كيف يمكن لمنظمة ما أن تبدأ في استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
أطلق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: دليل خطوة بخطوة للمؤسسات للبدء | شرط
"تمكين تطور مؤسستك: استراتيجيات ورؤى عملية لبدء رحلة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي"
هل أنت مستعد للارتقاء بمؤسستك إلى المستوى التالي بفضل قوة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟ إن العالم يتغير بسرعة، والتكنولوجيا هي التي تقود هذه المهمة. لم يعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مجرد كلمات طنانة؛ إنها أدوات يمكن أن تساعد عملك على تبسيط العمليات واتخاذ قرارات أفضل وتحسين تجربة العملاء. يتمتع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بفوائد عديدة، لكن البدء قد يبدو أمرًا شاقًا. ستستكشف هذه المقالة كيفية بدء رحلة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، بدءًا من فهم الأساسيات وحتى تنفيذها داخل مؤسستك. لذا استعد واستعد لتسخير قوة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لدفع أعمالك إلى الأمام.
الكشف عن أسرار المستقبل: إزالة الغموض عن قوة الذكاء الاصطناعي (AI)
دعونا نستكشف السرد الرئيسي – قصة القصة
يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تغيير مشهد الأعمال بسرعة ، وستكون تلك المنظمات التي تتبنى هذه التكنولوجيا هي التي ستزدهر في المستقبل. تتعدد مزايا دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في عملياتك ، من زيادة الكفاءة وتوفير التكاليف إلى تجارب العملاء المحسنة. يمكن للمنظمات توفير وقت وموارد ثمينين من خلال أتمتة المهام الروتينية للتركيز على المزيد من المبادرات الإستراتيجية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحليل كميات هائلة من البيانات ، ومساعدة المؤسسات على اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات وتقديم رؤى ربما لم يكتشفوها بطريقة أخرى.
الخطوة الأولى نحو تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مؤسستك هي فهم الأساسيات. ابدأ بالتعرف على التكنولوجيا والأنواع المتاحة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. بعد ذلك، انظر إلى ما تفعله المؤسسات الأخرى في مجال عملك باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وانظر كيف يستخدمون التكنولوجيا لدفع أعمالهم إلى الأمام. سيساعدك هذا على فهم أفضل لما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمؤسستك والأهداف التي يمكنك تحديدها لتنفيذك.
بعد ذلك، يعد تقييم البنية التحتية التكنولوجية الحالية أمرًا ضروريًا لتحديد التغييرات التي يجب إجراؤها لدعم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. قد يتضمن ذلك الاستثمار في أجهزة أو برامج جديدة أو ترقية أنظمتك الحالية. قد تحتاج أيضًا إلى تعيين موظفين جدد أو إعادة تدريب الموظفين الحاليين لإدارة وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
بمجرد أن تفهم ما يجب عليك فعله، يمكنك وضع خطة لتنفيذ الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في مؤسستك. يجب أن تحدد هذه الخطة الأهداف والغايات التي تريد تحقيقها، والتقنيات التي ستستخدمها، والخطوات التي يتعين عليك اتخاذها للوصول إلى هناك. مرة أخرى، يعد العمل بشكل وثيق مع فريقك وأصحاب المصلحة أمرًا ضروريًا لضمان أن يكون الجميع على نفس الصفحة ويفهمون فوائد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
في الختام ، يمكن أن يوفر دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مؤسستك العديد من الفوائد ، من زيادة الكفاءة وتوفير التكاليف إلى تجارب العملاء المحسنة. علاوة على ذلك ، من خلال استغراق الوقت لفهم التكنولوجيا وتطوير خطة التنفيذ ، يمكنك ضمان انتقال سلس وجني ثمار الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لسنوات قادمة.
بعض الحقائق والإحصائيات المثيرة للاهتمام حول الاستخدام الناجح للذكاء الاصطناعي في المنظمات:
- تقدر Accenture أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يزيد الربحية بنسبة 38٪ للشركات التي تدمج التكنولوجيا بالكامل في عملياتها.
- وفقًا لمسح أجرته شركة McKinsey & Company ، شهدت المؤسسات التي تبنت الذكاء الاصطناعي تحسنًا بنسبة 45٪ في الإنتاجية.
- تتوقع جارتنر أنه بحلول عام 2024 ، سيخلق الذكاء الاصطناعي 2.3 مليون وظيفة بينما يلغي فقط 1.8 مليون وظيفة.
- يشير تقرير صادر عن شركة برايس ووترهاوس كوبرز إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يضيف 15.7 تريليون دولار إلى الاقتصاد العالمي بحلول عام 2030.
