هوش مصنوعی و اتوماسیون | تحول کسب‌وکارها با فناوری‌های آینده

هوش مصنوعی در اتوماسیون: تأثیر فزاینده بر فرآیندهای کسب‌وکار

به گزارش کارشناس هوش مصنوعی شرکت سحاب مدیران شرکت‌های Qlik، Smartsheet و Mitel به بررسی اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی می‌پردازند و به مزایای آن در افزایش بهره‌وری و همچنین چالش‌هایی که این سیستم‌های جدید به همراه می‌آورند، اشاره می‌کنند.

هوش مصنوعی در حال نفوذ به بخش‌ها و فرآیندهای مختلف است و آن‌ها را دگرگون می‌کند. یک مثال معروف در این زمینه، ChatGPT و تأثیر آن بر تولید محتوا است. با این حال، فراتر از کاربردهای جذاب و پرسرتیتر، هوش مصنوعی تأثیر عمیقی بر اتوماسیون و استفاده از آن در صنایع مختلف گذاشته است. این فناوری کارایی را افزایش می‌دهد، هزینه‌ها را کاهش می‌دهد و برنامه‌های جدیدی را ممکن می‌سازد که نحوه عملکرد کسب‌وکارها را بازتعریف می‌کنند.

سیستم‌هایی که قبلاً تنها قادر به انجام فرآیندها به‌صورت از پیش برنامه‌ریزی‌شده و خشک بودند، اکنون می‌توانند وظایف پیچیده و مبتنی بر داده را انجام دهند؛ وظایفی که پیش از این تنها توسط اپراتورهای انسانی امکان‌پذیر بود. این تحول تأثیرات گسترده‌ای دارد، از خدمات مشتریان گرفته تا مدیریت پروژه.

این چشم‌انداز هوش مصنوعی، اگر به درستی استفاده شود، امکان‌های هیجان‌انگیزی را ارائه می‌دهد، اما با چالش‌های خاص خود نیز همراه است. بنابراین، شرکت‌هایی که به دنبال افزودن هوش مصنوعی به فرآیندهای اتوماسیون خود هستند، چگونه باید این فناوری را در کسب‌وکار خود ادغام کنند؟ در ادامه اخبار هوش مصنوعی امروز شرکت سحاب ، به بررسی این تحولات عظیم در آینده کسب و کار میپردازد.

وضعیت کنونی اتوماسیون هوش مصنوعی

نقش هوش مصنوعی در اتوماسیون به سرعت در حال گسترش است، چرا که کسب‌وکارها پتانسیل افزایش کارایی و بهره‌وری را در این فناوری می‌بینند.

طبق بررسی های کارشناس شرکت سحاب اورمیلا کوکرجا، مدیر محصولات در Smartsheet، توضیح می‌دهد که چگونه ما در حال تجربه یک «لحظه مهم برای اتوماسیون در صنعت خود هستیم، چرا که ابزارها و فناوری‌های هوش مصنوعی generative به سرعت در حال پیشرفت هستند.»

او می‌گوید: «اتوماسیون به خودی خود چیز جدیدی نیست، اما با کمک هوش مصنوعی، ساخت فرآیندهای اتوماسیون به سطح جدیدی ارتقا یافته است. هوش مصنوعی با افزودن هوشمندی به وظایف و فرآیندها، آن‌ها را بهبود بخشیده است.»

به عنوان مثال، Smartsheet از هوش مصنوعی برای ساده‌سازی وظایف تکراری مانند دسته‌بندی درخواست‌های ویژگی‌های جدید استفاده می‌کند. این کار باعث کاهش مداخله دستی و افزایش کارایی کلی می‌شود.

حرکت به سمت اتوماسیون این فرآیندهای تکراری، بخش‌هایی مانند منابع انسانی و مدیریت محصول را که نیازمند دقت بالا هستند، متحول کرده است. این تحول با تسریع انجام وظایف و کاهش خطاها همراه است.

