الذكاء الاصطناعي. تعلّم الآلة. في عام 2016، كانت هذه المصطلحات من بين أكثر المصطلحات تكراراً التي استخدمها البائعون، ولكنها كانت مفهومة بشكل خاطئ من قبل المشترين. إذن ماذا تعني هذه المصطلحات بالضبط؟ بينما يستخدم العديد الكلمتين بشكل متبادل، هناك فروق رئيسية.

الذكاء الاصطناعي

في جوهره، يتعلق الذكاء الاصطناعي بإنشاء آلات تفكر كما يفكر البشر. اليوم، يظهر ذلك بشكل أساسي في البرمجيات الحاسوبية التي تستطيع أن تقوم بتوظيف المهام البسيطة التي يجيد البشر القيام بها. الذكاء الاصطناعي عبارة واسعة لوصف التقنية التي تنتمي إليها المصطلحات المتداولة مثل تعلّم الآلة، التعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية.

تعلّم الآلة

تعلّم الآلة هو جزء من الذكاء الاصطناعي. عند أبسط مستوى، تعلّم الآلة هو ممارسة استخدام خوارزميات لتحليل البيانات، والتعلم منها، ثم اتخاذ قرار أو توقع حول شيء ما. المفتاح هنا هو قدرة الخوارزمية على التعلم والتغيير ذاتياً بدون برمجة إضافية.

كل عام، تصدر شركة Gartner دورة تضخم الدعاية للتقنيات الجديدة والناشئة. في أعلى منحنى أو "ذروة التوقعات المبالغ فيها" يقع تعلّم الآلة. هذا يعني أنه في عام 2017، قد يدخل الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة "مرحلة خيبة الأمل" حيث يدرك الناس سريعاً أن العديد من الشركات قد تتحدث عن الذكاء الاصطناعي، لكن قليل منها قادرة على تحقيق وعودها.

لقد رأينا أيضاً نصيبنا العادل من بائعي حلول البرمجيات كخدمة يروجون لاستخدامهم للذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة في منتجاتهم. إذا، كيف يُمكنك فهم ما هو حقيقي بين كل هذا الضجيج؟ وما القيمة الإضافية التي يمكن أن تجلبها تقنيات الذكاء الاصطناعي لفريق المبيعات الخاص بك في عام 2017؟

حالات الاستخدام التي ثبت نجاح تقنية الذكاء الاصطناعي في توفير قيمة تجارية لفرق المبيعات الخاصة بك

في ظلّ إمكاناته الكاملة، يحتل الذكاء الاصطناعي القدرة على تحويل طريقة عمل مندوبي المبيعات الخاصة بك وزيادة كفاءتهم. وتظهر الإحصاءات أن هناك مكاسب في الإنتاجية يمكن تحقيقها. وفقًا لدراسة أجرتها Accenture، فقط 34٪ من وقت مندوبي المبيعات يستغرقون في البيع و57٪ من القادة يُدرجون زيادة فاعلية المبيعات كواحدة من أهم 3 أهداف في العام القادم.

تتيح تقنيات الذكاء الاصطناعي مندوبيك يركزون على جوهر ما يجيدونه، وهو إجراء أفضل المحادثات التي يمكن أن يجروها مع العملاء المحتملين لديك. بدلاً من القلق بشأن المهام الروتينية مثل تحديد العملاء المحتملين الذين يجب العمل معهم، ستخبر منصات الذكاء الاصطناعي مندوبيك أي العملاء المحتملين يجب أن يركزوا عليهم أو تظهر المعرفة ذات الصلة تلقائيًا لمندوبيك بناء على المحادثات التي يُجرونها.

بينما لا تزال تقنية جديدة، فقد أدخل الذكاء الاصطناعي إلى برامج المؤسسات وهناك بالفعل حالات استخدام في المبيعات حققت نجاحاً. تستطيع تقنيات الذكاء الاصطناعي إضافة قيمة بالإمكان لفرق المبيعات الخاصة بك إذا توافقت على هذه الشروط:

1. المجال الضيق: أفضل المنتجات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي تفعل ذلك لتوطين مشكلة تجارية محددة. على سبيل المثال، تستخدم 6sense الذكاء الاصطناعي لإظهار العملاء المحتملين والفرص التي من المرجح أن تُحقق نجاحاً. يقومون بحل مشكلة محددة وهي تقليل كمية الوقت الذي يستغرقه ممثلوكم في العثور على آفاق جديدة.
2. بيانات فريدة وملكية: بدون بيانات فريدة، حتى أكثر خوارزميات تعلم الآلة تطورًا غير مفيدة. Gong.io تستخدم معالجة اللغة الطبيعية لتحليل محادثات هواتف ممثلي المبيعات لديك وتعلم الآلة لاكتشاف البصيرة التي تحسن كيفية تواصل فريق المبيعات مع الآفاق. بفضل الوصول إلى المئات ربما من ساعات المحادثات الهاتفية الفريدة، تستطيع خوارزميات تعلم الآلة التابعة لـ Gong تحسين البصيرة التي توفرها باستمرار لعملك.
3. تعيش في سير عمل فريقكم: للاستفادة من أحدث برمجيات يدعمها الذكاء الاصطناعي التي تقوم شركتكم بتبنيها، يجب أن يتم تبنيها من قبل فريق المبيعات لديكم. أسهل طريقة لتعزيز التبني هي شراء برنامج يدمج بسلاسة في سير عمل فريقكم. X.ai هو مساعد شخصي مدعوم بالذكاء الاصطناعي. لا توجد تطبيقات أو معلومات تسجيل دخول تحتاجون إليها، كل ما عليكم فعله هو مجرد إرسال نسخة لـ amy@x.ai لتقوم الروبوت بجدولة الاجتماعات بالنيابة عنكم.

