تحليلات الذكاء الاصطناعي: الحصول على رؤى أكبر وأفضل باستخدام الخوارزميات الذكية

كشفت دراسة استقصائية أجرتها شركة McKinsey مؤخرًا أن المستجيبين الذين صنفتهم الشركة الاستشارية على أنهم "أصحاب أداء عالٍ في الذكاء الاصطناعي" ينسبون 20٪ على الأقل من أرباحهم قبل الفوائد والضرائب (EBIT) إلى الذكاء الاصطناعي. وجدت دراسة أخرى أجرتها شركة Accenture أن 12٪ فقط من المؤسسات التي شملها الاستطلاع تحقق بالفعل نجاحًا في نشر الذكاء الاصطناعي. بالنسبة لهذه الشركات ، يأتي 30٪ من إيراداتها من الذكاء الاصطناعي.

هل تشعر أن هذه فرصة ضائعة تريد الاستفادة منها؟ ثم تابع القراءة لمعرفة المزيد عن تحليلات الذكاء الاصطناعي ، وكيف يمكن أن تخدم عملك ، والتحديات المتوقعة أثناء التنفيذ. ربما سيلهمك هذا ويمنحك المعرفة التي تحتاجها للاتصال بمزودي خدمات تطوير الذكاء الاصطناعي.

ما هي تحليلات الذكاء الاصطناعي ، وكيف تختلف عن النهج التقليدي؟

تعمل التحليلات من خلال استخراج أنماط ذات مغزى في البيانات وتفسيرها ونقلها. النهج التقليدي للتحليلات بطيء ويستهلك الكثير من الجهد ، ولكن تعزيزه باستخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى تسريع العملية بشكل كبير وزيادة دقة النتائج.

في التحليلات التقليدية ، يقوم المستخدمون بإنشاء لوحات معلومات للعثور على أنماط في التصورات بمساعدة برمجة "if-then" ، حيث تتم معالجة البيانات بدقة وفقًا لقواعد محددة مسبقًا. تتناول لوحات المعلومات هذه متطلبات عمل محددة وهي محدودة النطاق. الطريقة التقليدية يمكنها فقط التعامل مع البيانات المنظمة.

تشير تحليلات الذكاء الاصطناعي إلى أتمتة عملية تحليل البيانات باستخدام التكنولوجيا ، مثل التعلم الآلي والمجموعات الفرعية الأخرى للذكاء الاصطناعي. يمكن لتحليلات الذكاء الاصطناعي التعامل مع البيانات المعقدة غير المهيكلة ، مثل الصور والكلام. لا يقتصر الأمر على فرضية محددة مسبقًا ويمكن أن يفاجئك بنتائج غير متوقعة. على عكس النهج التقليدي ، وهو ثابت ، تسمح الطريقة القائمة على الذكاء الاصطناعي للمستخدمين بتجميع البيانات ديناميكيًا للإجابة على الاستفسارات المتنوعة.

وفقًا لـ Gartner ، هناك أربعة مناهج رئيسية لتحليلات البيانات.

1. التحليلات الوصفية تفسر البيانات التاريخية. يستخدم أدوات ذكاء الأعمال ولوحات المعلومات لتحليل الاتجاهات وفهم ما حدث في الماضي. إنه لا يتنبأ بالمستقبل.
2. تستخدم التحليلات التشخيصية تقنيات استخراج البيانات لفهم سبب حدوث شيء ما.
3. تساعد التحليلات التنبؤية في توقع النتائج المستقبلية ، بالنظر إلى أن الظروف تظل ثابتة. هذا هو المكان الذي يأتي فيه الذكاء الاصطناعي.
4. تحليلات وصفية مدفوعة بالعمل. يساعد في تحديد أفضل طريقة لتحقيق نتائج معينة.

