تقنية ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو في الأساس استنساخ المعرفة البشرية. من المحتمل أن تكون آلية لفهم وتكرار سلوكيات الناس. يوصف الذكاء الاصطناعي بأنه نهج قد ينطبق على أي نظام تقريبًا يحتوي على صفات مماثلة لتلك الموجودة في الدماغ البشري ، مثل التفكير والقدرة على التعامل مع الآخرين.
لفهم كيفية تأثير تطورات الذكاء الاصطناعي على قطاع الشركات ، من الضروري أولاً تحديد الفكرة. مصطلح "الذكاء الاصطناعي" يعني أن جميع أنواع أنظمة التكنولوجيا مرتبطة بالأنشطة البشرية. يتضمن التعلم والتفكير والقدرات الشخصية ، من بين أشياء أخرى. يشير مصطلح "الذكاء الاصطناعي" إلى تطبيقات محددة بنفس الطريقة التي تشير بها هوندا أكورد 2013 إلى "السيارة" - وهي صحيحة من الناحية الفنية ولكنها لا تقدم أي تفاصيل. سيتم تحديد نوع خدمات تطوير الذكاء الاصطناعي الشائعة في عالم الشركات من خلال إجراء بحث عميق.
لمحة عن تعلم الآلة
يعد التعلم الآلي حاليًا أحد أكثر أنواع الذكاء الاصطناعي انتشارًا في توسع الأعمال. يتم الآن نشر التعلم الآلي بشكل أساسي لإدارة البيانات بكفاءة. هذه الأنواع من الذكاء الاصطناعي هي تقنيات يبدو دائمًا أنها "تنمو" بمرور الوقت ، وتزيد من إنتاجيتها - وتوفر المزيد من المعلومات والمعالجة لتحسين نظام التعلم الآلي. يمكن أن يجلب التعلم الآلي كميات هائلة من البيانات إلى تنسيق قابل للاستخدام للأفراد - يتم جمعها باستمرار بواسطة الأجهزة المتصلة وإنترنت الأشياء.
على سبيل المثال ، سيقوم نظام الذكاء الاصطناعي بلا شك بتوصيل الماكينة بشبكة إذا كان الشخص يدير مصنعًا للمعالجة. توفر الأجهزة المتصلة دفقًا ثابتًا من البيانات إلى مكان مركزي فيما يتعلق بأداء شركة تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة بالذكاء الاصطناعي وتصنيعها. لسوء الحظ ، هناك الكثير من المعلومات التي يمكن لأي شخص الاطلاع عليها. حتى لو فعلوا ذلك ، فإن معظم الاتصالات ستكون بلا شك مفقودة. يمكن للتعلم الآلي مراجعة المعلومات بكفاءة ، والتعرف على الاتجاهات والمخالفات. لنفترض أن آلة تعمل في تحول عميق في منشأة الإنتاج. في هذه الحالة ، قد يتم تسجيلها من خلال تقنيات التعلم الآلي وإخطار صانع القرار بأن الوقت قد حان لإرسال طاقم بناء تنبؤي.
لكن يبدو أن التعلم الآلي يمثل طيفًا واسعًا. ساهم تطوير الشبكات العصبية الاصطناعية والشبكة المترابطة لمراكز الذكاء الاصطناعي في ما يشار إليه باسم "التعلم العميق".
لمحة عن التعلم العميق
التعلم العميق هو نسخة أصيلة من التعلم الآلي تعتمد على الشبكات العصبية للذكاء المعقد. يعد التعلم العميق ضروريًا للأنشطة الأكثر تعقيدًا ، مثل اكتشاف الاحتيال. يمكن للأشخاص تنفيذ ذلك من خلال الفحص المستمر لمجموعة متنوعة من المعلمات. على سبيل المثال ، يجب تقييم العديد من العناصر وتحليلها والتصرف بناءً عليها في السيارات ذاتية القيادة. تسمح طرق التعلم العميق للسيارات ذاتية القيادة بدمج المعلومات التي تم جمعها بواسطة أجهزة الكشف الخاصة بهم. يتضمن ذلك المسافة من الأجسام الأخرى ، والسرعة التي تتحرك بها ، والتنبؤات في 5-10 ثوانٍ. يتم تحليل كل هذه المعلومات جنبًا إلى جنب لمساعدة السائق على تحديد ما إذا كان عليه تغيير المسارات.
