الحالة الراهنة للمنظمة العفوية التي يستخدمها في الشركات: التحديات في التنفيذ الإنتاجي لمنظمة العفو الدولية

بين النظرية والتطبيق: نقاط الضعف الخفية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الحديثة

شهد الذكاء الاصطناعي تطوراً مذهلاً في السنوات الأخيرة، مُظهراً قدراته في العديد من مجالات التطبيق. ومع ذلك، تواجه العديد من الشركات مفارقةً تتمثل في قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على إتقان المهام المعقدة، بينما تفشل غالباً في مواجهة تحديات تبدو بسيطة. هذا التباين بين الإمكانات النظرية والتطبيق العملي يثير تساؤلات هامة، سنتناولها بمزيد من التفصيل في هذه المقالة.

مناسب ل:

• دمج الذكاء الاصطناعى لمنصة AI المستقلة وعلى مستوى المصدر لجميع مسائل الشركة

الوضع الحالي لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الشركات

في عالم العمل اليوم، بات من الشائع بشكل متزايد أن يدمج الموظفون أدوات الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT، في عملهم اليومي. يشمل هذا الاستخدام المتقطع عادةً مهامًا مثل البحث عبر الإنترنت، وترجمة النصوص، أو كتابة أجزاء صغيرة من أكواد البرامج. وقد تم إنشاء بوابات داخلية للذكاء الاصطناعي، خاصة في الشركات الكبيرة، مما يتيح الوصول إلى نماذج لغوية خارجية بطريقة تتوافق مع القوانين وحماية البيانات، أو يسهل الوصول إلى المعرفة الداخلية للشركة.

تشير الدراسات الحالية إلى أن 35% من الشركات الألمانية الكبرى تستخدم بالفعل تقنيات الذكاء الاصطناعي، بينما تنخفض نسبة تبنيها بشكل ملحوظ بين الشركات الصغيرة والمتوسطة لتصل إلى حوالي 12%. توضح هذه الأرقام أنه على الرغم من تزايد انتشار الذكاء الاصطناعي في عالم الأعمال، إلا أنه لا يزال بعيدًا عن التطبيق الشامل. ومن اللافت للنظر بشكل خاص أنه على الرغم من الانتشار المتزايد لأدوات الذكاء الاصطناعي، فإن عدد الأمثلة التي أدى فيها الذكاء الاصطناعي فعليًا إلى تحسينات جوهرية في عمليات الأعمال لا يزال ضئيلاً بشكل مثير للدهشة.

التطبيقات النموذجية للذكاء الاصطناعي في الشركات

يركز الاستخدام الحالي للذكاء الاصطناعي في الشركات بشكل أساسي على المجالات التالية:

1. خدمة العملاء: تحليل آلي للتعليقات وروبوتات دردشة تعمل بالذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجات العملاء بشكل أسرع وأكثر كفاءة.
2. إنشاء النصوص والصور: أدوات الذكاء الاصطناعي لإنشاء النصوص والصور ومقاطع الفيديو بشكل أسرع وأكثر فعالية من حيث التكلفة لأغراض التسويق والنشرات الإخبارية والمحتويات الأخرى.
3. الاجتماعات: برامج تقوم بتسجيل المكالمات المرئية وتفريغها وتلخيصها، وتساعد أيضًا في جدولة الاجتماعات.
4. التوظيف: زيادة الكفاءة وتوفير الوقت في عمليات التوظيف من خلال الاختيار المسبق وتحليل الطلبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
5. المراقبة: مراقبة العمليات، والكشف المبكر عن مصادر الخطأ والاتجاهات الناشئة، وتقديم الدعم في تقييم الحملات.

على الرغم من هذه التطبيقات المتنوعة، فإن التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي على عمليات الأعمال غالبًا ما يكون أقل من التوقعات. ويشير التباين بين الإمكانات النظرية والتطبيق العملي إلى تحديات جوهرية تتجاوز الصعوبات المعتادة لتبني التقنيات الجديدة.

مفارقة إنتاجية الذكاء الاصطناعي

ومن المثير للاهتمام أن الدراسات تُظهر أن أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT قادرة على زيادة إنتاجية موظفي المكاتب بنسبة تصل إلى 40%، لا سيما في كتابة النصوص والمهام الإبداعية الأخرى. وتؤكد تقييمات مستقلة زيادةً في الإنتاجية بنسبة 18% في المتوسط. ويبدو أن هذه الأرقام تتناقض مع العدد المحدود من عمليات التحول الناجحة للذكاء الاصطناعي على مستوى الشركات.