يقترح جارتنر الجمع بين التحليلات التنبؤية والتعليمية لحل مشاكل الأعمال المعقدة واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. لذلك ، إذا كنت تريد أن تكون قادرًا على:

• قم بتجميع البيانات بسرعة حول جوانب مختلفة من عملك بدلاً من إنشاء لوحة معلومات لكل سؤال عمل
• تلقي توصيات ثاقبة
• اعرض مشكلتك من منظور مختلف
• افهم "سبب" حدوث أشياء معينة و "كيفية" إحداث تغيير في المستقبل

إذن ، فإن تحليلات بيانات الذكاء الاصطناعي هي شيء قد ترغب في تجربته.

أفضل 5 حالات استخدام لتحليلات الذكاء الاصطناعي

الآن بعد أن عرفت فوائد تحليلات الذكاء الاصطناعي على النهج التقليدي ، دعنا نرى كيف يمكنك تطبيقها لحل مشاكل عملك.

1. تعمل تحليلات الذكاء الاصطناعي على تحسين تجربة العملاء بمساعدة تحليل المشاعر

تحليل المشاعر هو مجال ضمن معالجة اللغة الطبيعية يستخدم لاكتشاف مشاعر العملاء حول علامتك التجارية ومنتجك وخدماتك من خلال تحليل النص. يمكن للشركات تطبيق هذه الممارسة لدراسة منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ، واستجابات الاستبيانات ، ومراجعات العملاء ، وما إلى ذلك لقياس سمعة علامتها التجارية وفهم احتياجات العملاء.

تحليل المعنويات المدعوم بالذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي

تنشر البنوك تحليل المشاعر لاكتشاف رأي المستخدمين في منتجاتهم وخدماتهم والتجربة الشاملة مع المؤسسة. أيضًا ، يمكن للمؤسسات المالية استخدام هذا التكتيك لتقييم ردود فعل العملاء على حملة المنافسين ونسخ الأمثلة الأكثر نجاحًا.

أحد الأمثلة على فهم آراء العملاء بمساعدة تحليل المشاعر المدعوم بالذكاء الاصطناعي يأتي من بنك أتوم ومقره دورهام. قامت الشركة بتحليل البيانات من الاستطلاعات والمجتمعات عبر الإنترنت لاكتشاف ما يشعر به العملاء بشأن تطبيقهم المصرفي. كشفت البيانات أن موضوع "المصادقة" يرتبط بمشاعر سلبية. كما تعرفت على المشكلات المستمرة التي تسببت في الإحباط ، مثل "التعرف على الوجوه لا يعمل".

استخدم بنك Atom المعرفة التي تم الحصول عليها من تحليل البيانات القائم على الذكاء الاصطناعي لإجراء تحسينات ، وأصبح البنك الأعلى تصنيفًا وفقًا لـ Trustpilot ، وهي منصة مراجعة رائدة.

فهم معنويات العملاء في البيع بالتجزئة

يمكن لبائعي التجزئة تحليل وسائل التواصل الاجتماعي وتعليقات العملاء واستفسارات دعم العملاء لمعرفة كيف يشعر الناس تجاه علامتهم التجارية بشكل عام أو تجاه حملة تسويقية محددة. يمكن لتحليل المعنويات أيضًا أن يساعد تجار التجزئة على البقاء على رأس الاتجاهات القادمة.

نظر بائع تجزئة للملابس في أمريكا الشمالية في وسائل التواصل الاجتماعي لعملائه ، وتحديداً TikTok ، لتحديد الاتجاهات وتصوير كيفية تطابقها مع شخصيات المستخدمين المختلفة. نتيجة لذلك ، اكتسب بائع التجزئة رؤى عميقة حول كيفية تناسب اتجاهات الملابس المختلفة ، مثل النسيج والتصميم والسعر ، مختلف شخصيات المشترين. استخدمت المنظمة هذه المعلومات لحملاتها المستهدفة ولتصميم خطوط الملابس.

2. تقلل تحليلات الذكاء الاصطناعي من وقت تعطل المعدات من خلال الصيانة التنبؤية

يمكن للتحليلات التنبؤية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي معالجة البيانات التي تم جمعها من أجهزة مختلفة لفهم حالتها في الوقت الفعلي بدلاً من الاعتماد على الفحص البشري المجدول. تعتبر الصيانة التنبؤية ذات قيمة خاصة للمعدات التي يصعب الوصول إليها ، كما هو الحال في صناعة النفط والغاز ، حيث تكون الآلات البعيدة صعبة للغاية بل وخطيرة للوصول إليها.

