قطب علمی هوش مصنوعی
کارآفرینیکسب‌و‌کار

چگونه می توانیم یک قطب علمی هوش مصنوعی ایجاد کنیم؟

0
هوش مصنوعی در چند دهه اخیر، یکی از تاثیرگذارترین فناوری‌های حوزه کسب‌وکار بوده و نقش پررنگی دربهینه‌سازی بسیاری از فرآیندهای سازمانی داشته است. ما بر این باوریم که امروزه در هر شرکتی باید یک قطب علمی هوش مصنوعی وجود داشته باشد. این فناوری یک ابزار مهم در حوزه تجارت است که نباید با بی‌توجهی از کنار آن گذشت.

هوش مصنوعی پایه و اساس برخی از ارزشمندترین سامانه‌های امروزی را تشکیل می‌دهد و به‌زودی تبدیل به بخش جداناپذیری از دنیای کسب‌وکار و تجارت خواهد شد. علاوه براین، قابلیت‌های هوش مصنوعی باید در طول زمان پایدار بمانند تا بتوان به کمک آن، مدل‌های جدید کسب‌وکار را توسعه داده و پشتیبانی کرد. درحال‌حاضر، بسیاری از شرکت‌ها بخش قابل توجهی از منابع مالی خود را به فن‌آوری هوش مصنوعی اختصاص داده‌اند. افرادی که در این حوزه دارای مهارت‌های ضروری و تجربه باشند بسیار کمیابند، به همین دلیل نیز باید این افرادی را گرد هم آورد تا به شکلی منسجم با یک دیگر به تعامل و همکاری بپردازند. همان‌طور که تجارت الکترونیک باعث ایجاد مشاغل و تیم‌های جدیدی همچون مدیر ارشد دیجیتال و تیم پشتیبانی آنلاین شد، هوش مصنوعی نیز منجر به ایجاد یک قطب علمی و نقش‌هایی تازه در سازمان‌ها خواهد شد.
ایده ایجاد یک مرکز یا قطب علمی هوش مصنوعی، یک ایده افراطی نیست. اخیراً در یک نظرسنجی، از هیئت مدیره شرکت‌های بزرگی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، سؤالاتی پرسیده شد. ۳۷% از این مدیران در پاسخ گفتند که هم‌اکنون یک قطب علمی هوش مصنوعی در سازمان خود دارند. بانک دویچه ، جی‌.پی. مورگان چیس ، پِفیزر ، پروکتِر و گامبِل ، انتِم و شرکت بیمه کشاورزان در میان شرکت‌های غیر فناوری هستند که تیم‌هایی متمرکز و منسجم در حوزه هوش مصنوعی دارند.
برخی از فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی از قبیل یادگیری ماشینی در میان سازمان‌ها شناخته شده‌اند. اما یادگیری ماشینی ریشه در رگرسیون آماری دارد و همین مسئله باعث می‌شود که ایده ادغام تیم‌های تحلیل و هوش مصنوعی به ذهن خطور کند. اگر در سازمان خود یک تیم تحلیل‌گر دارید که پیش‌بینی‌های تحلیلی انجام می‌دهد، اعضای این تیم که به یادگیری و پیشرفت علاقه‌مندند، می‌توانند در پروژه‌های هوش مصنوعی شرکت کنند و در این حوزه تخصص کسب نمایند. در این صورت، ادغام تیم‌ها در سازمان منطقی خواهد بود.

