في عصر تتسم فيه الأسواق بالتغير السريع والتعقيد المتزايد، تصبح الإدارة الاستراتيجية أكثر أهمية من أي وقت مضى في تحديد نجاح الشركات واستدامتها. تقليديًا، كانت الاستراتيجيات تعتمد على تحليل بيانات السوق، دراسة المنافسين، وتقديرات الأداء الداخلي. لكن مع ظهور الذكاء الاصطناعي وتقدمه، أصبح بإمكان الشركات أن تعيد تعريف استراتيجياتها وتعزيز قدرتها على التنبؤ والابتكار بشكل لم يكن ممكنًا من قبل.

الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تعلم الآلة والتحليل المتقدم للبيانات، يوفر أدوات قوية لتحسين عملية اتخاذ القرارات الاستراتيجية. هذه التقنية تمكن الشركات من تحليل كميات ضخمة من البيانات بسرعة ودقة، مما يوفر رؤى عميقة حول الاتجاهات السوقية، سلوك العملاء، وأداء الأعمال. بدلاً من الاعتماد على الخبرة والتجربة فقط، يمكن للإدارة الاستراتيجية الآن استخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم تنبؤات أكثر دقة، تصميم استراتيجيات مخصصة، وتحقيق ميزة تنافسية مستدامة.

أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من الاستراتيجيات الحديثة، من خلال تحسين عمليات التحليل والتنبؤ، وتقديم حلول ذكية لمشاكل معقدة. يمكن للتقنيات مثل النمذجة التنبؤية، تحليل البيانات الكبيرة، وتحليل النصوص أن تعزز من قدرة الشركات على التكيف مع التغيرات السريعة في السوق وتحقيق أهدافها الاستراتيجية بفعالية أكبر.

الفئة المستهدفة

• المديرون التنفيذيون وكبار المديرين.
• مدراء الاستراتيجيات والتخطيط.
• المحللون الاستراتيجيون.
• مستشارو الأعمال والاستشاريون الاستراتيجيون.
• مدراء المشاريع والمشرفون.
• مدراء التسويق وتحليل البيانات.
• رواد الأعمال وأصحاب المشاريع الناشئة.
• الأكاديميون والباحثون في مجال الإدارة والتكنولوجيا.

أهداف البرنامج

في نهاية برنامج التدريبي سوف يتعرف المشاركون على:

• مبادئ الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والتعلم العميق، وكيفية عمل هذه التقنيات.
• جمع البيانات من مصادر متنوعة، وتنظيفها، وتحليلها باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
• استخدام الرؤى التي توفرها تحليلات الذكاء الاصطناعي لتصميم استراتيجيات أعمال فعالة ومبنية على بيانات دقيقة.
• استخدام نتائج تحليلات الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قرارات استراتيجية مدروسة ومبنية على بيانات.
• استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل المخاطر والفرص، وتطوير استراتيجيات للتعامل معها بفعالية.
• استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة وتحليل أداء الأعمال والمؤشرات الرئيسية.

• مقدمة في الذكاء الاصطناعي والإدارة الاستراتيجية
  • تعريف الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
  • أنواع التعلم الآلي: التعلم الموجه وغير الموجه، التعلم العميق.
  • مبادئ الإدارة الاستراتيجية وأهمية التحليل البياني.
  • كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز العملية الاستراتيجية.
• جمع وتحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي
  • مصادر البيانات: بيانات العملاء، السوق، الأداء.
  • أدوات وتقنيات جمع البيانات مثل APIs ، قواعد البيانات الكبيرة.
  • تقنيات تنظيف البيانات وتحضيرها للتحليل.
  • تقنيات التحليل: التحليل الاستكشافي، النمذجة الإحصائية.
• بناء وتقييم النماذج التنبؤية
  • بناء نماذج باستخدام خوارزميات التعلم الآلي (مثل الانحدار، الشبكات العصبية).
  • معايير تقييم النماذج: الدقة، F1-score، ROC curve.
  • تقنيات تحسين أداء النماذج.
• تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تطوير استراتيجيات الأعمال
  • استخدام نتائج التحليلات والنماذج في تصميم استراتيجيات عمل فعالة.
  • تطبيقات الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات التسويق، المبيعات، وإدارة العمليات.
• تعزيز اتخاذ القرارات الاستراتيجية باستخدام الذكاء الاصطناعي
  • استخدام الذكاء الاصطناعي لدعم اتخاذ قرارات استراتيجية مبنية على تحليلات دقيقة.
  • استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل المخاطر والفرص وتطوير استراتيجيات للتعامل معها.
• تحسين إدارة الأداء باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
  • استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة الأداء وتحليل المؤشرات الرئيسية.
  • الذكاء الاصطناعي لتحديد الفجوات في الأداء وتطوير استراتيجيات لتحسين الكفاءة.
• القضايا الأخلاقية والتنظيمية في الذكاء الاصطناعي
  • القضايا الأخلاقية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي، مثل الخصوصية والتحيز.
  • القوانين واللوائح التي تنظم استخدام الذكاء الاصطناعي وكيفية ضمان الامتثال.