اليوم، ومن خلال التطبيقات والخدمات الذكية، تبشر الإنجازات فِي مجال الذكاء الاصطناعي والبيانات بعصر جديد ِمِن ابتكار التطبيقات، وتمكين الشركات ِمِن التغلب علي أكبر التحديات التي تواجهها وإلهام النمو. وتعمل الشركات علي تطوير حلول فريدة وتجارب رقمية سريعة تؤدي إلَى نتائج أعمال فورية، وتضع نفسها كقادة فِي المجال علَى المدى الطويل وذلك باستخدام أدوات وبيانات الذكاء الاصطناعي. ولإنشاء تطبيقات ذكية ترضي العملاء وتحقق نتائج تغير قواعد اللعبة، يقدم هذا المقال نظرة عامة شاملة حول كيفية استخدام بعض الشركات الناجحة للذكاء الاصطناعي والبيانات.

• إرضاء العملاء بتطبيقات الذكاء الاصطناعي فكر فِي تطبيق

تمويل شخصي يتيح لك، وبناءً علَى المعاملات السابقة وأهداف الادخار، تتبع عادات الإنفاق لديك ويقدم نصائح مالية مخصصة. الآن، فكر فِي نفس التطبيق الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام المصرفية البسيطة، وتقديم توصيات ذكية بشأن الميزانية والإنفاق. توفر التطبيقات الذكية تجربة مصممة بشكل فريد للعميل. حيث لا توفر تجربة رائعة فحسب، بل تمنح العميل أيضًا قيمة حقيقية لن يجدها فِي أي مكان آخر.

تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي علَى إرضاء العملاء بطرق بدأنا للتو فِي استكشافها. وباستخدام نماذج متقدمة مدعومة بالحوسبة ِ السحابية لتحسين نتائجها بمرور الوقت، تستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي للتعلم والتكيف باستمرار، وذلك فِي حين أن التطبيقات التقليدية لها قيود مدمجة. تعد الرؤى التي يقدمونها أكثر إفادة وقابلة للتنفيذ ِمِن نظيراتها غير المرتبطة بالذكاء الاصطناعي. فيما يلي تفصيل بسيط للاختلافات الأساسية التي تجعل التطبيقات الذكية أكثر مرونة وقابلية للتطوير وعالية الأداء ِمِن التطبيقات التقليدية.

• أهداف ابتكار تطبيقات الذكاء الاصطناعي

إدارة المعرفة فِي مجال الملكية الفكرية؛ وعادة ما يتم تخزين المعلومات المفيدة فِي تنسيقات بيانات معقدة ولغات متعددة، مما يجعل البحث عن البيانات ذات الصلة والتفاعل معها أمرا صعبا. وحتى يتمكنوا ِمِن قضاء المزيد مِن الوقت فِي تقديم خدمة مخصصة، أرادت بعض الشركات تسهيل البحث فِي المستندات وتلخيصها.

التعامل مع البيانات جديرة بالثقة؛ أرادت الشركات حلًا مِن شأنه إجراء عمليات بحث سريعة مع الحفاظ علَى أعلَى مستويات السرية للامتثال لمتطلبات الخصوصية التنظيمية والتعاقدية للحفاظ علَى ثقة العملاء.

تبسيط إدارة البنية التحتية ومراقبتها؛ أرادت الشركات الرائدة ابتكار المنتجات والخدمات باستخدام أحدث التقنيات دون التورط فِي عمليات الإدارة اليدوية.

إمكانية الوصول والشمول؛ نظرا لأن العملاء يتحدثون مجموعة واسعة ِمِن اللغات ويحتاجون إلَى أماكن إقامة مختلفة، فقد سعت بعض الشركات الرائدة إلَى تقديم خدمة بأكثر ِمِن 100لغة ومنح العملاء المزيد من الطرق للتحكم فِي المحادثة. على سبيل المثال، قد يرغب بعض العملاء فِي مطالبة الصوت بالإبطاء لتحسين فهمهم، وهو أمر لا يستطيع الصوت المسجل فعله.