لكن تطبيقات الصيانة التنبؤية يمكن أن تفيد القطاعات الأخرى أيضًا.

الصيانة التنبؤية في التصنيع

تحليلات الذكاء الاصطناعي لها مزايا عديدة في التصنيع. يمكنه تحديد المعدات المحملة بشكل زائد ، أو تعمل بنصف طاقتها ، أو من المحتمل أن تتعطل ، مما يؤخر عملية الإنتاج بأكملها.

تعاونت ZF Friedrichshafen ، المزود الرائد في قطاع السيارات ، مع Microsoft لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات. كجزء من هذا المشروع ، ركزت الشركة على الصيانة التنبؤية لخط إنتاج أجزاء التروس. لقد أراد استبدال حلقة الشحذ في آلة الشحذ قبل نهاية عمرها. يمكن أن يكتشف حل تحليلات الذكاء الاصطناعي النهائي 99٪ من كسور حلقة الشحذ قبل أن تؤثر على خط الإنتاج.

الصيانة التنبؤية في النقل

في صناعة النقل ، تساعد تحليلات بيانات الذكاء الاصطناعي في الصيانة التنبؤية على اكتشاف أعطال السيارة لتجنب المواقف التي يكون فيها المسار عالقًا في منتصف اللامكان. على سبيل المثال ، تستخدم شركة السكك الحديدية البلجيكية Infrabel أنواعًا مختلفة من أجهزة الاستشعار في مساراتها ، بما في ذلك مستشعرات قياس درجة الحرارة واستهلاك الطاقة. بعد تحليل البيانات ، يمكن لمشغلي الشركة اكتشاف ارتفاع درجة الحرارة وانحرافات استهلاك الطاقة غير العادية وإخراج السيارة من الخدمة لإصلاحها في لحظة مناسبة.

3. تتنبأ تحليلات الذكاء الاصطناعي بالطلب على تحسين المخزون

يعتمد النهج التقليدي لإدارة المخزون على بيانات طلب العميل. على الرغم من أن هذه الطريقة يمكن أن تكون فعالة ، إلا أنها غالبًا ما تؤدي إلى زيادة المخزون ونقص التخزين ، حيث تستخدم مصادر بيانات محدودة. تُمكِّن تحليلات الذكاء الاصطناعي مديري سلسلة التوريد من النظر في نطاق أوسع من البيانات ، مثل الاتجاهات الحالية والمبيعات التاريخية وحتى محتوى الوسائط الاجتماعية.

وفقًا لماكينزي ، يمكن أن يؤدي دمج تحليلات الذكاء الاصطناعي في عمليات إدارة سلسلة التوريد إلى تقليل الخطأ بنسبة تصل إلى 50٪ وتقليل فرص المبيعات المفقودة بنحو 65٪.

تستخدم Ikea أداة التنبؤ بالطلب التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتي يمكنها تحليل البيانات من ما يصل إلى 200 مصدر للتنبؤ بشعبية كل منتج. يمكن أن تأخذ هذه الأداة في الاعتبار عوامل ، مثل التغييرات الموسمية والمهرجانات وتوقعات الطقس ، ويمكنها التنبؤ بالطلب من نفس اليوم إلى أربعة أشهر مقدمًا. زادت هذه الأداة الجديدة دقة توقعات Ikea إلى 98٪.

4. تمكّنك تحليلات الذكاء الاصطناعي من إنشاء عروض مخصصة

مرة أخرى ، من خلال معالجة كميات كبيرة من البيانات ، تمكّن تحليلات الذكاء الاصطناعي الشركات العاملة في قطاعات مختلفة من إنشاء منتجات وخدمات مخصصة وجعلها مرئية للأشخاص المناسبين في الوقت المناسب.

