التقاطعات
١. أهداف الأتمتة
o يهدف كلاهما إلى أتمتة المهام لزيادة الكفاءة وتقليل الأخطاء وتوفير الوقت.
o مثال: يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الاحتيال، بينما يمكن للخوارزميات التقليدية أتمتة التقارير بناء على الحالات الشاذة المكتشفة.
٢. تكامل
o غالبا ما تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على الخوارزميات التقليدية للمعالجة المسبقة للبيانات واستخراج الميزات والتكامل في أنظمة أكبر.
o مثال: قد تقوم خوارزمية تقليدية بمعالجة بيانات المستشعر مسبقا قبل إدخالها في نظام صيانة تنبؤية قائم على الذكاء الاصطناعي.
٣. تحسين سير العمل
o كلاهما يستخدم في أتمتة سير العمل، ولكنهما يكملان بعضهما البعض. يتعامل الذكاء الاصطناعي مع المهام التي تتطلب تفسيرا، بينما تتعامل الخوارزميات التقليدية مع الأجزاء المستندة إلى القواعد أو المتكررة.
o مثال: في روبوت محادثة خدمة العملاء، يعالج الذكاء الاصطناعي اللغة الطبيعية، وتتعامل الخوارزميات التقليدية مع استعلامات تتبع الجلسة أو توجيهها.
٤. الأنظمة الهجينة
o تجمع العديد من الأنظمة الحديثة بين خوارزميات تكنولوجيا المعلومات التقليدية ونظيراتها المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، للاستفادة من نقاط القوة في كليهما.
o مثال: يستخدم تطبيق مصرفي خوارزميات تقليدية لإدارة الحساب، ولكنه يتضمن الذكاء الاصطناعي للتوصيات المخصصة واكتشاف الاحتيال.
٥. الاعتماد على البيانات
o كلاهما يعتمد على البيانات المنظمة أو غير المهيكلة، وإن كان بدرجات متفاوتة. يستخدم الذكاء الاصطناعي البيانات للتعلم، بينما تستخدمها الخوارزميات التقليدية كمدخلات لتنفيذ المنطق.
خلاصة
تعد الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي تحويلية في السيناريوهات التي تتطلب الذكاء، والقدرة على التكيف، والتعامل مع البيانات غير المهيكلة، بينما تظل خوارزميات تكنولوجيا المعلومات التقليدية لا غنٍ عنها لتحقيق الكفاءة في العمليات الحتمية القائمة على القواعد. يعمل تكاملها على تشكيل مستقبل حلول تكنولوجيا المعلومات، حيث يجمع بين قدرة الذكاء الاصطناعي على التكيف مع موثوقية الخوارزميات التقليدية.
الذكاء الاصطناعي وأتمتة الصناعة
تختلف الأتمتة القائمة على خوارزميات الذكاء الاصطناعي عن مثيلاتها من خوارزميات برمجيات تقنيات المعلومات الأخرى. هنا تمثل الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي تقاطعًا مهمًا، حيث تحدث ثورة في الصناعات من خلال تحويل عمليات الإنتاج، وخفض التكاليف، وتعزيز الكفاءة في القطاعات التالية:
التصنيع: تتعامل الروبوتات التي تعمل بطاقة الذكاء الاصطناعي مع المهام المتكررة والخطيرة، مما يزيد من كفاءة الإنتاج. كما تعمل أنظمة الصيانة التنبؤية على تقليل وقت تعطل المعدات من خلال تحديد الأعطال المحتملة مسبقا. (اقرأ الموضوع كاملا بالموقع الإلكتروني)
الزراعة: تعمل التقنيات التي تدعم الذكاء الاصطناعي مثل الزراعة الدقيقة على تحسين استخدام الموارد (المياه والأسمدة والمبيدات الحشرية) والتنبؤ بغلة المحاصيل باستخدام التعلم الآلي وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء.
الخدمات اللوجستية وسلسلة التوريد: تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تحسين مسارات سلسلة التوريد وإدارة المخزون والتخزين وتقليل التأخير وتعزيز رضا العملاء.
الذكاء الاصطناعي وتطور القوى العاملة:
يؤثر الذكاء الاصطناعي على أسواق العمل، ويخلق فرصا للتنمية الاقتصادية مع إعادة تشكيل ديناميكيات القوى العاملة:
إزاحة الوظائف وخلقها: تحل الأتمتة محل الوظائف المتكررة منخفضة المهارات، ولكنها تولد الطلب على أدوار عالية المهارة في تطوير الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات والأمن السيبراني وصيانة الذكاء الاصطناعي.
مبادرات إعادة تشكيل المهارات: تستثمر الدول في برامج التدريب لتزويد قوتها العاملة بمهارات مثل الترميز وإدارة نظام الذكاء الاصطناعي والتفكير النقدي، مما يضمن استمرار النمو الاقتصادي.
تحول اقتصاد العربة: تربط المنصات التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي مثل Uber و Upwork العاملين لحسابهم الخاص بالفرص العالمية، مما يخلق سوق عمل مرن يتجاوز التوظيف التقليدي.
السياسات الاقتصادية الذكاء الاصطناعي والقائمة على البيانات
تحدث قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل مجموعات البيانات الضخمة ثورة في كيفية تطوير الحكومات والمنظمات لسياسات لتحفيز النمو:
التخطيط الاقتصادي: تساعد التحليلات التنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي الحكومات على التنبؤ بالاتجاهات الاقتصادية وتقييم نتائج السياسات وتحسين تخصيص الموارد.
الضرائب والإيرادات: تكتشف الأنظمة الذكاء الاصطناعي التهرب الضريبي وتحسن أنظمة التحصيل، مما يحسن الإيرادات الحكومية.
الرعاية الاجتماعية: يعزز التحليل القائم على الذكاء الاصطناعي استهداف برامج الرعاية الاجتماعية وتقديمها، مما يضمن تخصيص الموارد بكفاءة للسكان المحرومين.
الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية وديناميكيات السوق
الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل الأسواق والخدمات المالية، ويخلق فرصا جديدة للنمو:
ابتكارات FinTech: تقود الذكاء الاصطناعي ابتكارات مثل المستشارين الآليين واكتشاف الاحتيال وتسجيل الائتمان والتداول الخوارزمي.
الخدمات المصرفية الشاملة: تعمل روبوتات الدردشة وأنظمة التعرف على الصوت التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي على توسيع نطاق الخدمات المصرفية للسكان المحرومين، مما يعزز الشمول المالي.
رؤى السوق: تحلل نماذج التعلم الآلي البيانات المالية في الوقت الفعلي، وتقدم رؤى قابلة للتنفيذ للمستثمرين وصانعي السياسات.
الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والأثر الاقتصادي
تساهم ابتكارات الرعاية الصحية المدعومة من الذكاء الاصطناعي في التنمية الاقتصادية من خلال تحسين صحة السكان وخفض التكاليف:
التشخيص والعلاج: الذكاء الاصطناعي يعزز دقة التشخيص (على سبيل المثال، الكشف المبكر عن السرطان) وتخصيص خطط العلاج.
الكفاءة التشغيلية: تستخدم المستشفيات الذكاء الاصطناعي لتخصيص الموظفين وإدارة المرضى وتحسين سلسلة التوريد، مما يقلل من النفقات التشغيلية العامة.
الشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا الصحية: يؤدي انتشار الشركات الناشئة الصحية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي إلى خلق فرص عمل وجذب الاستثمار وتعزيز نظام بيئي ديناميكي.