فيما يلي المحتوى الرئيسي للمقالة:
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي في شعبية الشاملة للمؤسسة لا تزال منخفضة (في الدراسة الأخيرة لدينا، ما يقرب من 20٪)، ولكن المديرين التنفيذيين يعرفون أن الذكاء الاصطناعي ليست مجرد الضجيج. المنظمات الصناعية المختلفة وإيلاء اهتمام وثيق لهذه التكنولوجيا، نلقي نظرة على ذلك أعمالهم يمكن أن تلعب الدور الذي ينبغي أن تفعل الشيء نفسه، ونحن نقدر القيمة المحتملة للتحليل الفني خلقت اليوم 40٪ يأتي من ما يسمى "التعلم العميق" (الشبكة العصبية الاصطناعية متعدد الطبقات تقنية الذكاء الاصطناعي: بشكل عام ، نقدر أن قيمة التعلم العميق يمكن أن تتراوح بين 3.5 تريليون و 5.8 تريليون دولار في السنة.
ومع ذلك، فإن العديد من كبار رجال الأعمال لا تزال غير مؤكدة حيث ينبغي أن تطبيق الذكاء الاصطناعي للحصول على أكبر عائد. بعد كل شيء، والذكاء الاصطناعي جزءا لا يتجزأ من العمل كله يحتاج إلى القيام باستثمارات ضخمة في اكتساب الموهبة وكومة رفع مستوى التكنولوجيا، كما دعا لإجراء تغييرات جذرية مبادرات لضمان أن الذكاء الاصطناعي يوفر قيمة كبيرة ، سواء كان ذلك يساعد على اتخاذ قرارات أفضل أو تحسين التطبيقات التي تواجه المستهلكين.
من خلال دراسة متعمقة لأكثر من 400 في 19 صناعة الذكاء الاصطناعي، وتسع وظائف تشغيلية من حالات الاستخدام الفعلي، وجدنا أنه مع القول المأثور القديم نشر الذكاء الاصطناعي للإجابة على السؤال من حيث الأنسب، وهذا هو: "اتبع يذهب المال ".
غالباً ما تكون مجالات العمل التي تجلب عادةً القيمة الأكبر للشركة هي المجالات التي يمكن أن يكون للذكاء الاصطناعي تأثير كبير فيها ، فعلى سبيل المثال ، في مؤسسات البيع بالتجزئة ، غالباً ما تجلب التسويق والمبيعات قيمة كبيرة. مع الذكاء الاصطناعي للعروض الترويجية الشخصية ، ستزداد المبيعات المتزايدة لبائعي التجزئة من الطوب إلى الملاطين بنسبة 1-2٪ ، على النقيض من ذلك ، في عمليات التصنيع المتطورة ، غالباً ما تجلب العمليات القيمة الأكبر. يمكن التنبؤ بالذكاء بناءً على العوامل المسببة المحتملة للطلب أكثر من النتائج السابقة ، مما يزيد من دقة التنبؤ بنسبة 10-20٪ ، وهذا يعني أن تكاليف المخزون قد تنخفض بنسبة 5٪ وقد تزيد الإيرادات بنسبة 2-3٪.
على الرغم من أن تطبيق الذكاء الاصطناعي يغطي مجموعة واسعة من المجالات الوظيفية ، في الواقع ، في هذين المجالين المتقاطعين - إدارة سلسلة التوريد / التصنيع والتسويق والمبيعات - نعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يلعب أكثر في العديد من الصناعات يتم الجمع بين قوة هذا ، على الأقل حتى الآن ، وباختصار ، فإننا نقدر أن حالات الاستخدام هذه تمثل أكثر من ثلثي إجمالي فرص الذكاء الاصطناعي.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخلق قيمة تتراوح بين 1.4 و 2.6 تريليون دولار في التسويق والمبيعات للشركات العالمية ، مما يخلق قيمة تتراوح بين 1.2 و 2 تريليون دولار في إدارة سلسلة التوريد والتصنيع (بعضها مملوك من قبل الشركة وبعضها مملوك من قبل العميل) في التصنيع ، تأتي القيمة الأعظم من الذكاء الاصطناعي من استخدامه للصيانة التنبؤية (حوالي 0.5 - 0.7 تريليون دولار في الشركات العالمية) ، ويمكن أن يتعامل الذكاء الاصطناعي مع الصوت والفيديو ، بما في ذلك الصوت والفيديو. كمية كبيرة من البيانات تعني أنه يمكنه التعرف بسرعة على الحالات الشاذة لمنع الأعطال ، سواء كان صوتًا غريبًا من محرك طائرة أو خطأ خط تجميع تم الكشف عنه بواسطة جهاز استشعار.
