عائد الاستثمار من الذكاء الاصطناعي التطبيقي: نقل الأعمال إلى عجلة جديدة

الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان وكل شخص يتحدث عنه، ولكن القليل من المؤسسات تقدم حاليًا قيمة تجارية بالذكاء الاصطناعي.

هناك رواية خاطئة اليوم أن العديد من المنظمات تتبنى الذكاء الاصطناعي بنجاح وبسرعة عندما قليلون هم الذين يحصلون فعلاً على قيمة من التكنولوجيا. في عام 2022، أبلغت Gartner أن نصف المشاريع تقريباً (54%) من مشاريع الذكاء الاصطناعي تصل إلى مرحلة الإنتاج. هذا هو زيادة طفيفة عن تقرير Gartner حول الذكاء الاصطناعي في المنظمات لعام 2019 الذي حدد أن 53% من مشاريع الذكاء الاصطناعي عادة لا تصل من مرحلة الاختبار إلى الإنتاج.

القيادات التجارية الآن شككت في فوائد الذكاء الاصطناعي لأنها استثمرت الوقت والمال والموارد الأخرى في دمج الحلول التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، ومع ذلك لم تتمكن من رؤية النتائج التي كانت تتوقعها. بدلاً من التخلي عن الذكاء الاصطناعي تماماً – وهو ما لا يمكن لمعظم المؤسسات تحمله – ينبغي للمنظمات أن تقلل الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي العام وتركز على تبني الذكاء الاصطناعي التطبيقي لتحقيق عائد استثمار ذو معنى في عام 2024.

المستقبل مشرق بالذكاء الاصطناعي – إذا كنت تستطيع الوصول إلى عائد الاستثمار

سيستمر الذكاء الاصطناعي في لعب دور حرج عبر المؤسسة على الرغم من المخاوف بشأن قيمته. الآن ليس الوقت المناسب للتخلي عن العجلة، بل هو وقت جيد لتصحيح المسار.

في OneStream Software، قمنا بتحليل最近 800 قائد مالي حول العالم حول استخدامهم وإدراكهم لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الصناعة، والتي كشفت أن أكثر من نصف (55%) من المستجيبين وافقوا على أن الذكاء الاصطناعي سيكون مكونًا أساسيًا من العمليات المالية خلال الخمس سنوات القادمة. يجب على الفرق الآن أن تجد حلولاً مدفوعة بالذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تحقق عائد استثمار كبير. أدخل: الذكاء الاصطناعي التطبيقي.

يستخدم الذكاء الاصطناعي التطبيقي وظيفة مُحسّنة مسبقًا مدعومة بالذكاء الاصطناعي لمعالجة حاجة مالية أو تجارية محددة. هذه الحلول أسرع وأكثر كفاءة في النشر لأنها تستهدف حالة استخدام محددة، وتوليد عائد استثمار أعلى وتسريع وقت القيمة. يُستخدم الذكاء الاصطناعي التطبيقي بشكل شائع عبر فرق المالية لتسريع سرعة ودقة خطط الطلب والتنبؤات الإيرادية، وكشف الشذوذات في البيانات التاريخية وآليّة المهام الروتينية. جميعها مفيدة للغاية في ضوء النقص المستمر في المواهب المحاسبية النقص في المواهب المحاسبية.

بشكل عام، يقدم الذكاء الاصطناعي التطبيقي رؤى قيمة حول العوامل الداخلية والخارجية التي تؤثر على الأعمال، وتمكين القيادات من توجيه مؤسستهم بثقة. يمكن أن تقلل هذه الرؤى من المخاطر، وتحدد فرصًا تجارية جديدة، وتحسن بشكل فعال اتخاذ القرارات. تبرز هذه الحلول المصممة لغرض محدد كأدوات أعمال قوية للمؤسسات الحديثة.

ميزات الذكاء الاصطناعي التطبيقي: السرعة والدقة

تحتاج الشركات إلى رؤى محدثة ودقيقة لدعم اتخاذ القرارات بثقة ومرنة. قد يبدو هذا البيان واضحًا، ولكن العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي العامة لا يمكن نشرها بسرعة كافية لتوفير الرؤى لدعم القرارات التي يجب اتخاذها اليوم.

على عكس الذكاء الاصطناعي العام، الذكاء الاصطناعي التطبيقي أسرع في النشر، ونَتائجه غالبًا أكثر دقة. يمكن للمنظمات نشر نماذج التنبؤ بالذكاء الاصطناعي في غضون أيام، مما يمنحها وصولًا أسرع إلى رؤى ذات صلة وحاسمة لمعرفة الأعمال.

في الجانب التسويقي، يمكن للذكاء الاصطناعي التطبيقي تقديم تنبؤات الطلب أكثر دقة حسب المنتج والقناة والجغرافيا وقطاع العملاء، مما يتيح التسويق الأكثر فعالية عن طريق استهداف قطاعات السوق المحددة بدقة. تُحدد هذه الاستراتيجية تأثير الحملات وتقلل من الموارد الم浪ية.

في قسم المالية، يمكن للفرق استخدام الذكاء الاصطناعي التطبيقي لإنشاء تنبؤات الطلب أكثر دقة لتوفير أساس صلب للتخطيط المالي، مما يسمح للأعمال بتخصيص الميزانيات بشكل أكثر فعالية واتخاذ قرارات استثمار أكثر إطلاعاً.

أظهرت مسح OneStream Software أيضًا أن القيادات المالية العالمية تعتقد أن الذكاء الاصطناعي قد قدم بالفعل لفريقهم اتخاذ قرارات أسرع (49%)، ورؤى بيانات محسّنة (48%)، وجودة مخرجات محسّنة (48%) وتخصيص موارد أمثل (38%). عندما يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لغرض استخدام محدد، يمكن أن يكون أكثر فعالية وفعّالاً.

تخليص مسار تحديات الذكاء الاصطناعي

尽管 يقدم الذكاء الاصطناعي التطبيقي عائد استثمار أفضل من الذكاء الاصطناعي العام في معظم السيناريوهات، لا تزال هناك بعض التحديات المتبقية التي يجب الانتباه إليها.

القيادات التجارية تفتقر إلى الثقة في النتائج التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لأنها قد تعرضت لنتائج مخيبة من الذكاء الاصطناعي العام كما ذكرنا سابقًا. قد تكون القيادات قد واجهت نقصًا في الشفافية في النماذج وراء النتائج أو فشلت في دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات الأعمال بسبب عدم انسجام نماذج الذكاء الاصطناعي مع قيم الأعمال. यह هو حيث يزيد الذكاء الاصطناعي التطبيقي من سرعة القيمة وعائد الاستثمار.

إحدى الحلول هي تقديم الشفافية في البيانات والنتائج المشتقة من نموذج الذكاء الاصطناعي التطبيقي. يمكن للفرق العمل مع شركاء التكنولوجيا لفهم تركيبة النموذج وتنفيذ اختبار السيناريوهات ل