كيف يستخدم المصنعون الذكاء الاصطناعي في تقديم الخدمات

إنفورماتيك ديجيتال » موارد » كيف يستخدم المصنعون الذكاء الاصطناعي في تقديم الخدمات

لقد تحوّل الذكاء الاصطناعي المُطبّق في قطاع التصنيع من مجرد تجربة معملية إلى محركٍ فعّال يُعيد تشكيل كيفية تصنيع المنتجات، وكيفية خدمة العملاء، وكيفية ابتكار نماذج أعمال جديدة. في غضون سنوات قليلة، اكتشف المصنّعون أن الذكاء الاصطناعي لا يقتصر دوره على الأتمتة فحسب، بل يمتدّ ليشمل اتخاذ قرارات أفضل، واستباق الأعطال، وفتح آفاقٍ لخدمات أكثر تطوراً تعتمد على البيانات.

تُظهر البيانات بوضوح أن معظم المصنّعين يستخدمون بالفعل الذكاء الاصطناعي في تقديم الخدمات ، لا سيما في الصيانة والدعم عن بُعد ومراقبة الجودة وخدمة العملاء. ومع ذلك، لا يزال جزء كبير من إمكانات الذكاء الاصطناعي غير مُستغل على مستوى المصانع وسلاسل التوريد وإدارة المواهب. يشهد القطاع حاليًا تحولًا نحو المصانع الذكية ونماذج تقديم الخدمات وعمليات أكثر استدامة، ولكن لا تزال هناك فجوات كبيرة تتطلب معالجة في السنوات القادمة.

الخدمات ونماذج الخدمة الجديدة في الصناعة

في بيئة الصناعة الحالية، أصبحت الخدمات محركاً استراتيجياً للنمو بالنسبة للمصنعين. وتشير تقارير حديثة جُمعت بالتعاون مع مسؤولين تنفيذيين في القطاع إلى أن ما يقرب من أربع من كل عشر شركات تعتبر الآن تقديم الخدمات - أي بيع النتائج والخدمات المرتبطة بها، وليس المنتجات فقط - أداةً رئيسية لزيادة الأرباح على المدى الطويل.

يرتكز هذا التحول في التركيز على حقيقة أن الذكاء الاصطناعي الصناعي والاستدامة يعيدان تعريف كيفية تنافس الشركات وعملها وخلق القيمة. فالشركات التي تعطي الأولوية للخدمات القائمة على البيانات، والعقود القائمة على النتائج، وعروض الدعم المتدرجة، تجد مصادر جديدة للإيرادات المتكررة وعلاقات أقوى مع العملاء.

تشير الدراسات الصناعية إلى أن 63% من المصنّعين يولون أولوية للحوسبة السحابية والتقنيات الناشئة مثل الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء والواقع المعزز لدفع نموهم المستقبلي. ومع ذلك، لا تزال هناك فجوة واضحة بين الرؤية والتنفيذ: فمعظمهم يدرك أهمية هذه العوامل المساعدة، لكن ليس جميعهم تمكنوا من دمجها بشكل متسق في جميع عملياتهم.

في مجال الخدمات تحديداً، تُظهر البيانات نتائج لافتة: إذ يستخدم حوالي 96% من المصنّعين الذكاء الاصطناعي في تقديم الخدمات ، لكن ما يقارب ثلاثة أرباعهم لم يعمّموا استخدامه على باقي أقسام المؤسسة. يُستخدم الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في الدعم والصيانة وخدمة العملاء، بينما لا تزال مجالات مثل التخطيط المتقدم وتصميم المنتجات وإدارة المواهب متأخرة في هذا المجال.

يتفق المسؤولون التنفيذيون في القطاع على أن نماذج الخدمات الجديدة القائمة على الذكاء الاصطناعي تُؤثر بالفعل على العمليات ، بدءًا من كيفية تخطيط التدخلات الميدانية وصولًا إلى مراقبة الأصول عن بُعد. ويتحدث بعض المديرين عن "نقطة تحول": فقد توقفت الخدمة عن كونها قسم دعم، وأصبحت خط الدفاع الأول للميزة التنافسية.

