تحول دیجیتال دیگر یک تاکتیک داخلی سازمان‌ها برای تغییر فرآیندهای عملیاتی نیست بلکه به خواسته‌ای اساسی از طرف مدیران انفورماتیک و مدیران ارشد اطلاعات سازمان تبدیل شده است. فرآیندهای اخیر در توسعه باعث شده است تا سازمان‌ها از دیجیتالی شدن استقبال کنند و انقلاب چهارم صنعتی فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی را همه‌گیر نموده است.

با وجود این واقعیت که بر اساس تحقیقات موسسه‌ی گارتنر، تنها 53 درصد پروژه‌های هوش مصنوعی به پایان می‌رسند، سازمان‌ها و شرکت‌ها نمی‌توانند مزایای چنین پروژه‌هایی را ندیده بگیرند. 

کاربردهای پیشرفته‌ای از فناوری هوش مصنوعی مانند هوش مصنوعی اشیا (AIoT)، هوش مصنوعی محاوره‌ای و یادگیری ماشین، آینده‌ی روشنی برای تحولات دیجیتال ترسیم می‌نمایند و راه حل‌های بیشتری برای مسائلی ارائه می‌دهند که کسب وکارها با آنها درگیر هستند.

هوش مصنوعی: زیرساختی که امکان مقیاس‌پذیری تمام فرآیند تحول دیجیتال را در اختیار شما قرار می‌دهد.

امروزه، فناوری هوش مصنوعی می‌تواند به صورتی سفارشی‌سازی شود که تطابق کامل با نیازهای خاص یک سازمان داشته باشد. اما آیا سازمان‌ها هوش مصنوعی را در زمینه‌هایی که بهترین نتایج عمومی را به نمایش می‌گذارد استفاده می‌نمایند؟

پنج جهت بکاربندی هوش مصنوعی که در ادامه آمده است می‌تواند راهگشای سازمان‌های مختلف باشد:

1) هوش مصنوعی اشیا:

این فناوری که تلفیقی از دو گونه‌ی اینترنت اشیا و هوش مصنوعی است نگاهی جدید به استفاده از یادگیری ماشین در انجام فعالیت‌های کسب و کاری است. هر یک از این فناوری‌ها ارزش خاص خود را خلق می‌نماید و پیاده‌سازی محصول مشترک آنها نیاز به دانش کافی در هر دو زمینه خواهد داشت.

پیاده‌سازی این فناوری مشترک نیازمند هماهنگی فرآیندهای فیزیکی (که در آن اینترنت اشیا اطلاعات را تولید می‌نماید) و دیجیتالی (که در آن هوش مصنوعی اطلاعات را خلق می‌کند) خواهد بود. 

داده‌های سامانه‌هایی چون سامانه‌ی منابع سازمانی (ERP) از یک سو و سامانه‌های کنترل و پردازش فرآیند تولید از سوی دیگر در این فناوری مشترک دخیل خواهند بود. 

نمونه‌هایی از استفاده از این فناوری مشترک می‌تواند زنجیره های تامین خودبهینه‌ساز یا سامانه‌های کنترل کیفیت که در آنها پهپادها به همراه سامانه‌های کنترلی نصب شده بر روی تجهیزات همکاری می‌نمایند، هستند.

2) هوش مصنوعی مکالمه‌ای:

سامانه‌های پاسخگویی خودکار صوتی (IVR) به دلیل دسترسی به داده‌های حجیم مکالمات مشتریان با سازمان‌ها منبعی مناسب برای استفاده از هوش مصنوعی هستند. 

در چنین سامانه‌هایی داده‌های مکالمات مشتریان با سازمان‌ها برای یادگیری مدل‌های هوش مصنوعی در پاسخگویی به پرسش‌های متداول مخاطبین به کار گرفته می‌شود تا با به کارگیری فناوری پردازش زبان طبیعی، بسیاری از مکالمات صوتی یا متنی با مخاطبین را خودکارسازی نماید. 

به کمک این فناوری، بسیاری از سازمان‌ها ربات‌های گفتگو را به عنوان اولین نقطه‌ی تماس با مشتریان خود انتخاب نموده‌اند تا نیروهای پشتیبان خود را برای مقاصدی که به سادگی قابل خودکارسازی نیستند به کار گیرند.

3) هوش مصنوعی بدون برنامه‌نویسی (No Code AI):

با هدف تسهیل استفاده از فناوری هوش مصنوعی توسط غیرمتخصصین، فناوری یادگیری خودکار ماشین (Auto ML) به سازمان‌ها اجازه می‌دهد بدون نیاز به برنامه‌نویسی، اقدام به طراحی، ساخت و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین نمایند. 

این فناوری با خودکارسازی بخش زیادی از فرآیند و ترکیب الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین، به استفاده‌کنندگان اجازه می‌دهد داده های خود و صورت مسئله‌ای که به دنبال حل آن هستند را در اختیار این فناوری قرار دهند تا در فرآیندی خودکار به نتایج مورد نظر دست یابند.

4) یادگیری ماشین و فوق خودکارسازی:

فوق خودکارسازی در هماهنگی با یادگیری ماشین از خودکارسازی دیجیتالی فرآیند (Digital Process Automation)بهره می‌گیرد تا میزان خودکارسازی فرآیندها را به صورت چشمگیری افزایش دهد. 

در حقیقت این فناوری، ترکیبی از خودکارسازی فرآیندها و یادگیری ماشینی از تغییرات بوجود آمده در فرآیندها است که با تغییر محیط و شرایط پیرامونی فرآیندها، تغییرات لازم را در خودکارسازی اعمال می‌نماید تا به نوعی «فوق خودکارسازی» در فرآیندها را تامین نماید.

5) هوش مصنوعی پیاده شده بر روی رایانش ابری:

ترکیب این دو فناوری به سازمان‌ها اجازه می‌دهد هرگونه داده‌ی تولیدی در سازمان خود را بر روی محیط رایانش ابری ذخیره نمایند و با استفاده از انعطاف موجود در منابع ذخیره‌سازی و پردازش اطلاعات، بستر مناسب‌تری برای استفاده از هوش مصنوعی ایجاد نمایند. 

طراحی مدل‌های یادگیری ماشینی و پیاده‌سازی آنها هریک به منابع متفاوتی برای پردازش و ذخیره‌سازی نیاز دارند و محیطهای رایانش ابری این امکان را در اختیار سازمان ها قرار می‌دهند.

آینده‌ای روشن:

در پیاده‌سازی هوش مصنوعی، سازمان‌ها عموما با موضوعات نگهداری، مقیاس‌پذیری و نظارتی دچار چالش هستند. به همین دلیل، به جای پیاده‌سازی جزیره‌ای این فناوری در بخش‌های مختلف، اتخاذ یک سیاست مرکزی در تعیین اهداف بکارگیری این فناوری، می‌تواند آینده‌ی روشنی را برای سازمان ترسیم نماید.

منبع:

https://business-reporter.co.uk/2021/05/27/ai-enhancing-the-future-of-digital-transformation