کاربرد هوش مصنوعی در فناوری اطلاعات

از پیدایش موتور بخار و آغاز اولین انقلاب صنعتی در سال 1760 تا کشف الکتریسیته و تلگراف در سال 1914 و شروع عصر دوم صنعت، بیش از 250 سال زمان برد تا بشر بتواند به‌وسیله پیشرفت تکنولوژی، فعالیت‌های صنعتی خود را دگرگون کند. رفته‌رفته پیشرفت تکنولوژی شتاب بیشتری گرفت و فاصله انقلاب‌های صنعتی تا حد قابل‌ملاحظه‌ای کاهش یافت؛ تاجایی که تنها 30 سال زمان برد که از انقلاب صنعتی سوم یا همان «انقلاب دیجیتال» وارد عصر چهارم صنعتی (Industry 4.0) شویم. عصری که با نام فناوری‌های نوظهوری همچون هوش مصنوعی، بلاک‌چین، فناوری اطلاعات، اینترنت اشیاء، رباتیک، محاسبات کوانتوم و… گره خورده است.

این فناوری‌ها توانسته‌اند حوزه‌های متعددی ازجمله کشاورزی، محیط ‌زیست، پزشکی، اقتصاد و… را دچار تغییرات بنیادی کنند؛ پس از انقلاب چهارم، دیدگاه ما به‌طورکلی نسبت به بعضی از این حوزه‌ها دچار دگرگونی شد و کارشناسان نیاز دیدند که در برخی از علوم، بازنگری کنند. برای مثال، از زمان پیدایش اولین تمدن‌ها تا اوایل قرن 21، اقتصاد بشر بر پایه اقلام ارزشمند و یا اسناد بهاداری مثل سکه و اسکناس استوار بود و باوجود تغییر شکل‌های متعدد در طول تاریخ، همیشه شیئی وجود داشت که از آن به‌عنوان مرجع معامله استفاده شود. با ظهور فناوری بلاک‌چین و پیدایش اولین رمزارزها، علم اقتصاد با پدیده جدیدی مواجه شد؛ پول مجازی که هیچ‌گونه وجود خارجی نداشت! با شروع عصر چهارم صنعتی، تحول‌های این‌چنینی در میان علوم مختلف کم نیست و یکی از مهمترین حوزه‌هایی که به‌وسیله هوش مصنوعی، تحولاتی بنیادی را تجربه کرد، فناوری اطلاعات یا همان (IT) است. در این مطلب به بررسی تاثیر هوش مصنوعی و کاربردهای آن بر روی حوزه IT خواهیم پرداخت.

فناوری اطلاعات چیست؟

پیش از این که تاثیر هوش مصنوعی بر فناوری اطلاعات را بررسی کنیم، باید به مفهوم IT بپردازیم و بدانیم که فناوری اطلاعات چیست؟

«به فرایند ایجاد، پردازش، ذخیره‌سازی، انتقال ایمن و مبادله همه اشکال داده‌های الکترونیکی، فناوری اطلاعات گفته می‌شود.»

فناوری اطلاعات شامل سخت‌افزار و سیستم رایانه‌ای، شبکه، تجهیزات ذخیره‌سازی، نرم‌افزار و سایر دستگاه‌هایی است که از ایجاد داده تا مرحله انتقال و مبادله، در این فرایند تاثیرگذار هستند. اگر استفاده‌های اندک افراد از IT برای فعالیت‌های شخصی و اوقات فراغت را نادیده بگیریم، کاربرد اصلی این حوزه در فعالیت‌های تجاری و شرکت‌ها است. ارتقاء سرور، نظارت بر امنیت و بهبود کسب‌وکار، نمونه‌هایی از کاربرد IT در سازمان‌ها است.

