Competing in the Age of AI

1. هوش مصنوعی در حال تغییر مدل‌های کسب‌وکار و بازسازی صنایع کامل است

هوش مصنوعی در حال تغییر نحوه عملکرد شرکت‌ها و بازسازی اقتصاد است

تحول مبتنی بر هوش مصنوعی. هوش مصنوعی تنها یک روند فناوری دیگر نیست؛ بلکه به طور بنیادی نحوه عملکرد و رقابت کسب‌وکارها را تغییر می‌دهد. شرکت‌هایی مانند Ant Financial، Ocado و Peloton از هوش مصنوعی برای ایجاد مدل‌های کسب‌وکار جدیدی استفاده می‌کنند که مرزهای سنتی صنعت را به چالش می‌کشند. این شرکت‌ها با ویژگی‌های زیر شناخته می‌شوند:

• مقیاس و دامنه بی‌سابقه عملیات
• یادگیری و بهبود سریع از طریق تحلیل داده‌ها
• حذف محدودیت‌های عملیاتی سنتی

تأثیر در بخش‌های مختلف. انقلاب هوش مصنوعی محدود به شرکت‌های فناوری نیست. این انقلاب در صنایعی به تنوع زیر در حال بازسازی است:

• خدمات مالی (مثلاً وام‌دهی مبتنی بر هوش مصنوعی Ant Financial)
• خرده‌فروشی (مثلاً توصیه‌های شخصی‌سازی شده آمازون)
• بهداشت و درمان (مثلاً تشخیص‌های مبتنی بر هوش مصنوعی)
• حمل و نقل (مثلاً وسایل نقلیه خودران)

این تحول همه شرکت‌ها را مجبور می‌کند تا استراتژی‌ها و عملیات خود را برای باقی ماندن در رقابت در عصر هوش مصنوعی بازنگری کنند.

2. کارخانه هوش مصنوعی: هسته‌ای جدید برای مدل‌های عملیاتی دیجیتال

هسته شرکت جدید یک کارخانه تصمیم‌گیری مقیاس‌پذیر است که توسط نرم‌افزار، داده و الگوریتم‌ها قدرت می‌گیرد

اجزای کارخانه هوش مصنوعی. در قلب شرکت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، کارخانه هوش مصنوعی قرار دارد که شامل:

• خط لوله داده: جمع‌آوری، پاک‌سازی و پردازش حجم زیادی از داده‌ها
• توسعه الگوریتم: ایجاد مدل‌های پیش‌بینی و سیستم‌های تصمیم‌گیری
• پلتفرم آزمایش: آزمایش و بهبود مدل‌های هوش مصنوعی در سناریوهای واقعی
• زیرساخت نرم‌افزاری: تعبیه قابلیت‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های عملیاتی

پتانسیل تحول‌آفرین. کارخانه هوش مصنوعی به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا:

• تصمیمات سریع‌تر و دقیق‌تر در مقیاس بگیرند
• محصولات و خدمات را از طریق بینش‌های مبتنی بر داده بهبود دهند
• تجربیات شخصی‌سازی شده برای مشتریان ایجاد کنند
• فرآیندهای پیچیده را خودکار کنند، هزینه‌ها را کاهش دهند و کارایی را افزایش دهند

نمونه‌هایی مانند نتفلیکس نشان می‌دهند که چگونه کارخانه هوش مصنوعی می‌تواند موفقیت کسب‌وکار را از توصیه‌های محتوا تا تصمیمات تولید هدایت کند.

3. بازسازی شرکت‌ها برای عصر هوش مصنوعی نیازمند تغییرات بنیادی است

برای استفاده کامل از قدرت شبکه‌های دیجیتال و هوش مصنوعی، شرکت‌ها به معماری عملیاتی کاملاً متفاوتی نیاز دارند

انتقال از سیلوها به پلتفرم‌ها. شرکت‌های سنتی اغلب در سیلوهای عملکردی ساختار یافته‌اند که به اشتراک‌گذاری داده و همکاری را محدود می‌کند. شرکت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به معماری جدیدی نیاز دارند:

• پلتفرم‌های داده یکپارچه که جایگزین سیستم‌های پراکنده می‌شوند
• APIها که اتصالات بدون درز بین بخش‌های مختلف کسب‌وکار را امکان‌پذیر می‌کنند
• اجزای نرم‌افزاری مدولار و قابل استفاده مجدد برای نوآوری سریع

تغییرات فرهنگی و سازمانی. بازسازی فراتر از فناوری است:

• شکستن موانع دپارتمانی
• پرورش فرهنگ تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
• توسعه مهارت‌ها و نقش‌های جدید (مثلاً دانشمندان داده، مدیران محصول هوش مصنوعی)

مطالعه موردی: تحول آمازون. سفر آمازون از یک شرکت تجارت الکترونیک سیلویی به یک پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی چالش‌ها و مزایای بازسازی را نشان می‌دهد:

• دستور بیزوس برای معماری مبتنی بر خدمات
• توسعه AWS به عنوان یک پلتفرم داخلی و خارجی
• آزمایش و یادگیری مداوم در سراسر سازمان

4. تبدیل شدن به یک شرکت هوش مصنوعی نیازمند رویکردی جامع به تحول است

تعادل بین اعتقاد و صبر.

