DOI: https://doi.org/10.56294/dm2025637
تاريخ النشر: 2025-01-22
المؤلف: Ahmad Hanandeh وآخرون
الموضوع الرئيسي: البيانات الضخمة وذكاء الأعمال
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة تأثير أدوات الذكاء الاصطناعي (AI) – تحديدًا دقة الذكاء الاصطناعي، ومعدل التعلم، ووقت الاستدلال – على تحليل البيانات الضخمة والتخطيط الاستراتيجي داخل شركة زين الأردن للاتصالات. الهدف هو فهم كيف يمكن أن يساعد تعزيز هذه القدرات في الذكاء الاصطناعي المنظمات في الحفاظ على مزايا تنافسية وسط التقدم التكنولوجي السريع. تؤكد الأبحاث على ضرورة اعتماد المنظمات لتكتيكات مبتكرة لتحسين الأداء، وخدمة العملاء، وكفاءة العمليات.
لتقييم هذا التأثير، تم توزيع استبيان، مما أسفر عن 163 استجابة صالحة، تم تحليلها باستخدام نظام PLSSIM. تشير النتائج إلى أن أدوات الذكاء الاصطناعي تعزز بشكل كبير قدرات تحليل البيانات الضخمة وتسهّل تطوير الخطط الاستراتيجية. تسهم هذه الدراسة في فهم أعمق لكيفية تأثير قدرات الذكاء الاصطناعي على فعالية المنظمات في بيئة تكنولوجية ديناميكية.
مقدمة
يعتبر قطاع الاتصالات في الأردن حيويًا للاقتصاد الوطني، ومع ذلك تشير الدراسات الحديثة إلى ركود في نموه وأدائه. تسلط هذه الورقة الضوء على ضرورة إجراء المزيد من الأبحاث التي تهدف إلى تعزيز الكفاءة التشغيلية، ورضا العملاء، والقدرات الابتكارية داخل القطاع. يتم التركيز بشكل كبير على تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي (AI)، التي يمكن أن تدير بكفاءة كميات كبيرة من بيانات العملاء، مما يسهل التحليل الاستراتيجي وتحديد مجالات التحسين في العمليات الإدارية والتشغيلية.
تتم دراسة العناصر الرئيسية للذكاء الاصطناعي، مثل معدل التعلم ووقت الاستدلال، كعوامل حاسمة تؤثر على أداء الموظفين وكفاءة اتخاذ القرار. يعكس معدل التعلم الوقت المطلوب للموظفين للتكيف مع التقنيات الجديدة، حيث يشير المعدل الأعلى إلى إتقان أسرع وحلول مثلى. يقيس وقت الاستدلال استجابة أنظمة الذكاء الاصطناعي في دعم صانعي القرار، خاصة في سياق تحليل البيانات والتخطيط الاستراتيجي. تهدف هذه الدراسة إلى تقييم تأثير هذه الخصائص للذكاء الاصطناعي على تعزيز تنافسية واستدامة قطاع الاتصالات، مما يوفر في النهاية إطارًا لأصحاب الأعمال وصانعي القرار لتحسين تقديم الخدمات وكفاءة العمليات.
نقاش
تؤكد قسم النقاش في الدراسة على الدور الحاسم للذكاء الاصطناعي (AI) في تعزيز تحليل البيانات الضخمة والتخطيط الاستراتيجي داخل شركة زين الأردن للاتصالات. تشير النتائج إلى أن دقة الذكاء الاصطناعي تحسن بشكل كبير الكفاءة التشغيلية وقدرات اتخاذ القرار، مما يثبت الفرضية الأولى للبحث. تسلط الدراسة الضوء على أن زيادة دقة الذكاء الاصطناعي لا تعزز فقط تدريب الموظفين وخبراتهم، بل تزود أيضًا المديرين بالأدوات اللازمة لتطوير خطط استراتيجية طويلة الأمد. يتماشى هذا مع الأدبيات السابقة، مما يعزز الفكرة بأن الذكاء الاصطناعي هو عنصر حيوي لنجاح المنظمات في قطاع الاتصالات.