التعلم العميق فعال للغاية في الأعمال التجارية ، ومن المحتمل أن ينفذه الفهم العميق بشكل أكثر اتساقًا قريبًا. تميل خوارزميات التعلم القديمة إلى العمل عندما يتم جمع قدر معين من البيانات. في المقابل ، تستمر نماذج التعلم العميقة في تحسين أدائها مع الحصول على معلومات جديدة. قد تقول إنه يجعل نماذج التعلم الأعمق أكثر قابلية للتكيف ودقة ، بل وأكثر قوة.
الوظيفة الفكرية للتصميمات الحالية مقيدة نسبيًا وتستخدم نوعًا منخفضًا من الذكاء. على سبيل المثال ، اخترع العقل البشري طرقًا للتفكير تتجاوز القياس والتفسيرات المنطقية لمواقف الحياة المتنوعة. ما كان يمكن أن يكون نظام Ai لولا ذلك قد يرقمن مشكلة سهلة وصعبة بدلاً من الفكر البشري. إنه يؤدي إلى فئتين نموذجيتين: البنيوي والوظيفي. تسعى النماذج الهيكلية إلى تقليد الأنشطة الفكرية الأساسية مثل المنطق والاستدلال بشكل تقريبي. يشير النموذج الوظيفي إلى المعلومات المرتبطة بنسخته المحددة.
الأجندة الأساسية للذكاء الاصطناعي هي تطوير تقنيات جديدة تسمح لأجهزة الكمبيوتر والآلات الأخرى باتخاذ قرارات ذكية في عملياتها اليومية.
المستقبل هو الآن: التأثير عالمي
بالكاد يظل أي قطاع أساسي حديث للذكاء الاصطناعي غير متأثر ، ويمكن أن يكون "الذكاء الاصطناعي الضيق" مثالاً على ذلك. تنفذ هذه الذكاء الاصطناعي خوارزميات مدربة على البيانات بشكل حقيقي وتميل إلى الوقوع تحت مجموعات التعلم العميق أو التعلم الآلي. على مدى السنوات الأخيرة ، كان هذا صحيحًا بشكل خاص مع انتشار الأجهزة المرتبطة ومعالجة الكمبيوتر الأسرع من أي وقت مضى والزيادة الكبيرة في جمع البيانات وتحليلها بسبب اتصال إنترنت الأشياء القوي.
عندما لا يكون ذلك كافيًا ، من المتوقع أن تقوم شركة تطوير منتجات SaaS بنقل التكنولوجيا الرقمية من الشكل ثنائي الأبعاد المحبوس على الشاشة والذي استخدمه البشر. بدلاً من ذلك ، تصبح واجهة المستخدم الأساسية محيطًا ماديًا للشخص.
توجد بعض المناطق في بداية مغامرتك بالذكاء الاصطناعي ، بينما تكون مناطق أخرى مسافرين متمرسين. كلاهما يقطع شوطا طويلا. ومع ذلك ، من الصعب تجاهل تأثير الذكاء الاصطناعي على حياتنا الآن:
- النقل : في حين أن تطويرها قد يستغرق عقدًا أو أكثر ، فإن السيارات ذاتية القيادة تنقلنا إلى كل مكان في يوم من الأيام.
- التصنيع : تتعاون الروبوتات التي يقودها الذكاء الاصطناعي مع الأشخاص لتنفيذ مجموعة محدودة من الأنشطة ، بما في ذلك التثبيت والتكديس. تحافظ التحليلات التنبؤية على العمل السلس للمعدات.
