تحليلات الذكاء الاصطناعي التنبؤية: إطلاق العنان لقرارات الأعمال الأكثر ذكاءً

في سوق اليوم شديد التنافسية، يُعدّ التوقع أفضل من رد الفعل. ترك الأمور للصدفة ليس خيارًا. بفضل قوة أدوات التحليلات التنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي، تستطيع الشركات الآن اتخاذ قرارات استراتيجية تُساعد مؤسساتها على تحليل كميات كبيرة من البيانات المعقدة لتحديد ما هو مهم مسبقًا.

هذه هي الأدوات ذات الصلة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات المنظمة وغير المنظمة. فهي تُنتج توقعات، وتُحدد الشذوذ، وتُمكّن الشركات من اتخاذ الإجراءات الأنسب. وسواءً كان الأمر يتعلق بالتنبؤ بانخفاض عدد العملاء أو التنبؤ بالطلب على المواد الخام، فإن التحليلات التنبؤية تُصبح سريعًا أسلوب عمل أساسيًا في مختلف القطاعات.

مع تزايد اعتماد الذكاء الاصطناعي، نشهد تحولاً أعمق. فهو يتيح القدرة على اتخاذ قرارات مدروسة لا تعتمد على التخمين، بل على الاحتمالات والأنماط والتعلم المستمر.

التحول نحو التنبؤ الذكي

تنتج الشركات اليوم كميات هائلة من البيانات يوميًا من مجموعة متنوعة من المصادر:

• العمليات الداخلية، 
• نقاط اتصال العملاء، 
• أنظمة الطرف الثالث، و
• أجهزة الاستشعار الخارجية

في حين أن البيانات الصحيحة ضرورية (ووجود الكثير منها)، فإن فهم المعلومات والاستفادة منها لاتخاذ أفضل القرارات الممكنة يمكن أن يضمن النجاح.

أ تقرير حديث من PwC يُشير إلى أنه من المتوقع أن يُضيف الذكاء الاصطناعي حوالي 15.7 تريليون دولار أمريكي إلى الاقتصاد العالمي بحلول عام 2030. وبفضل الذكاء الاصطناعي المُعتمد على البيانات في اتخاذ القرارات، سيستمر هذا الرقم في النمو، مما يُحسّن الإنتاجية بشكل أكبر. وإذا ما تم دمج أدوات التحليلات التنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح، فإنها تُمكّن من تحديد المخاطر في سلاسل التوريد، والحد من استنزاف العملاء، بل واقتراح نماذج أعمال جديدة.

كيف تعمل أدوات التحليلات التنبؤية للذكاء الاصطناعي

ببساطة، تُحلل أدوات التحليلات التنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي البيانات التاريخية والفورية لفهم الأنماط وتحديدها، مما يُساعد في التنبؤ بنتائج مُختلفة. تجمع هذه الأدوات بين تقنيات مثل الانحدار والتصنيف والتجميع لمعالجة مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة، من بيانات المبيعات إلى موجزات وسائل التواصل الاجتماعي. بخلاف التقارير الثابتة، تتطور هذه النماذج مع مُدخلات جديدة، مما يُتيح رؤى آنية واعية بالسياق. هذا هو نوع القدرة على التكيف الذي يدعم اتخاذ القرارات القائمة على البيانات من قِبل الذكاء الاصطناعي في بيئات العمل الحديثة سريعة التطور.

من أكثر الأمثلة العملية على تحليلات الذكاء الاصطناعي التنبؤية هو التنبؤ بالطلب. في أبريل تقرير ماكينزي لعام 2024 يكشف أن الموزعين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي حققوا انخفاضًا في مستويات المخزون بمقدار 20-30 طنًا، وخفضًا في تكاليف اللوجستيات بمقدار 5-20 طنًا، وخفضًا في إنفاق المشتريات بمقدار 5-15 طنًا. في التجارة الإلكترونية، تقارير صناديق Onramp زيادة تصل إلى 30 % في دقة التنبؤات، وانخفاض في نفاد المخزونات بنسبة 18 %. تُعزز هذه الأرقام قيمة أدوات التحليلات التنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي، وتدعم العمليات الفعّالة، مما يُمكّن اتخاذ القرارات القائمة على البيانات.