علاوة على ذلك، يظهر أن معدل التعلم لنماذج الذكاء الاصطناعي يؤثر بشكل مباشر على فعالية تحليل البيانات الضخمة والتخطيط الاستراتيجي، مما يدعم الفرضية الثانية. يسهل معدل التعلم الأعلى التكيف الأفضل بين الموظفين، مما يمكنهم من مواجهة التحديات بسرعة وتعاون. كما تثبت الدراسة أن وقت الاستدلال – الذي يُعرف بأنه المدة المطلوبة لنموذج الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات – يؤثر بشكل إيجابي على جودة الخدمات والقدرات التنافسية. من خلال تقليل الفوائض التشغيلية، يمكن للمنظمات تعزيز استجابتها لمتطلبات السوق والاستفادة من الفرص الابتكارية. بشكل عام، تؤكد الأبحاث على ضرورة تكامل شركات الاتصالات للذكاء الاصطناعي بشكل فعال للحفاظ على ميزة تنافسية في صناعة تتطور بسرعة. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي لإدارة الشبكات وكفاءات العمليات.
DOI: https://doi.org/10.56294/dm2025637
Publication Date: 2025-01-22
Author(s): Ahmad Hanandeh et al.
Primary Topic: Big Data and Business Intelligence
Overview
This study investigates the impact of artificial intelligence (AI) tools—specifically AI accuracy, learning rate, and inference time—on big data analysis and strategic planning within Zain Jordan Telecommunications Company. The objective is to understand how enhancing these AI capabilities can help organizations maintain competitive advantages amid rapid technological advancements. The research emphasizes the necessity for organizations to adopt innovative tactics to improve performance, customer service, and operational efficiency.
To assess this impact, a questionnaire was distributed, yielding 163 valid responses, which were analyzed using the PLSSIM system. The findings indicate that AI tools significantly enhance big data analysis capabilities and facilitate the development of strategic plans. This study contributes to a deeper understanding of how AI capabilities can influence organizational effectiveness in a dynamic technological landscape.
Introduction
The telecommunications sector in Jordan is crucial for the national economy, yet recent studies indicate stagnation in its growth and performance. This paper highlights the necessity for further research aimed at enhancing operational efficiency, customer satisfaction, and innovative capabilities within the sector. A significant focus is placed on the application of artificial intelligence (AI) tools, which can effectively manage large volumes of customer data, thereby facilitating strategic analysis and identifying areas for improvement in operational and administrative processes.
Key elements of AI, such as the learning rate and inference time, are examined as critical factors influencing employee performance and decision-making efficiency. The learning rate reflects the time required for employees to adapt to new technologies, with a higher rate indicating quicker mastery and optimal solutions. Inference time measures the responsiveness of AI systems in supporting decision-makers, particularly in the context of data analysis and strategic planning. This study aims to assess the impact of these AI characteristics on enhancing the telecommunications sector’s competitiveness and sustainability, ultimately providing a framework for business owners and decision-makers to improve service delivery and operational effectiveness.
Discussion
The discussion section of the study emphasizes the critical role of artificial intelligence (AI) in enhancing big data analysis and strategic planning within Zain Jordan Telecommunication Company. The findings indicate that AI accuracy significantly improves operational efficiency and decision-making capabilities, thereby validating the first hypothesis of the research. The study highlights that increased AI accuracy not only enhances employee training and experience but also equips managers with the necessary tools to develop long-term strategic plans. This aligns with previous literature, reinforcing the notion that AI is pivotal for organizational success in the telecommunications sector.
Furthermore, the learning rate of AI models is shown to directly influence the effectiveness of big data analysis and strategic planning, supporting the second hypothesis. A higher learning rate facilitates better adaptability among employees, enabling them to address challenges swiftly and collaboratively. The study also establishes that inference time—defined as the duration required for an AI model to process data—positively impacts the quality of services and competitive capabilities. By reducing operational redundancies, organizations can enhance their responsiveness to market demands and capitalize on innovative opportunities. Overall, the research underscores the necessity for telecommunications companies to integrate AI effectively to maintain a competitive edge in a rapidly evolving industry. Future research directions include exploring real-time AI applications for network management and operational efficiencies.