چگونه شرکت‌های میان‌بازار می‌توانند از مزیت هوش مصنوعی خود استفاده کنند

پذیرش هوش مصنوعی فراتر از تئوری به جریان اصلی رفته است و شرکت‌های متوسط ​​در موقعیتی عالی هستند تا از مزایای بسیاری بهره ببرند. به طور معمول، این شرکت‌های بازار متوسط، زیرک‌تر از همتایان سازمانی خود هستند، به این معنی که وقتی نوبت به تحول فنی می‌رسد، می‌توانند سریع عمل کنند، تغییرات را آغاز کنند و هوش مصنوعی را به روش‌های هدفمند برای رفع نیاز واقعی در کسب‌وکار به کار گیرند.

با این حال، تحقیقات اخیر نشان داده است که 90 درصد از شرکت‌های متوسط ​​بازار که هوش مصنوعی را بررسی کرده‌اند، هنوز در مراحل اولیه هستند یا خلبان‌های متوقف شده را تجربه کرده‌اند. علیرغم چابکی آنها، واضح است که بسیاری از شرکت های بازار متوسط ​​در مراحل آزمایشی گیر کرده اند. چالش این است که بسیاری به دلیل عدم اطمینان در مورد اینکه از کجا شروع کنند، چه فناوری هایی را به کار ببرند و چگونه با اطمینان سرمایه گذاری کنند، عقب مانده اند.

این عدم قطعیت و عدم اطمینان می تواند به پروژه هایی تبدیل شود که با نتایج ملموس تجاری مرتبط نیستند و در نهایت در استقرار کامل شکست می خورند و تأثیر واقعی را ارائه می دهند.

برای اینکه کسب و کارها از این برزخ آزمایشی خارج شوند، غلبه بر سه دلیل اصلی این رکود ضروری است. به طور خاص، ایجاد و بسیج تخصص و مجموعه مهارت‌های مناسب، ایجاد مبانی داده‌ها و فناوری قوی و اطمینان از وجود حفاظ‌های حاکمیتی مناسب در هر پروژه.

پر کردن شکاف تخصص

بسیاری از بحث ها و گفتگوها در مورد استقرار هوش مصنوعی اهمیت ایجاد مجموعه مهارت های مناسب را برجسته می کند. منطقی است که دسترسی به تخصص متخصص برای موفقیت هر پروژه فناوری از جمله هوش مصنوعی ضروری است. بدون آن، کسب‌وکارها به احتمال زیاد فلج هوش مصنوعی را تجربه می‌کنند، جایی که نمی‌دانند از کجا شروع کنند یا با گزینه‌های زیاد غرق می‌شوند.

با این حال، تخصص یک اصطلاح گسترده است و چیزی که اغلب فراموش می شود ماهیت دقیق مهارت های مورد نیاز است. استقرار هوش مصنوعی جنبه های زیادی دارد، از جمله اولویت بندی استراتژی و موارد استفاده، ابزارسازی و درک چشم انداز فروشنده، تا آمادگی داده، امنیت و حریم خصوصی.

تیم‌ها ممکن است در برخی زمینه‌ها احساس اعتماد به نفس داشته باشند، اما ناخواسته نادیده می‌گیرند که در آن شکاف مهارتی اساسی دارند. آنچه جالب است این است که کسب و کارها اغلب به طور کلی با قابلیت های خود احساس اطمینان می کنند، اما این اعتماد ممکن است واقعیت بسیار متفاوتی را پنهان کند.

تفاوت زیادی بین اطمینان نظری و داشتن توانایی عملی برای ارائه وجود دارد. برای مثال، برخی از تیم‌ها برای مقابله با آمادگی داده‌ها مجهز خواهند بود، اما همچنان با دانش عمیق‌تر مورد نیاز در زمینه‌هایی مانند یکپارچه‌سازی یا مدیریت تغییر مبارزه می‌کنند.

آنچه مورد نیاز است یک تیم کاملا گرد است، اغلب با ترکیبی از منابع مختلف، که بتواند فراتر از تئوری حرکت کند و قابلیت‌های بالغ‌تر و متمرکز بر اجرا را ایجاد کند.

پرداختن به مبانی داده و فناوری

بحث درباره موفقیت هوش مصنوعی بدون نگاه کردن به پایه های اساسی که آنها بر اساس آن ساخته شده اند ممکن نیست. قرار دادن چارچوب‌های داده‌ها و فناوری قوی برای حرکت از آزمایشی به استقرار کامل ضروری است، اما بسیاری از شرکت‌های متوسط ​​اغلب برای دستیابی به این هدف و به دلایل خوب تلاش می‌کنند. آنها با بسیاری از مسائل تاریخی، از جمله فناوری قدیمی، کیفیت پایین داده ها و نرده های محافظ ناقص مواجه هستند.

