إن التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في عملية اتخاذ قرارات الأعمال من خلال تقييم البيانات والمتغيرات في المواقف المعقدة. وهذا يمكّن الشركات والمؤسسات من اتخاذ قرارات الأعمال بشكل أسرع وأكثر استنارة من عندما يتعامل البشر مع المشاكل دون مساعدة.
ومع ذلك، لا يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام الحكمة البشرية والتمييز، لذلك لا يزال مستوى معين من المشاركة البشرية الشخصية مهمًا. الغرض من دمج الذكاء الاصطناعي في عملية اتخاذ قرارات الأعمال ليس الأتمتة الكاملة. بل الهدف هو مساعدة البشر على اتخاذ قرارات أسرع وأفضل من خلال عمليات مبسطة واستخدام فعال للبيانات.
في هذه المقالة، سنبحث بعمق في الدور الذي يمكن أن يلعبه الذكاء الاصطناعي في عملية اتخاذ قرارات الأعمال. وسنطلعك على بعض التحديات الأكثر شيوعًا التي يواجهها الأفراد والشركات عندما يدمجون الذكاء الاصطناعي في عملية اتخاذ قرارات الأعمال وحل المشكلات في أعمالهم.
وأخيرًا، سنشارك العديد من حالات الاستخدام الواقعية وفوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في عملية اتخاذ قرارات الأعمال، والتي من شأنها أن تساعدك على تصور ما يمكن أن تفعله قدرات الذكاء الاصطناعي لفريقك أو عملك التجاري.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين عملية اتخاذ قرارات الأعمال
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دورًا مهمًا في عملية اتخاذ قرارات الأعمال القائمة على البيانات، مما يوفر فوائد مثل:
- تعزيز الدقة. يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام الخوارزميات المتقدمة وعلوم البيانات والتحليل لتوفير رؤى دقيقة وموضوعية بشكل متكرر، مما يقلل من احتمالية الخطأ البشري والتحيز.
- تسريع عملية اتخاذ القرار. يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعات لا تصدق، مما يتيح التحليل السريع وتوليد الرؤى في الوقت الفعلي. يؤدي هذا في النهاية إلى عمليات اتخاذ قرار أسرع وأكثر كفاءة، خاصة عندما تكون قادرًا على دمج الأتمتة في العديد من مكونات العملية.
- تحسين الكفاءة. يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة المهام المستهلكة للوقت والمتكررة في عمليات اتخاذ القرار، مما يحرر الموارد البشرية القيمة للتركيز على جوانب أكثر تعقيدًا واستراتيجية.
- تعزيز تقييم المخاطر والتخفيف منها. يمكن للذكاء الاصطناعي تقييم وتحليل عوامل الخطر المختلفة، مما يساعد صناع القرار على تحديد المخاطر المحتملة ووضع استراتيجيات تخفيف فعالة.
- تقديم رؤى قائمة على البيانات. يستفيد الذكاء الاصطناعي من مجموعات البيانات الكبيرة للكشف عن الأنماط والاتجاهات والارتباطات التي قد تمر دون أن يلاحظها البشر. قد يكون فهم البيانات مهمة معقدة، ولكن دمج علوم الكمبيوتر الخاصة بالذكاء الاصطناعي في تحليلك يمكن أن يبسط العملية.
تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قرارات الأعمال
في حين أن مساعدة الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة تعمل على تحويل عملية اتخاذ قرارات الأعمال بسرعة بالنسبة للعديد من علماء البيانات، إلا أنه لا يزال يتعين معالجة بعض التحديات. كن على دراية بالقضايا التالية التي قد تنشأ:
- جودة البيانات وموثوقيتها. يعتمد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات عالية الجودة والموثوقة لصنع القرار. تنشأ التحديات عند التعامل مع البيانات غير المكتملة أو غير الدقيقة أو المتحيزة، مما قد يؤدي إلى رؤى وقرارات معيبة أو مخرجات خاطئة، والمعروفة باسم الهلوسة.