هناك طريقة أخرى لقادة الأعمال لتحديد أين ينشرون الذكاء الاصطناعي وهي النظر إلى الأقسام الوظيفية التي تستفيد بالفعل من التحليلات التقليدية ، وقد وجدنا أنه في حالات الاستخدام حيث يمكن أن يخلق الذكاء الاصطناعي أكبر قيمة محتملة ، فإن تقنية الشبكات العصبية يمكن أن يحقق أداء أفضل من التقنيات التحليلية الحالية ، أو توليد رؤى وتطبيقات إضافية.في بحثنا ، 69٪ من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي هي نفسها.
في 16٪ فقط من حالات الاستخدام ، وجدنا حل الذكاء الاصطناعي "greenfield" الذي يعمل بشكل جيد مع تقنيات تحليلية أخرى (بما أن الخوارزميات تصبح أكثر تنوعا ، فإن البيانات المختلفة تصبح مجدية من الأسهل الحصول على عدد حالات التعلم العميقة التي قد تزداد بسرعة ، وقد لا تزيد نسبة حالات الاستخدام العميق للتعلم "الأخضر" زيادة كبيرة ، نظرًا لأن تقنيات تعلم الماكينة الأكثر نضجًا من المحتمل أن تصبح أفضل وأكثر شيوعًا.
حتى إذا رأينا الإمكانات الاقتصادية لاستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، فإننا ندرك العقبات العملية والقيود المفروضة على تنفيذ الذكاء الاصطناعي ، وهو شهية كبيرة للحصول على مجموعة بيانات شاملة وكافية لتلبية الإقبال العميق على التعلم العميق لبيانات التدريب. التحديات: يشعر الناس بقلق متزايد بشأن استخدام مثل هذه البيانات ، لذا فإن هذا يمثل تحديًا يتعين على الشركات معالجته أيضًا ، حيث يجب معالجة الأمن والخصوصية وإمكانية تمرير التحيزات البشرية إلى خوارزميات الذكاء الاصطناعي. في بعض الصناعات ، مثل الرعاية الصحية والتأمين ، يجب على الشركات أيضا أن تشرح النتائج التحليلية للذكاء الاصطناعي بلغة بسيطة: لماذا تأتي هذه الآلة إلى هذا الجواب؟ الخبر السار هو أن هذه التقنيات تتقدم وتبدأ حل بعض من هذه القيود.
وبالإضافة إلى هذه القيود، يمكن للشركات تواجه في استخدام الذكاء الاصطناعي وكان في المنظمة على التحدي أكثر صعوبة في السيطرة على التكنولوجيا يتطلب مستوى جديدا من الخبرة، ولكن من المرجح أن تصبح عائقا رئيسيا أمام التكنولوجيا قد استخدمت بنجاح في الشركة عملية سيكون لديك لتطوير والحفاظ على عمليات إدارة البيانات القوية، والتركيز على 'الكيلومتر الاول "- كيفية الحصول على وتنظيم البيانات والجهد - وأكثر صعوبة" الكيلومتر الأخير "، وهذا هو، وكيفية إخراج نموذج الذكاء الاصطناعي دمجها في العمل كله، من مديري التجارب السريرية ومديري المبيعات لموظفي المشتريات.
ورغم أن الشركات يجب أن يكون يقظا ومسؤولا في نشر الذكاء الاصطناعي، ولكن نظرا للحجم التكنولوجيا وآثاره المفيدة على الشركات والمستهلكين والمجتمع، فمن المعروف جيدا مزيد من الدراسة قيمتها، وهذا السعي ليست بسيطة، ولكن يمكنك أن تبدأ اتبع بدء مفهوم بسيط: اتبع المال.