مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي لطلاب ريادة الأعمال

كيف قام مختبر فيزياء الأعمال للذكاء الاصطناعي بمحاكاة مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي لتعليم ريادة الأعمال

بقلم البروفيسور توماس هورمازا داو
مؤسس مختبر فيزياء الأعمال للذكاء الاصطناعي | BusinessPhysics.ai

نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي يعيد تشكيل مشهد ريادة الأعمال بسرعة، يجب أن تستجيب كليات إدارة الأعمال بأكثر من مجرد كتب دراسية محدثة، فهي بحاجة إلى مجموعات أدوات تجريبية تمكّن الطلاب من التفكير والاختبار والبناء مثل المؤسسين المعاصرين. كانت هذه هي الرؤية الكامنة وراء أحدث محاكاة أجريناها في مختبر فيزياء الأعمال للذكاء الاصطناعي: افتراض ما هو مثالي مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي لطلاب ريادة الأعمال ونمذجة كيف يمكن أن تعمل في بيئة أكاديمية واقعية.

إن ما أنتجناه ليس منهجًا مكتملًا أو تم التحقق من صحته بالكامل، بل هو نموذج محاكاة أولي، وفرضية تعليمية ترتكز على الممارسة العملية ومصممة لإثارة المزيد من التحسينات. والنتيجة هي نموذج تعليمي عملي يعكس كيف يمكن دمج الذكاء الاصطناعي في التسويق والعمليات والتمويل وخدمة العملاء والاستراتيجية، وكل ذلك في متناول الطلاب والمعلمين على حد سواء.

---

محاكاة بيئة كلية إدارة الأعمال الحقيقية (فرضية في العمل)

لم نقم بالتنظير فقط، بل قمنا بالمحاكاة. باستخدام إطار عمل النمذجة التعليمية لمختبر فيزياء الأعمال التجارية، سألنا: ماذا سيحدث إذا تم نشر مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي هذه في فصل دراسي حقيقي في كلية إدارة الأعمال اليوم؟

من المهم ملاحظة: كل شيء موصوف هنا هو فرضيةتم تشكيله من خلال المحاكاة ولم يتم اختباره ميدانيًا بعد في الفصول الدراسية الحية على نطاق واسع. ومع ذلك، واستنادًا إلى حلقات التصميم التكرارية والتغذية الراجعة من الأقران وتحليل التعلم التأملي، إليك ما يقترحه نموذجنا على الأرجح

• مشاركة قوية من الطلاب وأعضاء هيئة التدريس على حد سواء عند تقديم مجموعة الأدوات كدليل عملي لبناء الأعمال.
• طلاقة الذكاء الاصطناعي القوية بحلول نهاية الفصل الدراسي، حيث ينتقل الطلاب من فهم الأدوات الأساسية إلى استخدامها في مشاريع التخرج.
• السقالات للمشاريع العميقة مثل محاكاة الشركات الناشئة، والهاكاثونات، والنماذج الأولية للعملاء.
• الاستعداد العملي للتدريب العملي خاصةً في مجالات التسويق والتمويل والعمليات وسير العمل القانوني القائم على الذكاء الاصطناعي.
• أساس لـ الاعتمادات الصغيرة المستقبلية ومسارات التخصص (الذكاء الاصطناعي في التسويق, الذكاء الاصطناعي والتمويل, النماذج الأولية للذكاء الاصطناعي بدون كودإلخ).

هذه هي قوة المحاكاة في تعليم ريادة الأعمال: قبل التنفيذ على نطاق واسع، يمكننا نمذجة النتائج وتحديد نقاط القوة والتكرار بمسؤولية.

---

ما نجح بشكل جيد في المحاكاة

وقد كشف تقييمنا الداخلي عن العديد من الميزات عالية الأداء في مجموعة الأدوات، والتي يمكن أن توجه مصممي المناهج الدراسية الأخرى أو قادة الابتكار في التعليم العالي:

