مرز بعدی هوش مصنوعی کجاست؟

صنایع و سازمان‌ها به سرعت در حال انطباق با هوش مصنوعی هستند و اغلب تمرکز بر این است که چه وظایف یا فرایندهایی می‌توانند با AI بهبود یابند؟

به گزارش تک‌ناک، این رویکرد ممکن است باعث دیدگاهی محدود شود. هوش مصنوعی تنها برای بهبود جزئیات کوچک نیست، بلکه قرار است چشم‌انداز کلی کسب‌وکار را تغییر دهد و تأثیری عمیق بر نیروی کار در تمام سطوح داشته باشد.

در راستای آماده‌سازی سازمان خود برای آینده‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی، آشنایی با روندهای جدید و چالش‌های ممکن ضروری است.

اگرچه این یک تمرین مولد و ضروری می‌باشد، اما خطر از دست دادن جنگل را برای درختان به همراه دارد.

هوش مصنوعی نه تنها به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا پیشرفت‌های کوچک و گسسته‌ای داشته باشند، بلکه چشم‌انداز کلی کسب‌وکار را نیز به گونه‌ای تغییر می‌دهد که بر تمام افراد در نیروی کار از بالا به پایین تأثیر بگذارد.

آماده‌سازی سازمان و تیم شما برای آینده‌ای با این حوزه، مستلزم دانستن قابلیت‌های جدید و چالش‌های احتمالی در شرف رخ دادن است.

اعضای شورای فناوری فوربس در مورد برخی از روندهای هوش مصنوعی صحبت می‌کنند.

آنها اعتقاد دارد که این موضوع تأثیر قابل توجهی بر عملیات و رشد کسب‌وکار خواهد داشت.

فهرست مطالب

حوزه‌های منابع دیجیتال

سازمان‌ها مانند حوزه‌های منابع انسانی سنتی، حوزه‌های منابع دیجیتال را اضافه خواهند کرد.

آنها با هوش مصنوعی و سایر منابع دیجیتال به عنوان بخش‌های رقابتی و مهم پایگاه کارکنان رفتار می‌کنند.

یادگیری همکاری با ابزارهای هوش مصنوعی بسیار مهم است، چرا که چشم‌انداز شیوه جذب و نگهداری افراد را تغییر خواهد داد.

استراتژی Person Plus AI

یک مرز قابل توجه هوش مصنوعی، استراتژی Person Plus AI است، که به جای جایگزینی آنها، بر تقویت توانایی‌های انسانی تمرکز دارد.

این رویکرد، که موفقیت‌آمیزتر از اتوماسیون خالص به اثبات رسیده است، به عنوان یک مولد نیرو برای خدمات انسان محور عمل می‌کند.

شرکت‌ها باید یک طرز فکر، رشد را اتخاذ کنند و بر هوش مصنوعی نه تنها برای کاهش هزینه‌ها، بلکه برای تقویت پتانسیل انسانی تمرکز داشته باشند.

این موضوع رشد پایدار کسب‌وکار را تضمین خواهد کرد.

تطبیق مدل هوش مصنوعی متمرکز بر هدف

بازگشت سرمایه واقعی تنها زمانی با هوش مصنوعی به دست می‌آید که شرکت‌ها از راه‌حل‌ها و شرکایی استفاده کنند که بهترین مدل‌های این حوزه را با موارد استفاده خاص هماهنگ نمایند و مطابقت دهند.

در همین راستا هدف، هزینه، نیازهای محاسباتی و اثربخشی را باید ارزیابی کنند.

شرکت‌ها باید به دنبال فناوری‌هایی باشند که چابکی هوش مصنوعی را در انتخاب مدل ارائه می‌دهند.

این موضوع به آنها این امکان را می‌دهد تا به راحتی به سمت راه‌حل‌های مدل‌های نوظهور یا با عملکرد بهتر حرکت کنند.

ادغام MLOps و LLMOps در مهندسی پلتفرم

ادغام عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و عملیات مدل زبان بزرگ (LLMOps) در شیوه‌های مهندسی پلتفرم، چرخه‌های توسعه هوش مصنوعی را تسریع می‌کند.

همچنین اثربخشی برنامه‌ها و کیفیت نرم‌افزار را افزایش می‌دهد و بهره‌وری توسعه‌دهنده را بهبود می‌بخشد.

تمام این موارد در گروی کنترل هزینه‌ها می‌باشد.

شرکت‌ها باید با نقشه‌برداری از گردش‌های کاری بهینه‌شده و استفاده از نرم‌افزاری که از توسعه سریع مدل‌های زبان بزرگ و استقرار بی‌وقفه با نرده‌های محافظ داخلی پشتیبانی می‌کند، مهیا شوند.

