آنچه خواهیم خواند
پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی
آیا هوش مصنوعی واقعاً می تواند آینده را پیش بینی کند؟
احتمالاً راه‌حل‌های پیش‌بینی بی‌شماری را شنیده‌اید که ادعا می‌کنند قابلیت‌های هوش مصنوعی دارند، اما اجازه دهید با آن روبرو شویم، اغلب بیشتر شبیه تبلیغات بازاریابی است تا علم واقعی.
آیا پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی فقط یک کلمه کلیدی است یا چیزی اساسی‌تر پشت آن وجود دارد؟
تکامل پیش‌بینی: از روش‌های دستی تا روش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
آن چه از پیش روی شما می گذرد 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
پیش بینی در مدیریت نیروی کار به‌طور قابل توجهی در طول سال‌ها تکامل یافته است. به‌طور سنتی، پیش‌بینی دستی یک کار پرزحمت با صفحات گسترده و محاسبات اولیه بود.
این رویکرد نه تنها وقت گیر است، بلکه مستعد خطاهای انسانی است، به ویژه در هنگام دستکاری مجموعه داده‌های بزرگ و اطلاعات بلادرنگ.
پیش بینی خودکار
جهش بعدی در پیش بینی 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 پیش بینی بودند و به مدل‌های خطی و ایستا محدود می‌شدند.
پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی
تغییر واقعی بازی، معرفی پیش بینی مبتنی‌بر هوش مصنوعی بوده است. بر خلاف 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 پیش بینی نیازهای آینده یکپارچه می‌کند. ابزارهای مبتنی‌بر 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 برنامه ریزی نیروی کار را با ارائه پیش بینی‌های دقیق و به‌موقع که با داده‌ها و شرایط تجاری در حال تغییر شما سازگار است را برای شما فراهم می‌کند.
این پیشرفت از پیش‌بینی دستی به پیش‌بینی مبتنی‌بر 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
اغلب از ما خواسته می‌شود که توضیح دهیم پیش‌بینی مبتنی‌بر هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند. بیایید نگاهی گام به گام به آن بیندازیم:
در قلب آن، ما بر «خودآموزی و به‌روزرسانی‌های مستمر» تأکید می‌کنیم - عنصری مرکزی که به‌طور مداوم داده‌ها و بینش‌های جدید را در هر مرحله از چرخه پیش‌بینی تغذیه می‌کند.
مرحله 1: جمع‌آوری داده‌ها
روش‌های سنتی
به‌طور معمول، جمع‌آوری داده‌ها شامل جمع آوری و تأیید اطلاعات 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 اقدامات 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 اطلاعات 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
روش های سنتی
مرتب‌سازی و تمیز کردن دستی داده‌ها شامل بررسی صفحات 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 پیش بینی 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 به‌شدت مستعد خطای انسانی است که منجر به عدم دقت قابل توجهی در پیش بینی‌ها می‌شود.(مطالعه مقاله مرتبط: تاثیر هوش مصنوعی در زندگی)
تفاوت هوش مصنوعی:
هوش مصنوعی با استفاده از قدرت الگوریتم‌های AI، شناسایی و حذف سریع اطلاعات نامربوط یا گمشده از مجموعه داده شما، این امر را تغییر می‌دهد.
فرآیند مبتنی‌بر هوش مصنوعی نه تنها سریع‌تر است، بلکه بسیار دقیق‌تر از روش‌های دستی است و به‌طور قابل توجهی خطر خطا را کاهش می‌دهد. این موضوع ارتباط و کیفیت داده‌های شما را تضمین می‌کند. این برای تولید پیش بینی‌های دقیق و روشنگر ضروری است.
مرحله 3: بهینه سازی مدل پیش بینی
روش های سنتی:
قدم بعدی انتخاب مناسب‌ترین روش پیش بینی است. چندین روش پیش بینی وجود دارد. یک روش اثبات شده و به‌خوبی درک شده، رگرسیون خطی است.
