موارد استفاده از AI

مقدمه

چگونه می توان مناطق کاربردی بهینه AI را شناسایی و ارائه داد تا عملیات داخلی خود را تقویت کنید؟ ارائه موارد استفاده از AI ما تصمیم برای اعمال AI را بر اساس منافع آن، هزینه های مرتبط، تجزیه و تحلیل ROI، اولویت بندی موارد استفاده، مدل و داده ها، در نظر گرفتن ریسک و پیاده سازی ساختار می دهد. با استفاده از موارد کاربردی AI که به خوبی توسعه یافته اند، تیم ها می توانند بهتر از قابلیت های فنی برای اتوماسیون وظایف زمان بر، افزایش قابلیت های خروجی و دستیابی به بهبود عملکرد قابل مقیاس استفاده کنند.

ادغام موفقیت آمیز AI در گردش کار، استفاده بهینه از دارایی ها را بهینه می کند زیرا استعدادهای حیاتی می توانند آزاد شوند تا وظایف با ارزش استراتژیک تری را انجام دهند. هنگامی که موارد استفاده از AI به طور موثری اعمال می شوند، سازمان ها نیز شاهد افزایش چابکی در سطح سازمان هستند زیرا تیم ها به سرعت به تقاضاهای در حال تحول سازگار می شوند. در نهایت، صرفه جویی در زمان و هزینه، همراه با ارزش جدیدی که توسط AI به دست آمده، برای حمایت از انگیزه رقابتی و حفظ رشد کسب و کار ضروری است.

خلاصه اجرایی

کانواس مورد استفاده

کانواس مورد استفاده معرفی می کند منطق و ساختار زیرین هر برنامه مبتنی بر AI. این کانواس تشویق به رویکرد منظم و روشی برای کشف و تعریف جنبه های عملیات داخلی که بیشترین منفعت را از AI دارند را تشویق می کند.این فقط مزایای بالقوه را برجسته نمی کند، بلکه مجبور می کند ذینفعان را به ارزیابی این مزایا در مقابل هزینه های مرتبط، خطر مقاومت فرهنگی، یا اختلالات احتمالی در فرآیندهای مستقر. در این کار، بوم نقاشی بیش از یک دستگاه برنامه ریزی مجرد می شود؛ این به عنوان یک نقطه بررسی متقابل عمل می کند که اطمینان حاصل می کند بین تیم های خط مقدم و حامیان اجرایی هماهنگی وجود دارد.

ارزیابی امکان سنجی

برای ساخت بر پایه کاری که توسط بوم نقاشی مورد استفاده قرار گرفته است، ارزیابی امکان سنجی مکالمه را از یک بررسی مفهومی به یک ارزیابی سخت گیرانه تر از امکان عملی برمی اورد. در حالی که بوم نقاشی نشان می دهد که چه چیزی ممکن است یک مورد استفاده AI را به دست آورد، ارزیابی امکان سنجی چگونگی آمادگی سازمان برای دنبال کردن آن و چقدر احتمال دارد که بازده قابل مشاهده ای را ارائه دهد را می سنجد. این یک ارزیابی صادقانه از اینکه آیا می توان پیشنهاد مورد نظر را در محدودیت های موجود به طور واقعی اجرا کرد، یا اگر منابع و زمان اضافی لازم است، تشویق می کند

پیشنهاد راه حل AI

به عنوان گام بعدی منطقی، پیشنهاد یک راه حل AI یک دیدگاه ملموس از چگونگی بروز موارد استفاده انتخاب شده در جهان واقعی را ارائه می دهد.با استفاده از بینش‌های حاصل از کیس‌های استفاده و ارزیابی امکان‌سنجی، پیشنهاد سطح بالا نتایج پیش‌بینی شده را مستقیماً به پیکربندی‌های فنی و پروتکل‌های عملیاتی مرتبط می‌کند. این نه تنها چه و چرای استفاده از AI را نشان می‌دهد، بلکه نشان می‌دهد که چگونه این ابتکارات با جریان‌های کاری فعلی و پشته‌های فناوری ادغام خواهند شد.