- الافتقار إلى الفهم البشري والسياق. يطبق الذكاء الاصطناعي خوارزميات معقدة على المدخلات والبيانات لإنتاج مخرجات تتنبأ بها خوارزمياته من بيانات التدريب الخاصة به. ومع ذلك، فإنه يفتقر إلى الفروق الدقيقة للفهم البشري ولا يمكنه فهم السياق والعوامل الذاتية التي تلعب دورًا في صنع القرار. وهذا يعني أن بعض مستويات التدخل البشري ضرورية دائمًا.
- المخاوف الأخلاقية. يمكن أن تثير أنظمة صنع القرار بالذكاء الاصطناعي مخاوف أخلاقية، خاصة عندما يتعلق الأمر بقضايا مثل الخصوصية والعدالة والشفافية والمساءلة.
- القدرة على التفسير والتحليل. بعض خوارزميات الذكاء الاصطناعي، مثل شبكات التعلم العميق العصبية، يمكن أن تكون معقدة للغاية ويصعب تفسيرها أو شرحها. هذا الافتقار إلى القدرة على التفسير بسبب الصندوق الأسود الذي تعمل منه أنظمة البيانات هذه قد يعيق الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، وخاصة عند اتخاذ قرارات حاسمة.
- الإفراط في الاعتماد والتحيز في القرار. إن الاعتماد الأعمى على أنظمة الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرار دون إشراف بشري مناسب يمكن أن يؤدي إلى الإفراط في الاعتماد والتحيزات المحتملة. يجب إيجاد التوازن الصحيح بين الحكم البشري ومساعدة الذكاء الاصطناعي لتجنب الاعتماد المفرط أو التخلي عن المسؤولية.
- تطوير الثقة غير المبررة. يمكن أن تحدث الثقة غير المبررة (أو مستويات الثقة غير الصحيحة) في آلات الذكاء الاصطناعي عندما نخطئ بين المخرجات المعقدة والذكاء والقصد.
كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قرارات الأعمال؟
فيما يلي سنناقش بعض الطرق التي يستخدم بها الأفراد والمؤسسات الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قرارات الأعمال. وبينما تفكر في هذه التطبيقات، ستتعلم كيف يمكن لفريق الإدارة الخاص بك دمج أساليب وحلول الذكاء الاصطناعي في الطريقة التي تتخذ بها القرارات.
1. التحليلات التنبؤية
التحليلات التنبؤية هي تقنية قوية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات التاريخية وتحديد الأنماط والتنبؤ بالنتائج المستقبلية. من خلال الاستفادة من هذه التكنولوجيا، يمكن للشركات اتخاذ قرارات مستنيرة بالبيانات والحصول على ميزة تنافسية.
فيما يلي بعض الطرق التي يمكن للشركات من خلالها استخدام التحليلات التنبؤية لتحسين عمليات اتخاذ قرارات الأعمال:
- تحسين المبيعات والتسويق. يمكن للشركات التنبؤ بطلب العملاء وتحديد العملاء المحتملين وتخصيص الحملات التسويقية بناءً على سلوك المستهلك المتوقع.
- إدارة سلسلة التوريد. من خلال التنبؤ بتقلبات الطلب والاختناقات المحتملة، يمكن للشركات توقع اضطرابات سلسلة التوريد وتحسين مستويات المخزون وتحسين الخدمات اللوجستية.
- تقييم المخاطر واكتشاف الاحتيال. يمكن للمؤسسات المالية وشركات التأمين تقييم مخاطر الائتمان واكتشاف الأنشطة الاحتيالية واتخاذ قرارات الاكتتاب المستنيرة باستخدام النماذج التنبؤية.
- الصيانة التنبؤية. يمكن لقطاعي التصنيع والصناعة جدولة صيانة المعدات بشكل استباقي من خلال تحليل بيانات الأداء والتنبؤ بالأعطال المحتملة قبل حدوثها.
- إدارة الموارد البشرية والمواهب. بناءً على البيانات التاريخية ومقاييس الأداء، يمكن للمؤسسات التنبؤ بمعدل دوران الموظفين، وتحديد المرشحين ذوي الإمكانات العالية، وتحسين تخطيط القوى العاملة.
