كيف تنمو الشركات باستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح؟

الذكاء الاصطناعي بالأعمال، أجل، لقد كثر الحديث عن هذا الموضوع في الفترة الأخيرة. خصوصًا مع التوسع الكبير الذي نشهده في عالم الأعمال، والتحول الكامل للتكنولوجيا كأحد نتائج الوباء العالمي. على أي حال، فإن اتجاه الشركات لتمكين الذكاء الاصطناعي في مخططاتها وأعمالها أصبح أكثر جدية. وهناك بعض الطرق التي اتخذتها الشركات وأثبتت فعاليتها في هذا الأمر.

1. يتطلب الذكاء الاصطناعي البيانات أولاً

الاستفادة باستمرار من التقنيات الجديدة مثل جوجل كلاود للذكاء الاصطناعي لتقديم المنتجات والخدمات بناءً على احتياجات المستخدمين والسوق. وهذا يعني استخدام البيانات – والكثير منها. يمكن في البدء، استخدام التحليلات الأساسية للمساعدة على تحديد الكفاءات في مجالات مثل البحث واكتشاف المنتج. ولكن مع الوقت، تقوم الشركة بتكوين قدر كبير من البيانات حول تجربة المشتري والتاجر حول عادات الشراء وأوقات الدفع وتخزين البضائع والخدمات اللوجستية للشحن.

نظرًا لتطور الشركات في الحجم والمعلومات (عبر العديد من تنسيقات البيانات)، أصبحت القدرة على تشغيل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية. كما يساعدهم  في إنشاء دورة متسقة من التحسين. حيث كلما زاد عدد الأفكار التي تنشئها، زاد عدد العملاء الذين تجذبهم. وكلما زاد عدد العملاء لديك، زادت البيانات لديك لتقديم أفضل التنبؤات.

يساعد مستودع البيانات متعدد السحابة مثل BigQuery أيضًا على التعامل بفعالية مع الحجم . وهي مشكلة حقيقية عندما يتعلق الأمر بالبيانات ونشر البرامج. يجب أن تتحرك التجارة عبر الإنترنت بسرعة ومرونة، ويحتاج مستودع البيانات السحابية إلى توسيع نطاقه لتلبية الفرص والتراجع من أجل الاقتصاد الأمثل. لا تتم الاستفادة  فقط من الميزات بدون خادم والتوسع الفعال من حيث التكلفة، ولكن اختيار خدمة مُدارة بالكامل يوفر أيضًا المزيد من الوقت للتركيز على الأشياء التي تقدم قيمة فعلية للعملاء.

قد يهمك أيضًا:

الحوسبة السحابية قد تنقذ الشركات المصنعة وتنقلها لنجاح مبهر

الذكاء الاصطناعي بالشركات، ما دوره الحقيقي؟

مايكروسوفت أزور تصبح فعالة أكثر في مجالات الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي

2. يجب أن يتركز عملك حول الذكاء الاصطناعي

هناك جانب مهم آخر، وهو إيجاد طرق لدمجه في كل ما تفعله. يمكنك استخدام التعلم الآلي  لمساعدتك على التنبؤ بفئات المنتجات أو تقديم توصيات بناءً على سجل شراء العملاء. لكنك سترى أيضًا أنه يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على أغراض أكثر ابتكارًا.

على سبيل المثال، يمكن استخدامه  للحصول على درجات ائتمانية بديلة (ACS) للشركات الصغيرة. وذلك للمساعدة في تحديد الموثوقية المالية، وزيادة الشمول المالي. تستفيد الدرجات الائتمانية البديلة  من البيانات البديلة، مثل وسائل التواصل الاجتماعي أو المعاملات الالكترونية، لإجراء دراسات الجدوى، مما يساعد المجموعات التي لا تتعامل مع البنوك على التأهل كشركاء وتفتح أسواقًا محتملة جديدة.

3. ينعم الجميع بفوائد اذكاء الاصطناعي، وليس فقط خبراء البيانات

نرى الكثير من الشركات اليوم تترك الذكاء الاصطناعي لفرق علوم البيانات المتقدمة، والذي قد لا يكون خيارًا صحيحًا في معظم الأحوال. فمثلًا في شركة Tokopedia في اندنوسيا، يتم الاعتماد على مهندسي جوجل كلاود  ليس فقط للمساعدة في تصميم أنظمة الشركة، ولكن أيضًا لتدريب وتعليم الفريق الهندسي المكون من أكثر من 1000 شخص.

يقول مدير المهندسين في Tokopedia: ” لقد ساعدنا دمج الذكاء الاصطناعي في إنشاء برامجنا وتسليمها في فعل المزيد لمستخدمينا.  ابتداءً من تقديم نتائج بحث أفضل إلى تحسين تجربة العملاء مع تخصيص أفضل إلى تحليل المراجعات باستخدام معالجة اللغة الطبيعية. كما إننا نتعلم شيئًا جديدًا كل يوم. ساعدتنا معرفة كيفية تفاعل الأشخاص مع المنتجات وخيارات البحث الخاصة بهم على تطوير روبوتات محادثة أفضل. بالإضافة إلى ذلك، يتم نشر الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء Tokopedia لاكتشاف الاحتيال والتسجيل الائتماني القائم على السلوك، مما يؤدي إلى تحسين حياة التجار، ومرة أخر ، زيادة الشمول المالي.”