تحديد الهدف
من أين تبدأ في تنفيذ الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية لشركتك. قد يبدو الأمر غريبا ، فنحن بحاجة إلى البدء من النهاية ، أي من خلال تحديد الهدف النهائي الذي نريد تحقيقه. يمكن أن يكون هذا زيادة في المبيعات ، أو زيادة في متوسط الاستلام ، أو انخفاض في التكاليف ، أو تقليل الأخطاء ، أو تسريع العمليات.
في المؤسسات الصناعية ، غالبا ما تتم أتمتة العمليات المتعلقة بالخدمات المعرفية من خلال المراقبة بالفيديو الذكية (بما في ذلك كاميرات الأشعة تحت الحمراء وأجهزة التصوير الحراري وما إلى ذلك.). يتيح لك ذلك تقليل النسبة المئوية للعيوب في المنتجات النهائية وزيادة السلامة وأتمتة عدد من العمليات.
تغيير الثقافة
تتطلب أي عملية تنطوي على الذكاء الاصطناعي الكثير من البيانات. كمية كبيرة جدا من البيانات. ليس سرا أن الذكاء الاصطناعي ظهر منذ أكثر من 50 عاما ، والأساس الرياضي للتعلم الآلي عمره أكثر من 100 عام. ومع ذلك ، أصبح من الممكن الآن فقط تطبيقها بفعالية. السبب يكمن إلى حد كبير في حقيقة أنه على مدى السنوات ال 10 الماضية تمكنا من تجميع كمية كافية من البيانات في شكل النصوص والصور وصور الفيديو ، وإدارة علاقات العملاء وسجلات تخطيط موارد المؤسسات ، ومؤشرات استشعار القياس عن بعد. يتطلب جمع البيانات وتخزينها ثقافة معينة للعمل مع البيانات. في جميع مراحل عملية الأعمال ، يجب على كل موظف أن يفهم أن جميع المعلومات الواردة والصادرة ذات قيمة لمزيد من التحليل والتنبؤ. هذا ليس واضحا للكثيرين ، لذلك يجب إيلاء الاهتمام لغرس في كل موظف عادة جمع وتخزين المواد بعناية.
جمع البيانات وإعدادها
في إعداد البيانات ، تتميز عملية إيتل (استخراج ، تحويل ، تحميل) ، وهي تقنية لاستخراج البيانات من مصادر مختلفة ، وتحويلها إلى تنسيق مناسب للتحليل ، وتحميلها إلى مستودع البيانات النهائي. في الثقافة الرقمية ، إيتل يلعب دورا رئيسيا ، لأنه يسمح لك لدمج البيانات من مصادر متنوعة ، وضمان اتساقها وسهولة الوصول إليها لمزيد من التحليل. بدون عملية إيتل موثوقة ، من المستحيل توفير المستوى اللازم من البيانات لاتخاذ قرارات تجارية مستنيرة وأتمتة العمليات التجارية.
في إدارة العمليات التجارية ، على سبيل المثال ، في التسويق ، قد تتضمن عملية إيتل عدة خطوات رئيسية.
خلال مرحلة الاستخراج ، يتم جمع البيانات من مصادر مختلفة مثل أنظمة إدارة علاقات العملاء ومنصات الوسائط الاجتماعية وتحليلات الويب وأدوات التسويق الأخرى. ثم ، في مرحلة التحويل ، يتم تنظيف البيانات من التكرارات ، وتطبيع وتجميعها للحصول على عرض موحد للعملاء والحملات التسويقية. أخيرا ، في مرحلة التحميل ، يتم تحميل البيانات المحولة إلى مستودع تحليلي أو منصة ذكاء أعمال ، حيث يمكن استخدامها لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي.
المحاكاة
تبدأ مرحلة النمذجة في إدارة العمليات التجارية بتحليل أولي للبيانات أثناء جمعها وإعدادها.
في هذه المرحلة ، يتم دراسة الهيكل ، ويتم تحديد الإغفالات والشذوذ والارتباطات. عندما تكون البيانات الأولية غير كافية للتدريب ، أو تحتوي على فجوات وضوضاء كبيرة ، يمكن نمذجة البيانات الاصطناعية. بعد هذه المرحلة ، ننتقل إلى اختيار خوارزميات التعلم الآلي المناسبة. يعتمد اختيار الخوارزميات على طبيعة المهمة: التصنيف ، الانحدار ، التجميع ، إلخ. على سبيل المثال ، يمكن استخدام الانحدار الخطي أو السلاسل الزمنية أو الشبكات العصبية للتنبؤ بالطلب.