- نتائج الرعاية الصحية. من خلال تحليل بيانات المرضى ونتائج العلاج، يمكن للمهنيين الطبيين التنبؤ بمخاطر المرضى بشكل أكثر فعالية، والتوصية بخطط علاج مخصصة، وتخصيص الموارد.
- التنبؤ المالي. يمكن للشركات التنبؤ بشكل أكثر دقة بالإيرادات والنفقات والتدفق النقدي في المستقبل، مما يتيح اتخاذ قرارات أفضل بشأن الميزانية والتخطيط الاستراتيجي.
من خلال دمج تطبيقات التحليلات التنبؤية هذه، يمكن للشركات اتخاذ اتخاذ قرارات الأعمال بشكل أكثر استنارة، وتقليل المخاطر، والاستفادة من الفرص الناشئة عبر جوانب مختلفة من عملياتها.
2. تقييم المخاطر والتخفيف منها
يعد تقييم المخاطر عملية بالغة الأهمية للشركات لتحديد التهديدات المحتملة والحماية منها. لقد أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في هذا المجال من خلال تمكين تحليل المخاطر بشكل أكثر شمولاً ودقة.
إليك كيف يعزز الذكاء الاصطناعي تقييم المخاطر وإدارتها:
- تحليل البيانات واكتشاف الشذوذ. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل مجموعات كبيرة من البيانات المعقدة بسرعة، واكتشاف الشذوذ والأنماط التي قد يفوتها البشر، وبالتالي تحسين دقة واكتمال تقييمات المخاطر.
- تحديد التهديدات التنبؤية. من خلال معالجة البيانات التاريخية والوقتية، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الشركات على التنبؤ بالتهديدات المستقبلية والتخطيط للاستجابات المناسبة، وتعزيز استراتيجيات إدارة المخاطر الاستباقية.
- تقييم مخاطر الائتمان. يمكن للمؤسسات المالية استخدام الذكاء الاصطناعي لتقييم مخاطر الائتمان بشكل أكثر دقة، مع مراعاة مجموعة أوسع من العوامل ونقاط البيانات مقارنة بالطرق التقليدية.
- تحليل تهديدات الأمن السيبراني. يمكن للأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مراقبة أنشطة الشبكة باستمرار، وتحديد التهديدات الأمنية المحتملة والثغرات الأمنية في الوقت الفعلي.
- منع الاحتيال في الخدمات المصرفية. يمكن للبنوك الاستفادة من الذكاء الاصطناعي للكشف عن الأنشطة الاحتيالية ومنعها من خلال تحليل أنماط المعاملات وسلوكيات العملاء.
- إدارة مخاطر الرعاية الصحية. يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي في أنظمة الرعاية الصحية للوقاية من الأمراض الخاصة بالمريض وتقييم مخاطر الأوبئة المجتمعية.
- دعم صناع القرار. يمكن لمديري المخاطر والمدققين استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتقييم المخاطر وتحديد نقاط الضعف ووضع استراتيجيات تخفيف فعالة بناءً على مجموعة أوسع من البيانات المتاحة.
من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات تقييم المخاطر، يمكن للشركات تعزيز قدرتها على تحديد وتقييم وتخفيف المخاطر المحتملة، مما يؤدي إلى استراتيجيات إدارة مخاطر أكثر قوة وفعالية.
3. معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
تشير معالجة اللغة الطبيعية (NLP) إلى قدرة الكمبيوتر على تحليل اللغة ومعالجتها تلقائيًا بطريقة محادثة.
تستخدم برامج المحادثة مثل ChatGPT معالجة اللغة الطبيعية لتحليل المطالبات والأسئلة البشرية لإنتاج استجابة متماسكة. تمكن تقنيات معالجة اللغة الطبيعية أنظمة الذكاء الاصطناعي من تحليل اللغة البشرية بطرق تسهل عمليات اتخاذ قرارات الأعمال التي تنطوي على بيانات نصية، مثل تحليل المشاعر أو مراجعة العقد أو تحليل ملاحظات العملاء.
فيما يلي بعض الطرق الرئيسية التي يمكن أن تساعد بها معالجة اللغة الطبيعية في اتخاذ قرارات الأعمال:
- تحليل المشاعر. يمكن أن توفر معالجة اللغة الطبيعية نظرة ثاقبة للمشاعر (أو النبرة العاطفية) للمستندات النصية والبيانات بالإضافة إلى تحليل المعلومات الفعلية المقدمة.
