شهد الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا خلال السنوات الأخيرة، ولم يعد يقتصر استخدامه على تحليل البيانات أو تقديم معلومات، بل أصبح أداة فعّالة للمساعدة في اتخاذ القرارات المهمة. فمع الزيادة الكبيرة في كمية البيانات المستخدمة في الصناعات المختلفة، تواجه الصناعات تحديات في تحليل تلك البيانات والاستفادة منها لحظيًا، وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي التوجيهي (Prescriptive AI) الذي يمثل الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي، والذي تتجاوز قدرته التنبؤ التقليدي ليقدم توصيات دقيقة وفعّالة، تساعد في اتخاذ القرارات في القطاعات المختلفة التي يتطلب عملها اتخاذ قرارات لحظية بناء على البيانات.
ما الذكاء الاصطناعي التوجيهي؟
هو نوع من الذكاء الاصطناعي لا يقتصر عمله على تقديم المعلومات، بل يقدم توصيات قابلة للتنفيذ مباشرة. على سبيل المثال: إذا أظهرت البيانات الخاصة بشركة تجارية زيادة مفاجئة في الطلب على منتج معين، تقترح النماذج المعتمدة على هذا النوع من الذكاء الاصطناعي رفع الإنتاج، وتعديل الأسعار، وزيادة الحملات التسويقية.
هذه القدرة تُعد محورية في الصناعات التي تتطلب استجابات سريعة ودقيقة، مثل التجارة الإلكترونية وخدمات الطوارئ.
بالإضافة إلى ذلك، يجمع هذا النوع من الذكاء الاصطناعي بين البيانات السابقة واللحظية لتقديم تصورات دقيقة عن المستقبل. على سبيل المثال: يمكن لهذا النوع من الذكاء الاصطناعي التنبؤ بموسم ارتفاع الطلب على منتج معين وتقديم توصيات عن طرق تحسين المخزون أو التعاقد مع موردين إضافيين.
من ناحية أخرى، يتعلم الذكاء الاصطناعي التوجيهي من القرارات السابقة وردود الفعل الناتجة عنها، مما يجعله أكثر دقة مع مرور الوقت. هذه الخاصية تُعد أساسية للشركات التي ترغب في الحفاظ على مكانتها في الأسواق المتغيرة باستمرار.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوجيهي؟
تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي التوجيهي ضمن ثلاث مراحل، هي:
1- جمع البيانات ومعالجتها:
تبدأ العملية بجمع بيانات ضخمة من مصادر متنوعة تشمل: أجهزة الاستشعار، وتطبيقات الهواتف الذكية، وقواعد البيانات السحابية، وغيرها. ثم يُجري النموذج عملية تحليل وتنظيم لهذه البيانات لضمان جودتها وموثوقيتها.
على سبيل المثال: في قطاع الرعاية الصحية، تجمع نماذج الذكاء الاصطناعي التوجيهي بيانات عن الأعراض الأولية التي ظهرت على المرضى، وفي قطاع النقل تجمع بيانات عن حركة المرور والطقس.
2- عملية النمذجة التنبئية:
تعتمد هذه المرحلة على استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل الأنماط السابقة. ويتمثل الهدف في تقديم تصورات دقيقة عن السيناريوهات المستقبلية، مثل: ارتفاع الطلب أو الأعطال المحتملة. على سبيل المثال: في الرعاية الصحية، يمكن للنماذج التنبئية توقع احتمالية تفاقم مرض معين بناءً على البيانات الصحية للمريض.
3- استخدام خوارزميات التحسين:
في هذه المرحلة يستخدم نموذج الذكاء الاصطناعي التوجيهي خوارزميات للمقارنة بين السيناريوهات المختلفة وتحديد القرار الأفضل بناءً على معايير محددة، مثل التكلفة أو الوقت أو الموارد المتاحة.
على سبيل المثال: في قطاع اللوجستيات، يمكن لهذه الخوارزميات تحديد أسرع مسار توصيل مع تقليل استهلاك الوقود والتكاليف التشغيلية.
الذكاء الاصطناعي التوجيهي في مختلف الصناعات:
تُستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي التوجيهي في مختلف الصناعات بطرق مختلفة، وأبرزها:
الرعاية الصحية:
يساعد هذا النوع من الذكاء الاصطناعي التوجيهي في اتخاذ قرارات أفضل وأكثر دقة، وذلك من خلال تحليل البيانات الفورية للمرضى، مثل: السجلات الطبية، ونتائج الاختبارات، وحتى الاستجابات السابقة للعلاج. ويمكنه اقتراح خطط علاج فردية تراعي التاريخ الصحي والوراثي للمريض، مما يقلل الأخطاء الطبية ويحسن فرص الشفاء.
