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

الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان وكل شخص يتحدث عنه، ولكن قلة من الشركات تقدم قيمة أعمال مع الذكاء الاصطناعي.

هناك رواية خاطئة اليوم أن العديد من المنظمات تتبنى الذكاء الاصطناعي بنجاح وبسرعة، ولكن قلة منهم يحصلون على قيمة من التكنولوجيا. في عام 2022، أفادت غارتنر أن نصف المشاريع تقريبًا (54%) تصل إلى مرحلة الإنتاج. هذه زيادة طفيفة عن تقرير غارتنر لعام 2019 حول الذكاء الاصطناعي في المنظمات، الذي حدد أن 53% من مشاريع الذكاء الاصطناعي عادة لا تصل من مرحلة الاختبار إلى الإنتاج.

القيادات التجارية الآن متشككة في فوائد الذكاء الاصطناعي لأنهم استثمروا وقتًا ومالًا وموارد أخرى في تطبيق حلول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، ولكنهم لم يتمكنوا من رؤية النتائج التي توقعوها. بدلاً من التخلي عن الذكاء الاصطناعي تمامًا – وهو ما لا تستطيع معظم الشركات تحمل تبعاته – يجب على المنظمات أن تقلل الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي العام وتركز على تطبيق الذكاء الاصطناعي التطبيقي لتحقيق عائد استثمار ذي معنى في عام 2024.

مستقبل مشرق مع الذكاء الاصطناعي – إذا كنت تستطيع الحصول على عائد الاستثمار

سوف يستمر الذكاء الاصطناعي في لعب دور حاسم عبر المؤسسة على الرغم من المخاوف بشأن قيمته. الآن ليس الوقت المناسب لتخفيف الجهود، ولكن من المفيد أن نصحح المسار.

في OneStream Software، قمنا بإجراء استطلاع حديث شمل 800 قائد مالي حول العالم حول استخدامهم وتصوراتهم لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الصناعة، والتي كشفت أن أكثر من نصف (55%) من المستجيبين وافقوا على أن الذكاء الاصطناعي سيكون جزءًا أساسيًا من العمليات المالية خلال الخمس سنوات القادمة. يجب على الفرق الآن أن تجد حلول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تحقق عائد استثمار كبير. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي التطبيقي.

يستخدم الذكاء الاصطناعي التطبيقي وظائف جاهزة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لمعالجة حاجة مالية أو تجارية محددة. هذه الحلول أسرع وأكثر كفاءة في النشر لأنها تستهدف حالة استخدام محددة، وتحقق عائد استثمار أعلى وتقلل الوقت اللازم لتحقيق القيمة. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي التطبيقي بشكل شائع عبر فرق المالية لزيادة سرعة ودقة خطط الطلب والتنبؤات الإيرادية، وكشف الشذوذ في البيانات التاريخية وأتمتة المهام الروتينية. وتزداد أهمية هذه الفوائد في ظل نقص الكفاءات المحاسبية الجارية.

بشكل عام، يقدم الذكاء الاصطناعي التطبيقي رؤى قيمة حول العوامل الداخلية والخارجية التي تؤثر على الأعمال، وتُمكّن القيادات من توجيه مؤسستهم بثقة. يمكن أن تقلل هذه الرؤى من المخاطر وتساعد على تحديد فرص أعمال جديدة وتحسين اتخاذ القرارات بشكل فعال. تبرز هذه الحلول المحددة كأدوات أعمال قوية للمؤسسات الحديثة.

ميزات الذكاء الاصطناعي التطبيقي: السرعة والدقة

تحتاج الشركات إلى رؤى محدثة ودقيقة لدعم اتخاذ القرارات بثقة ومرونة. 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، ونواتجه غالبًا أكثر دقة. يمكن للمنظمات نشر نماذج التنبؤ بالذكاء الاصطناعي في أيام، مما يمنحهم وصولًا أسرع إلى رؤى ذات صلة وحاسمة لاتخاذ القرارات.

من جانب التسويق، يمكن للذكاء الاصطناعي التطبيقي تقديم تنبؤات الطلب أكثر دقة حسب المنتج والقناة والجغرافيا وشريحة العملاء، مما يتيح التسويق أكثر فعالية عن طريق استهداف قطاعات السوق المحددة بدقة. وتزيد هذه الاستراتيجية أثر الحملات وتحد من هدر الموارد.

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 استنادًا إلى المعلومات.

