الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي
مفهوم الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) ليس جديدًا. الذكاء الاصطناعي هو فرع واسع النطاق من علوم الحاسوب يتعلق ببناء آلات ذكية قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. ومع ذلك، فإن التعلم الآلي هو تطبيق للذكاء الاصطناعي يمنح الأجهزة القدرة على التعلم من تجاربها وتحسين نفسها دون الحاجة إلى إجراء أي ترميز. مع الحجم المتزايد باستمرار للبيانات، تعتمد المؤسسات على نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتوسيع نطاق عملياتها، ودعم الموظفين في العمل بشكل أفضل وأسرع، والكشف عن رؤى خفية من البيانات، أو حتى تأكيد الافتراضات الأساسية وتحديها.
لماذا يعتبر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مهمين؟
تعتبر البيانات أحد الأصول التجارية ذات الأهمية المتزايدة، حيث ينمو حجم البيانات التي يتم إنشاؤها وتخزينها على مستوى العالم بمعدل كبير. وفقًا لمجلة Forbes، يتم إنشاء 2.5 كوينتليون بايت من البيانات كل يوم بوتيرتنا الحالية. أيضًا، لا فائدة من جمع البيانات إذا لم يكن لدى المرء ما يفعله بها. ولكن، هذه الفيضانات الهائلة من البيانات ببساطة لا يمكن إدارتها بدون أنظمة آلية للمساعدة. وفقًا للمنتدى الاقتصادي العالمي، في بداية عام 2020، كان عدد البايتات في العالم الرقمي أكبر 40 مرة من عدد النجوم في الكون المرئي.
مع الاحتمالات الجديدة الناشئة باستمرار، فإن العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي توفر فوائد قوية في كل صناعة تقريبًا. علاوة على ذلك، يوفر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للمؤسسات طريقة لاستخلاص قيمة من كنوز البيانات التي تجمعها، وتقديم رؤى الأعمال، وأتمتة المهام، والنهوض بقدرات النظام. يتمتع الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي بالقدرة على تغيير جميع جوانب الأعمال من خلال مساعدتهم على تحقيق نتائج قابلة للقياس. فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية التي شهدتها المنظمات بالفعل:
• المزيد من مصادر إدخال البيانات: يمكّن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الشركات من اكتشاف رؤى قيمة في مجموعة واسعة من مصادر البيانات المنظمة وغير المنظمة.
• اتخاذ قرارات أفضل وأسرع: تستخدم الشركات التعلم الآلي لتحسين سلامة البيانات وتستخدم الذكاء الاصطناعي لتقليل الخطأ البشري - وهو مزيج يؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل بناءً على بيانات أفضل.
• زيادة الكفاءة التشغيلية: مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، تصبح الشركات أكثر كفاءة من خلال أتمتة العمليات، مما يقلل التكاليف ويوفر الوقت والموارد لأولويات أخرى.
بعض الفوائد الأخرى هي:
• زيادة رضا العملاء
• تقديم خدمات رقمية متميزة
• تحسين خدمات الأعمال الحالية
• أتمتة عمليات الأعمال
صناعات تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:
تقوم المؤسسات في العديد من الصناعات ببناء تطبيقات تستفيد من الاتصال بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. هذه مجرد طرق قليلة تساعد بها الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الشركات على تحويل عملياتها ومنتجاتها:
• البيع بالتجزئة: لتحسين مخزونها، وبناء محركات التوصيات، وتعزيز تجربة العملاء من خلال البحث المرئي.
• الرعاية الصحية: لزيادة الكفاءة السريرية، وتعزيز سرعة ودقة التشخيص، وتحسين نتائج المرضى. أيضًا، للاستخدام في تطبيقات مثل معالجة الصور لتحسين الكشف عن السرطان والتحليلات التنبؤية لأبحاث علم الجينوم.
• المبيعات والتسويق: للعروض المخصصة، وتحسين الحملات، والتنبؤ بالمبيعات، وتحليل المشاعر، والتنبؤ باحتمالية توقف العملاء عن التعامل
• الاتصالات: للحصول على نظرة ثاقبة حول سلوك العملاء، وتعزيز تجارب العملاء، وتحسين أداء شبكة الجيل الخامس، من بين أمور أخرى.
• خدمة العملاء: استخدام روبوتات الدردشة والبحث المعرفي للإجابة على الأسئلة وقياس نوايا العملاء وتقديم المساعدة الافتراضية.
• التأمين: لأتمتة معالجة المطالبات، وتقديم خدمات التأمين القائمة على الاستخدام.
• الخدمات المالية: لتحديث وتحسين عروضهم، بما في ذلك تخصيص خدمات العملاء، وتحسين تحليل المخاطر، وتحسين اكتشاف الاحتيال وغسيل الأموال.
• السيارات: يساعد الشركات على تحسين كفاءة طرقها واستخدام التحليلات التنبؤية لأغراض مثل التنبؤ بحركة المرور.
• الطاقة: لتطوير محطات طاقة ذكية، وتحسين الاستهلاك والتكاليف، وتطوير نماذج الصيانة التنبؤية، وتحسين العمليات الميدانية والسلامة، وتحسين تجارة الطاقة.
أين نحن اليوم مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
تستخدم المؤسسات في جميع أنحاء العالم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للحصول على إجابات حول المبيعات والمخزون والاحتفاظ بالعملاء واكتشاف الاحتيال وغير ذلك الكثير. يكتشف الكمبيوتر أيضًا معلومات لم يفكر أحد في طلبها. يقدم ملخصًا سرديًا للبيانات ويقترح طرقًا أخرى لتحليلها. أظهرت بعض الأبحاث أن ما يصل إلى 40٪ من الشركات الناشئة الأوروبية التي تدعي استخدام الذكاء الاصطناعي تكذب أو تبالغ في قدراتها. في الواقع، وفقًا لتقرير حالة المؤسسات مفتوحة المصدر، تتوقع 66٪ من مؤسسات الاتصالات استخدام المصادر المفتوحة للمؤسسات للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في غضون العامين المقبلين، مقارنة بـ 37٪ فقط اليوم في أوائل عام 2021.
توقعات 2021-2022
يتغير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بسرعة أكبر من تاريخ كتابته، لذا فإن التنبؤات بمستقبله سرعان ما تصبح قديمة أيضًا. يستكشف قادة التكنولوجيا مثل Google وApple وIBM جنبًا إلى جنب مع العديد من الشركات الأخرى هذا المجال بعمق ويستثمرون الملايين. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يكتسبان أهمية متزايدة في تطبيقات الأعمال، فهناك احتمال كبير بأن يتم تقديم هذه التقنيات كخدمة قائمة على السحابة تُعرف باسم التعلم الآلي كخدمة (MLaaS). سيكون هناك اندفاع كبير بين موردي الأجهزة لتعزيز قوة وحدة المعالجة المركزية لاستيعاب معالجة بيانات التعلم الآلي.
المؤلف:
لمزيد من التفاصيل، اتصل بـ:
UnivDatos Market Insights
C80B، القطاع 8، نويدا،
أوتار براديش 201301
للاستفسارات المتعلقة بالمبيعات، يرجى التواصل معنا على [email protected]