يمكن تفسير هذه المفارقة جزئياً بحقيقة أنه بينما يُمكن للاستخدام الانتقائي لأدوات الذكاء الاصطناعي من قِبل الموظفين الأفراد أن يزيد من إنتاجيتهم الفردية، إلا أنه لا يؤدي تلقائياً إلى تحول شامل في عمليات الأعمال. يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي بنجاح في عمليات الأعمال أكثر من مجرد توفير الأدوات، بل يتطلب إعادة نظر جذرية في كيفية تنظيم العمل وأدائه.

الفرق بين الاستخدام العرضي والتحول الحقيقي

على الرغم من أن الاستخدام الانتقائي لأدوات الذكاء الاصطناعي من قبل الموظفين الأفراد قد يُحسّن الكفاءة على المستوى المحلي، إلا أنه غالباً ما يبقى معزولاً ولا يُفضي إلى تحوّل جذري في عمليات الشركة. أما التحوّل الحقيقي للذكاء الاصطناعي، فيتضمن دمجه استراتيجياً في صميم عمليات الشركة، ويؤدي إلى تغييرات جوهرية في أساليب العمل ونماذج الأعمال.

بحسب دراسة أجراها معهد آي بي إم لقيمة الأعمال، فإن الشركات التي تدمج الذكاء الاصطناعي في عملية تحولها غالباً ما تكون أكثر نجاحاً من منافسيها. مع ذلك، يتطلب هذا التحول أكثر من مجرد تطبيق تقنيات جديدة، فهو يستلزم تغييراً في استراتيجيات الشركات وثقافاتها. هذه التغييرات الجذرية تفرض على العديد من الشركات تحديات كبيرة تتجاوز الجوانب التقنية البحتة.

العقبات الرئيسية أمام تطبيق الذكاء الاصطناعي

تتعدد أسباب فشل أو تأخر تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي في الشركات وتتسم بالتعقيد. وفيما يلي شرحٌ مفصل لأهم هذه العقبات:

1. جودة البيانات وتوافرها

يُعدّ توفير البيانات بجودة عالية وتوافرها أحد أكبر التحديات في تطبيق الذكاء الاصطناعي. فكفاءة أنظمة الذكاء الاصطناعي تعتمد كلياً على جودة البيانات التي تُدرّب عليها. وتواجه العديد من الشركات صعوبة في التعامل مع البيانات غير المنظمة أو المعيبة، مما قد يُضعف بشكل كبير فعالية تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

أظهرت دراسة حديثة أن 42% من الشركات أفادت بأن أكثر من نصف مشاريع الذكاء الاصطناعي لديها تأخرت أو فشلت في تحقيق النتائج المرجوة بسبب مشاكل في توفر البيانات. وترتفع هذه النسبة إلى 68% بين الشركات التي تقل فيها نسبة البيانات المركزية عن النصف، حيث أبلغت 68% منها عن خسائر في الإيرادات نتيجة لفشل أو تأخر مشاريع الذكاء الاصطناعي.

تشمل التحديات في مجال جودة البيانات ما يلي:

• البيانات في مستودعات معزولة عبر مختلف الأقسام
• تنسيقات بيانات غير متناسقة
• نقص البيانات التاريخية لتدريب الذكاء الاصطناعي
• مخاوف تتعلق بخصوصية البيانات وأمنها تقيد الوصول إلى البيانات

2. نقص المتخصصين المؤهلين

يُمثل بناء فريق كفؤ في مجال علوم البيانات تحديًا كبيرًا أمام العديد من الشركات. لا يزال سوق تقنيات الذكاء الاصطناعي في مراحله الأولى، وقد ارتفع الطلب على خبراء الذكاء الاصطناعي بشكل حاد في السنوات الأخيرة، بينما لم يواكب عدد المتخصصين المتاحين هذا النمو.