مزایای کیس‌های استفاده از AI

صرفه‌جویی در هزینه و نیروی کار

یکی از روش‌های بیان چگونگی باز کردن ارزش قابل توجه توسط کیس‌های استفاده از AI، از طریق صرفه‌جویی در هزینه و نیروی کار است. این داستان نشان می‌دهد که چگونه انتقال نیروی کار از وظایف روتین به حل مسائل با ارزش بیشتر، نه تنها هزینه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهد، بلکه با بهره‌گیری از تخصص مهارت‌های حرفه‌ای، نوآوری را تحریک می‌کند. تأکید بر این دو منفعت دوگانه - افزایش کارایی در هزینه و نیروی کار - یک مورد تجاری قوی برای ادغام AI را برقرار می‌کند.

رویکرد سنتی در مقابل رویکرد مددکار AI

به طور متناوب، می‌توان روش‌ها و جریان‌های کاری سنتی را با فرآیندهای مدرن، مددکار AI مقایسه کرد. این کار با برجسته کردن زمان‌بندی‌های شتاب‌انداز و کاهش هزینه‌های توسعه که با ادغام فناوری همراه است، انجام می‌شود. به جای تکرار معیارهای پروژه استاندارد، این داستان یک تغییر تحول‌آفرین را از جریان‌های کاری دستی، منابع سنگین به سمت فرآیندهای مددکار AI منتقل می‌کند.بینش‌هایی که از این مقایسه بدست می‌آید، مدیریت شرکت‌ها را دعوت می‌کند تا از پارادایم‌های سنتی چالش کنند و روشی را که هم سازگار و هم مقاوم است، بپذیرند.

بهبود قابلیت‌ها (اتوماسیون + افزایش)

تمرکز بر بهبود قابلیت‌ها نگاهی است به چگونگی همکاری بین فرآیندهای اتوماتیک و تصمیم‌گیری انسانی بهبود یافته که می‌تواند به تحقق برتری عملیاتی کمک کند. به جای تصویر ساده‌ای از جایگزینی شغل‌ها با فناوری، محتوا تاکید دارد بر ترکیب استراتژیکی که در آن سیستم‌های اتوماتیک وظایف تکراری را انجام می‌دهند در حالی که تخصص انسانی برای حل مسائل پیچیده و ایجاد ارزش ارتقا می‌یابد. با نشان دادن اینکه چگونه قابلیت‌های افزایش یافته می‌تواند منجر به تفکر تحلیلی عمیق‌تر شود، ارائه مشخص می‌کند که منافع هوش مصنوعی فراتر از کاهش هزینه است.

هزینه‌های موارد استفاده از هوش مصنوعی

ابعاد هزینه‌ای از پروژه‌های هوش مصنوعی بنیادی است برای مدیریت ریسک و بهینه‌سازی بازده سرمایه‌گذاری. هزینه‌های توسعه هوش مصنوعی می‌توانند به دسته‌بندی‌های اصلی هزینه در حوزه‌هایی مانند داده، زیرساخت، نرم‌افزار و ابزار، توسعه و آموزش، و استقرار و نگهداری تقسیم شوند. این شفافیت برای ذینفعان حیاتی است که نیاز دارند نه تنها برچسب قیمت نهایی را ببینند، بلکه استدلال پشت هر پرداخت را نیز ببینند.با تقسیم هزینه ها به برآوردهای کم و زیاد، این تحلیل به سازمان ها امکان مدل سازی سناریوهای بهترین و بدترین را می دهد، که برای برنامه ریزی برای موارد اضطراری و تخصیص بودجه بی نظیر است.

فراتر از مکانیک داخلی هزینه های خطی، یک تجزیه و تحلیل کلی هزینه گفتگو را گسترش می دهد تا نشان دهد چگونه سرمایه گذاری کلی AI در ارتباط با محدوده هر مورد استفاده مقیاس می کند. این دیدگاه تضاد بین پروژه های مقیاس کوچک، که در آن زیرساخت و مجوزها ممکن است رانندگان اصلی باشند، و اجرای مقیاس بزرگ که نیاز به ادغام و مدیریت تغییر گسترده تری دارد، را روشن می کند.

یک دیدگاه به آینده نگر نشان می دهد چگونه هزینه ها با گسترش راه حل AI در طول زمان بهینه سازی می شوند، که برجستگی های معمولی جز و جوی هزینه های مرتبط با AI را در مراحل متمایز می کند. در ابتدا، هزینه ها معمولاً افزایش می یابند. اگرچه این هزینه ها می توانند ترسناک به نظر برسند، اما چنین سرمایه گذاری هایی در جلو بارگذاری شده اند: هنگامی که سازمان دارای زیرساخت AI مستحکم و مدل های خوب آموخته شده است، هزینه ها شروع به کاهش می کنند. این به این معنی نیست که هزینه ها کاملاً ناپدید می شوند، بلکه این به این معنی است که آنها تکامل می یابند. به جای هزینه های سرمایه ای عظیم، بودجه ها به بهبود و پیشرفت های جزئی هدایت می شوند.

