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 به طور قابل توجهی در طول سال ها تکامل یافته است. به طور سنتی، پیش بینی 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 داده های 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 سیستم ها اغلب فاقد پیچیدگی برای رسیدگی به سناریوهای پیچیده و غیرقابل پیش بینی بودند و به مدل های خطی و ایستا محدود می شدند.
پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی
تغییر واقعی بازی، معرفی پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی بوده است. بر خلاف سیستم‌های خودکار دستی یا اولیه، پیش‌بینی هوش مصنوعی فراتر از تعداد کمی است.
این الگوریتم های پیشرفته را برای تجزیه و تحلیل داده های تاریخی، تشخیص الگوها و پیش بینی نیازهای آینده یکپارچه می کند. 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 برنامه ریزی نیروی کار را با ارائه پیش بینی های دقیق و به موقع که با داده ها و شرایط تجاری در حال تغییر شما سازگار است را برای شما فراهم می کند.
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
اغلب از ما خواسته می شود که توضیح دهیم پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی چگونه کار می کند. بیایید نگاهی گام به گام به آن بیندازیم:
در قلب آن، ما بر «خودآموزی و به‌روزرسانی‌های مستمر» تأکید می‌کنیم - عنصری مرکزی که به طور مداوم داده‌ها و بینش‌های جدید را در هر مرحله از چرخه پیش‌بینی تغذیه می‌کند.
مرحله 1: جمع آوری داده ها
روش های سنتی
به طور معمول، جمع آوری داده ها شامل جمع آوری و تأیید اطلاعات به صورت دستی از منابع مختلف است که اغلب نیاز به ورودی از چندین سیستم دارد.
این می تواند منجر به تاخیر و ناهماهنگی قابل توجهی در داده ها شود. همچنین می تواند موقعیتی ایجاد کند که روندها به موقع 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 می کنید، شروع به جمع آوری مداوم داده های تاریخی و بلادرنگ می کند.
این امر جمع آوری اطلاعات جامع و بدون خطا را برای تماس ها، ایمیل ها، چت ها و سایر کانال هایی که عملیات شما پشتیبانی می کند تضمین می کند.
هوش مصنوعی به محض در دسترس قرار گرفتن داده ها را شروع به مصرف می کند، 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 داده های مربوطه را برای پیش بینی دقیق تشکیل می دهد، دارد.
نمودارها ابزار مفیدی برای این منظور هستند و می توان از روش های آماری برای شناسایی ناهنجاری ها استفاده کرد.
با این حال، به دلیل حجم زیاد و پیچیدگی داده ها، این نه تنها زمان بر است، بلکه به شدت مستعد خطای انسانی است که منجر به عدم دقت قابل توجهی در پیش بینی ها می شود.(مطالعه مقاله مرتبط: تاثیر هوش مصنوعی در زندگی)
تفاوت هوش مصنوعی:
هوش مصنوعی با استفاده از قدرت الگوریتم های AI، شناسایی و حذف سریع اطلاعات نامربوط یا گمشده از مجموعه داده شما، این امر را تغییر می دهد.
فرآیند مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها سریع‌تر است، بلکه بسیار دقیق‌تر از روش‌های دستی است و به طور قابل توجهی خطر خطا را کاهش می‌دهد. این موضوع ارتباط و کیفیت داده های شما را تضمین می کند. این برای تولید پیش بینی های دقیق و روشنگر ضروری است.
مرحله 3: بهینه سازی مدل پیش بینی
روش های سنتی:
قدم بعدی انتخاب مناسب ترین روش پیش بینی است. چندین روش پیش بینی وجود دارد. یک روش اثبات شده و به خوبی درک شده، رگرسیون خطی است.
با کمی هوشمندی می توان این روش را در اکسل پیاده سازی کرد. همچنین معمولاً در برنامه های نرم افزاری مدیریت نیروی کار ساخته شده است.(مطالعه مقاله مرتبط: هوش مصنوعی مدیریت تعامل نیروی کار)
برخی از برنامه ها از تکنیک های پیچیده تری پشتیبانی می کنند، اما یک چالش کلیدی باقی می ماند: انتخاب و پیکربندی مدل های پیش بینی فرآیند پیچیده ای 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 داده‌شده 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 مبتنی بر هوش مصنوعی با تکیه بر بینش های مبتنی بر داده به جای حدس و گمان، سطحی از دقت و سازگاری را ارائه می دهد که روش های سنتی نمی توانند 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. به دلیل حجم وسیع داده ها و محدودیت های زمانی، این مقایسه معمولاً محدود است و تنها بر آشکارترین اختلافات تمرکز می کند. در نتیجه، روندها یا ناهنجاری های ظریف اما مهم ممکن است نادیده گرفته شوند.
تفاوت هوش مصنوعی
هوش مصنوعی این مرحله را با قابلیت های تجزیه و تحلیل پیشرفته خود افزایش می دهد. مدل هوش مصنوعی به طور 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 داده ها 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 بینی ها اغلب در نمودارها ارائه می شوند. در حالی که نمودارها قدرتمند هستند، تفسیر آنها دشوار است، به خصوص زمانی که با مجموعه داده های بزرگ سروکار داریم.
پیمایش در چندین برگه زمان‌بر است و تصمیم‌گیری سریع را امکان‌پذیر نمی‌کند. علاوه بر این، اگر پیش‌بینی خود را در صفحه‌گسترده مشاهده می‌کنید، تغییرات در زمان واقعی یا بینش پیش‌بینی‌کننده 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 برنامه ریزی نمایش می دهد. 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
روش های 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 به طور قابل توجهی خطر تولید پیش بینی های نادرست را افزایش می دهد.
انطباق با تحولات بلادرنگ دشوار است، زیرا این روش ها معمولاً از یکپارچه سازی و تجزیه و تحلیل خودکار داده های جدید پشتیبانی نمی کنند.
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 آن را بهبود داده و اصلاح کنند.
این تضمین می کند که پیش بینی های شما همیشه با آخرین روندها و داده ها 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، به طور قابل توجهی تلاش دستی را کاهش می‌دهد و از بینش‌های به موقع و مرتبط‌تر برای تصمیم‌گیری آگاهانه اطمینان می‌دهد.
به طور خلاصه، پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی در مقایسه با روش‌های سنتی، بهبود تحول‌آفرینی را ارائه می‌دهد. سطح جدیدی از دقت و به موقع را به ارمغان می آورد، در حالی که تلاش کاربر را به شدت کاهش می دهد.
به عنوان یک مشتری، تشخیص اینکه کدام ادعاهای هوش مصنوعی برای عملیات شما مفید و قابل توجه هستند می تواند چالش برانگیز باشد. یک شاخص کلیدی کیفیت، وجود تخصص اختصاصی داخلی است.(مطالعه مقاله مرتبط: بهبود خدمات مشتریان با هوش مصنوعی)
به دنبال ارائه دهندگانی باشید که روی تیم هایی از دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین سرمایه گذاری می کنند که به طور مستمر محصول را بهبود می بخشند.
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.