- الرعاية الصحية : يتم تحديد الأمراض بشكل أسرع وأكثر دقة في مجال الرعاية الصحية الناشئ نسبيًا ؛ البحث الدوائي سريع ومبسط ؛ يقوم مقدمو الرعاية الافتراضية بمراقبة المرضى ، ويساعد تحليل البيانات الشامل على توفير تجربة فردية أكثر للمرضى.
- التعليم : يستخدم الذكاء الاصطناعي لمسح الكتب المدرسية. يساعد المعلمون الافتراضيون في المراحل المبكرة المعلمين البشريين ، وتقيس تحليلات الوجه مشاعر الطالب للمساعدة في اكتشاف من يعاني أو يشعر بالملل. يقومون بتكييف التجربة مع متطلباتهم الخاصة.
- وسائل الإعلام : تستخدم الصحافة أيضًا الذكاء الاصطناعي وتستمر في الاستفادة منه. تستخدم Bloomberg تقنية سايبورغ لجعل المعلومات المالية التفصيلية سهلة الفهم بسرعة. تستخدم وكالة Associated Press المهارات اللغوية الطبيعية لـ Automated Insights لإنشاء 3700 تقرير سنوي - ما يقرب من أربع مرات أكثر من العام الماضي.
- خدمة العملاء : تعمل Google أيضًا على تطوير مساعد ذكاء اصطناعي يمكنه إجراء مكالمات تشبه مكالمات الإنسان ، على سبيل المثال ، لمتجر الشعر في الحي الخاص بك لتحديد المواعيد. تتعرف التكنولوجيا على السياق والدقة بالإضافة إلى الكلمات.
ينمو الذكاء الاصطناعي باستمرار في مجموعة متنوعة من المجالات. ترتبط الآلات معًا باستخدام نهج متعدد التخصصات يشمل الرياضيات وعلوم الكمبيوتر واللغويات وعلم النفس والتخصصات الأخرى. ومع ذلك ، فإن التحسينات (والعديد من التحسينات الأخرى ، بما في ذلك هذا المحصول من التحسينات الجديدة) ليست سوى البداية. مطلوب أكثر بكثير - أكثر بكثير مما يمكن لأي شخص ، بما في ذلك التنبؤات الأكثر شهرة ، فهمه أيضًا.
تنفق الشركات الأكثر أهمية ما يقرب من 20 مليار دولار على منتجات وخدمات الذكاء الاصطناعي سنويًا. تنفق عمالقة التكنولوجيا مثل Google و Apple و Microsoft و Amazon تريليونات الدولارات كل عام على تطوير منتجات وخدمات الذكاء الاصطناعي. (يقوم معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بمفرده بتخفيض استثمار بقيمة مليار دولار في كلية جديدة مخصصة فقط لصناعة الكمبيوتر). يستثمر مكتب الإيداع في الولايات المتحدة ملايين وملايين الدولارات كل عام في إنشاء سلع وخدمات الذكاء الاصطناعي (يقترح الإيداع في الولايات المتحدة استثمارًا بقيمة مليار دولار في كلية جديدة تركز بالكامل على قطاع التكنولوجيا (AI). بعض هذه التطبيقات المحمولة للذكاء الاصطناعي تسير عمليات التقدم في شركات التطوير على قدم وساق ؛ والبعض الآخر مجرد افتراضات وقد يظل كذلك في المستقبل ، ويبدو أنهم جميعًا مزعجون ، للأفضل أو للأسوأ ، لذلك لا يوجد دليل على نهج تباطؤ.
