• صاحب المنشور: راغب الدين بن بكري
  
  ملخص النقاش:
  أصبح دور الذكاء الاصطناعي (AI) واضحًا ومؤثرًا بشكل متزايد في العديد من الصناعات والمجالات المختلفة. يمكن لهذه التقنية المتقدمة تحويل العمليات التجارية وتحسينها عبر مجموعة متنوعة من الوسائل، مما يؤدي إلى زيادة الإنتاجية والكفاءة وخفض التكاليف. ولكن رغم الفوائد الواعدة، هناك أيضًا تحديات يجب مواجهتها قبل تحقيق الاستفادة القصوى للذكاء الاصطناعي.

الفوائد الرئيسية لدمج الذكاء الاصطناعي في العمليات التشغيلية:

1. تحليل البيانات الذكي: يوفر الذكاء الاصطناعي القدرة على معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة أكبر بكثير وبشكل أكثر دقة مقارنة بالأساليب البشرية التقليدية. هذا يعزز عملية اتخاذ القرار ويسمح بتحديد الأنماط والاتجاهات التي قد تكون غير واضحة أو يصعب تحديدها بخلاف ذلك.

1. التخصيص الآلي: باستخدام خوارزميات التعلم العميق، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم تجارب مستهدفة للمستخدمين بناءً على سلوكهم السابق وتفاعلاتهم. وهذا ليس مفيداً فقط لتعزيز رضا العملاء ولكنه أيضاً يساعد الشركات على فهم احتياجات جمهورها المستهدف بشكل أفضل.

1. تكامل الروبوتات: الربوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي قادرة على أداء مهام متكررة ومتطلبة ذاتياً مثل الردود الأولية على استفسارات الدعم الفني أو حتى إدارة المخزون في البيئات الصناعية. هذه العملية تقلل الاحتياجات اليدوية وتزيد سرعة التنفيذ وجودته.

1. التنبؤات والاستباقية: يستطيع الذكاء الاصطناعي توقّع الاتجاهات والأحداث المحتملة استنادا إلى بيانات الماضي والحاضر. هذا يتيح للشركات الاستعداد للأوقات الهادئة والصاخبة بالإضافة إلى مواجهة أي مشاكل محتملة قبل حدوثها فعليا.

التحديات المرتبطة بإدخال الذكاء الاصطناعي في العمليات التشغيلية:

على الرغم من العائد الكبير المحتمل، فإن هناك بعض العقبات الأساسية التي تواجه المؤسسات عند تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي:

1. الأمن والخصوصية: مع جمع المزيد من المعلومات واستخدام الخوارزميات المعقدة والمعرفة الحساسة، تصبح قضايا الأمن السيبراني وقوانين حماية البيانات أكثر أهمية. تحتاج المنظمات إلى ضمان عدم تعرض البيانات المسروقة للتلاعب بها وأن عمليات نقل البيانات آمنة دائمًا.

1. احتجاج العمال وضغوط بطالة روبوتات: عندما يتم تأدية وظائف بشرية بواسطة تكنولوجيا ذكية، غالبًا ما يحدث اضطراب بين القوى العاملة الموجودة حاليًا والتي تشعر بأنها مهددة بفقدان الوظيفة بسبب المنافسة الجديدة. لذلك، يجب صياغة سياسات تدريب مهني لتحقيق التحول بدون خسائر كبيرة للسكان العاملة الموجودة بالفعلَ .

1. تقييم الجودة والتفسير: بينما تعتمد قرارات العمل الآن بنسبة أعلى على نتائج الكمبيوتر بدلاً من حكم الإنسان، فقد يكون من الصعب تفهم كيفية الوصول لهذه النتائج وكيف تتم عمليات صنع القرار نفسها داخل نظام AI الخاص بها خاصة تلك المعتمدة عادةً علي شبكات عصبونية عميقة حيث غالبًا ما تكون المحاسنة الداخلية غير شفافة وعسرة الفهم بالنسبة للإنسان الطبيعي مما يشكل عقبة أمام قبول المستخدم النهائي لها وقدرات الاعتماد عليها بشكل كامل وذلك نظراً لحاجة المجتمع الغربية خصوصاً لتوضيح رؤية لتلك الأمور بغرض "الشفافيه" أثناء التصرف بعيدا عن الرصد البشري المُباشر وهو أمر مطلوب أيضا لأسباب قانونيه وإدارية عديدة كذلك الأمر تتعلق بالإدارة وصنع السياسات العامة داخلياً وفي السلطة التشريعيه خارج نطاق الشركة المصنعه لنظام البرمجى نفسه ..