بالإضافة إلى ذلك، يمكنه دعم العمليات الإدارية، مثل: إدارة أسرّة المستشفيات أو جدولة المواعيد، مما يُساهم في تحسين الكفاءة الشاملة للنظام الصحي.
اللوجستيات:
يساعد الذكاء الاصطناعي التوجيهي في تحسين مسارات التوصيل في الخدمات اللوجستية بناءً على عوامل مثل: حال الطقس، وحركة المرور، ومستوى الطلب. على سبيل المثال: يمكن للشركات توفير الوقت والتكاليف باستخدام هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لتحديد أسرع الطرق أو تحسين جداول التسليم.
كما يمكن استخدامه لتوقع الأعطال في المركبات وإجراء الصيانة الاستباقية، مما يقلل أوقات التوقف عن العمل غير المخطط لها.
قطاعات أخرى:
في القطاع المالي، يُستخدم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لتطوير إستراتيجيات استثمار تعتمد على تحليل البيانات السوقية اللحظية؛ مما يساعد في التنبؤ بالتغيرات المستقبلية في السوق، وتقديم توصيات لتقليل المخاطر وزيادة العوائد.
في قطاع التجزئة، يُساعد هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في تحسين تجربة العملاء من خلال تخصيص العروض بناءً على أنماط الشراء السابقة وتوقع الطلب على المنتجات، مما يقلل المخزون غير الضروري ويزيد الإيرادات.
لماذا تتبنى الصناعات المختلفة هذا النوع من الذكاء الاصطناعي؟
يوفر الذكاء الاصطناعي التوجيهي مجموعة من الفوائد للصناعات المختلفة، وأبرزها:
تسريع اتخاذ القرار:
في القطاعات الحساسة مثل: البورصة، تحتاج القرارات إلى التنفيذ في غضون ثوانٍ. ويُمكن الذكاء الاصطناعي التوجيهي المؤسسات من الاستجابة بسرعة، مما يعزز فرص النجاح في الأسواق المتغيرة باستمرار.
وفي حالات الطوارئ مثل: الكوارث الطبيعية، يساعد في وضع خطط استجابة فورية، مثل: تحديد مناطق الإخلاء أو توزيع الموارد.
زيادة الكفاءة التشغيلية:
من خلال أتمتة المهام المتكررة، مثل: جدولة الصيانة أو تعديل جداول الشحن، يسمح الذكاء الاصطناعي للموظفين بالتركيز في المهام الإستراتيجية التي تتطلب التفكير البشري.
خفض التكاليف وزيادة الإنتاجية:
تقليل الأخطاء البشرية في العمليات التشغيلية يؤدي إلى توفير الموارد وتقليل الهدر. على سبيل المثال: في التصنيع، يمكن للذكاء الاصطناعي التوجيهي تحسين الإنتاج عبر تتبع الأداء الفوري للمعدات وتقليل الأعطال.
التحديات:
يرتبط استخدام الذكاء الاصطناعي التوجيهي في مختلف القطاعات ببعض التحديات، أبرزها:
الخصوصية والأمان:
مع استخدام بيانات حساسة، مثل البيانات الصحية أو المالية، تصبح إدارة الخصوصية والأمان تحديًا كبيرًا. يتطلب ذلك تطبيق معايير صارمة للتشفير وضمان الامتثال للوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR).
التكلفة والبنية التحتية:
يتطلب تطوير وتنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي التوجيهي استثمارات كبيرة في البنية التحتية التقنية، مثل: شراء الخوادم العالية الأداء، وتوظيف فرق متخصصة في تحليل البيانات.
التحيز:
إذا لم تكن البيانات المستخدمة لتدريب الذكاء الاصطناعي متوازنة، فقد يؤدي ذلك إلى توصيات متحيزة تؤثر سلبًا في القرارات. لذلك، يجب أن تكون النماذج مدعومة بآليات لضمان الشفافية والتوازن.
الخلاصة:
يُعدّ الذكاء الاصطناعي التوجيهي أداة قوية لإعادة تعريف طريقة اتخاذ القرارات في مختلف الصناعات. وبفضل قدرته على تحويل البيانات إلى إجراءات قابلة للتنفيذ، يساعد المؤسسات في تحقيق الكفاءة والابتكار في بيئة شديدة التنافسية. وحتى مع التحديات المرتبطة بالتنفيذ، فإن الإمكانيات الكبيرة التي يقدمها تجعل منه استثمارًا مستقبليًا أساسيًا لمُختلف القطاعات.