العروض الشخصية والتسويق المستهدف في البيع بالتجزئة

يمكن لتحليلات الذكاء الاصطناعي إجراء تقسيم أفضل للجمهور ، مما يتيح حملات تسويقية مخصصة. يتيح ذلك لبائعي التجزئة إرسال إعلانات مؤثرة إلى العملاء الذين يُرجح أن يتخذوا إجراءات. أيضًا ، يمكن للشركات توصيل محرك توصية مدعوم بالذكاء الاصطناعي في منصة التجارة الإلكترونية الخاصة بها بحيث يمكنها اقتراح منتجات للعملاء بناءً على تفضيلاتهم ، والتركيبة السكانية ، والاتجاهات الحالية.

جرب أحد متاجر التجزئة البريطانية للأحذية الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات للتوصية بالمنتجات على موقعه على الويب ، وشهد زيادة بنسبة 8.6٪ في معدلات إضافة إلى عربة التسوق.

العلاج الشخصي في مجال الرعاية الصحية

يمكن لتحليلات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية الحصول على رؤى من المؤشرات الحيوية الخاصة بالمريض ، والمعلومات الجينية ، وبيانات الرعاية الصحية الأخرى للتنبؤ باستجابة الشخص لخيارات العلاج المختلفة ، مما يساعد على تجنب وصف دواء باهظ التكلفة إذا كان من غير المحتمل أن يكون فعالاً.

استخدمت جامعة تشيبا اليابانية تحليلات الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات الجينومية والسريرية والاستقلابية لمرضى سرطان المبيض قبل العلاج واكتشفت مجموعة ذات تشخيص سيئ إلى حد ما ، ومن غير المرجح أن تستجيب بشكل جيد للعلاج النموذجي. بعد ذلك ، استخدم الباحثون هذه النتائج لتطوير علاج شخصي لهذه الشريحة من السكان.

5. تحليلات الذكاء الاصطناعي تتنبأ بسلوك العميل

مرة أخرى ، من خلال معالجة كميات كبيرة من البيانات ، تمكّن تحليلات الذكاء الاصطناعي الشركات العاملة في قطاعات مختلفة من إنشاء منتجات وخدمات مخصصة وجعلها مرئية للأشخاص المناسبين في الوقت المناسب.

منع زبد العملاء

من خلال تحليل وسائل التواصل الاجتماعي ومراجعات العملاء وتذاكر الدعم والمعلومات الأخرى ، يمكن لتحليلات الذكاء الاصطناعي اكتشاف العملاء غير الراضين والذين يفكرون في المغادرة لمنافس. يتيح لك ذلك اتخاذ الإجراءات اللازمة للحفاظ على هذا العميل بدلاً من السماح له بالمغادرة ودفع سعر أعلى لجذب أشخاص جدد. تشير الدراسات إلى أن الحصول على عميل جديد هو أكثر تكلفة بخمس مرات من الاحتفاظ بالعميل الحالي.

عدم حضور موعد التنبؤ

تكلف المواعيد الفائتة نظام الرعاية الصحية في الولايات المتحدة حوالي 150 مليار دولار كل عام. تمكّن تحليلات البيانات القائمة على الذكاء الاصطناعي المستشفيات والممارسين الخاصين من التنبؤ بالمرضى الذين من المحتمل أن يتخطوا المواعيد دون إشعار.

بنى الباحثون في مستشفى بوسطن للأطفال نموذجًا للذكاء الاصطناعي يمكنه تحليل المعلومات ، مثل التاريخ الطبي للمريض ، وتوافر التأمين ، والعرق ، ومستوى تعليم الأم ، بالإضافة إلى الظروف الجوية ، لاكتشاف أي عدم حضور محتمل. اقترح فريق البحث أيضًا تنفيذ نوع من التذكير في الخوارزمية ، بحيث بعد تحديد المرضى الذين من المحتمل أن يفوتوا موعدًا ، يمكن للنموذج تحديد ما إذا كان المريض يمكنه الاستفادة من رسالة نصية أو مكالمة ودفعهم باستخدام الأسلوب المفضل.