ادغام هوش مصنوعی در اتوماسیون به این معناست که کسب‌وکارها می‌توانند از قدرت پیش‌بینی و انعطاف‌پذیری آن استفاده کنند.

نیک مگنوسون، رئیس بخش هوش مصنوعی در Qlik، تأکید می‌کند که بسیاری از سازمان‌ها «تحت فشار هستند تا هوش مصنوعی را در فرآیندهای خود بگنجانند»، چرا که اتوماسیون اکنون در صنایعی مانند بهداشت و درمان، تولید و فروش نقش محوری دارد.

او توضیح می‌دهد: «فضای کنونی مملو از امید، شک‌و‌تردید و انتظارات بالا است. این فناوری به طور اساسی نحوه استفاده کسب‌وکارها از فناوری را تغییر داده است.»

اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی به بهینه‌سازی گردش کار انسانی کمک می‌کند و از تصمیم‌هایی پشتیبانی می‌کند که بهره‌وری را افزایش داده و هزینه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهند.

این تغییر نه تنها سرعت فرآیندهای کسب‌وکار را افزایش می‌دهد، بلکه رویکردی تحول‌آفرین را ایجاد می‌کند که عملیات روزمره را به ابتکارات استراتژیک تبدیل می‌کند. این امر با اهداف کسب‌وکار برای چابکی و مقیاس‌پذیری همسو است.

اتوماسیون هوش مصنوعی در حوزه‌هایی مانند ارتباطات، به ویژه در صنایعی مانند بهداشت و درمان و مالی، ارزش خود را به اثبات رسانده است.

لوئیز دومینگوس، مدیر فناوری در Mitel، تأکید می‌کند که ابزارهای اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی، مانند دستیارهای هوشمند و خدمات رونویسی بلادرنگ، «خدمات سریع، کارآمد و دقیق از نظر محتوایی را به مشتریان ارائه می‌دهند.»

او می‌گوید: «ابزارهای اتوماسیون هوش مصنوعی شامل دستیارهای هوشمند چت‌بات‌ها و گفتارمحور، تشخیص خودکار گفتار (ASR)، تبدیل متن به گفتار (TTS)، رونویسی بلادرنگ، خلاصه‌سازی، تحلیل احساسات و نمایندگان مجازی مراکز تماس هستند.»

استفاده از هوش مصنوعی در اتوماسیون، امکان‌های جدیدی را ایجاد کرده است. این فناوری پاسخ‌های سریع‌تر، تعاملات شخصی‌شده و گردش کارهای ساده‌تر را ممکن می‌سازد که تجربه کاربری را بهبود بخشیده و هزینه‌های عملیاتی را بهینه می‌کند.

چالش‌های موجود در پذیرش هوش مصنوعی

با وجود مزایای فراوان، مسیر ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای اتوماسیون با چالش‌های خاصی همراه است، به‌ویژه در زمینه کیفیت داده‌ها، حکمرانی داده‌ها و ایجاد اعتماد.

کیفیت داده‌ها یک عامل کلیدی است، زیرا داده‌ها سوختی هستند که فرآیند اتوماسیون را تغذیه می‌کنند. با این حال، جمع‌آوری حجم بالایی از داده‌ها به‌صورت تمیز و ساختاریافته، خود یک چالش بزرگ است (کاری که به طور طعنه‌آمیز، اتوماسیون می‌تواند در آن کمک کند).

نیک مگنوسون اشاره می‌کند که «اتوماسیون بر پایه داده‌های بی‌کیفیت و بدون حکمرانی مناسب، یک پیشنهاد غیرعملی است.» او تأکید می‌کند که مدیریت ضعیف داده‌ها می‌تواند پروژه‌های هوش مصنوعی را متوقف کند.

او می‌گوید: «موارد استفاده با پیامدهای بالا و اعتماد پایین، قطعاً زمینۀ ایده‌آلی برای آزمایش اتوماسیون در هوش مصنوعی نیستند. در مقابل، موارد استفاده با اعتماد بالا و تکرارپذیری زیاد، موقعیت بهتری برای بهره‌مندی از فرآیندهای اتوماسیون دارند.»

