قم ببناء نموذج أعمال شركتك الناشئة والتحقق من صحته باستخدام الذكاء الاصطناعي
يعتمد اللاعبون الرئيسيون في الصناعة مثل Microsoft و SAP و General Electric جميعًا على نفس منشئ نماذج الأعمال لرسم خريطة لنجاحهم.
ال لوحة نموذج الأعمال أحدثت ثورة في كيفية تخطيط الشركات لمستقبلها بعد أن قدمها ألكسندر أوستروالدر في عام 2005. لكن أساليب تخطيط الأعمال التقليدية من الثمانينيات والتسعينيات لم تعد تعمل في سوق اليوم المتغير باستمرار.
ظهرت مولدات نماذج الأعمال التي تعمل بالذكاء الاصطناعي كمعيار جديد. تساعد هذه الأدوات الذكية رواد الأعمال والمبتكرين من الشركات على رسم نماذج أعمالهم وتكرارها والتحقق منها بسرعة. تُظهر الشركات التي تستخدم هذه الأدوات بشكل فعال ملاءمة أفضل للسوق وزيادة إمكانات الإيرادات.
ستوضح لك هذه المقالة كيفية استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لبناء نموذج أعمال الشركة الناشئة والتحقق منه. ستجد أنه من الأسهل من أي وقت مضى التكيف مع تغيرات السوق وتلبية احتياجات العملاء. دعونا نتوجه إلى مستقبل تخطيط الأعمال!
فهم مولدات نماذج الأعمال بالذكاء الاصطناعي
«إن تطوير الذكاء الاصطناعي الكامل يمكن أن يعني نهاية الجنس البشري. «— ستيفين هوكينج، عالم الفيزياء النظرية وعلم الكونيات
أدوات نموذج الأعمال المدعومة بالذكاء الاصطناعي تعمل على تغيير الطريقة التي تخطط بها الشركات الناشئة وتنفذ استراتيجياتها. تُظهر البيانات الحديثة أن 89٪ من المؤسسات تعتقد أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي سيحسنان كفاءتها وتجارب العملاء.
ما هي أدوات نموذج الأعمال المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تجمع الأدوات الذكية بين التعلم الآلي وتحليلات البيانات والأتمتة لإنشاء أطر عمل تحول البيانات الأولية إلى معلومات قابلة للتطبيق. يقع مصنع الذكاء الاصطناعي في قلب هذه الأدوات - نظام متصل من خطوط أنابيب البيانات ونماذج التعلم الآلي التي تتخذ القرارات تلقائيًا.
شهد عالم الأعمال ظهور ثلاثة أنواع رئيسية من نماذج أعمال الذكاء الاصطناعي:
- منتج الذكاء الاصطناعي كخدمة (PaaS): الأدوات التي تتعلم من المستخدمين أثناء تقديم الخدمات
- تحقيق الدخل من بيانات الذكاء الاصطناعي: الأنظمة التي تحول البيانات إلى تنبؤات
- المنصات القائمة على الذكاء الاصطناعي: الحلول الرقمية التي تربط المنتجات باحتياجات العملاء بسرعة
الفوائد على الطرق التقليدية
تعمل أدوات نموذج الأعمال بالذكاء الاصطناعي بشكل أفضل من مناهج المدرسة القديمة. تثبت الأبحاث أن الشركات التي تقبل الأفكار الجديدة من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي لابتكار نماذج الأعمال من المرجح أن تشهد نموًا كبيرًا في الإيرادات بمقدار 1.5 مرة.
يجلب الذكاء الاصطناعي تحسينات مذهلة للكفاءة. تظهر الدراسات أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز الإنتاجية بنسبة تصل إلى 40٪. تحقق الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتخصيص عروضها إيرادات أكثر بنسبة 40٪ من تلك التي لا تفعل ذلك.