تفاوت بین هوش مصنوعی و فناوری اطلاعات چیست؟

هوش مصنوعی و IT ارتباط نزدیکی باهم دارند و ممکن است برخی فعالیت‌های آنها با یکدیگر همپوشانی داشته باشد. اما تفاوت‌ بین هوش مصنوعی و فناوری اطلاعات است که مرز بین این دو حوزه را پررنگ می‌کند. فناوری اطلاعات بر جمع‌آوری، آرشیو و ارزیابی داده‌ها متمرکز است، درحالی‌که هوش مصنوعی به مباحثی همچون تشخیص گفتار، پردازش اطلاعات، یادگیری، بهبود عملکرد و سازگاری ماشین‌ها می‌پردازد. یکی از تفاوت‌های عمده هوش مصنوعی و IT در زیرساخت موردنیاز آنهاست. فناوری اطلاعات نیاز اساسی به سخت‌افزار به‌ویژه تجهیزات ذخیره‌سازی دارد و بدون وجود سرورها، عملا فناوری اطلاعات کاربرد خود را از دست می‌دهد، درحالی‌که هوش مصنوعی محدود به تجهیزات سخت‌افزاری نیست و می‌تواند تنها یک API یا چندخط الگوریتم ساده باشد.

کاربردهای هوش مصنوعی در فناوری اطلاعات

صنعت فناوری اطلاعات از زمان ظهور تا دوره فراگیری خود، با مشکلات متعددی مواجه بوده که بسیاری از آنها به لطف تکنولوژِی‌های جدید و هوش مصنوعی مرتفع شده است. همان‌طور که اشاره شد، هوش مصنوعی و فناوری اطلاعات ارتباط نزدیک و تنگاتنگی دارند و تاثیر متقابل زیادی بر روی هم می‌گذارند. این اثرگذاری مولد و فزاینده، باعث افزایش بهره‌وری، بهبود کارایی و تضمین کیفیت فعالیت‌های مرتبط با IT شده و فشار کاری را که به‌صورت مداوم متوجه توسعه‌دهندگان هست، تا حد قابل‌توجهی کاهش می‌دهند. بسیاری ار توسعه‌دهندگان IT به‌دلیل وجود محدودیت‌های فراوان و کمبود بودجه و امکانات، قادر نیستند آن‌طور که باید فعالیت‌های خود را پیش ببرند. در گذشته، ایجاد تأسیسات مناسب برای توسعه فعالیت‌های IT چنان بودجه عظیم و نیروی انسانی گسترده‌ای را طلب می‌کرد که بسیاری از مهندسان از پس تهیه آن برنمی‌آمدند؛ اما به لطف فناوری هوش مصنوعی، بسیاری از اموری که پیش‌ازاین به چنین منابع عظیمی نیاز داشتند، به‌وسیله توابع و الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌تواند در یک سیستم کامپیوتری هم انجام شود.

به‌صورت‌کلی، بخشی از کاربردهای هوش مصنوعی در فناوری اطلاعات به‌صورت زیر است:

• امنیت داده‌ها
• خودکارسازی فرایند
• افزایش بهره‌وری کدنویسی
• تضمین کیفیت فعالیت‌ها
• بهینه‌سازی سرور

در ادامه نگاهی جامع به کاربرد هوش مصنوعی در موارد فوق بیندازیم و ببینیم که هوش مصنوعی، چگونه علم فناوری اطلاعات را تحت تاثیر قرار می‌دهد.

امنیت داده‌ها

یکی از مهمترین فاکتورهای حوزه فناوری اطلاعات، تامین امنیت داده‌ها و حفاظت از شبکه است. در سرورهای یک شرکت فعال حوزه IT، می‌تواند اطلاعات مختلفی از اشخاص حقیقی، سازمان‌های خصوصی و دولتی و… وجود داشته باشد که درز این اطلاعات، می‌تواند عواقب جبران‌ناپذیری را به دنبال بیاورد. از همین رو، فناوری هوش مصنوعی به‌صورت مداوم سرورهای شرکت را پایش می‌کند و در صورت وجود ایراد و نقض داده، به‌سرعت آنها را تشخیص داده و سعی می‌کند که ایراد ایجادشده را برطرف کند. درصورتی‌که الگوریتم‌های هوش مصنوعی به گونه‌ای توسعه نیافته‌ باشد که توانایی رفع چالش به‌وجودآمده را داشته باشد، با ارسال هشدار به کارشناسان مربوطه، آنها را از وجود نقص سیستمی آگاه می‌کند.

