أصبحت عمليات المحاكاة التي يقودها الذكاء الاصطناعي AI-driven simulations فجأة في كل مكان. من التوائم الرقمية التي توفر رؤى حول الأداء الحالي إلى ذكاء المحاكاة المتقدم الذي يقيم السيناريوهات المستقبلية، تستفيد المؤسسات في كل صناعة تقريبًا من تطور محاكاة الذكاء الاصطناعي لتسريع العمليات وتقليل المخاطر وتعزيز عملية صنع القرار بشكل أفضل.
وجميع الشركات تقريبًا على متن قطار محاكاة الذكاء الاصطناعي. وفقًا لاستطلاع PWC للأعمال لعام 2022 للذكاء الاصطناعي، فقد تم الإجماع تقريبًا - قال 96% من المشاركين في الاستطلاع إنهم يخططون لاستخدام محاكاة الذكاء الاصطناعي هذا العام. وفي الوقت نفسه، يخطط 57% ممن يعتبرون قادة للذكاء الاصطناعي لاستخدام المحاكاة للتنبؤ بظروف السوق، بينما يخطط 54% من قادة الذكاء الاصطناعي لاستخدام المحاكاة لدعم التخطيط المالي والمبيعات والتسويق بالإضافة إلى تعزيز سلسلة التوريد والعمليات.
هذا التركيز الشديد على القوة التجارية لمحاكاة الذكاء الاصطناعي ليس مفاجئًا، كما قال Anand Rao، مدير الممارسات الاستشارية الأمريكية في برايس ووترهاوس كوبرز PwC.
قال: "قبل بضع سنوات، لم يكن بعضًا من هذا ممكنًا بسبب عدم وجود قوة حسابية كافية أو بيانات كافية". "ولكن يمكنك الآن محاكاة ملايين العملاء، على سبيل المثال، والتفاصيل المتعلقة بكيفية اتخاذهم للقرارات- وبعد ذلك يمكنك الحصول على مخرجات ملموسة لتصميم منتجاتك وخدماتك واستهدافها".
ومع ذلك، قال Rao إنه بينما لم يكن مندهشًا من أن عدد المستجيبين الذين يستخدمون أو يخططون لاستخدام محاكاة الذكاء الاصطناعي قد زاد، فقد تفاجأ بكمية ذلك. قال: "لقد غيّر الوباء الأمور بشكل كبير". "تعمل النمذجة الرقمية المزدوجة أو غيرها من عمليات محاكاة الذكاء الاصطناعي بشكل جيد عندما لا يكون لديك الكثير من البيانات التاريخية وعندما يكون لديك بيئة مستقبلية غير مؤكدة للغاية- وهو ما حدث أثناء الوباء".
كيفية الحفاظ على محاكاة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع
السؤال هو، كيف يمكن للشركات أن تتخطى المحاكاة الفردية للذكاء الاصطناعي في الأزمات إلى الجهود المستدامة على نطاق واسع عبر المنظمة؟ يقترح راو ثلاثة إجراءات رئيسية:
عمليات محاكاة الذكاء الاصطناعي ستستمر في الاتجاه التصاعدي
وفقًا لـ Rao، سيستمر الحماس لمحاكاة الذكاء الاصطناعي في الاتجاه حتى عام 2022 وما بعده.
وقال: "خلال الوباء، كان الناس يبحثون عن شيء من شأنه أن يمنعهم من التعرّف على كل شيء من جانب العرض إلى جانب الطلب إلى الأفراد". "عندما يكون هناك هذا النوع من عدم اليقين في السوق، تكون هذه التقنيات مفيدة للغاية".
وجميع الشركات تقريبًا على متن قطار محاكاة الذكاء الاصطناعي. وفقًا لاستطلاع PWC للأعمال لعام 2022 للذكاء الاصطناعي، فقد تم الإجماع تقريبًا - قال 96% من المشاركين في الاستطلاع إنهم يخططون لاستخدام محاكاة الذكاء الاصطناعي هذا العام. وفي الوقت نفسه، يخطط 57% ممن يعتبرون قادة للذكاء الاصطناعي لاستخدام المحاكاة للتنبؤ بظروف السوق، بينما يخطط 54% من قادة الذكاء الاصطناعي لاستخدام المحاكاة لدعم التخطيط المالي والمبيعات والتسويق بالإضافة إلى تعزيز سلسلة التوريد والعمليات.
هذا التركيز الشديد على القوة التجارية لمحاكاة الذكاء الاصطناعي ليس مفاجئًا، كما قال Anand Rao، مدير الممارسات الاستشارية الأمريكية في برايس ووترهاوس كوبرز PwC.
قال: "قبل بضع سنوات، لم يكن بعضًا من هذا ممكنًا بسبب عدم وجود قوة حسابية كافية أو بيانات كافية". "ولكن يمكنك الآن محاكاة ملايين العملاء، على سبيل المثال، والتفاصيل المتعلقة بكيفية اتخاذهم للقرارات- وبعد ذلك يمكنك الحصول على مخرجات ملموسة لتصميم منتجاتك وخدماتك واستهدافها".
ومع ذلك، قال Rao إنه بينما لم يكن مندهشًا من أن عدد المستجيبين الذين يستخدمون أو يخططون لاستخدام محاكاة الذكاء الاصطناعي قد زاد، فقد تفاجأ بكمية ذلك. قال: "لقد غيّر الوباء الأمور بشكل كبير". "تعمل النمذجة الرقمية المزدوجة أو غيرها من عمليات محاكاة الذكاء الاصطناعي بشكل جيد عندما لا يكون لديك الكثير من البيانات التاريخية وعندما يكون لديك بيئة مستقبلية غير مؤكدة للغاية- وهو ما حدث أثناء الوباء".
