آموزش‌های پایه‌ای هوش مصنوعیاصول هوش مصنوعیکارآفرینیکسب‌و‌کار

استراتژی هوش مصنوعی؛ چهار اولویت مدیران ارشد فناوری اطلاعات

    0
    زمان مطالعه: ۵ دقیقه

    اولویت مدیران ارشد فناوری اطلاعات و چگونگی نگاه آنان به اولویت‌های این حوزه، در چند و چون برگزیدن استراتژی هوش مصنوعی برای پیشروان فناوری نقشی مهم و اساسی دارد. واقعیت این است که زمانِ حاضر، برای پیشروان فناوری زمانی هیجان‌انگیز و در عین حال ترسناک است. هیجان‌انگیز از‌این‌رو که فناوری‌های دیجیتالی که به سرعت در حال تکامل هستند، فرصت‌هایی بی‌پایان برای ما پدید آورده‌اند. و ترسناک به دلیل به وجود آمدن احساس مرتبط با فومو (FOMO) یا همان ترسِ از دست دادن.

    وضعیت فناوری هوش مصنوعی را در جهان امروز در نظر بگیرید. بسیاری از سازمان‌ها با تمایل به بهره‌برداری از حجم بی‌سابقه داده‌ها برای طیف گسترده‌ای از برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی، هوش مصنوعی را مثل یک چوبدستی جادویی می‌دانند که مدیران ارشد فناوری می‌توانند برای ایجاد رضایت مشتری و نشاط اجرایی، آن را در دست خود به گردش درآورند.

    البته مدیران ارشد فناوری اطلاعات، بهتر می‌دانند چالش‌هایی که با هر فناوری جدید پیش می‌آید می‌تواند هر بار ضربه‌هایی سخت‌تر به فناوران وارد کند. این امر به‌ویژه در مورد هوش مصنوعی و حوزه‌های مرتبط با آن مانند یادگیری ماشینی، علم داده، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی یا ان‌ال‌پی (NLP) و هوش شناختی صادق است؛ زیرا نه‌تنها استعداد در این زمینه‌ها کمیاب است، بلکه حتی مصطلحات و واژه‌ها و توسعه کاربرد این حوزه‌ها نیز با یکدیگر تفاوت‌های آشکار دارد.

    بهره‌وری و استخراج ارزش از هوش مصنوعی از طریق ایجاد تأثیر در دنیای واقعی با موفقیت‌های سریع و قابل اثبات و در عین حال توسعه سازمان در مقیاس گسترده سازمانی صورت می‌پذیرد. بیایید با هم نگاهی بیندازیم به چهار محور اصلی برای رسیدن به این هدف، و چهار اولویت مدیران ارشد فناوری اطلاعات.

    ارائه پیشنهادهای متمایز با تصمیم‌گیری در زمان واقعی بر اساس هوش مصنوعی؛ اولین اولویت مدیران ارشد فناوری اطلاعات

    ارائه پیشنهادهای متمایز با تصمیم‌گیری در زمان واقعی بر اساس هوش مصنوعی؛ اولین اولویت مدیران ارشد فناوری اطلاعات

    شاید شناسایی مناطق پرتأثیر با تصمیم‌گیری در زمان واقعی بر اساس هوش مصنوعی در فرآیندهای تجاری را بتوان حیاتی‌ترین اولویت مدیران ارشد فناوری اطلاعات دانست.

    توانایی پردازش اطلاعات متنی در زمان واقعی برای تصمیم‌گیری در حال انجام، روشی قدرتمند برای متمایز کردن محصولات، خدمات و تجربیات در بازار پرازدحام امروزی است. به‌عنوان مثال، شرکت‌های بیمه می‌توانند پردازش خسارت را برای تأییدیه‌های فوری بر اساس تصاویر و ویدئوهای ارائه‌شده توسط مدعی از محل و زمان حادثه، خودکار کنند. وام‌دهندگان می‌توانند خطرات را در زمان واقعی بر اساس اطلاعات وثیقه و پیشینه تجزیه و تحلیل کنند تا تأییدیه‌های وام را در محل ارائه دهند. سازمان‌ها می‌توانند محصولات و خدمات را در طیف گسترده‌ای از موارد استفاده از طریق تزریق هوشمندانه هوش مصنوعی در فرآیندهای تجاری خود شخصی‌سازی و سفارشی کنند.

