العائد على الذكاء الاصطناعي (ROAI)

ما هو ROAI؟

يقيس ROAI تأثير استثمارات الذكاء الاصطناعي على عمليات الشركة وإنتاجيتها وربحيتها. ومع اعتماد الشركات بشكل متزايد على حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام، وتحسين تجارب العملاء، واكتساب ميزة تنافسية، يصبح تقييم ROAI أمراً بالغ الأهمية لفهم ما إذا كانت هذه الاستثمارات تحقق فوائد ملموسة أم لا.

بينما يقوم عائد الاستثمار بتقييم ربحية أي استثمار بشكل عام، يركز ROAI على العوائد الناتجة عن المبادرات الخاصة بالذكاء الاصطناعي. يأخذ في الاعتبار التحديات والفرص الفريدة التي تقدمها تقنيات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الفوائد غير الملموسة التي قد لا تحقق عوائد مالية فورية ولكنها تسهم في النجاح طويل الأمد.

كيف يُستخدم ROAI؟

تستخدم المؤسسات ROAI من أجل:

• تقييم استثمارات الذكاء الاصطناعي: تحديد ما إذا كانت مشاريع الذكاء الاصطناعي تقدم قيمة تتناسب مع تكلفتها.
• اتخاذ قرارات استراتيجية: توجيه القرارات بشأن مواصلة أو توسيع أو إيقاف مبادرات الذكاء الاصطناعي بناءً على أدائها.
• المقارنة المعيارية: مقارنة فعالية حلول أو مشاريع الذكاء الاصطناعي المختلفة داخل المؤسسة أو بين مؤسسات مختلفة.
• تحسين الموارد: ضمان أن الموارد المخصصة للذكاء الاصطناعي تحقق النتائج المرجوة، سواء من حيث خفض التكاليف أو زيادة الإيرادات أو تحسين الكفاءة.

قياس ROAI

التحديات في قياس ROAI

يواجه قياس ROAI عدة تحديات:

• الفوائد غير الملموسة: العديد من فوائد الذكاء الاصطناعي، مثل زيادة رضا العملاء أو تحسين القدرة على اتخاذ القرار، يصعب تحويلها إلى قيمة مالية.
• العوائد المؤجلة: قد لا تحقق استثمارات الذكاء الاصطناعي عوائد مالية فورية. وغالباً ما تتراكم الفوائد مع مرور الوقت، مما يصعّب ربطها مباشرةً بالمبادرة.
• تعقيد المشاريع: قد تكون مشاريع الذكاء الاصطناعي معقدة ومتعددة الجوانب، وتشمل مشكلات جودة البيانات، وصعوبات التكامل، والحاجة إلى تغييرات ثقافية أو تنظيمية.
• غياب مؤشرات أداء رئيسية واضحة: بدون وجود مؤشرات أداء رئيسية (KPIs) محددة بوضوح، يصبح من الصعب تقييم نجاح مبادرات الذكاء الاصطناعي بدقة.

استراتيجيات قياس ROAI

لقياس ROAI بفعالية، يمكن للمؤسسات اتباع ما يلي:

1. تحديد حالات الاستخدام والأهداف بدقة

قبل الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، حدد بوضوح المشاكل التي ترغب في حلها والأهداف التي ترغب في تحقيقها. قد يشمل ذلك أتمتة المهام الروتينية، أو تقليل التكاليف التشغيلية، أو زيادة المبيعات، أو تحسين خدمة العملاء.

2. وضع مؤشرات أداء قابلة للقياس

حدد مقاييس محددة وقابلة للقياس تتماشى مع أهدافك. على سبيل المثال:

• توفير الوقت: تقليل عدد الساعات التي تُقضى في المهام اليدوية بفضل الأتمتة.
• خفض التكاليف: تقليل المصاريف التشغيلية نتيجة كفاءة الذكاء الاصطناعي.
• نمو الإيرادات: زيادة المبيعات الناتجة عن استراتيجيات تسويق أو مبيعات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
• تقليل الأخطاء: تخفيض عدد الأخطاء أو العيوب بفضل العمليات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

3. قياس خط الأساس

أنشئ قياساً أساسياً للأداء قبل تنفيذ حل الذكاء الاصطناعي. يسمح ذلك بتقييم واضح للأثر بعد التنفيذ.