با کمی هوشمندی می‌توان این روش را در اکسل پیاده سازی کرد. همچنین معمولاً در برنامه‌های نرم افزاری 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 پیش بینی فرآیند پیچیده‌ای است.
بیشتر اوقات، شامل تنظیم تنظیمات مختلف بر اساس تجربیات گذشته است. این رویکرد فاقد دقت است و اغلب به شهود شما متکی است، که ممکن است همیشه پیچیدگی کامل یا غیرقابل پیش بینی بودن عملیات تجاری واقعی شما را نشان ندهد.
تفاوت هوش مصنوعی
در این‌جا، Forecast 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 منحصربه‌فرد 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 مبتنی‌بر هوش مصنوعی با تکیه‌بر بینش‌های مبتنی‌بر داده به‌جای 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
روش های سنتی
پالایش پیش‌بینی اغلب شامل مقایسه دستی پیش‌بینی‌های اخیر با داده‌های تاریخی است. به‌دلیل حجم وسیع داده‌ها و محدودیت‌های زمانی، این مقایسه معمولاً محدود است و تنها بر آشکارترین اختلافات 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 به‌طور 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 ساعات غیر اداری یا آخر هفته‌ها، اطمینان حاصل می‌کند که پیش‌بینی تصفیه‌شده به‌طور دقیق واقعیت‌های عملیات تجاری شما را نشان می‌دهد.
هایپرپارامترها چیست؟
فراپارامترها در مدل‌های هوش مصنوعی تنظیمات 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 تنظیمات 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 پیش بینی شما
روش های سنتی
پیش بینی‌ها اغلب در نمودارها ارائه می‌شوند. در حالی که نمودارها قدرتمند هستند، تفسیر آن‌ها دشوار است، به خصوص 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 صفحه‌گسترده مشاهده می‌کنید، تغییرات 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 به‌عنوان 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 بر اساس رویدادهایی مانند کمپین‌های بازاریابی که داده‌های تاریخی نمی‌توانستند پیش‌بینی کنند، سفارشی کنید.(مطالعه مقاله مرتبط: تهدیدات هوش مصنوعی در مقابل دفاع های 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 روز رسانی
روش‌های سنتی
این اغلب نیاز به، به روز رسانی دستی و تنظیم مجدد محاسبات برای همگام شدن با روندهای تغییر دارد. این رویکرد پرزحمت و وقت گیر به‌طور قابل توجهی خطر تولید پیش بینی‌های نادرست را افزایش می‌دهد.
انطباق با تحولات بلادرنگ دشوار است، زیرا این روش‌ها معمولاً از یکپارچه سازی 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 به‌طور خودکار با داده‌های جدید تکامل می‌یابند، دائماً الگوها را مجدداً تحلیل می‌کنند و پیکربندی آن‌ها را تنظیم می‌کنند تا دائماً دقت آن‌را بهبود داده و اصلاح کنند.
این تضمین می‌کند که پیش بینی‌های شما همیشه با آخرین روندها و داده‌ها به روز باشد. این رویکرد پویا به این معنی است که ابزار پیش‌بینی شما همیشه در حال یادگیری، بهبود و جلوتر ماندن از منحنی است، به‌طور قابل توجهی تلاش دستی را کاهش می‌دهد و از بینش‌های به‌موقع و مرتبط‌تر برای تصمیم‌گیری آگاهانه اطمینان می‌دهد.
به‌طور خلاصه، پیش‌بینی مبتنی‌بر هوش مصنوعی در مقایسه با روش‌های سنتی، بهبود تحول‌آفرینی را ارائه می‌دهد. سطح جدیدی از دقت و به‌موقع را به ارمغان می‌آورد، در حالی که تلاش کاربر را به‌شدت 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)
به‌دنبال ارائه دهندگانی باشید که روی تیم‌هایی از دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین سرمایه گذاری می‌کنند که به‌طور 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 کلمات کلیدی - برای شما توضیح دهد.