    نکته کلیدی، در شناسایی چندین حوزه تأثیر فوری و تمرکز بر ایجاد تأثیر قابل مشاهده و قابل اندازه‌گیری در تجربه مشتری نهفته است. در مقایسه با این شناساییِ کارآمد و ارزشمند، اقدام به انجام دادن کارهایی نه‌چندان پیشروانه مانند وصل کردن ربات‌های چت، آن فقط به این دلیل که دیگران آن را انجام می‌دهند، وجود دارد که امروز دیگر اولویت مدیران ارشد فناوری اطلاعات نیست.

    پیاده‌سازی مهندسی هوش مصنوعی و عملیات یادگیری ماشین برای عملیاتی کردن هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی

    پیاده‌سازی مهندسی هوش مصنوعی و عملیات یادگیری ماشین برای عملیاتی کردن هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی

    مطابق تحقیقات شرکت پژوهشی و مشاوره آمریکایی گارتنر فقط ۵۳ درصد پروژه‌ها از نمونه‌های اولیه هوش مصنوعی به مرحله تولید می‌رسند. مدیران ارشد فناوری اطلاعات، به دست آوردن مقیاس پروژه‌های هوش مصنوعی را، به علت فقدان ابزار لازم برای ایجاد و مدیریت خط لوله هوش مصنوعی در سطح تولید، دشوار می‌دانند. این یک گلوگاه مهم به شمار می‌رود؛ زیرا فرآیندهای کسب و کار، صرفِ نظر از سرمایه‌گذاری، تحقیق و اثبات مفهوم، تنها زمانی می‌توانند به طور مؤثر از قابلیت‌های هوش مصنوعی بهره ببرند که فرآیندهای مهندسی به اندازه کافی بالغ باشند تا بتوانند خط لوله ثابتی از مدل‌های قابل استقرار ایجاد کنند.

    از آنجا که مهندسی هوش مصنوعی با مهندسی نرم‌افزار سنتی تفاوت دارد، امروزه اولویت مدیران ارشد فناوری اطلاعات، ایجاد استراتژی برای نهادینه کردن روش‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی است. بسیاری از شرکت‌ها دریافته‌اند که مؤثرترین راه برای انجام دادن این کار، ایجاد یک پلتفرم قوی است که توسط حاکمیت پروژه پشتیبانی می‌شود.

    پلتفرم (که شاید بهتر باشد آن را پلتفرم یکپارچه بنامیم؛ زیرا جنبه‌های مختلف از آزمایش و طراحی تا استقرار را با هم ترکیب می‌کند) مکانیزمی قدرتمند است و به مدیران ارشد فناوری اطلاعات این امکان را می‌دهد تا بر جنبه‌های مهندسی هوش مصنوعی به شیوه‌ای متمرکز، که توسط یک نقشه راه پشتیبانی می‌شود، تمرکز کنند. این امر، رشد تدریجی را بدون از دست دادن مسیر تسهیل می‌کند، و در عین حال موارد استفاده تجاری را به اجرا درمی‌آورد و موفقیت‌های سریع را تضمین می‌کند.

    بهره‌گیری از پلتفرم هوش مصنوعی مبتنی بر ابر برای انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری

    بهره‌گیری از پلتفرم هوش مصنوعی مبتنی بر ابر برای انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری

    طبق نظرسنجی مکینزی، از معتبرترین شرکت‌های مشاور مدیریت جهانی، در مورد وضعیت هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۱، آن دسته از سازمان‌هایی که کارایی بالایی در هوش مصنوعی دارند بسیار بیشتر از همتایان خود از زیرساخت‌های ابری استفاده می‌کنند؛ بدین ترتیب که ۶۴ درصد از حجم کاری هوش مصنوعی آن سازمان‌ها بر روی ابر عمومی یا ترکیبی اجرا می‌شود. در حالی که در سایر شرکت‌ها که دارای سطح کارایی پایین‌تری هستند این رقم در حدود ۴۴ درصد است. گروه سازمان‌های دارای کارایی بالا همچنین در مقایسه با همتایان خود به طیف گسترده‌تری از قابلیت‌های هوش مصنوعی در فضای ابری دسترسی دارند. این نکته یک عامل حیاتی است که باید اولویت مدیران ارشد فناوری اطلاعات باشد؛ زیرا نوعِ سرمایه‌گذاری اولیه زیرساختی یکی از مهم‌ترین عوامل در زمینه پیشرفت هوش مصنوعی در شرکت‌ها به شمار می‌رود.

    پلتفرم هوش مصنوعی مبتنی بر ابر، با تمرکز منابع بر روی ساخت مدل‌ها و کسب موفقیت‌های سریع و مختصر، و سپس تعیین مقیاس بر اساس تحقق ارزش، انعطاف‌پذیری را برای شروع کارهای کوچک و آزمایش به شیوه‌ای مبتنی بر تقاضا فراهم می‌کند.

    پلتفرم مبتنی بر ابر همچنین سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا با انتزاع تمام جنبه‌های فنی و مهندسی در پلتفرم، بر ارزش تجاری تمرکز کنند. اتخاذ استراتژی «آزمایش، رهبری و مقیاس» برای جهت‌یابی در چشم‌انداز دشوار اولیه در سفر هوش مصنوعی گامی بلند به حساب می‌آید.

    آمادگی برای مقیاس‌بندی هوش مصنوعی در سطح سازمانی با فعال کردن مدل‌سازی شهروندان اولویت مدیران ارشد فناوری اطلاعات

    آمادگی برای مقیاس‌بندی هوش مصنوعی در سطح سازمانی با فعال کردن مدل‌سازی شهروندان

    گذشته از زیرساخت، یکی دیگر از عوامل بازدارنده ممکن است حوزه علم داده و مدل‌سازی تخصص‌محور باشد. یعنی واژه‌ها و ابزارهای خاص مورد استفاده یک گروه، ممکن است برای افراد خارج از گروه متخصص اصلی غیرقابل دسترسی باشد. به دلیل وجود مصطلحات و واژه‌هایی که به طور کلی ناآشنا هستند نیز ممکن است قابلیت همکاری و مدل‌های قابل استقرار محدود شود.

    به منظور بهره‌برداری کامل از ظرفیت‌های هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی، پلتفرم مورد استفاده باید برای کاربران تجاری، کارشناسان حوزه و توسعه‌دهندگان شهروندی از مناطق دیگر قابل دسترسی باشد تا بتوانند در توسعه دارایی‌های هوش مصنوعی مبتنی بر ارزش همکاری کنند.

    ایجاد یک سازمان هوش مصنوعی پروسه‌ای بلند‌مدت است. پس از برداشتنِ این گام‌های اولیه، راه درازی برای ایجاد قابلیت بلندمدت یک سازمان هوش مصنوعی در پیش است. به خاطر داشته باشید که هوش مصنوعی و فناوری‌های مرتبط هنوز به سرعت در حال پیشرفت هستند. شرکت‌هایی که با این تغییر و تحولات هماهنگ و همگام می‌شوند در بلندمدت بهترین موقعیت را برای موفقیت خواهند داشت. راه رو به جلو و مسیر پیشرفت در اتخاذ یک رویکرد مبتنی بر حاکمیت پروژه و پلتفرم مبتنی بر ابر است که باید اولویت مدیران ارشد فناوری اطلاعات باشد.

    این مطلب چه میزان برای شما مفید بوده است؟
    [کل: ۰ میانگین: ۰]

    چارچوب های کاری یادگیری تقویتی: فعالان این حوزه برای حل مسائل پیچیده چه می‌کنند؟

    مقاله قبلی

    نظری به چگونگی تنظیم هوش مصنوعی در آمریکا

    مقاله بعدی

    شما همچنین ممکن است دوست داشته باشید

    نظرات

    پاسخ دهید

    نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.