هوش مصنوعی در حال تغییر نحوه عملکرد کسب و کارها است. در سال 2024، مک کینزی یک مطالعه جهانی انجام داد که نشان داد پذیرش هوش مصنوعی به سرعت در حال افزایش است. تقریباً سه چهارم پاسخ دهندگان گفتند که هوش مصنوعی را حداقل در یک کار تجاری پذیرفته اند، در حالی که نیمی از آنها هوش مصنوعی را در دو یا چند عملکرد تجاری پذیرفته اند.
و سنبله (سنبله) در استفاده مولد از هوش مصنوعی حتی بارزتر بود. تنها در یک سال، درصد پاسخ دهندگانی که به طور منظم از هوش مصنوعی مولد برای انجام یک کار تجاری استفاده می کردند، دو برابر شد و به 65 درصد رسید. از بازاریابی و فروش گرفته تا توسعه محصول، کسب‌وکارها برای ساده‌سازی فرآیندها، بهبود گردش کار و الهام بخشیدن به نوآوری در سراسر سازمان به هوش مصنوعی متکی هستند.
با این حال، پذیرش هوش مصنوعی با چالش های مختلفی همراه است. در حالی که رهبران سازمانی مشتاق اجرای ابزارهای جدید هستند، کارگران کمی مرددتر هستند. مطالعه جداگانه‌ای که امسال در مورد روند کار دیجیتال منتشر شد، نشان داد که بیش از نیمی از کارمندان احساس می‌کنند که برای کار با هوش مصنوعی به اندازه کافی آموزش ندیده‌اند. و تقریباً نیمی از کارفرمایان اعتراف می کنند که هوش مصنوعی را به کار نگرفته اند زیرا داده های شرکتشان آماده نیست.
آمادگی هوش مصنوعی یک شبه اتفاق نمی افتد. بهره‌گیری از هوش مصنوعی به یک برنامه پیاده‌سازی متفکرانه و استراتژیک نیاز دارد. اما با سرمایه گذاری مناسب در ابزار، آموزش و فرهنگ، سازمان ها می توانند از فرصت های عظیمی که این فناوری های جدید ارائه می دهند، استفاده کنند. بیایید آنچه را که باید در نظر بگیرید تا سازمان خود را برای پذیرش هوش مصنوعی بهتر آماده کنید، بررسی کنیم.
آمادگی هوش مصنوعی چیست؟
آمادگی هوش مصنوعی به میزان آمادگی یک شرکت برای پیاده سازی موثر و بهره مندی از هوش مصنوعی اشاره دارد. برای اینکه سازمان شما آماده هوش مصنوعی شود، به یک زیرساخت فنی با منابع محاسباتی لازم برای حمایت از ابتکارات هوش مصنوعی نیاز دارد. شما همچنین به داده هایی با کیفیت بالا و در دسترس نیاز دارید.
با این حال، آمادگی به عرصه های فنی محدود نمی شود. برای پذیرش تغییراتی که با پیاده‌سازی ابزارهای هوش مصنوعی به وجود می‌آیند، باید در نظر بگیرید که مقیاس‌بندی هوش مصنوعی برای نیروی کارتان چه معنایی دارد. آیا افراد شما مهارت یا تجربه مناسبی برای استفاده از هوش مصنوعی دارند؟ چه شکاف های دانشی باید پر شود؟ و نیروی کار شما چقدر در برابر تاثیرات تحول آفرینی که هوش مصنوعی می تواند داشته باشد باز است؟
چرا آمادگی هوش مصنوعی مهم است؟
هوش مصنوعی یک مد نیست. این آینده است و تکیه بر هوش مصنوعی می تواند افراد شما را کارآمدتر و سازنده تر کند. به جای هدر دادن منابع برای کارهای تکراری و وقت گیر، هوش مصنوعی کارمندان شما را آزاد می کند تا روی تفکر استراتژیک و خلاق تمرکز کنند. خودکارسازی فرآیندهای مختلف می‌تواند به ساده‌سازی عملیات بخش، مانند گزارش‌دهی خودکار یا سرعت بخشیدن به زمان پاسخگویی به خدمات مشتری کمک کند. در نتیجه، تیم های شما می توانند وظایف خود را سریعتر بدون به خطر انداختن کیفیت کار خود انجام دهند.
