هوش مصنوعی به‌سرعت در حال تحول دنیای کسب‌وکارها است، اما همه سازمان‌ها به یک اندازه از این فناوری بهره نمی‌برند. طبق بررسی های کارشناس سحاب گزارش جدید IBM به بررسی تفاوت‌های کلیدی بین رهبرانی که توانسته‌اند هوش مصنوعی را به‌صورت موفق در کسب‌وکار خود پیاده کنند و تازه‌کارهایی که هنوز در ابتدای مسیر هستند، پرداخته است. در این مقاله کارشناس شرکت سحاب به جزئیات یافته‌های این گزارش و دلایل موفقیت رهبران هوش مصنوعی می‌پردازد.
یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی: یک چالش جهانی
اگرچه ابزارهای هوش مصنوعی مانند مدل‌های زبانی بزرگ و سیستم‌های پیشرفته یادگیری ماشین امروز بیش از هر زمان دیگری در دسترس هستند، اما کارشناسان شرکت سحاب بر این باورند که بسیاری از شرکت‌ها هنوز نتوانسته‌اند این فناوری را به‌طور مؤثر در عملیات خود پیاده‌سازی کنند. طبق گزارش IBM، تنها ۱۵ درصد از شرکت‌ها توانسته‌اند هوش مصنوعی را به‌صورت کامل در فرآیندهای کاری خود ادغام کنند.
بیشتر سازمان‌ها همچنان در مرحله آزمایش هستند و نمی‌توانند تلاش‌های هوش مصنوعی خود را از پروژه‌های محدود فراتر ببرند. این مسئله نشان‌دهنده شکاف عمیقی است که بین رهبران و تازه‌کارها در حوزه پذیرش هوش مصنوعی وجود دارد.
عوامل کلیدی موفقیت رهبران هوش مصنوعی
سرمایه‌گذاری و استراتژی مناسب
مطالعه IBM که بر پایه نظرسنجی از ۲,۰۰۰ شرکت بزرگ در ایالات متحده، بریتانیا، ژاپن و دیگر اقتصادهای بزرگ انجام شده است، نشان می‌دهد که موفقیت در پذیرش هوش مصنوعی فقط به دسترسی به فناوری وابسته نیست. رهبران هوش مصنوعی ۷۱ درصد بیشتر از تازه‌کارها در سرمایه‌گذاری‌های تهاجمی در این حوزه فعال هستند.
به گفته شوبهیت وارشنی، رهبر هوش مصنوعی در IBM Consulting، دوسوم از رهبران گزارش داده‌اند که هوش مصنوعی موجب بهبود ۲۵ درصدی یا بیشتر در رشد درآمد آن‌ها شده است. درحالی‌که تنها ۱۹ درصد از تازه‌کارها توانسته‌اند به چنین موفقیتی دست یابند.
هماهنگی بین مدیران اجرایی و تیم فناوری
رهبران هوش مصنوعی به‌طور قابل‌توجهی در هماهنگی اهداف خود موفق‌تر هستند. ۷۲ درصد از رهبران اعلام کرده‌اند که بین مدیران اجرایی و تیم فناوری اطلاعات در تعیین اهداف بلوغ هوش مصنوعی هماهنگی وجود دارد. در مقابل، این رقم برای تازه‌کارها تنها ۳۶ درصد است.
نقشه راه برای یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی
رهبران هوش مصنوعی نه‌تنها در استراتژی و سرمایه‌گذاری، بلکه در طراحی یک نقشه راه ساختاریافته نیز برتری دارند. این نقشه راه شامل چهار حوزه اصلی است:
- سیستم‌های تجربه مشتری: بهبود تعامل با مشتریان از طریق هوش مصنوعی
- خودکارسازی فناوری اطلاعات: کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی
- دستیارهای مجازی: ارائه خدمات سریع‌تر و دقیق‌تر
- امنیت سایبری: مقابله با تهدیدات پیچیده‌تر
این شرکت‌ها با تمرکز بر این حوزه‌ها و ایجاد زیرساخت‌های قوی، موفق به استفاده مؤثر از هوش مصنوعی شده‌اند.
همچنین می توانید کوکاکولا و تحول دیجیتال | کریسمس با طعم هوش مصنوعی را مطالعه کنید
تمایز از طریق سفارشی‌سازی
رهبران هوش مصنوعی تمایل بیشتری به ایجاد راه‌حل‌های سفارشی دارند. ۶۱ درصد از این شرکت‌ها از APIها برای توسعه راه‌حل‌های اختصاصی استفاده می‌کنند، در حالی که این رقم در میان تازه‌کارها تنها ۲۸ درصد است.
همچنین، رهبران در مدیریت داده‌ها بسیار توانمندتر عمل می‌کنند. ۶۱ درصد از آن‌ها به توانایی خود در مدیریت داده‌های موردنیاز برای پروژه‌های هوش مصنوعی اطمینان دارند، درحالی‌که این رقم در تازه‌کارها تنها ۱۱ درصد است.
چگونه به یک رهبر هوش مصنوعی تبدیل شویم؟
موفقیت در پذیرش هوش مصنوعی نیازمند دوراندیشی، سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های مناسب و حاکمیت داده‌ای قوی است. به گفته دکتر استفان بلوهدورن، رهبران هوش مصنوعی به‌جای استفاده از راه‌حل‌های آماده، بر نوآوری‌های سفارشی تمرکز دارند.
IBM تأکید می‌کند که شرکت‌ها باید از موفقیت رهبران هوش مصنوعی بیاموزند و با یک چشم‌انداز روشن و نقشه راه مشخص به پیشبرد پروژه‌های خود بپردازند.
درس‌هایی از رهبران هوش مصنوعی
گزارش IBM نشان می‌دهد که شکاف بین رهبران و تازه‌کارها در پذیرش هوش مصنوعی به دلیل تفاوت در استراتژی، سرمایه‌گذاری، و مدیریت داده‌ها است. رهبران هوش مصنوعی نه‌تنها در بهبود قابلیت‌های فنی و بهره‌وری داده‌ها موفق هستند، بلکه از طریق نوآوری و سفارشی‌سازی راه‌حل‌ها، مسیر موفقیت را برای دیگران مشخص کرده‌اند.
سازمان‌هایی که هنوز در مراحل اولیه پذیرش هوش مصنوعی هستند، می‌توانند از تجربیات رهبران برای پیشرفت در این مسیر استفاده کنند و با ایجاد زیرساخت‌های قوی و تعهد به نوآوری، به بهره‌برداری کامل از مزایای این فناوری دست یابند.
برای اطلاعات بیشتر به aimagazine مراجعه بفرمایید