در بخش‌هایی مانند تولید و مالی، که ریسک‌ها بالاست، شرکت‌ها باید پیش از پیاده‌سازی هوش مصنوعی در اتوماسیون، از استحکام زیرساخت داده‌های خود اطمینان حاصل کنند.

همچنین، رعایت مسائل اخلاقی و مقررات، پذیرش هوش مصنوعی در اتوماسیون را پیچیده‌تر می‌کند، به‌ویژه در بخش‌هایی که با داده‌های حساس سروکار دارند.

اورمیلا کوکرجا یکی از راه‌های مقابله با این چالش‌های اخلاقی و ایجاد اعتماد را اینگونه بیان می‌کند: «چالش‌های این حوزه شامل ایجاد اعتماد به نتایج هوش مصنوعی، درک حوزه‌هایی که هنوز به حضور انسان نیاز است و ارزیابی هزینه‌ها و قابلیت‌های در حال تکامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) است. توضیح و درک نتایج هوش مصنوعی، همراه با توانایی حکمرانی و نظارت بر اجرای آن، می‌تواند به ایجاد اعتماد کمک شایانی کند.»

اعتماد به اتوماسیون هوش مصنوعی برای پذیرش آن ضروری است و شفافیت نقش کلیدی در توانایی سازمان‌ها برای اتکا به این سیستم‌ها دارد. علاوه بر این، حکمرانی داده‌ها و ملاحظات هزینه‌ای همچنان از اهمیت بالایی برخوردارند، زیرا کسب‌وکارها باید مزایای هوش مصنوعی را در مقابل نیازهای منابعی و جریمه‌های احتمالی ناشی از عدم رعایت مقررات بسنجند.

لوئیز دومینگوس اشاره می‌کند که این کار چالش‌برانگیز است، زیرا بسیاری از شرکت‌ها در محیط‌های ترکیبی (هیبرید) فعالیت می‌کنند. این موضوع باعث ایجاد مشکلات سازگاری به دلیل ترکیب برنامه‌های مبتنی بر محل، ابر خصوصی و ابر عمومی می‌شود.

او توضیح می‌دهد: «سازمان‌ها باید نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها و هوش مصنوعی را مدیریت کنند. مقرراتی مانند GDPR و قانون هوش مصنوعی در اتحادیه اروپا و قانون حفظ حریم خصوصی مصرف‌کنندگان کالیفرنیا (CCPA) در ایالات متحده، مدیریت داده‌ها را به یک موضوع انطباقی تبدیل کرده‌اند.»

با افزایش نقش هوش مصنوعی در اتوماسیون، سازمان‌ها باید این پیچیدگی‌های مقرراتی را مدیریت کنند و اطمینان حاصل کنند که استانداردهای اخلاقی و حفاظت از داده‌ها در تمام فرآیندهای اتوماسیون رعایت می‌شود.

حرکت به سمت اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در اتوماسیون واضح است. اما آنچه هنوز مشخص نشده، شکل نهایی این ادغام است.

با پیشرفت‌های اخیر در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، اورمیلا کوکرجا پیش‌بینی می‌کند که اتوماسیون به سمت بهینه‌سازی برای «تجربه‌های با کیفیت‌تر» حرکت خواهد کرد. این تحول تعاملات شخصی‌تر و مرتبط‌تری را برای کاربران فراهم می‌کند.

این تکامل نه تنها به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد وظایف خودکار را انجام دهد، بلکه پیشنهادهایی برای بهینه‌سازی گردش کار ارائه می‌دهد که بهره‌وری را بیشتر افزایش می‌دهد. کسب‌وکارهای کوچک به‌ویژه از این پیشرفت‌ها سود خواهند برد، زیرا بدون نیاز به مداخله متخصصان، به ابزارهای پیشرفته اتوماسیون دسترسی پیدا می‌کنند.