امنیت سایبری

هوش مصنوعی تعبیه شده در سخت‌افزار دستگاه‌های سازمانی، امنیت سایبری واقعی را با طراحی فعال می‌کند.

این مدل‌ها که در محیط تعریف‌شده سخت‌افزار عمل می‌کند، به این معنی است که می‌توانیم موضع خود را از واکنشی به پیشگیرانه تغییر دهیم.

همچنین در نظارت و پاسخ خود خودمختار شویم و حتی حملات روزانه سایبری را شناسایی کنیم.

پذیرش این رویکرد جدید فشار را بر تیم‌های فناوری اطلاعات و صاحبان مشاغل کاهش می‌دهد.

اتوماسیون کارهای تکراری

اتوماسیون کارهای تکراری، در شرکت‌ها اندازه تیم را تغییر می‌دهد و تمرکز را از جمع‌آوری اطلاعات به استفاده مستقیم از اطلاعات تبدیل می‌کند.

همچنین شرکت‌ها باید راه‌حل‌های اصلی داده و استراتژی‌های هدفمند را برای ایجاد هویت کسب‌وکار، مدیریت نهادها و حفظ انطباق با مقررات اجرا کنند.

تمام این موارد برای بهبود عملکرد و تحول دیجیتال بسیار اهمیت دارند.

تعامل بیش از حد مشتری و کارمند

شخصی‌سازی بیش از حد، شیوه تعامل شرکت‌ها با مشتریان و کارکنان خود را تغییر خواهد داد.

با استفاده از هوش مصنوعی مولد، شرکت‌ها می‌توانند محرک‌های احساسات را شناسایی و جهت‌گیری‌های انسانی را حذف کنند.

با این کار درک روشن و دقیقی از احساسات کارکنان به دست می‌آورند.

برای درک کامل پتانسیل، شرکت‌ها باید به اداره داده‌ها بپردازند، اعتماد ایجاد کنند و دسترسی به داده‌های شخصی را به دقت مدیریت نمایند.

افزایش استفاده از ML برای تصمیم‌گیری

در حالی که تاکنون بیشتر تمرکز بر GenAI بوده است، فناوری‌های پیشرفته یادگیری ماشینی به متخصصان کسب‌وکار قدرت‌های فوق‌العاده رشد می‌دهد.

چه در مورد نقشه‌های راه محصول باشد و چه در مورد محل صرف هزینه‌های بازاریابی، بینش‌های مدل‌سازی شده قابل اعتماد، تردید و تجزیه و تحلیل داده‌های زمان‌بر را از بین می‌برد تا تصمیمات تجاری سریع و مطمئن را امکان‌پذیر سازد.

تمرکز بر دسترسی هوش مصنوعی

از آنجایی که مدل‌های AI برای افزایش نیروی کار پیاده‌سازی می‌شوند، اطمینان از اینکه فناوری و پیاده‌سازی آن با قانون آمریکایی‌های دارای معلولیت مطابقت دارد، ضروری است.

این موضوع به یک شرکت این توانایی را می‌دهد که به‌ عنوان مشتریان وفادار (و به روش‌های جدید) با 1.2 میلیارد نفر معلول، تعامل بهتری داشته باشد.

همچنین باعث افزایش اشتغال افراد در جامعه معلولان نیز می‌شود، چرا که مدل‌های AI راه‌های متنوع و نوآورانه‌ای را در انجام کارها پیش می‌گیرند.

تجربیات ساخته شده توسط کاربر

مدل‌های AI کاربران را قادر می‌سازد تا تجربیات کاربری خود را شخصی‌سازی کنند.

علاوه بر این، عوامل هوش مصنوعی به کاربر برنامه اجازه می‌دهد تا سناریوهای اقدام خود را بر اساس اقدامات متعددی که برای رفع نیازهای خود انجام می‌دهد، بسازد.

عوامل تخصصی هوش مصنوعی

عوامل هوش مصنوعی تعداد روزافزونی از کارهای تکراری را خودکار انجام می‌دهند، به ویژه کارهایی که شامل خواندن و نوشتن هستند.

عواملی که در محصولات و ارزش‌های یک شرکت تخصص دارند، خروجی سازمان را چند برابر می کنند.

تهیه داده‌هایی که می‌توانند برای آموزش و آزمایش این عوامل استفاده شوند، مهم است.

تمام تصمیمات را مستند کنید و تا حد امکان از اطلاعات مکتوب به اطلاعات الکترونیکی تغییر رویه دهید.

