كيف يساعد الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي في تقليل التكاليف وإثراء تجربة المستهلك؟

مرحبًا بك في عالم الذكاء الاصطناعي (AI) ، حيث تتعلم الآلات من التجربة ويمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) على تحويل كيفية عمل الشركات من خلال تمكينها من أتمتة العمليات والتنبؤ بالنتائج وتحسين عملية صنع القرار. وفقًا لتقرير صادر عن مؤسسة Gartner ، من المتوقع أن ينمو سوق خدمات الذكاء الاصطناعي العالمي بنسبة 26٪ في عام 2021 ليصل إلى 327.5 مليار دولار.

يشير الذكاء الاصطناعي إلى قدرة الآلات على محاكاة العمليات الإدراكية البشرية مثل التعلم والاستدلال والتصحيح الذاتي. على العكس من ذلك ، فإن ML هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على آلات التدريب للتعرف على الأنماط في البيانات وإجراء التنبؤات بناءً على تلك البيانات. يتمتع كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي معًا بالقدرة على خفض التكاليف وتحسين الكفاءة وإثراء تجارب المستهلك.

في مشهد الأعمال شديد التنافسية اليوم ، أصبح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أدوات أساسية للبقاء في الطليعة. من الرعاية الصحية إلى التمويل ، ومن البيع بالتجزئة إلى التصنيع ، يدفع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الابتكار ، وتحسين مشاركة العملاء ، وخلق فرص عمل جديدة. في الواقع ، وفقًا لدراسة أجرتها شركة PwC ، من المتوقع أن يضيف الذكاء الاصطناعي 15.7 تريليون دولار إلى الاقتصاد العالمي بحلول عام 2030.

لذا ، إذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول كيفية مساعدة الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة في تقليل التكاليف وإثراء تجربة المستهلك ودفع نمو الأعمال ، فاقرأ! في هذه المدونة ، سوف نستكشف كيف يقوم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بتحويل العمليات التجارية الحديثة وكيف يمكنك الاستفادة من هذه التقنيات للبقاء في صدارة المنافسة.

كيف يساعد الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي في تقليل التكاليف؟

هل سئمت من نفقات عملك التي تخرج عن نطاق السيطرة؟ هل تبحث عن طرق لخفض التكاليف مع زيادة الكفاءة؟ لا تنظر إلى أبعد من الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). أحدثت هذه التقنيات ثورة في عمليات الشركات ، حيث وفرت فرصًا لا حصر لها لخفض التكاليف وتحسينها.

دعنا نلقي نظرة فاحصة على بعض كيف يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة في تقليل التكاليف:

أتمتة المهام المتكررة

تتمثل إحدى الفوائد الأساسية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في قدرتها على أتمتة المهام المتكررة. وهذا يشمل كل شيء من إدخال البيانات إلى خدمة العملاء ، وتحرير موظفيك للتركيز على المهام ذات المستوى الأعلى التي تتطلب التفكير النقدي والإبداع. وفقًا لتقرير صادر عن McKinsey ، يمكن أن توفر الأتمتة للشركات ما يصل إلى 6.7 تريليون دولار سنويًا بحلول عام 2025.

الصيانة التنبؤية واكتشاف الأعطال

يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أيضًا التنبؤ بأعطال المعدات قبل حدوثها ، مما يسمح بالصيانة الاستباقية وتقليل وقت التوقف عن العمل. يمكن أن يؤدي ذلك إلى توفير كبير في التكلفة ، حيث يمكن أن تكلف فترات التوقف غير المجدولة الشركات ما يصل إلى 260،000 دولار في الساعة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لخوارزميات تعلم الآلة اكتشاف الحالات الشاذة في البيانات ، مثل الارتفاع المفاجئ في استخدام الطاقة ، مما يشير إلى أعطال محتملة في المعدات.

تحسين إدارة المخزون وسلسلة التوريد:

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الشركات على تحسين إدارة المخزون وسلسلة التوريد من خلال التنبؤ بالطلب وتحليل أداء الموردين وتحديد مجالات التحسين. يمكن أن يؤدي ذلك إلى انخفاض تكاليف المخزون ، وتقليل المهل الزمنية ، وتحسين رضا العملاء. وفقًا لدراسة أجرتها Capgemini ، يمكن أن يؤدي تحسين سلسلة التوريد باستخدام الذكاء الاصطناعي إلى توفير التكاليف بنسبة تصل إلى 30٪.