الذكاء الاصطناعي الصناعي: من الاختبارات التجريبية إلى النشر الشامل

الحقيقة هي أن العديد من المصنّعين قد جربوا بالفعل مشاريع الذكاء الاصطناعي في مصانعهم ، على الرغم من أن جزءًا كبيرًا منها لا يزال في المرحلة التجريبية أو بتطبيقات محدودة. ويشير عدد كبير من الشركات إلى أنها اختبرت الذكاء الاصطناعي في جزء من عملياتها، لكنها لا تزال تواجه عقبات كبيرة عند التوسع في استخدامه.

تشمل التحديات الرئيسية التي تعيق التبني الكامل للذكاء الاصطناعي الصناعي إدارة جودة البيانات، والأمن السيبراني ، والامتثال لقوانين الخصوصية، والتكامل مع الأنظمة القديمة. فإذا كانت البيانات مجزأة أو غير موثوقة، يصبح تدريب نماذج قوية تقدم قيمة فورية أمراً بالغ الصعوبة.

يُتيح الذكاء الاصطناعي، ولا سيما التعلم الآلي المُطبق على بيانات أجهزة الاستشعار والمعدات ، تحديد أنماط الأعطال، وأوجه القصور في العمليات، وفرص التحسين التي قد لا تُلاحظ لولا ذلك. ومع ذلك، لا تزال العديد من المصانع تعتمد على بنية تحتية قديمة، وهياكل غير موحدة بشكل جيد، ومعدات غير مصممة للاتصال.

يؤكد الخبراء أن تجاوز هذه العقبات هو مفتاح الاستفادة الكاملة من إمكانات الذكاء الاصطناعي في تحسين العمليات واتخاذ القرارات التنبؤية . وتكتسب مبادرات مثل تطبيق منصات البيانات الصناعية، وتحديث أنظمة إدارة عمليات التصنيع/التحكم الإشرافي وجمع البيانات، واستخدام الحوسبة السحابية كبنية تحتية تكنولوجية، زخماً متزايداً في خطط التحول الرقمي.

في الوقت نفسه، يفتح صعود الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة المتقدمة آفاقًا جديدة في بيئة المصنع: مساعدون تقنيون أذكياء، وتوليد تلقائي للوثائق، وتحليل سجلات الصيانة، وملخصات الحوادث، ودعم المحادثة للمشغلين والعملاء.

تقنيات الذكاء الاصطناعي الرئيسية المطبقة في التصنيع

يشمل مصطلح "الذكاء الاصطناعي في الصناعة" مجموعة واسعة من التقنيات التي تتضافر لإحداث تحول جذري في الإنتاج . إنه ليس أداة واحدة، بل مجموعة من القدرات التي تدعم بعضها بعضاً.

تعتمد هذه التقنية عادةً على التعلم الآلي ، الذي يحلل كميات هائلة من البيانات من أجهزة الاستشعار وخطوط الإنتاج وأنظمة الشركات. وتحدد هذه الخوارزميات الأنماط، وتكشف عن الحالات الشاذة، وتتيح بناء نماذج تنبؤية للصيانة والطلب والجودة واستهلاك الطاقة.

يُعدّ نظام الرؤية الآلية عنصراً أساسياً آخر ، إذ يستخدم كاميرات عالية الدقة وشبكات عصبية عميقة لفحص المنتجات في الوقت الفعلي. يُمكّن هذا المزيج من تحديد عيوب السطح، والأضرار الهيكلية، وعدم المحاذاة، أو الأخطاء في الأبعاد بدقة وسرعة تفوق بكثير الفحص اليدوي، مما يقلل من الهدر والإرجاع.

تُستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتشغيل المساعدين الافتراضيين ، وبرامج الدردشة الآلية، وأنظمة البحث المتقدمة في قواعد المعرفة، وتحليل النصوص. وفي البيئات الصناعية، تُمكّن المشغلين والفنيين والعملاء من الوصول إلى المعلومات الأساسية عبر واجهات المحادثة، مما يُغني عن الحاجة إلى الرجوع إلى كتيبات التعليمات المطولة.

يُضيف الذكاء الاصطناعي التوليدي بُعدًا إبداعيًا، إذ يُولّد نصوصًا وصورًا وتصاميم وبرمجيات، بل وحتى نماذج أولية رقمية، انطلاقًا من المتطلبات الهندسية أو معايير العمل. وفي تصميم المنتجات وتحسين العمليات، يُتيح استكشاف آلاف التكوينات المُحسّنة في وقت قصير جدًا، مما يُقلل من استهلاك المواد ووزن المكونات وفترات التصنيع.

