فرصت‌ها و راهبردهای هوش مصنوعی در کسب و کار تا سال ۲۰۲۵
تحولات اخیر در زمینه هوش مصنوعی، مانند سرمایه‌گذاری‌ها، معرفی‌ها و نتایج، به‌وضوح نشان می‌دهد که این فناوری به بخشی جدایی‌ناپذیر از هر شرکتی، صرف‌نظر از صنعت، تبدیل خواهد شد.
مقاله‌ای از رومن دوله، معاون منطقه‌ای در Databricks
نتایج گزارش Economist Impact با عنوان “Unlocking Enterprise AI: Opportunities and Strategies” یک روند واضح را نشان می‌دهد: در حال حاضر 84 درصد از شرکت‌ها در آلمان از هوش مصنوعی تولیدی در حداقل یک زمینه استفاده می‌کنند و 97 درصد تا سال 2027 برنامه‌ریزی کرده‌اند که مدل‌های سفارشی با ارزش کاربردی بر اساس داده‌های شرکت را توسعه دهند. اما به همان اندازه که موفقیت این فناوری قطعی است، این واقعیت نیز وجود دارد که این امر از مدیران شرکت‌ها بسیار بیشتر از پذیرش جدیدترین و بهترین مدل هوش مصنوعی می‌طلبد. برای پیشرو بودن در این زمینه، به یک رویکرد جامع نیاز است که مدیریت داده، امنیت، حکمرانی، فرهنگ و تخصص خاص حوزه را شامل شود.
بیشتر شرکت‌ها می‌خواهند مدل‌های هوش مصنوعی تولیدی را با داده‌های خود ادغام کنند. برای این کار، باید پلتفرم داده‌های شرکتی خود را به‌روز کنند، مشکل تکه‌تکه شدن را حل کنند و فراتر از امکانات یک مدل تجاری بزرگ بگذرند. آینده در سیستم‌ها و عوامل هوش مصنوعی نهفته است که از چندین جزء تشکیل شده و از مدل‌های فردی استفاده می‌کنند که هرکدام برای وظایف خاصی بهینه‌سازی شده‌اند. این رویکرد دقت بالاتر، کاهش هزینه‌ها، عملکرد و امنیت بیشتری را فراهم می‌آورد - عواملی حیاتی زمانی که صحبت از برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای شرکت‌ها می‌شود.
دموکراتیزه‌سازی به عنوان محرکی برای هوش مصنوعی
یکی از محرک‌های اصلی برای هوش مصنوعی دموکراتیزه‌سازی است. شرکت‌ها می‌خواهند داده‌ها را برای دایره وسیع‌تری از کارکنان قابل دسترس کنند و آن‌ها را قادر سازند تا مدل‌های هوش مصنوعی را ایجاد و بهینه‌سازی کنند که به نیازهای روزانه کسب‌وکارشان پاسخ دهد. در این میان، پردازش زبان طبیعی (NLP) نیز اهمیت دارد که اطلاعات لازم را به نتایج زبان طبیعی تبدیل می‌کند، زیرا دانشمندان داده غیرمتخصص می‌توانند سؤالات خود را به زبان طبیعی بپرسند و پاسخ‌ها را نیز به زبان طبیعی دریافت کنند. به این ترتیب، هر کارمندی درون یک شرکت می‌تواند با مدل تعامل کند تا برداشت گسترده‌تری برای همه کارکنان فراهم شود. یکی از نتایج گزارش Economist Impact نشان می‌دهد که 59 درصد از شرکت‌های آلمانی بر این باورند که NLP در آینده راه اصلی، اگر نه تنها راه، برای کار با مجموعه داده‌های پیچیده خواهد بود.
امنیت و حکمرانی در چشم‌انداز جدید هوش مصنوعی از اهمیت حیاتی برخوردار است. شرکت‌هایی که به سرعت راه‌حل‌های هوش مصنوعی را پیاده‌سازی می‌کنند باید با مسئله چگونگی حفاظت از داده‌های حساس و رعایت مقررات در حال توسعه روبرو شوند. اما پیاده‌سازی نباید زمان زیادی بگیرد تا به عنوان یک رقیب جدی در بازار از دست نرود. ایجاد فرآیندهای امنیت و حکمرانی قوی از اهمیت حیاتی برخوردار است تا راه‌های نوآوری را باز کند و با احتیاط بیش از حد خود را محدود نکند، به ویژه وقتی که محیط نظارتی برای هوش مصنوعی در حال توسعه است. این موضوع نیز یکی از مسائلی است که در گزارش توسط پاسخ‌دهندگان ذکر شده است، زیرا در سطح جهان 40 درصد می‌گویند که حکمرانی داده‌ها و هوش مصنوعی در سازمان آن‌ها ناکافی است. نیمی از مهندسان داده می‌گویند که حکمرانی بیش از هر چیز دیگری زمان می‌برد. بنابراین، معرفی یک حکمرانی سازگار کلید بهره‌برداری از هوش مصنوعی در شرکت است.
هوش مصنوعی که داده‌های خاص شرکت را می‌فهمد
آینده فقط در مدل‌های هوش مصنوعی که بر اساس داده‌های اینترنت آموزش دیده‌اند نیست، بلکه در هوش داده واقعی نهفته است. این‌ها سیستم‌هایی هستند که مجموعه داده‌های خاص و اغلب حساس یک شرکت را می‌فهمند و پردازش می‌کنند. و این در یک هوش مصنوعی است که زمینه شرکت خود را درک می‌کند. این رویکرد از سیستم‌های عاملی که از مدل‌های تخصصی استفاده می‌کنند، به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا راه‌حل‌هایی را توسعه دهند که به نیازها و زمینه‌های خاص آن‌ها پاسخ دهد و از داده‌های خود به عنوان یک مزیت رقابتی قوی استفاده کنند.
شرکت‌ها به دنبال راه‌حل‌هایی مانند پلتفرم هوش داده Databricks هستند که به نیازهای کسب‌وکاری آن‌ها پاسخ دهد. آن‌ها اولویت داده‌ها را برقرار می‌کنند، حکمرانی را متمرکز می‌سازند و TCO کارآمدی را در مقیاس بزرگ ارائه می‌دهند. انقلاب هوش مصنوعی تازه آغاز شده است و یک چیز قطعی است: شرکت‌هایی که به‌طور مؤثر از داده‌های خود استفاده می‌کنند و سیستم‌های هوش مصنوعی را ایجاد می‌کنند که به نیازهای فردی آن‌ها پاسخ می‌دهند، رهبران بازار فردا خواهند بود.