يعد تحديد خط الأساس ومقارنة النماذج وتكوين المعلمات الفائقة الخطوات الرئيسية التالية في النمذجة. يعمل خط الأساس كنقطة انطلاق تتم مقارنة النماذج اللاحقة بها ، وعادة ما يكون نموذجا بسيطا بأداء أساسي. مقارنة النماذج هي عملية تقييم ومقارنة أداء النماذج أو الخوارزميات المختلفة لاختيار أفضلها. يمكن أن يؤدي تكوين المعلمات الفائقة بشكل فعال إلى تحسين أداء النموذج المحدد بشكل كبير. ويشمل تحسين المعلمات التي لم يتم تدريبها بشكل مباشر ، مثل عدد الأشجار في غابة عشوائية أو معدل التعلم في الشبكة العصبية ، والتي يمكن أن تحسن بشكل كبير من أداء النموذج.
نموذج التدريب
بعد النمذجة ، يبدأ بتقسيم البيانات إلى تدريب (تدريب) ، والتحقق من الصحة (التحقق من الصحة) ومجموعات الاختبار. أولا ، يتم تدريب النموذج على بيانات التدريب مع ضبط المعلمة الفائقة وتحسين المعلمة ، ثم يتم اختباره على بيانات التحقق من الصحة لتقييم وضبط المعلمات الفائقة. بعد تحقيق أداء مقبول ، يتم اختبار النموذج على بيانات الاختبار. يبدأ اختبار النموذج بالتحقق من صحته على عينة اختبار لم يتم استخدامها في مرحلة التدريب. يعد ذلك ضروريا لتقييم الأداء الفعلي للنموذج بناء على البيانات الجديدة. يسمح لك الاختبار بتحديد المشكلات مثل التجهيز الزائد أو نقص التجهيز. إذا أظهر النموذج نتائج مرضية ، فيمكن دمجه في سير العمل.
تستمر العملية التكرارية مع إعادة التدريب وإعادة الاختبار حتى يصبح النموذج جاهزا للاستخدام. أثناء تشغيل النموذج ، يتم أيضا تقييم أدائه بشكل دوري ، وإذا لزم الأمر ، يتم تحديث النموذج أو إعادة تدريبه على بيانات جديدة للحفاظ على فعاليته. تعد إعادة تدريب النماذج وإعادة اختبارها في إدارة عمليات الأعمال أمرا بالغ الأهمية نظرا للطبيعة الاحتمالية لهذه النماذج وتعرضها لمخاطر مختلفة مثل التغيرات في ظروف السوق وتفضيلات المستهلك والابتكارات التكنولوجية. تعتبر عمليات إعادة التدريب وإعادة الاختبار ضرورية أيضا لإنشاء أنظمة تعلم آلي موثوقة يمكنها تحمل التهديدات المعقدة والتكيفية في مجال أمن المعلومات.
تنفيذ منظمة العفو الدولية
يمكن تقسيم تطبيق الذكاء الاصطناعي إلى ثلاث طرق للتنفيذ. يتضمن النهج الأول تطوير البرمجيات ، حيث تقوم الشركات بإنشاء حلول مخصصة للذكاء الاصطناعي تتكيف تماما مع احتياجات ومتطلبات العميل. النهج الثاني هو استخدام منصات منخفضة الكود / بدون كود تسمح لمستخدمي الأعمال الذين ليس لديهم مهارات تقنية عميقة بتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتنفيذها بسرعة مع الحد الأدنى من الترميز. النهج الثالث هو إدارة وتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرة من خلال الأطر وبيئات التطوير.توفر هذه الأساليب الثلاثة مستويات مختلفة من التعقيد وسرعة التطوير والتكيف مع تحديات تجارية محددة ، مما يسمح للمؤسسات باختيار الخيار الأنسب بناء على مواردها وأهدافها.
