By سوديب سريفاستافا، الرئيس التنفيذي لشركة Appinventiv
نحن نعيش في زمن الاضطراب ، حيث يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تحويل الصناعات. يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تحويل صناعة التكنولوجيا من خلال مساعدة المؤسسات في تحقيق أهدافها واتخاذ القرارات الرئيسية وتطوير السلع والخدمات.
بالنسبة للمؤسسات ، يساعد الذكاء الاصطناعي للمبيعات الممثلين في اتخاذ قرارات أفضل تعتمد على البيانات لعمليات الأعمال طويلة الأجل وزيادة الإيرادات من خلال دورات صفقات مخصصة تلبي الاحتياجات الفردية للعملاء النهائيين. يمكن أن تعمل المبيعات التي يقودها ML أيضًا مع التخصيص المفرط ، وهو تقدم مهم في ضبط دورات عمل العميل.
إن أهمية الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في الأعمال مفهومة تمامًا من قبل قادة الشركات اليوم. تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة بمجموعة واسعة من التطبيقات في مجموعة متنوعة من الصناعات والقطاعات ، وتسلط هذه المقالة الضوء على أهم الطرق التي سيؤثر بها الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة على عملك الصغير في عام 2022.
فرط الأتمتة
Hyper Automation هي عملية أتمتة العمليات باستخدام التكنولوجيا الحديثة. يمكن استخدام الأتمتة المفرطة لعدة أسباب مثل ، تحسين دعم العملاء ، وتعزيز إنتاجية الموظفين ، وتكامل النظام.
- خدمة عملاء محسنة: يتطلب تحسين خدمة العملاء الرد على رسائل البريد الإلكتروني للعملاء والأسئلة والمخاوف. يمكن للشركات استخدام الذكاء الاصطناعي وتقنية RPA للمحادثة للرد على استفسارات العملاء تلقائيًا وزيادة درجة CSAT الخاصة بهم.
- زيادة كفاءة الموظفين: يمكنك تقليل الجهد اليدوي لموظفيك وزيادة إنتاجيتهم عن طريق أتمتة المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً.
- تكامل النظام: من أجل تكامل النظام ، تساعد الأتمتة الفائقة الشركات في دمج التكنولوجيا الرقمية في عملياتها.
تطبيقات الأمن السيبراني
تستكشف الشركات أساليب جديدة لجعل الأمن السيبراني أكثر آلية وخالية من المخاطر بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تكامل الذكاء الاصطناعي في الأعمال يساعد في تعزيز استراتيجيات الترحيل إلى السحابة وتعزيز فعالية تكنولوجيا البيانات الضخمة.
حسب التقارير الصادرة عن الأسواق والأسواق بحلول عام 2026 ، من المتوقع أن يصل سوق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مجال الأمن السيبراني إلى 38.2 مليار دولار أمريكي.
في الأمن السيبراني ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتجميع البيانات وتصنيفها ومعالجتها وتصفيتها.
من ناحية أخرى ، يمكن لـ ML تحليل البيانات التاريخية وتقديم أفضل الحلول الممكنة. سيقدم النظام إرشادات حول أنماط مختلفة للكشف عن المخاطر والفيروسات بناءً على البيانات السابقة. نتيجة لذلك ، فإن أي شخص يحاول اختراق النظام سيتعطل بواسطة AI و ML.
تحليلات البيانات
عندما يتعلق الأمر بتحليلات البيانات ، فإننا نعلم أن التكنولوجيا لديها الكثير من الإمكانات. الذكاء الاصطناعي بارع في فك تشفير الخوارزميات وتطبيقها لاستخراج معلومات مفيدة من كميات هائلة من البيانات. من خلال تطوير برامج الذكاء الاصطناعي ، يمكن للشركة بعد ذلك جمع البيانات على نطاق واسع من أجل تحليلها وتطوير تقنيات أفضل لاكتساب العملاء. من الصعب للغاية فحص هذه البيانات بشكل صحيح لأنها تحتوي على كمية كبيرة من المعلومات.
يمكن معالجة هذه البيانات بسرعة ويمكن إعداد تقرير كامل قريبًا بمساعدة الذكاء الاصطناعي. هذا مفيد جدًا في مكان العمل ويحسن الإنتاجية الإجمالية لصناعة الشركة.
أتمتة
كان للأتمتة تأثير كبير على كل قطاع أعمال تقريبًا نظرًا لأنها تبسط العمليات العادية والمتكررة وتوفر الوقت والموارد. إن الجمع بين نهج الأتمتة هذه والتعلم الآلي لتطوير أنظمة التشغيل الآلي التي تتحسن باستمرار هو المرحلة التالية من الأتمتة.
