يُعدّ الذكاء الاصطناعي الأنسب لحالات الأعمال التي تتضمن كميات هائلة من البيانات، ومهام متكررة، والتعرف على الأنماط، والتنبؤ، والتخصيص، ودعم اتخاذ القرارات. ومن الأمثلة الشائعة على ذلك: أتمتة خدمة العملاء، وتقييم العملاء المحتملين، والتنبؤ بالمبيعات، وإنشاء المحتوى، وكشف الاحتيال، وتجزئة العملاء، وأتمتة سير العمل. وتحقق الشركات أقصى استفادة عندما يُعزز الذكاء الاصطناعي الخبرة البشرية بدلاً من استبدالها تماماً.
لا يرتبط استخدام الذكاء الاصطناعي الأمثل لشركتك بقدرات الذكاء الاصطناعي بقدر ما يرتبط بإعدادات شركتك لتطبيقه. فمعظم مشاريع الذكاء الاصطناعي لا تتعثر بسبب فشل التقنية نفسها، بل لأن المؤسسة تفتقر إلى البيانات والبنية التحتية والانضباط التشغيلي اللازم لتوسيع نطاق التطبيق بعد مرحلة العرض التوضيحي.
ما الذي يجعل دراسة الجدوى مناسبة للذكاء الاصطناعي؟
أفضل العمليات التجارية لتطبيق الذكاء الاصطناعي هي تلك التي تتسم بالتكرار العالي، أو البيانات الضخمة، أو تتطلب استجابات سريعة وقائمة على قواعد محددة وعلى نطاق واسع. وأوضح مؤشر على ذلك هو الجمع بين كثافة الأنماط وحجم القرارات. فعندما يكون كلاهما مرتفعًا، يحقق الذكاء الاصطناعي نتائج مُرضية؛ أما عندما يكون أحدهما غائبًا، فإنه يواجه صعوبة في تحقيق العائد المرجو.
ووفقاً لوكالة بحث فورستر لعام 2025يخطط 91% من صناع القرار التقنيين العالميين لزيادة الإنفاق على تكنولوجيا المعلومات مدفوعًا بالاستثمار في الذكاء الاصطناعي. تتدفق رؤوس الأموال، لكن اختيار حالات الاستخدام لا يزال يفصل بين عمليات النشر الفعّالة والعروض التوضيحية المكلفة. وتتسع الفجوة بين النشر والعائد القابل للقياس في المؤسسات التي أغفلت فحص مدى ملاءمة الحلول.
| "إذا كان الشخص العادي قادرًا على القيام بمهمة ذهنية في أقل من ثانية واحدة من التفكير، فمن المحتمل أن نتمكن من أتمتتها باستخدام الذكاء الاصطناعي إما الآن أو في المستقبل القريب." – أندرو نج، مؤسس DeepLearning.AI |
خصائص حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الجيدة
تتشارك أقوى مرشحات الذكاء الاصطناعي في أربع سمات. تظهر كل سمة منها قبل المرحلة التجريبية بوقتٍ كافٍ، وتتنبأ بإمكانية توسيع نطاق التطبيق. تعامل معها كمعيارٍ للتصفية، لا كقائمة أمنيات.
- إتاحة البيانات بشكل نظيف ومنظم وسهل الوصول إليه عبر سير العمل.
- العمليات القابلة للتكرار حيث يتكرر القرار نفسه مع اختلاف يمكن التنبؤ به.
- نتائج قابلة للقياس مع وجود مقاييس أساسية واضحة لوقت الدورة أو الدقة أو التكلفة.
- إمكانية التوسع بحيث تتراكم المكاسب المبكرة بدلاً من أن تتوقف عند مرحلة التجربة.
ما هي الحالات التجارية التي يمكن حلها بشكل أفضل باستخدام الذكاء الاصطناعي؟
يُحقق الذكاء الاصطناعي أقصى قيمة له عندما يُؤتمت المهام، أو يكشف عن رؤى جديدة، أو يُساعد في اتخاذ القرارات على نطاق واسع. تتكرر حالات الاستخدام العشر التالية في شركات من مختلف الأحجام والقطاعات. تبدأ كل حالة منها بزيادة الإنتاجية، ثم تتطور إلى تغيير في سير العمل عند دمجها مع نظام السجلات.
- تستخدم أتمتة خدمة العملاء روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمساعدين الافتراضيين لمعالجة استفسارات المستوى الأول، وتوجيه التذاكر، واسترجاع المعلومات؛ وهي قادرة على ذلك. منشئ وكلاء الذكاء الاصطناعي يجعل عملية النشر قابلة للتكوين بدلاً من أن تكون مُبرمجة بشكل مخصص.