رهبری و چشم‌انداز. تحول موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی نیازمند:

• جهت‌گیری استراتژیک واضح از رهبری بالا
• تعهد بلندمدت به تغییر، علیرغم چالش‌های کوتاه‌مدت
• تعادل بین ابتکارات هوش مصنوعی و نیازهای اصلی کسب‌وکار

رویکرد چندوجهی. تبدیل شدن به یک شرکت هوش مصنوعی شامل:

1. تحول فناوری:
   • ساخت قابلیت‌ها و زیرساخت‌های هوش مصنوعی
   • مدرن‌سازی سیستم‌های قدیمی
2. تغییر سازمانی:
   • بازسازی تیم‌ها برای چابکی و همکاری بین‌وظیفه‌ای
   • توسعه استعدادهای هوش مصنوعی و بازآموزی نیروی کار موجود
3. نوآوری مدل کسب‌وکار:
   • شناسایی محصولات و خدمات جدید مبتنی بر هوش مصنوعی
   • بازاندیشی تجربیات مشتری و پیشنهادات ارزش

سفر هوش مصنوعی مایکروسافت. تحت رهبری ساتیا نادلا، مایکروسافت به یک شرکت هوش مصنوعی‌محور تبدیل شد با:

• انتقال به خدمات مبتنی بر ابر (Azure)
• یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در خطوط تولید
• پذیرش فناوری‌های منبع باز
• پرورش فرهنگ ذهنیت رشد

5. استراتژی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی بر اثرات شبکه‌ای و مزایای داده تمرکز دارند

هرچه داده‌های بیشتری تولید شود، خدمات بهتری سازمان می‌تواند ارائه دهد و انگیزه بیشتری برای اتصال طرف‌های ثالث وجود دارد.

اثرات شبکه‌ای در عصر هوش مصنوعی. هوش مصنوعی اثرات شبکه‌ای سنتی را تقویت می‌کند:

• کاربران بیشتر داده‌های بیشتری تولید می‌کنند، مدل‌های هوش مصنوعی را بهبود می‌بخشند
• مدل‌های هوش مصنوعی بهتر کاربران بیشتری را جذب می‌کنند، ایجاد یک چرخه فضیلت

داده به عنوان یک دارایی استراتژیک. شرکت‌ها باید بر:

• کسب مجموعه داده‌های منحصر به فرد و ارزشمند
• ایجاد اثرات شبکه‌ای داده (مثلاً محتوای تولید شده توسط کاربر)
• استفاده از داده‌ها در برنامه‌ها و صنایع متعدد

ملاحظات استراتژیک:

• چندخانگی: چقدر به راحتی کاربران می‌توانند بین پلتفرم‌ها جابجا شوند
• خندق‌های داده: ایجاد مزایای داده قابل دفاع
• کنترل پلتفرم: تعادل بین باز بودن و جذب ارزش

نمونه‌ها:

• تسلط جستجوی گوگل با بهبودهای مداوم مبتنی بر داده
• گسترش Ant Financial از پرداخت‌ها به یک اکوسیستم گسترده خدمات مالی

6. برخوردهای استراتژیک بین شرکت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و سنتی در حال بازسازی بازارها هستند

پس از برخورد فناوری دیجیتال با عکاسی سنتی، به سادگی آن را با چیزی ارزان‌تر، متمایزتر یا با کیفیت بالاتر جایگزین نمی‌کند. این تنها یک پیشنهاد ارزش جدید برای خدمت به مشتریان ایجاد نمی‌کند. بلکه ظهور یک نوع جدید و به طور فزاینده قدرتمند از شرکت را ممکن می‌سازد، شرکتی که از یک مدل عملیاتی متفاوت استفاده می‌کند و به روش‌های مختلف رقابت می‌کند.

پویایی برخورد. هنگامی که شرکت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی وارد بازارهای سنتی می‌شوند:

1. اختلال اولیه: تازه‌واردان با کارایی و شخصی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی به چالش می‌کشند
2. مقیاس‌گذاری سریع: شرکت‌های هوش مصنوعی به دلیل اثرات شبکه‌ای و مزایای داده سریع‌تر رشد می‌کنند
3. تحول صنعت: مدل‌های کسب‌وکار سنتی منسوخ می‌شوند، مجبور به تطبیق یا خروج

مطالعات موردی برخورد:

• گوشی‌های هوشمند: پلتفرم‌های نرم‌افزاری اپل و گوگل در مقابل تمرکز سخت‌افزاری نوکیا
• خرده‌فروشی: شخصی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی آمازون در مقابل فروشگاه‌های سنتی
• حمل و نقل: قیمت‌گذاری پویا و تطبیق اوبر در مقابل تاکسی‌های سنتی

پاسخ‌های شرکت‌های سنتی:

• تحول دیجیتال: پذیرش رویکردهای مبتنی بر هوش مصنوعی و داده
• مشارکت‌ها و خریدها: همکاری با یا خرید شرکت‌های بومی هوش مصنوعی
• تمرکز بر نقاط قوت مکمل: استفاده از دارایی‌ها یا روابط منحصر به فرد

7. اخلاق هوش مصنوعی: پیمایش چالش‌های تقویت، تعصب، امنیت و برابری

قدرت پلتفرم‌هایی مانند یوتیوب و بایدو برای انتشار و هدف‌گیری اطلاعات همان چیزی است که آن‌ها را به موتورهایی برای تسلیح اطلاعات نادرست و تحریک تعصب تبدیل می‌کند.

چالش‌های اخلاقی هوش مصنوعی:

1. تقویت دیجیتال: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند اطلاعات نادرست یا محتوای مضر را به سرعت گسترش دهند
2. تعصب الگوریتمی: مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند تعصبات اجتماعی موجود را تداوم بخشند یا تشدید کنند
3. امنیت سایبری: سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی آسیب‌پذیری‌ها و بردارهای حمله جدیدی ایجاد می‌کنند
4. کنترل پلتفرم: تعادل بین باز بودن و حاکمیت مسئولانه
5. عدالت و برابری: پرداختن به پتانسیل هوش مصنوعی برای افزایش نابرابری اقتصادی

مسئولیت رهبران هوش مصنوعی:

• حاکمیت اخلاقی پیشگیرانه: توسعه اصول و دستورالعمل‌های واضح هوش مصنوعی
• توسعه هوش مصنوعی متنوع و فراگیر: اطمینان از نمایندگی در داده‌ها و تیم‌ها
• شفافیت و پاسخگویی: ارائه توضیحات برای تصمیمات هوش مصنوعی
• همکاری با تنظیم‌کنندگان و ذینفعان: شکل‌دهی به سیاست‌های مسئولانه هوش مصنوعی

نمونه‌هایی از چالش‌های اخلاقی:

• مبارزه فیس‌بوک با اخبار جعلی و دستکاری سیاسی
• تعصب جنسیتی و نژادی در سیستم‌های استخدام مبتنی بر هوش مصنوعی
• نگرانی‌های حریم خصوصی با فناوری‌های تشخیص چهره

8. یک متای جدید: هوش مصنوعی در حال تغییر قوانین کسب‌وکار و جامعه است

عصر هوش مصنوعی بازی را برای همه ما تغییر می‌دهد. اما این متای جدید با ربات‌هایی که مانند انسان‌ها عمل می‌کنند مشخص نمی‌شود. این همه درباره ظهور یک نوع جدید از شرکت است، شرکتی که از هوش مصنوعی به روشی بسیار ظریف‌تر برای شکستن محدودیت‌های عملیاتی قدیمی استفاده می‌کند و ارزش، رشد و نوآوری جدیدی را به ارمغان می‌آورد.

تغییرات بنیادی:

1. تغییر سیستماتیک: هوش مصنوعی به طور همزمان بر همه صنایع تأثیر می‌گذارد، نه در امواج جداگانه
2. قابلیت‌های جهانی: مهارت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مهم‌تر از دانش خاص صنعت می‌شوند
3. مرزهای صنعت مبهم: هوش مصنوعی ورود آسان به بازارهای مجاور را ممکن می‌سازد
4. تأثیر بدون اصطکاک: هوش مصنوعی محدودیت‌های عملیاتی سنتی را از بین می‌برد و مقیاس‌گذاری سریع را ممکن می‌سازد
5. تمرکز افزایش‌یافته: اثرات شبکه‌ای و مزایای داده به پویایی برنده-بیشتر منجر می‌شوند

پیامدها برای رهبران:

• تحول مداوم: پذیرش تغییر مداوم به عنوان وضعیت جدید
• رهبری اخلاقی: تعادل بین نوآوری و استقرار مسئولانه هوش مصنوعی
• تفکر اکوسیستمی: همکاری در مرزهای سنتی صنعت
• یادگیری مادام‌العمر: توسعه سواد هوش مصنوعی و سازگاری در همه سطوح

ملاحظات اجتماعی:

• جابجایی شغلی و بازآموزی: آماده‌سازی برای تأثیر هوش مصنوعی بر نیروی کار
• چالش‌های نظارتی: توسعه چارچوب‌های حاکمیتی انعطاف‌پذیر و تطبیقی
• شکاف دیجیتال: پرداختن به نابرابری‌های بالقوه ایجاد شده توسط پذیرش هوش مصنوعی

انقلاب هوش مصنوعی از رهبران نوع جدیدی از خرد را می‌طلبد، ترکیبی از درک فناوری با دوراندیشی اخلاقی و تعهد به رفاه مشترک.

آخرین به‌روزرسانی:: August 15, 2024