10 أسئلة يجب طرحها قبل تطبيق الذكاء الاصطناعي للأعمال
يمكن أن يمنح الذكاء الاصطناعي (AI) و ML (التعلم الآلي) الشركات اختراقات في عمليات الإنتاج الخاصة بهم. في بعض الحالات ، يتم تنفيذ الميزة التنافسية بشكل صحيح ومناسب بسبب الخوف من التخلف عن الركب. تعرضت الشركات لضغوط أكبر بسبب التحول الرقمي وتطوراته المختلفة. وقد أدى ذلك إلى زيادة استعداد المديرين التنفيذيين لاستخدام التقنيات الجديدة في مؤسساتهم.
اقرأ المدونة - البرمجيات كخدمة (SaaS) لدعم نمو شركات إدارة الإيجارات
ومع ذلك ، حتى إذا تم التغلب على العقبات الأساسية ، فإنها تظل موجودة في معظم الحالات. لا يمتلك عدد قليل من الشركات سوى المكونات الرئيسية التي تسمح للذكاء الاصطناعي بتوليد قيمة على نطاق واسع - معرفة أين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعيش وامتلاك عمليات أساسية ومحددة للحصول على خدمات تطوير SaaS. يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي بمثابة نقطة انطلاق لكل من يرغب في الانغماس الكامل في هذا التحول. قبل تنفيذ استراتيجية الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يجب على الشركات بالتالي أن تطرح على نفسها الأسئلة التالية:
- ما هي مشكلة الذكاء الاصطناعي التي تهدف إلى حلها؟
الشيء الحاسم في هذه الحالة هو تحديد المشكلة أولاً. ماذا تريد الشركة؟ هل يمكن لنموذج التعلم الآلي حلها؟ هل من المعروف على وجه التحديد الأشخاص الذين سيستخدمون أنظمة الذكاء الاصطناعي؟
من ناحية أخرى ، يصبح من الضروري اكتشاف أنواع المهام غير الفعالة أو المكثفة في رأس المال البشري. ومن ناحية أخرى ، لتحديد كيف يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أن تخفف من هذه المشكلة.
- ما هو هدف الشركة لجعل الذكاء الاصطناعي فرصة؟
كيف تقوم الشركة بتخطيط وتنفيذ حل المشكلة؟ في هذه المرحلة ، من الضروري معرفة كيفية إعادة عمل وصف المشكلة في مشكلة التعلم الآلي وكيفية تنفيذها. يزيل أي بطء أو خسارة في القيمة أثناء عملية التحويل.
- هل تحتاج المنظمة إلى حل دائم أم مؤقت؟
يجب أن تصبح خدمات تطوير الذكاء الاصطناعي جزءًا من الأعمال الأساسية للشركة.
يجب أن يكملها تغيير فريق الإدارة في الموقف. يدعم التحول الرقمي للشركة الغالبية العظمى من قصص النجاح على جميع المستويات.
سيتم اختياره لشراء نموذج AI لمقياس معين أو للأنشطة اليومية للشركة أو منتج مخصص أو حل موحد أو خدمة مؤقتة.
- هل تمتلك الشركة المعلومات اللازمة لتغذية نموذج الذكاء الاصطناعي؟
تعتمد جودة نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر على جودة وكمية البيانات التي تقدمها الشركة. يعني استخدام الذكاء الاصطناعي تطوير نموذج بيانات دقيق ومناسب لتغذية أنظمة الذكاء الاصطناعي لتعلم العمل بشكل مستقل. وبالتالي ، من الضروري الحصول على بيانات تاريخية عن الجودة.
هل تمتلك الشركة مصادر بيانات ممتازة وموثوقة يمكن للذكاء الاصطناعي استخدامها؟ يعد الهيكل الشامل للأهداف ومؤشرات الأداء الرئيسية (مؤشرات الأداء الرئيسية) واستراتيجية البيانات الجيدة أمرًا ضروريًا لضمان أن يكون هذا مفيدًا قدر الإمكان للإجابة على هذه المشكلات.
