آنچه خواهیم خواند
پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی
آیا هوش مصنوعی واقعاً می‌تواند آینده را پیش‌بینی کند؟
احتمالاً راه‌حل‌های پیش‌بینی بی‌شماری را شنیده‌اید که ادعا می‌کنند قابلیت‌های هوش مصنوعی دارند، اما اجازه دهید با آن روبرو شویم، اغلب بیشتر شبیه تبلیغ‌های بازاریابی است تا علم واقعی.
آیا پیش‌بینی مبتنی‌بر هوش مصنوعی فقط یک کلمه کلیدی است یا چیزی اساسی‌تر پشت آن وجود دارد؟
تکامل پیش‌بینی: از روش‌های دستی تا روش‌های مبتنی‌بر هوش مصنوعی
آنچه از پیش روی شما می‌گذرد در مورد " پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی " است، ما در فروشگاه اینترنتی ناوان امیدواریم راهنمای خوبی برای تمام مشتریان باشیم که، قصد دارند از فروشگاه ناوان خرید کنند.
پیش بینی دستی
پیش‌بینی در مدیریت نیروی کار به‌طور قابل توجهی در طول سال‌ها تکامل یافته است. به‌طور سنتی، پیش‌بینی دستی یک کار پرزحمت با صفحه‌های گسترده و محاسبه‌های اولیه بود.
این رویکرد نه تنها وقت‌گیر است، بلکه مستعد خطاهای انسانی است، به ویژه در هنگام دستکاری مجموعه داده‌های بزرگ و داده‌های بلادرنگ.
پیش‌بینی خودکار
جهش بعدی در پیش‌بینی با اتوماسیون اتفاق افتاد. سیستم‌های مدیریت نیروی کار با جمع‌آوری خودکار آمار تماس‌ها از پلتفرم مسیریابی و انجام کارهای تکراری، کارایی را افزایش دادند و امکان جمع‌آوری و پردازش مداوم داده‌ها را فراهم کردند.
با این حال، این سیستم‌ها اغلب فاقد پیچیدگی برای رسیدگی به سناریوهای پیچیده و غیرقابل پیش‌بینی بودند و به مدل‌های خطی و ایستا محدود می‌شدند.
پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی
تغییر واقعی بازی، معرفی پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی بوده است. بر‌خلاف سیستم‌های خودکار دستی یا اولیه، پیش‌بینی هوش مصنوعی فراتر از تعداد کمی است.
این الگوریتم‌های پیشرفته را برای تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی، تشخیص الگوها و پیش‌بینی نیازهای آینده یکپارچه می‌کند. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، جایگزین شما به عنوان مدیر نیروی کار، برنامه‌ریز یا پیش‌بینی‌کننده نمی‌شوند، بلکه به شما قدرت می‌دهند. (مطالعه مقاله مرتبط: آینده دنیا با هوش مصنوعی)
این پشتیبانی وضوح و توانایی کنترل ماهیت نامشخص برنامه‌ریزی نیروی کار را با ارائه پیش‌بینی‌های دقیق و به موقع که با داده‌ها و شرایط تجاری در حال تغییر شما سازگار است را برای شما فراهم می‌کند.
این پیشرفت از پیش‌بینی دستی به پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی نشان‌دهنده تغییر قابل‌توجهی در چگونگی مدیریت نیروی کار با استفاده از قدرت افراد و قدرت فناوری برای تصمیم‌گیری بهتر است.
نگاهی گام به گام به پیش بینی با هوش مصنوعی
بیشتر از ما خواسته می‌شود که توضیح دهیم پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند. بیایید نگاهی گام به گام به آن بیندازیم:
در قلب آن، ما بر «خودآموزی و به روزرسانی‌های مستمر» تأکید می‌کنیم - عنصری مرکزی که به طور مداوم داده‌ها و بینش‌های جدید را در هر مرحله از چرخه پیش‌بینی تغذیه می‌کند.