4. المراقبة المستمرة

راقب المبادرة بمرور الوقت لمتابعة التقدم مقارنة بمؤشرات الأداء. استخدم أدوات التحليل لجمع البيانات وتعديل الاستراتيجيات حسب الحاجة.

5. النظر في العوائد المادية وغير المادية

• العوائد المادية: الفوائد المالية المباشرة مثل توفير التكاليف أو زيادة الإيرادات.
• العوائد غير المادية: الفوائد غير المباشرة مثل زيادة رضا العملاء، أو تعزيز مشاركة الموظفين، أو تحسين القدرة على اتخاذ القرار.

أمثلة وحالات استخدام ROAI

مكاتب المحاماة

تعتمد مكاتب المحاماة بشكل متزايد على تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة والربحية. من الأمثلة على ذلك:

أتمتة المهام الروتينية

• مراجعة الفواتير: يمكن للتطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أتمتة مراجعة الفواتير، مما يوفر ساعات طويلة كان المحامون سيقضونها يدوياً.
• تحليل وصياغة المستندات: يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تحليل المستندات القانونية، واستخلاص المعلومات الأساسية، وحتى المساعدة في صياغة العقود أو المذكرات.

الفوائد

• توفير الوقت: يمكن للمحامين التركيز على مهام ذات قيمة أعلى، مما يزيد من ساعات العمل القابلة للفوترة.
• خفض التكاليف: تقليل الحاجة إلى موظفين إداريين أو تكاليف العمل الإضافي.
• تحسين الدقة: يقلل الذكاء الاصطناعي من إمكانية حدوث أخطاء بشرية، مما يؤدي إلى نتائج أكثر موثوقية.

قياس ROAI في مكاتب المحاماة

• زيادة ساعات العمل القابلة للفوترة: قياس الإيرادات الإضافية الناتجة عن زيادة وقت المحامين المخصص للعملاء.
• خفض التكاليف التشغيلية: حساب التوفير الناتج عن تقليل المصاريف الإدارية.
• رضا العملاء: تقييم تحسن رضا العملاء بفضل تقليل أوقات التسليم.

الرعاية الصحية

تستفيد مؤسسات الرعاية الصحية من الذكاء الاصطناعي في:

التصوير الطبي والتشخيص

• خوارزميات الذكاء الاصطناعي: تحليل صور الأشعة المقطعية والرنين المغناطيسي والأشعة السينية لاكتشاف الشذوذات بسرعة وبدقة أكبر.

الفوائد

• تحسين نتائج المرضى: يؤدي الكشف المبكر للأمراض إلى معدلات نجاح علاج أفضل.
• الكفاءة: يقلل التحليل السريع من أوقات انتظار المرضى.

قياس ROAI في الرعاية الصحية

• عدد المرضى المشخصين والمعالجين: زيادة في عدد المرضى الذين يتم تشخيصهم وعلاجهم.
• معدلات الدقة: تقليل حالات التشخيص الخاطئ أو النتائج الإيجابية/السلبية الكاذبة.
• توفير التكاليف: تقليل الحاجة لإجراء اختبارات مكررة بفضل تحسن الدقة.

قطاع التجزئة

يستخدم تجار التجزئة الذكاء الاصطناعي في:

أتمتة خدمة العملاء

• المساعدون الافتراضيون والدردشة الآلية: تقديم دعم للعملاء على مدار الساعة، والإجابة على الاستفسارات، والمساعدة في عمليات الشراء.

إدارة المخزون

• التحليلات التنبؤية: يتنبأ الذكاء الاصطناعي بالطلب، ويُحسن مستويات المخزون لتقليل الفائض أو النقص في البضائع.

الفوائد

• تحسين تجربة العملاء: خدمة سريعة وفعالة تزيد من رضا العملاء وولائهم.
• نمو الإيرادات: يمكن أن تعزز التوصيات المخصصة المبيعات.

