به نظر می‌رسد بین روش‌هایی که سازمان‌ها درباره هوش مصنوعی صحبت می‌کنند و روش‌هایی که از آن در کسب‌وکارشان استفاده می‌کنند، شکاف قابل‌توجهی وجود دارد. علیرغم سرمایه‌گذاری 90 درصد از شرکت‌های معروف بر روی هوش مصنوعی، به نظر می‌رسد که تنها 35 درصد از کسب‌وکارها از آن استفاده می‌کنند. این بدان معناست که اکثر این شرکت‌ها معتقدند هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری ارزشمندی است، اما از آن سرمایه‌گذاری به خوبی استفاده نمی‌کنند.
این یک آمار عجیب است که ممکن است برخی را به این باور برساند که هوش مصنوعی بیشتر از استیک است. با این حال، در واقع، دلایلی که تعداد کمی از شرکت‌ها هوش مصنوعی را با موفقیت پیاده‌سازی نکرده‌اند، ناشی از نگرانی‌های عملی است، نه از عدم اعتماد به خود فناوری.
چرا شرکت ها از داده ها برای راه حل های هوش مصنوعی استفاده نمی کنند؟
چهار دلیل اصلی وجود دارد که شرکت ها از داده های خود برای ساخت راه حل های هوش مصنوعی استفاده نمی کنند:
· آنها فاقد تخصص فنی لازم برای ساخت راه حل های هوش مصنوعی هستند.
· داده های آنها یا کیفیت کافی ندارند یا فرمت مناسبی برای استفاده در برنامه های کاربردی هوش مصنوعی ندارند.
· هزینه های مرتبط با توسعه و استقرار هوش مصنوعی اختصاصی برای توجیه بسیار زیاد به نظر می رسد.
· آنها فاقد اهداف و استراتژی های روشن برای ایجاد استراتژی های اجرای موفق هوش مصنوعی هستند.
هر یک از این موانع می تواند دلیل کافی برای یک شرکت باشد تا از اجرای هوش مصنوعی صرف نظر کند، حتی اگر در این فناوری سرمایه گذاری کند. با این حال، کسب‌وکارها با انجام این کار اساساً به رقبا برتری می‌دهند که می‌توانند از مزایای خود بهره ببرند.
شما باید در پیاده روی هوش مصنوعی قدم بزنید
با راه‌اندازی شرکتی که به توسعه راه‌حل‌های هوش مصنوعی برای کسب‌وکارهای دیگر کمک می‌کند، من نه تنها روش‌هایی را دیده‌ام که داده‌ها و هوش مصنوعی می‌توانند شرکت‌های دیگر را بهبود بخشند، بلکه روش‌هایی را نیز تجربه کرده‌ام که در آن به کسب‌وکار خودمان کمک کرده است. ما هوش مصنوعی را برای بهینه‌سازی چرخه‌های توسعه محصول خود به کار گرفته‌ایم و حتی مدل‌های هوش مصنوعی جدیدی ساخته‌ایم تا به ما در حل سریع مشکلات شرکت و مشتریان خود کمک کنیم.
این تجربه به ما کمک کرد تا درک بهتری از نحوه استفاده کسب‌وکارها از هوش مصنوعی داشته باشیم و چرا سازمان‌های بیشتری باید پیاده‌سازی هوش مصنوعی را برای خود آغاز کنند.
مزایای استفاده از پذیرش هوش مصنوعی
در اینجا برخی از مزایای استفاده از هوش مصنوعی آورده شده است:
· بهبود تصمیم گیری: شرکت ها می توانند از داده ها و هوش مصنوعی خود برای شناسایی روندها، کشف همبستگی ها و تشخیص ناهنجاری ها استفاده کنند. این به آنها کمک می‌کند تصمیمات بهتری بگیرند و راحت‌تر با تغییرات بازار و تغییرات در خواسته‌های مشتری سازگار شوند.
· فرآیندهای خودکار: هوش مصنوعی می تواند کارهای خسته کننده و تکراری را خودکار کند و زمان کارمندان را برای فعالیت های با ارزش بیشتر آزاد کند.
· افزایش کارایی: هوش مصنوعی می تواند عملیات و فرآیندهای شرکت ها را تجزیه و تحلیل کند و راه هایی را برای بهبود آنها بیابد. این می تواند منجر به کارایی بیشتر، خطاهای کمتر و صرفه جویی قابل توجهی در هزینه شود.
