هل يمكن للذكاء الاصطناعي الاستفادة؟
في الآونة الأخيرة ، تمت مناقشة الذكاء الاصطناعي (AI) في وسائل الإعلام أكثر من التقنيات الأخرى. في الوقت نفسه ، فإن التقنيات التي تقوم عليها والفوائد التي يمكن أن تجلبها للأعمال التجارية ليست واضحة لأي شخص. وهذا ليس الاتجاه الروسي فحسب ، بل هو اتجاه عالمي. في عام 2019 ، أجرى المحللون في MIT Sloan Management Review و BCG دراسة استقصائية شملت أكثر من 2500 مدير تنفيذي في 27 صناعة حول العالم. اتضح أن العمل لا يزال سيئًا لكسب المال من الذكاء الاصطناعي: قال 70٪ من رجال الأعمال أن إدخال الذكاء الاصطناعي لم يؤثر على أعمالهم بأي شكل من الأشكال ، وأن 40٪ فقط من المستجيبين تمكنوا من الحصول على بعض الأرباح على الأقل.
حسب آخر الأبحاثVTsIOM 69٪ من الشركات الروسية تشير إلى نقص في الكوادر الماهرة في مجال الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه ، تدرك الشركات الكبيرة وذات التقنية العالية الفوائد التي يمكن الحصول عليها الآن من خلال تقديم حلول قائمة على الذكاء الاصطناعي في عملياتها. لكن حتى اللاعبين الكبار يفتقرون إلى خبرتهم الخاصة للعمل مع هذه التقنيات.
يتم فهم أهمية القضية أيضًا على مستوى الدولة. في أكتوبر 2019 ، أصدر الرئيس قرارًا بشأن تطوير الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الروسي ، والذي يقترح الموافقة على الاستراتيجية الوطنية لتطوير الذكاء الاصطناعي حتى عام 2030.
بينما يفكر المسؤولون في الاستراتيجيات العالمية ، تعلمت الشركات (حتى المتوسطة والصغيرة منها) استخدام الأدوات الرقمية لأتمتة عملياتها. إحدى هذه الأدوات هي حلول تقنية أتمتة العمليات الروبوتية ، التي أصبحت منتشرة على نطاق واسع - فهي تُريح الناس من العمليات الروتينية المنتظمة. على سبيل المثال ، يمكن لتقنية RPA ملء نماذج التقارير أو نقل البيانات من قاعدة بيانات إلى أخرى. لسوء الحظ ، بينما تستخدم الشركات هذه الأدوات بشكل غير منهجي: في عملية تجارية طويلة وشاملة اليوم ، في المتوسط ، يتم تشغيل ثلثها فقط تلقائيًا. الروبوتات ليست ذكية كما نرغب ، لأن الأعمال التجارية لا تستفيد استفادة كاملة من الذكاء الاصطناعي.
بالنسبة لمعظم الشركات ، يعد الذكاء الاصطناعي في الواقع تقنية معقدة وغامضة للغاية. تشير IBM في بحثها إلى أن معظم المديرين التنفيذيين يعتقدونأن شركاتهم لا تمتلك الكفاءات اللازمة في علم البيانات والتعلم الآلي والتقنيات الأخرى المتعلقة بالذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات.
الأعمال جاهزة لدفع الأموال مقابل مزايا محددة يمكن الحصول عليها من الأتمتة والرقمنة ، لكنها لا تفهم كيف يمكن تحقيق ذلك بمفردها.
بدأت الحلول في الظهور في السوق والتي تساعد على دمج التطورات الخارجية بسهولة في عملياتهم التجارية. بدأت الخدمات الرقمية في الظهور أيضًا والتي تساعد في الجمع بين الذكاء الاصطناعي وحلول أتمتة العمليات الروبوتية.
كيف يساعد الذكاء الاصطناعي الروبوتات
اليوم ، باستخدام تآزر AI و RPA ، يمكنك القيام بما كان مستحيلًا في السابق في إطار الأتمتة المعتادة لعمليات الأعمال الروتينية. تلتزم تقنية RPA بتطبيق التقنيات المتطورة ، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي ، لأتمتة العمليات بشكل متزايد وتمكين البشر. وجدنا العديد من الحالات الجديدة والمثيرة للاهتمام التي توضح إمكانيات استخدام هذا النهج في مختلف مجالات الأعمال.
