چگونه یک استراتژی هوش مصنوعی موفق بسازیم - وبلاگ IBM

هوش مصنوعی (AI) یک نیروی دگرگون کننده است. را اتوماسیون وظایفی که به طور سنتی بر هوش انسانی تکیه می‌کردند، پیامدهای گسترده‌ای دارند، فرصت‌های جدیدی برای نوآوری ایجاد می‌کنند و کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا عملیات خود را دوباره اختراع کنند. با دادن ظرفیت رو به رشد ماشین‌ها برای یادگیری، استدلال و تصمیم‌گیری، هوش مصنوعی تقریباً بر هر صنعت، از تولید گرفته تا مهمان‌نوازی، مراقبت‌های بهداشتی و دانشگاهی تأثیر می‌گذارد. بدون استراتژی هوش مصنوعی، سازمان ها در معرض خطر از دست دادن مزایایی هستند که هوش مصنوعی می تواند ارائه دهد.

یک استراتژی هوش مصنوعی به سازمان ها کمک می کند تا با چالش های پیچیده مرتبط با پیاده سازی هوش مصنوعی مقابله کنند و اهداف آن را تعریف کنند. چه تجزیه و تحلیل داده های عمیق تر باشد، چه بهینه سازی فرآیندهای تجاری یا بهبود یافته تجربیات مشتریداشتن یک هدف و برنامه کاملاً تعریف شده تضمین می کند که پذیرش هوش مصنوعی با اهداف تجاری گسترده تر همسو می شود. این تراز برای استخراج ارزش معنادار از هوش مصنوعی و به حداکثر رساندن تأثیر آن ضروری است. یک استراتژی موفق هوش مصنوعی همچنین یک نقشه راه برای رسیدگی به چالش ها، ایجاد قابلیت های لازم و اطمینان از کاربرد استراتژیک و مسئولانه هوش مصنوعی در ساختار سازمان فراهم می کند.

سازمان‌هایی که در حال حاضر برای درک هوش مصنوعی تلاش می‌کنند و از قدرت آن استفاده می‌کنند، در آینده پیشرفت خواهند کرد. یک استراتژی قوی هوش مصنوعی این سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا پیچیدگی‌های یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی را طی کنند، به سرعت با پیشرفت‌های فناوری سازگار شوند و فرآیندها، کارایی عملیاتی و رشد کلی خود را بهینه کنند.

استراتژی هوش مصنوعی چیست؟

استراتژی هوش مصنوعی صرفاً طرحی است برای ادغام هوش مصنوعی در یک سازمان به طوری که با اهداف گسترده‌تر کسب‌وکار همسو شده و از آن پشتیبانی کند. یک استراتژی موفق هوش مصنوعی باید به عنوان یک نقشه راه برای این طرح عمل کند. بسته به اهداف سازمان، استراتژی هوش مصنوعی ممکن است مراحل استفاده مؤثر از هوش مصنوعی را برای استخراج بینش عمیق‌تر از داده‌ها، افزایش کارایی، ایجاد زنجیره تأمین یا اکوسیستم بهتر و/یا بهبود استعدادها و تجربیات مشتری ترسیم کند.

یک استراتژی هوش مصنوعی به خوبی فرموله شده باید به هدایت زیرساخت های فناوری نیز کمک کند و اطمینان حاصل کند که کسب و کار به سخت افزار، نرم افزار و سایر منابع مورد نیاز برای اجرای موثر هوش مصنوعی مجهز است. و از آنجایی که فناوری به سرعت تکامل می یابد، استراتژی باید به سازمان اجازه دهد تا با فناوری های جدید و تغییرات در صنعت سازگار شود. ملاحظات اخلاقی مانند سوگیری، شفافیت و نگرانی های نظارتی نیز باید برای حمایت از استقرار مسئولانه مورد توجه قرار گیرد.

از آنجایی که هوش مصنوعی تقریباً هر صنعت را تحت تأثیر قرار می دهد، یک استراتژی هوش مصنوعی به خوبی ساخته شده ضروری است. این می تواند به سازمان ها کمک کند تا پتانسیل خود را باز کنند، مزیت رقابتی به دست آورند و به موفقیت پایدار در عصر دیجیتال در حال تغییر دست یابند.