مرحله 1: جمع‌آوری داده‌ها
روش‌های سنتی
بطور معمول، جمع‌آوری داده‌ها شامل جمع‌آوری و تأیید داده‌ها به‌صورت دستی از منابع مختلف است که اغلب نیاز به ورودی از چندین سیستم دارد.
این می‌تواند منجر به تاخیر و ناهماهنگی قابل توجهی در داده‌ها شود. همچنین می‌تواند موقعیتی ایجاد کند که روندها به‌موقع برای انجام اقدام‌های اصلاحی شناسایی نشوند.
تفاوت هوش مصنوعی
پیش‌بینی این امر را با خودکار کردن فرآیند جمع‌آوری داده‌ها ساده می‌کند. به محض این‌که منابع داده خود را یکپارچه می‌کنید، شروع به جمع‌آوری مداوم داده‌های تاریخی و بلادرنگ می‌کند.
این امر جمع‌آوری داده‌های جامع و بدون خطا را برای تماس‌ها، ایمیل‌ها، چت‌ها و سایر کانال‌هایی که عملیات شما پشتیبانی می‌کند تضمین می‌کند.
هوش مصنوعی به محض در دسترس قرار گرفتن داده‌ها را شروع به مصرف می‌کند، بنابراین یکپارچگی جزء مهمی است. پیش‌بینی تضمین می‌کند که هیچ نقطه داده‌ای مهم نادیده گرفته نمی‌شود، و یک پایه محکم و دقیق برای تمام کارهای برنامه‌ریزی بعدی فراهم می‌کند.
مرحله 2: پاک کردن داده ها
روش‌های سنتی
مرتب‌‌سازی و تمیز کردن دستی داده‌ها شامل بررسی صفحه‌های گسترده یا پایگاه‌های داده خط به خط برای شناسایی و تصحیح مقادیر اشتباه یا حذف موارد تکراری است.
این نیاز به یک چشم دقیق برای جزئیات و درک عمیق آنچه که داده‌های مربوطه را برای پیش‌بینی دقیق تشکیل می‌دهد، دارد.
نمودارها ابزار مفیدی برای این منظور هستند و می‌توان از روش‌های آماری برای شناسایی ناهنجاری‌ها استفاده کرد.
با این حال، به‌دلیل حجم زیاد و پیچیدگی داده‌ها، این نه تنها زمان‌بر است، بلکه بشدت مستعد خطای انسانی است که منجر به عدم دقت قابل توجهی در پیش‌بینی‌ها می‌شود.(مطالعه مقاله مرتبط: تاثیر هوش مصنوعی در زندگی)
تفاوت هوش مصنوعی:
هوش مصنوعی با استفاده از قدرت الگوریتم‌های AI، شناسایی و حذف سریع داده‌ها نامربوط یا گمشده از مجموعه داده شما، این امر را تغییر می‌دهد.
فرآیند مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها سریع‌تر است، بلکه بسیار دقیق‌تر از روش‌های دستی است و بطور قابل توجهی خطر خطا را کاهش می‌دهد. این موضوع ارتباط و کیفیت داده‌های شما را تضمین می‌کند. این برای تولید پیش‌بینی‌های دقیق و روشنگر ضروری است.
مرحله 3: بهینه سازی مدل پیش بینی
روش‌های سنتی:
قدم بعدی انتخاب مناسب‌ترین روش پیش‌بینی است. چندین روش پیش‌بینی وجود دارد. یک روش اثبات شده و بخوبی درک شده، رگرسیون خطی است.
با کمی هوشمندی می‌توان این روش را در اکسل پیاده‌سازی کرد. همچنین معمولاً در برنامه‌های نرم‌افزاری مدیریت نیروی کار ساخته شده است. (مطالعه مقاله مرتبط: هوش مصنوعی مدیریت تعامل نیروی کار)
برخی از برنامه‌ها از تکنیک‌های پیچیده‌تری پشتیبانی می‌کنند، اما یک چالش کلیدی باقی می‌ماند: انتخاب و پیکربندی مدل‌های پیش‌بینی فرآیند پیچیده‌ای است.