قياس ROAI في قطاع التجزئة

• زيادة المبيعات: الإيرادات الإضافية من عمليات البيع الإضافي أو المتقاطع عبر توصيات الذكاء الاصطناعي.
• خفض التكاليف: التوفير الناتج عن تحسين إدارة المخزون.
• معدلات الاحتفاظ بالعملاء: تحسن معدلات تكرار الشراء بفضل الخدمة الأفضل.

خطوات تحقيق ROAI

لتعظيم ROAI، يجب أن تتبع المؤسسات نهجاً استراتيجياً:

1. تحديد نقاط الألم

• تقييم التحديات: جمع ملاحظات الموظفين لفهم الصعوبات في المهام اليومية.
• تحديد الأولويات: التركيز على المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث فيها الأثر الأكبر.

2. التركيز على الحلول الموجهة للقيمة

• تجنب الانبهار بالتقنية فقط: لا تستثمر في التكنولوجيا لمجرد وجودها.
• المواءمة مع أهداف العمل: تأكد من أن مبادرات الذكاء الاصطناعي تدعم الأهداف الاستراتيجية للمؤسسة.

3. استخدام محركات البحث للبحث

• البحث المستهدف: ابحث عن حلول ذكاء اصطناعي تعالج نقاط الألم المحددة.
• أدلة التطبيقات: استخدم الأدلة لمقارنة تطبيقات الذكاء الاصطناعي المناسبة لقطاعك.

4. البحث عن التفاصيل

• الوظائف المفصلة: ابحث عن تطبيقات تصف ميزاتها وفوائدها بوضوح.
• دليل الفعالية: فضّل الحلول التي توفر فيديوهات توضيحية أو دراسات حالة تُظهر أثرها.
• الشفافية في التسعير: اختر مقدمي الخدمات الذين يعرضون معلومات تسعير واضحة.

5. طلب تجربة مجانية

• تجربة عملية: اختبر حل الذكاء الاصطناعي في بيئة العمل الحقيقية.
• تقييم الملاءمة: قرر ما إذا كان التطبيق يلبي احتياجاتك قبل الالتزام.

6. سهولة التنفيذ

• قدرات التكامل: تأكد من أن حل الذكاء الاصطناعي يندمج بسهولة مع الأنظمة الحالية.
• تدريب المستخدمين: تحقق من توفر مصادر تدريب كافية.
• خدمات الدعم: قيّم سرعة واستجابة فريق الدعم التابع للمزود.

7. المقارنة مع الممارسات الحالية

• اختبار جنباً إلى جنب: قارن الأداء بين الطرق الحالية وحل الذكاء الاصطناعي.
• قياس التحسينات: احسب الوقت الموفر، أو زيادة الإنتاجية، أو تقليل الأخطاء.

استراتيجيات تحسين وتعظيم استثمارات الذكاء الاصطناعي

لتحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي وتحقيق أعلى ROAI:

نهج قائم على النتائج

اعتمد إطار عمل يركز على:

• أهداف العمل: تحديد ما تسعى المؤسسة لتحقيقه من خلال الذكاء الاصطناعي بوضوح.
• حالات الاستخدام والإمكانات: تحديد تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتماشى مع هذه الأهداف.
• معايير النجاح: وضع مؤشرات أداء رئيسية ومقاييس لقياس النجاح.

مواءمة التقنية مع احتياجات العمل

• استراتيجية شاملة: تأكد من أن مبادرات الذكاء الاصطناعي جزء من استراتيجية تحول رقمي أوسع.
• التعاون بين الأقسام: شجع التعاون بين تكنولوجيا المعلومات ووحدات الأعمال لمواءمة الأهداف.

التقييم والمراجعة المستمرة

• مراقبة الأداء: تقييم مشاريع الذكاء الاصطناعي بانتظام مقابل مؤشرات الأداء.
• تعديل الاستراتيجيات: كن مستعداً لتغيير أو تحسين المبادرات بناءً على البيانات.

الاستثمار في جودة البيانات والبنية التحتية

• بيانات عالية الجودة: تأكد من أن البيانات التي تعتمد عليها أنظمة الذكاء الاصطناعي دقيقة وذات صلة.
• بنية تحتية قابلة للتوسع: استثمر في تقنية يمكنها النمو مع احتياجات المؤسسة.