البيانات، وليس الخوارزميات هي الملكية الفعلية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي

في قلب تعلم الآلة تكمن البيانات. إنها المحرك الذي يدفع التحسينات في خوارزميات تعلم الآلة. من المثير للاهتمام أن الخوارزميات أنفسها قد تكون ذات قيمة منخفضة بمنتهى التوازن. يدرك بعض أكبر الشركات في العالم مثل Google وMicrosoft وIBM وAmazon ذلك وقاموا بفتح مصادرهم الخاصة لخوارزميات تعلم الآلة. لذلك، كما ذكرنا سابقًا، الوصول إلى بيانات فريدة وملكية هو كيف ستحقق الشركات التي تستخدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ميزة تنافسية.

لمنصات مثل Google وFacebook أو Salesforce، جمع البيانات أمر سهل. إذا كان كذلك، ما هي أنواع استراتيجيات الحصول على البيانات التي يمكن للشركات الناشئة الصغيرة الاستفادة منها؟ إحدى الفرص التي لا يتم التحدث عنها كثيرًا هي استغلال تقنيات مثل تطبيقات توسيع المتصفح أو روبوتات المحادثة لتمكين جمع البيانات خارج تطبيقكم الأصلي. تقيد الشركات التي تمتلك تطبيقات مستقلة جمع بياناتهم حيث يمكنها فقط اكتساب البيانات عندما يتفاعل المستخدمون مع منتجهم. نظرًا لأن التطبيقات الإضافية موجودة فوق متصفحكم، فلديها وصول إلى البيانات (مع تمكين الأذونات المناسبة) عبر رحلة المستخدم بالكامل على الويب.

كسر الإفادات البائسة للبائعين

نظرًا لأن الجميع يتحدث عن الذكاء الاصطناعي، كيف يمكنكم العبور عبر الضجيج ومعرفة ما هي قدرات الذكاء الاصطناعي للبائع حقًا؟

قمنا بتجميع قائمة من الأسئلة التي يمكنكم استخدامها لفهم ما إذا كان البائعون الذين تقومون بتقييمهم يتحدثون بلاهة أم أنهم يفهمون حقًا كيف سيؤثر الذكاء الاصطناعي على عملكم:

من أين تأتي بيانات التدريب الخاصة بكم وكيف تستخدمونها؟

بينما لا ينبغي أن تتوقعوا من البائعين أن يكشفوا كل أسرارهم، إلا أنه إشارة حمراء إذا رفض بائع مشاركتكم من أين يحصلون على بيانات التدريب الخاصة بهم. يجب أن يكون البائع على استعداد لمشاركة الإشارات الداخلية والخارجية التي يستخدمها لمساعدة في تدريب الخوارزميات الخاصة بهم، لماذا اختاروها على الباقي، وكيف يضيف استخدام هذه الإشارات قيمة لعملك.

كم من البيانات التدريبية تحتاج الخوارزمية الخاصة بك لإنتاج نتائج موثوق بها؟

كن حذرًا من البائعين الذين يتهاونون في هذا السؤال أو يستهينون بأهمية وجود ما يكفي من البيانات. تستطيع خوارزميات التعلم الآلي إنتاج نتائج موثوقة فقط عندما تكون لديها كمية كافية من البيانات التدريبية. على سبيل المثال، بالنسبة لأدوات تسجيل العميل التنبؤية التي تعتمد على بيانات الفوز/الخسارة، يمكن أن يعني ذلك أنك بحاجة إلى الأقل إلى عام واحد من البيانات لتعمل الخوارزميات بشكل صحيح. من المصلحة الأفضل لفريقك تأجيل تطبيق حل مدعوم بالذكاء الاصطناعي حتى تحصل على بيانات كافية للعمل بها.

كيف ستتوسع منتجك مع نمونا وتتحسن مع تجميع المزيد من بيانات التدريب؟

مع تراكم المزيد من البيانات والنمو، من الهام فهم كيف ستتوسع خوارزميات تعلم الآلة للبائع مع نموك. هذا يعني التعرف على كيفية تحديث النماذج وكيفية تحديثها بانتظام. في الواقع، يجب أن تكون هذه النماذج مخصصة لاحتياجات شركتك الخاصة وإعادة تدريبها عند الحاجة. يجب أن توفر هذه السؤال أيضًا مقياس جيد لفهم ما إذا كان البائع قد عمل مع شركات أخرى في قطاعك الرأسي.

من الصعب التمييز بين البائعين الذين يدعون استخدام الذكاء الاصطناعي والبائعين الذين يمكنهم فعليًا إضافة قيمة لعملك بالذكاء الاصطناعي.  مع هذه القائمة، نأمل أن تشعر بالاستعداد لتقييم البائعين الذين يتباهون بقدراتهم في الذكاء الاصطناعي وفهم كيف يمكن للتقنيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي إضافة قيمة لفريق المبيعات الخاص بك في عام 2017.