- تصنيف النص. يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية فرز النص إلى تسميات أو فئات محددة مسبقًا. يمكن أن يساعدك هذا في تنظيم كميات كبيرة من البيانات في فئات محددة مسبقًا، مما يجعل المعلومات أسهل في الفهم والاستخدام.
- استخراج المعلومات. من خلال استخراج المعلومات ذات الصلة، يمكنك تحديد الاتجاهات والأنماط بشكل أفضل أثناء عملية صنع القرار.
- التلخيص. يمكن أن تساعدك معالجة اللغة الطبيعية على تكثيف المستندات الطويلة في ملخصات حتى تتمكن من الحصول على المعلومات ذات الصلة دون المرور بكل المواد بنفسك.
تستخدم العديد من منظمات التسويق الذكاء الاصطناعي لإدارة البرامج عبر القنوات لتحسين الإيرادات. يمكن للأفراد استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية هذه لاتخاذ قرارات واسعة النطاق في أنشطة مثل التخطيط للرحلات، أو تحديد من يصوتون له، أو ببساطة إنشاء قوائم من المكونات المتاحة.
4. أنظمة دعم القرار
تساعد أنظمة دعم القرار التي تعمل بالذكاء الاصطناعي صناع القرار من خلال توفير المعلومات ذات الصلة وتحليل البيانات والرؤى في الوقت الفعلي. تمكن هذه الأنظمة من اتخاذ قرارات مستنيرة عبر مجالات مختلفة.
إليك كيفية عملها وتطبيقاتها:
- معالجة البيانات في الوقت الفعلي. تستخدم هذه الأنظمة نماذج التعلم الآلي والبيانات التشغيلية لتطوير الرؤى والوصول إلى المعلومات في الوقت الفعلي، مما يتيح تحليل البيانات السريع والمتسق.
- تطبيقات خاصة بالمجال. يمكن تصميم أنظمة اتخاذ قرارات الأعمال لمجالات مختلفة، بما في ذلك الرعاية الصحية والخدمات اللوجستية وإدارة سلسلة التوريد.
- التحقق من صحة البيانات. في حين تقدم هذه الأنظمة رؤى قوية، فإن التفكير النقدي ضروري لضمان دقة البيانات المستخدمة وموثوقيتها.
- التعلم المستمر. يمكن لأنظمة دعم القرار المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تتكيف وتحسن توصياتها بناءً على البيانات والنتائج الجديدة.
عند تنفيذ هذه الأنظمة، من الأهمية بمكان التحقق من مصادر البيانات وفهم كيفية استخدام النظام للمعلومات المتاحة للتحقق من صحة استنتاجاته.
5. أنظمة التوصية
تحلل أنظمة التوصية القائمة على الذكاء الاصطناعي تفضيلات المستخدم والسلوك التاريخي والبيانات السياقية لتقديم توصيات مخصصة. تستفيد هذه الأنظمة من البيانات الضخمة لتقديم رؤى قد لا تحددها الشركات بمفردها.
إليك كيف تساهم أنظمة التوصية في اتخاذ قرارات الأعمال:
- توصيات المنتج المخصصة. من خلال تحليل المشتريات السابقة وسلوك المستخدم، يمكن لهذه الأنظمة اقتراح المنتجات التي من المرجح أن تهم عملاء محددين.
- اقتراحات المحتوى. في وسائل الإعلام والترفيه، تساعد أنظمة التوصية المستخدمين على اكتشاف محتوى جديد بناءً على تاريخ المشاهدة وتفضيلاتهم.
- حملات تسويقية مستهدفة. يمكن للمسوقين استخدام هذه الأنظمة لتقديم إعلانات مخصصة مصممة لتناسب أذواق واهتمامات المستخدم الفردي.
- تحسين تجربة المستخدم. تهدف أنظمة التوصية، مثل تلك التي تستخدمها Netflix، إلى تحسين رضا المستخدم من خلال تقليل إجهاد القرار واقتراح محتوى ذي صلة.