زيادة نطاق خيارات الاتصال؛ الصوت المسجل فِي الاستوديو يجعل أي نوع ِمِن الارتجال مستحيلًا مما يحد مِن نطاق المحادثة. أرادت الشركة حلًا للرد علَى الهاتف يبتعد عن الروبوتات المكتوبة، والتي تكون محدودة فِي قدرتها على معالجة مشكلات معينة ولا تسمح بالارتجال.

تعزيز القدرة التنافسية علَى الساحة العالمية؛ أدى التطور السريع للشركات إلَى خدمة الجماهير الأجنبية ورعاية الأحداث الكبرى. دون الحاجة إلَى مساهمات بشرية مكلفة، كما أرادت زيادة مكانتها التنافسية فِي الصناعة ِمِن خلال توسيع قدرتها علَى تقديم الخدمات للعملاء الدوليين.

• تمكين فرص الابتكار

تمكين فرص الابتكار هو مفهوم يشير إلى تعزيز وتسهيل بيئة الابتكار من خلال مجموعة من الاستراتيجيات والمبادرات التي تهدف إلى دعم الأفراد والمجتمعات في تطوير أفكار جديدة وتحويلها إلى حلول عملية. يتضمن ذلك عدة جوانب رئيسية:

تعزيز التعليم والتدريب؛ تعتبر التعليم وتنمية المهارات من العوامل الأساسية لتمكين الابتكار. يجب أن تتاح للأفراد الفرص للحصول على تعليم جيد ومهارات متطورة، مما يساعدهم على التفكير الإبداعي وحل المشكلات. برامج مثل “ابتكار” تقدم جلسات تدريبية موجهة للمعلمين والطلاب بهدف تحسين جودة التعليم وتعزيز مهارات ريادة الأعمال. 

الدعم المالي والموارد؛ توفير التمويل والدعم المالي يعد جزءًا حيويًا من تمكين الابتكار. يمكن أن تشمل هذه الموارد المنح الحكومية، والاستثمار المؤثر، ومنصات التمويل الجماعي، والحاضنات التي تقدم الدعم للشركات الناشئة في مجال الابتكار الاجتماعي. 

تشجيع التعاون والشراكات؛ تعتبر الشراكات بين مختلف الجهات الفاعلة (الحكومات، القطاع الخاص، المجتمع المدني) ضرورية لتعزيز بيئة الابتكار. التعاون بين هذه الأطراف يمكن أن يؤدي إلى تبادل المعرفة والخبرات وتطوير حلول مبتكرة لمواجهة التحديات الاجتماعية والبيئية. 

استخدام التكنولوجيا؛ تسهم التكنولوجيا بشكل كبير في تمكين الابتكار من خلال توفير أدوات وموارد جديدة تساعد الأفراد على تطوير أفكارهم وتحويلها إلى منتجات أو خدمات قابلة للتطبيق. استخدام التقنيات الحديثة مثل إنترنت الأشياء (IoT) والذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز من قدرة الأفراد على ابتكار حلول فعالة. 

التركيز على الاستدامة؛ يجب أن يكون هناك تركيز متزايد على الاستدامة عند تطوير الحلول الجديدة. يتطلب ذلك التفكير في كيفية تأثير الأفكار المبتكرة على البيئة والمجتمع بشكل عام، مما يساهم في تحقيق أهداف التنمية المستدامة. 

تمكين المجتمعات المحلية؛ من المهم إشراك المجتمعات المحلية في عمليات الابتكار لضمان أن تكون الحلول مناسبة لاحتياجاتهم الفعلية. هذا يمكن أن يتم من خلال تنظيم ورش عمل وجلسات عصف ذهني تجمع بين أفراد المجتمع لتبادل الأفكار والتعاون في تطوير الحلول. 

