استفاده از هوش مصنوعی برای تبدیل استراتژی‌های کارآمد کسب و کار
برخلاف تصور برخی افراد درباره کشف “جدید” هوش مصنوعی (AI) برای استفاده در کسب و کارها، در حقیقت هوش مصنوعی به عنوان یک عملکرد محاسباتی چیز جدیدی نیست. اما چیزی که جدید است، استفاده روزافزون از آن برای کاربردهای گسترده‌تر و توانایی تبدیل داده‌ها به استراتژی‌های کسب و کار قابل اجرا است.
تغییرات مهم در استفاده از هوش مصنوعی در کسب و کار
طبق نظر دنیل زیو، معاون مدیریت تجربه و تحلیل‌ها در شرکت Verint، هوش مصنوعی مدت‌هاست که وجود دارد و پتانسیل‌های زیادی دارد. یکی از اجزای اصلی هوش مصنوعی مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models یا LLMs) هستند که نقش مهمی در فهم زبان طبیعی و تولید زبان جدید ایفا می‌کنند.
این مدل‌ها سبب به وجود آمدن آگاهی عمومی شده‌اند زیرا برای عموم در دسترس قرار گرفته‌اند تا آنها را امتحان کنند. زیو اشاره می‌کند به نقطه عطفی که نیاز به بسترهای خودکار را که سازمان‌ها می‌توانند به روش‌های جدیدی از آنها استفاده کنند، سرعت می‌بخشد.
نقش کلود کامپیوتینگ در پیشرفت هوش مصنوعی
یکی از عوامل کلیدی در پذیرش گسترده‌تر هوش مصنوعی در کسب و کار، ابر محاسباتی (cloud computing) است که داده‌ها را با سرعت بالاتر و هزینه کمتر پردازش می‌کند. ده سال پیش، بیشتر نرم‌افزارهای هوش مصنوعی در محل شرکت نصب می‌شدند و نیاز به تامین سخت‌افزار، نصب نرم‌افزار و آموزش کاربران بود. اما امروزه می‌توان ارزش مشابه را تنها در چند روز یا هفته به دست آورد.
تبدیل داده‌های عظیم به تحلیل‌ها و توصیه‌ها
چالش امروز یادگیری چگونگی بهره‌برداری از پیشرفت‌های هوش مصنوعی طی دو سال گذشته برای تبدیل داده‌های عظیم به تحلیل‌ها و توصیه‌های سریع است. فرآیند تبدیل داده‌ها به بسیاری از روش‌ها بستگی دارد، از جمله داده‌های ساختار یافته و ساختار نیافته.
داده‌های ساختار یافته معمولاً از اعداد تشکیل شده‌اند و کامپیوترها در مدل‌سازی و انجام امور مبتنی بر اعداد خوب هستند. اما داده‌های ساختار نیافته، نظیر متون، صدا یا ویدئو، چالش بیشتری را به همراه دارند. فناوری هوش مصنوعی تولیدی توانسته این چالش‌ها را پوشش دهد.
هوش مصنوعی و فهم بهتری از مشتریان
Verint سال‌هاست که از هوش مصنوعی برای کمک به شرکت‌ها در استفاده مؤثرتر از داده‌های خود استفاده کرده است. اما همچنان چالش‌هایی برای رسیدن به دقت کامل وجود دارد. بسیاری باور دارند که داده‌های عمومی از اینترنت که برای آموزش مدل‌های بزرگ زبانی استفاده شده است، به داده‌های رفتاری و مشخص به شرکت خاصی نمی‌باشد.
هوش مصنوعی باید بتواند تعاملات خاص با مشتریان را درک کند و به تحلیل‌های مفاهیم‌محور و دقیق‌تر برسد. زیو معتقد است که در این مرحله تحولاتی توانمند اتفاق می‌افتد و هوش مصنوعی نسل بعدی ویژگی‌های جالب و خودکاری بیشتری خواهد داشت.
مسیر دقت پیش‌بینی
مثال شرکتی مانند SoundCommerce نشان می‌دهد که استفاده از داده برای پیش‌بینی نتایج کاری روش نیست که برای همه مناسب باشد. این شرکت به جای استفاده از محیط‌های پیچیده کدنویسی، از محیط بلاک‌کد (No-Code Environment) استفاده می‌کند که دسترسی به آن برای همه آسان است.
چالش دیگر تبدیل داده‌ها به کیفیت مناسب و تبدیل آنها به فرمت‌های سازگار است. برای مثال اگر برند فروشگاهی دارید که از چندین منبع سفارش می‌گیرد، هوش مصنوعی می‌تواند به یکنواخت‌سازی داده‌ها و فرمت آنها کمک کند.
توانمندسازی از طریق مهندسی باشید
برای دستیابی به نتایج دقیق از منابع داده‌ی ترکیبی، باید قادر به توصیف داده‌ها به زبان طبیعی باشید. از هوش مصنوعی برای کمک به تعریف این داده‌ها استفاده کنید اما به عنوان یک مهندس دستوری، نیاز است که آنچه می‌خواهید را به زبان طبیعی توصیف کنید.
شرکت‌های تکنولوژی بزرگی مانند مایکروسافت، گوگل، و خدمات وب آمازون روی ابزارهای هوش مصنوعی تولیدی و مدل‌های زبانی اختصاصی خود کار می‌کنند.
آیا تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه عملی است؟
آیا این قابلیت تصمیم‌گیری مهم هوش مصنوعی از نظر هزینه و عملی بودن برای کسب و کارها مفید است؟ برای سازمان‌های کمتر فنی، جدیدترین تکنولوژی‌ها هر چقدر استفاده موردی دقیق‌تری شوند، عملی‌تر خواهند بود.
بیش از یک قرن است که مردم مکان هزینه کردن برای تبلیغات را به صورت کارآمد تشخیص داده‌اند، اما قابلیت خودکار کردن پاسخ‌ها تازگی دارد.
در نهایت، با درک بیشتر از هوش مصنوعی و قابلیت‌های آن، کسب و کارها می‌توانند از این ابزار نوین برای تقویت و بهبود استراتژی‌های خود استفاده کنند و نتایج بهتر و مؤثرتر بدست آورند.