متأثرًا بالذكاء الاصطناعي: يستخلص الذكاء التنافسي رؤى البيانات الجديدة

نظرًا لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي (AI) على نطاق أوسع ، فإن الأساليب القائمة على البيانات لممارسات الذكاء التنافسي تكتسب زخمًا سريعًا. نتيجة لذلك ، يمكن لجيل جديد من صانعي القرار استكشاف الأسواق المتغيرة ومواجهة التحديات المتزايدة في مختلف الصناعات.

التغيير مدفوع بطوفان من بيانات العملاء التي يتم إنشاؤها الآن من نشاط موقع الويب والاستطلاعات ووسائل التواصل الاجتماعي. وفي الوقت نفسه ، تستعد الشركات لاستخدام قوة أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة لمراقبة اتجاهات السوق باستمرار وتعديل استراتيجيات تحديد المواقع والعروض والتسعير من أجل زيادة فرص الإيرادات إلى الحد الأقصى.

كما هو الحال مع العديد من الأشياء اليوم ، يُنظر إلى نماذج الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي على أنها تغير قواعد اللعبة التي ستساعد في العثور على رؤى البيانات. يوفر وصول نماذج لغوية كبيرة مثل GPT فرصًا مثيرة للذكاء التنافسي ، وفقًا لكورت موهميل ، الذي يحمل لقب المستشار الاستراتيجي اليومي للذكاء الاصطناعي في مزود منصة الذكاء الاصطناعي Dataiku.

وقال إن المهمة الصعبة المتمثلة في جمع المعلومات عن المنافسين والعملاء يمكن تبسيطها من خلال مثل هذه التقنيات.

هذه النماذج جيدة جدًا في تلخيص النص وتركيبه. لذلك ، يمكن أن تكون مفيدة في تلخيص ، على سبيل المثال ، نصوص مكالمات الأرباح ، أو تجسيد مستندات تحديد المواقع التنافسية إذا تم تزويدهم ببيانات دقيقة لمدخلاتهم ، “قال Muehmel.

هذا مهم لأنه ، مع مجموعة واسعة من الأساليب والمصادر ، فإن جمع البيانات كجزء من ممارسات الاستخبارات التنافسية يمكن أن يكون أمرًا شاقًا. تتراوح مصادر البيانات من مدونات أو عروض تقديمية لخبراء الصناعة إلى التقارير المالية وعناصر وسائل الإعلام الإخبارية ومصادر البيانات العامة والمزيد.

على نحو متزايد ، تعد أدوات ونماذج وعمليات الذكاء الاصطناعي محركات أساسية للميزة التنافسية ، مما يتيح الاستخراج المستمر للمعلومات التي تدفع دعم القرار الاستراتيجي.

تجمع خوارزميات الذكاء التنافسي الحديثة الآن بين البيانات التاريخية والحقيقية مع التعلم الآلي ، مما يمكّن الشركات من التنبؤ باتجاهات السوق وتحسين استراتيجيات التسعير بدقة ملحوظة. يمنح هذا المؤسسات ميزة تنافسية ويسمح لها بالاستجابة لاتجاهات السوق المتغيرة وتفضيلات المستهلك في الوقت الفعلي.

يمكن للشركات معالجة كميات هائلة من البيانات لتحديد الأنماط وإجراء تنبؤات دقيقة حول اتجاهات السوق المستقبلية. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لاتخاذ قرارات مستنيرة ، مثل تطوير المنتجات واستراتيجيات التسويق ، مما يمنح الشركات ميزة تشتد الحاجة إليها في سوق مزدحم.

وفقًا لمهمل ، أتاحت تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي والأتمتة للبائعين من جميع الأحجام مراقبة نطاق أوسع من المنافسين.

تتيح العديد من منصات SaaS المتاحة اليوم المراقبة الآلية لأنشطة المنافسين عبر المناطق واللغات. هذه فائدة عظيمة ، خاصة بالنسبة للشركات التي بدأت للتو في بدء ممارساتها الاستخباراتية التنافسية “.

وأوضح أن تطوير القدرات الداخلية لبناء التحليلات والذكاء الاصطناعي الذي يناسب احتياجات مؤسسة معينة هو أحد الطرق الرئيسية التي يمكن للشركات من خلالها اكتساب مزايا كبيرة خارج مجال التكنولوجيا.

“يتيح استخدام التحليلات والذكاء الاصطناعي للمؤسسات تحسين كل عملية في سلسلة القيمة الخاصة بهم. وقال محمل إن الشركات التي تنجح في استيعاب التحليلات المتقدمة وقدرات الذكاء الاصطناعي ستكون هي الفائز في صناعاتها في السنوات القادمة.

خطوات نحو إطار عمل استخباراتي تنافسي

في قلب استراتيجية استخبارات تنافسية ناجحة تكمن دورة منظمة بشكل جيد تشمل أربع مراحل حاسمة: التخطيط وتحديد أهداف البحث ، وجمع البيانات ذات الصلة ، ومعالجة البيانات وتحليلها ، والعمل في نهاية المطاف على الأفكار المكتسبة.

