دور الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع
تاريخ النشر: 19th, May 2024 GMT
بقلم المهندس الإستشاري:- حيدر عبدالجبار البطاط
يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً متزايد الأهمية في إدارة المشاريع من خلال تحسين الكفاءة، وتقليل التكاليف، وتعزيز دقة التنبؤات واتخاذ القرارات.
تتضمن بعض الأدوار الرئيسية للذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع ما يلي:
1. التخطيط والتنظيم (Planning and Scheduling): تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات السابقة وتوقع المواعيد النهائية، مما يساعد في وضع جداول زمنية دقيقة وتحديد الأولويات.
2. إدارة الموارد (Resource Management): يساهم الذكاء الاصطناعي في توزيع الموارد بكفاءة من خلال تحليل الطلب وتوافر الموارد، مما يقلل من الهدر ويزيد من الإنتاجية.
3. التنبؤ وإدارة المخاطر (Risk Prediction and Management): تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي في توقع المخاطر المحتملة بناءً على بيانات سابقة، وتقديم حلول استباقية للتخفيف من تأثيرها.
4. تحليل البيانات (Data Analysis): يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات ضخمة من البيانات بسرعة ودقة، مما يوفر رؤى قيمة تساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة.
5.أتمتة المهام الروتينية ( Automation of Routine Tasks )يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العديد من المهام المتكررة مثل جدولة الاجتماعات، وتحديث خطط المشروع، وإعداد التقارير الدورية، مما يسمح للمديرين بالتركيز على المهام الأكثر استراتيجية.
ومن هنا نلخص لكم بعض المنافع المستحصلة من استخدام ادوات الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع:
1. زيادة الكفاءة (Increased Efficiency)
يساعد الذكاء الاصطناعي في أتمتة المهام الروتينية والمتكررة، مما يسمح لفرق العمل بالتركيز على المهام الأكثر تعقيدًا واستراتيجية. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة إعداد التقارير وتحديث الجداول الزمنية.
2. تحسين دقة التنبؤات (Improved Accuracy in Forecasting)
تتيح تقنيات التعلم الآلي تحليل البيانات التاريخية والتنبؤ بالنتائج المستقبلية بدقة أكبر. هذا يساهم في وضع خطط أكثر دقة وتجنب المشاكل المحتملة قبل حدوثها.
3. تعزيز التواصل والتعاون (Enhanced Communication and Collaboration)
توفر أدوات الذكاء الاصطناعي منصات تواصل متقدمة تسهل التعاون بين أعضاء الفريق. على سبيل المثال، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي توفير تحديثات فورية ومشاركة المعلومات بين الفرق في الوقت الحقيقي.
4. إدارة المخاطر بفعالية أكبر (Effective Risk Management)
يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الأنماط وتحديد المخاطر المحتملة بشكل استباقي، مما يتيح لمديري المشاريع اتخاذ تدابير وقائية وتخفيف تأثير المخاطر قبل أن تتفاقم.
5. تحسين تخصيص الموارد (Optimized Resource Allocation)
يساعد الذكاء الاصطناعي في توزيع الموارد بشكل أكثر فعالية، مما يقلل من الفاقد ويضمن استخدام الموارد بأقصى كفاءة ممكنة.
6. تحليل المشاعر ( Sentiment Analysis )يمكن لتقنيات تحليل المشاعر قياس مستوى الرضا والدافعية لدى أعضاء الفريق، مما يساعد المديرين في معالجة المشاكل المحتملة وتحسين بيئة العمل.
تتعدد أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في إدارة المشاريع، وكل منها يقدم ميزات مختلفة لتحسين الكفاءة والإنتاجية وإدارة المخاطر.
باستخدام الذكاء الاصطناعي في هذه الجوانب، يمكن لمديري المشاريع تحسين أداء فرقهم، وتقليل الفاقد، وزيادة فرص نجاح المشاريع.