كيفية الحفاظ على محاكاة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع
السؤال هو، كيف يمكن للشركات أن تتخطى المحاكاة الفردية للذكاء الاصطناعي في الأزمات إلى الجهود المستدامة على نطاق واسع عبر المنظمة؟ يقترح راو ثلاثة إجراءات رئيسية:
- اجمع بين عملك والفنيين معًا. قال Rao: "من منظور الأعمال التجارية، هناك عدد قليل جدًا من الأشخاص ذوي الموهبة المناسبة الذين يمكنهم القيام بذلك". يحتاج متخصصو المحاكاة، الذين لديهم عادةً خلفية هندسية، إلى الجمع بين علماء البيانات وقادة الأعمال. من أجل المحاكاة الصحيحة، وأضاف: "تحتاج إلى فهم الأعمال التجارية وكذلك كيفية بناء هذه النماذج باستخدام أدوات وتقنيات محددة".
- اجعل المحاكاة جزءًا من نسيج التكنولوجيا العام. قال Rao إنه من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع السحابة وجعل التوائم الرقمية قدرة منصة، يمكن للمؤسسات استخدام قوة الذكاء الاصطناعي بشكل فعال لإنشاء عمليات محاكاة ذات صلة بالأعمال. قال: "إن التكنولوجيا التي تطورت تركز بشكل أساسي على التعلم الآلي والتعلم العميق، وليس على المحاكاة". "تميل المحاكاة إلى أن تكون مجالًا متخصصًا كان يستخدمه بعض المهندسين، لكنها لم تكن أبدًا جزءًا من نسيج التكنولوجيا بشكل عام. الآن تقول الشركات، "مرحبًا، أريد إمكانية المحاكاة داخل مكدس تكنولوجيا المعلومات الخاص بي، أريد أن أكون قادرًا على سحب البيانات من جميع مخازن البيانات الحالية، وأريد توصيلها مرة أخرى بنظام Salesforce ونظام التشغيل الخاص بي بحيث يصبح هذا جزءًا من الطريقة التي أتخذ بها القرارات".
- إنشاء بيانات تركيبية. يمكن لنماذج المحاكاة إنشاء بيانات لتدريب نماذج التعلم الآلي، والتي تتطلب كميات ضخمة. يمكن أن تولد المحاكاة صورًا لوجوه ذات زوايا متعددة ومستويات تباين وسطوع لنماذج التعرف على الوجه، على سبيل المثال. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحسين البيانات التركيبية. قال Rao: "يمكنك البدء بالبيانات الموجودة لديك حول عملائك وإثرائها ببيانات خارجية أو تركيبية". "كما ترى ما يحدث في العالم الحقيقي، يمكنك مراجعته، حتى تصبح البيانات أكثر ثراءً".
- اجعل المحاكاة جزءًا من نسيج التكنولوجيا العام. قال Rao إنه من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع السحابة وجعل التوائم الرقمية قدرة منصة، يمكن للمؤسسات استخدام قوة الذكاء الاصطناعي بشكل فعال لإنشاء عمليات محاكاة ذات صلة بالأعمال. قال: "إن التكنولوجيا التي تطورت تركز بشكل أساسي على التعلم الآلي والتعلم العميق، وليس على المحاكاة". "تميل المحاكاة إلى أن تكون مجالًا متخصصًا كان يستخدمه بعض المهندسين، لكنها لم تكن أبدًا جزءًا من نسيج التكنولوجيا بشكل عام. الآن تقول الشركات، "مرحبًا، أريد إمكانية المحاكاة داخل مكدس تكنولوجيا المعلومات الخاص بي، أريد أن أكون قادرًا على سحب البيانات من جميع مخازن البيانات الحالية، وأريد توصيلها مرة أخرى بنظام Salesforce ونظام التشغيل الخاص بي بحيث يصبح هذا جزءًا من الطريقة التي أتخذ بها القرارات".
- إنشاء بيانات تركيبية. يمكن لنماذج المحاكاة إنشاء بيانات لتدريب نماذج التعلم الآلي، والتي تتطلب كميات ضخمة. يمكن أن تولد المحاكاة صورًا لوجوه ذات زوايا متعددة ومستويات تباين وسطوع لنماذج التعرف على الوجه، على سبيل المثال. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحسين البيانات التركيبية. قال Rao: "يمكنك البدء بالبيانات الموجودة لديك حول عملائك وإثرائها ببيانات خارجية أو تركيبية". "كما ترى ما يحدث في العالم الحقيقي، يمكنك مراجعته، حتى تصبح البيانات أكثر ثراءً".
عمليات محاكاة الذكاء الاصطناعي ستستمر في الاتجاه التصاعدي
وفقًا لـ Rao، سيستمر الحماس لمحاكاة الذكاء الاصطناعي في الاتجاه حتى عام 2022 وما بعده.
وقال: "خلال الوباء، كان الناس يبحثون عن شيء من شأنه أن يمنعهم من التعرّف على كل شيء من جانب العرض إلى جانب الطلب إلى الأفراد". "عندما يكون هناك هذا النوع من عدم اليقين في السوق، تكون هذه التقنيات مفيدة للغاية".