خيارنا هو تنفيذ الذكاء الاصطناعي على أساس الأطر. من أجل التنفيذ الناجح لنظام اتخاذ القرارات الإدارية في الأعمال التجارية القائمة على بيئات التطوير (الأطر) ، هناك حاجة إلى متخصصين من ذوي الخبرة في الذكاء الاصطناعي والبرمجة وتحليل البيانات. سيساعد هذا النهج على تخصيص النظام وتكييفه مع الاحتياجات المحددة للشركة ، مما يضمن مرونته وتعقيده. في الوقت نفسه ، من المهم دمج البيانات والأنظمة الحالية للشركة لضمان اكتمال المعلومات وإمكانية التحليل في الوقت الفعلي. فقط مثل هذا النظام يمكن أن يستجيب بسرعة للتغيرات في العوامل الخارجية والداخلية وتنفيذ الاستراتيجيات الأكثر فعالية.
التدريب
تتضمن مرحلة التعلم للعمل مع الذكاء الاصطناعي في إدارة عمليات الأعمال عدة خطوات رئيسية. أولا ، يتم تقييم احتياجات الشركة وقدراتها الحالية لتنفيذ الذكاء الاصطناعي. ثم يتم تنظيم دورات تدريبية للمحللين وعلماء البيانات الذين سيتفاعلون مباشرة مع النموذج ، من إعداد البيانات إلى تفسير النتائج. بالإضافة إلى ذلك ، يتم توفير تدريبات عملية حيث يمكن للموظفين تطبيق معرفتهم على حالات العالم الحقيقي ، مما يساعد على دمج المواد وتكييفها مع تفاصيل العمل.
بالفعل أثناء تشغيل الذكاء الاصطناعي ، يتم توفير الدعم الفني ، الذي يتكون من عدة مستويات. المستوى الأول هو الدعم الأساسي ، الذي يحل المشكلات والمشكلات القياسية التي يواجهها المستخدمون. المستوى الثاني هو دعم المتخصصين الذين يمكنهم حل المهام الفنية الأكثر تعقيدا ، مثل تكوين معلمات النموذج أو دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة الأعمال الحالية. المستوى الثالث هو دعم المطورين والمهندسين الذين يقومون بإصلاح الأخطاء وتحديث النظام وإجراء التحسينات بناء على تعليقات المستخدمين.
الرصد
تتضمن مرحلة المراقبة عند استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة العمليات التجارية المراقبة المستمرة لتشغيل النموذج لضمان أدائه الصحيح. في هذه المرحلة ، يقوم المتخصصون بتحليل أداء النموذج ومراقبة نتائجه المتوقعة وتحديد الانحرافات المحتملة عن المؤشرات المتوقعة. تشمل المراقبة أيضا التحقق من أهمية البيانات التي يتم تدريب النموذج عليها وتقييم أدائه في ظروف حقيقية. يساعد ذلك في تحديد أي مشاكل أو تغييرات في البيانات في الوقت المناسب والتي قد تؤثر على دقة وموثوقية النموذج.
تهدف مرحلة التحسين إلى تحسين النموذج بناء على البيانات التي تم الحصول عليها أثناء المراقبة. يقوم المتخصصون بتحليل الانحرافات المحددة وتحديد أسباب حدوثها. بناء على هذه المعلومات ، يقومون بإجراء تغييرات على النموذج أو ضبط الخوارزميات أو تحديث بيانات التدريب. قد يشمل التحسين ضبط المعلمات الفائقة ، أو اختيار نماذج التعلم الآلي الأكثر ملاءمة ، أو استخدام تقنيات معالجة البيانات الجديدة. الغرض من هذه المرحلة هو زيادة دقة وكفاءة النموذج حتى يتمكن من التعامل بشكل أفضل مع مهام إدارة العمليات التجارية.
المضي قدما
باستخدام هذه الخطوات والتوصيات ، ستتمكن من دمج الذكاء الاصطناعي بنجاح في عمليات عملك في التسويق وتحقيق النتائج المرجوة. تتطلب كل خطوة من هذه الخطوات نهجا دقيقا وتعاونا وثيقا بين علماء البيانات والمسوقين ومتخصصي تكنولوجيا المعلومات.
تذكر أن تنفيذ الذكاء الاصطناعي عملية تتطلب وقتا وجهدا وموارد. وفي الوقت نفسه ، فإنه أمر لا مفر منه ، مع أو بدون مشاركتكم. إذا تم اتخاذ القرار ، فقد حان الوقت للعمل. من المهم أن يكون لديك استراتيجية وخطة واضحة وفريق مختص بالذكاء الاصطناعي. نحن على استعداد لتصبح جزءا من فريقك.