بحسب تقريرٍ صادرٍ عن لينكدإن، ازداد الطلب على خبراء الذكاء الاصطناعي بنسبة 74% خلال السنوات الأربع الماضية. وتواجه الشركات الصغيرة والمتوسطة، على وجه الخصوص، صعوبةً في إيجاد الخبراء اللازمين وتوفير التمويل اللازم لهم. ولا يشعر سوى 25% من المديرين التنفيذيين في ألمانيا بأنهم على أتمّ الاستعداد للذكاء الاصطناعي، بينما لا تتجاوز النسبة العالمية 8%.

ولمعالجة هذا النقص في المهارات، يجب على الشركات ما يلي:

• الاستثمار في تدريب موظفيهم الحاليين
• استشر خبراء خارجيين
• خلق ثقافة تبادل المعرفة

3. التكامل مع الأنظمة الحالية

يمثل دمج حلول الذكاء الاصطناعي في البنى التحتية الحالية لتكنولوجيا المعلومات تحديات كبيرة أمام العديد من الشركات. ويمكن أن تؤدي الأنظمة القديمة، على وجه الخصوص، التي لم تُصمم لدمج الذكاء الاصطناعي، إلى مشاكل جسيمة. وتشمل هذه التحديات ما يلي:

• بنية تحتية قديمة لا تستطيع تلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي الحديث
• عدم وجود واجهات موحدة للاتصالات السلسة
• أنظمة تخزين البيانات غير المتوافقة
• التكاليف المرتفعة المرتبطة بتحديث البنية التحتية

بحسب استطلاع رأي، تُخصّص 67% من الشركات التي تُدير بياناتها مركزياً أكثر من 80% من مواردها التقنية لصيانة خطوط نقل البيانات فقط. هذا الالتزام الكبير بالموارد لمهام الصيانة يُعيق تطوير وتطبيق حلول الذكاء الاصطناعي المبتكرة.

4. أهداف وتوقعات غير واضحة

من الأخطاء الشائعة في مشاريع الذكاء الاصطناعي غياب أهداف واضحة وقابلة للقياس. فكثيراً ما تطلق الشركات مبادرات الذكاء الاصطناعي دون تحديد دقيق لما تريد تحقيقه، مما يؤدي إلى توقعات غير واقعية، وفي نهاية المطاف إلى خيبة أمل عندما يفشل الذكاء الاصطناعي في تحقيق النتائج المرجوة.

يُعدّ وضع أهداف واضحة وواقعية وقابلة للقياس أمرًا بالغ الأهمية لنجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي. ينبغي على الشركات أن تسأل نفسها:

• ما هي المشكلة المحددة التي من المفترض أن يحلها الذكاء الاصطناعي؟
• كيف يمكن قياس النجاح؟
• ما هي الموارد اللازمة للتنفيذ؟
• ما هو الإطار الزمني الواقعي؟

5. القبول والتغيير الثقافي

قد يُثير إدخال تقنيات الذكاء الاصطناعي مخاوف لدى الموظفين بشأن فقدان وظائفهم أو زيادة أعباء العمل. لذا، تُعدّ إدارة التغيير الفعّالة أمراً بالغ الأهمية لتعزيز القبول وضمان نجاح التحوّل.

يُعدّ دعم الإدارة العليا عاملاً حاسماً. فبدون التزام فريق القيادة، سيصعب توفير الموارد اللازمة وتنفيذ التغييرات التنظيمية المطلوبة. كما يُعدّ تدريب الموظفين وتطويرهم أمراً بالغ الأهمية لضمان نجاح التحوّل نحو الذكاء الاصطناعي.

المشتريات B2B: سلاسل التوريد ، التداول ، الأسواق والمصادر المدعومة من AI مع Accio.com-emage: Xpert.Digital

المزيد عنها هنا:

• ابحث عن المنتجات ورؤى B2B مع الذكاء الاصطناعي / المشورة والدعم

قصص النجاح: عندما يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً في عمليات الأعمال

على الرغم من التحديات العديدة، تستخدم بعض الشركات الذكاء الاصطناعي بنجاح لتحويل عملياتها التجارية. وتُظهر قصص النجاح هذه أنه مع الاستراتيجية والتنفيذ الصحيحين، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُحدث تحسينات جوهرية.