- وفقًا لدراسة أجرتها شركة Deloitte، حققت 91% من المؤسسات التي طبقت الذكاء الاصطناعي عائدًا على الاستثمار، بمتوسط فترة استرداد تبلغ 16 شهرًا فقط.
- تقدر BCG أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر للمؤسسات ما يصل إلى 60٪ من التكاليف التشغيلية.
- وجد استطلاع أجراه معهد Capgemini للأبحاث أن ما يقرب من 75٪ من المؤسسات التي تطبق الذكاء الاصطناعي شهدت تحسنًا كبيرًا في رضا العملاء.
- تقدر أكسنتشر أن الذكاء الاصطناعي يمكنه زيادة الإيرادات بنسبة 34٪ للمؤسسات التي تدمج التكنولوجيا بشكل كامل.
- وجدت دراسة أجرتها مؤسسة Gartner أنه بحلول عام 2022، سيتم تطوير 40% من العمليات التجارية الجديدة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- وتتوقع نفس دراسة جارتنر أنه بحلول عام 2023، سيخلق الذكاء الاصطناعي 60% من مصادر الإيرادات الجديدة للشركات الرقمية.
هذه مجرد أمثلة قليلة لكيفية استخدام المؤسسات للذكاء الاصطناعي بنجاح. وبطبيعة الحال، ستعتمد النتائج الفعلية على التنفيذ والأهداف المحددة للمنظمة. ومع ذلك، يعمل الذكاء الاصطناعي على إحداث تحول في مشهد الأعمال ويقدم فوائد كبيرة لأولئك الذين يتبنونه.
الكشف عن القوة الحقيقية للتقدم: الكشف عن عجائب الذكاء الاصطناعي (AI)
"البيانات تساوي أكثر من النفط".
السؤال هو ، كيف ستقوم باستخراج تلك البيانات؟ باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
في منشور المدونة هذا، نريد معالجة جميع النقاط الرئيسية عند تبني الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تستخدم مؤسسات المؤسسات العالمية بالفعل أحدث التقنيات بنجاح، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، لذلك لا تسمح لشركتك بالتخلف عن الركب.
"البيانات تدفع الشركات"
-
ما هي المشكلة التي لا يمكن حلها إلا باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
بيانات غير منظمة - 80% من البيانات في المؤسسات غير منظمة. ماذا يعني ذالك؟ البيانات منتشرة في كل مكان؛ ولا أحد يعرف مكانه وما هي مجموعات البيانات الحيوية التي تحتوي عليها. فلماذا نسمح بمثل هذه الهدر؟ لقد أنفقت المنظمة الوقت والموارد في الماضي لتجميع المعلومات. يمكننا دائمًا استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتكون جميع البيانات المتاحة لنا في متناول أيدينا.
الفهم – سيكون من المستحيل على الإنسان أن يفهم مليون نقطة من الوثيقة. لذلك، كان لا بد من تصنيف البيانات وتبسيطها، وتم تقديم خط أساس متوسط.
سيعالج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كل نقطة من أصل مليون على حدة. عندها فقط ستظهر أنماط كثيرة ، تقدم معلومات غالبًا ما يفوتها البشر.الأتمتة—تستفيد الشركات المبتكرة من الخدمات السحابية بشكل كامل، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يمكن لـ ML أن يتعلم من نفسه وهو مؤتمت بالكامل. بمجرد إعداده، تنسى ذلك; وهذا حتى هناك. أنت تركز على عملك اليومي وتستفيد من نتائج البيانات. الأتمتة هي مفتاح النجاح لأي منظمة.
اتساق - باستخدام الأتمتة في السحابة ، يمكننا تحقيق قدر أكبر من الاتساق ودقة البيانات. بعد ذلك ، سيؤدي ذلك إلى تخفيف أي أخطاء محتملة إلى أدنى حد ممكن. بالإضافة إلى ذلك ، يتم تبسيط العمليات واتساقها دون أي تدخل خارجي. هذا هو هدف الأعمال الجديدة.
الجودة – الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من العوامل الأساسية في الحل. إنهم يتعلمون باستمرار من مجموعات البيانات ومن أنفسهم ويتخلصون من أي تناقضات يمكن أن تؤثر على الجودة.
يتم تحقيق الجودة من خلال عمليات متسقة وآلية. هذان المكونان الأساسيان مهمان لتحقيق الجودة على جميع المستوياتزمن العودة - الوقت لا يمكن تعويضه وفي كثير من الأحيان يضيع في العمل الشاق والمتكرر. ترك المهام الإبداعية للإنسان؛ هذا هو ما نحن جيدون في. وفقًا لاستطلاع أجرته مجلة فوربس عام 2017، قال 84% من المديرين التنفيذيين إن الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة يمنحانهم ميزة على المنافسة لأن موظفيهم لديهم المزيد من الوقت وأكثر قدرة على الحيلة.
-
هل البنية التحتية الخاصة بك جاهزة؟
يجب أن تكون البنية التحتية جاهزة سواء كنت تقوم بتشغيل بيئة محلية أو مختلطة أو سحابية. النقطة الأولى التي تتبادر إلى ذهنك هي أن تلقي أحدث التقنيات المبتكرة يجب ألا يكون قديمًا إذا كنت تدير بنية تحتية عمرها عقد من الزمن، كما أنها توفر خطوات للتحول الرقمي.
أفضل 10 ممارسات لتصميم الشبكة للبنية التحتية الخاصة بك -
خطوات توفير نحو السحابة
أصبح برنامج تشغيل الحوسبة السحابية الآن مقنعًا للغاية. القدرة على دعم الأعمال الرشيقة من خلال التكاليف الخاضعة للرقابة والتي يمكن التنبؤ بها، وسهولة التكامل والاتصال بالعديد من الخدمات الأخرى. ومع أخذ ذلك في الاعتبار، يتطلب اعتماد السحابة بعض التخطيط. تتسبب البنى التحتية القديمة المعقدة والأمن وترحيل خدمات المساهمين الأساسية في جعل بعض الشركات تنظر إلى الحوسبة السحابية باعتبارها نهجًا أكثر تكتيكية غير مضمن بالكامل في استراتيجية الأعمال الشاملة.
هل السحابة حل فعال من حيث التكلفة؟ -
فكر في الأمن
لا يجب أن يتم التعامل معها كفكرة لاحقة. من الضروري أن يتم ذلك في البداية. يعد تأمين أصول العملاء وأعمالهم ومواردهم والبنية التحتية ومجموعات البيانات أمرًا ضروريًا للغاية. نحن نشجع العملاء بشدة على الالتزام بمعايير PCI DSS في السحابة أو أعلى. يمكن تحقيق ذلك باستخدام أدوات متنوعة ومراقبة البيئة باستمرار والحفاظ عليها. هذه الخطوات تقضي على أي أخطاء؛ يومًا ما ستكون البنية التحتية آمنة، لكن هذا لا يعني أنها ستكون محمية غدًا؛ يمكن لشخص ما أن يرتكب خطأً سخيفًا.
كيف يمكنك حماية شبكتك بالكامل من الهجمات السيبرانية؟
تحويل الطريقة التي نفهم بها: تأثير الذكاء الاصطناعي على القراءة وحياة الناس
-
ما هي التحديات التي تواجهك؟
والآن بعد أن قمنا بتغطية الخطوات الأساسية الأربع المذكورة أعلاه. فكر في التحديات التي تواجهها الآن وكيف يمكن حل هذه المشكلات باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. على سبيل المثال، هل تتعامل مع كميات هائلة من البيانات غير المنظمة؟ غالبًا ما لا تكون الشركات على علم ببياناتها وتحتاج إلى نظام لتحليلها وتقديم الإجابات.
الذكاء الاصطناعي -
البحث لإيجاد حلول مناسبة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
قم ببعض الأبحاث حول كيفية تمكن الشركات الأخرى من معالجة مشاكل مماثلة لمشكلتك. بعد ذلك ، اطلب المشورة من الشركات المهنية التي تركز على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مجال عملياتك. يمكنهم تقديم المشورة لك بشأن الخطوات التالية.
-
اختبر الفكرة - PoC
لا تلتزم بالكثير من الوقت والأموال والموارد في البداية. بدلاً من ذلك، اختبر الفكرة باستخدام إثبات المفهوم (PoC). إنشاء خط أساس ونموذج أولي، والبناء على ذلك. وفي السحابة، يمكن القيام بذلك بسرعة دون الكثير من الالتزام.
إثبات المفهوم - يوفر الوقت والمال في البنية التحتية للشبكة -
أتمتة قدر الإمكان
تستفيد الشركات المبتكرة من الخدمات السحابية بشكل كامل، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يمكن لـ ML أن يتعلم من نفسه وهو مؤتمت بالكامل. تنسى الأمر بمجرد إعداده؛ وهذا حتى هناك. أنت تركز على عملك اليومي وتستفيد من نتائج البيانات. الأتمتة هي مفتاح النجاح لأي منظمة.
يتمتع دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في عملياتك بالعديد من المزايا، بدءًا من زيادة الكفاءة وتوفير التكاليف وحتى تجارب العملاء المحسنة.