أدوات الذكاء الاصطناعي رائعة في التعامل مع كميات هائلة من البيانات ودراستها. إنهم يستخرجون رؤى مفيدة لا يستطيع البشر ببساطة مطابقتها. يمكن لهذه الأنظمة تحديد اتجاهات السوق والتنبؤ بما يريده المستهلكون بعد ذلك.
هناك سبب آخر وراء تميز الذكاء الاصطناعي - فهو يتعامل مع العمل المتكرر تلقائيًا. في الوقت الحالي، تستخدم 88٪ من الشركات الصغيرة والمتوسطة الذكاء الاصطناعي لربط البيانات وأتمتة العمليات. يتيح ذلك للموظفين معالجة التحديات الإبداعية وحل المشكلات المعقدة بدلاً من ذلك.
تستفيد الشركات الناشئة من الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بعدة طرق:
- إنهم يبتكرون أفكارًا تسويقية جديدة
- تستغرق نماذج المنتجات ساعات بدلاً من أسابيع
- يتم جمع ملاحظات العملاء وتحليلها بسرعة
- تعتمد قرارات الأعمال على البيانات الفورية
تجعل هذه التقنية العمليات التجارية أرخص وتقلل من الأخطاء. تدرس هذه الأدوات ملاحظات العملاء وردود أفعالهم لمساعدة الشركات على معرفة ما يريده عملاؤها، مما يؤدي إلى منتجات أفضل.
بناء النموذج الخاص بك باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
يحتاج بناء نموذج الأعمال المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى الأدوات المناسبة والنهج المنهجي. إليك كيفية إنشاء نموذج يعمل بالذكاء الاصطناعي.
اختر مولد نماذج الأعمال بالذكاء الاصطناعي المناسب
يجب على علماء البيانات اختيار نموذج الأساس المناسب الذي يناسب احتياجات عملك. يجب أن ينظر تقييمك لمولدات نماذج أعمال الذكاء الاصطناعي إلى أداء النموذج وحجمه وتخصصه. يجب إجراء اختبار صغير لهذه الأدوات قبل التنفيذ الكامل.
أدخل بيانات نشاطك التجاري
تحتاج المعلومات الفريدة لشركتك إلى تدقيق كامل للبيانات والتنظيم أولاً. تتضمن الخطوة التالية المعالجة المسبقة لمجموعة البيانات وتنظيفها لإزالة الضوضاء ومعالجة القيم المفقودة وتطبيع تنسيقات البيانات. تحتاج البيانات إلى التحويل إلى تنسيق يناسب النموذج التوليدي، والذي قد يحتاج إلى الترميز أو الترميز.
راجع اقتراحات الذكاء الاصطناعي
يقوم النموذج بمعالجة بياناتك وإنشاء توصيات بناءً على الأنماط والاتجاهات من معلومات عملك. تصبح أنماط عملياتك واضحة للنموذج من خلال الفهم العميق. يحتاج التقدم إلى مراقبة دقيقة، ويجب تعديل المعلمات للحصول على أفضل أداء.
قم بتحسين النموذج الذي تم إنشاؤه
يحتاج النموذج إلى ضبط دقيق للتكيف مع حالة الاستخدام المحددة الخاصة بك. تصبح التعقيدات الفريدة لنشاطك التجاري جزءًا من تعلم النموذج خلال هذه الخطوة. يجب تقييم أداء النموذج باستخدام مجموعات بيانات التحقق والمقاييس التي تتوافق مع أهداف عملك.
للحصول على أفضل النتائج:
- إنشاء حلقات ملاحظات واضحة مع المستخدمين والفرق الفنية
- شاهد سلوك العارضة بانتظام
- ابق متوافقًا مع اللوائح ذات الصلة
- استخدم التعديلات القائمة على الأدلة بناءً على مقاييس الأداء
لاحظ أن المشاركة البشرية تظل ضرورية للتحقق من المخرجات وإصلاح الأخطاء، حتى مع أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة. تصبح مجالات التحسين واضحة من خلال التقييم المنتظم الذي يساعد النموذج على تلبية معايير الدقة والملاءمة. يمكن لنموذج الأعمال المدعوم بالذكاء الاصطناعي تبسيط العمليات وتعزيز تجارب العملاء من خلال المراقبة المستمرة والتحسين.