الفئة	نقاط القوة
الهيكل والتدفق	تدرج منطقي ونموذجي من المفاهيم الأساسية إلى التطبيقات الواقعية المتقدمة.
الواقعية	يشجع على "البدء على نطاق صغير" باستخدام أدوات تجريبية ومجانية بالضبط كيف يعمل رواد الأعمال الرشيقين.
التكامل متعدد الوظائف	تمتد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي لتشمل التسويق والتمويل والعمليات والعمليات التشغيلية والقانونية والاستراتيجية مما يوفر رؤية شاملة للأعمال.
دراسات الحالة	إن الأسماء المألوفة مثل Netflix وAirbnb وAmazon تضع أفكار الذكاء الاصطناعي المجردة في سياق قصص نجاح ذات صلة.
التركيز على كفاءة الذكاء الاصطناعي	إعطاء الأولوية للمهارات الناعمة والصلبة: محو أمية الذكاء الاصطناعي، والقدرة على التكيف، والتفكير الأخلاقي، وتفسير البيانات.
مجموعات الأدوات	كل طالب لديه إمكانية الوصول: ChatGPT (المستوى المجاني)، وLlama2، وTeachable Machine، وOpenCV، وغيرها.
المكدس التقني	أدوات حقيقية تستخدمها شركات ناشئة حقيقية: Python و Colab و VS Code و Jupyter Notebooks.
الحوكمة والأخلاقيات	تتخلل هذه المواضيع الرئيسية مثل تخفيف التحيز وقابلية التفسير وخصوصية البيانات.
تكامل كابستون	تحاكي المشاريع تحديات العميل في العالم الحقيقي، مما يؤهل الطلاب لكل من التدريب الداخلي والتفكير.

---

ما بداخل مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي لطلاب ريادة الأعمال

إن مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي لطلاب ريادة الأعمال منظم لنقل الدارسين من الفهم التأسيسي إلى التطبيق في العالم الحقيقي، مع التركيز على خفة الحركة وسهولة الوصول والتكامل الأخلاقي للذكاء الاصطناعي. فيما يلي تفصيل سريع لما يتم تغطيته:

---

أسس تكامل الذكاء الاصطناعي

• تحديد احتياجات العمل وأهداف الذكاء الاصطناعي
  يبدأ الطلاب بتحديد أوجه القصور والفرص المتاحة في نماذج أعمالهم حيث يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين النتائج - من الأتمتة إلى التحليلات.
• البحث في تقنيات الذكاء الاصطناعي
  يستكشف الدارسون كيفية استخدام المنافسين للذكاء الاصطناعي وكيفية التمييز بين الحلول الجاهزة والحلول المخصصة.
• تقييم جاهزية البيانات
  يركز على بنية البيانات، ونظافتها، والامتثال للخصوصية (اللائحة العامة لحماية البيانات، وقانون حماية البيانات الشخصية) وكيفية إعداد البيانات لاستخدام الذكاء الاصطناعي.
• استكشاف خيارات الذكاء الاصطناعي
  نظرة عامة على مجموعة الأدوات مع أدوات حقيقية في مجال التمويل (على سبيل المثال، Vic.ai) والتسويق (على سبيل المثال، HubSpot AI) والعمليات (على سبيل المثال، مخطط المخزون) لمقارنة القدرات.

---

من المشروع التجريبي إلى التنفيذ

• البدء بالطيارين بالذكاء الاصطناعي
  يتعلم الطلاب كيفية اختبار أدوات الذكاء الاصطناعي في مجال واحد يمكن التحكم فيه قبل التوسع - وهو مبدأ أساسي من مبادئ الرشاقة في الابتكار الريادي.
• بناء فريق الذكاء الاصطناعي المناسب
  مقدمة للأدوار الرئيسية مثل مدير مشروع الذكاء الاصطناعي، ولكن مع تكييفها لفرق الطلاب (مثل: مدير مشروع الذكاء الاصطناعي، ومحلل بيانات متدرب).
• مراقبة وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي
  يعلمك كيفية تعيين مؤشرات الأداء الرئيسية، وقياس العائد على الاستثمار، وتكرار أو توسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي بناءً على النتائج.

---

الذكاء الاصطناعي عبر نموذج الأعمال

• الذكاء الاصطناعي للتحقق من صحة الأفكار وأبحاث السوق
  ويستخدم الطلاب أدوات مثل SparkToro وChatGPT لمحاكاة آراء العملاء وإجراء تحليل SWOT.
• الذكاء الاصطناعي في التنبؤات المالية
  يغطي أدوات مثل DataRobot وAnaplan والحوسبة الكمية كتجربة فكرية مستقبلية.
• أفكار التكامل للذكاء الاصطناعي
  تشمل نماذج التسعير الديناميكية، وروبوتات الدردشة الآلية متعددة اللغات، وأنظمة إنشاء العملاء المحتملين الآلية - وكلها أفكار عملية للطلاب.