خودکارسازی فرایند

نوشتن کدهای چندهزار خطی، حتی برای برنامه‌نویسان حرفه‌ای نیز کار دشوار و طاقت‌فرسایی است. بخش زیادی از زمان صرف‌شده کارشناسان فناوری اطلاعات، صرف فعالیت‌های تکراری و روتینی می‌شود که هوش مصنوعی به‌سادگی توانایی انجام آنها را دارد و می‌تواند بار کاری فعالان این حوزه را تا حد قابل‌توجهی کاهش دهد. علاوه‌براین، هوش مصنوعی می‌تواند با یادگیری فرایند کدنویسی، استانداردهای مورد‌نیاز را شناسایی کند و در صورت وجود اختلال، آن را رفع یا گزارش کند.

تضمین کیفیت

استفاده از ابزارهای مناسب، یکی از کلیدی‌‌ترین بخش‌های حوزه فناوری اطلاعات است که می‌تواند تضمین‌کننده صحت و کیفیت انجام کارها باشد. هوش مصنوعی با تجزیه‌وتحلیل فعالیت‌های موردنیاز و پیشنهاد بهترین ابزارهای موجود، کارشناسان IT را در این مسیر یاری می‌کند.

بهینه‌سازی سرور

یکی از بخش‌های اصلی فعالیت IT، سرورها هستند؛ تمامی داده‌های کاربران، دیتابیس سایت‌ها، اطلاعات مالی و… بر روی سرورها ذخیره‌سازی می‌شود و هرگونه اختلال و نارسایی در عملکرد سرورها، می‌تواند کل سیستم یک مجموعه را دچار مشکلات اساسی و گاهی جبران‌ناپذیر کند. برای مثال، ورود همزمان تعداد زیادی از کاربران به یک وب‌سایت مشخص، بار زیادی را بر سرور تحمیل می‌کند و ممکن است باعث از دسترس خارج‌شدن بخشی از فعالیت‌های سرور شود. هوش مصنوعی با نظارت و پایش فعالیت کاربران و همچنین ظرفیت سرور، بهینه‌ترین شیوه اختصاص فضای سرور به کاربران را پیشنهاد می‌دهد.

کاهش تقلب و کلاهبرداری

کاهش تقلب و کلاهبرداری در هر سازمان، یکی از چالش‌های مهم و اساسی است که مدیران به‌صورت مداوم با آن مواجه هستند. بررسی هزاران صفحه از فایل‌ها و پرونده‌های مالی و حقوقی برای پیداکردن ناهماهنگی‌ها و نارسایی‌ها، آن‌هم درحالی‌که ممکن است چندین اقدام به تقلب به‌صورت همزمان صورت گرفته باشد، کار زمان‌بر و هزینه‌بری است. چه‌بسا تا زمانی که تقلب کشف و مدارک موردنیاز آن تکمیل شود، دسترسی به افراد کلاهبردار دیگر امکان‌پذیر نباشد. لازمه کشف تقلب و کلاهبرداری در یک سازمان این است که به تمامی فرایندها به‌صورت لحظه‌ای و مداوم رصد شود و به‌محض هرگونه نارسایی و اختلاف در حسابرسی، به مسئولین این بخش گزارش داده شود. طبیعی است که در یک شرکت بزرگ که روزانه چندین هزار سند مالی و حقوقی ردوبدل می‌شود، این نظارت مداوم توسط نیروی انسانی غیرممکن یا فوق‌العاده دشوار خواهد بود؛ در چنین موقعیتی است که هوش مصنوعی قابلیت‌های خود را به نمایش می‌گذارد و می‌تواند به‌صورت پیوسته و با دقت بسیار بالا، تمامی مدارک را تجزیه و تحلیل کند و کوچک‌ترین فرصتی را در اختیار سودجویان قرار ندهد.

توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی روند توسعه نرم‌افزار را متحول کرده است. ابزارهای مبتنی بر AI می‌توانند بخش‌هایی از کدنویسی، تحلیل نیازمندی‌ها و حتی تشخیص باگ‌ها را به‌صورت خودکار انجام دهند. این قابلیت‌ها باعث کاهش زمان توسعه، بهبود کیفیت کد و افزایش بهره‌وری تیم‌های مهندسی نرم‌افزار می‌شوند. برای مثال، مایکروسافت با ادغام هوش مصنوعی در Visual Studio و GitHub Copilot، امکان تولید خودکار کد با حداقل ورودی را فراهم کرده است.

تحلیل داده‌های پیچیده

الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل پیشرفته، این امکان را به سازمان‌ها می‌دهند تا از میان حجم عظیم داده‌ها، بینش‌های معنادار استخراج کنند. این تحلیل‌ها می‌توانند با پیش‌بینی روندها و شناسایی نقاط ضعف سیستم‌ها، تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده را تسهیل کنند. برای مثال، گوگل و آمازون از این قابلیت برای بهبود تجربه کاربران و بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های خود استفاده می‌کنند.

مدیریت زیرساخت‌های فناوری اطلاعات

مدیریت زیرساخت‌های IT شامل پایش دائمی، تخصیص منابع و رفع خطاها می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند این وظایف را به‌صورت خودکار انجام دهد. برای مثال، با استفاده از AI می‌توان بار پردازشی سرورها را به‌صورت هوشمند توزیع و از بروز اختلال جلوگیری کرد. شرکت IBM با استفاده از Watson توانسته است خدمات AIOps را توسعه دهد. هدف این شرکت خودکارسازی عملیات فناوری اطلاعات است.

پشتیبانی مشتریان با کمک دستیارهای هوشمند

ربات‌های گفتگو (Chatbot) و دستیارهای مجازی مبتنی بر AI، می‌توانند به صورت ۲۴ ساعته و بدون وقفه به سؤالات مشتریان پاسخ دهند و با پردازش درخواست‌ها، تجربه‌ای شخصی‌سازی‌شده ایجاد کنند. برای مثال، آمازون از هوش مصنوعی در سیستم پشتیبانی مشتریان الکسا استفاده می‌کند که توانایی درک زبان طبیعی و پاسخ‌گویی هوشمندانه را دارد.

مدیریت معماری سازمانی (Enterprise Architecture)

هوش مصنوعی در زمینه معماری سازمانی نیز وارد شده‌است و با ابزارهایی مانند تحلیل شبکه‌های گرافی و سیستم‌های پیشنهادگر، به تحلیل داده‌های پیچیده سازمان کمک می‌کند. این فناوری می‌تواند برای مستندسازی خودکار، پیشنهاد فناوری‌های جایگزین و طراحی سیستم‌های جدید به‌کار گرفته شود. پلتفرم LeanIX یکی از نمونه‌های موفق در این حوزه به شمار می‌آید که با بهره‌گیری از دستیار هوشمند، کار تحلیل و مستندسازی معماری را ساده و سریع کرده است.