- يقوم نظام تسجيل وتأهيل العملاء المحتملين بتصنيف العملاء المحتملين وفقًا لأنماط الإغلاق التاريخية، ويكشف عن إشارات نية المشتري، ويحدد أولويات فرص متابعة المبيعات.
- تستفيد عملية التنبؤ بالمبيعات من بيانات خط الأنابيب للتنبؤ بالإيرادات، وتحديد مخاطر الصفقات، وتحسين الدقة بما يتجاوز الحدس التقليدي لكل مندوب مبيعات على حدة.
- تقسيم العملاء يصنف الجماهير حسب السلوك والقيمة والتفاعل؛ منضبط فئات الزبائن يُعدّ أساس أي برنامج تخصيص.
- يقوم تحسين الحملات التسويقية بالتوصية بالجمهور المستهدف، وصياغة النسخ المختلفة، وتخصيص المحتوى بناءً على تاريخ كل عميل على حدة بدلاً من متوسطات الشرائح.
- يقوم قسم إنشاء المحتوى بصياغة رسائل البريد الإلكتروني، ومخططات المدونات، ووصف المنتجات، ومراسلات المبيعات التي يقوم البشر بعد ذلك بتنقيحها والموافقة عليها.
- تتولى أتمتة سير العمل مهام التوزيع، وتوجيه الموافقات، وتنسيق العمليات؛ وهي ناضجة. أتمتة العمليات التجارية تجمع عمليات النشر بين الذكاء الاصطناعي والمنطق القائم على القواعد.
- يكشف نظام الكشف عن الاحتيال وتقييم المخاطر عن حالات الشذوذ المالي، ويراقب الإشارات الأمنية، ويدعم مراجعة الامتثال عبر المعاملات ذات الحجم الكبير.
- تتنبأ أدوات مثل التنبؤ بالطلب باحتياجات المخزون والطلب على سلسلة التوريد؛ مصمم الذكاء الاصطناعي التنبئي التنبؤات الأرضية في بيانات إدارة علاقات العملاء بدلاً من المطالبات المفتوحة.
- تتولى إدارة المعرفة تشغيل البحث المؤسسي والمساعدين الداخليين وتلخيص المستندات من خلال توليد معزز بالاسترجاع.
هل تعلم؟
إن السبب الأكثر شيوعًا لفشل مشاريع الذكاء الاصطناعي التجريبية في التوسع ليس التعقيد التقني، بل غياب البيانات النظيفة والمنظمة في الأنظمة التي تُنفذ فيها العمليات. فجودة البيانات تتفوق على اختيار النموذج في تحديد النتائج في أغلب الأحيان، أكثر من أي عامل آخر في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المؤسسية.
حالات العمل التي ينبغي فيها استمرار مشاركة البشر
لا تستفيد جميع القرارات التجارية من استخدام الذكاء الاصطناعي. فالحالات المذكورة أدناه تعتمد على التقدير، وسياق العلاقات، والمنطق الأخلاقي الذي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي محاكاته بدقة. إن إدراك هذه الحدود هو ما يميز برامج الذكاء الاصطناعي المستدامة عن تلك التي تتجاوز حدودها.
- التخطيط الاستراتيجي يعتمد ذلك على توليف الإشارات التي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي قياسها كمياً، بما في ذلك الحدس التنافسي وتوقيت السوق.
- مفاوضات معقدة يتطلب ذلك قراءة دوافع الطرف الآخر في الوقت الفعلي وتعديل الموقف بشكل ديناميكي.
- إدارة العلاقات تعتمد الحسابات الرئيسية على الثقة المبنية على سنوات من التواصل البشري، وليس على التقييم الخوارزمي.
- اتخاذ القرارات الأخلاقية ينطوي التوظيف والإقراض وتصعيد شكاوى العملاء على مخاطر قانونية ومخاطر تتعلق بالسمعة تتطلب المساءلة البشرية.
- القيادة وإدارة التغيير يعتمد الأمر على إقناع الناس، وليس على التنبؤ بتصرفاتهم، خاصة أثناء التحولات التنظيمية.