علاوه بر کیفیت، مفهوم «انسان در حلقه» (Human-in-the-Loop) نیز نقش برجسته‌ای در آینده اتوماسیون خواهد داشت. نیک مگنوسون بر اهمیت حضور نقاط تماس انسانی در فرآیندهای هوش مصنوعی تأکید می‌کند و اشاره می‌کند که سازمان‌ها به گردش کارهای «پلکانی» نیاز دارند که به انسان‌ها امکان نظارت و تنظیم سیستم‌های خودکار را بدهد.

این رویکرد هم‌اکنون در کاربردهای نوظهور هوش مصنوعی عاملی (Agentic AI) مشهود است که امکان سازگاری و تنظیم بلادرنگ در پاسخ به چالش‌های پیچیده کسب‌وکار را فراهم می‌کند.

لوئیز دومینگوس نیز برای آماده‌سازی سازمان‌ها در مواجهه با آینده هوش مصنوعی در اتوماسیون، توصیه می‌کند که سازمان‌ها «یک استراتژی هوش مصنوعی واضح توسعه دهند» و «بر فناوری‌های اثبات‌شده تمرکز کنند» تا پذیرش موفق‌آمیز هوش مصنوعی را ممکن سازند.

این رویکرد شامل راه‌اندازی برنامه‌های آزمایشی و آموزش کارکنان برای کار مؤثر با ابزارهای هوش مصنوعی است. با ایجاد یک پایه محکم برای اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند ریسک‌های مرتبط با پیاده‌سازی سریع را کاهش دهند و در عین حال، حمایت کارکنان و اعتماد کاربران را جلب کنند.

اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی به تدریج به بخشی جدایی‌ناپذیر از عملیات کسب‌وکارها تبدیل می‌شود و به آن‌ها امکان می‌دهد عملیات خود را بهبود بخشند و منابع را برای تمرکز بر خدمات ارزش‌افزوده بیشتر آزاد کنند.

همسو کردن نحوه پیاده‌سازی آن با یک استراتژی واضح، به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا از تمام پتانسیل آن بهره‌برداری کنند و در عین حال، فرهنگ اعتماد و انعطاف‌پذیری را تقویت نمایند.

همچنین می توانید GT-BE19000AI انقلابی در دنیای روترهای گیمینگ با هوش مصنوعی و Wi-Fi 7! را مطالعه کنید

هوش مصنوعی و اتوماسیون: آینده‌ای پر از فرصت‌ها و چالش‌ها

هوش مصنوعی در حال تغییر بازی اتوماسیون است و فرصت‌های بی‌سابقه‌ای را برای کسب‌وکارها در سراسر صنایع ایجاد کرده است. از افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها تا ارائه تجربه‌های شخصی‌شده به مشتریان، هوش مصنوعی به یک نیروی محرکه قدرتمند تبدیل شده است. با این حال، این مسیر بدون چالش نیست. کیفیت داده‌ها، حکمرانی، رعایت مقررات و ایجاد اعتماد از جمله موانعی هستند که سازمان‌ها باید برای موفقیت در این زمینه بر آن‌ها غلبه کنند.

آینده اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی، ترکیبی از هوشمندی ماشین‌ها و حضور انسان‌ها خواهد بود. رویکرد «انسان در حلقه» و توسعه استراتژی‌های هوش مصنوعی اثبات‌شده، کلید موفقیت در این مسیر هستند. سازمان‌هایی که بتوانند این فناوری را به درستی ادغام کنند، نه تنها عملیات خود را بهینه می‌کنند، بلکه به رهبرانی پیشرو در عصر دیجیتال تبدیل خواهند شد.

با حرکت به سمت آینده‌ای هوشمند، هوش مصنوعی و اتوماسیون نه تنها ابزارهایی برای بهبود فرآیندها هستند، بلکه فرصتی برای بازتعریف نحوه کار و تعامل کسب‌وکارها با دنیای اطرافشان محسوب می‌شوند. آماده‌اید این تحول را آغاز کنید؟

برای مطالعه بیشتر به aimagazine مراجعه بفرمایید