All-in On AI

1. سازمان‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در حال تحول صنایع از طریق تصمیم‌گیری مبتنی بر داده هستند

سازمان‌های مبتنی بر هوش مصنوعی کمتر از ۱ درصد از شرکت‌های بزرگ را تشکیل می‌دهند.

مزیت رقابتی. شرکت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از حجم وسیعی از داده‌ها، تصمیمات بهتری اتخاذ کرده، کارایی عملیاتی را بهبود می‌بخشند و ارزش بیشتری برای مشتریان ایجاد می‌کنند. این سازمان‌ها با پذیرش گسترده فناوری‌های هوش مصنوعی در چندین عملکرد تجاری، استفاده وسیع از داده‌ها برای تصمیم‌گیری و تمرکز قوی بر پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در تولید شناخته می‌شوند.

ویژگی‌های کلیدی. سازمان‌های مبتنی بر هوش مصنوعی معمولاً دارای ویژگی‌های زیر هستند:

• پذیرش گسترده هوش مصنوعی در سطح سازمان، با استفاده از فناوری‌های متعدد
• وجود سیستم‌های هوش مصنوعی در پیاده‌سازی تولید
• بازنگری و مهندسی مجدد فرآیندهای کاری به‌وسیله هوش مصنوعی
• درصد بالایی از کارکنان که با هوش مصنوعی و کاربردهای آن آشنا هستند
• تعهدات و سرمایه‌گذاری‌های بلندمدت در زمینه هوش مصنوعی
• منابع داده‌ای منحصر به فرد و فراوان که به‌صورت آنی تحلیل و مورد استفاده قرار می‌گیرند

2. رهبری و فرهنگ برای پذیرش موفق هوش مصنوعی حیاتی هستند

بدون فناوری پیشرفته و داده‌های قابل توجه، نمی‌توان هوش مصنوعی پیشرفته‌ای داشت، بنابراین در فصل ۴ اجزای زیرساخت فناوری مدرن مبتنی بر هوش مصنوعی و محیط داده را توصیف می‌کنیم.

تعهد اجرایی. پذیرش موفق هوش مصنوعی نیازمند تعهد قوی رهبری و فرهنگی است که تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را در آغوش می‌کشد. رهبران باید تأثیر بالقوه هوش مصنوعی بر کسب‌وکار خود را درک کرده و به‌طور فعال به ادغام آن در استراتژی و عملیات شرکت بپردازند.

تحول فرهنگی. سازمان‌ها باید:

• کارکنان را در مورد هوش مصنوعی و تأثیر آن بر نقش‌هایشان آموزش دهند
• فرهنگ مبتنی بر داده را در سراسر سازمان ترویج دهند
• آزمایش و نوآوری با هوش مصنوعی را تشویق کنند
• برنامه‌های سواد هوش مصنوعی برای همه کارکنان توسعه دهند
• تیم‌های چندوظیفه‌ای برای پیشبرد ابتکارات هوش مصنوعی ایجاد کنند

3. هوش مصنوعی مدل‌های کسب‌وکار جدید و استراتژی‌های مبتنی بر اکوسیستم را امکان‌پذیر می‌سازد

هوش مصنوعی در دو دهه گذشته استراتژی‌ها و مدل‌های کسب‌وکار جدیدی را امکان‌پذیر کرده است، هرچند که بیشتر شرکت‌های بهره‌مند از آن‌ها شرکت‌های دیجیتال بومی بوده‌اند.

الگوهای استراتژیک. هوش مصنوعی سه رویکرد استراتژیک اصلی را امکان‌پذیر می‌سازد:

1. ایجاد چیزی جدید (کسب‌وکارها، بازارها، محصولات یا خدمات جدید)
2. تحول عملیات (بهبود کارایی و اثربخشی)
3. تأثیرگذاری بر رفتار مشتری

استراتژی‌های اکوسیستم. شرکت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به‌طور فزاینده‌ای مدل‌های کسب‌وکار مبتنی بر پلتفرم و اکوسیستم را اتخاذ می‌کنند. این مدل‌ها به سازمان‌ها اجازه می‌دهند:

• داده‌های بیشتری از منابع متعدد جمع‌آوری کنند
• برنامه‌های هوش مصنوعی که به همه شرکت‌کنندگان اکوسیستم سود می‌رساند، توسعه دهند
• جریان‌های درآمدی و فرصت‌های کسب‌وکار جدید ایجاد کنند
• قابلیت‌های هوش مصنوعی را سریع‌تر مقیاس‌دهی کنند

4. مدیریت داده و زیرساخت ابری برای موفقیت هوش مصنوعی بنیادین هستند

داده پیش‌نیاز موفقیت یادگیری ماشین است و مدل‌ها نمی‌توانند پیش‌بینی‌های دقیقی بدون حجم زیادی از داده‌های خوب انجام دهند.

زیرساخت داده. سازمان‌های مبتنی بر هوش مصنوعی اولویت را به:

• متمرکز کردن و یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع متعدد
• پیاده‌سازی ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های مبتنی بر ابر
• اطمینان از کیفیت و دسترسی به داده‌ها
• توسعه سیاست‌ها و شیوه‌های حاکمیت داده اختصاص می‌دهند

پذیرش ابر. انتقال به ابر امکان‌پذیر می‌سازد:

• قدرت محاسباتی مقیاس‌پذیر برای بارهای کاری هوش مصنوعی
• دسترسی به ابزارها و خدمات پیشرفته هوش مصنوعی
• پردازش و تحلیل داده‌ها به‌صورت آنی
• توسعه و پیاده‌سازی سریع‌تر مدل‌های هوش مصنوعی

5. موارد استفاده از هوش مصنوعی در صنایع مختلف، از مالی تا بهداشت و درمان، گسترش می‌یابد

موارد استفاده—که به‌عنوان برنامه‌های هوش مصنوعی نیز شناخته می‌شوند—واحد بنیادی برای توصیف آنچه یک شرکت با هوش مصنوعی انجام می‌دهد، هستند.

برنامه‌های خاص صنعتی. هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف به کار گرفته می‌شود:

• مالی: تشخیص تقلب، بانکداری شخصی، معاملات الگوریتمی
• بهداشت و درمان: پیش‌بینی بیماری، کشف دارو، برنامه‌های درمان شخصی
• خرده‌فروشی: بهینه‌سازی موجودی، توصیه‌های شخصی، پیش‌بینی تقاضا
• تولید: نگهداری پیش‌بینی‌شده، کنترل کیفیت، بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• انرژی: بهینه‌سازی شبکه، نگهداری پیش‌بینی‌شده، پیش‌بینی تقاضای انرژی

برنامه‌های بین‌صنعتی. برخی از موارد استفاده از هوش مصنوعی در صنایع مختلف مشترک هستند:

• چت‌بات‌های خدمات مشتری و دستیاران مجازی
• تحلیل‌های پیش‌بینی برای پیش‌بینی کسب‌وکار
• اتوماسیون و بهینه‌سازی فرآیند
• بازاریابی و توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده

6. ملاحظات اخلاقی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی حیاتی هستند

یکی از جنبه‌های کلیدی توسعه قابلیت‌های هوش مصنوعی، اطمینان از قابل اعتماد و اخلاقی بودن سیستم‌های هوش مصنوعی است.

هوش مصنوعی مسئولانه. سازمان‌ها باید چارچوب‌ها و شیوه‌هایی را برای اطمینان از استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی توسعه دهند، از جمله:

• انصاف و کاهش تعصب در مدل‌های هوش مصنوعی
• شفافیت و قابلیت توضیح تصمیمات هوش مصنوعی
• حفاظت از حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• ساختارهای مسئولیت‌پذیری و حاکمیت برای سیستم‌های هوش مصنوعی

رعایت مقررات. با پیشرفت مقررات هوش مصنوعی، شرکت‌ها باید:

• از قوانین و دستورالعمل‌های مربوطه مطلع باشند
• فرآیندهایی برای اطمینان از رعایت مقررات پیاده‌سازی کنند
• با سیاست‌گذاران و گروه‌های صنعتی همکاری کنند تا شیوه‌های مسئولانه هوش مصنوعی را شکل دهند

7. شرکت‌ها می‌توانند از مسیرهای مختلفی برای تبدیل شدن به سازمان‌های مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کنند

هیچ شرکتی حدود یک دهه پیش مبتنی بر هوش مصنوعی نبود و برای شرکت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی امروز می‌توانیم چندین مسیر را توصیف کنیم که آن‌ها برای حرکت در این جهت طی کرده‌اند.

استراتژی‌های تحول. سازمان‌ها می‌توانند از طریق رویکردهای مختلف به سازمان‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تبدیل شوند:

1. انتقال از مدل متمرکز بر انسان به مدل متمرکز بر انسان و هوش مصنوعی (مانند Deloitte)
2. تحول از یک سازمان متمرکز بر تحلیل به یک سازمان متمرکز بر هوش مصنوعی (مانند Capital One)
3. تحول از یک شرکت متمرکز بر داده به یک شرکت متمرکز بر هوش مصنوعی (مانند CCC Intelligent Solutions)
4. ساخت یک سازمان مبتنی بر هوش مصنوعی از ابتدا (مانند Well)

گام‌های کلیدی. صرف‌نظر از مسیری که انتخاب می‌شود، شرکت‌ها باید:

• اهداف روشنی برای پذیرش هوش مصنوعی تعریف کنند
• در نوسازی زیرساخت فناوری اطلاعات سرمایه‌گذاری کنند
• ساختارهای حاکمیت و رهبری هوش مصنوعی را توسعه دهند
• استعدادها و تخصص‌های هوش مصنوعی را ایجاد یا جذب کنند
• شراکت‌ها و اکوسیستم‌ها را برای تسریع قابلیت‌های هوش مصنوعی ترویج دهند

8. هوش مصنوعی قابلیت‌های انسانی را تقویت می‌کند نه اینکه آن‌ها را جایگزین کند

در حال حاضر، انسان‌ها هنوز بیشتر وظایف را انجام می‌دهند. با این حال، در آینده ممکن است نقطه عطفی وجود داشته باشد که در آن ماشین‌ها بیشتر وظایف را برای مشتریان انجام دهند و انسان‌ها فقط اطمینان حاصل کنند که ماشین‌ها کارهایی را که برای آن‌ها طراحی شده‌اند، انجام می‌دهند.

همکاری انسان و هوش مصنوعی. موفق‌ترین پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی بر روی:

• تقویت تصمیم‌گیری و قابلیت‌های انسانی تمرکز دارند
• آزاد کردن کارگران انسانی برای تمرکز بر وظایف با ارزش بالاتر
• بهبود کیفیت و ثبات خروجی‌های کاری
• ارتقاء تجربیات مشتری از طریق تعاملات انسانی با کمک هوش مصنوعی

آموزش مجدد و ارتقاء مهارت‌ها. برای آماده‌سازی برای محیط‌های کاری تقویت‌شده با هوش مصنوعی، سازمان‌ها باید:

• شکاف‌های مهارتی و نیازهای مهارتی آینده را شناسایی کنند
• برنامه‌های آموزشی برای ارتقاء مهارت‌های کارکنان توسعه دهند
• نقش‌های جدیدی ایجاد کنند که شکاف بین سیستم‌های هوش مصنوعی و نیازهای کسب‌وکار را پر کند
• فرهنگ یادگیری مداوم و سازگاری را ترویج دهند

9. یادگیری مداوم و آزمایش کلید موفقیت هوش مصنوعی است

فناوری هوش مصنوعی شاید سریع‌ترین تغییر را در هر حوزه فناوری اطلاعات داشته باشد.

فرهنگ آزمایش. سازمان‌های مبتنی بر هوش مصنوعی:

• پروتوتایپ‌سازی و آزمایش سریع برنامه‌های هوش مصنوعی را تشویق می‌کنند
• ذهنیت "سریع شکست بخورید، سریع‌تر یاد بگیرید" را ترویج می‌دهند
• منابعی برای پروژه‌های اکتشافی هوش مصنوعی تخصیص می‌دهند
• از موفقیت‌ها و شکست‌ها یاد می‌گیرند و آن‌ها را جشن می‌گیرند

بهبود تدریجی. پذیرش موفق هوش مصنوعی نیازمند:

• نظارت و اصلاح مداوم مدل‌های هوش مصنوعی
• ارزیابی منظم تأثیر هوش مصنوعی بر نتایج کسب‌وکار
• مطلع ماندن از فناوری‌ها و موارد استفاده نوظهور هوش مصنوعی
• تطبیق استراتژی‌ها بر اساس درس‌های آموخته‌شده و نیازهای متغیر کسب‌وکار است

10. هوش مصنوعی نیازمند سرمایه‌گذاری قابل توجهی در استعداد و فناوری است

قابلیت‌های هوش مصنوعی ارزان نیستند و شرکت‌های این فصل به‌طور قابل توجهی در آن‌ها سرمایه‌گذاری کرده‌اند.

جذب و توسعه استعداد. سازمان‌های مبتنی بر هوش مصنوعی اولویت را به:

• استخدام دانشمندان داده، مهندسان هوش مصنوعی و کارشناسان حوزه می‌دهند
• توسعه برنامه‌های آموزشی داخلی هوش مصنوعی
• ایجاد مسیرهای شغلی جذاب برای حرفه‌ای‌های هوش مصنوعی
• ترویج همکاری بین تیم‌های فنی و تجاری اختصاص می‌دهند

سرمایه‌گذاری‌های فناوری. پذیرش موفق هوش مصنوعی نیازمند سرمایه‌گذاری در:

• زیرساخت‌های محاسباتی با عملکرد بالا
• قابلیت‌های پیشرفته ذخیره‌سازی و پردازش داده
• پلتفرم‌ها و ابزارهای توسعه هوش مصنوعی
• یکپارچه‌سازی قابلیت‌های هوش مصنوعی با سیستم‌ها و فرآیندهای موجود است

تعهد بلندمدت. تبدیل شدن به یک سازمان مبتنی بر هوش مصنوعی یک سفر چندساله است که نیازمند:

• سرمایه‌گذاری مالی پایدار
• صبر در دستیابی به بازده سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی
• هم‌راستایی ابتکارات هوش مصنوعی با استراتژی بلندمدت کسب‌وکار
• انعطاف‌پذیری برای تطبیق با تغییرات فناوری‌ها و کاربردهای هوش مصنوعی است

آخرین به‌روزرسانی:: August 9, 2024