ثورة في التحليلات: دور الذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال

يعد الذكاء الاصطناعي (AI) وذكاء الأعمال (BI) مجالين تكنولوجيين يوفران، عند دمجهما، مجموعة أدوات قوية لتحويل البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ وجعل البيانات في متناول الجميع. يتيح هذا التآزر للشركات التنقل عبر مساحات واسعة من البيانات بكفاءة، واتخاذ قرارات مستنيرة بسرعة.

يغطي هذا الدليل كل شيء بدءًا من دور الذكاء الاصطناعي وفوائده في ذكاء الأعمال وحتى الخطوات الأولى التي يمكنك القيام بها لدمج الذكاء الاصطناعي في عمليات ذكاء الأعمال لديك.

دور الذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال

مزايا الذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال للشركات

يُحدث تكامل الذكاء الاصطناعي وذكاء الأعمال (BI) ثورة في كيفية عمل الشركات، حيث يقدم العديد من المزايا التي تدفعها نحو ممارسات أعمال أكثر كفاءة واستنارة ومرونة. فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية التي يقدمها الذكاء الاصطناعي.

البيانات متاحة للمستخدمين غير التقنيين

إنه إلى حد بعيد أكبر تغيير أحدثه إدخال الذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال.

تقليديًا، كان على المسوقين وغيرهم من المتخصصين الذين ليس لديهم الخلفية التقنية الاعتماد بشكل كبير على محللي البيانات للبحث والتحليل، حيث كان التنقل في مجموعات وأدوات البيانات المعقدة خارج نطاقهم. ومع ذلك، يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير هذه الديناميكية، مما يضفي طابعًا ديمقراطيًا على الوصول إلى البيانات وتحليلها.

يقلل هذا النهج المصمم بشكل كبير من الاعتماد على فرق البيانات المتخصصة ويسمح باتخاذ قرارات أسرع وأكثر استقلالية في جميع المجالات. الذكاء الاصطناعي، في جوهره، يجعل البيانات أقل ارتباطًا بالأرقام وأكثر ارتباطًا بالقصص الثاقبة التي يمكن لكل عضو في الفريق قراءتها وفهمها، وبالتالي تعزيز الكفاءة الشاملة والقدرة الاستراتيجية للمؤسسة.

تعزيز دقة التنبؤ

تتفوق خوارزميات الذكاء الاصطناعي في التعرف على الأنماط، وغربلة البيانات التاريخية لتحديد الاتجاهات التي قد يتجاهلها البشر. تؤدي هذه القدرة إلى تنبؤات أكثر دقة حول تحركات السوق وسلوك العملاء ومتطلبات المخزون. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل أنماط الشراء الموسمية للتنبؤ بالطلب على المنتجات، وتمكين الشركات من تحسين مستويات مخزونها وتقليل الهدر.

الاستجابة السريعة لتغيرات السوق

إن السرعة التي يمكن بها لأنظمة الذكاء الاصطناعي معالجة البيانات وتحليلها تعني أن الشركات يمكنها الاستجابة لتغيرات السوق بشكل أسرع بكثير من ذي قبل. يمكن لأدوات ذكاء الأعمال المدعومة بالذكاء الاصطناعي مراقبة تدفقات البيانات في الوقت الفعلي من مصادر مختلفة، وتنبيه صناع القرار بالأحداث المهمة التي قد تؤثر على أعمالهم، مما يسمح بإجراء تعديلات استراتيجية سريعة.

الاتساق في اتخاذ القرار

يساعد الذكاء الاصطناعي في الحفاظ على الاتساق في عمليات صنع القرار. على عكس البشر، الذين قد يتأثرون بالتحيزات أو مستويات الأداء المتقلبة، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تقديم تحليلات وتوصيات ثابتة وموثوقة بناءً على البيانات التي يتم تغذيتها.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن للوحات المعلومات عرض البيانات بطريقة قابلة للتفسير، مما قد يؤدي إلى تفسيرات وقرارات مختلفة عبر الأقسام المختلفة. ومع ذلك، يقوم الذكاء الاصطناعي بمعالجة البيانات لتقديم إجابة واضحة، وضمان نتائج متسقة بغض النظر عمن يستعلم عن البيانات أو عدد المرات.

تقليل الخطأ البشري

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقلل بشكل كبير من الأخطاء البشرية. حتى أكثر المهنيين اجتهادًا وخبرة يمكن أن يرتكبوا الأخطاء، ولكن أنظمة الذكاء الاصطناعي، عندما يتم تصميمها وتنفيذها بشكل صحيح، تعمل بدرجة عالية من الدقة.

الأعمال واسعة النطاق تحتاج إلى الدعم

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم مجموعة واسعة من احتياجات الأعمال، بدءًا من أتمتة العمليات التجارية وتحليل البيانات للحصول على رؤى ووصولاً إلى إشراك العملاء والموظفين بشكل أكثر فعالية.

تعزيز الميزة التنافسية

يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال للشركات ميزة تنافسية. تتيح الأفكار المكتسبة من تحليلات الذكاء الاصطناعي للشركات القيام باستثمارات أكثر ذكاءً، وتحسين عملياتها، وتقديم تجارب أفضل للعملاء مقارنة بمنافسيها.