---

التطبيقات الوظيفية للذكاء الاصطناعي

• تسويق: من تحسين الإعلانات باستخدام عروض الأسعار الذكية من Google إلى إنشاء المحتوى باستخدام Jasper AI والتحليلات التنبؤية باستخدام IBM Watson.
• التمويل: يغطي مسك الدفاتر الآلي وكشف الاحتيال والتنبؤ التنبؤي.
• العمليات: يسلط الضوء على تحسين سلسلة التوريد، وأتمتة العمليات، والتوائم الرقمية.
• خدمة العملاء: يستخدم روبوتات الدردشة الآلية بالذكاء الاصطناعي وتحليل المشاعر للحصول على دعم قابل للتطوير.
• أبحاث السوق: يدرس تحليل الاتجاهات ومراقبة المنافسين باستخدام منصات الذكاء الاصطناعي.
• قانون الأعمال: يستكشف الطلاب الذكاء الاصطناعي في مراجعة العقود (أنظمة كيرا)، والبحث القانوني (Harvey.ai)، وتتبع الامتثال.

---

الاستراتيجية والمقررات الدراسية وتكامل المناهج الدراسية

• استراتيجية الأعمال مع الذكاء الاصطناعي
  يقدم تحديد الأهداف الاستراتيجية ودعم اتخاذ القرار والقيادة القائمة على البيانات.
• الذكاء الاصطناعي عبر مقررات الكلية
  أقسام مخصصة لدمج الذكاء الاصطناعي في ريادة الأعمال والتسويق والتمويل والعمليات والشؤون القانونية والأخلاقية.
• سياقات العمل العالمية والمحلية
  يُظهر كيف يتكيف الذكاء الاصطناعي مع الخدمات اللوجستية متعددة الجنسيات والرؤى الثقافية المحلية من خلال أدوات مثل Alibaba AI و LocalizeAI.
• الذكاء الاصطناعي في التفاوض والتواصل
  يقوم الطلاب بمحاكاة المفاوضات ويتعلمون كيفية دمج استراتيجيات التواصل القائمة على الذكاء الاصطناعي.

---

نصائح وأخلاقيات المهنة

• نصائح للطلاب لاستخدام الذكاء الاصطناعي
  يركز على البدء بأدوات مجانية وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية والتعلم التكراري من خلال التجربة والخطأ.
• فهم حدود الذكاء الاصطناعي
  رؤية واضحة المعالم للمخاطر: الهلوسة والتحيز والإفراط في الاعتماد على الآخرين وضرورة الرقابة البشرية.
• الحوكمة الأخلاقية للذكاء الاصطناعي
  يستكشف الشفافية وحماية البيانات والإنصاف باستخدام أدوات مثل مجموعة أدوات IBM Watson Fairness Toolkit.
• دراسات الحالة وأفضل الممارسات
  تساعد Netflix (التوصيات)، وAirbnb (التسعير الديناميكي)، وAmazon (سلسلة التوريد) الطلاب على تحليل الذكاء الاصطناعي أثناء العمل.
• كفاءات الذكاء الاصطناعي لرواد الأعمال
  يتم التأكيد على الإلمام بالذكاء الاصطناعي، وتفسير البيانات، والقدرة على التكيف، والوعي الأخلاقي كمهارات أساسية جاهزة للمستقبل.

---

مجموعة الأدوات التقنية

• حزمة التكنولوجيا الأساسية
  يقدم بايثون وJupyter وGoogle Colab وVS Code مع Scikit-learn وTensorFlow وKeras وPyTorch لنمذجة أعمق.
• أدوات الذكاء الاصطناعي المجانية للأعمال
  يتفاعل الطلاب مع Llama2 و ChatGPT و OpenCV و Teachable Machine و RASA و Botpress. بدون تكلفة ولا عائق.

---

هيكل المنهج الدراسي وخارطة الطريق

• إطار عمل التعلم القائم على المشاريع
  ينتقل الطلاب من المبتدئين إلى المتقدمين مع:
  • برمجة بايثون النصية
  • تقارير تحليلات البيانات
  • تطوير روبوت المحادثة
  • دراسات حالة السوق والتمويل والذكاء الاصطناعي
  • سيناريوهات أتمتة الموارد البشرية
  • العروض التقديمية الختامية النهائية
• إطار التقييم
  تشمل:
  • تحديات البرمجة
  • تحليل الحالة
  • تقييمات التخفيف من التحيز
  • تقييم مشروع كابستون
  • تقارير التعاون الصناعي
• خارطة طريق التنفيذ
  للمدرسين والمؤسسات: يتضمن إعداد أدوات الذكاء الاصطناعي ووحدات المناهج الدراسية وحلقات التغذية الراجعة والتحديثات المستمرة.