أهم 5 تحديات للذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية والبيع بالتجزئة

يعد الذكاء الاصطناعي بإحداث تحول في تجارة التجزئة والتجارة الإلكترونية من خلال المساعدة في تخصيص رحلة العميل، وإنشاء تجارب غامرة، وتبسيط الوظائف الأساسية مثل إدارة المخزون.

ومع ذلك، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل فعال لا يخلو من نصيبه من التحديات التي تواجه العلامات التجارية. فيما يلي بعض أهم العقبات:

1. بيانات سيئة أو غير كافية
2. المخاطر الأمنية والمخاوف الأخلاقية
3. عدم ثقة العملاء
4. التكامل مع الأنظمة الحالية
5. نقص مهارات الذكاء الاصطناعي

دعونا نتفحص هذه التحديات والطرق التي يمكن لتجار التجزئة التغلب عليها.

ليس ذكيًا جدًا: ضعف البيانات في الذكاء الاصطناعي

يعتمد الذكاء الاصطناعي على بيانات عالية الجودة ويمكن الوصول إليها. تضمن البيانات الجيدة فعالية الذكاء الاصطناعي في أنظمة البيع بالتجزئة بدءًا من تحليلات العملاء وخدمات المستودعات والتنفيذ والتسليم - فهي حجر الزاوية للحصول على رؤى وتوقعات دقيقة.

إحدى أهم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال البيع بالتجزئة هي تشكيل رحلات العملاء المخصصة متعددة القنوات. من خلال تحليل سلوك العملاء وتفضيلاتهم عبر قنوات مختلفة - سواء عبر الإنترنت أو دون الاتصال بالإنترنت - يمكن للذكاء الاصطناعي توفير تجربة سلسة ومصممة خصيصًا لكل عميل.

يعد الذكاء الاصطناعي أيضًا أداة فعالة لأبحاث المنافسين. يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل استراتيجيات تسعير المنافسين وعروض المنتجات وأساليب التسويق فهمًا أكثر شمولاً للسوق ويحدد مجالات التمايز والمزايا.

ومع ذلك، فإن فعالية أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه ترتبط ارتباطًا جوهريًا بجودة وتوافر البيانات التي تتغذى عليها. إذا كانت البيانات سيئة أو غير دقيقة أو متفرقة، فستكون رؤى الذكاء الاصطناعي معيبة أو غير كاملة.

نجحت شركة أمازون العملاقة عبر الإنترنت في تسخير قوة البيانات عالية الجودة لدفع محركات التوصيات الخاصة بها، وتقديم اقتراحات منتجات مخصصة لتعزيز رضا العملاء وزيادة المبيعات.

للحفاظ على تدفق ثابت من البيانات الموثوقة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، يجب على الشركات الاستثمار في البنية التحتية القوية للبيانات، وإعطاء الأولوية لتنفيذ سياسات حوكمة البيانات الصارمة، ونشر أدوات تنظيف البيانات.

تساعد هذه الخطوات على ضمان أن البيانات التي تم جمعها ليست ذات جودة عالية فحسب، ولكنها أيضًا متاحة بسهولة للعمليات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

المخاطر الأمنية والاعتبارات الأخلاقية

يأتي تنفيذ الذكاء الاصطناعي مع العديد من المخاوف الأمنية والاعتبارات الأخلاقية. فيما يلي المخاطر الأكثر شيوعًا:

1. مخاطر الامتثال: قد يؤدي عدم الالتزام بلوائح خصوصية البيانات إلى فرض عقوبات قانونية والإضرار بسمعة الشركة.
2. مخاطر اختراق البيانات: هناك احتمالية لتسريب معلومات حساسة للعملاء، مما قد يؤدي إلى خسائر مالية والإضرار بشدة بثقة العملاء.
3. اتخاذ القرارات المتحيزة: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يديم التمييز إذا تم تدريبه على البيانات المتحيزة، مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة وقضايا قانونية محتملة.
4. الافتقار إلى الشفافية: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الغامضة أن تجعل من الصعب فهم عمليات صنع القرار، مما يؤدي إلى تآكل ثقة العملاء وأصحاب المصلحة.
5. المخاوف الأخلاقية: يمكن أن تؤدي المشكلات المتعلقة بالخصوصية والموافقة والإجراءات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي إلى حدوث انفصال بين الشركة وعملائها أو موظفيها.

تتطلب معالجة هذه المشكلات من الشركات اتخاذ خطوات نشطة، ولكل منها فائدتها المقابلة:

• يمكن أن تساعد المراجعات المنتظمة لممارسات البيانات والاستثمار في برامج الامتثال للخصوصية الشركات على تجنب المشكلات القانونية وبناء الثقة مع العملاء.
• لا تعمل التدابير الأمنية القوية للبيانات على حماية العملاء فحسب، بل تحمي الشركات أيضًا من الأضرار المالية وأضرار السمعة.
• يمكن أن يؤدي ضمان التنوع في مجموعات البيانات وتنفيذ تقنيات الكشف عن التحيز إلى نتائج أكثر عدالة وتحسين تجربة العملاء.
• إن توفير نظرة ثاقبة حول كيفية اتخاذ الذكاء الاصطناعي للقرارات يمكن أن يوفر الشفافية لبناء الثقة وتسهيل إصلاح الأخطاء.
• يمكن لعمليات التدقيق الأخلاقية المنتظمة ووضع المبادئ التوجيهية الأخلاقية مواءمة عمليات الذكاء الاصطناعي مع قيم الشركة، مما يعزز سمعة العلامة التجارية.

