کاربردهای هوش مصنوعی
کاربردهای هوش مصنوعی

چگونه کاربردهای هوش مصنوعی آینده را برای تصمیم گیران روشن می ‌سازد؟

    0
    مدت زمان مطالعه: ۴ دقیقه

    شاید پذیرفتن این موضوع ناراحت‌کننده باشد ولی هنگامی ‌که تصمیمات مهمی در محیط کار می‌گیریم ممکن است عدم اطمینانی را در قلب خود احساس ‌کنیم. یک فرد متقاضی کار ممکن است دارای صلاحیت و سابقه کاری درخشانی باشد ولی نمی‌توان اطمینان کامل داشت که موفقیت‌های وی در سازمان شما نیز تکرار خواهد شد. هیچ تضمینی وجود ندارد که در سرمایه‌گذاری‌های اصلی -خواه در بازاریابی، کسب استعداد، تکنولوژی‌های جدید و یا یک شرکت دیگر- بازده بالایی از سرمایه‌گذاری داشته باشید. فرایندهای جدید و گردش کار با خطرات و ریسک‌های خاص خود همراه است: آیا کارمندان به آن‌ها پایبند هستند؟  آیا باعث بهبود عملکرد سازمان می‌شود؟ چگونه ما با بسیاری از ابهامات روزمره مواجه می‌شویم؟ کلیه شواهد را ارزیابی می‌کنیم، از تجربیات خود استفاده می‌کنیم و بر اساس آموزش‌هایی که دیده‌ایم حدس می‌زنیم تا در نهایت درست عمل کنیم.

    فناوری شاید یکی از راه‌های پاک کردن عدم قطعیت، به حداقل رساندن ریسک و به حداکثر رساندن احتمال موفقیت در رسیدن به نتایج باشد. در واقع گسترش فناوری‌های پیشرفته نوید این را می‌دهد که هوش بی‌سابقه‌ای را به تصمیماتی که می‌گیریم، اضافه کنیم. با بهره‌گیری از بینش‌های مبتنی بر داده‌، تجزیه‌وتحلیل‌های مبتنی بر پیش‌بینی و …کسب‌وکارها می‌توانند با دقت و صحت بیشتری تصمیمات مهم خود را اخذ نمایند. اخیراً پیش‌بینی افزایش استفاده از کاربردهای هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار تصمیم‌گیری، نتیجه رشد فراوانی و در دسترس بودن داده‌ها است. در حال حاضر به شکل فزاینده‌ای افراد به منطق رایانه و آمار بیشتر اعتماد می‌کنند و بدین ترتیب پیش‌بینی توسط ماشین‌ها برای دستیابی به داده‌های بیشتر رشد کرده است.

    بازاریابی
    پیاده‌سازی کاربردی و خوب برای کسب‌وکارهای امروز چیست؟ یک مدیر بازاریابی را در نظر بگیرید که شرکتش در حال عرضه محصول جدید است. دپارتمان بازاریابی می‌خواهد مشخص کند که کدام‌یک از دو کمپین بالقوه به ‌احتمال زیاد در تبلیغ محصول جدید با مخاطبان هدف اصلی مؤثرتر عمل خواهد کرد. اثربخشی هر کمپین به چندین متغیر وابسته است، برخی از این متغیرها شامل هزینه نرخ کلیک تا بازگشت مورد انتظار می‌باشد.
    مدیر بازاریابی با استفاده از پلتفرم‌های فناوری پیش‌بینی‌کننده مانند Optimove یا Segment می‌تواند ببیند که کدام‌یک از استراتژی‌های کمپین‌ها امکان ارتباط مؤثر با مشتریان بالقوه، افزایش درآمد و سودآوری را برای شرکت ممکن می‌سازد. با بهره‌گیری از داده‌های کاربران، فناوری‌های هوش مصنوعی می‌تواند به بازاریابان کمک کند تا مخاطبان خود را تقسیم‌بندی کنند، اطلاعات کافی در مورد رفتار مشتریان به دست آورند و روابط مشتری و خلاقیت در بازاریابی را به شکل بهینه‌ای انجام دهند.

    فرایند استخدام
    کاربردهای هوش مصنوعی در کنار اینکه می‌تواند کارایی و بینش جدیدی را نسبت به کار در شرکت‌ها به ارمغان آورد، می‌تواند در فرایند استخدام و اینکه چه فردی برای چه کاری مناسب است نیز کمک نماید. درحالی‌که مدیران منابع انسانی از دیدگاه‌های منحصر بفردی در مورد فرهنگ سازمانی و متناسب بودن افراد متقاضی با این عوامل برخوردار هستند ولی قرار گرفتن در معرض ده‌ها و یا صدها برنامه شغلی می‌تواند به آسانی آن‌ها را در معرض خطای انسانی قرار دهد: داشتن یک برنامه‌ریزی نادرست، نادیده گرفتن یک خط در رزومه و … ازجمله‌ی خطاهای انسانی به شمار می‌رود.
    نرم‌افزارهای هوش مصنوعی توانایی خواندن هزاران رزومه و برنامه‌های شغلی را در عرض چند دقیقه دارند که همین ویژگی یک مزیت قابل‌توجه برای مدیران منابع انسانی است که به دنبال پیدا کردن بهترین متقاضی برای شغل‌های مورد درخواست هستند. با نقشه‌برداری از پایگاه داده منابع انسانی شرکت و معیارهای مشخص‌شده برای هر موقعیت شغلی، هوش مصنوعی می‌تواند متقاضیان مناسب را به دور از هرگونه تعصبات و محدودیت‌های منابع انسانی انتخاب کنند.