يلاحظ إريك برينجولفسون، الخبير الاقتصادي بجامعة ستانفورد، أن القيمة الاقتصادية الأكبر للذكاء الاصطناعي تكمن في تعزيز القدرات البشرية، لا في استبدالها. ينبغي أن يكون الذكاء الاصطناعي داعماً لصناع القرار، لا بديلاً عنهم، لا سيما في القضايا المتعلقة بالسمعة أو التنظيم. أما أكثر التطبيقات ضرراً فهي تلك التي تُقصي العنصر البشري من القرارات التي يجب أن يظل الفريق مسؤولاً عنها.
حالات استخدام الذكاء الاصطناعي حسب القسم
تشمل وظائف الأعمال التي حسّنها الذكاء الاصطناعي جميع أقسام المؤسسة. وتكتسب وجهة نظر الإدارة أهمية بالغة لأن قرارات التبني يتخذها قادة الوظائف وليس أصحاب الأنشطة. ولكل وظيفة من الوظائف المذكورة أدناه نقطة دخول مميزة.
مبيعة
تستخدم فرق المبيعات الذكاء الاصطناعي لتقييم العملاء المحتملين، واستخلاص رؤى حول الفرص، وتحسين دقة التنبؤات. ناضج الذكاء الاصطناعي في المبيعات تُقدّم عمليات النشر توصيات بأفضل الإجراءات التالية من سجل إدارة علاقات العملاء بدلاً من تشغيلها كأدوات تقييم منفصلة. يُتيح هذا التحسين في الإنتاجية وقتًا إضافيًا للتركيز على بناء العلاقات، وهو ما لا تستطيع تقنيات الذكاء الاصطناعي القيام به.
التسويق
تستخدم فرق التسويق الذكاء الاصطناعي للتخصيص، وإنشاء المحتوى، وتحسين الحملات. منضبط أتمتة التسويق تعتبر مخرجات الذكاء الاصطناعي بمثابة مسودات أولية. وتقيس الفرق المنتجة مدى تحسن معدل التحويل بدلاً من حجم الإنتاج.
دعم العملاء
تستخدم فرق دعم العملاء الذكاء الاصطناعي لتوجيه العملاء إلى الخدمات الذاتية، وفرز التذاكر، واقتراح الردود. يخزن نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) سجلات العملاء، مما يربط ردود الذكاء الاصطناعي بسياق الحساب الفعلي. وبدون هذا الربط، يعتمد الذكاء الاصطناعي على التخمين بدلاً من تقديم إجابات.
الموارد البشرية والتوظيف
تستخدم فرق الموارد البشرية الذكاء الاصطناعي في فرز السير الذاتية، ومطابقة المرشحين، وجدولة المقابلات. ويُعدّ مستوى المخاطر مرتفعاً لأن قرارات التوظيف تخضع للتنظيم في معظم الدول. لذا، فإن الرقابة الصارمة على مستوى اتخاذ القرار أمرٌ لا غنى عنه.
تمويل
تستخدم فرق المالية الذكاء الاصطناعي للتنبؤ، وكشف الاحتيال، وتحليل النفقات. وبفضل كثافة الأنماط في بيانات المعاملات، تُعدّ المالية من أكثر الوظائف ربحيةً لتطبيق الذكاء الاصطناعي. ولا يزال من الضروري تحديد نطاق مراجعة الامتثال قبل التوسع في استخدام هذه التقنية.
العمليات
تستخدم فرق العمليات الذكاء الاصطناعي لأتمتة سير العمل، والصيانة التنبؤية، وتخطيط الموارد. وتُدمج عمليات النشر هذه "الأساليب" التشغيلية في قواعد مؤتمتة. وبذلك، يُنتج الذكاء الاصطناعي عملاً يتوافق مع طريقة عمل الفريق الحالية، بدلاً من إدخال منطق اتخاذ قرارات موازٍ يتعين على قادة العمليات التوفيق بينه يدويًا.
الذكاء الاصطناعي مقابل الأتمتة التقليدية
تُعالج تقنيات الذكاء الاصطناعي والأتمتة التقليدية مشكلات مختلفة وتُنتج مخرجات متباينة. ويُعدّ هذان النهجان متكاملين في معظم تطبيقات المؤسسات. ويُشكّل تحديد أيّهما الأنسب لعملية معينة جزءًا من عملية تقييم الملاءمة.
| عامل | AI | الأتمتة التقليدية |
| اتخاذ القرار | التفاعل | على أساس القواعد |
| القدرة على التعلم | نعم | لا |
| تحليل البيانات | متقدم | محدود |
| القدرة على التكيف | مرتفع | منخفض |
| اضافة الطابع الشخصي | مرتفع | أدنى |
تستخدم التطبيقات القوية كلاً من الذكاء الاصطناعي والأتمتة التقليدية معًا. تتولى الأتمتة التقليدية معالجة الأعمال المحددة ذات الحجم الكبير والقائمة على القواعد بكفاءة. بينما يتعامل الذكاء الاصطناعي مع المدخلات الغامضة، والتعرف على الأنماط، واتخاذ القرارات في الحالات التي لا تستطيع القواعد فيها توقع كل حالة.
كيفية تحديد فرص الذكاء الاصطناعي المناسبة
يتلخص تحديد المجالات التي يمكن فيها استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية في تقييم سريع لمدى الجاهزية. تعمل الخطوات الخمس التالية على تصفية قائمة الفرص النظرية الطويلة إلى عدد قليل منها سيحقق نموًا فعليًا. إن إغفال أي منها سيؤدي إلى تجارب تبدو واعدة في العروض التوضيحية، لكنها تتعثر في مرحلة الإنتاج.
تقييم العمليات المتكررة
ابدأ بالعمليات التي يتكرر فيها القرار نفسه عدة مرات في الأسبوع. فالقرارات المتكررة والبسيطة تُحقق أسرع المكاسب القابلة للقياس. أما القرارات الاستراتيجية التي تُتخذ لمرة واحدة فنادراً ما تُبرر تكلفة تطبيقها.
تحليل مدى توافر البيانات
تأكد من أن البيانات التي تُغذي الذكاء الاصطناعي نظيفة ومنظمة ويمكن الوصول إليها بسهولة عبر سير العمل. يُعدّ إعداد البيانات من أكثر العقبات شيوعًا، كما أنه يُقلّل من شأن تكلفته. فبدونه، لن يجد النموذج أي بيانات موثوقة يسترجعها.
حساب الأثر التجاري
حدد الوضع الحالي والتحسينات المتوقعة قبل البدء بالتنفيذ. ضع مؤشرات أداء رئيسية واضحة للوقت المُوفَّر، وخفض النفقات، وزيادة الإيرادات. فالأهداف غير المحددة تؤدي إلى هدر رأس المال وعوائد غير مُثبتة.
تقييم الجدوى الفنية
قيّم ما إذا كانت بنيتك التحتية الحالية قادرة على دعم النشر على نطاق واسع. يشمل ذلك مزود خدمة الحوسبة السحابية العملاقة الذي تُخزَّن عليه بياناتك، وطبقة التكامل، ومستوى خبرة في بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي جميع أعضاء الفريق يساهمون في تحديد ما هو واقعي. وتُعد البنية التحتية غير المتوافقة هي نقطة ضعف معظم برامج الذكاء الاصطناعي المؤسسية.
ابدأ بالمشاريع التجريبية
أجرِ تجارب تجريبية صغيرة النطاق قبل التوسع في تطبيقها. يتطلب تقييم التجارب التجريبية مقاييس الإنتاجية ومقاييس الجودة على حد سواء. إن إغفال فحص الجودة يؤدي إلى نتائج إيجابية خاطئة.
نظرة داخلية: لا تُعدّ حالات استخدام الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع عادةً من بين الحالات الأكثر طموحاً، بل هي تلك التي تكون فيها البيانات نظيفة، وسير العمل قابلاً للتكرار، والتدخل البشري حاضرٌ بالفعل.
نادراً ما يكون القيد هو قدرة النموذج. بل يتعلق الأمر بما إذا كانت مؤسستك مهيأة لتشغيل الذكاء الاصطناعي بعد مرحلة العرض التوضيحي، وهذا يعتمد على خيارات البنية التحتية التي تم اتخاذها قبل وقت طويل من بدء مشروع الذكاء الاصطناعي.
أخطاء شائعة عند تطبيق الذكاء الاصطناعي
تفشل معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسبب بعض الأخطاء الشائعة. ولحسن الحظ، يسهل على القيادة رصد هذه الأخطاء خلال الأسابيع القليلة الأولى من التطبيق:
- إن استخدام الذكاء الاصطناعي بدون أهداف واضحة ينتج عنه نشاط بدلاً من نتائج؛ يبدو النشر مشغولاً ولكنه لا يستطيع إثبات القيمة.
- تؤدي البيانات ذات الجودة الرديئة إلى تقويض كل مخرج لاحق؛ فالنموذج يضخم الضوضاء بدلاً من تصفيتها.
- إن توقع اتخاذ قرارات مستقلة تماماً يتجاهل المراجعة البشرية التي لا تزال عمليات النشر في بيئة الإنتاج بحاجة إليها في نقاط اتخاذ القرار الحاسمة.