درباره چارچوب حاکمیت اخلاق هوش مصنوعی IBM بیشتر بخوانید

مزایای یک استراتژی موفق هوش مصنوعی

ساختن یک استراتژی هوش مصنوعی مزایای بسیاری را برای سازمان هایی که به دنبال یکپارچه سازی هوش مصنوعی هستند، ارائه می دهد. یک استراتژی هوش مصنوعی به سازمان ها اجازه می دهد تا به طور هدفمند از قابلیت های هوش مصنوعی استفاده کنند و ابتکارات هوش مصنوعی را با اهداف کلی کسب و کار هماهنگ کنند. استراتژی هوش مصنوعی قطب‌نمای کمک‌های معنادار به موفقیت سازمان می‌شود. این به ذینفعان قدرت می‌دهد تا پروژه‌هایی را انتخاب کنند که بیشترین پیشرفت را در فرآیندهای مهم مانند بهره‌وری و تصمیم‌گیری و همچنین نتیجه نهایی ارائه دهد.

به طور خاص، یک استراتژی هوش مصنوعی مراحلی را مشخص می‌کند که پروژه‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا ایده‌ها را به راه‌حل‌های تاثیرگذار تبدیل کنند. این امر همچنین از سازمان می‌خواهد که تصمیمات مهمی در مورد داده‌ها، استعدادها و فناوری اتخاذ کند: یک استراتژی خوب طراحی شده، برنامه‌ای واضح برای مدیریت، تجزیه و تحلیل و استفاده از داده‌ها برای ابتکارات هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. همچنین استعدادهایی را که سازمان برای توسعه، جذب یا حفظ با مهارت های مرتبط در علم داده نیاز دارد، تعیین می کند. یادگیری ماشین (ML) و توسعه هوش مصنوعی همچنین تهیه سخت افزار، نرم افزار و منابع محاسبات ابری لازم را برای اطمینان از اجرای موثر هوش مصنوعی هدایت می کند.

در اصل، یک استراتژی موفق هوش مصنوعی ضروری است که به عنوان پشتیبان اهداف تجاری عمل می کند، اولویت بندی را تسهیل می کند، استعدادها و انتخاب های فناوری را بهینه می کند و یکپارچگی سازمان یافته هوش مصنوعی را تضمین می کند که از موفقیت سازمانی پشتیبانی می کند.

مراحل ساخت یک استراتژی هوش مصنوعی موفق

مراحل زیر معمولا برای کمک به ایجاد یک استراتژی موثر هوش مصنوعی استفاده می شود:

فناوری را کاوش کنید

درک درستی از فناوری های مختلف هوش مصنوعی از جمله هوش مصنوعی مولد، یادگیری ماشینی (ML)، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتری و غیره. هوش مصنوعی تحقیقاتی از مواردی استفاده می کند تا بداند این فناوری ها کجا و چگونه در صنایع مربوطه به کار می روند. فهرستی از مشکلاتی که هوش مصنوعی می‌تواند به آن رسیدگی کند و مزایایی که باید به دست آورد. به بخش‌هایی که از آن استفاده می‌کنند، روش‌های آن‌ها و موانع موجود توجه کنید.

ارزیابی و کشف کنید

سازمان، اولویت ها و قابلیت های آن را بشناسید. اندازه و قدرت بخش IT را که سیستم های هوش مصنوعی را پیاده سازی و مدیریت می کند، بررسی کنید. مصاحبه با روسای بخش برای شناسایی مشکلات احتمالی که هوش مصنوعی می تواند به حل آنها کمک کند.

اهداف روشن را مشخص کنید

سازمان چه مشکلاتی را باید حل کند؟ چه معیارهایی باید بهبود یابد؟ تصور نکنید که هوش مصنوعی همیشه پاسخگو است، اهداف تجاری را انتخاب کنید که برای کسب و کار مهم هستند و هوش مصنوعی سابقه ای در پرداختن موفقیت آمیز دارد.

