شهدنا موجة كبيرة من الاهتمام من الجمهور بالذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، وعلم البيانات. فكرة أن آلة يمكنها الرد على أسئلتك وكأنها إنسان حقيقي كانت مفاجئة ومذهلة. هذا الاهتمام يمكن أن يكون جيدًا أو سيئًا.
- جيد لأنه جعل الناس أكثر اهتمامًا بالذكاء الاصطناعي.
- سيئ لأنه قد يؤدي إلى مفاهيم خاطئة حول ما هو الذكاء الاصطناعي وما الذي يمكنه فعله فعلاً.
يهدف هذا المقال إلى وضع بعض الإرشادات حتى تعرف أين تقف شركتك حاليًا.
هل تتم إدارة عملياتي الأساسية مع جميع المؤشرات اللازمة؟
كل شركة تبيع منتجًا أو خدمة لعميل أو لشركة أخرى (وإلا ستتوقف عن العمل). عند حدوث عملية البيع، هناك سمات مرتبطة بها (قيمة البيع، موظف المبيعات، المنتج/الخدمة المباعة) بالإضافة إلى بيئة البيع (الوقت، الموقع، إلخ).
في نمذجة قواعد البيانات نُسمي هذه الأبعاد Dimensions.
هناك الكثير من النظريات لبناء قاعدة بيانات فعالة، لكن ليس هذا هو تركيزنا الآن. لست بحاجة إلى قاعدة بيانات مثالية للاستفادة من الذكاء الاصطناعي، يكفي أن تخزّن أهم وأبرز المعلومات.
كيف تُتخذ القرارات داخل شركتي؟
عندما تعقد اجتماعًا صباحيًا مع أصحاب القرار لمناقشة الخطوات المستقبلية، هل تعتمدون على البيانات أم على الحدس؟ هل تستخدمون لوحات أم ملاحظات الموظفين؟
حتى لو اعتمدتم على الحدس، يمكن للبيانات أن تكون مصدرًا موحدًا وموضوعيًا يساعدكم في اتخاذ قرارات أفضل.
هل سيوفر لي التنبؤ الدقيق أو التحليل وصفًا أفضل للعملية؟
قد تكون العملية أي شيء:
- التنبؤ بمبيعات الشهر القادم،
- لوحة متابعة لأداء الموظفين،
- تحليل أداء المنتجات لمعرفة اللون الأكثر طلبًا في العام القادم.
هل أريد تحسين شركتي وتنميتها؟ (هذا هو السؤال الأهم)
من لا يريد تحسين شركته وزيادة أرباحه؟ لا أحد سيجيب بالنفي. لكن المسألة أعمق من ذلك: التحسين يتطلب تحدي الأفكار القديمة وتغيير أسلوب العمل. كم من أمثلة رأيناها لأشخاص عالقين في منهجياتهم ولا يقبلون التغيير.
الخلاصة
لست بحاجة إلى تطبيق جميع الإرشادات بشكل كامل قبل البدء باستخدام الذكاء الاصطناعي في عملياتك. الثلاثة الأولى تساعدك في الوصول إلى النتائج، أما الرابعة فهي الأساس الذي يقوم عليه كل شيء.
📞 إذا كنت ترغب في معرفة المزيد، يمكنك حجز مكالمة معي.