عملیات فناوری اطلاعات مبتنی بر AI (AIOps)

AIOps ترکیبی از کلان‌داده و یادگیری ماشین است که به‌منظور خودکارسازی فرآیندهای عملیاتی فناوری اطلاعات به‌کار می‌رود. این فناوری می‌تواند رخدادهای غیرعادی را تشخیص دهد و با تحلیل ارتباط بین رویدادها، علت اصلی مشکلات را شناسایی کند. IBM، مایکروسافت و بسیاری از ارائه‌دهندگان خدمات ابری، از AIOps برای بهبود کیفیت خدمات و کاهش زمان توقف سیستم‌ها استفاده می‌کنند.

مدیریت خدمات IT (ITSM) هوشمند

هوش مصنوعی می‌تواند سیستم‌های مدیریت خدمات فناوری اطلاعات را کارآمدتر کند. برای مثال، چت‌بات‌ها می‌توانند درخواست‌های ساده کاربران را پاسخ دهند و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده می‌توانند اختلالات احتمالی را پیش از وقوع شناسایی و رفع کنند. این موضوع بهره‌وری تیم پشتیبانی را افزایش می‌دهد و حتی رضایت کاربران را نیز به‌طور قابل توجهی ارتقا می‌دهد.

مدیریت دارایی‌های فناوری اطلاعات (IT Asset Management)

هوش مصنوعی نقش مهمی در مدیریت بهینه دارایی‌های فناوری اطلاعات ایفا می‌کند. این فرآیند شامل نظارت بر کل چرخه عمر دارایی‌های IT مانند سخت‌افزار، نرم‌افزار و مجوزها می‌شود. با استفاده از AI، کشف خودکار دارایی‌ها، پایش الگوهای استفاده و پیش‌بینی زمان تعمیر یا تعویض دارایی‌ها امکان‌پذیر می‌شود.

این تکنولوژی به تیم‌های IT کمک می‌کند تا موجودی دارایی‌ها را به‌روز نگه‌دارند، از خریدهای غیرضروری جلوگیری کند و حتی و بهره‌وری منابع را افزایش دهند.

برای مثال، سامانه‌هایی مانند ServiceNow با بهره‌گیری از هوش مصنوعی می‌توانند هشدارهای پیشگیرانه درباره وضعیت تجهیزات ارائه دهند و گزارش‌های تحلیلی دقیق از بهره‌برداری منابع فراهم کنند.

نگهداری پیش‌بینی‌گر سخت‌افزار (Predictive Maintenance)

الگوریتم‌های AI با تحلیل داده‌های حسگرها، سوابق عملکردی و الگوهای مصرف، خرابی احتمالی تجهیزات را پیش‌بینی می‌کنند. این پیش‌بینی‌ها باعث می‌شود که تعمیرات پیش از وقوع خرابی و بدون وقفه در عملیات انجام شود.

برای مثال، در مراکز داده (Data Centers)، ابزارهای مجهز به AI مانند IBM Predictive Maintenance می‌توانند دمای غیرعادی، افت عملکرد یا نویزهای خاص را شناسایی کنند. این ابزارها بعد از شناسایی این مشکلات، هشدارهای زودهنگام برای تعمیر سرورها یا تجهیزات شبکه را صادر می‌کنند.

مستندسازی هوشمند فناوری اطلاعات (AI in IT Documentation)

هوش مصنوعی فرآیند مستندسازی را به شکل چشمگیری بهبود داده است. این فناوری می‌تواند با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)، AI اسناد را به‌صورت خودکار دسته‌بندی، برچسب‌گذاری و تحلیل کند. همچنین با استخراج اطلاعات کلیدی، دسترسی سریع به محتوای مهم را فراهم می‌سازد.

از طرف دیگر، چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی می‌توانند به سؤالات کاربران پاسخ دهند و مستندات مناسب را ارائه کنند. برای مثال، شرکت‌هایی مانند Zendesk و Atlassian از AI برای تولید و بروزرسانی خودکار پایگاه‌های دانش استفاده می‌کنند. این قابلیت باعث افزایش سرعت رفع اشکالات و بهبود تجربه کاربران می‌شود.