اولویت‌بندی آمادگی هوش مصنوعی همچنین می‌تواند تیم شما را برای تبدیل شدن به رهبران نوآوری تنظیم کند. ابزارهای هوش مصنوعی بینش های مبتنی بر داده را به تیم ها ارائه می دهند که می توانند ایده ها و راه حل های جدیدی را القا کنند. با تجزیه و تحلیل پیشرفته و یادگیری ماشینی، شرکت ها می توانند روندها را در داده ها شناسایی کنند، تغییرات بازار را پیش بینی کنند و محصولات یا خدمات را بر اساس ترجیحات مشتری سفارشی کنند. این توانایی برای پیش‌بینی نیازها و انطباق سریع، فرهنگ بهبود مستمر و آزمایش را پرورش می‌دهد.
البته، شرکت‌ها می‌خواهند بدانند که این ابزارها واقعاً چه تأثیری بر قیمت نهایی خواهند داشت. خبرهای خوبی در آن جبهه وجود دارد. در یک مطالعه مک کینزی در سال 2023، تقریباً 40 درصد از شرکت‌هایی که هوش مصنوعی را پذیرفتند، هزینه‌های خود را کاهش دادند، در حالی که 60 درصد افزایش درآمد را تجربه کردند.
چگونه برای هوش مصنوعی آماده شویم
مکاتب فکری زیادی در مورد آمادگی هوش مصنوعی وجود دارد که بر عوامل مختلفی تاکید دارند. آماده شدن برای هوش مصنوعی واقعاً به نیازها و اهداف شرکت شما بستگی دارد. یکی از راه‌های فکر کردن در مورد این فرآیند، استفاده از مدل اینتل است که آمادگی هوش مصنوعی را به سه مرحله تقسیم می‌کند: آمادگی هسته‌ای، آمادگی عملیاتی و آمادگی تحول. بیایید بررسی کنیم که چگونه فازها متفاوت هستند.
1. آمادگی اولیه
اگر می خواهید آماده هوش مصنوعی شوید، اولین قدم در مدل اینتل دستیابی به آمادگی اولیه است. بسیاری از سازمان‌ها در این مرحله ممکن است با هوش مصنوعی جدید باشند و تازه شروع به کاوش یا آزمایش با آنچه ممکن است کرده باشند. بنابراین، آمادگی اصلی بر حصول اطمینان از اینکه سازمان‌ها دارای زیرساخت‌ها و رابط‌های مناسب برای پشتیبانی از استقرار هستند، متمرکز است.
رسیدن به آمادگی اولیه مستلزم بررسی برخی از عوامل زیر است:
- پلتفرم های زیرساختی: آیا امکانات مرکز داده شما قادر به مدیریت ذخیره سازی و پردازش مورد نیاز برای پشتیبانی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند؟ سطح پردازش داده‌ای که برای اجرای هوش مصنوعی مورد نیاز است، به خصوص زمانی که از مرحله آزمایشی خارج شوید، اگر زیرساخت مناسبی در اختیار نداشته باشید، می‌تواند شبکه شما را تحت تأثیر قرار دهد.
- منابع داده: آیا منابع داده شما در دسترس و قابل دسترس هستند؟ هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می توانند به مقادیر زیادی داده برای انجام عملکردهای اختصاص داده شده نیاز داشته باشند و این داده ها باید هم کامل و هم تمیز باشند. کمی بعد به این موضوع مهم باز خواهیم گشت.
- بسته های نرم افزاری: بسته های نرم افزاری مختلفی برای انتخاب وجود دارد، از جمله راه حل های منبع باز، تجاری و مبتنی بر ابر. باید در نظر بگیرید که چگونه نرم افزار با ابزارهای فعلی که برای جمع آوری و مدیریت داده ها استفاده می کنید ادغام می شود و آیا گزینه های سفارشی سازی بر اساس نیازهای خاص شما وجود دارد یا خیر.
2. آمادگی عملیاتی
هنگامی که سازمان شما راه حل های هوش مصنوعی را که نیازهای آن را برآورده می کند شناسایی کرد، باید مطمئن شوید که این راه حل ها در مقیاس نیز کار می کنند. بنابراین، برای دستیابی به آمادگی عملیاتی، باید مکانیزم های فرماندهی و کنترل موثر را ایجاد کنید.