التسعير الشخصي والتسعير الديناميكي

يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أيضًا تنفيذ استراتيجيات تسعير مخصصة ، وتخصيص الأسعار للعملاء الفرديين بناءً على سلوك الشراء والتفضيلات. يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة الإيرادات مع تحسين ولاء العملاء أيضًا. يمكن للتسعير الديناميكي ، المعدل في الوقت الفعلي بناءً على العرض والطلب ، أن يزيد الربحية أيضًا. وجدت دراسة أجرتها McKinsey أن التسعير الديناميكي يمكن أن يزيد الإيرادات بنسبة تصل إلى 10٪.

في الختام ، يوفر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فرصًا لا حصر لها لتخفيض التكاليف وتحسينها. يمكن للشركات تحقيق وفورات كبيرة في التكاليف من خلال أتمتة المهام المتكررة ، والتنبؤ بفشل المعدات ، وتحسين إدارة المخزون وسلسلة التوريد ، وتنفيذ استراتيجيات تسعير مخصصة وديناميكية مع تحسين الكفاءة ورضا العملاء.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي على إثراء تجربة المستهلك؟

بصفتك صاحب عمل ، فأنت تعلم أن توفير تجربة عملاء رائعة هو مفتاح النجاح. باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) ، يمكنك نقل تجربة العملاء إلى المستوى التالي. يمكن أن تساعدك هذه التقنيات على فهم عملائك بشكل أفضل ، وتوقع احتياجاتهم ، وتقديم تجارب مخصصة تجعلهم يعودون للمزيد.

فيما يلي بعض الطرق التي يمكن للذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة من خلالها إثراء تجربة المستهلك:

توصيات وإعلانات مخصصة

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحليل بيانات العملاء ، مثل سجل الشراء وسلوك التصفح ، لتقديم توصيات منتجات مخصصة وإعلانات مستهدفة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين تجربة العميل من خلال تقليل الوقت والجهد اللازمين للعثور على المنتجات المطلوبة. وفقًا لدراسة أجرتها Accenture ، من المرجح أن يشتري 75٪ من المستهلكين من بائع تجزئة يتعرف عليهم بالاسم ، ويوصي بالخيارات بناءً على عمليات الشراء السابقة ، أو يعرف تاريخ الشراء.

خدمة عملاء محسّنة من خلال روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية

يمكن لخدمات روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمساعدين الافتراضيين تزويد العملاء بدعم سريع وفعال على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. يمكن أن تساعد هذه الأدوات في الإجابة عن الأسئلة الشائعة وتقديم توصيات بشأن المنتجات وحتى معالجة الطلبات. وفقًا لدراسة أجرتها Juniper Research ، من المتوقع أن توفر روبوتات الدردشة الذكية للشركات 8 مليارات دولار سنويًا بحلول عام 2022.

التحليلات التنبؤية وتحليل سلوك العملاء

يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحليل بيانات العملاء للتنبؤ بالسلوك المستقبلي ، مثل الوقت الذي يُحتمل فيه أن يقوم العميل بعملية شراء أو يكون معرضًا لخطر الاضطراب. يمكن أن يسمح ذلك للشركات بالاحتفاظ بالعملاء وتحسين تجربة العملاء بشكل استباقي. على سبيل المثال ، تستخدم أمازون التحليلات التنبؤية لتوقع المنتجات التي من المرجح أن يشتريها العملاء بعد ذلك ويمكنهم حتى شحنها قبل تقديم طلب.

تحسين تصميم المنتج وتطويره

يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أيضًا تحسين تصميم المنتج وتطويره ، مما يضمن تلبية المنتجات لاحتياجات العملاء وتفضيلاتهم. على سبيل المثال ، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل تعليقات العملاء ومراجعاتهم لتحديد مجالات التحسين أو حتى إنشاء مفاهيم التصميم بناءً على تفضيلات العملاء.

