إن وجود استراتيجية واضحة للتحول الرقمي مفتاح لتحسين كفاءة شركتك وتعزيز تنافسيتها.
فهم الوضع الحالي
قبل البدء في رحلة التحول الرقمي القائم على الذكاء الاصطناعي، يجب على قادة البيانات التراجع خطوة وتحليل الوضع الحالي بدقة من حيث الأنظمة والعمليات. هذا الفهم يُعد خريطة طريق توضّح مكان الشركة الآن وتحدد خطوات التقدّم في مشوار التحول.
من منظور تقني
يجب تحديد التقنيات المستخدمة حالياً، وسعات تخزين البيانات، ومتطلبات البرمجيات والأجهزة، ومدى فعاليتها في تلبية احتياجات المؤسسة.
كما يجب تحديد نقاط الضعف ومواطن عدم الكفاءة ومعرفة ما يجب تطويره أو استبداله وما يمكن الحفاظ عليه.
من منظور الأعمال:
لديك حالياً استراتيجية أعمال توجه قراراتك في السنوات القادمة.
لكن عليك طرح سؤال مهم:
“هل ستظل هذه الاستراتيجية ملائمة بعد تطبيق الذكاء الاصطناعي؟”
وضع الرؤية والاستراتيجية
بعد فهم الوضع القائم وتحديد مجالات التحول، يجب وضع خطة واضحة ترتبط بقيمة أعمالك وعملياتك.
القيمة المقدَّمة للعميل:
أعد تقييم القيمة التي تقدمها لعملائك.
واسأل نفسك:
كيف نضيف قيمة حقيقية لعملائنا؟
عمليات الأعمال:
قم بطرح الأسئلة التالية:
- كيف يمكننا تحسين عملياتنا؟
- وأين نخسر الوقت أو المال حالياً؟
تحديد المشاريع ذات الأولوية
بعد تحليل منتجاتك وخدماتك وعملياتك الداخلية، ستكون لديك قائمة بالمشاريع المحتملة لتطبيق الذكاء الاصطناعي.
مشروع استراتيجي رئيسي:
يتماشى بالكامل مع رؤيتك ويقدّم قيمة كبيرة لعملائك.
غالباً يستغرق عدة أشهر أو أكثر من عام لتنفيذه.
ولذلك…
مشروعات سريعة — 2 إلى 3 مشاريع
قابلة للتنفيذ خلال فترة قصيرة
تُظهر قدرتك على تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي
ولا تحتاج ميزانية كبيرة
وتساعد فريقك على اكتساب الخبرة
كما يجب تحديد معايير النجاح لكل مشروع:
مثال:
“عدد الساعات التي يقضيها الموظفون في التنبؤ بالمبيعات”
ويجب أن تكون المعايير دقيقة حتى نتمكن من مقارنة الوضع قبل التطبيق وبعده.
تجهيز البيانات والبنية التحتية
الخطوة الأولى هي جمع البيانات ذات الصلة من مصادر متعددة داخل المؤسسة مثل:
قواعد بيانات العملاء، سجلات المعاملات، تحليلات وسائل التواصل الاجتماعي، وبيانات التشغيل.
بعدها يجب تنظيف البيانات بإزالة التكرار وتصحيح الأخطاء ومعالجة القيم الناقصة وضمان الاتساق.
البيانات النظيفة تعطي رؤية أدق عن العمليات والسوق وسلوك العملا
يوجد دليل تفصيلي عن تنظيف البيانات على موقعي — يمكنكم الاطلاع عليه
تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي وتنفيذه
يعتمد اختيار النموذج على الهدف المطلوب:
- إذا كان الهدف التنبؤ بالمبيعات : يتم استخدام نماذج التوقع
(Forecasting models) - إذا كان الهدف التنبؤ بتسرب العملاء : تعد نماذج الأشجار القرارّية خياراً مناسباً للبيانات المُنظَّمة
(Decision tree models)
الاختبار والتطوير المستمر
بعد تطوير النموذج، يجب اختباره وفق ظروف واقعية. مثال:
إذا أردت التنبؤ بمبيعات الشهر القادم،
يجب استخدام بيانات ما قبل هذا الشهر فقط، بل مع تأخير أسبوع أحياناً،
وذلك لتجنب ما يُسمى تسرّب البيانات
هناك الكثير مما يمكن التحدث عنه في هذا المجال،
لكنني أردت تبسيط الصورة لتصبح لديك رؤية شاملة عن رحلة التحول الرقمي بالذكاء الاصطناعي.
عند إطلاق النموذج في بيئة الإنتاج، يجب مراقبة النتائج باستمرار لقياس العائد على الاستثمار وتحديد نجاح المشروع
.
إذا كنت بحاجة إلى تفاصيل إضافية أو ترغب في تنفيذ أي خطوة من هذه الخطوات، تواصل معي