التحليلات التنبؤية مقابل الذكاء الاصطناعي

يتمثل الاختلاف الأكبر بين الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية في أنّ الذكاء الاصطناعي مستقل تمامًا بينما تعتمد التحليلات التنبؤية على التفاعل البشري للاستعلام عن البيانات وتحديد الاتجاهات واختبار الافتراضات، ونتيجةً لذلك تمتلك المنظمات الدولية نطاقًا أوسع بكثير وتطبيقات أكثر من التحليلات التنبؤية الوحيدة، ويتضمن الذكاء الاصطناعي أيضًا التوسع المستمر في الخوارزميات متعددة المتغيرات مقارنة بنموذج التنبؤ الصارم للتحليلات التنبؤية.

ما هي التحليلات التنبؤية

كمجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي فإن التحليلات التنبؤية هي طريقة قائمة على الإحصائيات يستخدمها محللو البيانات لعمل افتراضات واختبار السجلات من أجل التنبؤ باحتمالية نتيجة مستقبلية معينة، ويلتقط المحللون الاتجاهات التاريخية ويطبقون هذه الأنماط على البيانات الحالية ثم يحسبون قيمة محددة في وقت مستقبلي، ومع ذلك يجب إعادة اختبار البيانات يدويًا على أساس مستمر للحصول على توقعات محدثة.

التحليلات التنبؤية هي نوع من التكنولوجيا التي تدرس البيانات التاريخية والبيانات الخارجية وتعتمدها لاستخلاص استنتاجات حول المستقبل، وعلى عكس التحليلات الوصفية التي تحدد الأحداث الجارية تذهب التحليلات التنبؤية إلى أبعد من ذلك لتخمين ما قد تعنيه هذه للمضي قدمًا، ويتم استخدام حلول التحليلات التنبؤية في العديد من الصناعات من تداول الأسهم إلى تحديد سعر التأمين المناسب للعميل.

ما هو الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي: هو مزيج من التقنيات التي تحلل السجلات وتضع افتراضات وتختبر وتعيد اختبار البيانات بشكل مستقل بحيث تعالج الخوارزميات المعقدة كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي دون قواعد محددة مسبقًا، ممّا يسمح للبرنامج بالتعرف على اتجاهات البيانات والتعلم منها تلقائيًا، كما تعيد عملية التعلم الآلي هذه تقييم النماذج والبيانات باستمرار للتنبؤ بدقة بالنتائج على نطاق واسع وبسرعة لا يمكن للمحللين البشريين الوصول إليها.

الذكاء الاصطناعي المعروف بشكل أكثر شيوعًا من خلال شكله المختصر للذكاء الاصطناعي هو نوع من علوم الكمبيوتر الذي يحاول محاكاة التفكير البشري، ويستخدم الذكاء الاصطناعي خوارزمية “للتفكير” وبمعنى أنّه يتخذ “قراراته” بناءً على المعلومات التي تمت برمجتها أو برمجتها للتعلم، والذكاء الاصطناعي قادر على التعلم من البيانات ويُعرف هذا المفهوم باسم التعلم الآلي وتتضمن بعض حلول الذكاء الاصطناعي الأكثر شهرة بحث (Google)، والمساعدين الأذكياء مثل: (Siri) أو (Alexa) ومنصات الوسائط الاجتماعية مثل (Facebook).

الاختلافات الرئيسية بين التحليلات التنبؤية والذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي مستقل تمامًا بينما تعتمد التحليلات التنبؤية على التفاعل البشري للاستعلام عن البيانات وتحديد الاتجاهات واختبار الافتراضات، وتمتلك منظمة العفو الدولية نطاقًا أوسع بكثير وتطبيقات أكثر من التحليلات التنبؤية الوحيدة، وكما يتضمن أيضًا التوسع المستمر في الخوارزميات متعددة المتغيرات مقارنة بنموذج التنبؤ الصارم للتحليلات التنبؤية.

لم يكن التخفيف من المخاطر والتنبؤ بنجاح الحملة أسهل من أي وقت مضى بفضل الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية، بينما تتخذ كل استراتيجية نهجًا مختلفًا قليلاً لتحليل البيانات، يقدم كلاهما رؤى متقدمة وطرق عرض (360) درجة لأنماط البيانات لمساعدتك على زيادة عائد الاستثمار التسويقي ومعدلات التحويل وولاء العملاء.