التغلب على مشاكل قبول العملاء والثقة

قد يكون تجار التجزئة حريصين على استخدام الذكاء الاصطناعي، لكن هذا لا يعني أن كل العملاء يرحبون به. البعض مشبوه، لسبب وجيه (انظر أعلاه). قد لا يشعر الآخرون بسعادة غامرة إزاء احتمال التعامل مع الروبوتات طوال الوقت.

تقدم Stitch Fix، وهي خدمة تصميم شخصية عبر الإنترنت، مثالاً لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح وكسب ثقة العملاء. تعلن الشركة بشكل علني عن كيفية استخدامها للذكاء الاصطناعي وبيانات العملاء لدفع الخدمة المخصصة.

يعد Stitch Fix أيضًا رائعًا في السير على الخط الدقيق بين استخدام البيانات لاقتراح المنتجات وحماية معلومات العملاء، مما يعزز الثقة بشكل أكبر.

لتعزيز ثقة العملاء وقبولهم، يجب على الشركات مراعاة الخطوات التالية:

• تعزيز الشفافية في عمليات الذكاء الاصطناعي من خلال إعلام العملاء بكيفية عمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي وكيفية استخدام بياناتهم.
• ضمان خصوصية بيانات العملاء من خلال تطبيق أنظمة تخزين البيانات الآمنة والتشفير القوي للبيانات،
• بناء أنظمة وحلول موثوقة للذكاء الاصطناعي ؛ يمكن أن تضمن اختبارات النظام وتحديثاته المنتظمة عمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل متسق ودقيق.
• قم بإبلاغ العملاء بانتظام حول تطورات الذكاء الاصطناعي وفوائدها.
• اطلب تعليقات العملاء حول أنظمة الذكاء الاصطناعي وقم بإجراء التعديلات اللازمة بناءً على ردودهم.

جعل الذكاء الاصطناعي يعمل مع الأنظمة والعمليات الحالية

قد يكون دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي مع البنية التحتية الحالية أمرًا معقدًا وصعبًا. يُعد دمج الذكاء الاصطناعي الناجح من أمازون في عمليات المستودعات بمثابة دراسة حالة شاملة.

تتطلب عمليات المستودعات الضخمة في أمازون مستويات عالية من الكفاءة والدقة. يستخدم عملاق البيع بالتجزئة الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لفرز الطرود والتعامل معها، بينما تتنبأ خوارزميات الذكاء الاصطناعي بالطلب على المخزون، مما يؤدي إلى تحسين نظام إدارة المخزون الخاص بها. يعمل الذكاء الاصطناعي أيضًا على تشغيل متاجر Amazon Go، حيث تعمل تقنيات الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق على تتبع ما يختاره العملاء من الرفوف وما يشترونه.

كان أحد التحديات الرئيسية التي واجهتها أمازون هو الحاجة إلى تدريب مكثف للموظفين على التفاعل مع الروبوتات والأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. وتحتاج الشركة أيضًا إلى تحديث بروتوكولات السلامة لمنع وقوع حوادث تشمل البشر والروبوتات. عالجت أمازون هذه المشكلات من خلال التدريب ومن خلال دمج ميزات السلامة في الروبوتات الخاصة بها، مثل أنظمة تجنب العوائق.

بعد تكامل الذكاء الاصطناعي، شهدت أمازون زيادة في الكفاءة في عمليات المستودعات الخاصة بها، مما أدى إلى توفير التكاليف وتحسين رضا العملاء بسبب أوقات التسليم الأسرع.

سد فجوة المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي

إن الطلب المتزايد على مهارات الذكاء الاصطناعي يفوق العرض، مما يخلق فجوة في المواهب في الصناعة. ومع ذلك، هناك طرق يمكن للشركات من خلالها معالجة هذه المشكلة.

• الارتقاء بالمهارات . عندما يتسلح أعضاء الفريق الحاليون بمهارات الذكاء الاصطناعي، والذين هم بالفعل على دراية بعمليات الشركة وثقافتها، يمكن أن يثبتوا أنهم لا يقدرون بثمن.
• ومن الممكن أن تؤدي الشراكة مع المؤسسات الأكاديمية إلى تدفق جديد لمواهب الذكاء الاصطناعي. ومن خلال رعاية المختبرات، أو تقديم التدريب الداخلي، أو إنشاء المنح الدراسية، يمكن للشركات جذب الخريجين الواعدين من برامج الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات.
• تعد تنمية ثقافة عمل شاملة ومرنة ومبتكرة أمرًا أساسيًا لجذب المتخصصين في مجال الذكاء الاصطناعي والاحتفاظ بهم.
• كما يمكن أن يؤدي تبني العمل عن بعد إلى توسيع مجموعة المواهب بشكل كبير، مما يسمح للشركات بالاستفادة من الخبرة العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي، وتعزيز التنوع والابتكار.

مستقبل الذكاء الاصطناعي وتجارة التجزئة

على الرغم من التحديات التي تواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية وصناعة التجزئة، إلا أن المكافآت كبيرة.

إن الشركات التي تنجح في التغلب على هذه التحديات تتطلع إلى كفاءة غير مسبوقة؛ سيكونون أيضًا قادرين على تقديم تجارب مخصصة للغاية للعملاء. سيكون الاستمرار في استكشاف الذكاء الاصطناعي واعتماده أمرًا أساسيًا للحفاظ على الميزة التنافسية في هذا القطاع سريع التطور.