بشكل عام ، تعمل حوالي 90٪ من الحالات الحالية لاستخدام الذكاء الاصطناعي مع المستندات بأشكال مختلفة: الاعتراف بجوازات السفر ، ووثائق السفر المؤقتة ، والدبلومات ، والشيكات والمدفوعات. تعتبر حالات التعرف على المحتوى المفيد في رسائل البريد الإلكتروني ذات صلة بشكل خاص. عند تلقي خطاب من RPA ، يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد الشيء الرئيسي من النص ، وتصنيف الرسالة بشكل مناسب وإرسالها إلى المرسل إليه المطلوب. تساعد الروبوتات اليوم ، بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، قسم المحاسبة والموارد البشرية والمبيعات والمشتريات والخدمات اللوجستية وغيرها من الإدارات التي تتعامل مع جمع المعلومات ومعالجتها. الترويج
بطريقة جديدة من
بين رواد ومبدعي التجارة ، على سبيل المثال ، يمكن تمييز Walmart ، والتي تم إطلاقها في نهاية عام 2019نظام يعتمد على الذكاء الاصطناعي ، مما يجعل من الممكن مراقبة البضائع على الرفوف في الوقت الحقيقي. تم تثبيت النظام في أحد متاجر المستقبل ، يعمل في مفهوم مختبر التجزئة الذكي - أو IRL باختصار. تراقب كاميرات الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي توافر البضائع على الرفوف. ستتتبع الأدوات مستويات المخزون لتحديد ، على سبيل المثال ، ما إذا كان الموظفون بحاجة إلى إحضار المزيد من اللحوم من ثلاجات المستودعات وإعادة تخزين الرفوف ، أو إصدار إنذار إذا كانت بعض الأطعمة الطازجة على الرف لفترة طويلة وتحتاج إلى سحبها.
استئناف تلقائي لتسجيل الدرجات
التحليلات السلوكية التنبؤية - كلمة جديدةفي الموارد البشرية: تحاول أكبر الشركات في العالم الاحتفاظ بالموهبة القيمة بمساعدتها ، وملاحظة التغييرات الخطيرة في الطريقة التي يشعر بها الناس تجاه العمل في الوقت المناسب. البعض ، على سبيل المثال سبيربنك ، يذهب إلى أبعد من ذلك ويستخدم بالفعل في البداية تسجيل المرشحين وفقًا للمعايير الأولية من أجل التنبؤ باحتمالية فصلهم. من المفترض أنه بهذه الطريقة سيكون البنك قادرًا على التعامل مع معدل دوران الموظفين المرتفع في المناصب الجماعية.
يرتبط أحد الاستخدامات الأكثر إنتاجية للذكاء الاصطناعي في إدارة الموارد البشرية بالبحث عن العمال المنهكين. لذلك ، قامت الشركة الأمريكية Ultimate Software Group ، التي تطور برامج لإدارة الموظفين ، بإنشاء مؤشر أمانالموظفين. هذا مؤشر يمكنك من خلاله ، بناءً على 50 مؤشرًا ، توقع ما إذا كان أحد المتخصصين سيترك العمل في المستقبل القريب. استخدمت
IBM حاسوبها الفائق Watson الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي لإنشاء حل مماثل . لقياس الحالة المزاجية للشخص ، يقوم الكمبيوتر العملاق بتحليل تاريخه الوظيفي ، ومدة الخدمة ، والراتب ، ومسؤوليات الوظيفة ، والمسافة من العمل إلى المنزل ، ومقاييس أخرى. الآن ، يمكن لقسم الموارد البشرية في الشركة التنبؤ بمن سيترك الخدمة مع احتمال 95٪ قبل حدوثه بستة إلى تسعة أشهر ، واتخاذ إجراءات لمنع التسريح. تحليل المشاعر في المدونات
تحليل المشاعر أو تحليل الشعور بتدفق المعلومات لديه إمكانات كبيرة لتطبيق أنظمة المراقبة والتحليل والإشارات ، لأنظمة سير العمل ومنصات الإعلان ، التي تستهدف موضوع صفحات الويب. يعتبر الاتجاه من أكثر الاتجاهات جاذبية ، مما يشجع دراسة وتطبيق الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات.
مؤلفو دراسة كلاسيكية بالفعلاستخدم تحليل المشاعر لدراسة آراء الناس وملاحظاتهم حول ثلاث شركات سيارات: مرسيدس وأودي وبي إم دبليو. جلب الروبوت جميع التغريدات التي تذكر العلامات التجارية ، وبعد ذلك تمت معالجتها باستخدام طرق التنقيب عن النص. تم تقسيم جميع التغريدات إلى ثلاث فئات: إيجابية وسلبية ومحايدة. قدمت نتائج هذه الدراسة نظرة ثاقبة على أهمية تحليل آراء المستهلكين وآرائهم في هذه الصناعة. تمكن المؤلفون من الحصول على معلومات قيمة للغاية لتسويق هذه العلامات التجارية.
