هل تعلم أن 34% من المؤسسات المالية تستخدم بالفعل وكلاء الذكاء الاصطناعي، مثل روبوتات الدردشة الآلية والمساعدين الافتراضيين وأنظمة التوصيات، لتحسين تجربة العملاء؟

من الواضح أن وكلاء الذكاء الاصطناعي موجودون هنا ليظلوا موجودين مع دخول الشركات في مختلف المجالات.

في هذه المقالة، سنستكشف الأنواع المختلفة من وكلاء الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تنقل عملك إلى المستوى التالي - أسرع وأكثر ذكاءً وكفاءة.

## فهم وكلاء الذكاء الاصطناعي

وكلاء الذكاء الاصطناعي هم أنظمة رقمية متقدمة تعمل بشكل مستقل، وتؤدي المهام نيابةً عن المستخدمين أو الأنظمة الأخرى.

على عكس أدوات الأتمتة التقليدية أو روبوتات الدردشة الآلية، يستفيد وكلاء الذكاء الاصطناعي من التقنيات المتطورة مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) و

التعلم الآلي

(ML) للتعلم من سلوك المستخدم. تسمح لهم استقلاليتهم بـ

• اتخاذ القرارات بشكل مستقل من خلال تحليل البيانات في الوقت الفعلي
• التكيف مع البيئات المتغيرة دون الحاجة إلى تحديثات يدوية
• التعلم من التفاعلات السابقة لتحسين أدائها بمرور الوقت
• إدارة آلاف المهام في وقت واحد دون المساس بالسرعة أو الجودة

على سبيل المثال، قد يعرض تطبيق الطقس في المدرسة القديمة تنبؤات ثابتة لمنطقة مُقاسة. وعلى النقيض من ذلك، يقوم وكيل الطقس القائم على الذكاء الاصطناعي بتحليل تفضيلاتك لتقديم تنبيهات مخصصة أو تخطيط الأنشطة الخارجية بناءً على التوقعات.

### كيف يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي ضمن الذكاء الاصطناعي؟

يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال مجموعة من المكونات الرئيسية:

• الإدراك الحسي: تساعدهم أجهزة الاستشعار أو الكاميرات أو البيانات المدخلة في جمع المعلومات حول بيئتهم
• التفكير: تحليل البيانات التي تم الحصول عليها باستخدام خوارزميات لاتخاذ قرارات مستنيرة
• الإجراء: استنادًا إلى تفكيرهم، يقومون بتنفيذ المهام - إرسال التنبيهات أو إكمال المهام أو حتى التعاون مع وكلاء آخرين
• التعلم: يتعلمون باستمرار من المدخلات والتغذية الراجعة للتكيف واتخاذ قرارات أفضل

🧠 حقيقة ممتعة:

وكلاء الذكاء الاصطناعي يتفوقون على GenAI

في إنتاجية المؤسسات من خلال التعامل الآمن مع المهام المعقدة على نطاق واسع.

فوائد وكلاء الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي في مكان العمل

يعيد تعريف كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا. إليك كيف تجعل الحياة أسهل والعمل أكثر ذكاءً:

• أتمتة المهام: تبسيط مهام سير العمل المعقدة، وتقليل التدخل البشري وتحقيق الأهداف بسرعة وفعالية من حيث التكلفة
• تحسين الأداء: تعزيز التعاون بين الوكلاء المتخصصين، وتحسين عمليات التعلم وتحسين المخرجات
• تحسين جودة الاستجابة: توفير إجابات دقيقة وشخصية وشاملة، مما يؤدي إلى تحسين تجارب العملاء
• التوسيع دون عناء: إدارة أعباء العمل الكبيرة بسهولة، وتقديم أداء متسق على أي نطاق
• التشغيل بشكل مستقل: تعزيز الكفاءة من خلال التعامل مع المهام بشكل مستقل، مما يحرر الموارد البشرية لمزيد من الأولويات الاستراتيجية

📖 اقرأ أيضًا:

الذكاء الاصطناعي: إحصائيات الذكاء الاصطناعي ومستقبل الذكاء الاصطناعي

أنواع وكلاء الذكاء الاصطناعي

يتم تصنيف وكلاء الذكاء الاصطناعي بناءً على قدرتهم على اتخاذ القرار وكيفية تفاعلهم مع بيئتهم. وهي تتراوح من أنظمة تفاعلية بسيطة تستجيب للمحفزات الفورية إلى نماذج معقدة قادرة على التعلم والتكيف.

دعنا نستكشف الأنواع المختلفة لوكلاء الذكاء الاصطناعي بعمق:

1. العوامل الانعكاسية البسيطة

يستجيب الوكيل الانعكاسي البسيط مباشرةً للمحفزات في بيئته باستخدام قواعد محددة مسبقاً. وهي تعمل وفق نموذج "شرط-إجراء" - إذا تم استيفاء شرط معين، فإنها تقوم بإجراء مماثل. هذه العوامل مثالية للبيئات ذات القواعد المستقرة والإجراءات المباشرة.

تفتقر هذه الوكلاء إلى الذاكرة أو التفكير، لذا فإن عملية اتخاذ القرار لديهم تفاعلية بالكامل. فهي لا تخطط للحالات المستقبلية، مما يجعلها غير مناسبة للمهام التي تتطلب استراتيجية طويلة الأجل أو القدرة على التكيف.

المكونات الرئيسية

• المستشعرات: جمع البيانات من البيئة المحيطة
• قواعد الشرط والإجراء: تعليمات "إذا ثم" المحددة مسبقًا لتوجيه الإجراءات
• المشغلات: تنفيذ الإجراءات بناءً على القواعد التي يتم تشغيلها بواسطة البيانات المستشعرة

📌مثال على ذلك: منظم الحرارة هو مثال كلاسيكي لعامل انعكاسي بسيط. إذا انخفضت درجة الحرارة إلى ما دون العتبة المحددة، فإنه يقوم بتنشيط نظام التدفئة.

مزايا

• سهل التصميم والتنفيذ
• يستجيب في الوقت الحقيقي للتغيرات البيئية
• موثوقة في البيئات المستقرة مع أجهزة استشعار دقيقة

2. العوامل الانعكاسية القائمة على النموذج

تعمل العوامل القائمة على النموذج على تحسين العوامل الانعكاسية البسيطة من خلال الاحتفاظ بنموذج داخلي لبيئتها. يساعدهم هذا النموذج على فهم كيفية تأثير أفعالهم على البيئة، مما يمكنهم من التعامل مع سيناريوهات أكثر تعقيدًا.

وفي حين أن هذه العوامل لا تزال تعتمد على قواعد محددة مسبقًا، إلا أن النموذج الداخلي يوفر لها سياقًا يجعل استجاباتها أكثر تكيفًا. ومع ذلك، تقتصر قدراتها التخطيطية على الأهداف قصيرة المدى.

المكونات الرئيسية

• النموذج الداخلي: فهم الوكيل للعالم، حيث يلتقط علاقات السبب والنتيجة
• متعقب الحالة: الحالة الحالية والسابقة للبيئة استنادًا إلى تاريخ أجهزة الاستشعار
• المستشعرات والمشغلات: مشابهة للعوامل الانعكاسية البسيطة، ولكن يتم إبلاغ أفعالها بالنموذج الداخلي

📌مثال: المكنسة الكهربائية الروبوتية هي وكيل قائم على النموذج. تقوم بتخطيط تخطيط الغرفة وتعديل الحركات لتجنب العوائق أثناء التنظيف بكفاءة.

مزايا

• تتعامل مع البيئات التي يمكن ملاحظتها جزئياً
• يتكيف مع التغيرات البيئية من خلال تحديثات النموذج الداخلي
• يتخذ قرارات أكثر استنارة من العوامل الانعكاسية البسيطة

3. العوامل القائمة على الهدف

تهدف الوكلاء المستندة إلى الهدف إلى تحقيق أهداف محددة تتجاوز مجرد التفاعل مع بيئتهم. فهي تنظر في حالتها الحالية والهدف المنشود، وتقيّم الإجراءات المحتملة لتحديد أفضل مسار للمضي قدمًا.

تعتمد العوامل القائمة على الأهداف على كل من اتخاذ القرارات والتخطيط لتحقيق أهدافها. هذه

أدوات الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات

تقييم الإجراءات المحتملة بناءً على البيئة والأهداف، مع مراعاة التكاليف والمكافآت والمخاطر.

يتضمن التخطيط إنشاء خارطة طريق من الخطوات، وتقسيم الأهداف إلى أهداف فرعية أصغر، وتكييف الخطة حسب الحاجة. تُمكّن هذه العمليات معًا الوكلاء من تجاوز التحديات بشكل استباقي والبقاء على المسار الصحيح نحو أهدافهم طويلة المدى.

المكونات الرئيسية

• الأهداف: تحديد النتائج أو الحالات المطلوبة
• خوارزميات البحث والتخطيط: تقييم الإجراءات والتسلسلات الممكنة لتحقيق الهدف
• تمثيل الحالة: تقييم ما إذا كانت الحالات المستقبلية المحتملة تقرب الوكيل من الهدف أو تبعده عنه
• الإجراءات: الخطوات التي يتخذها الوكيل لتحقيق أهدافه

📌مثال على ذلك: روبوتات المستودعات هي مثال رئيسي للوكلاء الذين يعتمدون على الهدف. يتمثل هدفها في استرداد ونقل العناصر بكفاءة داخل المستودع. وباستخدام خوارزميات التخطيط، يتنقلون عبر الممرات ويتجنبون العوائق ويحسنون المسارات لإكمال المهام بسرعة ودقة.

المزايا

• كفاءة في تحقيق أهداف محددة
• تتعامل مع المهام المعقدة باستخدام خوارزميات البحث
• يتكامل مع تقنيات الذكاء الاصطناعي للقدرات المتقدمة

4. الوكلاء القائمون على المنفعة

يأخذ الوكلاء القائمون على المنفعة عملية صنع القرار خطوة إلى الأمام من خلال النظر في الأهداف واستحسان النتائج. فهي تقيّم الخيارات وتختار الإجراءات التي تزيد من دالة المنفعة التي تقيس مدى استصواب النتائج.

يتفوق هؤلاء الوكلاء في الموازنة بين النتائج قصيرة الأجل وطويلة الأجل. ينطوي تخطيطها على مقارنة الإجراءات المحتملة واختيار الإجراء الذي يوفر أعلى فائدة، مما يجعلها متعددة الاستخدامات للمهام التي تتطلب التحسين والقدرة على التكيف.

إن فرضية المنفعة المتوقعة هي طريقة بسيطة لشرح كيفية اتخاذ الوكلاء المعتمدين على المنفعة للقرارات في المواقف غير المؤكدة. وهي تنص على أنه يجب على الوكيل أن يختار الإجراءات التي تزيد من المنفعة المتوقعة إلى أقصى حد، مع الأخذ في الاعتبار كلاً من احتمال النجاح واستحسان النتائج. هذا النهج يجعل العوامل القائمة على المنفعة فعالة بشكل خاص في السيناريوهات المعقدة حيث تكون المفاضلة ضرورية.

المكونات الرئيسية

• دالة المنفعة: دالة رياضية تقيس رضا الوكيل عن النتائج المختلفة
• التفضيلات: أولويات الوكيل ومفاضلاته
• خوارزميات اتخاذ القرار: إجراءات تعظيم المنفعة

📌مثال على ذلك: يُستخدم الوكيل القائم على المنفعة في أنظمة الاستشارات المالية القائمة على الذكاء الاصطناعي، مثل المستشارين الآليين. فهو يقوم بتحليل أهدافك المالية ومدى تحملك للمخاطر واتجاهات السوق الحالية للتوصية باستراتيجيات الاستثمار المثلى بأقل قدر من المخاطر.

مزايا

• المرونة في البيئات غير المؤكدة
• قادرة على التعامل مع أهداف متعددة في وقت واحد
• التكيف مع الأولويات والظروف المتغيرة

5. وكلاء التعلم

يتكيف وكلاء التعلم ويحسنون أداءهم بمرور الوقت من خلال التعلم من بيئتهم وتجاربهم وتفاعلاتهم. وهي تبدأ بالحد الأدنى من المعرفة وتصقل سلوكها كلما جمعت المزيد من البيانات.

يستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء التغذية الراجعة لتحسين نماذجهم وتوقعاتهم، مما يتيح اتخاذ قرارات أكثر استنارةً، وبمرور الوقت، تخطيطاً أكثر كفاءة.

يقع التعلم الآلي في صميم هذه الوكلاء الأذكياء، مما يمكّنهم من تحديد الأنماط والتنبؤات وتحسين تصرفاتهم. تسمح تقنيات مثل التعلم تحت الإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز لهذه الوكلاء بالتكيف بفعالية مع التحديات والبيئات الجديدة.

المكونات الرئيسية

• عنصر التعلم: يركز على تحسين أداء الوكيل بناءً على البيانات الجديدة
• عنصر الأداء: ينفذ المهام باستخدام المعرفة الحالية للوكيل
• الناقد: يقيّم تصرفات الوكيل ويقدم ملاحظات
• مولد المشاكل: يقترح إجراءات استكشافية لتحسين التعلم

📌مثال: روبوت الدردشة الآلي الذي يتحسن من خلال تفاعلات المستخدم هو وكيل متعلم. قد تكون استجاباته محدودة في البداية، لكنه يتعلم من مدخلات المستخدم ليقدم إجابات أكثر دقة وفائدة مع مرور الوقت.

مزايا

• يتحسن باستمرار مع مرور الوقت
• يتكيف مع البيئات والتحديات الجديدة
• يقلل من الحاجة إلى التحديثات اليدوية والبرمجة

اقرأ أيضًا:📖 اقرأ أيضًا:

كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة العمليات (حالات الاستخدام والأدوات)

## المفاهيم الأساسية في وكلاء الذكاء الاصطناعي

الآن بعد أن تعرفت على الأنواع المختلفة من وكلاء الذكاء الاصطناعي، دعنا نفهم بعض المفاهيم الأساسية

مسارد مصطلحات الذكاء الاصطناعي

والأفكار الأساسية التي تجعلها تعمل.

الأساليب الاستدلالية في وكلاء الذكاء الاصطناعي

الأساليب الاستدلالية هي تقنيات لحل المشكلات أو "قواعد عامة" تساعد وكلاء الذكاء الاصطناعي على إيجاد حلول تقريبية بسرعة. بدلاً من التحليل الشامل لكل الاحتمالات، يعتمد الوكلاء على الأساليب الاستدلالية لتحديد المسارات الواعدة، مما يقلل من التعقيد الحسابي ومساحة البحث.

هذا النهج مفيد في السيناريوهات التي يكون فيها الوقت والموارد محدودة. تُعد الدوال الاستدلالية ضرورية في الذكاء الاصطناعي، حيث تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على حل المشاكل واتخاذ القرارات وتحسين العمليات بكفاءة. إليك كيفية عملها:

• خوارزميات البحث الإرشادية: تساعد الخوارزميات الاستدلالية الخوارزميات مثل A* على التركيز على المسارات المربحة، وتجنب الاستكشاف غير الضروري
• تسريع عملية حل المشكلات: فهي تقوم بتقييم الخيارات بسرعة، مما يتيح حلولاً فعالة في المساحات المعقدة
• تحسين القرارات: توجه الاستدلالية الذكاء الاصطناعي في مهام مثل اللعب وتخطيط المسار من خلال تقدير النتائج واختيار الإجراءات المثلى
• تقدير القيم التقريبية: تقوم بتقدير القرب من الأهداف أو المنفعة، مما يسهل التنقل في السيناريوهات الصعبة
• تحسين الأداء: تعمل على تحسين الخوارزميات مثل البحث الجيني، وتحديد المسار، والبرمجة اللغوية العصبية؛ مما يعزز الكفاءة والدقة

📌مثال على ذلك: في تطبيق الملاحة، قد يستخدم وكيل الذكاء الاصطناعي الاستدلال لاقتراح أسرع طريق من خلال إعطاء الأولوية للطرق الرئيسية وتجنب حركة المرور، حتى لو كان ذلك يعني عدم اتخاذ المسار الأكثر مباشرة.

خوارزميات البحث والاستراتيجية في وكلاء الذكاء الاصطناعي

في الذكاء الاصطناعي، خوارزميات البحث هي تقنيات حسابية يستخدمها الوكلاء لاستكشاف مساحة المشكلة بشكل منهجي لتحديد الحل الأنسب. تعمل هذه الخوارزميات من خلال تقييم الحالات والإجراءات الممكنة بهدف الوصول إلى هدف محدد.

وتنقسم هذه الخوارزميات إلى فئتين رئيسيتين

• البحث غير المستنير: يشمل أساليب مثل البحث الواسع أولاً (BFS) والبحث العميق أولاً (DFS)، والتي تعمل بدون معلومات إضافية عن الهدف
• البحث المستنير: يستخدم أساليب الاستدلال لتوجيه البحث، كما هو واضح في خوارزميات مثل البحث الجشع

تشير الاستراتيجية في خوارزميات البحث إلى كيفية اختيار وكيل الذكاء الاصطناعي للطريقة الأنسب اعتمادًا على خصائص المشكلة ومتطلبات الكفاءة. على سبيل المثال

• قد يتم اختيار DFS للسيناريوهات التي يكون فيها العثور على حل سريع أكثر أهمية من العثور على الحل الأمثل
• يعتبر A* مثاليًا للمشاكل التي تتطلب أقل تكلفة أو أقصر وقت للوصول إلى الحل الأمثل

تمكّن خوارزميات البحث الوكلاء من:

• التنقل في البيئات المعقدة، مثل الروبوتات في المستودعات
• حل الألغاز، كما هو الحال في الذكاء الاصطناعي للألعاب
• تحسين مهام سير العمل، مثل تعيين المهام في برامج إدارة المشاريع

🔎 هل تعلم؟ في عام 2023، سيصبح ما يقرب من 70% من المستهلكين أظهروا اهتمامًا باستخدام الذكاء الاصطناعي لحجز الرحلات الجوية، و65% لحجز الفنادق، و50-60% لحجز مستلزمات التسوق مثل الأدوية والملابس والإلكترونيات.

دور المحاكاة ونظرية الألعاب في وكلاء الذكاء الاصطناعي

عندما يتعلق الأمر ببناء وكلاء ذكاء اصطناعي أذكياء، تلعب أداتان مهمتان - المحاكاة ونظرية الألعاب - دوراً رئيسياً في تشكيل فعاليتهم.

تنشئ المحاكاة ساحة اختبار افتراضية حيث يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التدرب والتعلم والتكيف دون مخاطر في العالم الحقيقي، مما يجعلها لا تقدر بثمن لسيناريوهات مثل المركبات ذاتية القيادة أو الروبوتات.

على العكس من ذلك، تتعلق نظرية اللعبة بفهم كيفية اتخاذ القرارات عندما يشترك فيها عدة لاعبين (أو وكلاء). الأمر أشبه بتعليم الذكاء الاصطناعي لعب الشطرنج - ليس فقط القيام بحركات بل توقع ما سيفعله الخصم بعد ذلك وتعديل استراتيجيته وفقًا لذلك.

تمكّن هذه الأدوات معًا وكلاء الذكاء الاصطناعي من اختبار قدراتهم وتوقع تصرفات الآخرين، مما يجعلهم أكثر ذكاءً وقدرة على التكيف.

بالإضافة إلى ذلك، يستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي عمليات المحاكاة لاختبار النتائج المختلفة ونظرية اللعبة لاختيار أفضل الإجراءات عندما يكون هناك لاعبون آخرون.

📌 📌مثال على ذلك: يتضمن تدريب السيارات ذاتية القيادة محاكاة ظروف حركة المرور مع تطبيق نظرية اللعبة للتفاوض على حق الطريق مع المركبات الأخرى عند التقاطعات. وهذا يجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي قادرين على التعامل مع التحديات المعقدة في العالم الحقيقي.

تعزيز عملية اتخاذ القرار باستخدام ClickUp Brain ClickUp هي عبارة عن منصة إنتاجية متعددة الاستخدامات مصممة لمساعدة الفرق على البقاء منظمين والعمل بكفاءة. تعمل أدواتها لإدارة المهام وتتبع الأهداف والتعاون في المستندات على جعل جميع الأعمال مركزية في مكان واحد.

يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي على إعادة تشكيل كيفية تعامل الفرق مع عملية اتخاذ القرار وحل المشكلات، مما يوفر طرقاً أكثر ذكاءً وسرعة لإدارة المهام. ClickUp Brain يعتمد على هذا الابتكار من خلال الاندماج بسلاسة في سير عملك.

سواء كنت تقوم بصياغة خطط المشاريع، أو كتابة الخطوط العريضة لمشاركات المدونات، أو تلخيص التحديثات، أو البحث عبر أدوات ومستندات متعددة، فإن Brain يساعدك على البقاء في المقدمة.

دع عقل ClickUp Brain ينشئ محتوى ويطالب بقرارات أكثر ذكاءً

دعنا نستكشف كيف يمكن لـ ClickUp Brain أن يغيّر طريقة عملك:

• وصول مركزي للمعرفة: الوصول إلى بيانات محددة عبر تطبيقات خارجية مثل جداول بيانات جوجل أو GitHub والمحرّر المستندات والمهام الداخلية
• ملخصات في الوقت الحقيقي: تلخيص المحتوى من المستندات وتعليقات المهام وسلاسل رسائل البريد الوارد لتوضيح العوائق والمخاطر والأولويات

تلخيص نشاط المهمة بسهولة ضمن إطار زمني محدد باستخدام ClickUp Brain

• رؤى خاصة بالمهام: إنشاء محتوى محدد وملائم، مثل خطط المشروع أو المقترحات أو اتصالات العملاء باستخدام مساحة العمل سؤال وجواب

إنشاء تحديثات سريعة للنقاط النقطية ولأي معلومات خاصة بالأدوار باستخدام ClickUp Brain

• تحسين سير العمل: تعيين المشغلات والإجراءات والشروط باستخدام اللغة الطبيعية معأتمتة ClickUp أتمتة في الدماغ، وتبسيط المهام المتكررة والعمليات المعقدة

إنشاء قواعد مخصصة باستخدام ClickUp Brain في الأتمتة

أفضل ما في الأمر هو أن قدرات البحث القائمة على الذكاء الاصطناعي لا تكتفي بالعثور على المعلومات فحسب، بل تفسرها أيضًا في سياق أهدافك الاستراتيجية، مما يجعلها أكثر ملاءمة وقابلة للتنفيذ.

📌 مثال: اطلب من ClickUp Brain تحديد العملاء المحتملين من ورقة Google أو العثور على الالتزامات المرتبطة بمهمة GitHub، مما يوفر الوقت ويعزز دقة جهود التخطيط الخاصة بك.

*📖 اقرأ أيضًا:

كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام

## وكلاء الذكاء الاصطناعي في تطبيقات العالم الحقيقي

يستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي نماذج قائمة على الوكلاء (ABMs) لمحاكاة بيئات العالم الحقيقي وعمليات اتخاذ القرار.

النماذج القائمة على الوكلاء هي عمليات محاكاة حاسوبية تُستخدم لدراسة الأنظمة المعقدة من خلال نمذجة تفاعلات الوكلاء المستقلين، وهي تسمح للباحثين باستكشاف كيف تؤدي السلوكيات الفردية إلى أنماط أو نتائج ناشئة في النظام.

تعمل عوامل الذكاء الاصطناعي على تحسين نماذج المحاكاة الآلية للذكاء الاصطناعي من خلال محاكاة السلوك باستخدام خوارزميات مثل التعلم المعزز، مما يتيح عمليات واقعية لاتخاذ القرارات.

دعونا نستكشف بعض

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي

وكيفية تطبيق هذه العوامل في مجالات مختلفة مع دراسات حالة لتوضيح تأثيرها التحويلي.

🔎 هل كنت تعلم؟ غالبًا ما تُستخدم الآليات الذكية للذكاء الاصطناعي كأساس للأنظمة متعددة العوامل (MAS)، حيث تتفاعل وتتعاون عوامل الذكاء الاصطناعي المتعددة لتحقيق أهداف مشتركة.

1. روبوت الدردشة الآلي المدعوم بالذكاء الاصطناعي من AirAsia

عبر ZDNet واجهت شركة AirAsia، وهي شركة رائدة عالميًا في مجال الطيران منخفض التكلفة، تحديات في توفير وصول سريع ودقيق إلى المعلومات التشغيلية لموظفيها الأرضيين.

ولمعالجة هذه المشكلة، قامت شركة الطيران بنشر روبوت دردشة آلي يعمل بالذكاء الاصطناعي باستخدام LLM الخاص بـ YellowG بنية توفر المساعدة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، والتكامل السلس، وقابلية التوسع.

التأثير

• دقة 80% في حل الاستعلامات
• معالجة 42 ألف استفسار في المرحلة الأولى
• أكثر من 30 ألف مستخدم على مستوى العالم
• تمت معالجة أكثر من 400 ألف رسالة

2. شبكة علي بابا للخدمات اللوجستية الذكية

عبر أليزيلا Alibaba هي شركة عالمية عملاقة في مجال التجارة الإلكترونية تُحدث ثورة في مجال البيع بالتجزئة والخدمات اللوجستية عبر الإنترنت. ولتلبية طلبات العملاء المتزايدة في جميع أنحاء العالم، احتاجت الشركة إلى نظام لتحسين مسارات الشحن، وتحسين التعامل مع الطرود وتقليل التكاليف.

طورت علي بابا كاينياو وهي شبكة لوجستية ذكية مدعومة بالبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي تعمل على تحسين طرق الشحن من أجل توصيل أسرع وأكثر فعالية من حيث التكلفة. كما أنها تساعد علي بابا على إدارة المعاملات عبر الحدود بسلاسة، مما يضمن سلاسة العمليات العالمية.

التأثير

• تقليل أوقات التسليم وتعزيز رضا العملاء
• خفض التكاليف التشغيلية وتحسين الربحية
• توفير حلول صديقة للبيئة وتقليل البصمة الكربونية

3. النتيجة التي حققتها شركة بيبسيكو*

واجهت شركة PepsiCo، وهي شركة عالمية عملاقة في صناعة الأغذية والمشروبات، صعوبة في تبسيط عملية التوظيف مع الحفاظ على مستوى عالٍ من تقييم المرشحين. احتاجت الشركة إلى حل لتصفية المرشحين بكفاءة، وتحديد المهارات ذات الصلة، وضمان الملاءمة الثقافية.

طبقت شركة بيبسيكو نقاط التوظيف وهي أداة لاكتساب المواهب تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحويل عملية التوظيف لديها.

تقوم خاصية "Spotlight Screening" بتصنيف المرشحين بناءً على توافقهم مع متطلبات الوظيفة. بالإضافة إلى ذلك، تقوم خاصية "Fetch" بفحص قواعد البيانات مثل نظام تتبع مقدمي الطلبات (ATS) وسجلات الموظفين الداخلية لتصفية المرشحين.

التأثير

• تقليل الوقت اللازم للتوظيف من خلال أتمتة عملية الفرز الأولية
• ضمان مطابقة أفضل للأدوار الوظيفية من خلال التحليلات التنبؤية
• السماح لفرق الموارد البشرية بالتركيز على المبادرات الاستراتيجية من خلال تقليل جهود الفرز اليدوي

👀 المكافأة: تحقق من

مدونات صوتية للذكاء الاصطناعي

لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي بالسرعة التي تناسبك.

قم بتحويل كفاءة أعمالك مع ClickUp

يُعد وكلاء الذكاء الاصطناعي قفزة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي. فهي تجمع بين الذكاء والمرونة وقابلية التوسع لإحداث ثورة في إدارة المهام واتخاذ القرارات في المؤسسات الحديثة.

بدءاً من الأنظمة الانعكاسية البسيطة إلى وكلاء التعلُّم التكيُّفي، تمتد وكلاء الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع من القدرات. يجلب كل نوع نقاط قوة فريدة من نوعها، بدءًا من أتمتة المهام الأساسية إلى تحسين النتائج المعقدة.

مع ClickUp، يمكنك الاستفادة من هذه الإمكانات، وتعزيز الإنتاجية باستخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام سير العمل، واتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات، وتبسيط العمليات في جميع أنحاء مؤسستك. اشترك في ClickUp اليوم!