يوفر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إمكانيات لا حصر لها لتحسين تجربة العملاء. من خلال تقديم توصيات وإعلانات مخصصة ، وتحسين خدمة العملاء من خلال روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين ، واستخدام التحليلات التنبؤية لتوقع سلوك العملاء ، وتحسين تصميم المنتجات وتطويرها ، يمكن للشركات إنشاء عملاء مخلصين يواصلون العودة للمزيد.

دراسات حالة للشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة لتقليل التكاليف وإثراء تجربة المستهلك

لم يعد الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة مجرد كلمة طنانة ولكنه عنصر حيوي في العمليات التجارية الحديثة. تستخدم الشركات في جميع أنحاء العالم هذه التقنيات لتقليل التكاليف وإثراء تجربة المستهلك. فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام بعض أكبر العلامات التجارية في العالم للذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة لتحقيق هذه الأهداف:

أمازون: تعد أمازون واحدة من رواد الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة في عالم الأعمال.تستخدم الشركة خوارزميات الذكاء الاصطناعي لسنوات لتحسين تجربة العملاء ، مع ميزات مثل توصيات المنتج ونتائج البحث المخصصة وحتى تسليم الطائرات بدون طيار. بالإضافة إلى ذلك ، نفذت أمازون مستودعات تعمل بالذكاء الاصطناعي ، والتي تستخدم الروبوتات ورؤية الكمبيوتر لتحسين عملية الانتقاء والتعبئة. وقد ساعد هذا Amazon على تقليل تكاليف التنفيذ بنسبة 20٪.

Uber: Uber هي شركة أخرى تعتمد بشكل كبير على AI / ML.يستخدم عملاق خدمات النقل هذه التقنيات لتحسين خوارزمية التسعير الخاصة به ، والتي تأخذ في الاعتبار عوامل مثل الطلب وحركة المرور والمسافة لتحديد الأسعار. بالإضافة إلى ذلك ، تستخدم أوبر التعلم الآلي للتنبؤ بطلب الراكب وتوافر السائق ، مما يسمح بمطابقة أكثر كفاءة وتقليل أوقات الانتظار. وقد ساعد هذا أوبر في توفير أكثر من 20 مليون دولار سنويًا من تكاليف التشغيل.

Netflix: تشتهر Netflix بنهجها في إنشاء المحتوى المستند إلى البيانات وتنظيمه.تستخدم الشركة AI / ML لتحليل بيانات المستخدم وتقديم توصيات مخصصة للأفلام والبرامج التلفزيونية. بالإضافة إلى ذلك ، تستخدم Netflix خوارزميات التعلم الآلي لتحسين عملية تشفير الفيديو ، مما يؤدي إلى أوقات تدفق أسرع وتقليل تكاليف النطاق الترددي. وقد ساعد هذا Netflix على توفير أكثر من مليار دولار من تكاليف النطاق الترددي سنويًا.

ستاربكس: ستاربكس تستخدم الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي لتحسين تجربة العملاء في متاجرها.قامت الشركة بتطبيق مساعد افتراضي يعمل بالذكاء الاصطناعي لتلقي طلبات العملاء والإجابة على الأسئلة عبر الصوت أو الرسائل النصية. بالإضافة إلى ذلك ، تستخدم ستاربكس التحليلات التنبؤية لتحسين إدارة المخزون وتقليل الهدر. وقد ساعد ذلك الشركة في تقليل هدر الطعام بنسبة 33٪.

توضح دراسات الحالة هذه مجموعة واسعة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة في العمليات التجارية الحديثة. من تحسين خوارزميات التسعير إلى تحسين إدارة المخزون ، تساعد هذه التقنيات الشركات على تقليل التكاليف وإثراء تجربة العملاء. مع تطور الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي ، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من حالات الاستخدام المبتكرة.

