الذكاء الاصطناعي في ستة قطاعات رئيسية: استكشاف أحدث التطبيقات من منظور الأعمال

يسهم صعود الذكاء الاصطناعي في اكتشاف حالات استخدام تجارية وتطبيقات جديدة في قطاعات رئيسية مثل الرعاية الصحية والتمويل والتكنولوجيا والمبيعات والتسويق. وقد بلغ استخدامه مستويات غير مسبوقة، مع توجيه استثمارات وأبحاث كبيرة نحو أتمتة العمل في الظروف الواقعية.

وفقًا لـStatista، يُتوقع أن ترتفع قيمة سوق الذكاء الاصطناعي الحالية، البالغة نحو 100 مليار دولار أمريكي، إلى ما يقارب تريليوني دولار بحلول 2030، أي زيادة بنحو عشرين ضعفًا.

لنستكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في ستة قطاعات رئيسية، مع نصائح لبدء اعتماده في مؤسستك.

ماذا يمكن أن يقدم الذكاء الاصطناعي للأعمال؟

يمكّن الذكاء الاصطناعي الآلات من تنفيذ مهام متكررة كانت تتطلب عادةً انتباهًا بشريًا. وباستخدام كميات كبيرة من البيانات والخوارزميات، يستطيع تحليل المعلومات وتفسيرها لدعم التنبؤات الدقيقة والقرارات المستنيرة.

تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي فوائد عديدة، منها:

• رفع الكفاءة والإنتاجية بإتاحة تركيز البشر على المهام الأعلى قيمة.
• تسريع القرارات والعمليات التجارية، لتقصير دورات التطوير وتحقيق عائد أسرع على الأموال المستثمرة في التطوير.
• تعزيز المرونة وتوسيع نموذج العمل، مثل اكتشاف مصادر إيرادات جديدة.
• تقليل الأخطاء البشرية وتحسين الجودة، مثل تقديم نتائج خالية من الأخطاء في التسويات المالية.
• تحسين المراقبة لمنع الأعطال المكلفة التي تعطل سير العمل.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في ستة قطاعات رئيسية

يحسن الذكاء الاصطناعي العمليات ويبسط سير العمل ويعزز تجربة العملاء في قطاعات مختلفة. وفيما يلي بعض الأمثلة.

1. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التسويق

الصورة: airdone — Adobe Stock

من المتوقع أن تبلغ سوق الذكاء الاصطناعي العالمية في التسويق 40.09 مليار دولار بحلول 2025، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 29.7% بين 2020 و2025.

تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي لتحسين أساليب التسويق وزيادة تفاعل العملاء، بدءًا بالمحتوى المخصص والتسعير الديناميكي، وصولًا إلى تحديد مواعيد إرسال البريد الإلكتروني واستهداف الإعلانات.

فيما يلي بعض تطبيقاته في التسويق:

المحتوى المخصص

يمكن للذكاء الاصطناعي تقييم البيانات وتوقع تفضيلات المستهلكين باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، لتكييف المحتوى مع احتياجات كل عميل واهتماماته. مثلًا، BuzzFeed (BZFD ) شركة إعلامية تستخدم الذكاء الاصطناعي لتخصيص المحتوى لجمهورها.

الذكاء الاصطناعي للمحادثة

يشمل تقنيات مثل روبوتات المحادثة والوكلاء الافتراضيين التي تتيح التواصل باللغة الطبيعية. وتستخدم التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية لمحاكاة التفاعل البشري. وبفضل قدرتها على التخصيص والتوسع والتواصل الفعال، تستطيع الشركات تقديم تجربة سلسة وديناميكية للعملاء.

استهداف الإعلانات

يحلل الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات لإنشاء ملفات شاملة للعملاء، مما يسمح باستهداف الإعلانات بدقة أكبر. ويؤدي ذلك إلى رفع معدلات التحويل وخفض تكلفة اكتساب العميل وتحسين العائد على الاستثمار.

2. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الخدمات القانونية

الصورة: phonlamaiphoto — Adobe Stock

يسهم الذكاء الاصطناعي في تغيير القطاع القانوني عبر أتمتة المهام الروتينية وتقليل التكاليف وتحسين الدقة. ووفقًا لتقرير Accenture، يمكن أتمتة ما يصل إلى 60% من المهام التي يؤديها المحامون والمساعدون القانونيون.

لنرَ كيف يغير الذكاء الاصطناعي القطاع القانوني.

البحث القانوني

تساعد الخوارزميات المتقدمة المهنيين القانونيين على توفير الوقت والجهد أثناء البحث. ويمكن للمحامين تقييم كميات ضخمة من البيانات وتحليلها سريعًا باستخدام أدوات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي، لاتخاذ قرارات أفضل.

