What's Intelligent business development?

Recommended Reading: Artificial Intelligence for Business by Rajendra Akerkar

Intelligent business development utilizes Artificial Intelligence & machine learning to hasten business process optimization. 
According to Rajendra,‘’ for businesses, the practice of AI translates straight into less time spent on routine administrative tasks internally and satisfied customers externally. Adopting AI can be cost-effective, complementary to customer engagement and useful in bridging talent gaps’’
The new era of AI business development requires a new mindset, operation and education. Hence, we’ll discuss briefly some AI Concepts & examples :

1-    Natural language processing (NLP)

According to Jason Brownlee, ‘’ Natural Language Processing, or NLP for short, is broadly defined as the automatic manipulation of natural language, like speech and text, by software. The study of natural language processing has been around for more than 50 years and grew out of the field of linguistics with the rise of computers’’ .

For example, chatbots and virtual assistants use NLP. Moreover, Sentiment analysis is used to understand users’ emotions and feedback. Free Sentiment tools like  Monkey Learn identify positive & negative emotions, reviews, comments, and customers perception of your products or service. Moreover, NLP applications can be used for reputation management, and ads placement.

2-    Deep Learning

Is a subset of machine learning that drives many AI applications .As Rajendra mentioned, ‘’ neural network that analyses user actions and can predict the behavior of users. Since actions customers are about to perform within the system are caused by several factors from the past, it makes it possible to mine some valuable business insight and decrease churn of existing customers, which has an enormous effect on overall company growth’’.

For example MOZ uses deep learning for customer Churn Prediction. In business, customer Churn is very important to understand customers' monthly recurring revenue.

3-    Predictive analytics

Is a subset of Artificial Intelligence that uses data to generate future outcomes. ‘’Predictive modeling and analytics have been around for a while. But it has lacked three things that are important to drive real marketing value: scale, speed and that is where AI comes into play. With AI, predictive models can account for an incredible volume of real-time information’’ by Rajendra

For Instance, CRM, Recommendations engine, Detecting outliers and fraud, Predicting demand for your product or service, Improve hiring process, & improve customer retention.

To sum up, business developers should learn in-depth about Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), and Predictive analytics, Natural language processing (NLP), deep learning, and many other technologies that are already in the market. Technology education is a must for business developers. It’s not enough to use AI applications to transform our business, but also to understand how each tool is used and the underlying technology.

Here’s some useful Links to support your learning in AI field:
1-    -https://algorithmxlab.com/
2-  -https://www.simplilearn.com/resources
3-    -https://machinelearningmastery.com/what-is-deep-learning/

ما هو تطوير الأعمال الذكي؟
يعتمد تطوير الأعمال الذكي على استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتسريع عملية تطوير الأعمال.
وفقًا Rajendra "في مجال الأعمال ، تُترجم ممارسة الذكاء الاصطناعي مباشرة إلى أقل وقت يقضيه في المهام الإدارية الروتينية داخليًا والعملاء الراضين خارجياً الاعتمادعلي الذكاء الاصطناعي فعالاً من حيث تقليل التكلفةوتحسين خدمة العملاء"
يتطلب العصر الجديد لتطوير أعمال الذكاء الاصطناعي عقلية وتعليمً جديدًا. ومن ثم ، سنناقش بإيجاز بعض مفاهيم ,وأمثلة للذكاء الاصطناعي:
1- معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
وفقًا Jason Brownlee  ، فإن معالجة اللغة الطبيعية ، أو NLP ، تُعرَّف على نطاق واسع بأنها المعالجة التلقائية للغة الطبيعية ، مثل الكلام والنص ، بواسطة البرامج. كانت دراسة معالجة اللغة الطبيعية موجودة منذ أكثر من 50 عامًا ونمت من مجال اللغويات مع ظهور أجهزة الكمبيوتر” .
على سبيل المثال ، تستخدم Chatbots أوالمساعدالذكي البرمجة اللغوية العصبية. علاوة على ذلك ، يتم استخدام تحليل المشاعر لفهم مشاعر المستخدمين وردود أفعالهم. أدوات لتحليل المشاعر مثل Free Monkey Learn يمكنها فهم المشاعر الإيجابية والسلبية ، والتعليقات ، وتصور العملاء لمنتجاتك أو خدماتك. علاوة على ذلك ، يمكن استخدام تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية لإدارة السمعة ووضع الإعلانات.

2- التعلم العميق (Deep Learning)
هي مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يقود العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. كما ذكر Rajendra ، " الشبكة العصبية التي تحلل إجراءات المستخدم ويمكنها التنبؤ بسلوك المستخدمين. نظرًا لأن الإجراءات التي يوشك العملاء على تنفيذها داخل النظام ناتجة عن عدة عوامل من الماضي ، فإنه يجعل من الممكن استخراج بعض الأفكار التجارية القيمة وتقليل ال Churn rate مع العملاء الحاليين ، مما له تأثير هائل على نمو الشركة بشكل عام”.
على سبيل المثال ، تستخدم MOZ التعلم العميق لتوقع معدل churn. في الأعمال التجارية ، يعتبر  churn rate مهمًا جدًا لفهم الإيرادات المتكررةمن العملاء الشهرية.
 
3- التحليلات التنبؤية
"هي مجموعة فرعية من أدوات الذكاء الاصطناعي تستخدم البيانات الحالية لتوليد النتائج المستقبلية. النماذج والتحليلات التنبؤية موجودة منذ فترة لكنها تفتقر إلى ثلاثة أشياء مهمة لتحقيق قيمة تسويقية حقيقية: النطاق والسرعة وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي. باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكن للنماذج التنبؤية أن تفهم وتحلل حجمًا لا يصدق من المعلومات في الوقت الفعلي للحصول علي المعلومة "
 
علي سبيل المثال, تستخدم الحليلات التنبؤية في ال CRM ومحرك التوصيات القيم وتوقع الطلب على منتجك / خدمتك وتحسين عملية التوظيف وتحسين الاحتفاظ بالعملاء.
 
باختصار ، يجب أن يتعلم مطورو الأعمال بعمق حول الذكاء الاصطناعي (AI) ، والتعلم الآلي (ML) ، والتحليلات التنبؤية ، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، والتعلم العميق ، والعديد من التقنيات الأخرى الموجودة بالفعل في السوق. التعليم التكنولوجي أمر لا بد منه لمطوري الأعمال. لا يكفي استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتطوير أعمالنا ، ولكن أيضًا يجب فهم كيفية استخدام كل أداة والتكنولوجيا الأساسيةالتي يعمل بها.

إليك بعض الروابط المفيدة لدعم تعلمك في مجال الذكاء الاصطناعي:
1- https://algorithmxlab.com/
2- https://www.simplilearn.com/resources
3- https://machinelearningmastery.com/what-