وظایف تیم هوش مصنوعی

یک تیم هوش مصنوعی چه از دل یک تیم تحلیل‌گر ایجاد شده باشد، چه یک تیم کاملاً جدید باشد، مسئولیت‌های زیادی بر عهده خواهد داشت. تیم هوش مصنوعی برای انجام برخی از این وظایف (از قبیل طراحی و توسعه مدل‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی، همکاری با نمایندگی‌های فروش و ایجاد زیرساخت فنی) می‌تواند با شرکت‌های فعال در حوزه فناوری اطلاعات همکاری کند. برخی دیگر از فعالیت‌های تیم هوش مصنوعی نیز نیازمند همکاری با مدیران کسب‌وکارها است. اگر چه این همکاری‌ها از اهمیت زیادی برخوردارند، اما برخی مسئولیت‌ها نیز تنها بر عهده تیم هوش مصنوعی خواهند بود؛ این مسئولیت‌ها به شرح زیر می‌باشند:
تعریف چشم‌انداز شرکت در حوزه هوش مصنوعی: متخصصین حوزه هوش مصنوعی باید ماهیت هوش مصنوعی، توانایی‌ها، قابلیت‌ها و کاربرد آن در طراحی و تعریف مدل‌ها و استراتژی‌های کسب‌وکار را برای مدیران اجرایی بازگو کنند؛ در غیر این صورت، ممکن است نتوانیم از حداکثر قابلیت‌های هوش مصنوعی بهره ببریم.
تشریح کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه تجارت و کسب‌وکار: توسعه‌دهندگان قابلیت‌های هوش مصنوعی باید فهرستی از اولویت‌های شرکت برای به‌کارگیری هوش مصنوعی داشته باشند تا بتوانند میان ارزش راهبردی این کاربردها و اهداف شرکت تعادل برقرار کنند. شرکت‌ها ممکن است تنها برای آزمون و خطا وارد برخی از حوزه‌های کاربردی هوش مصنوعی شوند، اما درعین حال، باید برای خود مسیری روشن نیز ترسیم کنند که منتهی به تولید محصولات و خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی شود.
هدف‌گذاری مناسب و واقع‌گرایانه: هوش مصنوعی به جای مشاغل و فرآیندهای کلی کسب‌وکار، کارها و فعالیت‌های جزئی را هدف قرار می‌دهد؛ به همین دلیل بهترین استراتژی برای تعریف پروژه‌های هوش مصنوعی داشتن دیدگاهی واقع‌گرایانه است نه بلندپروازانه. اما درهمین‌حین، سازمان باید تعداد زیادی پروژه‌ کوچک را در یک حوزه مشخص تعریف و اجرا کند تا بتواند توجه مدیریت شرکت را جلب کرده و در دنیای کسب‌وکار مؤثر واقع شود. این کار نیازمند طراحی نقشه مسیر و تعیین کاربردهای هوش مصنوعی در طول زمان است. مرکز هوش مصنوعی می‌تواند به یک شرکت کمک کند که «درعین حال که بزرگ می‌اندیشد، قدم‌های کوچکی بردارد».
تعیین معماری هدف برای داده‌ها: چشم‌انداز و کاربردهای هوش مصنوعی تعیین‌کننده سامانه داده‌ای و ابزارهای موردنیاز سازمان خواهند بود. نکته کلیدی هر پروژه (مبتنی بر داده) این است که همه انواع داده‌ها (یعنی داده‌های ساختاریافته، ساختارنیافته و خارجی) در آن‌ها لحاظ شوند. امروزه به‌طور معمول هَدوپ سامانه‌ای استاندارد برای مدیریت داده‌ درنظر گرفته می‌شود، اما مرکز هوش مصنوعی باید بین استفاده از سامانه‌های محلی یا ابری و راه‌حل‌های متن‌باز و عمومی یا مجوزدار تصمیم بگیرد(برای مثال، شرکت‌ها می‌توانند از یکی از سامانه‌های هدوپِ کلودرا ، سرویس‌های تحت وب آمازون و یا سامانه‌های متن‌باز استفاده کنند). درحال حاضر اکثر شرکت‌ها به جای استفاده از پکیج‌های ابزاری که در گذشته مبتنی بر هوش تجاری بودند (همچون نسخه‌های ابتدایی SAS و SPSS)، از ابزارهای تحلیلی آماده‌ای استفاده می‌کنند که بخش‌هایی از آن‌ها متن‌باز است (همچون Alteryx) و به کمک آن‌ها می‌توان به سرعت، مدل‌هایی کاربرپسند طراحی کرد.
آگاهی از نوآوری‌های برون‌سازمانی: تیم هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت کمک کند تا روابطش با دانشگاه‌ها، مراکز فروش، استارت‌آپ‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و سایر متخصصین و نوآوران را بهبود بخشد. شرکت‌ها می‌توانند یک اکوسیستم هوش مصنوعی ایجاد کنند و حتی روی شرکت‌های کوچک‌تری که می‌توانند برای کسب‌وکار آن‌ها ارزش‌آفرین باشند، سرمایه‌گذاری کنند. به علاوه، آگاهی از نوآوری‌ها جدید به شرکت کمک می‌کند تا بهترین ابزارها و فناوری‌ها را در اختیار بگیرد.
ایجاد شبکه‌ای متشکل از حامیان هوش مصنوعی: در صورت ایجاد شبکه‌ای متشکل از طرفدارن و حامیان، به‌کارگیری فناوری در حوزه کسب‌وکار، عملکرد مرکز هوش مصنوعی به بالاترین سطح خود خواهد رسید. فرآیند ایجاد چنین شبکه‌ای در بسیاری از شرکت‌ها آغاز شده است. براساس نظرسنجی سازمان حسابرسی دلویت در سال ۲۰۱۸، ۴۵% از شرکت‌ها، مدیران ارشد خود را به عنوان حامی و طرفدار هوش مصنوعی معرفی کردند. با تجاری‌سازی شدن برنامه‌نویسی (در اثر روی کار آمدن زبان‌های برنامه‌نویسی آسانی همچون R و پایتون)، شرکت‌ها برای ایجاد قابلیت‌های درون‌سازمانی باید به‌جای برنامه‌نویسی، بیشتر بر مباحث مدل‌سازی آماری و ریاضی متمرکز شوند.
انتشار داستان موفقیت‌ها: یکی از عوامل کلیدی در موفقیت هوش مصنوعی و یا هر فناوری جدیدی، انتشار داستان موفقیت‌ها و دست‌آوردهای اولیه آن در حوزه‌هایی است که برای مخاطبین در اولویت قرار دارند. بدین ترتیب می‌توان اشتیاق و رغبت افراد به فعالیت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را افزایش داد. بازگو کردن این قبیل داستان‌ها می‌تواند نوعی بازاریابی برای مرکز هوش مصنوعی نیز باشد.