إن تمكين فرص الابتكار يتطلب جهودًا متعددة الجوانب تشمل التعليم والدعم المالي والتعاون والشراكات واستخدام التكنولوجيا والتركيز على الاستدامة وتمكين المجتمعات المحلية.

• السماح بقابلية التوسع في الوقت الحقيقي

قابلية التوسع في الوقت الحقيقي تشير إلى قدرة النظام على معالجة وزيادة حجم البيانات أو عدد المستخدمين دون التأثير على الأداء أو الموثوقية. لتحقيق ذلك، يجب اتباع عدة خطوات واستراتيجيات لضمان أن الأنظمة يمكنها التعامل مع الزيادة في الطلب بكفاءة.

فهم قابلية التوسع؛ قابلية التوسع تعني قدرة النظام على زيادة قدرته على العمل أو استيعاب النمو. في سياق معالجة البيانات في الوقت الحقيقي، فإنها تضمن أن التطبيق يمكنه معالجة وتقديم البيانات للمستخدمين بشكل فوري حتى مع زيادة عدد المستخدمين أو حجم البيانات.

أنواع قابلية التوسع

أ. التوسع العمودي (Vertical Scaling)

يتضمن زيادة سعة الخادم الواحد عن طريق إضافة المزيد من الموارد مثل المعالج والذاكرة. هذه الطريقة بسيطة ولكن لها حدود قصوى.

ب. التوسع الأفقي (Horizontal Scaling)

يتضمن إضافة المزيد من الخوادم لتوزيع الحمل. هذه الطريقة أكثر تعقيدًا ولكنها توفر مرونة أكبر ويمكن أن تتعامل مع أحمال أكبر.

استراتيجيات تحقيق قابلية التوسع؛ استخدام بنية الخدمات المصغرة - تساعد بنية الخدمات المصغرة في تقسيم التطبيق إلى خدمات صغيرة مستقلة يمكن تطويرها ونشرها وتوسيعها بشكل منفصل، مما يسهل إدارة الأحمال المتزايدة. تنفيذ قواعد بيانات موزعة - تساعد قواعد البيانات الموزعة على توزيع البيانات عبر عدة خوادم، مما يسمح بالتوسع الأفقي ويعزز الأداء والموثوقية. استخدام التخزين المؤقت (Caching)- يساعد التخزين المؤقت في تخزين البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر، مما يقلل من زمن الاستجابة ويحسن أداء النظام. المعالجة غير المتزامنة - تسمح المعالجة غير المتزامنة بتنفيذ المهام بشكل مستقل عن تدفق التطبيق الرئيسي، مما يحافظ على استجابة النظام حتى تحت الأحمال الثقيلة.

مواجهة تحديات قابلية التوسع؛ التعامل مع سرعة البيانات العالية - يجب تصميم الأنظمة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات بسرعة عالية، مثل منصات التداول المالي التي تحتاج إلى معالجة ملايين المعاملات في الثانية. ضمان اتساق البيانات - في الأنظمة الموزعة، يصبح الحفاظ على اتساق البيانات تحديًا كبيرًا حيث يتم تقسيم وتكرار البيانات عبر عدة خوادم. إدارة تكلفة الموارد - يمكن أن يؤدي توسيع الأنظمة إلى زيادة تكاليف الموارد، لذا يجب إدارة الاستخدام بكفاءة لتجنب النفقات الزائدة.

ومن أمثلة قابلية التوسع في الوقت الحقيقي؛ تويتر - تستخدم تويتر بنية تحتية قابلة للتوسع لمعالجة ملايين التفاعلات في الوقت الحقيقي. أوبر - تعتمد أوبر على بنية الخدمات المصغرة وأنظمة قائمة على الأحداث لمعالجة طلبات الركوب والدفع بشكل فعال. نتفليكس - تستخدم نتفليكس شبكات توصيل المحتوى وقواعد بيانات موزعة لضمان تجربة مشاهدة سلسة للمستخدمين حول العالم.