يعتقد مايكل فاجان ، كبير علماء البيانات في شركة Mesmerise للواقع الافتراضي للمؤسسات ، أن العنصر الأكثر أهمية في أي تحليل تنافسي هو مصادر البيانات الخاصة به ، حيث يمكن أن تؤدي مجموعة بيانات واحدة من وجهة نظر غالبًا إلى إساءة تفسير المخرجات. للتغلب على هذا ، يقترح استخدام مصادر بيانات متعددة ، لكنه يحذر من أن كل منها يأتي مع تحيزاته الخاصة.

في سياق خبرته الصناعية ، شملت مصادر البيانات النموذجية الأسواق الخارجية ووسائل التواصل الاجتماعي وتتبع مواقع الويب. الخطوة الأولى ، بالطبع ، هي إنشاء خط أساس للفهم. يظل شرطًا أساسيًا أساسيًا لمعالجة مفيدة للذكاء الاصطناعي.

احتجنا أولاً إلى محاذاة مجموعات البيانات من خلال فهم التوزيعات الطبيعية وتطبيق الأوزان. مكنتنا هذه البيانات من توقع حصة البحث بدقة كبيرة على أساس أسبوعي. كما أظهر حصتنا في السوق ، وما هي المصطلحات والمواضيع القياسية وما هو الجديد والقادم. قد يكون الحصول على هذه المعلومات في البداية أمرًا واقعيًا ، لكن هذا هو الأساس “.

قال فاجان لـ VentureBeat: “تتيح لك إضافة التعلم الآلي إلى المزيج تفسير الأنماط المسجلة وإنشاء عمليات آلية بحيث تكون المعلومات المكتسبة في الوقت المناسب بما يكفي لاتخاذ الإجراءات والتأثير الإيجابي على عملك على منافسيك”. “للبقاء في الطليعة ، تحتاج إلى التركيز على بياناتك الأساسية والتأكد من وجود هيكل حوكمة متين وتقنيات قياسية للتعويض عن التحيزات. بمجرد حصولك على هذا ، يمكنك أن تثق دائمًا في أن طبقة الذكاء ستضيف قيمة “.

وبالمثل ، أكد جو راموس ، المهندس المتميز والمدير في IBM Expert Labs ، على أهمية تدريب نموذج ذكاء اصطناعي تنافسي باستخدام مجموعة بيانات كبيرة وذات تصنيف جيد للمهمة المحددة التي تم تصميمها للتعامل معها.

تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي تدريبًا شاملاً لالتقاط أو تمثيل الأنماط في مجموعة البيانات بدقة قبل أن يمكن تطبيقها على حالات الاستخدام الحقيقي. اليوم ، عدد قليل جدًا من المؤسسات لديها المهارات والبرمجيات والبنية التحتية اللازمة للبناء والابتكار باستخدام أحدث النماذج مثل GPT-3 “. “احتفظت المنظمات التي كانت رائدة في هذا المجال بالعديد من أدوات وتقنيات التمكين مملوكة أو داخلية.”

يقول راموس إنه أثناء إنشاء إطار عمل الذكاء التنافسي الخاص بك ، يجب أن تفهم الشركات أهمية حوكمة الذكاء الاصطناعي – تحديد السياسات وإنشاء الحسابات طوال دورة حياة الذكاء الاصطناعي.

قال راموس: “في شركة IBM ، لدينا مجلس أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الذي يدعم الحوكمة المركزية وعملية المراجعة واتخاذ القرار لسياسات وممارسات واتصالات وأبحاث ومنتجات وخدمات شركة IBM”. “القيام بذلك يساعد نماذجك على الالتزام بمبادئ الإنصاف وإمكانية الشرح والمتانة والشفافية والخصوصية.”

ما التالي للذكاء التنافسي القائم على الذكاء الاصطناعي؟

من جانبه ، قال Muehmel من Dataiku إن أهم شيء يمكن أن تفعله الشركات هو التأكد من أن لديها استراتيجية قوية لتطبيق التحليلات والذكاء الاصطناعي على التطبيقات في جميع أنحاء أعمالها ، بما في ذلك ، على سبيل المثال لا الحصر ، الذكاء التنافسي.

وأضاف: “بالتركيز على الذكاء التنافسي ، لا ينبغي للشركات أن تتردد في تجربة نماذج لغوية كبيرة لمعرفة ما إذا كان بإمكانها تقديم اقتراحات ذات صلة من حيث الوضع التنافسي أو ما إذا كان بإمكانها تسريع عملية جمع وتحليل البيانات الاستخباراتية التنافسية”.

إذا نجحت نماذج الذكاء الاصطناعي في جمع المعلومات والمساعدة في تصور البيانات ، يمكن للفرق اتخاذ قرارات أكثر قابلية للتنفيذ وتوفير الوقت في جمع المعلومات. لقد بدأ الأمر في وقت مبكر للعديد من الصناعات ، لكن بعضها الآن في طريق جديد لاتخاذ قرارات مستنيرة في الوقت الفعلي تعد بميزة تنافسية أكثر.