هوش مصنوعی در تدارکات و مدیریت فروشندگان IT

فرآیند خرید تجهیزات IT و مدیریت فروشندگان می‌تواند با کمک هوش مصنوعی دقیق‌تر و کارآمدتر شود. AI در انتخاب فروشنده، تحلیل قیمت‌ها، بررسی قراردادها، پایش هزینه‌ها و ارزیابی عملکرد فروشندگان نقش مهمی ایفا می‌کند. همچنین در شناسایی ریسک‌ها و تضمین رعایت قراردادها و SLAها موثر است.

برای مثال، پلتفرم‌هایی مانند SAP Ariba و GEP SMART از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل عملکرد فروشندگان و پیش‌بینی بهترین زمان خرید یا مذاکره مجدد قراردادها بهره می‌برند. این نوع سیستم‌ها باعث کاهش هزینه‌ها، افزایش شفافیت و حفظ روابط بلندمدت با تامین‌کنندگان می‌شوند.

تولید خودکار گزارش‌های IT

هوش مصنوعی با خودکارسازی تولید انواع گزارش‌های IT از جمله گزارش‌های عملکرد و مستندات مربوط به انطباق (compliance)، بهره‌وری تیم‌های فناوری اطلاعات را به‌شکل چشمگیری افزایش می‌دهد. AI قادر است تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها را انجام دهد و با دقت بالا، گزارش‌هایی منسجم و دقیق تولید کند.

این روند در زمان صرفه‌جویی می‌کند و حتی خطاهای انسانی در گزارش‌گیری دستی را به حداقل می‌رساند. همچنین، تولید خودکار گزارش‌ها با کمک هوش مصنوعی به سازمان‌ها کمک می‌کند تا تصمیم‌گیری‌های بهتری داشته باشند و الزامات نظارتی و استانداردهای صنعتی را به‌درستی رعایت کنند.

پلتفرم‌هایی مانند Power BI (در ترکیب با سرویس‌های Azure AI) یا Tableau با افزونه‌های هوش مصنوعی، نمونه‌هایی از این کاربرد هستند که می‌توانند گزارش‌هایی تحلیلی، پیش‌بینی‌کننده و قابل اطمینان تولید کنند و در اختیار تیم‌های مدیریتی قرار دهند.

آینده هوش مصنوعی و فناوری اطلاعات

طبق آمار، بیش از 84 درصد شرکت‌ها معتقدند که هوش مصنوعی به ایمن‌سازی فعالیت‌ها و حفظ مزیت رقابتی سازمان به آنها کمک می‌کند. همچنین 75 درصد مجموعه‌ها بر این باورند که هوش مصنوعی می‌تواند باعث گسترش بازار و دستیابی به مشتریان جدیدی شود که پیش‌ازاین امکان تعامل با آنها ممکن نبود و 80 درصد مدیران، این فناوری را راهی برای افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها می‌دانند.

باتوجه‌به تمامی مزایایی که هوش مصنوعی می‌تواند در حوزه فناوری اطلاعات ایجاد کند، بازهم پذیرش این فناوری برای بسیاری از مدیران سخت است. عده‌ای معتقدند با روی‌ آوردن به این تکنولوژی، شغل‌های زیادی از بین خواهد رفت و یا ربات‌های هوشمند، جایگزین نیروی انسانی می‌شوند، اما نکته قابل‌توجه این است که با حذف بعضی از حوزه‌های کاری سنتی توسط هوش مصنوعی، تعداد بسیار زیادی از مشاغل جدید مرتبط با این رشته ایجاد می‌شود که باعث اشتغال‌زایی بالایی می‌شود. باتوجه‌به اقبال مدیران آینده‌نگر به هوش مصنوعی، آینده هوش مصنوعی و فناوری اطلاعات به هم گره خورده است و قطعا در آینده شاهد پیشرفت و گسترش ارتباط بین این فناوری و حوزه IT خواهیم بود.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید