هوش مصنوعی در تجارت

 طبق تحقیقات مک کینزی، تا اوایل سال 2024 میلادی، 72 درصد از سازمان‌ها هوش مصنوعی را حداقل در یک کار تجاری به کار گرفته‌اند.برخی از روش‌های سطح بالای استفاده از هوش مصنوعی در تجارت بشرح ذیل توضیح داده می‌شود. اتوماسیون و هوش مصنوعی: هر نقش در یک سازمان دارای حداقل چند کار تکراری و دستی است، مانند چک کردن ایمیل، وارد کردن داده‌ها و تولید گزارش‌ها، که زمان را از کارهای تاثیرگذارتر می‌گیرد. هوش مصنوعی می‌تواند به خودکارسازی کارهای روتین کمک کند، و در زمان صرفه‌جویی کند، بهره‌وری را به حداکثر ‌رساند، خطر خطای انسانی را کاهش می‌دهد و مشارکت اعضای تیم را با این امکآنکه آن‌ها را قادر می‌سازد زمان خود را بر روی کار معنادارتر متمرکز کنند، افزایش ‌دهد. تجزیه و تحلیل داده‌های پیشرفته: هوش مصنوعی و ابزارهای یادگیری ماشینی می‌توانند حجم وسیعی از داده‌ها را با سرعت و مقیاسی بسیار فراتر از توانایی انسان‌ها پردازش و تجزیه و تحلیل کنند. در نتیجه، هوش مصنوعی می‌تواند الگوها، رفتارها و روندهایی را شناسایی کند که ممکن است بلافاصله برای تحلیل‌گران انسانی قابل مشاهده نباشند، که به پیش‌بینی نتایج آینده بر اساس داده‌های قبلی کمک می‌کند. بهبود تصمیم‌گیری: بر اساس رویکرد حاصل از تجزیه و تحلیل داده‌های پیشرفته، هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به بهبود تصمیم‌گیری کمک کند. هوش مصنوعی می‌تواند تصمیم‌گیری را با کمک به شناسایی فرصت‌های تجاری جدید، تعیین موانع عملیاتی، تعیین راه‌های مؤثر برای پیشنهادات و دسترسی بر اساس داده‌های مشتری و آماده‌سازی برای چالش‌های احتمالی، بهبود بخشد. یکی از مثال‌های رایج در مورد اینکه چگونه هوش مصنوعی می‌تواند پشتیبانی می‌کند این است که خطوط هوایی معمولاً از تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده برای تعیین قیمت استفاده می‌کنند. خطوط هوایی قیمت بلیت را با استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل الگوهای تقاضا، رفتار مصرف کننده، رقابت و سایر عوامل در آخرین لحظه بهینه می‌کنند که منجر به تصمیم‌گیری‌های قیمتی آگاهانه‌تر می‌شود. قابلیت‌های ذکر شده در بالا تنها بعضی از روش‌های متعدد استفاده از هوش مصنوعی در تجارت است. با این حال، در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند مزایای قابل توجهی دیگری نیز ارائه دهد، تخصص و هوش انسانی برای اطمینان از دقت و اعتبار فرآیندهای مهم تجاری ضروری است. هوش مصنوعی برای فروش: تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، تیم‌های فروش را قادر می‌سازد تا رفتار و ترجیحات مشتری را بهتر درک کنند و عملیات فروش را بهبود بخشند. تیم‌های فروش می‌توانند از هوش مصنوعی برای کمک به جنبه‌های زیر در فرآیند فروش و استراتژی استفاده کنند: وظایف دستی یکی از کارهایی است که بیشتر وقت متخصصان فروش را می‌گیرد از جمله وقتشان صرف کارهایی مانند وارد کردن داده‌ها و به اشتراک‌گذاری و بروز رسانی معاملات به جای فروش واقعی می‌شود که به‌وسیله هوش مصنوعی، خودکار طراحی می‌گردد و هوش مصنوعی می‌تواند با خودکارسازی وظایف وقت‌گیر کمک کند تا نمایندگان فروش بتوانند زمان بیشتری را برای عملکردهای اصلی صرف کنند. پیش‌بینی تقاضا توسط هوش مصنوعی می‌تواند به تجزیه و تحلیل عملکرد گذشته و شاخص‌های اقتصادی فعلی کمک کند تا به تیم‌های فروش کمک کند تقاضای آینده را پیش‌بینی کنند. تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، تعاملات و الگوهای رفتاری فروش تاریخی با استفاده می‌تواند به شناسایی سرنخ‌ها، اولویت‌بندی مشتریان بالقوه، شناسایی مراحل یا اقدامات بعدی برای تعامل با مشتریان بالقوه و بهینه‌سازی فرآیند فروش کمک کند. حتی می‌توان برای پیش نویس ایمیل‌های خروجی به مشتریان از هوش مصنوعی استفاده کردتا به‌صورت دوره‌ای با مشتریان ارتباط برقرار کند و پیگیری‌های ارتباط با مشتری را با این ابزار بسیار دقیق‌تر و سریع‌تر انجام دهیم و اعضای تیم فروش با استفاده از داده‌های ابزارهای امتیازدهی مبتنی بر هوش مصنوعی، می‌توانند بر اساس امتیاز، اولویت‌ها و رفتارهای افراد و مشتریان، الویت‌بندی مشتریان را شخصی‌سازی کنند و پیشنهادات فروش مربوط به هر محصول را پیش‌بینی کنند. همچنین برای بروز رسانی اطلاعات و ارسال آن به مشتریان در زمانبندی‌های دقیق و جشنواره‌های فروش به تیم کمک می‌کند. این فناوری به‌طور خودکار با تجمیع اطلاعات گذشته رفتار مشتریان چارچوب آتی فروش را می‌چیند و باعث تعریف فعالیت‌های جدید می‌شود و همین عوامل برای مدیران سازمان‌ها سرنوشت‌ساز است.

*پریسا حاجی‌محمدی

دکتری کسب و کار حرفه‌ای