وأخيرًا، يتم إعادة تعريف التعاون بين البشر والروبوتات بفضل الذكاء الاصطناعي. لم تعد الروبوتات التعاونية (الروبوتات التعاونية) آلات معزولة في خلايا مغلقة، بل أصبحت زملاء عمل قادرين على مشاركة المساحة مع المشغلين للتعامل مع المهام المتكررة أو الشاقة أو الخطرة، بينما تركز الفرق البشرية على العمل ذي القيمة المضافة الأعلى.

فوائد ملموسة للذكاء الاصطناعي في الإنتاج والخدمات

لم تتبنَّ الشركات الصناعية الذكاء الاصطناعي لمجرد كونه رائجًا، بل لأنها لمست تحسينات ملموسة في الكفاءة والجودة والتكاليف . وتتفق تحليلات عديدة على أن تبني الذكاء الاصطناعي يُمكن أن يزيد إيرادات قطاع التصنيع بنسبة مئوية كبيرة، ويُحقق أرباحًا تُقدر بتريليونات الدولارات على مدى العقود القادمة.

من أبرز آثار الذكاء الاصطناعي زيادة الإنتاجية والكفاءة التشغيلية . فهو يُؤتمت المهام الروتينية، ويُنسق العمليات بين الآلات والأنظمة، ويُقلل من الأخطاء البشرية. وهذا يُترجم إلى دورات إنتاج أقصر، واستخدام أفضل للأصول، والقدرة على الاستجابة السريعة لتغيرات الطلب.

يساهم نظام مراقبة الجودة المدعوم بالذكاء الاصطناعي بشكل كبير في تقليل عدد المنتجات المعيبة التي تصل إلى السوق. تراقب أنظمة الرؤية الآلية كل جزء، وتُصدر تنبيهات فورية، وتتيح اتخاذ الإجراءات اللازمة قبل أن تتفاقم المشكلة وتتحول إلى سلسلة طويلة من الأعطال المتكررة.

كما تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي على تحسين عملية اتخاذ القرارات القائمة على البيانات . إذ تقوم النماذج بتحليل المعلومات التاريخية واللحظية للتنبؤ بذروة الطلب، وتحسين المخزون، وتعديل تخطيط الإنتاج، واختيار أكثر طرق النقل والجداول الزمنية كفاءة.

فيما يتعلق بالتكاليف، تُبرز الشركات الوفورات الناتجة عن الصيانة التنبؤية وتحسين سلسلة التوريد . فالتنبؤ بالأعطال في الآلات الحيوية يقلل من وقت التوقف غير المخطط له ويطيل عمر المعدات، بينما يقلل التخطيط المُحكم من رأس المال المُستثمر في المخزون وتكاليف التخزين.

كل هذا يعزز الميزة التنافسية للمصنعين الذين يتبنون الذكاء الاصطناعي بشكل حاسم. إن القدرة على إطلاق المنتجات قبل المنافسين، وتقديم خدمات متطورة، وتخصيص العروض، وضمان جودة عالية باستمرار، تترجم إلى حصة سوقية أكبر وولاء أكبر للعملاء.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الرئيسية في التصنيع وتقديم الخدمات

عند تحليل كيفية استخدام المصنّعين للذكاء الاصطناعي بالتفصيل، تظهر حالات استخدام مشتركة بين الشركات بمختلف أحجامها وقطاعاتها ودولها. ويقع العديد منها تحديداً عند الحد الفاصل بين الإنتاج والخدمات.

ربما تكون الصيانة التنبؤية المثال الأشهر. إذ تراقب أجهزة الاستشعار والكاميرات وأنظمة الرؤية حالة الآلات باستمرار. وتكتشف الخوارزميات الاهتزازات غير الطبيعية، والانحرافات في درجات الحرارة، أو أنماط الاستهلاك غير المعتادة، وتُصدر تحذيرات قبل حدوث أي عطل. وهذا يسمح بإيقاف التشغيل المُجدول في الأوقات المثلى، مما يقلل وقت التوقف بنسبة تصل إلى الثلث، ويزيد بشكل ملحوظ من عمر الآلات.