اختبار النموذج الخاص بك باستخدام الذكاء الاصطناعي
تثبت آليات الاختبار المدعومة بالذكاء الاصطناعي صحة نموذج عملك. توفر أدوات الذكاء الاصطناعي دقة لا مثيل لها لتحديد جدوى السوق من خلال التحليل المنهجي ومعالجة التعليقات في الوقت الفعلي.
أدوات التحقق من السوق
تقوم منصات التحقق المدعومة بالذكاء الاصطناعي بمراجعة فرضيات الأعمال والافتراضات بدقة ملحوظة. تقوم هذه الأدوات بتحليل مجموعات البيانات الكبيرة لتقييم إمكانات السوق وتحديد التحديات الحرجة. تكشف SparkTron، وهي أداة بحث للجمهور مدعومة بالذكاء الاصطناعي، عن الأنماط الديموغرافية والاتجاهات السلوكية التي تشكل ديناميكيات السوق.
تتنبأ TrendWatching، وهي منصة متطورة أخرى، بتغيرات السوق الناشئة من خلال معالجة مصادر بيانات متعددة. تساعد هذه القدرة التنبؤية الشركات الناشئة على تكييف استراتيجياتها وأن تكون استباقية بشأن تغييرات الصناعة.
أدوات مثل Validately تساعد رواد الأعمال على اختبار فرضيات تجارية محددة للحصول على التحقق الكامل. تقوم المنصة بإنشاء النتائج وإحصاءات السوق التي تقدم رؤية واضحة لإمكانات السوق المستهدفة. تساعد مشاريع GrowthHackers على التشغيل تجارب تعتمد على الذكاء الاصطناعي للتحقق من افتراضات الأعمال.
تحليل ملاحظات العملاء
يتفوق الذكاء الاصطناعي في معالجة ملاحظات العملاء في مجموعة متنوعة من القنوات. يستخدم الفريق الأساسي من خبراء خدمة العملاء (28٪) المعلومات لتحليل التعليقات. هذا يجعله مكونًا مهمًا للتحقق من نموذج الأعمال. تصنف هذه الأنظمة التغذية الراجعة من خلال معالجة اللغة الطبيعية وإنشاء تقارير مفصلة تسلط الضوء على الأفكار الرئيسية.
تقدم هذه التقنية العديد من المزايا المتميزة:
- يعالج الآلاف من مراجعات العملاء في غضون ساعات
- يكتشف المشاعر الدقيقة التي تتجاوز المشاعر الإيجابية/السلبية الأساسية
- يحدد الأنماط الناشئة في أولويات العملاء
ومع ذلك، يحتاج تحليل ملاحظات الذكاء الاصطناعي إلى إشراف بشري. يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة، لكنه يعاني أحيانًا من اللغة الدقيقة أو السخرية. سيعطي التفسير البشري جنبًا إلى جنب مع تحليل الذكاء الاصطناعي فهمًا دقيقًا لمشاعر العملاء.
تتوقع هذه الأدوات المخاطر المحتملة قبل أن تتصاعد من خلال التحليلات التنبؤية. يسمح هذا النهج الاستباقي للشركات بتحسين نماذجها بناءً على احتياجات العملاء المتوقعة بدلاً من حل المشكلات التفاعلي. لذلك، تحافظ الشركات على مستويات أعلى من رضا العملاء بينما تعمل باستمرار على تحسين نموذج أعمالها استنادًا إلى الرؤى الناتجة عن الذكاء الاصطناعي.
التكرار استنادًا إلى رؤى الذكاء الاصطناعي
يمنح الذكاء الاصطناعي الشركات الناشئة طرقًا جديدة لتحسين نموذج أعمالها من خلال الرؤى التحليلية [link_1]. تظهر الدراسات الحديثة أن 16٪ فقط من الشركات تستخدم البيانات فعليًا لتوجيه قراراتها وعملياتها.
