كثيرا مانسمع عن الذكاء الإصطناعي وأنه سيغير العالم، لكن قلما نسمع عن طرق عملية في استخدامه الآن في مجال الأعمال . هذه خمسة طرق عملية لاستخدام الذكاء االإصطناعي من أجل زياد أرباح الشركات:

1- أنظمة الاقتراح (Recommender Systems):

تعتمد الفكرة على توفير أفضل الخيارات المستهلك من اجل تحقيق هدف معين . مثلا لزيادة نسبة الشراء في مواقع البيع كأمازون , تقوم خوارزميات أمازون بعرض المنتجات التي ستزيد من احتمال الشركاء لذاك المستخدم بناء على تاريخه الشرائي وبالتالي زيادة الأرباح. مثال اخر هو  اذا كان المنتج عبر الاستخدام المباشر من العميل وليس الشراء , مثل تطبيق سبوتيفاي الموسيقي حيث يقوم باقتراح الموسيقى الأكثر مناسبة لذوق المستخدم لجعل المستمع يستخدم البرنامج اكثر وبالتالي يزيد من الدعايات او نسبة المشتركين في الخدمات المدفوعة وبالتالي زيادة الأرباح !

2- الأتمتة (Automation):

تكمن فائدة الأتمتة في تقليل عدد الموظفين وتقليل العامل البشري في الإنتاج و زيادة الكفاءة وتقليل التكاليف . اكبر مثال حي ومباشر على الأتمتة هو في المصانع التي تستخدم تقنيات الذكاء اإصطناعي . سيكون لها ميزة التكلفة المنخفضة (Cost advantage) اكثر من غيرها من المصانع مما يزيد من احتمالية نجاحها في السوق والتغلب على المنافسين كون التكلفة هي العامل الفاصل في نجاح المصنع . من جانب آخر , أتمتة النقل عبر الباصات والشاحنات ذاتية القيادة ستكون المحور الأساس في أرباح شركات النقل و الشحن (مثل فيديكس). حتى الأعمال العقلية التي كانت حكرا على البشر اصبح يمكن أتمتتها بتقنيات التعلم العميق(deep learning). حتى الآن هناك اعمال يصعب أتمتتها تلك التي لها جانب بشري ، مثل العناية بالعجزة ، وعمل المساج و التدريس و التربية . ومع ذلك يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة تلك الأعمال حتى لو لم تتم أتمتتها .

تعد شركات النقل ( مثل فيديكس وغيرها ) من أكثر المهتمين بالشاحنات الكهربائية لأتمتة التوصيل وبالتالي خفض التكاليف والتفوق على المنافسين

3- التنبؤ بالاحتياج و المدفوعات(Prediction):

يمكن للشركات الكبرى التي تملك رصيدا من البيانات من استخدامها لتوقع الأرباح ، المدفوعات ، المصاريف ، والحاجة المستقبلية (future demand) .ذلك سيساعدها على نقليل الفائض وزيادة الكفاءة , وبالتالي زيادة الأرباح. ينبغي التنبه ان الوقت عامل هنا مهم فقد تختلف الظروف وتصبح كامل التوقعات خاطئة ، لذلك لا تعد وسيلة معول عليها بشكل كبير . ذلك لعدم معرفة المسببات الأساسية ( features) التي يجب استخدامها في تلك الخوارزميات وليس ضعف في تقنيات الذكاء الإصطناعي . في الحقيقة هناك شبكات بيز (Bayesian Networks) بمبادئ الإحصاء من عشرات السنين لديها نتائج افضل في التوقع من الشبكات العصبية الصناعية (ANN) في بعض أنواع التوقع التنبؤي باستخدام البيانات.

4- تقليل الخطأ البشري في اتخاذ القرار (Reducing Human-factor):

ميزة الذكاء الاصطناعي انه لا يعمل بالمزاج . والنتيجة تتبع البيانات . ولا تتغير النتايجة بتغير الأحوال . هذا مفيد لاتخاذ القرار عل مستوى الفريق التنفيذي للشركة . حيث انه كثير من الأحيان يكون لدى المدراء التنفيذين رغبات خاصة تتعارض مع مصلحة الشركة وذاك يؤثر على قرارات مصيرية تضر بمصلحة الشركة . فالمستثمرين وملاك الشركات سيكون لهم دافع أكبر على إجبار التنفيذين في استخدام الخوارزميات والإحصاء بشكل عام – وتقنيات الذكاء الإصطناعي بشكل خاص- من اجل اتخاذ القرارات المصيرية. ذلك يسقلل الاعتماد على المدير التنفيذي وقدرته على تبرير قراراته ببيانات يأتي بها لتؤيد موقفه ولا تؤيد وضع الشركة(عادة يتم استبدال المدير التفيذي من قبل مجلس الإدارة لهذا السبب). أحد الشركات الرائدة في هذا الموضوع شركة الاستثمار بردج وتر (Bridgewater) و مؤسسها المخضرم Ray Dalio صاحب كتاب The Principles (الكتاب يعد مرجع في عالم الإدارة الحديثةللشركات).

5- صناعة المحتوى (Content Creation):

كثير من الشركات الكبرى توظف كتاب مقالات في مجالها لنشر صورتها (brand) ولزيادة الظهور على الساحة مما ينعكس على زيادة المبيعات والأرباح . أيضا صناعة فيديوهات اليوتيوب تشكل طريقة للدعاية الغير مباشرة للشركة . لم تصل تقنيات الذكاء الاصطناعي بعد لصناعة محتوى كامل, لكن تقنيات الشبكات التوليدية (GANs) لها قابلية كبيرة في المستقبل لأتمتة صناعة الصور والفن بشكل أو بآخر . في شهر فبراير من العام ٢٠١٩ قامت منظمة (OpenAI) بنشر نتائج ببحوث توصلو فيها لقدرة الذكاء الاصطناعي على كتابة فقرات نصية طويلة من ذاته ,تشبه لحد كبير ما يقوم به الكتاب . لم تقم المنظمة الغير ربحية بنشر النموذج خوفا من استخدامه بشكل سيء مما اثار غضب المجتمع العلمي وأثار هستيريا في وسائل الأخبار التي أوهمت الناس بأن الذكاء الاصطناعي ” الشرير ” تم حبسه من قبل المنظمة ( كعادة وسائل الأنباء في عدم تقصي الوقائع و اختلاقها لسيناريوهات درامية في الأخبار).