توسعه برنامه‌های AI با ذهنیت محصول محور

یک ترند کلیدی در مدل‌های AI که به طور قابل توجهی بر رشد کسب‌وکار تأثیر می‌گذارد، توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی با ذهنیت محصول محور است.

شرکت‌ها باید برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در دنیای واقعی را اولویت‌بندی کنند.

آنها باید به تکرار سریع، نیازهای کاربر نهایی و استفاده از پلتفرم‌هایی که ساخت، آزمایش و استقرار را خودکار می‌کنند، تمرکز داشته باشند.

این رویکرد برنامه‌های کاربردی و آماده تولید مدل‌های AI را تضمین می‌کند، که به طور مداوم بهبود می‌یابند.

استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد درآمد

تلاقی درآمدزایی با هوش مصنوعی، فرصت رهبری مادام‌العمر را به CIOها می‌دهد.

CIOهایی که دارای فردی هستند که هوش مصنوعی را در سراسر شرکت رهبری می کند، در موقعیت بسیار خوبی قرار دارند.

افرادی که این کار را نمی‌کنند باید ایجاد آن موقعیت را در اولویت قرار دهند.

در این میان، یک CIO کارهای زیادی برای رهبری شرکت در طول این تحول دارد، که از جمله آن تشکیل شورای مدل‌های AI ویژه درآمد است.

تمرکز بر کیفیت و مدیریت داده‌ها

کیفیت و بلوغ داده‌ها در حال رواج هستند. سیستم‌های AI برای آموزش و اعتبارسنجی به شدت به داده‌های با کیفیت بالا متکی می‌باشند.

با پیشرفت فناوری AI، تقاضا برای مجموعه داده‌های قوی، جامع و تمیز افزایش می‌یابد.

در راستای آماده‌سازی، کسب‌وکارها باید شیوه‌های مدیریت داده خود را توسعه دهند، روی مدیریت داده سرمایه‌گذاری کنند و اطمینان حاصل نمایند که زیرساختی برای جمع‌آوری، ذخیره و پردازش کارآمد داده‌ها دارند.

کمک هوش مصنوعی برای کارگران خط مقدم

هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری کمکی برای کارگران خط مقدم تأثیر زیادی بر بهره‌وری نیروی کار، به ویژه در تولید خواهد داشت.

مدل‌های AI مولد با عملکرد به عنوان دستیار می‌تواند ناکارآمدی‌های فرایند تولید را شناسایی و در چند ثانیه راه‌حل‌هایی را پیشنهاد کند.

همچنین می‌تواند مهارت‌های کارگران را با راهنمایی در زمان حال از طریق دستگاه‌های دیجیتال افزایش دهد.

همان‌گونه که هوش مصنوعی تکامل می‌یابد، مزایای بهره‌وری آن به تسریع رشد کسب‌وکار کمک می‌کند.

معماری عاملی

معماری عاملی ما را از برنامه‌های بسته‌بندی GPT به برنامه‌های AI یکپارچه و عمودی سوق می‌دهد.

پیشرفت LLMهای با منبع آزاد، مانند Llama، موانع ورود را کاهش می‌دهد و برای بسیاری از سازمان‌ها ادغام هوش مصنوعی مولد در برنامه‌ها و گردش کار آنها مقرون‌به‌صرفه می‌شود.

مدل‌های هوش مصنوعی شناختی

مدل‌های هوش مصنوعی ضبط شناختی، تأثیر زیادی بر مشاغلی خواهد داشت که دارای گردش مالی بالا و نیروی کار سالمند هستند.

روش‌های انتقال دانش از زمانی که ما از سیستم مربی-محافظ دور شده‌ایم، شکست خورده‌اند.

هوش مصنوعی با به دست آوردن تمام آن دانش تخصصی و ایجاد منبعی از واقعیت برای هر فرایند، رویه و سیستمی که هر فردی در یک کسب‌وکار ممکن است نیاز به دانستن (و یادگیری سریع) داشته باشد، تأثیر زیادی خواهد داشت.

سرمایه‌گذاری AI برای رشد داخلی و خارجی

مناسب‌سازی سرمایه‌گذاری‌های مدل‌های AI برای تقویت رشد کسب‌وکار داخلی و خارجی ضروری است.

امروزه این سرمایه‌گذاری‌ها بر پتانسیل بهبود کارایی و بهره‌وری در آینده متمرکز شده است.

گرایش رو به رشد تبدیل این پیشرفت‌ها به خدماتی است که می‌تواند رشد طبیعی را پیش ببرد و محصولات و خدمات جدیدی را برای شرکت و هم برای بازار او معرفی کند.