التحديات المرتبطة بتطبيق الذكاء الاصطناعي في تحليلات البيانات

تشتهر مشاريع الذكاء الاصطناعي بارتفاع معدل فشلها. تشير Forbes إلى أن ما بين 60٪ و 80٪ من مشاريع الذكاء الاصطناعي تفشل. ترسم شركة Gartner صورة أكثر كآبة مع خروج 85٪ من المشاريع عن المسار الصحيح.

دعنا نستكشف الصعوبات الرئيسية التي قد تواجهها وكيفية زيادة فرصك في النجاح. يمكنك العثور على مزيد من المعلومات حول التحديات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي على مدونتنا. نقدم أيضًا دليلًا مفصلاً لتطبيق الذكاء الاصطناعي سيساعدك على تحقيق أهدافك باستخدام الذكاء الاصطناعي.

بيانات التدريب غير كافية

تظهر الأبحاث أن 96٪ من المؤسسات تواجه تحديات متعلقة بالبيانات عندما يتعلق الأمر بتحليلات الذكاء الاصطناعي. ليس من الممكن دائمًا العثور على مجموعة بيانات موجودة تلبي تمامًا مطالبك للتدريب المناسب. يمكن أن تكون المجموعات الحالية متحيزة ، أو عامة جدًا بالنسبة إلى السكان المستهدفين ، أو غير كاملة ، أو ببساطة غير دقيقة. اكتشفت دراسة حديثة أجرتها جامعة كاليفورنيا و Google Research ممارسة "الاقتراض المكثف" للبيانات بين الممارسين والباحثين ، مما يعني أن المجتمع الذي يعمل على مهمة واحدة يتبنى البيانات المقصود استخدامها في بيئة مختلفة. من غير المرجح أن تقدم النماذج المدربة على البيانات "المستعارة" نتائج دقيقة ، لأنها ليست على دراية بالحالات الخاصة بمجال عملك.

كطريقة لتحسين جودة التدريب النموذجي ، يجب على علماء البيانات العمل مع خبراء المجال ومالكي البيانات لتجميع مجموعات بيانات التدريب التي تمثل مجالك. يحتاجون أيضًا إلى التأكد من أنه نظيف ومُسمى بدقة إما يدويًا أو بمساعدة أدوات التعليقات التوضيحية ، مثل Supervise.ly.

لا تفوت استشارة خبراء المجال ، خاصة عندما تحتاج إلى تفسير بيانات من بلدان وثقافات أخرى. وفقًا لـ Devaki Raj ، الرئيس التنفيذي في CrowdAI ، وهي شركة ناشئة ناجحة في مجال الذكاء الاصطناعي ، "لكي تكون فعالة ، يجب أن يتم إعلام الأتمتة من قبل أولئك الأقرب إلى المشكلة".

نتائج متحيزة

تعتمد النتائج التي تنتجها نماذج الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير على بيانات التدريب. وإذا لم يتم فحص هذه البيانات بدقة ، فيمكن أن تتسلل أنواع التحيز العرقي والقائم على العمر وأنواع أخرى من التحيز بسهولة ، مما يؤدي إلى تأرجح الخوارزميات لتقديم تنبؤات فاسدة. حتى مع التدريب الأولي المناسب ، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تطوير التحيز مع استمرار التعلم.

للتغلب على هذا القلق ، تأكد من تصميم الخوارزميات مع مراعاة التضمين وتدريبها على البيانات التمثيلية. وبعد النشر ، استثمر في أطر التحكم وقم بإجراء عمليات تدقيق منتظمة للتأكد من أن جميع أدوات تحليل البيانات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تنتج نتائج ذات صلة وغير متحيزة.

المصاريف الباهظة المرتبطة بالتكنولوجيا

تستهلك خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق قدرًا هائلاً من الطاقة لكي تعمل. إنها تتطلب عددًا متزايدًا من وحدات معالجة الرسومات (GPU) والأنوية للعمل. وكل هذا مكلف نوعا ما. على الرغم من أنك لا تحتاج إلى امتلاك جميع الموارد الداخلية بفضل الحوسبة السحابية ، إلا أنها لا تزال غير رخيصة. وكلما كانت الخوارزمية الخاصة بك أكثر ذكاءً ودقة ، زادت تكلفة تطويرها.