يتم أتمتة الأنشطة المعرفية الروتينية بسرعة بواسطة الذكاء الاصطناعي. يوفر الذكاء الاصطناعي العديد من الخدمات المصغرة تلقائيًا. نشر التطبيق هو مثال على الخدمات المصغرة. اعتادت أن تكون مهمة شاقة ورتيبة للغاية للمطورين ، ولكن الآن يمكن القيام بها بسهولة بمساعدة الذكاء الاصطناعي. تمت أتمتة العديد من العمليات المعقدة الأخرى ، مما يقلل من تكلفة ممارسة الأعمال ويقلل من جهد الموظفين.
يمكن استخدام التعلم الآلي لتحسين عملية الإنتاج على المستوى الصناعي. يمكن تحقيق ذلك من خلال تحليل نماذج التصنيع الحالية وتحديد أي عيوب ونقاط ضعف. يمكن للشركات معالجة أي مشكلات بسرعة بهذه الطريقة ، مما يضمن بقاء خط أنابيب التصنيع في أفضل حالاته.
الخدمات المعرفية
يعد التعرف على الصور (رؤية الكمبيوتر) ومعالجة اللغة الطبيعية خدمتين معرفيتين يمكن أن تستفيدا من التعلم الآلي. ستسمح تقنيات التعرف على الصور المحسّنة للشركات ببناء خيارات مصادقة أكثر أمانًا وملاءمة ، بالإضافة إلى تحديد المنتج لدعم خدمات البيع بالتجزئة المستقلة مثل الدفع بدون أمين الصندوق. نتيجة لذلك ، ظهرت تجارب جديدة للبيع بالتجزئة مثل Amazon Go.
التكامل بين ML و AI في مجال الأعمال التجارية يمكنه بسهولة تلبية مجموعة واسعة من الجماهير من مختلف الأصول الجغرافية والثقافية والعرقية باستخدام معالجة اللغة الطبيعية ومعرفة أعمق بالفوائد التي يوفرها التعلم الآلي. علاوة على ذلك ، ستؤدي القدرة على تقديم الخدمات أو الخبرات باللغة المحلية للعميل إلى تفاعل قاعدة أكبر من المستهلكين مع الشركة.
التسويق والمبيعات
عندما يتعلق الأمر بتحليل السوق والعملاء ، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مفيدًا. لإنشاء منتج أفضل ومحسّن ، يمكن تطبيق التحليل التنبئي على البيانات التي تم جمعها من مصفوفة النظام ومصفوفة الويب والوسائط الاجتماعية. يمكن أن تساعدك رؤى العملاء في نقل تجربة العملاء إلى المستوى التالي.
بمساعدة محركات التوصية وتوقعات المبيعات والأتمتة والذكاء الاصطناعي ، تعمل على تعزيز نموذج أعمال التجارة الإلكترونية من خلال زيادة تجارب البيع بالتجزئة. على سبيل المثال ، تعد Amazon و Alibaba و eBay من الشركات المهمة التي استخدمت الذكاء الاصطناعي لتحويل تجارة التجزئة عبر الإنترنت.
تساعد أنظمة التوصية الذكية على زيادة الارتباط بين التسويق والمبيعات. هناك العديد من برامج توصية المبيعات الإلكترونية التي تحلل أنماط البحث على الإنترنت وتقدم توصيات المنتج بناءً على الفهم التنبئي لسلوك العملاء. تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي وتقنيات البيانات الضخمة لتشغيل الأنظمة.
افكار اخيرة
أصبحت الصناعات أكثر تقدمًا يومًا بعد يوم باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. في ظروف معينة ، استلزم ذلك استخدام التكنولوجيا من أجل البقاء في المنافسة. ومع ذلك ، فإن الاعتماد فقط على التكنولوجيا يمكن أن يقودنا حتى الآن. لتأسيس مكان في السوق حقًا واقتحام عوالم جديدة ، يجب أن نبتكر لتحقيق الأهداف بطرق إبداعية ومميزة.
كل هدف يستلزم نهجًا معينًا من أجل تحقيقه. سيساعدك التحدث مع الخبراء حول ما هو الأفضل لعملك على إدراك كيف يمكن لتقنيات مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي أن تزيد من إنتاجية شركتك وتساعدك على الوصول إلى رؤيتك لمساعدة عملائك.
السيرة الذاتية: سوديب سريفاستافا هو الرئيس التنفيذي لشركة Appinventiv ، وهو شخص أثبت نفسه كمزيج مثالي من التفاؤل والمخاطر المحسوبة ، وهي سمة نقشت نفسها في كل عملية عمل في Appinventiv. بعد أن أنشأ علامة تجارية معروفة بالاستفادة من الأفكار غير المستكشفة في صناعة الهاتف المحمول ، يقضي وقته في استكشاف طرق لنقل Appinventiv إلى النقطة التي تمتزج فيها التكنولوجيا بالحياة.