برنامه های کاربردی سازمانی مانند ERP، CRM و HRIS به طور فزاینده ای به قابلیت های هوش مصنوعی و در برخی موارد به عنوان سیستم های بومی هوش مصنوعی مجهز می شوند. در حالی که اینها مزایای زیادی دارند، بسیاری از شرکت‌ها با برنامه‌های سازمانی قدیمی که فاقد قابلیت‌های یکپارچه‌سازی هستند، عملکرد محدودی دارند و دارای مدل‌های داده قدیمی هستند، کار می‌کنند. همه اینها مانع مهمی در هنگام پذیرش هوش مصنوعی ایجاد می کند.

کیفیت داده ها نیز یک جزء حیاتی است، اما اغلب، شرکت های متوسط ​​​​با کیفیت داده های ضعیف مواجه هستند که می تواند به سرعت به یکی از بزرگترین مسدود کننده های استقرار هوش مصنوعی تبدیل شود.

آمادگی داده بخشی جدایی ناپذیر از هر استراتژی هوش مصنوعی است و برای کسب و کارها مهم است که با آن برخورد کنند و از همان ابتدا آن را در پروژه ها ادغام کنند نه اینکه به عنوان یک فکر بعدی به آن توجه کنند. آن‌هایی که می‌توانند دقت داده‌ها، مالکیت و دسترسی را بهبود بخشند، در بهترین موقعیت برای تسریع در تولید پایلوت‌ها و اطمینان از موفقیت پروژه‌ها خواهند بود.

یکی دیگر از عناصر حیاتی پایه فناوری، نرده های محافظی است که آن را احاطه کرده است، از جمله حاکمیت، اخلاق، امنیت و حریم خصوصی. این نیز حوزه ای است که برخی از شرکت های متوسط ​​در آن کوتاهی می کنند. آنها ممکن است چارچوب جامعی داشته باشند، اما هنوز سیاست‌ها، کنترل‌ها یا هر دو را به طور رسمی اجرا نکرده‌اند.

یک مسیر عملی رو به جلو

در نهایت، برای اینکه هوش مصنوعی فراتر از خلبان ها باشد، باید در محیط مناسب تعبیه شود. برای شرکت‌های بازار متوسط، این امر از آنها می‌خواهد که از استقرار ابزارهای فردی فراتر بروند و به سیستم‌ها، داده‌ها و کنترل‌هایی بپردازند که تضمین می‌کنند هوش مصنوعی می‌تواند به طور ایمن و موثر عمل کند.

این کار اساسی مهم است، اما همچنین نیازی به توقف پروژه ها ندارد. سرعت می‌تواند حیاتی باشد و بنابراین پرداختن به مسائلی مانند کیفیت داده‌ها می‌تواند به‌طور موثر موازی با استقرار انجام شود، تا زمانی که از ابتدا در نظر گرفته شود، نقشه‌برداری و یکپارچه شود.

آنچه مهم است این است که همه اینها چالش های قابل حل هستند. شناخت و درک مشکلات اولین قدم مهم است. بدون آگاهی کامل از مسائل، شرکت ها ناگزیر به تجربه همان شکست های آزمایشی ادامه خواهند داد. آن‌ها سپس می‌توانند سرمایه‌گذاری استراتژیک مناسب، در تیم‌های مناسب برای ساخت طیف کاملی از مهارت‌ها، و در پایه‌های مناسب برای ایجاد یک پلتفرم قوی‌تر برای هوش مصنوعی را آغاز کنند.

تنها در این صورت است که شرکت‌های بازار متوسط ​​می‌توانند از چابکی خود تا حد امکان استفاده کنند و ارزش قابل اندازه‌گیری و پایداری را از سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی خود ارائه کنند.

ما بهترین ابزار هوش مصنوعی را معرفی کرده ایم.

این مقاله به عنوان بخشی از TechRadar Pro Perspectives، کانال ما برای معرفی بهترین و باهوش ترین ذهن ها در صنعت فناوری امروز تهیه شده است.

نظرات بیان شده در اینجا نظرات نویسنده است و لزوما نظرات TechRadarPro یا Future plc نیست. اگر مایل به مشارکت هستید، اطلاعات بیشتری را در اینجا بیابید: https://www.techradar.com/pro/perspectives-how-to-submit