أظهر تحليل تغريدات الذكاء الاصطناعي أن أودي تلقت أكثر التقييمات إيجابية (83٪). في الوقت نفسه ، تلقت أودي ردود فعل سلبية أقل (16٪) من المنافسين الآخرين المدروسين. من الواضح أن العروض الإعلانية على موقع أودي ستصل إلى مستخدمين مخلصين أكثر من تلك المماثلة على مواقع BMW و Mercedes. هناك شيء يجب التفكير فيه لكل من مصنعي ومسوقي هذه السيارات.
كيفية تنفيذ تآزر RPA و AI
هناك العديد من الحلول في السوق التي تساعد في تسخير قوة الذكاء الاصطناعي للعمليات الروبوتية ذات النجاح المتفاوت. إذا كنت تعتقد أن التقييمات المتخصصة ، فإن UiPath هو الرائد في إنشاء خدمات الروبوتات. وفقًا للإحصاءات ، في المتوسط ، تتم أتمتة حوالي 30-40 ٪ من عملية الأعمال الشاملة اليوم. باستخدام نظام UiPath الأساسي ، الذي يتضمن حلولاً لعمليات التعدين و AI Fabric وغيرها من المنتجات ، يمكنك زيادة نسبة أتمتة هذه العمليات إلى 70.
أصدر البائع مؤخرًا منصة AI Fabric التي تساعد في الحصول على أوجه التآزر من RPA و AI. AI Fabric هو الرابط بين الذكاء الاصطناعي والعمليات الآلية. تم تصميم النظام الأساسي لأخذ تطبيق ML في العمليات التجارية التي تتجاوز فرق التطوير الصغيرة ذات المهارات العالية ونقلها إلى مستخدمي الأعمال. بعبارة أخرى ، بمساعدة هذا الحل ، يمكن حتى للمطور المبتدئ تنفيذ الذكاء الاصطناعي في الشركة - لم تعد بحاجة إلى الخوض في التفاصيل الدقيقة ونشر البنية التحتية اللازمة بشكل مستقل. بالنسبة للأعمال التجارية ، تعتبر المنصة مفيدة لأنها تساعد على فهم الفوائد والفرص من استخدام الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية الحقيقية.
يمكن زيادة وزيادة النسبة المئوية لأتمتة العمليات التجارية المختلفة ، ولكن فقط بمساعدة RPA لن يعمل هذا - للمهام قيود طبيعية على خوارزميتها الرسمية. ولكن بالاقتران مع الذكاء الاصطناعي ، يمكن القيام بذلك.
يتيح لك AI Fabric استخدام نماذج ML الخاصة بك أو نماذج تم شراؤها من موردي الجهات الخارجية باستخدام الروبوتات. باستخدام نتائج عملهم ، يمكنك الحصول تلقائيًا على البيانات لتحسين أداء النماذج. وبالتالي ، تحصل على فرصة لدمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في عمليات أعمال الشركة وفي نفس الوقت أدوات ملائمة لإدارة النماذج الخاصة بك.
بدء العمل بالمنصة أمر سهل. تحتاج أولاً إلى تحديد فئة حالة المستخدم الخاصة بك. ثم اختر النموذج المناسب الذي يناسب طلبك ، على سبيل المثال ، من تلك الموردة "في صندوق" أو المطورة في شركتك. كما تعلم ، فإن نماذج التعلم الآلي شديدة الجاذبية من حيث موارد وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات ، وبالتالي يتم إنشاء روبوتات الذكاء الاصطناعي تلقائيًا لكي تعمل النماذج ، وهي في الواقع حاويات خاصة تسمح لك بإدارة استهلاك الموارد بمرونة.
كمثال ، ضع في اعتبارك حالة توقع زخم العميل.
منصة UiPath
- يسترجع معلومات حول المستخدمين من CRM
- يتلقى تنبؤات زبد العميل من AI Fabric
- تحديثات CRM بناءً على هذه المعلومات
- يرسل معلومات حول هؤلاء المستخدمين إلى الموظفين
يتيح تنفيذ السيناريو منعًا استباقيًا من اضطراب العملاء ، والقضاء على العامل البشري بسبب الاستجابة المتأخرة ، وتحسين تكاليف الاحتفاظ بالعملاء والاكتساب.
تساعد الخدمات التي تستفيد من القوة الكاملة للذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع أدوات الأتمتة التقليدية الشركات على خفض عتبة تبني الذكاء الاصطناعي. إنها تسمح للشركات باستخدام الحلول الجاهزة وحفظ مواردها الخاصة. اليوم ، أصبح هذا اتجاهًا جديدًا في الأتمتة الفائقة ، والتي ستنتشر على نطاق واسع في المستقبل القريب.