أظهر استطلاع الذكاء الاصطناعي المالي أيضًا أن القيادات المالية العالمية تعتقد أن الذكاء الاصطناعي قد قدم لفرقهم اتخاذ قرارات أسرع (49%) ورؤى بيانات محسنة (48%) وجودة مخرجات محسنة (48%) وتخصيص موارد محسّن (38%). عندما يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لاستخدام محدد، يمكن أن يكون أكثر فعالية وقابلية للتحويل إلى إجراءات عملية.

إزالة عقبات الذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي التطبيقي يقدم عائد استثمار أفضل من الذكاء الاصطناعي العام في معظم السيناريوهات، لا تزال هناك بعض التحديات المتبقية التي يجب مراعاتها.

القيادات لديها نقص في الثقة في مخرجات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لأنهم قد تعرضوا لنتائج مخيبة للآمال 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 العمليات التجارية بسبب عدم تناسب نماذج الذكاء الاصطناعي مع القيم التجارية. هنا يزيد الذكاء الاصطناعي التطبيقي من السرعة إلى القيمة وعائد الاستثمار.

أحد الحلول هي تقديم الشفافية في البيانات والنتائج المشتقة من نموذج الذكاء الاصطناعي التطبيقي. يمكن للفرق العمل مع شركاء التكنولوجيا لفهم تركيبة النموذج وتنفيذ اختبارات السيناريو لشرح كيف تم تحديد النموذج الأكثر دقة. كما يمكن البحث عن الذكاء الاصطناعي المدمج والمصمم لغرض محدد، سواء للتمويل أو قسم تجاري محدد، لتمكين الاستخدام والتحليل بسلاسة.

تدريب الموظفين هو عقبة أخرى عند تنفيذ الذكاء الاصطناعي. وفقًا لاستطلاع الذكاء الاصطناعي المالي نفسه، أشار ما يقرب من ثلث (32%) من القيادات المالية حول العالم إلى تطبيق الذكاء الاصطناعي بوصفه التحدي الأكبر، أكثر من لوائح وإجراءات خصوصية البيانات (31%). يجب على المنظمات التعاون مع مزودي التكنولوجيا الذين لديهم أفضل الممارسات والمواد التدريبية المطورة لتثقيف أعضاء الفريق. سيساعد شريك حقيقي على تلبية احتياجات تدريب الموظفين بدلاً من مجرد تسليم مفاتيح الآلة. ويمكن أيضًا لأدوات Auto AI المصممة خصيصًا للمالية أو الأعمال أن تسد فجوات المهارات، من خلال سير عمل مدمج وإمكانات الرجوع إلى البيانات المصدرية حتى يتمكن الموظفون من الحصول على دعم أكبر أثناء تعلمهم.

الخصوصية والأمان للبيانات قد لا تكون التحدي الأعلى لتنفيذ الذكاء الاصطناعي، ولكنها لا تزال عالية على القائمة. أكبر قلق هنا هو أن مشاركة البيانات السرية مع أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي العامة (GenAI) مثل ChatGPT يمكن أن تضع المعلومات الحساسة في أيدي المنافسين والجمهور العام.

لتخفيف هذا الخطر، يمكن للمؤسسات استخدام نماذج لغوية كبيرة (LLM) وأدوات ذكاء اصطناعي توليدي (GenAI) مصممة لغرض محدد، وتتمتع بهياكل أمنية قوية وتتكامل مع الأنظمة الحالية. وتتيح هذه الأدوات للمستخدمين الاستعلام عن بيانات منتقاة ومنظمة تخص عملاءهم أو شؤونهم المالية أو شركتهم أو التطبيق البرمجي الذي يستخدمونه. في الأساس، هناك طرق لإضافة حواجز بدون كشف المعلومات الحساسة للغاية.

تحويل الأعمال إلى مرحلة جديدة مع الذكاء الاصطناعي التطبيقي

مستقبل الذكاء الاصطناعي لا يزال مشرقًا مع الاعتراف المتزايد بفوائد الذكاء الاصطناعي لانتاجية الفريق والتعاون وتحقيق النتائج التجارية. ستواجه العديد من المنظمات تحديات في إثبات عائد الاستثمار مع تقييد النفقات غير الأساسية في ضوء الظروف الاقتصادية الحالية. تحول إلى الذكاء الاصطناعي التطبيقي وبائعي البرمجيات الذين يدمجونها في التطبيقات الحالية لزيادة الإنتاجية ومعالجة مشاكل الأعمال الحقيقية.

يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي التطبيقي أن تساعد المؤسسات على تحقيق نتائج قصوى من استثماراتها واكتساب رؤى توقعية تساعدهم على النمو بربحية. سوف تتحرك الأعمال إلى مرحلة جديدة مع عائد الاستثمار والفرصة التي تأتي مع وظائف الذكاء الاصطناعي المصممة لغرض محدد.