأدوات ترجمة اللغة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي وخدمات النسخ في الوقت الفعلي أن تساعد المتحدثين غير الأصليين على فهم الدروس.

الطاقة

الشركات في طاقة يمكن للقطاع أن يزيد من قدرته التنافسية من حيث التكلفة من خلال تسخير الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات للتنبؤ بالطلب والحفاظ على الطاقة وتحسين مصادر الطاقة المتجددة وإدارة الشبكات الذكية. ومن خلال إدخال الذكاء الاصطناعي في عمليات توليد الطاقة ونقلها وتوزيعها، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحسين دعم العملاء، وتحرير الموارد للابتكار. وبالنسبة للعملاء الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي المعتمد على الموردين، يمكنهم فهم استهلاكهم للطاقة بشكل أفضل واتخاذ خطوات لتقليل استهلاكهم للطاقة خلال فترات ذروة الطلب.

الخدمات المالية

AI-بالطاقة FinOps (التمويل + DevOps) يساعد المؤسسات المالية تفعيل قرارات الإنفاق السحابي المستندة إلى البيانات لتحقيق التوازن الآمن بين التكلفة والأداء من أجل تقليل إرهاق التنبيه والميزانية المهدرة. يمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي استخدام التعلم الآلي و التعلم العميق لاكتشاف المعاملات المشبوهة أو الشاذة. يمكن للبنوك والمقرضين الآخرين استخدام خوارزميات تصنيف تعلم الآلة والنماذج التنبؤية لاقتراح قرارات القروض.

تستخدم العديد من معاملات سوق الأوراق المالية تعلم الآلة مع عقود من بيانات سوق الأوراق المالية للتنبؤ بالاتجاهات واقتراح في النهاية ما إذا كان سيتم الشراء أو البيع ومتى. يمكن لـ ML أيضًا إجراء التداول الخوارزمي دون تدخل بشري. يمكن لخوارزميات تعلم الآلة التنبؤ بالأنماط وتحسين الدقة وخفض التكاليف وتقليل مخاطر الخطأ البشري.

الرعاية الصحية

• الرعاية الصحية تستخدم الصناعة الأتمتة الذكية مع البرمجة اللغوية العصبية لتوفير نهج متسق لتحليل البيانات وتشخيصها وعلاجها. يتطلب استخدام روبوتات الدردشة في مواعيد الرعاية الصحية عن بعد تدخلًا بشريًا أقل وغالبًا ما يستغرق وقتًا أقصر للتشخيص.

في الموقع، يمكن استخدام التعلم الآلي في التصوير الإشعاعي، مع استخدام رؤية الكمبيوتر المدعمة بالذكاء الاصطناعي غالبًا لتحليل تصوير الثدي بالأشعة السينية والفحص المبكر لسرطان الرئة. يمكن أيضًا تدريب ML على وضع خطط علاجية وتصنيف الأورام والعثور على كسور العظام واكتشاف الاضطرابات العصبية.

في الأبحاث الجينية وتعديل الجينات وتسلسل الجينوم، يتم استخدام التعلم الآلي لتحديد كيفية تأثير الجينات على الصحة. يمكن للتعلم الآلي تحديد العلامات الجينية والجينات التي ستستجيب أو لا تستجيب لعلاج أو دواء معين وقد تسبب آثارًا جانبية كبيرة لدى بعض الأشخاص.

تأمين

مع الذكاء الاصطناعي، التأمين يمكن لمقدمي الخدمات فعليًا التخلص من الحاجة إلى حسابات الأسعار أو المدفوعات اليدوية ويمكنهم تبسيط معالجة المطالبات والتقييمات. تساعد الأتمتة الذكية أيضًا شركات التأمين على الالتزام بلوائح الامتثال بسهولة أكبر من خلال ضمان استيفاء المتطلبات. وبهذه الطريقة، يمكنهم أيضًا حساب المخاطر التي يتعرض لها فرد أو كيان وحساب معدل التأمين المناسب.

تصنيع

الذكاء الاصطناعي المتقدم مع التحليلات يمكن أن يساعد مصنعين إنشاء رؤى تنبؤية حول اتجاهات السوق. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تسريع تصميم المنتج وتحسينه من خلال مساعدة الشركات على إنشاء خيارات تصميم متعددة. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في تقديم اقتراحات لتعزيز كفاءة الإنتاج. باستخدام البيانات التاريخية للإنتاج، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي التنبؤ بأعطال المعدات أو تحديد موقعها في الوقت الفعلي، ثم اقتراح تعديلات المعدات أو خيارات الإصلاح أو قطع الغيار المطلوبة.