تُحقق تقنية التوأم الرقمي تقدماً ملحوظاً من خلال إنشاء نسخ افتراضية لخطوط الإنتاج والأصول والمستودعات. وباستخدام هذه النماذج الرقمية، يُحاكي الذكاء الاصطناعي سيناريوهات مختلفة، ويُحدد نقاط الضعف، ويختبر التكوينات البديلة، ويُساعد في اتخاذ القرارات بمخاطر أقل. عملياً، يُشبه الأمر امتلاك مختبر افتراضي يُمكنك من خلاله اختبار التغييرات قبل تطبيقها في الواقع.

يُمكّن التصميم التوليدي، عند تطبيقه في الهندسة وتطوير المنتجات، الشركات من توليد وتقييم وتحسين نسخ متعددة من المكونات أو الهياكل تلقائيًا. والنتيجة هي أجزاء أخف وزنًا وأكثر متانة وأقل تكلفة في الإنتاج، مع دورات ابتكار أقصر ووقت وصول أسرع إلى السوق.

في مجال مراقبة الجودة، يُمكّن الجمع بين تقنيات الرؤية الآلية والتعلم العميق من فحص كل منتج بدقة متناهية تفوق قدرة العين البشرية على الرؤية، دون التأثير على سرعة الإنتاج. يُعدّ هذا النهج مفيدًا بشكل خاص في قطاعات مثل السيارات والإلكترونيات الاستهلاكية والأغذية والأدوية، حيث تكون معايير التفاوت دقيقة والمتطلبات التنظيمية صارمة.

تُستخدم الروبوتات التعاونية، أو ما يُعرف بالروبوتات المساعدة، في مهام مثل الربط، وتجميع الأجزاء الصغيرة، ومناولة المواد، وإجراء عمليات الفحص الآلي. وبفضل الذكاء الاصطناعي، تُكيّف هذه الروبوتات سلوكها، وتستشعر وجود الأشخاص، ويمكن إعادة برمجتها بسرعة لتولي مهام جديدة عند تغيير المنتجات.

تُعدّ إدارة سلسلة التوريد مجالاً نشطاً للغاية. يُساعد الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطلب، والكشف المبكر عن الاضطرابات اللوجستية المحتملة، وتحليل موثوقية الموردين، وتعديل مستويات المخزون. وقد نجحت بعض الشركات بالفعل في خفض تكاليف التخزين بشكل ملحوظ، وتعزيز قدرتها على مواجهة الاضطرابات.

على صعيد تقديم الخدمات، تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي التفاعلي على أتمتة التفاعلات مع العملاء والموظفين ، من خلال تحديثات حالة الطلبات، والإجابة على الأسئلة الشائعة، ومعالجة الشكاوى، وتقديم الدعم الفني الأولي. وتتيح منصات الذكاء الاصطناعي إنشاء روبوتات محادثة ومساعدين مدربين على وثائق الشركة، يستجيبون فورًا ولا يحيلون الحالات المعقدة إلا إلى الموظفين البشريين.

تكتسب إدارة الطاقة الذكية رواجاً متزايداً في المصانع والمستودعات، حيث تحلل النماذج أنماط الاستهلاك وتوصي بإجراء تعديلات أو تنفذها لخفض التكاليف دون التأثير على الإنتاج. وقد أثبتت شركات التكنولوجيا الكبرى بالفعل تحقيق وفورات كبيرة من خلال تحسين أنظمة التحكم في مناخ مراكز البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال.

على الصعيد الإداري، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات المتكررة مثل إدخال البيانات، وإدارة الفواتير، وتوزيع المهام، وتحديثات النظام. وفي العديد من المصانع، تُدمج هذه العمليات بالفعل مع أنظمة خدمة العملاء والخدمات اللوجستية، مما يقلل الأخطاء وأوقات الاستجابة.

خدمة العملاء والخدمة الذاتية والروبوتات الذكية في الشركات المصنعة

تجاوزت تقنيات الذكاء الاصطناعي حدود المصانع، إذ أحدثت ثورة في كيفية تفاعل المصنّعين مع العملاء والموزعين وخدمات ما بعد البيع . وفي ظل ضغوط التكاليف والحاجة إلى توسيع نطاق الدعم، أصبحت روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وبوابات الخدمة الذاتية عناصر أساسية.

تتيح لك الروبوتات الذكية الإجابة على أسئلة بسيطة على مدار الساعة ، مثل حالة الطلب، ومواعيد التسليم المتوقعة، أو الوصول إلى الوثائق الفنية للمنتج. وبفضل تقنيات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية، تستطيع هذه الروبوتات فهم الاستفسارات باللغة الطبيعية وتقديم إجابات مفيدة في ثوانٍ.

