تمت عملية الاشتراك بنجاح

إغلاق

عذراً، أنت مشترك مسبقاً بالنشرة البريدية

إغلاق
facebook
twitter
whatsapp
email
linkedin
messenger
تعتقد فرق الإدارة في كثير من الأحيان أن بإمكانها تجاوز أفضل الممارسات لتحليلات البيانات الأساسية من خلال البدء مباشرة بالاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي والتقنيات المتطورة الأخرى. لكن الشركات التي تتسرع في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة قبل الوصول إلى حد أدنى من عمليات الأتمتة والتحليلات المهيكلة يمكن أن ينتهي بها الحال وهي تعاني الشلل بسبب عدم جاهزية الشركة للذكاء الاصطناعي.
إذ يمكنها أن تصبح مثقلة بالشراكات المكلفة مع الشركات الناشئة، وأنظمة الصندوق الأسود التي لا يمكن اختراقها، والكتل الحسابية السحابية المرهقة، ومجموعات الأدوات مفتوحة المصدر دون وجود مبرمجين لكتابة برامج لها.
على النقيض من ذلك، تحقق الشركات التي تمتلك تحليلات بيانات قوية -مثل بيانات المبيعات واتجاهات السوق- نجاحات هائلة في مجالات معقدة ومهمة بعد استخدام الذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال، أصبح الآن بإمكان إحدى شركات الاتصالات التي عملنا معها أن تتوقع ما إذا كان عملاؤها على وشك التسرب بدقة أكثر بمقدار 75 مرة باستخدام التعلم الآلي.
لكن الشركة تمكنت من تحقيق هذا فقط لأنها عملت على أتمتة العمليات التي أتاحت إمكانية الاتصال بالعملاء سريعاً ومعرفة تفضيلاتهم عن طريق استخدام أساليب تحليلية قياسية.
معرفة جاهزية الشركة للذكاء الاصطناعي
إذاً، كيف يمكن أن تدرك الشركات مدى استعدادها لاستخدام الذكاء الاصطناعي والتقنيات المتطورة

تنويه: يمكنكم مشاركة أي مقال من هارفارد بزنس ريفيو من خلال نشر رابط المقال أو الفيديو على أي من شبكات التواصل أو إعادة نشر تغريداتنا، لكن لا يمكن نسخ نص المقال نفسه ونشر النص في مكان آخر نظراً لأنه محمي بحقوق الملكية الدولية. إن نسخ نص المقال بدون إذن مسبق يعرض صاحبه للملاحقة القانونية دولياً.

جميع الحقوق محفوظة لشركة هارفارد بزنس ببليشنغ، بوسطن، الولايات المتحدة الاميركية - 2021

اترك تعليق

قم بـ تسجيل الدخول لتستطيع التعليق
avatar
  شارك  
التنبيه لـ
error: المحتوى محمي !!