مثلًا، ROSS Intelligence منصة تساعد شركات محاماة مثل Dentons على أتمتة إجراءات البحث وزيادة الإنتاجية.

الاكتشاف الإلكتروني

هو العثور على المعلومات المخزنة إلكترونيًا (ESI) وجمعها وتقديمها استجابة لطلب قانوني. ويمكن للذكاء الاصطناعي تنفيذ ذلك بسرعة ودقة أكبر وتكلفة أقل من الطرق اليدوية التقليدية. وتساعد تقنيات Relativity المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تبسيط الإجراءات من جمع المعلومات إلى تقديمها.

روبوتات القضاء

تكتسب أنظمة مساعدة القضاة اهتمامًا متزايدًا. فهي تستخدم السوابق القانونية وتحليل البيانات لدعم القرارات المستنيرة، وتوفير فهم أعمق للمسائل القانونية، وتحسين دقة الأحكام واتساقها.

استخدمت الصين أول روبوتات القضاء في البلاد، باسم Xiozhi، القادرة على الفصل بفعالية في بعض القضايا المدنية.

3. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المبيعات

الصورة: Stanisic Vladimir — Adobe Stock

يشهد قطاع المبيعات تحولًا مع تمكينه من اتخاذ قرارات قائمة على البيانات وتحسين اكتساب العملاء المحتملين وتفاعل العملاء. ووفقًا لتقرير McKinsey، يمكن لفرق المبيعات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لاكتشاف العملاء المحتملين والفرص زيادة إنتاجيتها حتى 50%.

فيما يلي بعض التطبيقات في المبيعات.

ذكاء المحادثة

يستخدم ذكاء المحادثة (CI) الذكاء الاصطناعي لتسجيل الكلام وتحليله واستخراج رؤى قائمة على البيانات من حوارات ممثلي المبيعات والعملاء. وبفهم سلوك العملاء وتفضيلاتهم، يمكن للشركات تكييف استراتيجية المبيعات لتلبية توقعاتهم.

يكشف CI أنماط التواصل البشري والمشكلات الشائعة، لتوجيه تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة وتطويرها بما يلبي احتياجات العملاء بصورة أفضل.

الصور الرمزية بالذكاء الاصطناعي

الصور الرمزية من التقنيات الحديثة المثيرة للاهتمام في السوق. وهي مساعدون افتراضيون يقدمون خدمة عملاء ودعم مبيعات مخصصين باستخدام التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية. ويمكنها أتمتة العمليات المتكررة لإتاحة الوقت للأنشطة المهمة للأعمال. مثلًا، Synthesia.io منصة لإنشاء الفيديو بالذكاء الاصطناعي تتيح إنشاء صور رمزية لمقاطع فيديو احترافية.

اكتشاف العملاء المحتملين

تساعد خوارزميات التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية الشركات على تحديد العملاء المحتملين ذوي الجودة العالية وترتيب أولوياتهم وفق احتمال تحولهم إلى عملاء فعليين.

يوفر التقييم الآلي للعملاء المحتملين وقت موظفي المبيعات لبناء علاقات هادفة معهم. وهكذا تستطيع الشركات تحسين جهودها وزيادة فرص إتمام الصفقات وتبسيط إدارة العملاء المحتملين.

مثلًا، Leadzen.ai أداة لاكتشاف العملاء المحتملين تقدم تحديثات فورية للشركات أثناء البحث عن فرص البيع.

4. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا

الصورة: Blue Planet Studio — Adobe Stock

توقعت IDC أن يصل الإنفاق العالمي على الذكاء الاصطناعي إلى 110 مليارات دولار بحلول 2024، مع استحواذ قطاع التكنولوجيا على معظم الإنفاق.

تشمل التطبيقات الحديثة في هذا القطاع ما يلي:

تطوير برمجيات التعلم الآلي

يعني تطوير برمجيات التعلم الآلي إنشاء أنظمة ذكية تتعلم من البيانات وتتحسن بمرور الوقت. ويشمل أتمتة عمليات التعلم الآلي (MLOps)، وتطوير الأنظمة الخلفية، وهندسة البيانات، ونشر النماذج.

معالجة اللغة الطبيعية

تمكّن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الآلات من تجاوز القراءة إلى فهم اللغة البشرية وتفسيرها. ويمكنها استخراج المعنى من النص المكتوب أو الكلام وتنفيذ التعرف على الكلام وتحليل المشاعر والتلخيص الآلي للنصوص.

في هذا المجال، يعني تطوير GPT بناء نماذج لتوليد النصوص اعتمادًا على GPT-3 وGPT-4. ويشمل التدريب المخصص وتحسين النماذج لمساعدة الشركات على تطوير منتجاتها وخدماتها وأتمتة الإجراءات وتحسين تجربة العملاء.

5. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

الصورة: hasan — Adobe Stock

يساعد الذكاء الاصطناعي على تسريع التشخيص وتحسين نتائج المرضى. لنستكشف بعض تطبيقاته في الرعاية الصحية.

اكتشاف الأدوية

تبلغ تكلفة التجارب السريرية لكل دواء في المتوسط 1.3 مليار دولار، ولا يصل إلى السوق إلا 10% من الأدوية. ويسرع الذكاء الاصطناعي الاكتشاف بتحليل الآثار الجانبية والفعالية والتنبؤ بهما، كما يقلل زمن طرح أدوية الرعاية الحرجة في السوق.

مثلًا، Therapeutics Data Commons منصة مفتوحة الوصول تعزز التعاون وتوفر تنسيق مجموعات البيانات وتصميم الخوارزميات لطرائق علاج متعددة في جميع مراحل تطوير الأدوية.

الجراحة الروبوتية بمساعدة الذكاء الاصطناعي

يزداد استخدام الروبوتات في العمليات، إذ تعتمد عليها المستشفيات في الإجراءات طفيفة التوغل وجراحة القلب المفتوح. وقد ساعدت الجراحة الروبوتية على تقليل المضاعفات والألم وتسريع التعافي.

مثلًا، تستخدم Mayo Clinic في الولايات المتحدة الجراحة الروبوتية لتوفير دقة ومرونة وتحكم يتجاوز القدرات البشرية، مما يتيح للأطباء تنفيذ إجراءات معقدة بسهولة.

المعالجون الافتراضيون المدعومون بالذكاء الاصطناعي

يقدمون حلًا مبتكرًا لتحديات الصحة النفسية اليومية بتحسين الوصول إلى الرعاية وتعزيز المشاركة الرقمية للمرضى. ويمكن لروبوتات المحادثة الصحية التعاون مع المعالجين البشر فوريًا لتقديم ملاحظات أو اقتراحات.

6. الذكاء الاصطناعي في التمويل

الصورة: Have a nice day — Adobe Stock

غيّر الذكاء الاصطناعي قطاعات عديدة، لكن أثره كان كبيرًا بصورة خاصة في البنوك والتمويل. ووفقًا لـتقرير عن الخدمات المالية، كان يمكن للبنوك توفير 447 مليار دولار بحلول 2023 باستخدام تطبيقاته.

لنستعرض بعض الاستخدامات.

الخدمات المصرفية المخصصة بالذكاء الاصطناعي

تغير هذه الخدمات القطاع، إذ تساعد خوارزميات التعلم الآلي المدمجة في تطبيقات البنوك على تحديد أنماط الإنفاق وتقديم نصائح قيمة لاتخاذ قرارات مالية أفضل.

مثلًا، تساعد شركة التكنولوجيا المالية Tally العملاء على سداد ديون بطاقاتهم الائتمانية بإرشادهم إلى الديون التي ينبغي سدادها أولًا ومواعيد السداد.

تنبؤات الاستثمار القائمة على السلوك

هي استراتيجيات تستخدم التعلم الآلي لتوقع اتجاهات السوق اعتمادًا على سلوك المستثمرين. وتجمع البيانات المالية وغير المالية، مثل الأخبار ومشاعر مستخدمي وسائل التواصل ومزاج المستثمرين، لاكتشاف أنماط واتجاهات تساعد على توقع حركة السوق المستقبلية.

تستخدم تطبيقات الاستثمار بمبالغ صغيرة، مثل Acorns، الذكاء الاصطناعي لتحليل أنماط الإنفاق وتوقع متى يستطيع المستخدمون ادخار مبالغ صغيرة أو استثمارها دون التأثير على نفقاتهم اليومية.

مكافحة غسل الأموال

تستطيع المؤسسات المالية اكتشاف الاحتيال فوريًا وتقليل النتائج الإيجابية الكاذبة وتحسين رصد المعاملات والسلوكيات المشبوهة. فالخوارزميات تحلل كميات هائلة من البيانات وتلتقط أنماطًا قد تفوت البشر. مثلًا، Feedzai برنامج لاكتشاف الاحتيال يساعد البنوك على إدارة المخاطر المالية.

اعتماد الذكاء الاصطناعي في الأعمال

قد تبدو البداية صعبة. إليك ثلاث نصائح:

• حدد المشكلات التجارية التي يمكن أن تستفيد من حلول الذكاء الاصطناعي.
• قيّم استعداد المؤسسة، بما فيه جودة البيانات والبنية التحتية التقنية ومهارات الموظفين.
• شكّل فريقًا مشتركًا من ممثلي تكنولوجيا المعلومات والأعمال وعلوم البيانات للإشراف على عملية الاعتماد.

زر Unite.ai لمعرفة المزيد عن أحدث اتجاهات الذكاء الاصطناعي وتقنياته.