    مراقبت‌های بهداشتی
    متخصصین در زمینه‌ی بهداشت و سلامت نیز برای اینکه تصمیم‌گیری‌های درست‌تر و موثرتری داشته باشند از کاربردهای هوش مصنوعی بهره می‌گیرند و بدین ترتیب می‌توانند قضاوت‌های بهتری در زمینه‌های مختلف از تشخیص بیماری‌ها گرفته تا ارائه‌ی برنامه برای افراد داشته باشند. یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های ارائه‌دهندگان خدمات پزشکی و بهداشتی گردآوری، تجزیه‌وتحلیل و نگه‌داری حجم عظیمی از پرونده‌های پزشکی است که مبنای مهم تصمیم‌گیری برای تشخیص و معالجه نیز به‌حساب می‌آیند. بر اساس مطالعات جان هاپکینز، ابرقدرت‌های فناوری می‌توانند با ارائه‌ی راه‌حل به بهبود تصمیم‌گیری‌ها کمک کرده و تا حدود زیادی خطاهای پزشکی را کاهش دهند. در حال حاضر علت یک‌سوم از مرگ‌ومیرها در ایالت متحده آمریکا، خطاهای پزشکی است.
    اخیراً آمازون اقدام به راه‌اندازی سرویس جدیدی به نام Amazon Comprehend Medical کرده است که از تجزیه‌وتحلیل متون و یادگیری ماشین برای دیجیتالی کردن سوابق بیماران و استخراج اطلاعات جهت تشخیص، درمان و تجویز دارو استفاده می‌کند.
    بر اساس گزارش CB Insights، استارت‌آپ‌هایی که هوش مصنوعی را وارد مراقبت‌های بهداشتی کرده‌اند بیش از هر صنعت دیگری در طی پنج سال گذشته سود کرده‌اند، به‌گونه‌ای که سود آن ها برابر ۴.۳ میلیارد دلار شده است. یک نمونه از این استارت آپ ها Viz.ai است که سی‌تی‌اسکن‌ها را مورد تجزیه‌وتحلیل قرار می‌دهد و به آن ها در مورد احتمال سکته مغزی هشدار می‌دهد. همچنین الگوهای صوتی را برای شناسایی نشانگرهای زیستی مرتبط با اختلالات عصبی، بیماری عروقی کرونر و … مورد تجزیه‌وتحلیل قرار می‌دهد. درحالی‌که کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت مراقبت‌های بهداشتی نتایج امیدوارکننده‌ای را در افزایش تصمیمات بهینه نشان می‌دهد ولی باید بگوییم که در کل هوش مصنوعی جایگزینی برای متخصصین انسانی نیست. قدرت واقعی هوش مصنوعی را زمانی می‌توان به‌خوبی احساس کرد که ماشین و انسان دست در دست هم بدهند.

    نتیجه‌گیری
    هوش مصنوعی می‌تواند روند تصمیم‌گیری را تسریع کرده و آن را بهینه کند و تمرکز بر روی مهم‌ترین فرایندهای سازمان را به ارمغان ‌آورد. با بررسی‌هایی که در این زمینه صورت گرفته است، مشخص‌شده که سرمایه‌گذاری‌های در زمینه فناوری هوش مصنوعی، به‌شدت افزایش پیدا کرده است.  از آنجایی‌که پیشرفت‌های تکنولوژیکی به سرعت در حال گسترش است و آن‌هایی که جز پیشگامان سرمایه‌گذاری در این زمینه هستند به‌زودی پاداش سرمایه‌گذاری‌های خود در زمینه تحقیق و توسعه را دریافت خواهند کرد؛ بدین ترتیب یک شکاف عمیق در میان شرکت‌هایی که فناوری‌های هوش مصنوعی را وارد کسب‌وکار خود کردند با دیگر شرکت‌ها شکل خواهد گرفت.
    یک چیز روشن است: زمانی که شرکت‌ها تشخیص می‌دهند که می‌توانند وظایف را به شکلی دقیق‌تر، کارآمدتر و مقیاس‌پذیرتر انجام دهند، به کار بردن هوش مصنوعی به انتخابی هوشمندانه تبدیل می‌شود.

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

    شتابدهنده نیروان ؛ شرکت تخصصی شتابدهنده در حوزه انرژی و هوش مصنوعی

    مقاله قبلی

    ۵ مثال کاربردی از متدهای loc و iloc در کتابخانه Pandas

    مقاله بعدی

    شما همچنین ممکن است دوست داشته باشید

    نظرات

    پاسخ دهید

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