سودآوری

ارزش اقتصادی افزوده (EVA)

در چارچوب گسترده تری از ارزیابی بازدهی سرمایه گذاری های هوش مصنوعی، EVA می تواند به عنوان یک عدسی کمی برای درک چگونگی بهبود قابل سنجش عملکرد در موارد استفاده خاص استفاده شود. برخلاف وعده های مبهم کارآمدی، این دیدگاه، سود قابل لمس را برجسته می کند و آنها را به یک معیار مالی مشترک تقلیل می دهد، بنابراین ذینفعان می توانند چندین پروژه هوش مصنوعی را در یک زمینه مساوی مقایسه کنند. در نهایت، تجزیه و تحلیل EVA به عنوان یک اندازه گیری متحد کننده عمل می کند که مالی، عملیاتی، و ذینفعان استراتژی را با هم هماهنگ می کند.

سخت در مقابل نرم ROI

یک دیدگاه دیگر در مورد تأثیر مالی سرمایه گذاری های هوش مصنوعی، محاسبات ROI را از طریق ترکیبی از نتایج قابل لمس و غیر قابل لمس قابل چارچوب می کند. در حالی که صرفه جویی های قابل لمس و افزایش درآمد اغلب هزینه های اولیه را توجیه می کنند، بسیاری از تأثیرات تحول آفرین هوش مصنوعی در حوزه های نرم تر و استراتژیک تر ظاهر می شوند. با نشان دادن این منافع سخت و نرم کنار هم، مدیران تشویق می شوند تا بفهمند که پتانسیل هوش مصنوعی فراتر از بهبود فوری برگه های مالی است. نتیجه نهایی یک چارچوب سرمایه گذاری جامع تر است، یکی که پشتیبانی نه تنها از بازدهی کوتاه مدت، بلکه از تغییرات اجتماعی و فرهنگی که ابتکارات ماندگار و تمایز رقابتی را فراهم می کند.

ریسک در مقابلپاداش

تمام موارد استفاده از AI همگی یکسان در میزان عدم قطعیت یا پاداش احتمالی نیستند. با نقشه برداری از خطر ذاتی هر مورد استفاده در مقابل پاداش ممکن، این رویکرد به تشویق یک روحیه پورتفولیو می انجامد. به عبارت دیگر، سازمان نیازی به کاهش کامل از پروژه های AI جسورانه ندارد اما باید آنها را با پروژه های کم خطر، پروژه های برد سریع تر متعادل کند تا نتایج کلی را ثابت کند. به جای اینکه خطر را فقط به عنوان یک عامل برای کاهش در نظر بگیرید، محاسبه خطر به پاداش نشان می دهد که خطرات محاسبه شده می توانند برای باز کردن سود قابل توجه ضروری باشند، به خصوص وقتی محیط بازار پذیرایی از پیشگیران پیشرفته فناوری را پاداش می دهد.

اولویت بندی موارد استفاده

ارزیابی اینکه کجا باید در AI سرمایه گذاری کنید، نیازمند یک چارچوب سیستماتیک است که وعده تاثیر کسب و کار را با واقعیت های امکان سنجی فنی متعادل کند. پروژه هایی که به نظر می رسد منافع زیادی دارند ممکن است چالش های اجرایی قابل توجهی را ایجاد کنند، در حالی که ابتکارات کوچکتر و قابل دسترس تر ممکن است بازگشت سریع اما متواضعی را ارائه دهند. لیست همراه معیارهای ارزیابی هر مورد استفاده را بر اساس ابعادی مانند ایجاد ارزش بالقوه، هماهنگی با اهداف استراتژیک، و سهولت در پذیرش ارزیابی می کند. با انجام این کار، این چارچوب از سقوط متداول سرمایه گذاری در راه حل های AI فقط به خاطر تازگی آنها جلوگیری می کند.