سيمنز: الصيانة التنبؤية في التصنيع

تستخدم شركة سيمنز الذكاء الاصطناعي لتطبيق الصيانة التنبؤية في عمليات التصنيع لديها. فمن خلال تحليل كميات هائلة من البيانات من الآلات والأنظمة، تستطيع سيمنز تحديد الأعطال المحتملة مبكراً والتخطيط الاستباقي لإجراءات الصيانة. وهذا يقلل من وقت التوقف ويزيد الإنتاجية. وتتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي لدى سيمنز باستمرار، مما يُحسّن دقة التنبؤات بمرور الوقت.

جي بي مورغان: كشف الاحتيال في القطاع المالي

تستخدم جي بي مورغان الذكاء الاصطناعي لكشف أنماط الاحتيال في المعاملات المالية. يحلل الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من بيانات المعاملات في الوقت الفعلي، ويحدد الأنشطة المشبوهة التي قد تشير إلى الاحتيال. وقد ساعدت هذه التقنية جي بي مورغان على تعزيز أمان خدماتها المالية والحد من الخسائر المالية. تتميز الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بقدرتها على التكيف مع أنماط الاحتيال الجديدة، مما يُحسّن باستمرار كفاءة ودقة كشف الاحتيال.

بايرسدورف: ابتكارات الذكاء الاصطناعي في مجال العناية بالبشرة

يشجع فريق إدارة الابتكار في شركة بايرسدورف للعناية بالبشرة على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الرائدة. وقد اضطلعت الشركة بدور محوري بين أقسام تكنولوجيا المعلومات والأقسام المتخصصة لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي بفعالية. في عام ٢٠١٩، أطلقت الشركة التي تتخذ من هامبورغ مقرًا لها روبوت محادثة ذكي، تم تطويره لاحقًا بإضافة نسخة داخلية من برنامج ChatGPT. يهدف نظام الذكاء الاصطناعي التوليدي هذا إلى تعزيز قدرات الموظفين، لا استبدالها.

تُظهر قصص النجاح هذه أن الذكاء الاصطناعي يمتلك بالفعل القدرة على تحسين عمليات الأعمال بشكل جذري. ومع ذلك، تتطلب هذه النجاحات استراتيجية مدروسة جيدًا، وموارد كافية، وفهمًا عميقًا للجوانب التقنية والتنظيمية لتطبيق الذكاء الاصطناعي.

حلول لتحقيق تحول ناجح في مجال الذكاء الاصطناعي

للتغلب على تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي وتحقيق تحول ناجح، يمكن للشركات اتباع استراتيجيات متنوعة:

1. تخطيط متين وأهداف واضحة

يُعدّ التخطيط المحكم أساس نجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي. ويبدأ بتحديد الأهداف بوضوح: ما الذي يجب تحقيقه تحديدًا من خلال حلول الذكاء الاصطناعي؟ يتطلب ذلك تحليلًا شاملًا للبنية التحتية والعمليات التقنية الحالية داخل الشركة. ومن الأهمية بمكان، يشمل ذلك أيضًا اختيار مصادر البيانات المناسبة وضمان جودتها.

ينبغي أن تكون عملية التخطيط تكرارية، مع مراجعات وتعديلات دورية تتيح المرونة في الاستجابة للتغيرات. يجب على الشركات التركيز مبدئياً على مشاريع أصغر حجماً ومحددة المعالم تحقق مكاسب سريعة ويمكن أن تشكل أساساً لتحولات أوسع نطاقاً.

2. أساليب رشيقة لتطبيق الذكاء الاصطناعي

تُقدّم منهجيات التطوير الرشيقة، المعروفة في مجال تطوير البرمجيات، مزايا قيّمة في تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي. فمن خلال عمليات التطوير التكرارية والتغذية الراجعة المنتظمة، تستطيع فرق العمل الاستجابة بسرعة للمتطلبات والرؤى الجديدة. ويُعدّ كلٌّ من سكروم وكانبان مثالين على منهجيات التطوير الرشيقة التي تُتيح، عبر دورات تطوير قصيرة وسباقات سريعة، أسلوب عمل مركّزًا ومرنًا في آنٍ واحد.

يُعدّ هذا النهج بالغ الأهمية لمشاريع الذكاء الاصطناعي، إذ غالباً ما ترتبط هذه المشاريع بتقلبات وتغيرات في المتطلبات. وتُمكّن المراجعات والتعديلات الدورية الشركات من ضمان سير مشاريعها في مجال الذكاء الاصطناعي وفق الخطة الموضوعة وتحقيق النتائج المرجوة.