شرکا و فروشندگان بالقوه را شناسایی کنید

شرکت هایی را در حوزه هوش مصنوعی و ML پیدا کنید که در صنعت شما کار کرده اند. فهرستی از ابزارها، فروشندگان و مشارکت‌های بالقوه ایجاد کنید، تجربه، شهرت، قیمت‌گذاری و غیره آنها را ارزیابی کنید. خرید را بر اساس مراحل و جدول زمانی پروژه یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی اولویت‌بندی کنید.

یک نقشه راه بسازید

یک نقشه راه ایجاد کنید که موفقیت های اولیه را در اولویت قرار دهد که برای کسب و کار ارزش ایجاد می کند. پروژه ها را بر اساس نیازهای عملی شناسایی شده انتخاب کنید. ابزارها و پشتیبانی مورد نیاز را تعیین کنید و آنها را بر اساس آنچه که برای پروژه بسیار مهم است سازماندهی کنید، به ویژه:

• داده ها: با تعیین اینکه آیا داده ها یا مجموعه داده های جدید یا موجود برای تقویت موثر راه حل هوش مصنوعی مورد نیاز است، یک استراتژی داده ایجاد کنید. یک چارچوب حاکمیت داده برای مدیریت موثر داده ها ایجاد کنید.

• الگوریتم ها: الگوریتم‌ها قوانین یا دستورالعمل‌هایی هستند که ماشین‌ها را قادر به یادگیری، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری می‌کنند. یک مدل نشان دهنده آنچه توسط یک الگوریتم یادگیری ماشینی آموخته شده است. تعیین کنید که چه کسی الگوریتم ها را مستقر می کند و مدل ها را طراحی، توسعه و اعتبار سنجی می کند، زیرا برای مدیریت موثر این وظایف به تخصص نیاز است. 

• زیر ساخت: تعیین کنید که سیستم های هوش مصنوعی شما در کجا میزبانی می شوند و چگونه مقیاس بندی می شوند. در نظر بگیرید که آیا می‌توانید در زیرساخت‌های خود یا روی پلتفرم‌های شخص ثالث مستقر شوید.

• استعداد و برون سپاری: ارزیابی آمادگی و شکاف های مهارتی در سازمان برای اجرای ابتکارات هوش مصنوعی. تعیین کنید که آیا یک خط لوله استعداد برای ایفای نقش هایی مانند دانشمندان داده و توسعه دهندگان وجود دارد یا اینکه مهارت ها می توانند در داخل از طریق آموزش توسعه یابند. همچنین ارزیابی کنید که آیا وظایف خاصی مانند استقرار و عملیات باید برون سپاری شوند یا خیر.

استراتژی هوش مصنوعی را ارائه دهید

استراتژی هوش مصنوعی را به ذینفعان ارائه دهید و از همسویی آن با اهداف تجاری اطمینان حاصل کنید. دستیابی به خرید در نقشه راه پیشنهادی. مزایا، هزینه ها و نتایج مورد انتظار را به وضوح بیان کنید. تأمین بودجه لازم برای اجرای استراتژی.

آموزش را شروع کنید و یادگیری را تشویق کنید

ارتقاء مهارت های تیم های هوش مصنوعی یا استخدام افراد با تخصص مناسب هوش مصنوعی را شروع کنید. تیم ها را تشویق کنید تا در مورد پیشرفت های پیشرفته هوش مصنوعی به روز بمانند و روش های نوآورانه حل مسئله را کشف کنند.

رهنمودهای اخلاقی را تنظیم کنید

مفاهیم اخلاقی استفاده مسئولانه سازمان از هوش مصنوعی را درک کنید. به ابتکارات هوش مصنوعی اخلاقی، مدل‌های حکمرانی فراگیر و دستورالعمل‌های عملی متعهد شوید. مدل‌های هوش مصنوعی را برای سوگیری‌های بالقوه نظارت کنید و شیوه‌های انصاف و شفافیت را برای رفع نگرانی‌های اخلاقی اجرا کنید.

ارزیابی و تطبیق دهید

با پیشرفت های سریع محصولات جدید و فناوری های هوش مصنوعی همراه باشید. استراتژی هوش مصنوعی سازمان را بر اساس بینش های جدید و فرصت های در حال ظهور تطبیق دهید.

پیروی از این مراحل باعث ایجاد یک راهنمای قدرتمند برای ادغام هوش مصنوعی در سازمان می شود. این به کسب و کار اجازه می دهد تا از فرصت های موجود در دنیای پویای هوش مصنوعی استفاده بهتری داشته باشد.