بیشتر وقت‌ها، شامل تنظیم تنظیم‌های مختلف بر‌اساس تجربه‌های گذشته است. این رویکرد فاقد دقت است و اغلب به شهود شما متکی است، که ممکن است همیشه پیچیدگی کامل یا غیرقابل پیش‌بینی بودن عملیات تجاری واقعی شما را نشان ندهد.
تفاوت هوش مصنوعی
در اینجا، از قدرت هوش مصنوعی برای تنظیم فراپارامترهای مدل، مانند وزن داده شده به داده‌های اخیر در مقابل داده‌های قدیمی‌تر، یا حساسیت به روندهای خاص، بر اساس مجموعه داده منحصر به فرد شما استفاده می‌کند.
این تنظیم خودکار تضمین می‌کند که مدل دقیقاً کالیبره شده است تا روندهای فصلی و الگوهای عملیاتی خاص کسب و کار شما را منعکس کند.
رویکرد مبتنی بر هوش مصنوعی با تکیه بر بینش‌های مبتنی‌بر داده بجای حدس و گمان، سطحی از دقت و سازگاری را ارائه می‌دهد که روش‌های سنتی نمی‌توانند با آن مطابقت داشته باشند.
مرحله 4: اصلاح پیش بینی
روش‌های سنتی
پالایش پیش‌بینی اغلب شامل مقایسه دستی پیش‌بینی‌های اخیر با داده‌های تاریخی است. بدلیل حجم وسیع داده‌ها و محدودیت‌های زمانی، این مقایسه معمولاً محدود است و تنها بر آشکارترین اختلاف‌ها تمرکز می‌کند. در نتیجه، روندها یا ناهنجاری‌های ظریف اما مهم ممکن است نادیده گرفته شوند.
تفاوت هوش مصنوعی
هوش مصنوعی این مرحله را با قابلیت‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته خود افزایش می‌دهد. مدل هوش مصنوعی بطور مستقل بررسی متقاطع کاملی از پیش‌بینی اولیه در برابر داده‌های واقعی شما انجام می‌دهد.
ناهنجاری‌ها را شناسایی و تصحیح می‌کند، مانند حجم تماس‌های غیرمنتظره در ساعت‌های غیر اداری یا آخر هفته‌ها، اطمینان حاصل می‌کند که پیش‌بینی تصفیه شده بطور دقیق واقعیت‌های عملیات تجاری شما را نشان می‌دهد.
هایپرپارامترها چیست؟
فراپارامترها در مدل‌های هوش مصنوعی تنظیم‌های کلیدی هستند که تعیین می‌کنند مدل چگونه داده‌ها را تحلیل و تفسیر می‌کند. آن‌ها شامل عواملی مانند پیچیدگی مدل یا میزان یادگیری از داده‌ها هستند.
تنظیم این تنظیم‌های کلیدی برای تطبیق مدل هوش مصنوعی برای کارهای پیش‌بینی خاص ضروری است، زیرا تفاوت بین یک پیش‌بینی عمومی و یک پیش‌بینی دقیق با الگوهای فصلی خاص و پویایی عملیاتی کسب‌وکار شما را ایجاد می‌کند.
مرحله 5: مشاهده پیش‌بینی شما
روش‌های سنتی
پیش‌بینی‌ها اغلب در نمودارها ارائه می‌شوند. در حالی که نمودارها قدرتمند هستند، تفسیر آن‌ها دشوار است، بخصوص زمانی که با مجموعه داده‌های بزرگ سر و کار داریم.
پیمایش در چندین برگه زمان‌بر است و تصمیم‌گیری سریع را امکان‌پذیر نمی‌کند. علاوه‌بر این، اگر پیش‌بینی خود را در صفحه گسترده مشاهده می‌کنید، تغییر‌ها در زمان واقعی یا بینش پیش‌بینی کننده را نخواهید دید.