- هل هذه المعلومات رقمية؟
هل لدي بيانات نظام رقمي مخزنة؟ رقمية ، مركزية ، منظمة ، ومتكاملة مع العديد من الأدوات الرقمية (على سبيل المثال ، خدمات تطوير البرامج المخصصة ، ERPs ، SCADAS ، إلخ) أو قواعد البيانات ، ملفات CSV ، Excels ، إلخ ، يجب استخدامها للتعامل مع البيانات بشكل مناسب. عندما لا يكون الأمر كذلك ، فقد يستغرق الأمر وقتًا طويلاً وأحيانًا استثمار لا يُضاهى لرقمنة واستخدام الذكاء الاصطناعي من هذه البيانات.
- هل تمتلك الشركة موارد التنفيذ المطلوبة؟
يجب أن تكون الشركة صريحة بشأن ما إذا كان لديها الأشخاص والموارد المالية اللازمة لاستيعاب التغيير. إلى أين نحن ذاهبون لتحديد المواهب الماهرة لاستخدام الذكاء الاصطناعي؟ ما هي ميزانية الشركة لشراء نموذج ML؟ يعد وجود طاقم تقني يفهم الشركة ويفهم المطور أو عالم البيانات أمرًا بالغ الأهمية للانتقال السلس والتكامل الصحيح للنماذج في الأنظمة الداخلية.
علاوة على ذلك ، يجب على هذه الفرق دمج النماذج التي سيتم نشرها في خطط المنظمة.
من ناحية أخرى ، تعتمد دقة نموذج الذكاء الاصطناعي على أموال الشركة ومعداتها ووقت بنائها. كما ستقرر ما إذا كانت الشركة ستختار حلاً عند الطلب أو ما إذا كان فريقها سيحصل على نموذجها.
- ما هي الآثار المترتبة على فشل الذكاء الاصطناعي؟
تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال خوارزميات معقدة ، لكن هامش الخطأ موجود دائمًا. هل ترغب الشركة في تطبيق الذكاء الاصطناعي في عملية متغيرة للغاية ومنخفضة الدقة ، أم لا؟ ما هي الأخطار التي ستفقد ، وكم الاستثمار الذي لن ينجح؟ يجب على الشركة تحديد ما إذا كان من المحتمل أن تكون دقة هذه النماذج عالية بما يكفي للمضي قدمًا اعتمادًا على الأنظمة والبيانات المتاحة.
- كيف سيتم دمج الذكاء الاصطناعي في الإستراتيجية الأوسع للشركة؟
كيف سيتم دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات والأشخاص؟ هل تتعارض نقاط تحول الذكاء الاصطناعي مع الوظائف؟
لا ينبغي استخدام الذكاء الاصطناعي كتقنية قائمة بذاتها ولكن كحل ذكاء اصطناعي متكامل قد يدخل في تآزر لزيادة الإنتاجية والنتائج مع جميع قطاعات المنظمة. يجب على الشركة أن تتساءل عما إذا كان نموذج الذكاء الاصطناعي يمكنه التعاون مع الأطراف الأخرى لاكتشاف أي صعوبات.
- كيف سيؤثر هذا التغيير على العاملين بالشركة؟
إلى أي مدى ستؤثر قدرة الذكاء الاصطناعي على أتمتة مهام العمال على حجم القوة العاملة حاليًا؟ قد يكون العمال متشككين للغاية بشأن التغيير ، ويجب على الشركة تطوير طرق أخلاقية لضمان عدم فقدان قيمتهم وقيادتهم. سيركز التغيير الفعال في البرامج على التدريب والعمليات الخاصة التي يشارك فيها موظفو الشركة وإدارتها.
- ما هي العوائد المتوقعة من استخدام هذه التقنية؟
ما هي المدة التي ستستغرقها الشركة لتعويض الاستثمار؟ كم سيتم تخفيض تكاليف الشركة عند تطبيق الذكاء الاصطناعي؟ إن دمج نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في شركة يعني سعرًا وبالتالي استثمارًا كبيرًا.