در این مرحله از پذیرش هوش مصنوعی، اینتل می گوید سازمان ها باید بر مجموعه جدیدی از عوامل تمرکز کنند که عبارتند از:
- مدیریت عملیاتی: مدیران شما باید دستورالعمل های روشنی را در مورد نحوه مدیریت موثر منابع داده های مختلف ایجاد کنند. همچنین باید تعیین کنید که چگونه عملکرد هوش مصنوعی برای نشان دادن ارزش تجاری ابزارهای مختلف اندازه گیری می شود.
- مهارت و تجربه: هنگامی که شروع به تکیه بر هوش مصنوعی برای عملکردهای مهم تجاری کردید، وجود افرادی در کارکنان متخصص در این فناوری می تواند مفید باشد. این متخصصان می توانند به شما در تصمیم گیری در مورد سرمایه گذاری هوش مصنوعی کمک کنند و می توانند ارزیابی کنند که آیا ابزارها کار می کنند یا خیر. ممکن است نیاز به استخدام استعدادهای جدید داشته باشید، اما ارتقای مهارت نیروی کار فعلی شما نیز می تواند گزینه خوبی باشد.
- حاکمیت، انطباق و ریسک: کار با هوش مصنوعی مستلزم کار با داده های زیادی است و این داده ها می تواند شامل اطلاعات حساس باشد. همانطور که داده ها بین چندین سیستم جابجا می شوند، باید اطمینان حاصل کنید که ابزارها و فرآیندهای شما حریم خصوصی داده ها را در اولویت قرار می دهند و الزامات انطباق را برآورده می کنند. این شامل ایجاد اقدامات امنیت سایبری قوی است که می تواند در برابر نقض داده ها محافظت کند.
3. آمادگی تحول آفرین
شما ابزارهای مورد نیاز خود را پیدا کرده اید و متوجه شده اید که چگونه آنها را در سیستم های تجاری خود بگنجانید. اکنون باید تا حد امکان از هوش مصنوعی ارزش استخراج کنید. این مرحله بر شناسایی مکان‌هایی که کسب‌وکارها می‌توانند مثبت‌ترین تغییر را از هوش مصنوعی ببینند و اطمینان از اینکه همه افراد سازمان شما با این تغییر موافق هستند، متمرکز است.
برای دستیابی به آمادگی تحول، اینتل مروری بر مجموعه سوم ملاحظات ارائه می‌کند:
- رهبری استراتژیک: آیا رهبران ارشد در استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد مزیت استراتژیک نسبت به رقبا سرمایه گذاری می کنند؟ اگر چنین است، ممکن است تأمین منابع و بودجه برای انواع فناوری که باعث رشد کسب و کار می شود، آسان تر باشد.
- شفافیت پرونده تجاری: در این مرحله از سفر یک سازمان، کسانی که از هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کنند باید از شناسایی صرفاً مزایا فراتر رفته و شروع به تعیین کمیت بازگشت سرمایه (ROI) استفاده از ابزارها و پلتفرم‌های مختلف کنند.
- پذیرش کسب و کار: پیاده سازی راه حل های هوش مصنوعی با تغییراتی در نحوه انجام کار کارکنان شما همراه خواهد بود. در نهایت، موفقیت هوش مصنوعی بستگی به این دارد که کارگران خط مقدم از آن به عنوان ابزاری برای خودکارسازی کارهای روزمره، به دست آوردن بینش بهتر، بهبود تصمیم گیری و بهبود تجربه کاربر استفاده کنند.
چگونه مطمئن شویم که داده های شما برای هوش مصنوعی آماده است
در حالی که مدل بالا بر این تمرکز دارد که مطمئن شوید کل کسب و کار شما آماده هوش مصنوعی است، ملاحظات خاصی نیز وجود دارد که باید هنگام آماده‌سازی داده‌های خود برای استفاده توسط پلتفرم‌ها، ابزارها و سیستم‌های هوش مصنوعی در نظر داشته باشید.
داده ها در نهایت پایه و اساس هر سیستم هوش مصنوعی هستند، بنابراین داشتن یک استراتژی داده قوی برای شرکت هایی که می خواهند پتانسیل کامل هوش مصنوعی را درک کنند، کاملا ضروری است. وارد کردن داده های بد در ابزار هوش مصنوعی اطلاعات ارزشمندی را در اختیار شما قرار نمی دهد. به قول معروف “زباله داخل، زباله بیرون”.