يتمثل الاختلاف الأكثر وضوحًا بين الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية في أنّ الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مستقلاً ويتعلم من تلقاء نفسه، ومن ناحية أخرى تعتمد التحليلات التنبؤية غالبًا على التفاعل البشري للمساعدة في الاستعلام عن البيانات وتحديد الاتجاهات واختبار الافتراضات على الرغم من أنه يمكن أيضًا استخدام (ML) في ظروف معينة، ولهذا السبب يتمتع الذكاء الاصطناعي بنطاق تطبيقات أوسع بكثير من التحليلات التنبؤية.

شرح الاختلافات بين التحليلات التنبؤية والذكاء الاصطناعي

1- اعتماد البيانات

يعتمد كل مجال من هذه المجالات على تحليل كميات هائلة من البيانات، حيث كلما توفرت معلومات أكثر زادت فعاليتها في تحقيق النتائج.

2- إنتاج الرؤى

يمكن استخدام تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لإنتاج رؤى مفصلة في مناطق معينة، حيث من خلال فحص البيانات يمكن لكل منها تحديد الأنماط وإبراز الاتجاهات وتقديم نتائج قيّمة وقابلة للتنفيذ.

3- النماذج التنبؤية

يمكن أن تساعد هذه التقنيات أيضًا في إنشاء تنبؤات وتوقعات بناءً على البيانات الموجودة، ومرة أخرى يمكن أن تساعد هذه العملية المؤسسات من جميع الأنواع على التخطيط للمستقبل واتخاذ قرارات مستنيرة.

العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية

التحليلات المعززة هي المكان الذي تقوم فيه بتحسين عملية تحليل البيانات الخاصة بك من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي للتدقيق فيها واستخلاص الأفكار، في حين أنّ الذكاء الاصطناعي يمكن أن يبدو مستقبليًا إلى حدٍ ما لدرجة يصعب تصديقه فإن الحقيقة هي أنّ التكنولوجيا قد تقدمت بسرعة كبيرة لدرجة أن الذكاء الاصطناعي أصبح متاحًا الآن على نطاق واسع، ويتم استخدامه بالفعل من قبل مختلف الصناعات عبر سيناريوهات متعددة.

تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية للتحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في القدرة على الكشف عن الحالات المتطرفة الرئيسية التي سيكون من المستحيل اكتشافها من خلال التحليل التقليدي، وعلى سبيل المثال قد يكون قادرًا على تحديد انخفاض في معدلات التحويل بين شريحة معينة من العملاء قد يتم تفويته إذا كنت تبحث فقط في البيانات المجمعة، أو يمكنه تحديد انخفاض في عائد النفقات الإعلانية في حملة معينة قد يفوته مرة أخرى البشر مراقبة أداء الحملة.

ببساطة يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات والعثور على الأنماط والكشف عن الحالات المختلفة وإنشاء رؤى على نطاق وسرعة ومستوى من التفاصيل مستحيل بالنسبة للمحللين البشريين الفرديين، وهذا وحده يكفي لتغيير جذري في كيفية تعامل معظم الشركات مع بياناتها، ومع ذلك إذا لم يكن ذلك كافيًا فهذا لا يغطي أحد أهم تطبيقات التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أي إجراء تنبؤات حول المستقبل.

تعمل التحليلات التنبؤية على تحسين العمليات باستخدام التعلم الآلي والبيانات التاريخية مثل أنماط الطقس وسلوك المستهلك وتقلبات أسعار الغاز، ويُعد الجمع بين نماذج التحليلات التنبؤية والذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية في تحسين دقة التنبؤ وفي الممارسة العملية هذا يعني وجود بيانات تصل إلى الثانية لكل مورد.

يُعد جمع البيانات أمرًا بالغ الأهمية في سلسلة التوريد ولكنه لا فائدة منه إذا لم يؤد إلى اتخاذ إجراء، يتم جمع بيانات أكثر من أي وقت مضى لكن هناك حاجة إلى الذكاء الاصطناعي لتحويلها إلى رؤى تنبؤية وقابلة للتنفيذ، ويجب أن يكون هناك خطة جيدة ومشاركة الفريق للبدء فعليًا في التقاط نقاط البيانات والتكنولوجيا المناسبة في العمل نحو التنفيذ الكامل للتحليلات التنبؤية باستخدام الذكاء الاصطناعي.

للوهلة الأولى، قد يبدو الذكاء الاصطناعي (AI) والتحليلات التنبؤية متشابهين، حيث تقدم كلتا الاستراتيجيتين التحليليتين رؤى تسويقية مفيدة لكن مدى قدراتهما يختلف اختلافًا كبيرًا، ولكن هناك اختلافات رئيسية بين الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية من حيث كيفية ارتباطها وسبب أهميتها.