موارد استفاده از هوش مصنوعی

مقدمه

چگونه می توان مناطق کاربردی بهینه هوش مصنوعی را برای تقویت عملیات داخلی خود شناسایی و ارائه داد؟ ارائه موارد استفاده از هوش مصنوعی ما تصمیم گیری برای استفاده از هوش مصنوعی را بر اساس منافع آن، هزینه های مرتبط، تجزیه و تحلیل بازده سرمایه گذاری، اولویت بندی موارد استفاده، مدل و داده ها، در نظر گرفتن ریسک ها و پیاده سازی ساختار می دهد. با موارد استفاده خوب توسعه یافته از هوش مصنوعی، تیم ها می توانند بهتر از قابلیت های فنی استفاده کنند تا کارهای وقت گیر را اتوماتیک کنند، قابلیت های خروجی را افزایش دهند و بهبود عملکرد قابل مقیاس را ایجاد کنند.

ادغام موفقیت آمیز هوش مصنوعی در گردش کار، استفاده بهینه از دارایی ها را بهینه می کند زیرا استعدادهای حیاتی می توانند برای مقابله با وظایف با ارزش استراتژیک بیشتر آزاد شوند. هنگامی که موارد استفاده از هوش مصنوعی 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 هوش مصنوعی به دست آمده است، برای حمایت از انگیزه رقابتی و حفظ رشد کسب و کار ضروری است.

خلاصه اجرایی

بوم نقشه مورد استفاده

بوم نقشه مورد استفاده معرفی می کند منطق و ساختار زیربنایی هر برنامه مبتنی بر هوش مصنوعی. این بوم نقشه تشویق می کند به روشی منظم و متداول برای کشف و تعریف جنبه های عملیات داخلی که بیشترین منفعت را از هوش مصنوعی دارند. این فقط مزایای بالقوه را برجسته نمی کند، بلکه ذینفعان را مجاب می کند تا این مزایا را در مقابل هزینه های مرتبط، ریسک مقاومت فرهنگی، یا اختلالات احتمالی در فرایندهای مستقر وزن کنند. با این کار، بوم نقشه بیشتر از یک دستگاه برنامه ریزی مجرد می شود؛ این به عنوان یک نقطه بررسی متقابل عمل می کند که تضمین می کند تیم های خط مقدم و حامیان اجرایی هماهنگ باشند.

ارزیابی امکان سنجی

برای ساخت بر اساس زمینه ای که توسط بوم نقشه مورد استفاده ایجاد شده، ارزیابی امکان سنجی مکالمه را از یک بررسی مفهومی به یک ارزیابی سخت گیرانه از امکان عملی بالا می برد.در حالی که بوم نمایش می دهد که یک مورد استفاده از هوش مصنوعی ممکن است چه چیزی را به دست آورد، ارزیابی امکان سنجی چگونگی آمادگی سازمان برای دنبال کردن آن و احتمال تحقق بازده قابل مشاهده را اندازه گیری می کند. این باعث می شود تا ارزیابی صادقانه ای از اینکه آیا ابتکار پیشنهادی به طور واقعی می تواند در محدودیت های موجود پیاده سازی شود، یا اگر منابع و زمان اضافی لازم باشد انجام شود

پیشنهاد راه حل هوش مصنوعی

به عنوان گام بعدی منطقی، پیشنهاد یک راه حل هوش مصنوعی یک دیدگاه ملموس از چگونگی تجسم موارد استفاده انتخاب شده در دنیای واقعی را ارائه می دهد. با استفاده از بینش های حاصل از هر دو بوم مورد استفاده و ارزیابی امکان سنجی، پیشنهاد سطح بالا نتایج مورد انتظار را مستقیما به پیکربندی های فنی و پروتکل های عملیاتی مرتبط می کند. این نشان می دهد نه تنها چه چیزی و چرا از هوش مصنوعی پذیرفته شده است، بلکه چگونه این ابتکارات با جریان کاری و تکنولوژی های فعلی ادغام خواهند شد.

مزایای موارد استفاده از هوش مصنوعی

صرفه جویی در هزینه و نیروی کار

یک زاویه برای بیان چگونگی باز کردن ارزش قابل توجه توسط موارد استفاده از هوش مصنوعی از طریق صرفه جویی در هزینه و نیروی کار است.این روایت نشان می دهد که چگونه انتقال نیروی کار از وظایف روتین به حل مسائل با ارزش بیشتر نه تنها هزینه های عملیاتی را کاهش می دهد بلکه با بهره گیری از تخصص ماهر، نوآوری را تحریک می کند. تأکید بر این دو منفعت - افزایش کارایی در هزینه و نیروی کار - یک مورد کسب و کار قوی را برای ادغام هوش مصنوعی ایجاد می کند.

رویکرد سنتی در مقابل رویکرد مددکاری هوش مصنوعی

به طور جایگزین، می توان روش ها و جریان های کاری سنتی را با فرآیندهای مدرن مددکاری هوش مصنوعی مقایسه کرد. این کار با برجسته کردن زمان بندی های شتاب یافته و کاهش هزینه های توسعه که با ادغام فناوری همراه است، انجام می شود. به جای تکرار معیارهای پروژه استاندارد، این روایت یک تغییر تحول آور را از جریان های کاری دستی، منابع مصرفی دور می کند. بینش های به دست آمده از این مقایسه، مدیریت شرکت را دعوت می کند تا پارادایم های سنتی را چالش کند و روشی را که هم سازگار و هم مقاوم است، بپذیرد.

بهبود قابلیت‌ها (اتوماسیون + تقویت)

تمرکز بر بهبود قابلیت‌ها نگاهی به چگونگی هماهنگی بین فرآیندهای اتوماتیک و تصمیم‌گیری انسانی تقویت شده برای رسیدن به عالی‌بودن عملیاتی می‌اندازد. به جای تصویر ساده‌ای از جایگزینی شغل‌ها با فناوری، محتوا تاکیدی بر ترکیب استراتژیک دارد که در آن سیستم‌های اتوماتیک وظایف تکراری را انجام می‌دهند در حالی که تخصص انسانی برای مواجهه با مشکلات پیچیده و ایجاد ارزش ارتقا می‌یابد. با نشان دادن اینکه چگونه قابلیت‌های تقویت شده می‌توانند منجر به تفکر تحلیلی عمیق‌تر شوند، ارائه نشان می‌دهد که منافع هوش مصنوعی فراتر از کاهش هزینه است.

هزینه‌های موارد استفاده از هوش مصنوعی

ابعاد هزینه از ابتکارات هوش مصنوعی برای مدیریت ریسک و بهینه‌سازی بازده سرمایه اساسی است. هزینه‌های توسعه هوش مصنوعی می‌توانند به دسته‌های اصلی هزینه در حوزه‌هایی مانند داده، زیرساخت، نرم‌افزار و ابزار، توسعه و آموزش، و استقرار و نگهداری تقسیم شوند.این وضوح برای ذینفعانی که نیاز دارند نه تنها برچسب قیمت نهایی را ببینند، بلکه استدلال پشت هر هزینه را نیز ببینند، حیاتی است. با تجزیه و تحلیل هزینه ها به تخمین های کم و زیاد، تجزیه و تحلیل به سازمان ها امکان می دهد تا سناریوهای بهترین و بدترین را مدل کنند، که برای برنامه ریزی احتیاطی و تخصیص بودجه بی نظیر است. 

فراتر از مکانیک داخلی خطوط هزینه، یک تجزیه و تحلیل کلی هزینه گفتگو را گسترش می دهد تا نشان دهد چگونه سرمایه گذاری کلی در هوش مصنوعی با مقیاس هر مورد استفاده همبستگی دارد. این دیدگاه تفاوت را بین پروژه های مقیاس کوچک، که در آن زیرساخت و مجوزها ممکن است راننده های اصلی باشند، و اجرای مقیاس بزرگ که نیاز به یکپارچه سازی و مدیریت تغییر گسترده تری دارد، روشن می کند.

یک دیدگاه به آینده نشان می دهد چگونه هزینه ها با گسترش راه حل هوش مصنوعی به مرور زمان بهینه سازی خواهند شد، که جز و جو از هزینه های مرتبط با هوش مصنوعی را در مراحل متفاوت برجسته می کند. در ابتدا، هزینه ها معمولا افزایش می یابند.اگرچه این هزینه ها می توانند ترسناک به نظر برسند، اما چنین سرمایه گذاری هایی در ابتدا انجام می شوند: هنگامی که سازمان یک زیرساخت هوش مصنوعی مستحکم و مدل های خوب آموزش دیده در محل دارد، هزینه ها شروع به کاهش می کنند. این به معنی این نیست که هزینه ها کاملاً ناپدید می شوند، بلکه اینکه آنها تکامل می یابند. به جای هزینه های سرمایه ای عظیم، بودجه ها به بهبودهای ریز و افزایشی هدایت می شوند.

بازده سرمایه

ارزش اقتصادی افزوده (EVA)

در زمینه گسترده تر ارزیابی بازده از پروژه های هوش مصنوعی، EVA می تواند به عنوان یک عدسی کمی برای درک چگونگی بهبود قابل سنجش عملکرد در موارد استفاده خاص استفاده شود. بر خلاف وعده های مبهم کارایی، این دیدگاه به دستاوردهای قابل لمس اشاره 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، عملیات و ذینفعان استراتژی را با هم هماهنگ می کند.

سخت در مقابلبازده سرمایه نرم

دیدگاه دیگری در مورد تأثیر مالی سرمایه گذاری های هوش مصنوعی، محاسبات بازده سرمایه را از طریق ترکیبی از نتایج ملموس و غیرملموس قابل چارچوب می کند. در حالی که صرفه جویی های ملموس 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 بهبودهای فوری در برگه تراز می رود. نتیجه نهایی یک چارچوب سرمایه گذاری جامع تر است، یکی که پشتیبانی نه تنها از بازده های کوتاه مدت، بلکه از تغییرات اجتماعی و فرهنگی که نوآوری و تمایز رقابتی پایدار را فراهم می کند.

ریسک در مقابل پاداش

همه موارد استفاده از هوش مصنوعی همان میزان عدم قطعیت یا پاداش بالقوه را ندارند. با رسم هر مورد استفاده از ریسک ذاتی آن در مقابل پاداش ممکن، این رویکرد تشویق به فکر کردن با ذهنیت پورتفولیو می کند. به عبارت دیگر، یک سازمان نیازی به دوری کردن از ابتکارات جریان شکن تر هوش مصنوعی ندارد، اما باید آنها را با پروژه های کم ریسک تر و پروژه های برد سریع تر متعادل کند تا نتایج کلی را پایدار 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 پیشگامان فناوری پیشرفته را پاداش می دهد.

اولویت بندی موارد استفاده

ارزیابی اینکه کجا باید در هوش مصنوعی سرمایه گذاری کنید، نیازمند یک چارچوب سیستماتیک است که وعده تاثیر کسب و کار را با واقعیت های امکان پذیری فنی متعادل کند. پروژه هایی که به نظر می رسد منافع بسیار زیادی دارند، ممکن است چالش های پیاده سازی قابل توجهی را نیز ایجاد کنند، در حالی که ابتکارات کوچکتر و قابل دسترس تر ممکن است بازده کم اما سریعی 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 این کار، این چارچوب از سقوط متداول سرمایه گذاری در راه حل های هوش مصنوعی فقط به خاطر تازگی آنها جلوگیری می کند.

به طور جایگزین، منشور هوش مصنوعی Gartner تمرکز را از تجزیه و تحلیل ساده هزینه-منفعت فراتر می برد تا خطر، بلوغ و آمادگی سازمانی را در بر گیرد. رویکرد منشور یک ارزیابی چند لایه را که حساب می کند چقدر هوش مصنوعی در هر مورد استفاده بافته شده است، اختلال بالقوه ای که می تواند ایجاد کند و آیا فناوری زیرین به اندازه کافی پیشرفته شده است تا استقبال 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 را که می تواند پیشرفت را متوقف کند، جلوگیری می کند. در واقع، این بحث ها در مورد اولویت بندی را به یک استراتژی با نگاه به آینده تنظیم می کند، جایی که قابلیت های نزدیک به مدت کوتاه با اهداف آینده مطابقت دارند.

یک لایه نهایی از جزئیات می تواند توسط شاخص اولویت بندی موارد استفاده از هوش مصنوعی Google ثبت شود، که با حفاری در متغیرهای خاصی که شکل مالی و مناسب بودن عملیاتی هر پروژه را شکل می دهد، چارچوب های قبلی را تکمیل می کند.این ساده سازی فراتر از تفکر سیلویی می رود، جایی که تیم مالی ممکن است فقط بر روی بازده سرمایه گذاری تمرکز کند در حالی که بخش IT با ادغام فنی مبارزه می کند. به جای آن، تمام این موارد را در یک چارچوب شفاف واحد می آورد و نقاط احتمالی اصطکاک را که ممکن است حتی برنامه های بسیار وعده دار را متوقف کند، برجسته می کند.

مدل و داده

هماهنگی بی درز یک مدل هوش مصنوعی با اهداف و محدودیت های عملیاتی در هر تلاش برای پیاده سازی حیاتی است. برای ارزیابی مدل هوش مصنوعی، مناطقی مانند مدل پایه ای در استفاده، کنترل ها برای حذف سوگیری، و فرآیند مدیریت بروزرسانی ها و اعتبارسنجی ها را در نظر بگیرید. این سطح از شفافیت برای ادغام مسئولانه هوش مصنوعی ضروری است، به خصوص در صنایعی که حساسیت داده ها یا دستورات تنظیم کننده نقش قابل توجهی ایفا می کنند.

گزارش نظارت بر مدل نظارت را بعد از استقرار اولیه مدل هوش مصنوعی ادامه می دهد. این گزارش معیارهای کلیدی مانند دقت، عدالت، امنیت، و توضیح پذیری را در نسخه های مختلف مدل ردیابی می کند.مدیران اجرایی و عملیاتی فوراً وضوح می یابند که چگونه تغییرات جزئی یا بروزرسانی های عمده می توانند یک مدل را از حالت "جعبه سفید"، که به راحتی قابل تفسیر است، به روشی بیشتر "جعبه سیاه" که می تواند عملکرد بالاتری را ارائه دهد اما نیاز به نظارت سخت گیرانه تری دارد، منتقل کند. همچنین، با نشان دادن مسائلی مانند سوگیری متوسط یا بالا، گزارش نشان می دهد که نظارت بر مدل نه یک چک لیست مطابقت یکباره است بلکه یک فرآیند مداوم از تکامل و مسئولیت پذیری است.

در نظر گرفتن ریسک ها

پیامدهای ریسک

نمایش پیامدهای ریسک، مقیاس های قابل سنجش را معرفی می کند که بحث های مبتنی بر داده و آگاه را هدایت می کند. هر دسته ریسک - از یکپارچگی داده ها تا سوگیری مدل - روشن می کند که چگونه پیاده سازی هوش مصنوعی می تواند در صورت عدم بررسی شکست بخورد. این وضوح به خصوص در تنظیمات تابعی متقاطع که در آن ذینفعان IT، حقوقی و تجاری با نگرانی های متمایز همگرا می شوند، ارزشمند است. همانطور که ریسک ها رتبه بندی و با ارزش های عددی مشخص می شوند، برنامه های کاهش ریسک می توانند به ترتیب اولویت بندی شوند.این بینش ها همچنین در بودجه بندی کمک می کنند، زیرا سازمان ها می توانند تعیین کنند کجا باید در ایمنی اضافی یا ابزارهای نظارتی سرمایه گذاری کنند.

کیفیت برنامه

یک عنصر دیگر در ارزیابی آسیب پذیری های بالقوه در تعامل بین کیفیت داده و عملکرد مدل وجود دارد. 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 کاهش جزئی در دقت داده می تواند تاثیرات زنجیره ای را در 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 کنترلی و حفاظتی

هر مرحله از چرخه عمر AI به مسئولیت های خاصی مرتبط است، چه این به معنای امنیت در زمان جمع آوری نیازمندی ها باشد یا تنظیم عملکرد پس از راه اندازی آزمایشی. اهمیت نقاط کنترلی محدود به تأیید نقاط فنی نیست؛ بلکه به جایگذاری در نظرات اخلاقی و عملیاتی در فرآیندهای روزمره کشیده می شود. در عین حال، حفاظت هایی مانند اعتبارسنجی مدل تکراری یا حلقه های بازخورد کاربر منظم امکان کالیبراسیون در زمان واقعی را در هنگام رخ دادن 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 تاکید می کند که هوش مصنوعی فقط درباره توانمندی الگوریتمی نیست؛ بلکه نیازمند یک اکوسیستم بافته شده محکم است که در آن حکمرانی داده، اقدامات امنیتی و طراحی محور کاربر همگرا می شوند. چه تمرکز بر تجزیه و تحلیل پیشرفته باشد یا مدل های زبان پیچیده، یک پشته فناوری خوب ساختار یافته از پراکندگی جلوگیری می کند، بنابراین استراتژی های هوش مصنوعی سازمان بر یک بنیاد پایدار و قابل تنظیم استوار است.

تصمیم پایلوت

یکی دیگر از مؤلفه های مهم موفقیت در پیاده سازی، رویکرد مرحله ای پایلوت برای هدایت پروژه های هوش مصنوعی از تجزیه و تحلیل امکان سنجی اولیه تا پذیرش مقیاس بزرگ است. مرحله پایلوت 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 ابتکارات را بر اساس نتایج تجربی متوقف کنند.

نتیجه گیری

موارد استفاده از هوش مصنوعی سازمان ها را قادر می سازد تا عملیات خود را جریان سازی کنند، استعدادها را مجددا تخصیص دهند و بهبود عملکرد قابل اندازه گیری را ایجاد کنند. با یکپارچه سازی چارچوب های استراتژیک برای منافع، هزینه ها، بازده سرمایه گذاری و مدیریت ریسک با ارزیابی مدل قوی و پیاده سازی، کسب و کارها یک بنیاد مقاوم و نوآورانه را ایجاد می کنند.