تُظهر دراسات تجربة العملاء أن نسبة كبيرة من المصنّعين يعتقدون أن هذه الروبوتات تُسهم في تقليل حجم التفاعلات التي تصل إلى الموظفين، كما أنها تُحقق وفورات كبيرة في التكاليف . وتُبيّن أمثلة واقعية أنه في بعض عمليات إطلاق المنتجات ذات الطلب المرتفع، استوعبت الروبوتات جزءًا كبيرًا من ذروة الاستفسارات، مما حال دون إرهاق مراكز الدعم.

يُعدّ حل المشكلات عن بُعد باستخدام الذكاء الاصطناعي مجالًا آخر سريع النمو. فبالاعتماد على البيانات من الأجهزة المتصلة، وسجلات الحوادث، وقواعد المعرفة، تستطيع الأنظمة تقديم التشخيصات وأدلة استكشاف الأخطاء وإصلاحها دون الحاجة إلى زيارة الفنيين للموقع. وهذا يُقلل التكاليف، ووقت التوقف عن العمل بالنسبة للعميل، والأثر البيئي المرتبط بالخدمات الميدانية.

ولضمان نجاح كل ذلك، يستثمر المصنّعون في بوابات الخدمة الذاتية المتكاملة تمامًا مع أنظمتهم الداخلية . تتيح هذه البوابات للعملاء الإبلاغ عن المشكلات، وإرفاق الصور، ومتابعة حالة طلباتهم، والوصول إلى الوثائق ذات الصلة. ويتولى الذكاء الاصطناعي توجيه الطلبات وتحديد أولوياتها، وفي كثير من الحالات، حلّ المشكلات دون تدخل بشري.

خلف الكواليس، تُعدّ إدارة المعرفة الفعّالة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية. إذ يُسهم تحويل الكتيبات والرسومات والمواصفات الفنية وملاحظات الخدمة إلى مقالات قابلة للبحث وسهلة الوصول في تقليل عبء العمل على فرق الدعم وتقصير أوقات الانتظار. وقد شهدت بعض الشركات المصنّعة ذات دورات حياة المنتجات الطويلة تحسينات ملحوظة من خلال رقمنة وتوحيد وثائقها التي تعود لعقود.

البيانات والمواهب والتكيف التنظيمي

إن تبني الذكاء الاصطناعي في التصنيع ليس مجرد مسألة تقنية فحسب، بل يتطلب بيانات عالية الجودة، وقوى عاملة ماهرة، وتغييرات تنظيمية جذرية . فبدون قاعدة بيانات موثوقة، يُحكم على أي مشروع للذكاء الاصطناعي بالفشل.

لذلك، تستثمر العديد من الشركات في أنظمة جمع البيانات في جميع مراحل العملية : مراقبة الجودة من خلال رؤية الآلة، ومراقبة أداء الآلات، وتسجيل الإنتاج بالتفصيل، وإمكانية التتبع على مستوى الدفعة أو الوحدة، وجمع ملاحظات العملاء من خلال الرموز القابلة للمسح الضوئي.

تتيح هذه البيانات إنشاء مجموعات تدريب قوية لنماذج الذكاء الاصطناعي، وفي الوقت نفسه، تسهل تتبع المشكلات في جميع مراحل سلسلة التوريد. ويربط كل منتج بتاريخ تصنيعه وعمليات الفحص وتعليقات المستخدمين، مما يفتح آفاقًا واسعة لتحسين الجودة، وإعادة تصميم العمليات، وتخصيص الخدمات.

في الوقت نفسه، أصبح نقص الكفاءات المتخصصة في مجالات التحليلات والذكاء الاصطناعي والعمليات الرقمية عائقاً رئيسياً. وتقرّ جميع الشركات الصناعية تقريباً بصعوبة شغل بعض الوظائف، مما يدفع إلى إطلاق مبادرات مثل الأكاديميات الداخلية، ومنصات التعلّم الإلكتروني، والشراكات مع الجامعات، وبرامج إعادة التأهيل المكثفة.