-
تسليم المشروع
لقد كنت تعمل بجد على مفهومك. لا تخف من تنفيذ فكرتك. تسليم المشروع مع ذلك ، قد يتم تسوية التجاعيد. يمكن القيام بذلك كلما حصلت على المزيد من التعليقات. لا تنس أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يتعلمان باستمرار بأنفسهما ؛ كلما قدمت المزيد من البيانات ، كان ذلك أفضل وأكثر دقة.
-
تعليم غير مشرف عليه
من الفوائد الكبيرة للتعلم غير الخاضع للرقابة استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) لتحديد الأنماط في مجموعات البيانات التي تحتوي على نقاط بيانات غير مصنفة أو مصنفة. بمعنى آخر ، يتيح التعلم غير الخاضع للإشراف للنظام تحديد الأنماط داخل مجموعات البيانات. وبالتالي ، ليست هناك حاجة إلى برمجة أو فريق من الأشخاص ؛ سوف يكتشف الذكاء الاصطناعي من تلقاء نفسه ويقدم البيانات التي فاتها البشر.
-
تحقق من النتائج
إنه يهدف إلى الكمال وتحقيق أهدافك. لذلك، من الضروري التحقق من البيانات التي يقدمها الذكاء الاصطناعي والتعلم منها وتحسينها.
"الذكاء الاصطناعي يجعله معقدًا - بسيطًا."
ثورة الذكاء الإصطناعي في الفهم القرائي: كيف تعزز الناس وتفتح البيانات
"إن الطريق إلى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة يبدأ بنهج استراتيجي: تحديد تحديات الأعمال، وجمع البيانات عالية الجودة، ونشر حلول الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير، والتكرار. إنها رحلة تحول، خطوة بخطوة.
- المثل المتكاملة
أتمتة ذكية | الذكاء الاصطناعي يحسن الإنتاجية | رؤى تعتمد على البيانات | تعزيز اتخاذ القرار | العمليات الآلية | زيادة الكفاءة | عمليات مبسطة | دقة متقدمة | تطبيق تعلم الآلة | التحول الرقمي
كيف تبدأ؟
قد تكون تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المبتكرة الجديدة أمرًا مربكًا، يمكننا مساعدتك هنا! باستخدام حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا لاستخراج المعلومات وفهمها وتحليلها ومراجعتها ومقارنتها وشرحها وتفسيرها من المستندات الأكثر تعقيدًا وطولًا، يمكننا أن نأخذك على مسار جديد، ونرشدك، ونوضح لك كيفية القيام بذلك، وندعمك. طوال الطريق.
ابدأ تجربتك المجانية! لا حاجة لبطاقة ائتمان، إمكانية الوصول الكامل إلى برامجنا السحابية، الإلغاء في أي وقت.
نحن نقدم حلول الذكاء الاصطناعي المخصصةمقارنة مستندات متعددة'و'عرض الملامح البارزة'
جدولة عرض تجريبي مجاني!
الآن أنت تعرف كيف يتم ذلك، ابدأ!
فك تشفير المستندات: أبرز عروض أنظمة v500 توفر الوضوح في ثوانٍ، مدعومة بالذكاء الاصطناعي (فيديو )
أنظمة v500 | الذكاء الاصطناعي للعقول | قناة يوتيوب
التسعير وقيمة الذكاء الاصطناعي
"إظهار أبرز الأحداث بالذكاء الاصطناعي" | "مقارنة مستندات الذكاء الاصطناعي"
اسمح لنا بالتعامل مع مراجعات المستندات المعقدة
استكشف دراسات الحالة الخاصة بنا ومنشورات المدونة الأخرى الجذابة:
سيغير الذكاء الاصطناعي مجال القانون
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI): فهم الأساس المنطقي وراء نتائج تعلم الآلة
الأتمتة الذكية ، خطوات صغيرة نحو التميز
الذكاء الاصطناعي (AI) ؛ 10 خطوات؟
#الذكاء الاصطناعي #التعلم الآلي #المزايا #المنظمات #v500Systems
ماكسيميليان كزارنيكى
خضعت مدونة المدونة، التي كُتبت في الأصل باللغة الإنجليزية، إلى تحول سحري إلى اللغة العربية والصينية والدنماركية والهولندية والفنلندية والفرنسية والألمانية والهندية والمجرية والإيطالية واليابانية والبولندية والبرتغالية والإسبانية والسويدية والتركية. إذا فقد أي محتوى رقيق بريقه، فلنسترجع الشرارة الإنجليزية الأصلية.