قرار البناء مقابل الشراء

عند النظر في حلول الذكاء الاصطناعي، تواجه المؤسسات خيار البناء داخلياً أو الشراء من مزود خارجي.

البناء داخلياً

• الإيجابيات:
  • التخصيص: تلبي الاحتياجات الخاصة بدقة.
  • التحكم: إشراف كامل على التطوير والبيانات.
• السلبيات:
  • تكلفة ووقت كبيران: يتطلب موارد وخبرات كبيرة.
  • عبء الصيانة: يحتاج إلى استثمار مستمر في التحديثات والدعم.

الشراء من مزود خارجي

• الإيجابيات:
  • تنفيذ أسرع: حلول جاهزة للاستخدام تسرع عملية النشر.
  • دعم الخبراء: الوصول إلى معرفة ودعم متخصصين.
• السلبيات:
  • تخصيص أقل: قد تحتاج لتكييف العمليات مع البرنامج.
  • الاعتماد على المزود: الاعتماد على المزود في التحديثات والدعم.

ضع في الاعتبار عوامل مثل التكلفة، الوقت، الخبرة، الموارد، والمواءمة الاستراتيجية عند اتخاذ القرار.

دور مساعدي الذكاء الاصطناعي (AI Copilots)

مفهوم ناشئ في تعظيم ROAI هو استخدام مساعدي الذكاء الاصطناعي.

ما هو مساعد الذكاء الاصطناعي؟

مساعد الذكاء الاصطناعي هو واجهة تفاعلية تعتمد على نماذج لغوية ضخمة (LLMs) ضمن بيئة الشركات. يقوم بأتمتة المهام واسترجاع المعلومات عبر مجالات وتطبيقات وأنظمة عمل متعددة.

إطار عمل من أربع طبقات لمساعدي الذكاء الاصطناعي

يمكن للمؤسسات استخدام إطار من أربع طبقات لفهم التقنية والاستثمارات المطلوبة لدمج LLMs في بيئات الإنتاج:

الطبقة الأولى: تكامل LLM بسيط

• الوصف: تكامل أساسي باستخدام استدعاءات API القياسية.
• حالات الاستخدام: مهام أتمتة بسيطة أو استرجاع المعلومات.

الطبقة الثانية: تكامل LLM مخصص

• الوصف: تكامل يعتمد على بيانات خاصة بالمجال.
• حالات الاستخدام: حلول موجهة تلبي احتياجات تنظيمية محددة.

الطبقة الثالثة: LLMs مترابطة

• الوصف: ربط عدة LLMs لإنشاء سلاسل معالجة معقدة.
• حالات الاستخدام: عمليات متعددة الخطوات تتطلب استدلالاً متقدماً.

الطبقة الرابعة: مساعد ذكاء اصطناعي على مستوى المؤسسة

• الوصف: نظام LLM متقدم مصمم للاستخدام على مستوى المؤسسة.
• الميزات: محرك استدلال، تحليلات، موصلات، أمان، وخصوصية.

فوائد مساعدي الذكاء الاصطناعي

• الكفاءة التشغيلية: تبسيط العمليات وتقليل العمل اليدوي.
• تحسين التجارب: تعزيز التفاعل مع العملاء والموظفين.
• تسريع التحول: تمكين التبني السريع للذكاء الاصطناعي عبر المؤسسة.

مثال واقعي: مكتب محاماة ينفذ حلاً للذكاء الاصطناعي

السيناريو

يواجه مكتب محاماة صعوبات في عمليات مراجعة الفواتير التي تستهلك وقتاً طويلاً، مما يؤدي إلى انخفاض الربحية وإرهاق المحامين.

الخطوات المتبعة

1. تحديد نقطة الألم: تبيّن أن مراجعة الفواتير اليدوية غير فعّالة وعرضة للأخطاء.
2. البحث عن حلول: استخدام محركات البحث للعثور على تطبيقات مراجعة الفواتير المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
3. تقييم الخيارات: البحث عن تطبيقات ذات أوصاف وظيفية واضحة، وفيديوهات توضيحية، وتسعير شفاف.
4. تجربة مجانية: اختبار التطبيق في البيئة الواقعية لتقييم الملاءمة والفعالية.
5. تقييم سهولة التنفيذ: التأكد من أن التطبيق يندمج مع نظام الفوترة الحالي وتوفر مصادر تدريب.
6. مقارنة جنباً إلى جنب: مقارنة الوقت والدقة في مراجعة الفواتير قبل وبعد تطبيق الذكاء الاصطناعي.