الذكاء الاصطناعي مقابل ذكاء الأعمال التقليدي

لقد كان ذكاء الأعمال تقليديا نهجا تحليليا بأثر رجعي، في حين يقدم الذكاء الاصطناعي بعدا تنبؤيا وتوجيهيا لتحليل البيانات. تستكشف هذه المقارنة الاختلافات الدقيقة بين الاثنين، وتسلط الضوء على كيفية خدمة كل منهما لأغراض فريدة في بيئة الأعمال.

التحليلات الوصفية: حجر الأساس للتحليلات الوصفية لذكاء الأعمال في ذكاء الأعمال

• التركيز: تحليل البيانات التاريخية
• الوظيفة: تقديم التقارير عن الأداء السابق
• الأدوات: التقارير القياسية ولوحات المعلومات وبطاقات الأداء
• النتيجة: نظرة ثاقبة للأنشطة التجارية الماضية

التحليلات التنبؤية: ميزة الذكاء الاصطناعي

• التركيز: النتائج والاتجاهات المستقبلية
• الوظيفة: التنبؤ وتحديد الاتجاه
• الأدوات: نماذج التعلم الآلي، واستخراج البيانات
• النتيجة: التنبؤات حول الأحداث المستقبلية

التحليلات الإرشادية: النهج الاستباقي للذكاء الاصطناعي

• التركيز: تقديم المشورة بشأن النتائج المحتملة
• الوظيفة: التوصية بالإجراءات بناءً على التوقعات
• الأدوات: خوارزميات المحاكاة، نماذج التحسين
• النتيجة: توصيات قابلة للتنفيذ لاتخاذ القرار

الطبيعة التكميلية لذكاء الأعمال والذكاء الاصطناعي

في حين أن ذكاء الأعمال التقليدي يوفر الأساس لفهم أداء الأعمال التاريخي، فإن الذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال يكمل ذلك من خلال تقديم البصيرة والتوجيه الاستراتيجي. إن دمج الذكاء الاصطناعي في ممارسات ذكاء الأعمال لا يحل محل الحاجة إلى الأساليب التقليدية، بل يعززها، مما يوفر رؤية أكثر شمولاً لكل من الأداء السابق والإمكانات المستقبلية.

التنفيذ الاستراتيجي للذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال

يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال خطة جيدة الصياغة، واختيار الأدوات المناسبة، والالتزام بسلامة البيانات. توضح الخطوات التالية كيفية التأكد من أن تطبيق الذكاء الاصطناعي لا يتكامل بسلاسة مع الأنظمة الحالية فحسب، بل يدفع أيضًا الأعمال إلى الأمام.

1. تقييم احتياجات العمل وأهدافه

الخطوة الأولى في تنفيذ الذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال هي إجراء تقييم شامل لاحتياجات العمل وأهدافه. إن فهم ما تهدف الشركة إلى تحقيقه باستخدام الذكاء الاصطناعي سيوجه عملية اختيار الأدوات وتصميم خطة التنفيذ.

فيما يلي أسئلة أساسية لتبسيط عملية صنع القرار:

• ما هي مشاكل العمل المحددة التي نهدف إلى حلها باستخدام الذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال؟ هل هي لتعزيز تحليل البيانات، أو تحسين دقة التنبؤ، أو أتمتة بعض عمليات ذكاء الأعمال؟
• ما هي مجالات أعمالنا التي يمكن أن تستفيد أكثر من تكامل الذكاء الاصطناعي؟ هل هناك أقسام أو وظائف معينة، مثل التسويق أو المبيعات أو العمليات، التي ستشهد تحسينات فورية؟
• ما نوع البيانات المتوفرة لدينا، وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحليلها؟ هل نتعامل مع كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة التي تتطلب قدرات معالجة متقدمة؟
• ما هي قدراتنا الحالية في مجال ذكاء الأعمال، وكيف يكملها الذكاء الاصطناعي أو يعززها؟ هل نتطلع إلى تعزيز أدوات ذكاء الأعمال الحالية باستخدام الذكاء الاصطناعي، أم أننا بحاجة إلى حل جديد يجمع بين الاثنين؟
• كيف سيتوافق الذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال مع استراتيجية أعمالنا الشاملة؟ هل يدعم التكامل الأهداف طويلة المدى مثل توسيع السوق أو تحسين تجربة العملاء أو خفض التكلفة؟
• ما هو عائد الاستثمار المتوقع من دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات ذكاء الأعمال لدينا؟ كيف نقيس النجاح، وما هي مؤشرات الأداء الرئيسية؟

اختيار أدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة

يعد اختيار أدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة أمرًا بالغ الأهمية. يقدم السوق مجموعة واسعة من حلول ذكاء الأعمال المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ولكل منها مجموعة من الميزات والقدرات الخاصة بها. يجب على الشركات اختيار الأدوات التي تتوافق مع متطلباتها المحددة، مثل تصور البيانات، أو التحليلات التنبؤية، أو معالجة اللغة الطبيعية.