الاتجاهات المستقبلية لقابلية التوسع؛ مع تقدم التكنولوجيا، ستستمر الاتجاهات مثل الحوسبة السحابية والتعلم الآلي و5G  في تعزيز قدرة الأنظمة على التعامل مع بيانات الوقت الحقيقي بكفاءة أعلى وبتكاليف أقل.

وباختصار، السماح بقابلية التوسع في الوقت الحقيقي يتطلب تصميم نظام مرن وقابل للتكيف يمكنه التعامل مع الزيادة المستمرة في الطلب دون التأثير على الأداء أو الموثوقية.

ان استخدام الذكاء الاصطناعي في إنشاء تطبيقات ذكية يساهم بشكل كبير في تحسين تجربة العملاء وزيادة رضاهم.  فيمكن تحقيق ذلك من خلال عدة خطوات رئيسية:

تحليل بيانات العملاء؛ تعتبر البيانات هي الأساس لفهم احتياجات وتفضيلات العملاء. باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي، يمكن تحليل كميات ضخمة من البيانات لاستخراج رؤى قيمة حول سلوكيات العملاء. هذا التحليل يساعد الشركات على تخصيص تجارب المستخدمين بناءً على تفضيلاتهم الفردية.

تخصيص التجربة؛ يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تقديم تجارب مخصصة للعملاء من خلال توصيات المنتجات والخدمات التي تتناسب مع اهتماماتهم. على سبيل المثال، تستخدم منصات مثل أمازون ونتفليكس خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتقديم اقتراحات مخصصة، مما يزيد من احتمالية الشراء أو الاستخدام.

أتمتة العمليات؛ يساعد الذكاء الاصطناعي في أتمتة المهام الروتينية مثل خدمة العملاء والدعم الفني عبر روبوتات الدردشة (Chatbots). هذه الروبوتات قادرة على التعامل مع استفسارات العملاء بشكل فوري وعلى مدار الساعة، مما يقلل من أوقات الانتظار ويزيد من رضا العملاء.

تحسين التفاعل مع العملاء؛ يمكن استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحسين كيفية تفاعل التطبيقات مع المستخدمين. هذه التقنيات تسمح للتطبيقات بفهم اللغة البشرية والتفاعل بطريقة طبيعية، مما يجعل تجربة المستخدم أكثر سلاسة وفعالية.

جمع الملاحظات والتغذية الراجعة؛ يمكن للذكاء الاصطناعي جمع وتحليل ملاحظات العملاء بشكل آلي، مما يساعد الشركات على فهم نقاط القوة والضعف في خدماتها أو منتجاتها. هذا التحليل يمكن أن يؤدي إلى تحسين مستمر في جودة الخدمة المقدمة.

التنبؤ بالاحتياجات المستقبلية؛ باستخدام التحليلات التنبؤية، يمكن للذكاء الاصطناعي توقع احتياجات العملاء المستقبلية بناءً على سلوكياتهم السابقة. هذا يسمح للشركات بتقديم حلول استباقية تلبي توقعاتهم قبل أن يدركوا أنهم بحاجة إليها.

تعزيز الأمان والخصوصية؛ مع تزايد المخاوف بشأن الخصوصية والأمان، يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز الأمان من خلال تحليل الأنماط واكتشاف الأنشطة غير العادية التي قد تشير إلى تهديدات أمنية محتملة.

إن دمج الذكاء الاصطناعي في تطوير التطبيقات الذكية ليس فقط وسيلة لتحسين الكفاءة التشغيلية، بل هو أيضًا استراتيجية فعالة لتعزيز تجربة العميل وزيادة مستوى الرضا لديهم. من خلال تحليل البيانات وتخصيص التجارب وأتمتة العمليات، يمكن للشركات تقديم خدمات أفضل وأكثر ملائمة لاحتياجات عملائها المتغيرة باستمرار.