لذلك ، لتحديد العائد على حالة الاستثمار ، يجب على تقنية الذكاء الاصطناعي تطوير توقعات ذات مغزى. لتنفيذ هذه الإستراتيجية موضع التنفيذ ، يجب تصميم مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) لقياس العائد وتقييم قيمة النموذج للشركة.
الذكاء الاصطناعي مربح للشركات من خلال مساعدتها على التوسع في جميع أنحاء العالم
تطورت العلاقة بين التوسع العالمي والذكاء الاصطناعي لتصبح شيئًا غير عادي. يدعم الذكاء الاصطناعي الشركات بعدة طرق مختلفة أثناء تقدمها في جميع أنحاء العالم:
- من السهل توسيع المنصات الرقمية: توفر أتمتة المنصة الرقمية بواسطة الذكاء الاصطناعي نهجًا مباشرًا للتوسع في جميع أنحاء العالم. في الولايات المتحدة ، تقوم 97٪ من الشركات الصغيرة العاملة على موقع eBay باستخدام الذكاء الاصطناعي بتصدير بعض منتجاتها. 4٪ فقط من الشركات غير المتصلة بالإنترنت التي لا تستخدم الذكاء الاصطناعي تشحن منتجاتها. بالمقارنة.
- خدمات الترجمة الصحيحة: يوفر الذكاء الاصطناعي أيضًا خدمات ترجمة سريعة ودقيقة تعمل على تحسين المحادثة وتقليل سوء التواصل وتعزيز وزيادة كفاءة التعاون الدولي. إن استخدام ترجمات الذكاء الاصطناعي في الشركات له تأثير مفيد على الإيرادات التجارية ، يمكن مقارنته بتقليص المسافة بين الدول بأكثر من 35٪.
- تحسين المفاوضات التجارية: لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على تحسين الاتصالات فحسب ، بل يعزز نتائجها أيضًا. قد يستخدم الأشخاص خدمات تطوير AI SaaS لتقييم المسارات الاقتصادية للأطراف المتفاوضة في سيناريوهات مختلفة. قد يساعد في التنبؤ بعواقب العوامل المختلفة لسيناريو التجارة وتوقع الاستجابات التجارية من الدول غير المتفاوضة. على سبيل المثال ، أنشأت البرازيل مبادرة ذكية للتكنولوجيا بالإضافة إلى التجارة ، تسلط الضوء على الذكاء الاصطناعي كجزء من المناقشات التجارية.
- إدارة سلسلة التوريد: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تتفاعل مع سلسلة التوريد في الوقت الفعلي أيضًا. يمكنك اكتشاف الأنماط والاتجاهات والتنبؤ بأين ومتى يزداد الطلب. قد يقومون أيضًا برفع الإنتاج تلقائيًا لمطابقة هذا الطلب أو تقليل الإنتاج للتكيف مع انخفاض الطلب ، وتقليل النفايات وفائض المخزون. أثبت الذكاء الاصطناعي أنه مفيد في توسيع الشركات التي تحتاج إلى فهم كيفية تقديم الكمية المثلى من العناصر إلى سوق جديد.
- الأنشطة المنتظمة الآلية: عندما تتوسع المؤسسات ، فإنها ترغب عادةً في تركيز طاقتها على الأنشطة عالية المستوى. وهو يتضمن إستراتيجية وليس أنشطة منخفضة المستوى مثل البيروقراطية. يساعد الذكاء الاصطناعي في أتمتة الأنشطة البيروقراطية العادية. نظرًا لأن الشركات لديها موظفين إضافيين في دول مختلفة ، فقد يقاتلون للتعامل مع كشوف المرتبات والمزايا. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في أتمتة هذه العمليات وتجنيب الناس المتاعب والتوتر.