3. إدارة التغيير الفعالة

يُحدث إدخال الذكاء الاصطناعي تغييرات جذرية في سير العمل والهياكل التنظيمية. لذا، تُعدّ إدارة التغيير الفعّالة ضرورية للحدّ من المقاومة وزيادة تقبّل الموظفين. ومن المهم إشراك جميع الأطراف المعنية مبكراً والتواصل بشفافية بشأن أهداف وفوائد مشاريع الذكاء الاصطناعي.

يلعب التدريب والتطوير المهني دورًا محوريًا في إعداد الموظفين للعمل مع الذكاء الاصطناعي وتخفيف مخاوفهم. ومن خلال إشراك الموظفين بفعالية في عملية التحول، لا تستطيع الشركات تقليل المقاومة فحسب، بل يمكنها أيضًا الحصول على ملاحظات وأفكار قيّمة لتحسين حلول الذكاء الاصطناعي.

4. بناء مهارات الذكاء الاصطناعي

لمعالجة نقص المتخصصين المؤهلين، ينبغي على الشركات الاستثمار في بناء خبرات داخلية في مجال الذكاء الاصطناعي. ويمكن تحقيق ذلك من خلال تدابير مختلفة:

• تدريب الموظفين الحاليين على المهارات ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي
• توظيف خبراء الذكاء الاصطناعي لشغل مناصب رئيسية
• التعاون مع الاستشاريين الخارجيين ومقدمي الخدمات
• شراكات مع الجامعات ومؤسسات البحث

يُعدّ بناء فريق متعدد التخصصات يجمع بين الخبرة التقنية والمعرفة الصناعية أمرًا بالغ الأهمية لنجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي. فمن خلال الجمع بين وجهات نظر مختلفة، تستطيع الشركات ضمان أن تكون حلول الذكاء الاصطناعي التي تقدمها سليمة تقنيًا وذات صلة بالأعمال التجارية.

5. تحسين البنية التحتية للبيانات

بما أن جودة البيانات وتوافرها يمثلان تحديات رئيسية في تطبيق الذكاء الاصطناعي، ينبغي على الشركات الاستثمار في تحسين بنيتها التحتية للبيانات. ويشمل ذلك ما يلي:

• توحيد مستودعات البيانات وإنشاء قاعدة بيانات مركزية
• تطبيق عمليات إدارة جودة البيانات
• بناء بنية بيانات قابلة للتطوير ومرنة
• ضمان حماية البيانات وأمنها

تُشكّل بنية البيانات المتينة أساسًا لنجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي، وتُمكّن الشركات من الاستفادة القصوى من إمكانات بياناتها. ومن خلال الاستثمار في إدارة البيانات وحوكمتها، تضمن الشركات أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لديها تستند إلى بيانات عالية الجودة وذات صلة.

مناسب ل:

• منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة كبديل استراتيجي للشركات الأوروبية

مستقبل الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال

سيستمر التحول في مجال الذكاء الاصطناعي بالتسارع في السنوات القادمة، ليصبح جزءًا لا يتجزأ من الحياة اليومية والعمل. وستطمس التقنيات الجديدة الحدود بين العالمين الرقمي والمادي، مما يوفر طرقًا مبتكرة للتواصل والإبداع والتعاون بشكل أكثر فعالية.

مساعدون شخصيون يعملون بالذكاء الاصطناعي

ما بدأ بأدوات بسيطة مثل ChatGPT يتطور الآن إلى شيء أكثر قوة بكثير: وكلاء الذكاء الاصطناعي الشخصيون يُحدثون نقلة نوعية. سيتم تخصيص هؤلاء المساعدين بشكل متزايد لتلبية الاحتياجات الفردية، مما سيغير جذرياً طريقة إدارة الناس لحياتهم اليومية والمهنية.

بدءًا من المساعدين الشخصيين الذين يساعدون الموظفين على إدارة وقتهم وصولاً إلى تحليلات الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا، ستتيح هذه الوكلاء الشخصية للمستخدمين المساهمة ببياناتهم الخاصة وتزويدهم برؤى وميزات كانت في السابق حكرًا على الشركات الكبيرة ذات الموارد المالية الضخمة.

دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات الأعمال

سيصبح دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية أكثر سلاسة وشمولية في المستقبل. ومن خلال ربط الذكاء الاصطناعي بنماذج العمليات التجارية الحالية، سيصبح تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي في الشركات أسهل من أي وقت مضى. يتم دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مباشرةً عبر نمذجة BPMN الرسومية، مما يتيح الربط الذكي بين بيانات الأعمال والعمليات التجارية.

يُتيح هذا التكامل أتمتة المهام الروتينية وتحسين عمليات الأعمال، مما يؤدي إلى زيادة الكفاءة والإنتاجية. وستحصل الشركات التي تستثمر في هذا التكامل مبكراً على ميزة استراتيجية على منافسيها.

الميزة التنافسية من خلال الذكاء الاصطناعي

مع تزايد انتشار الذكاء الاصطناعي، ستنقسم الشركات بشكل متزايد إلى فئتين: الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بفعالية، والشركات التي تتخلف عن الركب. الشركات التي تستثمر مبكراً في التدريب والبنية التحتية المناسبة تكتسب ميزة استراتيجية، وتستطيع اختبار ما ينجح وما لا ينجح عملياً.

سيحدد دمج ChatGPT وأدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى في الشركات في نهاية المطاف قدرتها التنافسية. ولن تتمكن الشركات التي تقاوم التقنيات الجديدة من التفوق على منافسيها، على الأقل على المدى البعيد، وهو درسٌ استُخلص بالفعل خلال عملية التحول الرقمي.

طريقة تفكير جديدة لحلول الذكاء الاصطناعي

تتنوع تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في الشركات وتتسم بالتعقيد. فهي تتراوح بين العقبات التقنية مثل جودة البيانات والتكامل مع الأنظمة القائمة، إلى نقص المتخصصين المؤهلين، والجوانب التنظيمية مثل عدم وضوح الأهداف ومقاومة القوى العاملة.

إنّ التشابه في إخفاق الشركات في تحقيق التحول الحقيقي للذكاء الاصطناعي يشير إلى مشكلة أعمق. فالأمر لا يقتصر على تبني تقنيات جديدة فحسب، بل يتطلب إعادة نظر جذرية في كيفية تصميم وتنفيذ حلول تكنولوجيا المعلومات.

تتطلب التحولات الناجحة في مجال الذكاء الاصطناعي نهجًا شاملًا يراعي الجوانب التكنولوجية والتنظيمية والثقافية على حد سواء. يجب على الشركات إعادة النظر في عملياتها التجارية والنظر إلى الذكاء الاصطناعي ليس كأداة معزولة، بل كجزء لا يتجزأ من استراتيجيتها.

المستقبل للشركات التي تُدمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في عملياتها التجارية وتُرسّخ ثقافة الابتكار والتكيّف المستمر. من خلال أهداف واضحة، ومنهجيات مرنة، وإدارة فعّالة للتغيير، وتطوير الخبرات في مجال الذكاء الاصطناعي، وبنية تحتية قوية للبيانات، تستطيع الشركات التغلب على تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي وإطلاق العنان للإمكانات الكاملة لهذه التقنية التحويلية.

يتطلب التطبيق الفعال للذكاء الاصطناعي نهجاً جديداً في التفكير، يتجاوز المشاريع التقنية المنعزلة نحو تحول شامل يراعي الأفراد والعمليات والتكنولوجيا على حد سواء. بهذه الطريقة فقط تستطيع الشركات سد الفجوة بين الإمكانات النظرية والتطبيق العملي للذكاء الاصطناعي، وتحقيق مزايا تنافسية حقيقية.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑ إنشاء أو إعادة تنظيم استراتيجية الذكاء الاصطناعي

☑️ رائدة في تطوير الأعمال

Konrad Wolfenstein

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) .

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

تعد Xpert.Digital مركزًا للصناعة مع التركيز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

من خلال حل تطوير الأعمال الشامل الذي نقدمه، فإننا ندعم الشركات المعروفة بدءًا من الأعمال الجديدة وحتى خدمات ما بعد البيع.

تعد معلومات السوق والتسويق وأتمتة التسويق وتطوير المحتوى والعلاقات العامة والحملات البريدية ووسائل التواصل الاجتماعي المخصصة ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنك معرفة المزيد على: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus