ورود به عصر جدید هوش مصنوعی: چالش‌ها و استراتژی‌های موفقیت
در آستانه دو دهه از برگزاری رویداد VB Transform، این کنفرانس به محوریت گردهمایی رهبران صنعتی در زمینه استراتژی‌های واقعی هوش مصنوعی تبدیل شده است. سه سال پس از معرفی ChatGPT، اکثر شرکت‌ها هنوز در فاز آزمایشی ماندگار شده‌اند و تنها تعداد محدودی از شرکت‌های بزرگ توانسته‌اند به موفقیت‌های قابل توجهی دست یابند.
بر اساس گفته‌های مقامات و تحلیل‌های صورت گرفته، شرکت‌هایی مانند والمارت، JPMorgan Chase، نوآرتیس و جنرال الکتریک نمونه‌هایی از سازمان‌هایی هستند که هوش مصنوعی را از مرحله آزمایشی به سیستم‌های کاربردی با بازگشت سرمایه قابل توجه منتقل کرده‌اند. این موفقیت‌ها تصادفی نیستند؛ آن‌ها ناشی از مدل‌های حکمرانی موثر، استراتژی‌های بودجه‌ریزی منضبط و تغییرات فرهنگی بنیادینی هستند که رویکرد سازمان‌ها را در پیاده‌سازی هوش مصنوعی دگرگون کرده‌اند.
چالش‌های موجود در هوش مصنوعی
آمارهای موجود نشان می‌دهد که ۸۵٪ از پروژه‌های هوش مصنوعی هرگز به مرحله تولید نمی‌رسند و از میان آن‌ها، کمتر از نصف توانسته‌اند ارزش قابل توجهی برای کسب‌وکار ایجاد کنند. مشکل اصلی در اینجا فنی نیست، بلکه سازمانی است. بسیاری از شرکت‌ها هوش مصنوعی را به عنوان یک آزمایش علمی در نظر می‌گیرند تا یک قابلیت تجاری.
رویکردهای موفق در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
موفق‌ترین شرکت‌ها، AI را مانند یک سرمایه‌گذاری تجاری جدی می‌گیرند و با تمرکز بر حل مشکلات خاص کسب‌وکار، اقدام به پیاده‌سازی آن می‌کنند. Walmart با تعیین اهداف روشن برای پروژه‌های هوش مصنوعی، از جمله بهبود تجربه مشتری و افزایش کارایی عملیاتی، بر این واقعیت تأکید می‌کند که هر پروژه باید به یک مشکل واقعی مرتبط باشد.
ایجاد زیرساخت‌های مرکزی برای هوش مصنوعی
ایجاد پلتفرم‌های مرکزی مانند “Element” در والمارت، نمونه‌ای از ایجاد زیرساخت مناسب برای پیاده‌سازی سریع و مؤثر هوش مصنوعی است. این پلتفرم، زیرساخت‌های یادگیری ماشین را با تضمین‌های حقوقی و اخلاقی ترکیب می‌کند و اجازه می‌دهد تیم‌ها به سرعت قابلیت‌های جدیدی را به سیستم اضافه کنند.
سرمایه‌گذاری در منابع انسانی و پایش مستمر
سرمایه‌گذاری در آموزش و ارتقاء مهارت‌های کارکنان برای موفقیت در هوش مصنوعی ضروری است. JPMorgan Chase با افزایش ساعت‌های آموزشی کارکنان خود، به ویژه در زمینه مهارت‌های هوش مصنوعی، به این نکته توجه ویژه‌ای داشته است. همچنین، پایش مستمر عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی و واکنش به تغییرات بازار به شرکت‌ها در مدیریت ریسک و حفظ کارایی کمک می‌کند.
نتیجه‌گیری
به نظر می‌رسد که موفقیت در پیاده‌سازی هوش مصنوعی به توانایی سازمان‌ها در مدیریت تغییرات ساختاری و فرهنگی بستگی دارد. تجارب پیرامون چگونگی گذار از مرحله آزمایشی به عملیات کامل، می‌تواند راهنمایی عملی برای دیگر سازمان‌ها ارائه دهد که قصد دارند از مزایای هوش مصنوعی بهره‌مند شوند.
در دنیای سریع تغییر امروز، سازمان‌هایی که در پیاده‌سازی هوش مصنوعی غفلت کنند، ممکن است با رقبا که این مسیر را طی کرده‌اند، عقب بمانند.