المصدر: وكالة بغداد اليوم
كلمات دلالية: یمکن للذکاء الاصطناعی الذکاء الاصطناعی فی فی إدارة المشاریع
إقرأ أيضاً:
ما كمية الطاقة التي يستهلكها الذكاء الاصطناعي لتقديم إجابة واحدة؟
دبي، الإمارات العربية المتحدة (CNN) -- أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية أداةً مساعدةً موثوقةً في حياة الكثير من الأشخاص. ولكن أظهرت مجموعة متنامية من الأبحاث أنّ كل مشكلةٍ يحلها الذكاء الاصطناعي تؤدي إلى تراكم آثار بيئية خفية.
تُقسَّم كل كلمةٍ في أمرٍ مُوجَّه لمنصة الذكاء الاصطناعي إلى مجموعات من الأرقام تُسمى "مُعرِّفات الرموز"، وتُرسَل إلى مراكز بيانات ضخمة، يكون بعضها أكبر من ملاعب كرة القدم، مدعومة بواسطة محطات توليد الطاقة التي تعمل بالفحم أو الغاز الطبيعي.
هناك، تُولِّد مجموعات مكدَّسة من أجهزة الحاسوب الضخمة استجاباتٍ من خلال عشرات الحسابات السريعة.
قد تستهلك العملية بأكملها ما يصل إلى 10 أضعاف الطاقة اللازمة لإكمال بحث عادي في "غوغل"، وفقًا لتقديرٍ يُستشهد به كثيرًا من قِبَل معهد أبحاث الطاقة الكهربائية.
إذًا، ما مقدار الضرر المحتمل الناجم عن كل أمر موجَّه للذكاء الاصطناعي؟ لمعرفة ذلك، اختبر باحثون في ألمانيا 14 من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تستخدم النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من خلال طرح أسئلةٍ ذات إجاباتٍ مفتوحة وأسئلةٍ متعددة الاختيارات.
أنتجت الأسئلة المُعقَّدة ما يصل إلى 6 أضعاف انبعاثاتٍ ثاني أكسيد الكربون مقارنةً بانبعاثات الأسئلة ذات الإجابات المُوجزة.
كما أفادت الدراسة بأنّ النماذج اللغوية الكبيرة "الأذكى"، ذات القدرات الاستدلالية الأكبر، أنتجت انبعاثات كربونية أعلى بما يصل إلى 50 ضعفًا مقارنةً بالأنظمة الأبسط عند الإجابة على السؤال ذاته.
قال طالب الدكتوراه في جامعة ميونخ للعلوم التطبيقية بألمانيا، والمؤلف الأول لدراسة "آفاق في الاتصالات" (Frontiers in Communication) ماكسيميليان داونر: "هذا يُظهر لنا المقايضة بين استهلاك الطاقة ودقة أداء النموذج".
ما يمكنك فعله لتقليل بصمتك الكربونيةأوضح داونر أن الأسئلة المعقدة تتطلب طاقة أكبر، ويعود ذلك جزئيًا إلى كون العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي مُدرَّبة على تقديم شرح مطوَّل.
لهذا السبب، اقترح داونر على المستخدمين أن يكونوا أكثر وضوحًا عند التواصل مع نماذج الذكاء الاصطناعي، مع الحرص على تحديد طول الإجابة التي يرغبون بها.
لفتت الدراسة إلى أنّ نماذج الذكاء الاصطناعي ليست متساوية، كما كتبت مسؤولة قسم المناخ في شركة "Hugging Face" للذكاء الاصطناعي، ساشا لوتشيوني، في رسالة بريد إلكتروني.
كما يمكن للمستخدمين الذين يسعون إلى تقليل بصمتهم الكربونية أن يكونوا أكثر وعيًا عند اختيار النموذج الذي يختارونه لكل مهمة، فذكرت لوتشيوني أنّ "النماذج الخاصة بالمهام غالبًا ما تكون أصغر حجمًا وأكثر كفاءة، وجيدة بالقدر ذاته في أي مهمة خاصة بسياق محدد".
اتّضح أنّ تحديد قيمة للأثر البيئي للذكاء الاصطناعي أمرٌ صعب، مع إشارة الدراسة إلى أن استهلاك الطاقة قد يختلف بناءً على قُرب المستخدِم من شبكات الطاقة المحلية، والأجهزة المستخدمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.
طهران تقدم شكرها للمرجعية الدينية وشعب العراق وقواه السياسية على مساندة الشعب الإيراني