التحديات والعيوب المحتملة لتطبيق الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة

في حين أن للذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة العديد من الفوائد للشركات ، فإنه يطرح أيضًا تحديات كبيرة وعيوبًا محتملة يجب معالجتها. دعنا نلقي نظرة فاحصة على بعض الجوانب السلبية المحتملة لتطبيق AI / ML:

الاعتبارات الأخلاقية والتحيزات

واحدة من أكبر المخاوف المتعلقة بالذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة هي إمكانية الاعتبارات الأخلاقية والتحيزات. أنظمة الذكاء الاصطناعي غير متحيزة مثل البيانات التي تدربها. إذا كانت البيانات متحيزة أو غير كاملة ، فقد يتخذ نظام الذكاء الاصطناعي قرارات متحيزة ، مما يؤدي إلى التمييز أو الاعتبارات الأخلاقية الأخرى. على سبيل المثال ، أُجبرت أمازون على إلغاء أداة التوظيف بالذكاء الاصطناعي بعد أن تبين أنها متحيزة ضد المرشحات.

النزوح الوظيفي

عيب آخر محتمل للذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة هو إزاحة الوظيفة. في حين أن هذه التقنيات يمكنها أتمتة المهام المتكررة والدنيوية ، إلا أنها يمكن أن تحل محل العاملين البشريين. في الولايات المتحدة وحدها ، تشير التقديرات إلى أن الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة يمكن أن يحل ما يصل إلى 16٪ من الوظائف بحلول عام 2028. وقد يؤدي ذلك إلى عواقب اجتماعية واقتصادية كبيرة ، بما في ذلك البطالة وعدم المساواة في الدخل.

مخاوف تتعلق بأمن البيانات والخصوصية

أخيرًا ، ترتبط مخاوف تتعلق بأمان البيانات والخصوصية بالذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة. تتطلب هذه التقنيات كميات هائلة من البيانات لتعمل بشكل صحيح ، وغالبًا ما تحتوي على معلومات شخصية حساسة. إذا تم اختراق هذه البيانات ، فقد يؤدي ذلك إلى انتهاكات وانتهاكات كبيرة للخصوصية. على سبيل المثال ، أدى خرق بيانات Equifax في عام 2017 إلى اختراق البيانات الشخصية لأكثر من 147 مليون فرد.

بينما يوفر الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي العديد من الفوائد للشركات ، إلا أنه يطرح تحديات كبيرة وعيوبًا محتملة يجب معالجتها. يجب أن تضع الشركات في اعتبارها هذه المخاوف وتعمل على التخفيف منها أثناء تنفيذ هذه التقنيات. فقط من خلال معالجة هذه التحديات يمكننا ضمان استخدام الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة إلى أقصى إمكاناته مع تقليل تأثيره السلبي على المجتمع.

شيء صغير

الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة أداة قوية يمكن أن تفيد الشركات بشكل كبير. من خفض التكاليف إلى إثراء تجارب المستهلك ، يمتلك الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة القدرة على تغيير الطريقة التي نعيش ونعمل بها. يمكن للشركات أن تعمل بكفاءة أكبر وتوفر خدمة عملاء أفضل من خلال أتمتة المهام المتكررة ، وتحسين إدارة سلسلة التوريد ، وتخصيص التسعير والتوصيات.

علاوة على ذلك ، تتقدم تقنية الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي بوتيرة مذهلة ، وهناك الكثير من الإمكانات للنمو والابتكار في المستقبل. مع تطور الخوارزميات الجديدة ، وزيادة قوة الحوسبة ، وتقنيات التعلم الآلي الأكثر تقدمًا ، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من الاختراقات المهمة في الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة في السنوات القادمة.

ومع ذلك ، من المهم أن ندرك أن هناك أيضًا تحديات وعيوب محتملة مرتبطة بتنفيذ الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة ، بما في ذلك الاعتبارات الأخلاقية والتحيزات ، واستبدال الوظائف ، وأمن البيانات ومخاوف الخصوصية. لذلك ، من الضروري التعامل مع تنفيذ الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة بحذر واتخاذ تدابير استباقية للتخفيف من هذه المخاطر.

في الختام ، يتمتع الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي بالقدرة على إحداث ثورة في الطريقة التي نعيش ونعمل بها ، ولكن الأمر متروك لنا للتأكد من أننا نستخدم هذه التقنيات بمسؤولية وأخلاقية لتعظيم فوائدها مع تقليل آثارها السلبية على المجتمع.

دعوة للعمل!