3 استخدامات متقدمة لـ ChatGPT.. معظم المستخدمين لم يكتشفوها بعد😮

الاستخدام الأول: أتمتة المهام الإدارية

المشكلة: العمل الإداري المتكرر مرهق

الحل: بناء تدفقات عمل مؤتمتة بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي

أمثلة واقعية على أتمتة سير العمل الإداري باستخدام ChatGPT

أفضل الممارسات لأتمتة تدفقات العمل باستخدام ChatGPT

• تدقيق التدفقات اليدوية الحالية – قم بتحليل الخطوات المتكررة بدقة والأنظمة التي يجب الوصول إليها لإكمالها قبل محاولة الأتمتة باستخدام الذكاء الاصطناعي.

• التخطيط للتكامل منذ البداية – خطط لكيفية سحب ChatGPT ودفع البيانات من وإلى التخزين السحابي الخاص بك، CRM، قاعدة بيانات الحسابات ومنصات أخرى.

• اختبار شامل قبل البدء – بمجرد البناء في الذكاء الاصطناعي، قم بإجراء اختبار شامل للتدفق بالكامل للتحقق من دقته. لا تسلم الأمور لـ ChatGPT مباشرة دون التحقق.

• إضافة التحققات البشرية عند الحاجة – حتى أكثر الذكاء الاصطناعي تقدمًا قد يسيء الفهم أو التعامل مع البيانات. أضف خطوات التحقق اليدوية في نقاط رئيسية مثل قبل الإرسال أو الحفظ.

• المراقبة في البداية – راقب كفاءة ودقة سير العمل خلال الأسابيع الأولى من تعامل ChatGPT معها. كن مستعدًا لإجراء تعديلات لتحسين الاعتمادية.

• البقاء على اطلاع بالتحديثات – ضع في اعتبارك المراقبة المستمرة وصيانة تدفقات العمل الآلية. مع حدوث تحديثات الذكاء الاصطناعي قد تحتاج إلى مراجعة التدفقات.

الاستخدام الثاني: تحليل البيانات واستخراج الرؤى

المشكلة: الشركات تغرق في البيانات ولكنها تفتقر إلى الرؤى الحاسمة

الحل: استخدام الذكاء الاصطناعي لفتح إمكانات بياناتك

أمثلة واقعية على استخدام الشركات لتحليل البيانات بدعم الذكاء الاصطناعي

• المالية: استخدام البنوك الكبيرة لمنصات معالجة اللغة الطبيعية لتحليل نصوص مكالمات الأرباح وتقارير الأخبار وغيرها.

• التجزئة: استخدام التطبيقات لتحليل الصور والفيديوهات في المتاجر باستخدام خوارزميات التعلم العميق لفهم سلوك المتسوقين ومشكلات المخزون.

• التأمين: تغذية شركات التأمين لبيانات السياسات والمطالبات بالإضافة إلى تحليل الوثائق الممسوحة ضوئياً في الذكاء الاصطناعي.

• الرعاية الصحية: استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل سجلات تشخيص المرضى، بيانات التجارب السريرية، وملاحظات الأطباء.

أفضل الممارسات لبناء تحليل فعال مدعوم بالذكاء الاصطناعي باستخدام ChatGPT

• البدء بتجربة مستهدفة – اختر حالات استخدام ذات أولوية عالية، جمع مجموعات البيانات ذات الصلة والعمل من خلال التحليل.

• إشراك القيادة والمستخدمين مبكرًا – تأكد من التوافق على النتائج المرغوبة مع القيادة. كما يجب إشراك الفرق التي ستحتاج الوصول إلى الرؤى.

• استخدام دعم علم البيانات – حتى الذكاء الاصطناعي المتقدم يحتاج إلى المساعدة لتنظيم/تسمية مجموعات البيانات وصياغة الاستعلامات.

• السماح بوقت كافٍ للتدريب – تحتاج أي نموذج للتعلم الآلي إلى دورات تدريب كافية قبل تحقيق الأداء المقبول.

• دمج الذكاء الاصطناعي مع الإشراف البشري – لا دقة لأي خوارزمية بنسبة 100٪، لذا تأكد من مراجعة التحليلات الرئيسية يدويًا.

الاستخدام الثالث: توليد الكود البرمجي

المشكلة: عوائق العمل البرمجي تعيق تسليم المنتجات

الحل: ChatGPT يسرع وتيرة تطوير الكود

أمثلة واقعية لتسريع ChatGPT لتطوير البرمجيات

• شركة ناشئة طورت أداة تخطيط جرد ذكية بسرعة تصل إلى ضعف السرعة العادية باستخدام ChatGPT لصياغة نماذج البيانات ومكونات واجهة المستخدم الأولية في React والتي قام المهندسون بعد ذلك بتوسيعها إلى ميزات مصقولة.

• تاجر عالمي يستخدم ChatGPT لترجمة المواصفات الفنية من مديري المنتجات إلى قصص المستخدمين الجاهزة للتطوير والمنسقة بشكل صحيح للأنظمة المؤسسية وتوجيهها إلى الفرق الهندسية المناسبة.

• وكالة تسويق رقمي كبرى تستخدم مساعد الذكاء الاصطناعي لإنشاء قوالب صفحات هبوط المواقع الإلكترونية بسرعة استنادًا إلى التصميم المطلوب والأسلوب والعناصر الديناميكية اللازمة.

• بائع برمجيات الذكاء الاصطناعي يصف ببساطة الاحتياجات لميزة نموذج التعلم الآلي الجديدة بلغة عادية ويستخدم ChatGPT لتصميم هندسة النموذج وصياغة كود خط أنابيب معالجة البيانات وإخراج البرامج النصية للتدريب الأولي.