تفاوت هوش مصنوعی
در مقابل هوش مصنوعی پیش‌بینی‌ها را در یک رابط کاربری واضح و کاربرپسند نمایش می‌دهد که به محض در دسترس قرار گرفتن داده‌های جدید به‌‌روزرسانی می‌شود و شناسایی روندها و الگوها را در یک نگاه آسان می‌کند.
همچنین نیازهای پرسنلی مورد نیاز شما را به عنوان ورودی فرآیند برنامه‌ریزی نمایش می‌دهد. پیش‌بینی شامل ویژگی‌هایی برای تنظیم دستی است که به شما امکان می‌دهد پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی را با هوش تجاری خود ترکیب کنید، پیش‌بینی را بر‌اساس رویدادهایی مانند کمپین‌های بازاریابی که داده‌های تاریخی نمی‌توانستند پیش‌بینی کنند، سفارشی کنید.(مطالعه مقاله مرتبط: تهدیدات هوش مصنوعی در مقابل دفاع‌های هوش مصنوعی)
این بدان معناست که پیش‌بینی‌ها را می‌توان به سرعت تنظیم کرد تا همه ورودی‌های مرتبط را شامل شود، و یک تجربه پیش‌بینی پویا و تعاملی بسیار فراتر از قابلیت‌های روش‌های سنتی ارائه می‌کند.
خودآموزی مستمر و به روز‌رسانی
روش‌های سنتی
این اغلب نیاز به، به روز‌رسانی دستی و تنظیم مجدد محاسبه‌ها برای همگام شدن با روندهای تغییر دارد. این رویکرد پرزحمت و وقت‌گیر بطور قابل توجهی خطر تولید پیش‌بینی‌های نادرست را افزایش می‌دهد.
انطباق با تحول‌های بلادرنگ دشوار است، زیرا این روش‌ها معمولاً از یکپارچه‌سازی و تجزیه و تحلیل خودکار داده‌های جدید پشتیبانی نمی‌کنند.
تفاوت هوش مصنوعی
مزیت قابل توجه هوش مصنوعی قابلیت خودآموزی آن است. مدل‌های هوش مصنوعی آن بطور خودکار با داده‌های جدید تکامل می‌یابند، همیشه الگوها را مجدداً تحلیل می‌کنند و پیکربندی آن‌ها را تنظیم می‌کنند تا همیشه دقت آن را بهبود داده و اصلاح کنند.
این تضمین می‌کند که پیش‌بینی‌های شما همیشه با آخرین روندها و داده‌ها بروز باشد. این رویکرد پویا به این معنی است که ابزار پیش‌بینی شما همیشه در حال یادگیری، بهبود و جلوتر ماندن از منحنی است، بطور قابل توجهی تلاش دستی را کاهش می‌دهد و از بینش‌های به موقع و مرتبط‌تر برای تصمیم‌گیری آگاهانه اطمینان می‌دهد.
بطور خلاصه، پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی در مقایسه با روش‌های سنتی، بهبود تحول‌آفرینی را ارائه می‌دهد. سطح جدیدی از دقت و به‌موقع را به ارمغان می‌آورد، در‌حالی که تلاش کاربر را بشدت کاهش می‌دهد.
به‌عنوان یک مشتری، تشخیص این‌که کدام ادعاهای هوش مصنوعی برای عملیات شما مفید و قابل توجه هستند می‌تواند چالش برانگیز باشد. یک شاخص کلیدی کیفیت، وجود تخصص اختصاصی داخلی است. (مطالعه مقاله مرتبط: بهبود خدمات مشتریان با هوش مصنوعی)
بدنبال ارائه دهندگانی باشید که روی تیم‌هایی از دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین سرمایه گذاری می‌کنند که بطور مستمر محصول را بهبود می‌بخشند.
نتیجه گیری
درست است که حرکت بین ادعاهای بازاریابی و علم واقعی دشوار است. با این حال، یک ارائه‌دهنده WFM قابل اعتماد خوشحال خواهد شد که مزایای عملی فناوری هوش مصنوعی و نحوه استفاده از آن در محصول خود را - کاملاً بدون کلمه‌های کلیدی - برای شما توضیح دهد.