ضمان جودة البيانات

تعتبر أنظمة الذكاء الاصطناعي جيدة بقدر جودة البيانات التي تعالجها. يعد ضمان الجودة العالية للبيانات أمرًا ضروريًا لنجاح الذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال. وهذا يعني إنشاء عمليات لجمع البيانات وتنظيفها وإدارتها للحفاظ على مجموعات بيانات دقيقة وحديثة.

دمج الذكاء الاصطناعي مع أنظمة ذكاء الأعمال الحالية

يعد التكامل تحديًا رئيسيًا عند تنفيذ الذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال. يجب أن تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة بسلاسة مع أنظمة ذكاء الأعمال الحالية والبنية التحتية للبيانات. وقد يتطلب ذلك خبرة فنية لضمان التوافق والحد الأدنى من تعطيل العمليات الجارية.

التدريب والتطوير

يحتاج الموظفون إلى التدريب على العمل مع أنظمة ذكاء الأعمال المعززة بالذكاء الاصطناعي. ولا يتضمن ذلك التدريب الفني فحسب، بل يشمل أيضًا تطوير فهم لكيفية مساهمة الذكاء الاصطناعي في تكملة عملية صنع القرار البشري.

يمكن أن يثير دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة ذكاء الأعمال عدة مخاوف:

• يشعر العديد من الموظفين بالقلق من أن أدوات الذكاء الاصطناعي قد تكون معقدة للغاية بحيث لا يمكن فهمها واستخدامها بفعالية. تأكد من أن أدوات الذكاء الاصطناعي المدمجة في نظام ذكاء الأعمال تتمتع بواجهات سهلة الاستخدام. تقديم دورات تدريبية شاملة تزيل الغموض عن الذكاء الاصطناعي للموظفين غير التقنيين.
• هناك خوف من أن الذكاء الاصطناعي قد يحل محل الحدس البشري والحكم، وهو أمر بالغ الأهمية في التسويق. التواصل بوضوح بأن الذكاء الاصطناعي يهدف إلى استكمال عملية صنع القرار البشرية، وليس استبدالها. اعرض كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز الحدس البشري من خلال الرؤى المستندة إلى البيانات.
• لمعالجة المخاوف بشأن الاستثمار المالي المطلوب لتنفيذ الذكاء الاصطناعي في أنظمة ذكاء الأعمال، قم بتسليط الضوء على المدخرات طويلة الأجل ومكاسب الكفاءة التي تفوق التكاليف الأولية.
• يعد الشك حول دقة وموثوقية الرؤى الناتجة عن الذكاء الاصطناعي مقارنة بالطرق التقليدية تحديًا شائعًا آخر. استخدم البرامج التجريبية لإثبات الدقة والقيمة المضافة للرؤى المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي.

المراقبة والتحسين المستمر

بعد التنفيذ، من المهم مراقبة أداء الذكاء الاصطناعي في أنظمة ذكاء الأعمال وإجراء التحسينات المستمرة. قد تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى التحسين، وتعديل العمليات لضمان حصول الشركة على أقصى قيمة من استثماراتها.

كيف يمكنك أن تبدأ؟

يقدم Improvado مساعد الذكاء الاصطناعي، وهو طريقة جديدة تمامًا لتحليل أداء التسويق. إنها منصة تشبه الدردشة حيث يمكنك طرح أي أسئلة متعلقة بالتحليلات باللغة الإنجليزية البسيطة والحصول على رؤى فورية. يقوم المساعد بترجمة أسئلتك إلى SQL ويستعلم عن مجموعة البيانات الخاصة بك لتزويدك بإجابة أو تقرير.

يمكنك أن تطلب من المساعد أي شيء مثل:

• أظهر كيف نواكب الإنفاق الإعلاني عبر المناطق الجغرافية المستهدفة.
• أرني أفضل 5 حملات حققت أعلى عائد استثمار في الربع الحالي.
• ما هي الحملات في Google وBing التي حصلت على أعلى تكلفة اكتساب (CPA) خلال آخر 90 يومًا؟
• قارن معدلات الإحالات الناجحة على "إعلانات Google" بين تشرين الأول (أكتوبر) وأيلول (سبتمبر) 2023.

هذه كلها أسئلة يطرحها المستخدمون الفعليون على مساعد الذكاء الاصطناعي.

بمجرد حصولك على إجابتك، يمكنك مواصلة محادثتك مع المساعد ومطالبته بتفسير النتائج أو تقديم المزيد من البيانات الدقيقة أو نصائح الحملة.

يتم تشغيل AI Assistant بواسطة نموذج لغة كبير مخصص (LLM) مشابه لـ ChatGPT وتقنية تحويل النص إلى SQL التي تمكن المساعد من ترجمة اللغة الإنجليزية للاستعلام عن بياناتك وتقديم رؤى.

مثل هذا النهج في تحليل بيانات التسويق يقلل بشكل كبير من الحاجة إلى الاستعلامات والترميز المعقد، مما يجعل الوصول إلى البيانات أكثر سهولة للمستخدمين غير التقنيين.

أسئلة مكررة