به طور جایگزین، منشور AI گارتنر' تمرکز را فراتر از تجزیه و تحلیل ساده هزینه-سود به شامل ریسک، بلوغ و آمادگی سازمانی می کند. رویکرد منشور یک ارزیابی چند لایه را که تا چه اندازه AI در هر مورد استفاده تنیده شده است، اختلال بالقوه ای که می تواند ایجاد کند و آیا فناوری زیربنایی به اندازه کافی پیشرفت کرده است تا استفاده گسترده را توجیه کند، ارائه می دهد. این اقرار که برخی پروژه ها ممکن است برای فاز آزمایشی مناسب تر باشند در حالی که دیگران نیاز به استقرار مقیاس کامل دارند، تصمیمات عجولانه ای را که می تواند پیشرفت را متوقف کند، جلوگیری می کند. در واقع، این بحث ها درباره اولویت بندی را به سمت یک استراتژی به فکر آینده تنظیم می کند، جایی که قابلیت های نزدیک به آینده با اهداف آینده مطابقت دارند.

یک لایه نهایی از جزئیات می تواند توسط روبریک اولویت بندی موارد استفاده از AI گوگل' ثبت شود، که با حفاری در متغیرهای خاصی که شکل مالی و مناسبت عملیاتی هر پروژه را شکل می دهد، چارچوب های قبلی را تکمیل می کند. این روبریک ساده فکر کردن در سیلو را ترک می کند، جایی که تیم مالی ممکن است تنها روی ROI تمرکز کند در حالی که بخش IT با ادغام فنی مبارزه می کند. به جای آن، این همه ملاحظات را در یک چارچوب شفاف واحد می آورد و نقاط احتمالی اصطکاک را که ممکن است حتی برنامه های برتر را متوقف کند، برجسته می کند.

مدل و داده

هماهنگی بی‌درز یک مدل AI با اهداف و محدودیت‌های عملیاتی در هر تلاش برای پیاده‌سازی حیاتی است. برای ارزیابی مدل AI، باید به مواردی مانند مدل اولیه مورد استفاده، کنترل‌ها برای حذف سوگیری، و فرآیند مدیریت بروزرسانی‌ها و اعتبارسنجی‌ها توجه کنید. این سطح از شفافیت برای یکپارچه‌سازی AI به طور مسئولانه ضروری است، به خصوص در صنایعی که حساسیت داده یا دستورالعمل‌های نظامی نقش مهمی ایفا می‌کنند.

گزارش نظارت بر مدل نظارت را بعد از استقرار اولیه مدل AI ادامه می‌دهد. این گزارش معیارهای کلیدی مانند دقت، عدالت، امنیت، و قابلیت توضیح را در نسخه‌های مختلف مدل ردیابی می‌کند. مدیران و عملیاتی‌ها به طور فوری درک می‌کنند که چگونه تغییرات جزئی یا بروزرسانی‌های عمده می‌توانند یک مدل را از حالت "جعبه سفید،" که به راحتی قابل تفسیر است، به روشی بیشتر "جعبه سیاه" که عملکرد بالاتری دارد اما نیاز به نظارت سخت‌گیرانه‌تری دارد، منتقل کنند. به همین ترتیب، با نشان دادن مشکلاتی مانند سوگیری متوسط یا بالا، گزارش نشان می‌دهد که نظارت بر مدل یک فهرست بررسی مطابقت یک باره نیست بلکه یک فرآیند مداوم از تکامل و مسئولیت است.

در نظر گرفتن خطرات

پیامد خطر

نمایش پیامد خطر مقیاس‌های قابل سنجش را معرفی می‌کند که بحث‌های مبتنی بر داده و آگاه را هدایت می‌کند.هر دسته از خطرات - از جمله یکپارچگی داده تا سوگیری مدل - روش های مختلفی را که یک پیاده سازی AI می تواند در صورت عدم بررسی از کار بیفتد، روشن می کند. این وضوح به خصوص در تنظیمات تابعی متقاطع که در آن بخش های IT، حقوقی و کسب و کار با نگرانی های متمایز همگرا می شوند، ارزشمند است. همانطور که خطرات رتبه بندی و با ارزش های عددی مشخص می شوند، برنامه های کاهش خطر می توانند به ترتیب اولویت بندی شوند. این دیدگاه ها همچنین در بودجه بندی کمک می کنند، زیرا سازمان ها می توانند تعیین کنند کجا باید در ابزارهای اضافی ایمنی یا ابزارهای نظارت سرمایه گذاری کنند.