با این حال، زمانی که مدل‌های هوش مصنوعی را بر روی داده‌های خوب آموزش می‌دهید، آنها می‌توانند روابط موجود در مجموعه داده‌های شما را بهتر درک کنند و آنها را به پیش‌بینی قابل اعتماد هدایت کند. و پیش‌بینی‌های قابل اعتماد در نهایت اطلاعاتی را که برای تصمیم‌گیری بهتر برای سازمان‌تان نیاز دارید، فراهم می‌کند، همه بر اساس داده‌های با کیفیت.
بنابراین “داده های خوب” در واقع شامل چه چیزی می شود؟
- دقت و سازگاری: فاقد خطا، غلط املایی یا ورودی نامناسب است و دارای قالب‌های ثابت در انواع داده‌های مشابه، مانند تاریخ‌ها است.
- پر بودن: دارای حداقل یا بدون مقادیر گم شده است و فقط شامل ستون های اولیه است.
- برچسب ها و دسته بندی های مناسب: شامل سرصفحه های ستونی واضح و توصیفی است که مشخص می کند هر نقطه داده چه چیزی را نشان می دهد.
- ساختار و سازمان: داده‌ها در صورت وجود، در قالب جدول با ردیف‌ها به عنوان مشاهدات و ستون‌ها به عنوان ویژگی مرتب می‌شوند. انواع داده های ثابت در ستون ها وجود دارد.
- مدیریت انحراف: نقاط پرت شناسایی شده با حذف، تبدیل یا پرچم گذاری مورد بررسی قرار می گیرند.
ما می دانیم که آماده سازی داده های شما همیشه کار آسانی نیست، اما فکر می کنیم ارزش تلاش را دارد. برای اینکه فرآیند کمی آسان‌تر شود، کارشناسان داده ما چک لیستی تهیه کرده‌اند که می‌توانید از آن برای جلوگیری از مشکلات رایج استفاده کنید. چک لیست آمادگی ما را برای نکات مهم برای بهبود داده های خود برای هر برنامه هوش مصنوعی، از جمله ابزارهای هوش مصنوعی ما در Domo، دانلود کنید.
بیشترین بهره را از قابلیت های هوش مصنوعی Domo ببرید
Domo ابزارهای هوش مصنوعی قدرتمندی دارد که می تواند به شما کمک کند برای شرکت خود ارزش ایجاد کنید.
ویژگی‌های چت هوش مصنوعی و آمادگی هوش مصنوعی Domo به تازگی در دسترس مشتریان مصرف‌کننده ما قرار گرفته است. AI Chat به شما امکان می‌دهد در مورد داده‌های خود سوالاتی به زبان طبیعی بپرسید و به سرعت پاسخ‌ها را ایجاد کنید. نحوه پاسخگویی به سوالات شما را به صورت گام به گام ارائه می کند و می تواند نمودارها یا تجسم هایی ایجاد کند که به شما امکان می دهد داده های خود را عمیق تر کاوش کنید و بینش های جدیدی به دست آورید.
و اگر پاسخ‌هایی را که انتظار دارید دریافت نمی‌کنید، AI Readiness می‌تواند به شما کمک کند. این ویژگی جدید به شما این امکان را می‌دهد که ابرداده‌ها را اضافه کنید و زمینه‌هایی را انتخاب کنید که کیفیت تولید هوش مصنوعی را با ارائه زمینه‌ای که دقت را افزایش می‌دهد و استفاده از داده‌های مناسب را تضمین می‌کند، انتخاب کنید و دقت و ارزش محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی را تا حد زیادی بهبود بخشد. می‌توانید از عملکرد هوش مصنوعی ما استفاده کنید و یک فرهنگ لغت هوش مصنوعی را به مجموعه داده‌های مورد نظر اضافه کنید.
سرانجام، Domo اخیراً LLM ما را به DomoGPT، یک مجموعه مدل خصوصی در Domo Cloud تغییر داده است. به روز رسانی داده های شما را در اکوسیستم ما ایمن نگه می دارد و از دست اشخاص ثالث خارج می شود.
ما در Domo به نوآوری خود ادامه خواهیم داد تا اطمینان حاصل کنیم که آماده سازی داده های شما برای هوش مصنوعی واضح، ساده و شفاف است. منتظر ویژگی های جدید هیجان انگیزی باشید که امسال راه اندازی می شوند.