أمثلة على التحليلات التنبؤية للذكاء الاصطناعي عبر الصناعات

التجزئة والتجارة الإلكترونية
تستخدم المؤسسات في هذا القطاع أدوات التحليلات التنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بطلب المستهلكين، وتخصيص التوصيات، وتحسين المخزون. ويُقال إن محرك التوصيات التنبؤية من أمازون يحقق 35% من إجمالي مبيعاته.

الرعاية الصحية
تستفيد صناعة الرعاية الصحية من التحليلات التنبؤية للذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن الأمراض وتصنيف مخاطر المرضى.

الخدمات المصرفية
تُطبّق المؤسسات المالية أدوات تحليل تنبؤية قائمة على الذكاء الاصطناعي لتحسين نماذج مخاطر الائتمان، وأتمتة عمليات الموافقة على القروض، وكشف الأنشطة الاحتيالية. وتستطيع بعض البنوك تقليل الأصول المتعثرة من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات الاكتتاب.

تصنيع
تُعد الصيانة التنبؤية أحد أكثر أمثلة التحليلات التنبؤية للذكاء الاصطناعي تأثيرًا في القطاع الصناعي. استطلاع واحد لعام 2024 يسلط الضوء على كيفية تمكين بيانات الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء للصناعات من التنبؤ بفشل الآلات وتقليل وقت التوقف عن العمل وخفض تكاليف الصيانة.

من خلال أتمتة التحليلات، يمكن للذكاء الاصطناعي اتخاذ القرارات القائمة على البيانات، مما يعزز الكفاءة ويتيح للفرق التركيز على جوانب مهمة أخرى كالاستراتيجية والابتكار. وقد أدى ذلك إلى تسريع وتيرة الإنجاز وتحسين تجارب العملاء في قطاعات مثل الخدمات اللوجستية والتأمين والاتصالات.

التحديات والاعتبارات

هناك العديد من الفوائد لأدوات التحليلات التنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي، إلا أن العديد من تحديات التنفيذ لا تزال قائمة. تُعدّ جودة البيانات مصدر قلق كبير، إذ قد تؤدي مجموعات البيانات المعيبة أو غير المكتملة إلى تنبؤات غير دقيقة. بعض تشير التقارير أن متوسط خسارة الشركات التجارية يبلغ حوالي $15 مليون دولار سنويًا بسبب ضعف جودة البيانات.

من العقبات الرئيسية الأخرى التي يجب التغلب عليها الشفافية. فبينما تُقدم بعض نماذج الذكاء الاصطناعي نتائج دقيقة، إلا أنها لا تشرح كيفية التوصل إلى هذه الاستنتاجات، مما يجعلها خطرًا في القطاعات الخاضعة للتنظيم مثل القطاع المالي أو الرعاية الصحية. ولهذا السبب تحديدًا، يكتسب الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) زخمًا متزايدًا، إذ يُساعد المؤسسات على فهم وتبرير تنبؤات أنظمتها.

يعتمد الاستخدام الناجح للذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات بشكل كبير على المتخصصين المهرة القادرين على تطوير النماذج وتفسيرها ودمجها في الأنظمة الحالية. ولا تزال العديد من المؤسسات تسعى إلى سد هذه الفجوة في القدرات.

هناك اتجاه متزايد نحو دمج النماذج التوليدية مع أمثلة التحليلات التنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي، مما يتيح للشركات إنجاز ما هو أكثر من مجرد التنبؤ بالسيناريوهات؛ بل يمكنهم أيضًا محاكاتها. ومع استمرار تزايد الاعتماد، ستصبح التحليلات التنبؤية جزءًا أساسيًا من آلية عمل المؤسسات الحديثة. وسيتسارع هذا بفضل الحوسبة الطرفية التي تُمكّن التحليلات من الوصول إلى مصدر البيانات بشكل أقرب، مما يُقلل من زمن الوصول ويُتيح فرصًا لاستخدامها في قطاعات مثل الزراعة والنقل والطاقة.

مع تزايد ارتياح المؤسسات لإمكانيات الذكاء الاصطناعي وقيوده، سوف تتحول التحليلات التنبؤية من كونها "ممتعة" إلى كونها "غير قابلة للتفاوض".