هوش مصنوعی در کسب‌وکارها؛ عبور از آزمایش تا پیاده‌سازی

در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی (AI) به یکی از ارکان اصلی عملیات کسب‌وکارها در سراسر جهان تبدیل شده است. اگر تا دیروز این فناوری بیشتر در مرحله آزمایش و تحقیق قرار داشت، امروز شاهد استفاده گسترده و راهبردی از آن هستیم. با این حال، مسیر پیاده‌سازی هوش مصنوعی همچنان با چالش‌ها و موانع مهمی همراه است. در این مطلب، وضعیت فعلی، چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی کسب‌وکارها در حوزه هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم.

وضعیت کنونی هوش مصنوعی در کسب‌وکارها

بر اساس گزارش مؤسسه Zogby Analytics، ۶۸٪ از سازمان‌ها اکنون راهکارهای اختصاصی و عملیاتی مبتنی بر هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کرده‌اند. این آمار نشان می‌دهد که نگاه کسب‌وکارها به AI از مرحله «کنجکاوی» به «استراتژی کلیدی» تغییر یافته است.

امروزه ۸۱٪ از شرکت‌ها سالانه حداقل یک میلیون دلار در پروژه‌های هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند. همچنین، ۸۶٪ از سازمان‌ها سمت «مدیر ارشد هوش مصنوعی» را ایجاد کرده‌اند تا علاوه بر تدوین استراتژی‌های AI، در برنامه‌ریزی‌های کلان کسب‌وکار نیز نقش‌آفرین باشند.

مهم‌ترین چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی

با وجود رشد چشمگیر استفاده از AI، بیش از نیمی از مدیران کسب‌وکارها اعتراف می‌کنند که آموزش و بهینه‌سازی مدل‌ها دشوارتر از پیش‌بینی‌های اولیه بوده است. مشکلات مربوط به کیفیت و مالکیت داده، و همچنین اعتبارسنجی مدل‌ها، از مهم‌ترین موانع هستند.

کیفیت داده‌ها؛ ستون فقرات موفقیت یا شکست

داده‌های ناکافی یا کم‌کیفیت می‌توانند خروجی مدل‌های هوش مصنوعی را به شدت تحت تأثیر قرار دهند. این مسئله نه تنها باعث تصمیم‌گیری‌های اشتباه می‌شود، بلکه اعتماد سازمان به نتایج مدل را نیز کاهش می‌دهد. در ایران نیز کمبود داده‌های معتبر یکی از چالش‌های اصلی اجرای پروژه‌های AI است.

امنیت اطلاعات و زیرساخت‌ها

از آنجا که داده‌ها و مدل‌های AI به عنوان دارایی‌های استراتژیک سازمان شناخته می‌شوند، حفاظت از امنیت آنها اهمیت ویژه‌ای دارد. تحقیقات نشان می‌دهد دو سوم مدیران ترجیح می‌دهند پیاده‌سازی AI را به صورت غیرابری انجام دهند تا امنیت بیشتری تضمین شود.

فرصت‌های نوین در بهره‌گیری از هوش مصنوعی

با بلوغ استفاده از AI، تمرکز بسیاری از سازمان‌ها از پروژه‌های صرفاً مشتری‌محور به سمت بهبود عملیات اصلی تغییر یافته است. نرم‌افزارهای توسعه، پیش‌بینی‌های تحلیلی و سیستم‌های تشخیص تقلب در صدر فهرست کاربردهای AI قرار دارند.

رویکرد چندمدلی و مدل‌های مولد

۵۷٪ از سازمان‌ها به استفاده از مدل‌های مولد علاقه‌مند هستند و بسیاری از آنها این مدل‌ها را با روش‌های سنتی یادگیری ماشین ترکیب می‌کنند. مدل‌های زبان بزرگ مانند Gemini گوگل و GPT-4 اوپن‌ای‌آی، ابزارهای محبوب این مسیر هستند.

تغییرات زیرساختی و مسیر آینده

گذار به زیرساخت‌های داخلی و ترکیبی

حدود دو سوم مدیران معتقدند پیاده‌سازی غیرابری امنیت و کارایی بهتری دارد. بر همین اساس، ۶۷٪ از سازمان‌ها برنامه دارند داده‌های آموزشی خود را به محیط‌های داخلی یا ترکیبی منتقل کنند.

حاکمیت هوش مصنوعی و شکاف اجرایی

اگرچه ۹۰٪ از مدیران اعلام می‌کنند قادر به مدیریت سیاست‌های حاکمیت AI هستند، اما چالش‌های واقعی در کنترل داده‌ها و مدل‌ها نشان می‌دهد بین اعتماد به نفس مدیران و واقعیت اجرایی فاصله وجود دارد.

دوران آزمایشی هوش مصنوعی به پایان رسیده و این فناوری اکنون بخش جدایی‌ناپذیر راهبرد کسب‌وکارهاست. سرمایه‌گذاری گسترده در AI، همراه با چالش‌هایی همچون کیفیت داده و امنیت، نیازمند مدیریت هوشمندانه و سیاست‌گذاری دقیق است.

به عنوان جامعه فناوری، باید با به اشتراک‌گذاری تجربیات، مسیر توسعه و پیاده‌سازی AI را هموارتر کنیم.
شما چه تجربه‌ای از استفاده یا پیاده‌سازی هوش مصنوعی در کسب‌وکار دارید؟ دیدگاه‌های خود را با ما در میان بگذارید.

صابر جزندری