الذكاء الاصطناعي التوليدي وذكاء العمليات: متى ولماذا تستخدم كل منهما؟

مع التطور السريع الذي يشهده عالم الذكاء الاصطناعي حيث العمليات الذكية لا حدود لها تتنوع تقنيات واستخدامات هذه الثورة الرقمية، لتترك رغبة ملحة لفهم هذه التقنيات بشكل أعمق، ومن ضمن تلك التقنيات الجديدة نجد الذكاء الاصطناعي التوليدي وذكاء العمليات، حيث يتمحور النوع الأول حول الإبداع وتوليد محتوى جديد من خلال أنظمة التعلم العميق، بينما يركز الثاني على تحسين الكفاءة التشغيلية من خلال الأتمتة والتحليلات الذكية.

كل تقنية منهما تحمل قدرات مميزة تضيف قيمة فريدة لعالم الأعمال، في هذا المقال، سنستعرض الفرق بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي، ونناقش كيف يمكن استغلال الذكاء الاصطناعي في الأعمال لتحقيق مكاسب عملية وإبداعية. 

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي التوليدي؟ ومتى تستخدمه؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي وذكاء العمليات من مفاهيم وأنواع الذكاء الاصطناعي، فالذكاء الاصطناعي التوليدي يعتمد على تقنيات مثل الشبكات العصبية العميقة، الهدف الرئيسي من استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي هو التوليد الذاتي لمحتوى جديد بناءً على البيانات السابقة ، يمكنه إنشاء نصوص، صور، أو حتى مقاطع موسيقية.

هذا النوع لا يقتصر فقط على تحليل البيانات، بل يتجاوز ذلك ليخلق بيانات جديدة، تعد تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي شاملة ومتنوعة حيث يمكن استخدامه في المجالات التي تتطلب الإبداع والابتكار، منها[1]:

• الإبداع الفني: يمكنه توليد لوحات فنية أو تصاميم جديدة، حيث يتم تدريب النموذج على مجموعة كبيرة من الأعمال الفنية ومن ثم إنشاء محتوى جديد.
• الإنتاج الإعلامي: في التسويق، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء نصوص أو إعلانات مخصصة لشرائح معينة من الجمهور.
• البرمجة: يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي توليد شفرات برمجية أو اقتراح حلول لبرامج بناءً على المدخلات التي يقدمها المستخدم.

ما المقصود بذكاء العمليات؟ ومتى تستخدمه؟

يركز ذكاء العمليات على تحسين الكفاءة التشغيلية من خلال الأتمتة الذكية للمهام وتقديم تحليلات دقيقة وسريعة من خلال تحليل البيانات حيث يتم جمع البيانات فوراً عند توليدها، ثم تُحلل وتُدمج في الأنظمة التشغيلية لتُستخدم على الفور من قبل الموظفين والمديرين

يعتمد هذا النوع على التحليل البياني وتطبيق تقنيات مثل تعلم الآلة للتنبؤ وتحسين سير العمل، يُستخدم ذكاء العمليات في المجالات التي تحتاج إلى تحسينات تشغيلية وتحليل دقيق للبيانات ومن الأمثلة على تلك المجالات [2]:

• الصناعات التحويلية: في التصنيع، يمكن استخدامه لتحليل البيانات وتوقع الأعطال المستقبلية للمعدات، لتقليل فترات التوقف غير المتوقعة وزيادة الكفاءة التشغيلية.
• التنبؤ بالطلب: في قطاع البيع بالتجزئة، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالطلب المستقبلي على المنتجات بناءً على البيانات السابقة، مما يساعد في تحسين إدارة المخزون.
• كشف الاحتيال المالي: في القطاع المالي، يتم استخدامه للكشف عن الأنشطة المشبوهة ومنع الاحتيال المالي في المعاملات الإلكترونية.
• تحسين خدمة العملاء: في مراكز الاتصال، يستخدم لتحليل البيانات المحدثة عن العملاء لتقديم توصيات بالعروض الترويجية في الوقت الفعلي خلال المكالمة مع العميل، مما يعزز من جودة الخدمة.
• تحليلات العملاء في التسويق: يستخدمه المسوقون لتحليل بيانات تدفق النقرات عبر الإنترنت في الوقت الفعلي، مما يساعدهم على تحسين استهداف الحملات التسويقية للمستهلكين بناءً على سلوكهم الفوري.

عند النظر إلى الفرق بين الذكاء الاصطناعي التوليدي وذكاء العمليات نجد أن كل منهما يلبي احتياجات محددة ويتخصص في مجالات مختلفة، في الجدول التالي، سنستعرض مقارنة شاملة توضح الفروقات الأساسية في الوظائف الرئيسية، التطبيقات، والاستخدامات لكل من الذكاء الاصطناعي التوليدي وذكاء العمليات، مما يساعد في فهم أيهما الأنسب لتطبيقات معينة:

التطبيقات الأساسية	الوظيفة الرئيسية	النوع
الفنون، التسويق، الكتابة، البرمجة	إنتاج محتوى جديد وإبداعي	الذكاء الاصطناعي التوليدي
الصيانة التنبؤية، التنبؤ بالطلب، كشف الاحتيال	تحسين الكفاءة التشغيلية وأتمتة المهام	ذكاء العمليات

في النهاية، يعتمد اختيار النوع الأنسب بين الذكاء الاصطناعي التوليدي وذكاء العمليات على طبيعة المهام التي تحتاج إلى تنفيذها فإذا كنت تبحث عن تحسين الكفاءة التشغيلية وتقليل التكاليف، فإن ذكاء العمليات هو الأنسب، أما إذا كنت بحاجة إلى إبداع وتوليد محتوى جديد، فالذكاء الاصطناعي التوليدي هو الخيار الأفضل.