- تحسين الكفاءة والدقة: قد يساعد الذكاء الاصطناعي في تبسيط العديد من العمليات داخل الشركة من خلال الكفاءة والدقة. افترض أن موظفًا يعمل في كشوف المرتبات أو يسجل الموظفين في خطط التأمين الطبي. في هذه الحالة ، قد يرتكبون خطأ أو خطأين ، مما قد يؤدي إلى تأخير أو مدفوعات خاطئة أو فقدان التغطية. تقل فرصة حدوث الأخطاء بشكل كبير مع النظام الآلي ، الذي لا يتعب أو يشتت انتباهه أبدًا. ويمكن لنظام الذكاء الاصطناعي أن ينهي حساباته ومدخلات البيانات بسرعة أكبر من قدرة الموظفين البشريين.
الذكاء الاصطناعي غير مقيد تمامًا في استخدامه. للتوضيح ، ضع في اعتبارك كيف يمكن تحويل الخسارة التدريجية لخبرة العمل إلى سلسلة من الفرص. من أجل توقع رؤية تحسن في الأداء نتيجة للرؤى المتزايدة التي تقدمها حلول الذكاء الاصطناعي ، فضلاً عن انخفاض نفقات التشغيل. وهناك اعتبار آخر هو أن منظمتين قد تفسر أو تنفذ اللوائح بعدة طرق. من ناحية أخرى ، هناك أنواع مختلفة من الخوارزميات التي يمكن الوصول إليها. حتى بدون المعرفة أو الرأي الموجود مسبقًا ، تتم معالجة هذه البيانات ، وربما يتم تطوير ناتج يفي بالمعايير. إنهم يعملون بالطريقة التي شيدوا بها في البداية. يساعدك على ضمان خلو بيئتك من أي ذاتية ذات صلة من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة عمليات التحقق من الامتثال ، مما يلغي الحاجة إلى التدخل اليدوي.
تريد توظيف مطور متخصص؟ احصل على تقدير مجاني!
قليل من الكلمات النهائية
مع تقدم التكنولوجيا ، يتم تطوير شركات ناشئة جديدة وتطبيقات مختلفة للشركات وخدمات تطوير البرامج المخصصة في جميع أنحاء العالم لتلبية احتياجات المستهلكين. نتيجة للتطور التكنولوجي ، تم إلغاء بعض المهن ، وستقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بإنشاء مهن جديدة تمامًا بسبب هذا التطور. يمكن أن يكون للذكاء الاصطناعي ، جنبًا إلى جنب مع إنترنت الأشياء ، تأثير كبير على الاقتصاد. ستستخدم كل شركة الذكاء الاصطناعي بشكل لا مفر منه ليكون متوافقًا مع أهدافها التجارية. لنفترض أن شركة ما تفكر في التحرك نحو الذكاء الاصطناعي. في هذه الحالة ، يجب أولاً تقييم نقاط القوة والقيود والأهداف طويلة المدى. في وقت لاحق ، عندما تكتسب أدوات الذكاء الاصطناعي (AI) زخمًا في جميع أنحاء الشركة ، سترى أن التسلسلات الهرمية تبدأ في التسوية وحتى الوصول إلى المستوى. هذا صحيح: المستقبل هنا بالفعل ، والاستخدام العام للذكاء الاصطناعي ليس سوى مسألة وقت. نعم ، أنت دقيق جدًا.
العنصر الثالث الذي يجب ذكره هو أن الذكاء الاصطناعي (AI) يوفر للشركات القدرة على توقع احتياجات المستهلكين وفهمها بشكل أفضل. ونتيجة لذلك ، فهي تسمح للمستهلكين بالتكيف وتطوير خدمات وممارسات جديدة. في جميع الصناعات ، هذا صحيح. على الرغم من أنه لم يفت الأوان أبدًا للبدء في استخدام الذكاء الاصطناعي ، فمن المستحسن رؤية إمكانات المزايا النسبية المستقبلية طالما كان ذلك ممكنًا.