جذب و پرورش استعدادها

یک عامل بسیار مهم در موفقیت مرکز هوش مصنوعی، جذب و یا پرورش افراد مستعد است. این حقیقت بر هیچ‌کس پوشیده نیست که استخدام یک مهندس هوش مصنوعی یا دانشمند داده (آماردان) حرفه‌ای حتی در سیلیکُون وَلی نیز تا چه حد دشوار است. سازمان‌ها اغلب برای طراحی و اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی به تعداد زیادی نیروی انسانی نیاز ندارند و افرادی که دکترای هوش مصنوعی یا علوم رایانه داشته باشند، برای این جایگاه شغلی مناسبند. اما برای به انجام رسیدن بسیاری از امور مربوط به کسب‌وکار در یک مرکز هوش مصنوعی، به تحلیل‌گرانی با مدرک دانشگاهی MBA نیاز است که با مفاهیم و قابلیت‌های هوش مصنوعی آشنایی داشته و بتوانند از ابزارهای خودکار یادگیری ماشینی استفاده کنند. البته می‌توانید در ابتدا با استخدام مشاورین و فروشندگان، کار بر روی پروژه‌های ساده و اولیه را آغاز کنید. اما ادغام این تیم با سایر تیم‌های شرکت اجتناب‌ناپذیر است.
ممکن است شما به تازگی به فکر پرورش استعدادها در حوزه هوش مصنوعی افتاده باشید. آموزش مباحث هوش مصنوعی به کارمندانی که حتی اندکی با علوم داده‌ای آشنا هستند، غیرممکن نیست. برخی از شرکت‌ها همچون سیسکو با همکاری دانشگاه‌ها، دوره‌های آموزشی در حوزه علم داده برای کارمندان خود برگزار کردند. این دوره‌ها در انتها متخصصینی دارای مدرک معتبر به شرکت تحویل دادند. این رویکرد را می‌توان در حوزه هوش مصنوعی نیز به کار بست.
شرکت‌هایی همچون ریپلای و دیتاروبوت و دانشگاه‌هایی همچون اِم‌آی‌تی ، دوره‌های آموزشی کوتاه و جامعی ارائه می‌دهند که در آن‌ها مهارت‌های متناسب با نیاز شرکت‌ها و یا به‌طورکلی‌تر، مهارت‌های موردنیاز در حوزه هوش مصنوعی، به دانش‌جویان آموزش داده می‌شود.