عادةً ما يكون المصنّعون الأسرع نموًا هم أولئك الذين أدركوا أن التدريب المستمر على المهارات الرقمية ومهارات البيانات لم يعد خيارًا. يحتاج مشغلو المصانع إلى الإلمام بالواجهات المتقدمة ولوحات المعلومات وأدوات التحليل؛ ويجب على فنيي الصيانة تعلم تفسير التنبؤات والتوصيات التي يولدها الذكاء الاصطناعي؛ ويجب على المديرين المتوسطين دمج البيانات في عملية اتخاذ القرارات اليومية.

وأخيرًا، هناك جانب ثقافي هام: إذ يُجبر الذكاء الاصطناعي على إعادة النظر في العمليات والأدوار والمسؤوليات . وعادةً ما تختار المنظمات التي تنجح في دمج هذه التقنيات مشاريع تجريبية صغيرة ذات أهداف واضحة، وقياس مستمر للأثر، وتواصل شفاف حول كيفية تكامل الذكاء الاصطناعي مع العمل البشري، بدلاً من استبداله ببساطة.

الاستدامة والمرونة والاستخدام القطاعي للذكاء الاصطناعي

أدت الضغوط التنظيمية والاجتماعية إلى جعل الاستدامة أولوية استراتيجية لدى جميع المصنّعين تقريباً. ويُستخدم الذكاء الاصطناعي لدفع عجلة الاقتصاد الدائري، وذلك من خلال الاستفادة من المكونات المُجددة، وتحسين مسارات النقل، وتخطيط الصيانة لإطالة عمر الأصول، والحد من نفايات المصانع.

تقوم نسبة كبيرة من الشركات بالفعل بقياس الانبعاثات المرتبطة بخدماتها ، ويقوم جزء كبير منها بذلك في الوقت الفعلي، باستخدام أجهزة الاستشعار ونماذج الذكاء الاصطناعي لتعديل عملياتها. تُمكّن هذه البيانات الشركات من إثبات امتثالها للأهداف البيئية، والاستجابة لمتطلبات العملاء، وتحديد فرص التحسين.

في الوقت نفسه، لا تزال مرونة سلاسل التوريد تشكل تحديًا كبيرًا. فقد عانى معظم المصنّعين من اضطرابات كبيرة في السنوات الأخيرة، ولا يشعر سوى عدد قليل منهم بالثقة التامة في قدرتهم على الاستجابة. ويساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين التخطيط وتحليل المخاطر ومحاكاة السيناريوهات، فضلًا عن تمكين استراتيجيات توريد أكثر تنوعًا وملاءمة للظروف المحلية.

إذا وسّعنا نطاق نظرتنا لتشمل قطاعات أخرى غير التصنيع، فسنجد أن استخدام الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات يتقدم بوتيرة متفاوتة. فبعض القطاعات، مثل تكنولوجيا المعلومات والخدمات المهنية والتعليم، تقود هذا التطور، بينما لا تزال قطاعات أخرى، مثل الزراعة التقليدية والبناء وبعض الخدمات، في مراحلها الأولى.

في مجال الرعاية الصحية، يُستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل في التصوير التشخيصي، وتحليل المخاطر، وأتمتة المستندات، والمساعدة السريرية . أما في مجال التمويل، فيُوظَّف لكشف الاحتيال، وتقييم المخاطر، وتقديم المشورة الشخصية، وأتمتة العمليات. وفي قطاعي التجزئة والتجارة الإلكترونية، تُعدّ التجارب الشخصية، وتحليل المشاعر، والتسعير الديناميكي من أبرز استخداماته.

بالنسبة لصناعة التصنيع، يعني هذا التنوع القطاعي وجود الكثير مما يمكن تعلمه من المجالات الأخرى من حيث التحليلات المتقدمة وتجربة العملاء واستغلال البيانات، مع تطوير تطبيقاتها الخاصة المتعلقة بالمصانع والأصول المادية والخدمات اللوجستية.

تشير كل الدلائل إلى أن الشركات المصنعة التي تنجح في دمج الذكاء الاصطناعي بشكل متماسك في عملياتها وخدماتها وسلسلة القيمة الخاصة بها - من خلال ضمان جودة البيانات وتدريب القوى العاملة لديها والالتزام بالاستدامة والمرونة - ستكون هي التي تحدد وتيرة القدرة التنافسية الصناعية في السنوات القادمة، مستفيدة من حقيقة أن معظمها يستخدم بالفعل الذكاء الاصطناعي في تقديم الخدمات لتوسيع نطاق هذا النهج ليشمل بقية المؤسسة.