- رؤى العملاء. توفر هذه الأنظمة بيانات قيمة حول تفضيلات العملاء وسلوكياتهم، مما يساعد على صياغة استراتيجيات الأعمال الأوسع واتخاذ قرارات الأعمال.
من خلال الاستفادة من أنظمة التوصية، يمكن للشركات اتخاذ اتخاذ قرارات الأعمال بطريقة تعتمد على البيانات لتحسين رضا العملاء وزيادة المشاركة ودفع المبيعات.
6. تحسين وتخصيص الموارد
تمكن خوارزميات تحسين الذكاء الاصطناعي صناع القرار من تخصيص الموارد بكفاءة وتحسين العمليات وحل المشكلات المعقدة. لقد أحدثت هذه التكنولوجيا ثورة في جوانب مختلفة من عمليات الأعمال.
فيما يلي طرق رئيسية يعزز بها الذكاء الاصطناعي التحسين وتخصيص الموارد:
- جدولة القوى العاملة. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل توافر الموظفين ومهاراتهم وأدائهم لإنشاء جداول عمل مثالية، وتحسين الإنتاجية ورضا الموظفين.
- تحسين سلسلة التوريد. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تبسيط عمليات سلسلة التوريد من خلال التنبؤ بالطلب وتحسين مستويات المخزون وتحسين اختيار الموردين.
- تخطيط الطريق. يستخدم مديرو سلسلة التوريد الذكاء الاصطناعي لإنشاء أكثر الطرق كفاءة للسائقين، مع مراعاة عوامل مثل حركة المرور والطلب من المستهلكين لتقليل التكاليف وأوقات التسليم.
- تحليل استخدام الموارد. يحلل الذكاء الاصطناعي بسرعة توافر الموارد واستخدامها، وتحديد الاختناقات المحتملة وضمان تركيز أعضاء الفريق على المهام ذات الأولوية العالية.
- تحسين كفاءة العمليات. من خلال تحليل مجموعات البيانات المعقدة، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد عدم الكفاءة في العمليات التجارية واقتراح التحسينات لتحسين الأداء.
من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحسين وتخصيص الموارد، يمكن للشركات تحسين الكفاءة التشغيلية واتخاذ قرارات الأعمال بشكل كبير عبر مختلف المجالات.
7. اكتشاف الاحتيال والوقاية منه
لقد حولت خوارزميات الذكاء الاصطناعي جهود اكتشاف الاحتيال والوقاية منه من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات لتحديد الشذوذ والأنماط المرتبطة بالأنشطة الاحتيالية.
إليك كيف يساعد الذكاء الاصطناعي صناع القرار في هذا المجال المهم:
- تحليل المعاملات في الوقت الفعلي. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي معالجة مليارات المعاملات في الوقت الفعلي، وتحديد الأنشطة المشبوهة بسرعة لمزيد من التحقيق.
- التعرف على الأنماط. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحديد أنماط معقدة من السلوك الاحتيالي والتي قد يكون من المستحيل على البشر اكتشافها يدويًا.
- اكتشاف الشذوذ. يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنشطة أو المعاملات غير العادية التي تنحرف عن الأنماط الطبيعية، مما يشير إلى الاحتيال المحتمل.
- النمذجة التنبؤية. من خلال تحليل البيانات التاريخية، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بمحاولات الاحتيال المستقبلية المحتملة، مما يسمح بتدابير الوقاية الاستباقية.
- التعلم التكيفي. تتعلم أنظمة اكتشاف الاحتيال بالذكاء الاصطناعي باستمرار من البيانات الجديدة، مما يحسن دقتها وفعاليتها بمرور الوقت.
على سبيل المثال، طورت شركة أمريكان إكسبريس نظامًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي يحلل مليارات المعاملات في الوقت الفعلي لتحديد أنماط النشاط الاحتيالي، مما يعزز بشكل كبير قدراتها على منع الاحتيال.