کیفیت برنامه

یکی دیگر از عناصر ارزیابی آسیب پذیری های بالقوه در تعامل بین کیفیت داده و عملکرد مدل واقع می شود. در حالی که ممکن است وسوسه کننده باشد که فرض کنیم داده های با کیفیت بالا بطور متغیر به نتایج بی عیب و نقص منجر می شوند، واقعیت بیشتر ریزدانه است. ماتریس کیفیت برنامه یک طیف از موارد استفاده را از فعالیت های با ریسک بالا تا فعالیت های با ریسک کمتر نشان می دهد. سپس آنها را بر اساس وابستگی آنها به استحکام داده و آستانه های عملکرد مورد انتظار مرتب می کند. حتی یک کاهش جزئی در دقت داده می تواند تاثیرات زنجیره ای را بر موارد استفاده که به طور سنگینی بر تجزیه و تحلیل های زمان واقعی یا الگوریتم های یادگیری ماشین پیچیده تکیه می کنند، داشته باشد. از طرف دیگر، برنامه های کمتر حیاتی ممکن است ناسازگاری های متناوب داده را بدون اینکه عملیات گسترده تر را به خطر بیاندازند، تحمل کنند.

نقاط بررسی و حفاظت

هر مرحله از چرخه عمر AI به مسئولیت های خاصی مرتبط است، چه این مسئولیت ها شامل ایجاد پایه امنیتی در طول جمع آوری نیازمندی ها باشد یا تنظیم عملکرد پس از راه اندازی آزمایشی. اهمیت نقاط بررسی محدود به تأیید نقاط فنی نیست؛ بلکه به جایگذاری در نظرات اخلاقی و عملیاتی در فرآیندهای روزمره گسترش می یابد. در عین حال، حفاظت هایی مانند اعتبارسنجی مدل تکراری یا حلقه های بازخورد کاربر منظم امکان کالیبراسیون به موقع را در صورت بروز تغییرات غیرمنتظره فراهم می کنند. با پیش بینی این سناریوها به جای واکنش نسبت به آنها، سازمان ها می توانند بسیاری از ریسک هایی که در بحث های قبلی مطرح شده اند را پیشگیری کنند.

پیاده سازی

تکنولوژی Stack

راندن ابتکارات AI از مفهوم تا تأثیر ملموس بستگی به معماری به خوبی تعریف شده دارد. تکنولوژی Stack سازمان نشان می دهد که چگونه هر لایه تکنولوژی برای ارائه راه حل های قوی تعامل می کند. این نقشه یکپارچه و کامل تأکید می کند که AI فقط درباره توانمندی الگوریتمی نیست؛ بلکه نیازمند یک اکوسیستم بافته شده تنگاتنگ است که در آن حکمرانی داده، اقدامات امنیتی و طراحی محور کاربر همگرا می شوند. چه تمرکز بر روی تجزیه و تحلیل پیشرفته باشد یا مدل های زبانی پیچیده، یک تکنولوژی Stack ساختار یافته جلوی تکه تکه شدن را می گیرد، بنابراین استراتژی های AI سازمان بر پایه ای پایدار و قابل تنظیم استراحت می کند.

تصمیم گیری در مرحله آزمایشی

یکی دیگر از مؤلفه های کلیدی موفقیت در اجرا، رویکرد مرحله به مرحله در پروژه های AI از تجزیه و تحلیل اولیه امکان سنجی تا پذیرش مقیاس کامل است. مرحله آزمایشی خود تاکید بر آزمایش و بهبود دارد. چرخه های توسعه تکراری آن احتمالاً هم تغییرات جزئی و هم ملاحظات معماری بزرگتری را که نیاز به اصلاح دارند، آشکار می کند. با ساختن نقاط بررسی و معیارها در فرآیند، سازمان ها می توانند بر اساس نتایج تجربی انتخاب کنند که بیشتر تکرار کنند، پذیرش را گسترش دهند، یا این ابتکار را متوقف کنند.

نتیجه گیری

موارد استفاده از AI سازمان ها را قادر می سازد تا عملیات را روان کند، استعدادها را مجدداً توزیع کند و بهبود عملکرد قابل اندازه گیری را ایجاد کند. با ادغام چارچوب های استراتژیک برای منافع، هزینه ها، بازده سرمایه گذاری و مدیریت ریسک با ارزیابی مدل قوی و اجرا، شرکت ها یک بنیاد مقاوم و نوآورانه می سازند.