المستحضرات الصيدلانية

بالنسبة علوم الحياة تتطلب الصناعة واكتشاف الأدوية وإنتاجها قدرًا هائلاً من جمع البيانات ومقارنتها ومعالجتها وتحليلها. يمكن أن يؤدي النهج اليدوي للتطوير والاختبار إلى أخطاء حسابية ويتطلب قدرًا كبيرًا من الموارد. على النقيض من ذلك، يعد إنتاج لقاحات كوفيد-19 في وقت قياسي مثالا على كيفية تمكين الأتمتة الذكية للعمليات التي تعمل على تحسين سرعة الإنتاج وجودته.

خدمات البيع بالتجزئة

أصبح الذكاء الاصطناعي هو السلاح السري لـ تجار التجزئة لفهم وتلبية طلبات المستهلكين المتزايدة بشكل أفضل. ومع التسوق المخصص للغاية عبر الإنترنت، والنماذج المباشرة للمستهلك وخدمات التوصيل التي تتنافس مع تجارة التجزئة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يساعد تجار التجزئة وشركات التجارة الإلكترونية على تحسين رعاية العملاء، والتخطيط لحملات التسويق، وتحويل قدرات مواهبهم وتطبيقاتهم. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في تحسين إدارة المخزون.

يتفوق الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعامل مع مصادر البيانات المتنوعة مثل رسائل البريد الإلكتروني والصور ومقاطع الفيديو والملفات الصوتية ومحتوى الوسائط الاجتماعية. تشكل هذه البيانات غير المنظمة العمود الفقري لإنشاء النماذج والتدريب المستمر للذكاء الاصطناعي التوليدي، بحيث تظل مفيدة بمرور الوقت. يمكن أن تؤدي الاستفادة من هذه البيانات غير المنظمة إلى توسيع الفوائد لتشمل جوانب مختلفة من عمليات البيع بالتجزئة، بما في ذلك تعزيز خدمة العملاء من خلال برامج الدردشة الآلية وتسهيل توجيه البريد الإلكتروني بشكل أكثر فعالية. ومن الناحية العملية، قد يعني هذا توجيه المستخدمين إلى الموارد المناسبة، سواء كان ذلك من خلال ربطهم بالوكيل المناسب أو توجيههم إلى أدلة المستخدم والأسئلة الشائعة.

وسائل النقل

يعلم الذكاء الاصطناعي الكثير وسائل النقل الأنظمة هذه الأيام. على سبيل المثال، تستخدم خرائط Google خوارزميات التعلم الآلي للتحقق من ظروف حركة المرور الحالية، وتحديد أسرع طريق، واقتراح أماكن "لاستكشاف الأماكن القريبة" وتقدير أوقات الوصول.

تستخدم تطبيقات مشاركة الرحلات، مثل Uber وLyft، التعلم الآلي لمطابقة الركاب والسائقين، وتحديد الأسعار، وفحص حركة المرور، ومثل خرائط Google، تحليل ظروف حركة المرور في الوقت الفعلي لتحسين مسارات القيادة وتقدير أوقات الوصول.

رؤية الكمبيوتر توجه السيارات ذاتية القيادة تتيح خوارزمية التعلم الآلي غير الخاضعة للرقابة للسيارات ذاتية القيادة جمع البيانات من الكاميرات وأجهزة الاستشعار لفهم ما يحدث حولها، وتمكين اتخاذ القرار في الوقت الفعلي.

الوفاء بوعد الذكاء الاصطناعي

يبدو الكثير مما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي معجزة، لكن الكثير مما يتم نشره في وسائل الإعلام العامة هو مجرد متعة تافهة أو مجرد مخيف. إن ما هو متاح الآن للأعمال هو أداة قوية بشكل ملحوظ يمكن أن تساعد العديد من الصناعات والوظائف على تحقيق خطوات كبيرة. إن الشركات التي لا تستكشف وتعتمد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الأكثر فائدة، ستواجه قريباً وضعاً تنافسياً شديداً. ترقب أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر فائدة، مثل IBM^® watsonx.ai™، وإتقانها الآن سيحقق أرباحًا كبيرة.

اكتشف IBM® watsonx.ai™