· تجارب مشتری پیشرفته: شرکت ها می توانند از هوش مصنوعی برای ارائه تجربیات شخصی به مشتریان استفاده کنند که منجر به روابط قوی تر با مشتری و افزایش وفاداری می شود.
· بینش جدید: هوش مصنوعی بینش ها و الگوهایی را آشکار می کند که کشف آنها به صورت دستی دشوار است و شرکت ها را قادر می سازد از فرصت های جدید استفاده کنند و به آنها مزیت رقابتی بدهد.
اگر روی هوش مصنوعی سرمایه گذاری می کنید اما آن را در کسب و کار خود به کار نمی برید، اینها مزیت هایی هستند که روی میز باقی می گذارید.
با این حال، اگرچه ممکن است همه اینها در تئوری خوب به نظر برسد، اما عملی بودن استفاده از هوش مصنوعی در کسب و کار شما می تواند دلهره آور باشد، به خصوص اگر با برخی از چالش های ذکر شده در بالا روبرو هستید. با در نظر گرفتن این موضوع، در اینجا سه مرحله وجود دارد که می تواند به عنوان راهنمای پیاده سازی هوش مصنوعی شما عمل کند:
1. با یک استراتژی شروع کنید.
یک استراتژی پیاده سازی هوش مصنوعی روشن ایجاد کنید با تیم شما این باید اهداف، اهداف و جدول زمانی مورد نیاز برای ترکیب راه حل های هوش مصنوعی در کسب و کار شما را مشخص کند. ایجاد این طرح از قبل به اطمینان از اینکه همه در یک صفحه هستند کمک می کند – چیزی که به ویژه در هنگام اجرای هوش مصنوعی مهم است.
2. اعتماد به علم داده.
از علم داده برای ساخت مدل ها و الگوریتم هایی استفاده کنید که می توانند داده ها را تفسیر، تجزیه و تحلیل و پیش بینی کنند. این به شما کمک می کند تا بینش هایی در مورد رفتارها و روندهای مشتری به دست آورید، که به نوبه خود می تواند به شما امکان می دهد تجارت خود را بهتر درک کنید و تصمیمات آگاهانه تری بگیرید.
به خاطر داشته باشید که اگرچه ممکن است قبلاً یک دانشمند داده در کارکنان داشته باشید، آنها لزوماً فرد مناسبی برای برخورد با داده های مرتبط با هوش مصنوعی نیستند.
شما باید مطمئن شوید که یک دانشمند داده دارید که صرفاً بر روی دستیابی به نتایج عملگرایانه متمرکز است، بدون سیاست و فرهنگ شرکت. در بسیاری از موارد، بهتر است این مورد از شخص ثالث باشد.
3. ارزیابی، نظارت و به روز رسانی.
دنیا پویا است و کسب و کار شما نیز پویا است. ایده سنتی به روز رسانی یک مدل هوش مصنوعی یک بار در سال، سه ماهه یا حتی یک بار در ماه مدت هاست که از بین رفته است. در واقع، هر شرکتی که هنوز این کار را انجام می دهد، احتمالاً بهتر است مدل های هوش مصنوعی خود را به طور کلی غیرفعال کند. مدل‌های یادگیری ماشینی مانند نان هستند: وقتی تازه پخته شوند عالی هستند اما به مرور زمان کهنه می‌شوند.
هنگامی که یک راه حل هوش مصنوعی را پیاده سازی کردید، ارزیابی و نظارت بر عملکرد سیستم برای اطمینان از اجرای آن همانطور که انتظار می رود و ارائه نتایج مورد نظر بسیار مهم است.
اطمینان حاصل کنید که داده های عملکرد خود را به طور منظم بررسی می کنید و در صورت نیاز تنظیمات را انجام دهید. بسیاری از سازمان‌های مدرن – آنهایی که در صنایع خود جهش دارند – حتی از هوش مصنوعی برای نظارت و به‌روزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی موجود خود استفاده می‌کنند.
خط پایین
استفاده از داده‌های خود برای ساخت راه‌حل‌های هوش مصنوعی معنادار، مزیت رقابتی شما را ایجاد می‌کند، رضایت مشتری را بهبود می‌بخشد و به کاهش هزینه‌ها و افزایش درآمد کمک می‌کند. با همکاری داده‌ها و راه‌حل‌های هوش مصنوعی، میتوانید تصمیمات آگاهانه بگیرید که به شما کمک می‌کند در حال حرکت کنید و با آینده سازگار شوید.