فرآیندها و ساختارهای سازمانی

درواقع نمی‌توان با قاطعیت گفت کدام‌یک از انواع ساختارهای سازمانی مناسب یک مرکز هوش مصنوعی است، اما ما بر این باوریم که سازمان‌ها در اغلب موارد، با ایجاد یک ساختار متمرکز و داشتن کارمندانی رسمی که باید در برابر یک واحد اداری فراگیر پاسخ‌گو باشند، موفق‌تر خواهند بود. همان‌طور که می‌دانید، افراد بااستعداد در حوزه هوش مصنوعی کمیابند، به همین دلیل، اگر این افراد در سازمان پراکنده باشند، نمی‌توان یک تیم قدرتمند ساخت. براساس تجربه‌ای که در زمان ایجاد تیم تحلیل‌گر به‌دست آوردیم، متمرکزسازی فعالیت‌ها منجر به افزایش رضایت شغلی و بقای این قبیل نقش‌ها در سازمان خواهد شد.
برای پرهیز از تشریفات غیرضروری اداری، تیم متمرکز هوش مصنوعی باید به تعدادی از اعضای خود وظایفی در حوزه امور اداری بدهد، البته منظور اموری است که ممکن است تیم هوش مصنوعی به آن‌ها نیاز پیدا کند. بدین ترتیب، کارمندان مرکز هوش مصنوعی با مسائل و مشکلات اداریِ تیم نیز آشنا خواهند شد و می‌توانند با مدیران کلیدی شرکت ارتباط برقرار کنند. تغییر وظایف و مسئولیت‌های افراد در درون یک واحد اداری می‌تواند دانش افراد را افزایش و روند انتقال دانش میان آن‌ها را بهبود بخشد. با فراگیر شدن هوش مصنوعی، کارمندان رسمی می‌توانند خطوط گزارش‌دهی سازمانی و اولیه خود را به بخش‌های اداری منتقل کنند.
تیم هوش مصنوعی باید در زمینه‌های مختلفی گزارش تهیه کند، اما از نظر ما بهترین تیم برای دریافت این گزارش، تیمی است که مسئول طراحی راهبردها و فعالیت‌های دیجیتال شرکت باشد. شرکت ProSiebenSat.1 (که بزرگ‌ترین شرکت خصوصی رسانه‌ای در آلمان است) تیم تحلیل داده خود را بین دو تیم کسب‌وکار تجاری و فناوری اطلاعات قرار داده تا بتواند بر روی طراحی یک مدل کسب‌وکار جدید در حوزه اقتصاد سامانه‌ای تمرکز کند. تیم‌های هوش مصنوعی و تحلیل در شرکت Versicherungskammer (بزرگترین شرکت دولتی بیمه‌ در آلمان) گزارش‌های خود را به مدیر ارشد اطلاعات این شرکت ارائه می‌دهند. تیم هوش مصنوعی شرکت پروکتر اند گامبل نیز با تلاش مشترک تیم‌های تحقیق و توسعه (R&D) و فناوری اطلاعات (IT) شکل گرفت. در شرکت اَنتم، قطب علمی هوش مصنوعی گزارش فعالیت‌های خود را به مدیر ارشد دیجیتال این شرکت ارائه می‌دهد.
در اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی همچون بسیاری از پروژه‌های فناوری دیگر، داشتن سرعت مهم‌ترین عامل موفقیت است. بنابراین، تعریف دستاوردهای کوتاه‌مدت و برگزاری جلسات مکرر با سهام‌داران بهترین راهبرد برای اجرای این قبیل پروژه‌هاست. البته، اگر سیستم به توسعه یا یکپارچه‌سازی اساسی نیاز داشته باشد، می‌توان سایر روش‌های سنتی مدیریت پروژه را نیز به‌کار گرفت.
ممکن است برخی از فعالیت‌های هوش مصنوعی با اصول اخلاقی تناقض داشته باشد، به همین دلیل هرگز نباید در صورت مواجهه با چنین مسائلی، آن‌ها را نادیده بگیرید. ممکن است یک شرکت قصد داشته باشد که به عنوان بخشی از فعالیت‌های خود در زمینه هوش مصنوعی، موضعی اخلاقی اتخاذ کند یا یک هیئت بازنگری در این زمینه تشکیل دهد. برای مثال، در شرکت مایکروسافت سمت جدیدی با عنوان «کارشناس اخلاق‌شناسی در حوزه هوش مصنوعی» تعریف شده است که کمک به سایر کسب‌وکارها در حوزه مسائل اخلاقی هوش مصنوعی از جمله بایاس الگوریتمی و بررسی تأثیرات نرم‌افزارهای هوش مصنوعی بر مصرف‌کنندگان از جمله وظایف این کارشناس است.
کسب‌وکارها برای رسیدن به موفقیت باید منابع خود را نظم بخشیده و تمرکز آن‎ها را حفظ کنند. همان‌طور که می‌دانید افراد بااستعداد و متخصص در حوزه هوش مصنوعی کمیابند و به همین دلیل، این افراد به عنوان یکی از منابع موردنیاز شرکت برای ایجاد یک قطب علمی در حوزه هوش مصنوعی، اهمیت بیشتری از سایر منابع خواهند داشت. به نظر ما، در عمل یک سازمان نمی‌تواند بدون تخصیص یک بخش مجزا به هوش مصنوعی و کاربردهای آن، موفقیت چشم‌گیری در این حوزه کسب نماید.

بهترین دیتاست ‌های یادگیری ماشینی برای مبتدیان

مقاله قبلی

الگوریتم k-NN و K-means چه تفاوتی با یکدیگر دارند؟

مقاله بعدی

شما همچنین ممکن است دوست داشته باشید

بیشتر در کارآفرینی

نظرات

پاسخ دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *