كيفية الاستفادة من البيانات والتكنولوجيا في عالم آلي بشكل متزايد

مع ظهور تقنيات أتمتة العمليات والتعلم الآلي (ML) ، تواجه الشركات بشكل متزايد بيانات ومعلومات جديدة ، فضلاً عن الضغط المتزايد لاعتماد أدوات جديدة قد لا يعرفون كيفية الاستفادة منها بشكل كامل.

في الواقع ، في استطلاع Deloitte’s State of AI in Enterprise ، حدد 39٪ من المشاركين مشكلات البيانات باعتبارها واحدة من أكبر ثلاثة تحديات يواجهونها مع مبادرات الذكاء الاصطناعي. إنه مثل العثور على إبرة في كومة قش باستخدام جهاز الكشف عن المعادن الذي يصعب استخدامه – مضيعة للوقت والموارد وشعور زائف بالقدرة التنافسية.

ولكن كيف يرتفع المبتكرون في الصناعة ، مثل منظمات الخدمة الميدانية (FSOs) التي ترسل فنيين إلى مواقع بعيدة لتركيب المعدات أو إصلاحها أو صيانتها ، لمواجهة تحديات عالم آلي بشكل متزايد؟ تكمن الإجابة في التغييرات التنظيمية لاستبدال التقنيات القديمة وتفكيك صوامع البيانات والاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي (AI) إلى أقصى إمكاناته.

استبدال التقنيات القديمة

تركز FSOs بشكل تقليدي على تحسين كفاءة الخدمة وجودتها من خلال تحسينات العمليات وتحديثات برامج الإدارة. ومع ذلك ، لم تعد الأساليب التقليدية كافية لإظهار قيمة الأعمال لعملائها.

عندما تبدأ الشركات في التركيز على تقديم نماذج خدمة قائمة على النتائج ، فإنها تحتاج إلى الاستعداد لإطلاق خدمات مثل الصيانة التنبؤية ، حتى لا تخاطر بالعودة إلى نموذج التوقف / الإصلاح حيث تعمل باستمرار على ترقية الأنظمة القديمة. ومع ذلك ، فإن التطور إلى نموذج قائم على النتائج ينطوي على مستوى من التحول الرقمي يطرح العديد من التحديات. يمكن أن تخلق بيئة تكنولوجيا المعلومات شديدة التعقيد وتتضمن العديد من التطبيقات والأنظمة ذات إيقاعات تحديث وإصدار مختلفة أو ميزات أمان ، مما يؤدي غالبًا إلى ارتفاع تكاليف صيانة تكنولوجيا المعلومات واضطرابات الأعمال المحتملة.

بالإضافة إلى ذلك ، فإن استبدال نظام قديم بنظام لا يمكنه استخدام البيانات على النحو الأمثل مع التوافق الواعد مع الذكاء الاصطناعي في نفس الوقت يمكن أن يؤدي إلى تأخيرات في المشروع وتكاليف إضافية.

معالجة البيانات وأوجه القصور في التكنولوجيا التي تدعم الذكاء الاصطناعي

يمثل تحسين إنتاجية القوى العاملة في الشركة وتقديم تجربة عملاء ممتازة تحديًا في عالم اليوم عند الطلب. لتقديم قيمة تجارية أكبر للعملاء ، تحتاج FSOs إلى استخدام البيانات والذكاء لتلبية احتياجات العملاء وتوقعها. ومع ذلك ، يتطلب هذا النوع من الابتكار تفكيك صوامع البيانات وتنسيق العمليات عبر المؤسسة لتزويد الموظفين برؤى العملاء.

بالإضافة إلى ذلك ، مع البرامج المضمنة في AI ، تتمتع المؤسسات بالقدرة على أتمتة المهام المتكررة ومعالجة مجموعات البيانات المعقدة والمزيد. ومع ذلك ، في حين أن 80٪ من الشركات تستخدم بالفعل شكلاً من أشكال تكنولوجيا الأتمتة أو تخطط للقيام بذلك خلال العام المقبل ، فقد يكون من الصعب عليهم البدء في عملية تقديم القيمة التي يعد بها الذكاء الاصطناعي دون أن يقوم أي طرف ثالث بتنفيذ الأفضل. . الذكاء الاصطناعي وحلول البيانات.

تعظيم البيانات واستثمارات الذكاء الاصطناعي

إن استخدام مزيج من البيانات والذكاء الاصطناعي له الكثير من الفوائد ، خاصة بالنسبة للمؤسسات مثل FSOs التي تعمل على تقديم أفضل خدمة للعملاء ، من خلال ضمان الجدولة المُحسَّنة للموظفين قادرة على الاستجابة لمهام الخدمة المتوقعة.

في مثل هذه الحالات ، تعمل البيانات والذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب ؛ على سبيل المثال ، يمكن للبيانات التي تم جمعها من مستشعرات إنترنت الأشياء أن تساعد الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بأداء الأصول وجدول التحسين باستخدام البيانات مثل سجل الصيانة. عادةً ما تساعد البيانات التجريبية أيضًا FSOs على الاستجابة بفعالية لقضايا الخدمة المحتملة من خلال التنبؤ بالوقت الذي يحتاج فيه منتج العميل إلى الصيانة ، وبالتالي التأكد من توفر الأجزاء والفنيين في وقت معين.

يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا الموظفين الداخليين من خلال أتمتة تفاعلات العملاء من خلال تحسين أدوات الدردشة وإدارة علاقات العملاء (CRM).

بينما نتحرك نحو مستقبل آلي أكثر حداثة ، ستحتاج المؤسسات إلى فهم صوامع البيانات الخاصة بها لتجربة الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي. عند استخدام البيانات بشكل فعال مع الذكاء الاصطناعي ، يمكن للمؤسسات حل مجموعة متنوعة من المشكلات من البداية إلى النهاية ، مما يمهد الطريق للمؤسسات للاستفادة من الجدولة التنبؤية أثناء تلبية احتياجات العملاء.

كيفن ميلر هو كبير مسؤولي التكنولوجيا في IFS.