- إن تجاهل الحوكمة والأمن يخلق مخاطر تتفاقم مع التبني؛ وفقًا لـ بحث جارتنر76% من المؤسسات تعتبر خصوصية البيانات وأمنها من أهم المخاطر التي تواجهها في مجال الذكاء الاصطناعي.
- إن قياس النشاط بدلاً من النتائج يكافئ استخدام الذكاء الاصطناعي المرئي دون تتبع ما إذا كان قد حقق النتيجة التجارية المرجوة.
- يؤدي غياب الرقابة البشرية في نقاط اتخاذ القرار إلى تراكم حالات الفشل بصمت حتى تصبح مرئية فقط بعد وقوع الضرر.
كيف يعمل نظام إدارة علاقات العملاء والذكاء الاصطناعي معًا
يُعد نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) هو المكان الذي تتحول فيه حلول الأعمال المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى حلول عملية بدلاً من كونها تجريبية. يحتوي النظام على بيانات العملاء، ومنطق سير العمل، والتحليلات التي تربط استجابات الذكاء الاصطناعي بواقع الأعمال.
ووفقاً لوكالة سيروس انسايتتوفر أنظمة إدارة علاقات العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي أوقات استجابة أسرع بنسبة 30-50% من خلال أتمتة التفاعل من المستوى الأول وإبراز السياق بشكل أسرع من البحث اليدوي.
- رؤى سلوكية: يكتشف النظام تلقائياً الأنماط الدقيقة في نشاط الحساب وتفاعل العملاء التي قد يغفل عنها التتبع اليدوي.
- نقاط الرصاص المتوقعة: يصنف العملاء المحتملين وفقًا لأنماط إتمام الصفقات التاريخية حتى تتمكن فرق المبيعات من إعطاء الأولوية للفرص ذات القيمة العالية.
- إرشادات حول أفضل إجراء تالٍ: يقوم بتحليل سجلات نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) للتوصية بالخطوة التالية التي يجب على المندوبين اتخاذها لكل حساب.
- تقسيم العملاء الديناميكي: جمع العملاء المحتملين والعملاء بناءً على السلوك في الوقت الفعلي بدلاً من البيانات الديموغرافية الثابتة والقديمة.
- عمليات تسليم سير العمل الآلية: ينفذ العمليات الداخلية من خلال مشغلات إدارة علاقات العملاء المُعدة مسبقًا بدلاً من سلاسل رسائل البريد الإلكتروني اليدوية.
- المشاركة الشخصية: يقوم بتخصيص الرسائل مباشرة لسجلات الحسابات الفردية لتقديم اتصالات ذات صلة ومراعية للسياق.
- التنبؤ بالإيرادات بناءً على البيانات: يجمع بين بيانات خط الأنابيب المباشر والاتجاهات التاريخية للتنبؤ بالإيرادات بدقة دون الاعتماد على حدس المندوب.
النمر الأول حساب التفاضل والتكامل AI يتنبأ النظام بنتائج الصفقات ويقترح الخطوات التالية بناءً على بيانات إدارة علاقات العملاء التاريخية. ويتخذ فريق خدمة العملاء الإجراءات اللازمة بناءً على هذه التوصيات.
أفضل الممارسات لتبني الذكاء الاصطناعي بنجاح
تتشارك برامج الذكاء الاصطناعي المتقدمة مجموعة صغيرة من المبادئ التي تتراكم عبر دورات النشر. ويرتبط كل مبدأ إما بجودة المخرجات أو بنطاق التشغيل. ويمكن ملاحظة المبادئ التالية في عمليات النشر التي تجاوزت المرحلة التجريبية:
- ابدأ بحالات استخدام ذات تأثير كبير ولها خطوط أساسية قابلة للقياس ومعايير نجاح واضحة.
- ركز على النتائج القابلة للقياس بدلاً من حجم النشاط أو المقاييس التي يقدمها البائع.
- حافظ على الإشراف البشري في نقاط صنع القرار حتى يتم فهم أسباب الفشل بشكل جيد.
- تحسين جودة البيانات باستمرار من خلال التنظيف وإزالة التكرار والإثراء.
- قم بدمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل الحالي بحيث تعمل التكنولوجيا على تعزيز العمليات بدلاً من تجزئتها.
- قم بمراقبة الأداء باستمرار لاكتشاف أي انحراف في النموذج أو المطالبات أو العمليات في وقت مبكر.
Fأسئلة وأجوبة
ما هي مشاكل الأعمال التي يمكن حلها بشكل أفضل باستخدام الذكاء الاصطناعي؟
تُعدّ المشكلات التجارية التي تتضمن كميات هائلة من البيانات، والقرارات المتكررة، والتعرف على الأنماط، والتنبؤ على نطاق واسع، من أفضل الحلول التي يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يُقدمها. فأتمتة خدمة العملاء، وتقييم العملاء المحتملين، والتنبؤ بالطلب، وكشف الاحتيال، وإنشاء المحتوى، تُحقق عوائد ملموسة باستمرار عندما تكون البيانات الأساسية دقيقة ومتكاملة مع نظام السجلات.
ما هي أكثر حالات استخدام الذكاء الاصطناعي شيوعاً في مجال الأعمال؟
تشمل أبرز استخدامات الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال أتمتة خدمة العملاء، وتقييم وتوقع فرص المبيعات، وتخصيص التسويق وإنشاء المحتوى، وأتمتة سير العمل، وكشف الاحتيال، والتنبؤ بالطلب، وتصنيف العملاء، وإدارة المعرفة. وتغطي هذه التطبيقات جميع الأقسام، مما يُحقق مكاسب إنتاجية ملموسة.
كيف أعرف ما إذا كانت عملية ما مناسبة للذكاء الاصطناعي؟
تُعدّ العملية مناسبة للذكاء الاصطناعي عندما تكون متكررة، وغنية بالبيانات، ولها نتائج قابلة للقياس، وقابلة للتوسع بعد المرحلة التجريبية الأولية. وتتميز أفضل العمليات بحجم قرارات كبير ومؤشرات أداء أساسية واضحة تُمكّن من قياس مكاسب الإنتاجية. أما العمليات التي تتطلب حكماً بشرياً دقيقاً، أو مفاوضات معقدة، أو تفكيراً أخلاقياً، فمن الأفضل عادةً إبقاؤها تحت قيادة بشرية مع دعم من الذكاء الاصطناعي بدلاً من أتمتتها بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل عملية اتخاذ القرار البشري؟
لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل عملية اتخاذ القرار البشري بشكل موثوق في الحالات التي تتطلب تقديرًا للأمور، أو مراعاة سياق العلاقات، أو التفكير الأخلاقي. إن أفضل استخدامات الذكاء الاصطناعي هي تلك التي تُعزز عملية اتخاذ القرار البشري بدلاً من استبدالها، لا سيما في التخطيط الاستراتيجي، والمفاوضات المعقدة، وأي قرار ذي أهمية تنظيمية أو متعلق بالسمعة.
ما هي الصناعات الأكثر استفادة من الذكاء الاصطناعي؟
تستفيد القطاعات ذات أحجام المعاملات العالية والبيانات المنظمة والقرارات المتكررة بشكل كبير من الذكاء الاصطناعي. وتحقق قطاعات الخدمات المالية وتجارة التجزئة والتجارة الإلكترونية وإدارة الرعاية الصحية والتصنيع والاتصالات والخدمات المهنية باستمرار أقوى العوائد من الذكاء الاصطناعي.
ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي والأتمتة؟
تعتمد أنظمة الأتمتة التقليدية على نصوص برمجية قائمة على قواعد محددة، وتنفذ مهامًا محددة بدقة عالية وبكميات كبيرة. أما الذكاء الاصطناعي، فيتعامل مع المدخلات الغامضة، ويتعلم من البيانات بمرور الوقت، وينتج مخرجات تتكيف مع السياق. وتجمع معظم عمليات النشر في بيئات الإنتاج بين هذين النوعين، حيث تتولى أنظمة الأتمتة التقليدية إدارة سير العمل المحدد، بينما يتولى الذكاء الاصطناعي التعرف على الأنماط والتصنيف واتخاذ القرارات في الحالات التي لا تستطيع فيها القواعد توقع جميع الحالات التي سيواجهها سير العمل.
كيف يمكن لأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) استخدام الذكاء الاصطناعي؟
تستخدم أنظمة إدارة علاقات العملاء الذكاء الاصطناعي للكشف عن رؤى العملاء، وتقييم العملاء المحتملين بشكل تنبؤي، والتوصية بأفضل الإجراءات التالية لمندوبي المبيعات، وتقسيم الجماهير حسب السلوك، وأتمتة عمليات تسليم سير العمل الروتينية، وتخصيص التفاعل على مستوى السجل الفردي، والتنبؤ بالإيرادات من بيانات خط الأنابيب.