يمكنك الرجوع إلى مدونتنا للحصول على مزيد من المعلومات حول تكاليف تنفيذ الذكاء الاصطناعي والعوامل الكامنة وراء تكاليف تحليلات البيانات.

يمكنك تقليل نفقاتك أثناء مراحل التطوير السابقة من خلال تحديد حالات الاستخدام ذات الأولوية وبناء MVP للتحقق من صحة فكرتك وتحديد مجالات التحسين. لا تزدهر من أجل الدقة القصوى من البداية وتتعثر بأموال غير كافية. عندما يكون لديك دليل على أن مشروعك ممكن ، يمكنك تدريجيًا تغذية أداة تحليلات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك ببيانات أكثر صلة لتحسين الدقة.

طبيعة الصندوق الأسود لخوارزميات الذكاء الاصطناعي

في بعض الصناعات ، من الصعب قبول توصيات الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات إذا لم يوضح النظام كيفية توصله إلى استنتاجاته. تنشأ الحاجة إلى التوضيح إما بسبب مبادئ الامتثال أو لأسباب شخصية. على سبيل المثال ، في مجال الرعاية الصحية ، سيجد الأطباء صعوبة في وصف علاج موصى به بواسطة نموذج الذكاء الاصطناعي إذا لم يفهموا الأساس المنطقي وراء اختيار هذا العلاج المحدد.

إذا كان مجالك يتطلب الشفافية في اتخاذ القرار ، فيمكنك نشر الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير. إنها مجموعة من العمليات التي تسمح للمستخدمين البشريين بفهم ناتج خوارزميات الذكاء الاصطناعي. كما تسمح تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير للمستخدمين بتحديد وتصحيح النتائج المتحيزة وغير الدقيقة. ومع ذلك ، تجدر الإشارة إلى أن نماذج الصندوق الأبيض تفتقر إلى القدرة التنبؤية لنظيراتها في الصندوق الأسود.

إذن ، هل تحليلات الذكاء الاصطناعي تستحق الجهد المبذول؟

على الرغم من صعوبة تنفيذ تحليلات الذكاء الاصطناعي وعدم نجاح كل مؤسسة في هذا المسعى ، إلا أن فوائد النشر الناجح وفيرة. في هذا العالم سريع الخطى ، حيث تتسارع المنافسة ، لا تستطيع الشركات تحمل إضاعة أشهر في الإجابة على الأسئلة الإستراتيجية باستخدام التحليلات التقليدية. سيفقدون مركزهم في السوق للشركات التي تعتمد على تحليل البيانات القائم على الذكاء الاصطناعي ويمكن أن تحقق نفس النتائج بشكل أسرع.

انظر إلى الإطار الزمني الذي وصفه جيمس كروفورد ، الرئيس التنفيذي لشركة Orbital Insight ، وهي شركة مبتكرة للذكاء الاصطناعي ، "نريد أن نختصر ذلك إلى ساعة أو نحو ذلك عندما يتعلق الأمر بشيء يحدث في العالم المادي."

وكم من الوقت تقضيه في مهام التحليل في الوقت الحالي؟ إذا كنت ترغب في تحسين قدراتك على اتخاذ القرار واكتساب مزايا أخرى توفرها تحليلات الذكاء الاصطناعي في المتجر ، فاتصل بمستشار موثوق لتحليل البيانات الضخمة سيساعدك في الحصول على أفضل النتائج من بياناتك.

هل أنت مهتم بتعزيز عملك باستخدام تحليلات الذكاء الاصطناعي؟ ابقى على تواصل! سوف نبتكر أفضل نهج لميزانيتك وحالات الاستخدام الخاصة بك ، ونساعدك في تدريب النموذج ، ونتأكد من أن الخوارزميات خالية من التحيز.

نُشر في الأصل على https://itrexgroup.com في 13 ديسمبر 2022.