پریسا حاجی محمدی دکتری کسب و کار حرفهای DBA: ابزارهای هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل و فرآیندهای تجاری را بهبود میبخشند. با این حال، بیشترین ارزش گنجاندن هوش مصنوعی در ابتکارات هوش تجاری احتمالاً در این است که شرکتها چگونه میتوانند تحلیلی از تجربه قبلی و نظر مشتری را تغییر دهند و کسب و کارهایی را ایجاد کنند که نه تنها بهتر اداره شوند بلکه از نظر تجاری نیز موفقتر و سودده تر هستند. برخی از کاربردهای بالقوه Artificial Intelligence یا AI در Business Intelligence یا BI آورده شده است که استراتژیهای محصول و خدمات خواهد بود و نتایج آینده را بهبود میبخشد.
-تجزیه و تحلیل پیش بینی برای بررسی بازار و رفتار مصرف کننده: هوش مصنوعی میتواند به کسب و کارها کمک کند تا تغییرات بازار و رفتار مشتری را برای هدایت تصمیم گیری استراتژیک پیش بینی کنند.
-تشخیص ناهنجاری برای مدیریت ریسک: از آنجایی که سیستمهای هوش مصنوعی میتوانند الگوها را در مجموعه دادههای بزرگ و پیچیده شناسایی کنند هشدارهای اولیه برای خطرات تجاری احتمالی، تهدیدات امنیتی و فعالیتهای متقلبانه را تشخیص میدهند.
-تجزیه و تحلیل احساسات برای خدمات مشتری: ویژگیهای مهمی در ابزارهای هوش مصنوعی است که در سالهای اخیر بطور قابل توجهی تکامل یافته است. بعنوان مثال، هوش مصنوعی نه تنها میتواند متنی با کیفیت بالا تولید کند بلکه ویژگیهای زبان را برای درک احساسات، هیجانها و نیازهای افراد تجزیه و تحلیل میکند. این تجزیه و تحلیل احساسات و تعاملات خدمات مشتری را قادر میسازد که برای موارد خاص بهخوبی تنظیم شوند نه اینکه به طور کلی به سؤالات و مسائل یکسان واکنش نشان دهند.
-بهینه سازی زنجیره تأمین: با توجه به اثرات اجتماعی و ضررهای اقتصادی، مردم بیش از هر زمان دیگری از پیچیدگی و آسیبپذیری زنجیرههای تأمین مدرن آگاه هستند. این موردی است که در آن توانایی هوش مصنوعی برای ترکیب رویکرد تجاری قانع کننده است. شرکتها میتوانند عملیات تأمین کننده، تدارکات و الگوهای تقاضای مشتری را در زمان واقعی برای مدیریت چابکتر مسائل زنجیره تأمین تجزیه و تحلیل کنند.
-پیاده سازی هوش مصنوعی در هوش تجاری: این مهم به ساده سازی بسیاری از فرآیندهای تجاری کمک کند و البته چنین فناوری پیشرفتهای که هنوز در حال تکامل است، چالشهای خاص خود را به همراه دارد.
هوش مصنوعی در وهله اول نیاز به دسترسی به دادههای مناسب دارد. دادههایی که یک شرکت در حال حاضر برای برنامههای BI استفاده میکند ممکن است برای هوش مصنوعی خیلی زیادتر جمعآوری شوند تا بتواند بهترین کار خود را روی تشخیص روند و الگو انجام دهد و مجموعه دادههای جدید باید بطور خاص برای ابزارهای هوش مصنوعی آماده شوند. همچنین برای جلوگیری از سوء استفاده احتمالی، دادهها باید پیوسته و مؤثر مدیریت و اداره شوند. به عنوان مثال، در مورد دادههای مربوط به مشتری یا سایر اطلاعات محرمانه، نگرانیها در مورد امنیت دادهها و اشتراک گذاری دادهها باید برطرف شود. بهترین شیوهها برای استقرار ابزارهای هوش مصنوعی در سیستمهای هوش تجاری این است که هوش مصنوعی در استراتژی کسب و کار سازمان با اهداف تجاری هماهنگ شود. هر نوع فناوری به خودی خود یک هدف نیست. اجرای مؤثر هوش مصنوعی به عنوان بخشی از فرآیند تجارت با درک روشنی از اهداف کلی سازمان آغاز میشود. و هر مرحله بصورت تاکتیکی باید آن اهداف تجاری را پیش ببرد. روی کیفیت دادهها سرمایه گذاری کنید. دادههای با کیفیت بالا برای یکپارچهسازی موفقیتآمیز هوش مصنوعی بسیار مهم است، بنابراین باید تمرکز وجود داشته باشد وتضمین کیفیت دادهها و حفاظت از دادهها در درازمدت نیازمند یک برنامه مدیریت قوی از داده پردازی است. شرکتها همچنین باید با ایجاد یک چارچوب تصمیم گیریهای هوش مصنوعی را جهت دهند. با پروژههای آزمایشی کوچک شروع کنید و به تدریج مقیاس را بزرگ کنید. پیادهسازی هوش مصنوعی در پروژههای کوچک و قابل مدیریت، آزمایش و اصلاح را قبل از پذیرش گستردهتر ممکن میسازد. همچنین فرصتی را برای سازمان فراهم میکند تا مهارتهای هوش مصنوعی را توسعه دهد و مسائل بالقوه را قبل از انجام تعهدات اساسی پیدا کند. تیمهای داخلی و پیشرفته در هوش مصنوعی با همراهی یک تیم متنوع از متخصصان و کاربران تجاری و دانش تجاری برای اطمینان از اینکه استفاده از هوش مصنوعی نیازهای تجاری را برآورده میکند ضروری است. با این حال، شما نیازی به استخدام همه این افراد زیرا قابلیت استفاده از هوش مصنوعی مدرن یکی از مزایای بزرگ آن است. آموزش کارکنان فعلی همچنین مقاومت داخلی در برابر استفاده از فناوریهای جدید هوش مصنوعی را کاهش میدهد. به طور مستمر بر استقرار هوش مصنوعی نظارت و بهبود دهید. هوش مصنوعی هم به عنوان یک فناوری و هم به عنوان مجموعهای از اجرای عملیات به سرعت در حال تکامل است. برای بهبود چابکی و دقت، مدلهای هوش مصنوعی را در سیستم کسب و کارتان وارد کنید.