فهم توصيات الذكاء الاصطناعي
تتفوق أدوات الذكاء الاصطناعي في التحليل المحايد والمنهجي لبيانات أداء الأعمال. تقوم هذه الأدوات بإنشاء تنبؤات موضوعية من حالات الزخم الافتراضية. إنها تعطي رؤى غير متحيزة بدون افتراضات إدارية. تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي الذكاء التشخيصي المتقدم لمعرفة سبب حدوث الأشياء. يساعد هذا الشركات على التعرف على ديناميكياتها بشكل أفضل.
إجراء تعديلات تعتمد على البيانات
يُظهر بحث McKinsey أن الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات استراتيجية تحقق أداءً أفضل بـ 23 مرة من منافسيها. يعالج الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من البيانات بحيث يكتشف الأنماط الناشئة وتغيرات السوق التي تحتاج إلى تحديثات نموذج الأعمال.
يساعد الذكاء الاصطناعي على تحسين هذه المجالات الرئيسية:
- فرص السوق من خلال تحليل الاتجاهات
- التنبؤ بسلوك العملاء وتحسين الاستجابة
- تخصيص الموارد وتبسيط العمليات
- استراتيجيات تطوير المنتجات وتحسين الخدمة
مقاييس تحسين التتبع
يتطلب النجاح مع الذكاء الاصطناعي اهتمامًا دقيقًا بالتفاصيل مؤشرات الأداء. ترى الشركات التي تضيف مؤشرات الأداء الرئيسية للذكاء الاصطناعي إلى استراتيجياتها كفاءة ونتائج مالية أفضل.
يجب عليك تتبع هذه المقاييس الأساسية:
- مؤشر الجودة: إجمالي المقاييس التي تعرض الأداء العام للنموذج
- معدل الخطأ: النسبة المئوية للردود غير الصحيحة أو غير الصالحة
- معدل التبني: المستخدمون النشطون مقارنة بإجمالي الجمهور المستهدف
- وقت استجابة النظام: وقت الاستجابة لمعالجة الاستعلامات
يجب على الشركات الحفاظ على اتساق البيانات والتعامل مع مخاوف الخصوصية مع اتباع المعايير القانونية. تساعد المراقبة المنتظمة الشركات على تعديل أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها للحصول على أفضل النتائج.
أثبتت الأبحاث أن الشركات التي تستخدم الخوارزميات لتحسين مؤشرات الأداء الرئيسية تُظهر ترتيبًا استراتيجيًا أفضل ونتائج مالية متزايدة. يمكن للشركات الناشئة التي تتبع هذه المقاييس أن تؤكد أن تغييرات نموذج أعمالها تعمل وتنمو بشكل مطرد في الأسواق التنافسية.
الخاتمة
مولدات نماذج الأعمال التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تُحدث ثورة في كيفية عمل الشركات الناشئة الحديثة. تعمل هذه الأنظمة الذكية على تحليل البيانات وأتمتة العمليات وتوفير رؤى السوق الحديثة التي تساعد الشركات على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً.
يمكن لشركتك أن تزدهر باستخدام نمذجة الذكاء الاصطناعي عندما تختار الأدوات المناسبة وتحافظ على مدخلات البيانات عالية الجودة. يحتاج النموذج إلى تحسين مستمر بناءً على مقاييس الأداء. يساعد الاختبار والتحقق عملك على المنافسة بفعالية والتكيف مع احتياجات العملاء.
تتفوق الشركات التي تتبنى نماذج الأعمال القائمة على الذكاء الاصطناعي على تلك التي تستخدم الأساليب التقليدية بشكل كبير. يمكن لشركتك الناشئة بناء نموذج أعمال قوي ومرن جاهز لمواجهة التحديات المستقبلية من خلال الاختبار المنهجي وتحليل الملاحظات ومراقبة الأداء.