8. اتخاذ القرار المعرفي
تسهل تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل الحوسبة المعرفية والتعلم الآلي، عمليات اتخاذ قرارات الأعمال من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات والتعرف على الأنماط والتوصية بالحلول المثلى. وإليك كيف تعمل أنظمة اتخاذ القرار المعرفي على تعزيز مجالات مختلفة:
- التشخيص الطبي. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات المرضى والصور الطبية والأبحاث لمساعدة الأطباء في إجراء تشخيصات وخطط علاج أكثر دقة.
- التخطيط الاستراتيجي. في مجال الأعمال، يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة اتجاهات السوق وبيانات المنافسين والمقاييس الداخلية لاقتراح الاتجاهات والمبادرات الاستراتيجية.
- تقييم المخاطر. يمكن للأنظمة المعرفية تقييم عوامل الخطر المعقدة في التمويل والتأمين وغيرها من الصناعات لدعم اتخاذ قرارات أكثر استنارة.
- خدمة العملاء. يمكن للأنظمة المعرفية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل تفاعلات العملاء لتقديم الدعم والتوصيات الشخصية.
- البحث والتطوير. في المجالات العلمية، يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات لتحديد الأنماط واقتراح طرق جديدة للبحث.
ورغم أن هذه الرؤى التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي قيّمة، فمن الأهمية بمكان أن نتذكر أنها ينبغي أن تفيد عملية اتخاذ قرارات الأعمال بالأسلوب البشري وليس أن تحل محلها. وينبغي لصناع القرار أن يستخدموا حكمهم لتقييم التوصيات التي يولدها الذكاء الاصطناعي، والتحقق من الأخطاء أو التحيزات المحتملة في البيانات أو الخوارزميات.
أمثلة على الذكاء الاصطناعي في عملية اتخاذ قرارات الأعمال
دعنا نقدم بعض الشركات البارزة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل للمساعدة في عملية اتخاذ قرارات الأعمال:
- تستخدم Google نظام التعلم العميق لفهم مطالبات البحث بشكل أفضل وتوفير نتائج مخصصة.
- قامت IBM بتحسين عملية اتخاذ القرار لحل المشكلات المعقدة في جزء بسيط من الوقت الذي كانت تتطلبه في السابق. لقد وفر هذا الابتكار للعملاء الكثير من الوقت والمال.
- تعتقد Microsoft أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد الأفراد في مواجهة أكبر تحديات الحياة بسهولة. فلسفتهم هي أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يزود الناس بمجموعة أوسع من المعلومات، ولكن يجب على البشر في النهاية اتخاذ القرارات.
- تعمل Deloitte على إنشاء عمليات آلية تعمل على تحسين عملية اتخاذ القرار البشري من خلال التنبؤ بالنتائج المستقبلية ومحاكاتها.
- تدمج Salesforce الذكاء الاصطناعي لاكتساب المزيد من البصيرة في سلوك العملاء وأنماط الشراء. لقد حسنت الشركة عملية اتخاذ القرار من خلال التنبؤ باتجاهات المبيعات، مما يمكنها من الاستجابة بسرعة لسوق متغيرة باستمرار.
استغل قوة اتخاذ القرار للذكاء الاصطناعي مع منصة نفذلي
يمكن أن يؤدي إشراك الذكاء الاصطناعي في عملية اتخاذ قرارات الأعمال إلى تبسيط عملياتك وتحسين جودة قراراتك. ومع ذلك، لا يمكنك (ولا ينبغي لك) إزالة العنصر البشري من عملية اتخاذ القرار. ضع في اعتبارك أن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن تساعد في العملية، لكن تطبيقات الذكاء الاصطناعي ليست آلية يمكنها تكرار الحاجة إلى البصيرة والتمييز البشريين أو استبدالهما بالكامل.
ربما ترغب في الحصول على الدعم من محترف موهوب يتمتع بخبرة في مجال الذكاء الاصطناعي ويمكنه مساعدتك في مشروعك التالي. إذا كنت تبحث عن أفضل مهندسي الذكاء الاصطناعي، فتفضل بإلقاء نظرة على قاعدة بيانات المواهب المستقلة في منصة نفذلي. يمكنك أيضًا العثور على وظائف الذكاء الاصطناعي المفتوحة على المنصة إذا كنت تتطلع إلى استخدام مهارات الذكاء الاصطناعي لديك.