النتائج

• توفير الوقت: تقليل وقت مراجعة الفواتير بنسبة 50%.
• خفض التكاليف: تقليل المصاريف الإدارية المرتبطة بالفوترة.
• زيادة الإيرادات: تخصيص المحامين وقتاً أكبر للعمل القابل للفوترة، مما زاد ربحية المكتب.
• تحسين الدقة: أخطاء أقل في الفواتير أدت إلى زيادة رضا العملاء.

قياس ROAI

• حساب العائد:
  • صافي الربح: زيادة الإيرادات + توفير التكاليف.
  • تكلفة الاستثمار: سعر حل الذكاء الاصطناعي + نفقات التنفيذ.
• ROAI: (صافي الربح / تكلفة الاستثمار) × 100%

أبحاث حول العائد على الذكاء الاصطناعي (ROAI)

العائد على الذكاء الاصطناعي (ROAI) هو مقياس للعائد على الاستثمار في المبادرات الخاصة بالذكاء الاصطناعي. ومع اعتماد المؤسسات المتزايد لتقنيات الذكاء الاصطناعي، يصبح فهم وتحسين ROAI أمراً بالغ الأهمية. فيما يلي بعض الأبحاث المهمة التي تستكشف جوانب مختلفة من ROAI:

1. Learning to Mix n-Step Returns: Generalizing lambda-Returns for Deep Reinforcement Learning
   يناقش هذا البحث، الذي أعده Sahil Sharma وآخرون، استخدام التعلم المعزز (RL) لنمذجة سياسات السلوك المعقدة لمهام اتخاذ القرار. يركز على ما يُسمى lambda-returns، والتي تعمم ما بعد العوائد أحادية الخطوة، ويقترح Confidence-based Autodidactic Returns (CAR) للسماح لعوامل RL بتعلم أوزان n-step returns. يوضح البحث فعالية هذه الخلطات الموزونة في تحسين خوارزميات RL مثل Asynchronous Advantage Actor Critic (A3C) في بيئة Atari 2600. اقرأ المزيد.

2. Predicting Abnormal Returns From News Using Text Classification
   يستكشف Ronny Luss وAlexandre d’Aspremont كيفية التنبؤ بحركات الأسعار اللحظية من خلال نصوص الأخبار باستخدام آلات الدعم الناقل. يدمج دراستهم النص مع عوائد الأسهم كميزات تنبؤية، مما يعزز أداء التصنيف بشكل ملحوظ مقارنة بالاستخدام الحصري للعوائد التاريخية. يبرز البحث إمكانيات البيانات النصية في التنبؤ بعوائد الأصول المالية. اقرأ المزيد.

3. Variance Penalized On-Policy and Off-Policy Actor-Critic
   تقدم Arushi Jain وآخرون في هذا البحث خوارزميات تعلم معزز تعمل على تحسين كل من المتوسط والتباين في العائد، وهو أمر بالغ الأهمية للتطبيقات التي تتطلب أداءً موثوقاً. تستخدم الخوارزميات مقدراً مباشراً للتباين، مما يضمن التقارب مع السياسات المثلى في عمليات اتخاذ القرار ماركوف، وتم اختبارها في كل من المجالات الجدولية والمستمرة. اقرأ المزيد.

4. Returning the Favor: What Wireless Networking Can Offer to AI and Edge Learning
   يبحث Sameh Sorour وآخرون في هذا البحث تقاطع الشبكات اللاسلكية والذكاء الاصطناعي، ويستعرض كيف يمكن أن تعزز التقدمات في الشبكات من قدرات الذكاء الاصطناعي والتعلم على الأطراف. يناقش البحث تطبيقات وفوائد دمج هذه التقنيات، ويقدم رؤى حول تحسين ROAI من خلال الاستفادة من إمكانيات الشبكات. اقرأ المزيد.