موانع رایج برای ایجاد یک استراتژی هوش مصنوعی موفق

چندین مسئله می تواند مانع ایجاد و اجرای یک استراتژی موفق هوش مصنوعی شود. پتانسیل آنها برای ممانعت از فرآیند باید به موقع ارزیابی شود - و مسائل بر این اساس مورد بررسی قرار گیرد - تا به طور موثر به جلو حرکت کنند.

اطلاعات کافی نیست

واقعاً اطلاعات شما چگونه و کجاست؟ مدل های هوش مصنوعی به شدت بر مجموعه داده های قوی متکی هستند، بنابراین دسترسی ناکافی به داده های مرتبط و با کیفیت بالا می تواند استراتژی و اثربخشی برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را تضعیف کند.

فقدان دانش هوش مصنوعی

عدم آگاهی از قابلیت ها و کاربردهای بالقوه هوش مصنوعی ممکن است منجر به شک، مقاومت یا تصمیم گیری نادرست شود. این امر هر گونه ارزشی را از استراتژی حذف می کند و مانع از ادغام موفقیت آمیز هوش مصنوعی در فرآیندهای سازمان می شود.

ناهماهنگی استراتژی

اگر ابتکارات هوش مصنوعی با اهداف، اولویت ها و چشم انداز سازمان مرتبط نباشد، ممکن است منجر به بیهوده شدن تلاش ها، عدم حمایت رهبری و ناتوانی در نشان دادن ارزش معنادار شود.

کمبود استعداد

برای توسعه، پیاده سازی و مدیریت موثر ابتکارات هوش مصنوعی به افراد حرفه ای نیاز است. کمبود استعدادهای هوش مصنوعی، مانند دانشمندان داده یا کارشناسان ML، یا مقاومت کارکنان فعلی در برابر مهارت‌ها، می‌تواند بر دوام استراتژی تأثیر بگذارد.

استراتژی هوش مصنوعی و IBM

تحولات اخیر در هوش مصنوعی (AI) مقیاس و قدرت این فناوری را بر تجارت و جامعه نشان داده است. با این حال، کسب و کارها باید تعیین کنند که چگونه ساختار و حکومت می کند این سیستم‌ها با مسئولیت‌پذیری از سوگیری و خطا جلوگیری می‌کنند، زیرا مقیاس‌پذیری فناوری هوش مصنوعی می‌تواند اثرات پرهزینه‌ای برای کسب‌وکار و جامعه داشته باشد. از آنجایی که سازمان شما از مجموعه داده‌های مختلف برای اعمال یادگیری ماشین و اتوماسیون در گردش‌های کاری استفاده می‌کند، مهم است که نرده‌های محافظ مناسب برای اطمینان از کیفیت، انطباق و شفافیت داده‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی خود داشته باشید.

آی‌بی‌ام می‌تواند به شما کمک کند تا با تمرکز بر حوزه‌هایی از کسب‌وکارتان که در آن‌ها هوش مصنوعی می‌تواند فواید واقعی را به سرعت و به سرعت انجام دهد، هوش مصنوعی را وارد عمل کنید. از نظر اخلاقی. مجموعه غنی ما از محصولات هوش مصنوعی درجه تجاری و راه حل های تحلیلی برای کاهش موانع پذیرش هوش مصنوعی، ایجاد حق طراحی شده اند بنیاد داده، ضمن بهینه سازی برای نتایج و استفاده مسئولانه.

شرکت های جهانی برای سفرهای تحول هوش مصنوعی خود به IBM Consulting™ به عنوان یک شریک متکی هستند. ما به‌عنوان یک شرکت مشاوره هوش مصنوعی پیشرو، تأثیر توسعه هوش مصنوعی و فناوری‌های ابری را در تحول کسب‌وکار با کار بر روی فناوری watsonx IBM خود و اکوسیستم باز شرکا برای ارائه هر مدل هوش مصنوعی، بر روی هر ابری، با هدایت اخلاق و اعتماد، افزایش می‌دهیم. 

خدمات مشاوره هوش مصنوعی را بررسی کنید

watsonx را کاوش کنید