چگونه کسب و کارها می توانند در نهایت مشکلات را با هوش مصنوعی حل کنند – AI Time Journal

اینا لوگونووا متخصص در بهینه سازی عملکرد تجاری با هوش مصنوعی

از آنجایی که کسب‌وکارها به طور فزاینده‌ای برای تصمیم‌گیری سریع و مبتنی بر داده‌ها با فشار مواجه می‌شوند، بسیاری از آنها برای حفظ مزیت رقابتی خود به هوش مصنوعی (AI) روی می‌آورند. در واقع، گزارش سال 2023 توسط پروژه‌های PwC نشان می‌دهد که هوش مصنوعی تا سال 2030، 15.7 تریلیون دلار به اقتصاد جهانی کمک خواهد کرد، و کسب‌وکارهایی که فناوری‌های هوش مصنوعی را اتخاذ می‌کنند، شاهد پیشرفت‌های قابل توجهی در کارایی و تصمیم‌گیری خواهند بود. با این حال، علیرغم استفاده روزافزون از هوش مصنوعی، مطالعات نشان می دهد که 70 درصد از شرکت ها به دلیل فقدان ابزار و زیرساخت مناسب، برای تحقق کامل پتانسیل داده های خود تلاش می کنند.

اینا لوگونووا، استراتژیست ارشد در دیتایکو، حرفه ای را با کمک به سازمان ها برای باز کردن قدرت هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده ها ایجاد کرده است. او با تجربه ای که در استارت آپ ها در 500 شرکت فورچون گنجانده شده است، پروژه هایی را رهبری کرده است که تصمیم گیری را بهینه می کند و باعث رشد کسب و کار می شود. لوگونووا می‌گوید: «داده‌ها به اندازه ابزارها و استراتژی‌های مورد استفاده برای تفسیر آن قدرتمند هستند. هوش مصنوعی به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا عمیق‌تر در داده‌های خود کاوش کنند، الگوها را کشف کنند و تصمیم‌های استراتژیک بیشتری بگیرند که باعث رشد می‌شود.

یکی از رایج ترین مسائلی که کسب و کارها با آن مواجه هستند، داده های تکه تکه شده است که در سیستم های مختلف در قالب های مختلف ذخیره می شود. این امر دستیابی به تصویری کامل از عملکرد سازمان را دشوار می کند و مانع تصمیم گیری موثر می شود. لوگونووا زمانی که روی یک پروژه مشاوره که داده‌های 42 شرکت تابعه را جمع‌آوری می‌کرد و هر کدام اطلاعات چند فرمتی را ذخیره می‌کردند، این موضوع را به‌طور مستقیم تجربه کرد. لوگونووا توضیح می‌دهد: «این به تلاش دستی قابل توجهی برای تطبیق داده‌ها نیاز داشت، اما با هوش مصنوعی و ابزارهای پیشرفته‌ای مانند تشخیص تصویر، ما توانستیم این فرآیند را خودکار کنیم. نتیجه توسعه یک برنامه مشوق های فروش جدید بود که نه تنها به مشتری کمک کرد تا اهداف رشد را برآورده کند، بلکه حفظ کارکنان در بخش فروش را تا 15 درصد در سال به سال بهبود بخشید.

لوگونووا از تکنیک های یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت برای حل چالش های مختلف تجاری استفاده کرده است. در یک پروژه، او از مدل‌های یادگیری تحت نظارت، مانند تحلیل احساسات، برای ارزیابی بلیط‌های موفقیت مشتری استفاده کرد. او می‌گوید: «این به ما امکان داد تا بازخورد مشتریان را در مورد ویژگی‌های محصول جدید تجزیه و تحلیل کنیم و بلیط‌ها را بر اساس فوریت اولویت‌بندی کنیم. “در نتیجه، ما توانستیم مشکلات مشتری را به طور موثرتری حل کنیم و منجر به افزایش 20 درصدی امتیاز خالص تبلیغ کننده (NPS) در سه ماهه دیگر شد.”

در جبهه یادگیری بدون نظارت، Logunova از تکنیک های خوشه بندی برای تقسیم بندی مشتریان بر اساس رفتار و جمعیت شناسی استفاده کرد که دقت هدف گیری استراتژیک را بهبود بخشید. او خاطرنشان می کند: “یادگیری بدون نظارت به ما کمک می کند تا الگوهایی را که حتی به دنبال آنها نبودیم شناسایی کنیم، که برای تقسیم بندی بازار و توسعه محصول ضروری است.”

علاوه بر کاربردهای سنتی هوش مصنوعی، لوگونووا در ادغام هوش مصنوعی مولد در عملیات تجاری پیشرو بوده است. او توضیح می‌دهد: «ما کارهایی مانند غنی‌سازی داده‌ها را با استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) با استفاده از داده‌های ارائه‌دهندگان داخلی و شخص ثالث ساده‌سازی کردیم. علاوه بر این، Logunova دستیاران هوش مصنوعی Generative را برای توسعه ایمیل‌های سفارشی و پاسخ‌های خودکار بر اساس داده‌های سازمانی پیاده‌سازی کرد. با استفاده از رویکرد بازیابی-افزایش نسل (RAG)، تیم او LLM ها را برای ارائه پاسخ های مناسب به نیازهای خاص کسب و کار آموزش داد. او می افزاید: «این نه تنها ارتباطات را تسریع کرد، بلکه حجم کار دستی را نیز کاهش داد.

هوش مصنوعی فقط در مورد رشد نیست. آن را نیز در مورد بهره وری. لوگونووا می‌گوید: «هوش مصنوعی می‌تواند فرآیندهای دستی زمان‌بر را خودکار کند و منابع ارزشمندی را برای کارهای استراتژیک‌تر آزاد کند. در پروژه‌ای که تیم او تطبیق داده‌ها و گزارش‌دهی خودکار را انجام می‌داد، شرکت‌ها شاهد کاهش زمان پردازش داده‌های خود به نصف بودند. این نه تنها باعث صرفه جویی در زمان شد، بلکه خطای انسانی را نیز کاهش داد، که دقت کلی عملیات تجاری را بهبود بخشید.

لوگونووا معتقد است که هوش مصنوعی مولد می‌تواند با بهینه‌سازی گردش‌های کاری مختلف، عملیات تجاری را تغییر دهد و بهره‌وری را افزایش دهد. طبق گزارش McKinsey، 40 درصد از سازمان‌ها قصد دارند سرمایه‌گذاری خود را بر روی هوش مصنوعی افزایش دهند که این امر ناشی از پیشرفت در هوش مصنوعی است. لوگونووا می‌گوید: «پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد فقط به معنای جلوتر ماندن از منحنی نیست، بلکه در مورد بازتعریف نحوه کار ما است. با استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی وظایف روزمره و ارائه بینش های عملی، شرکت ها نه تنها در زمان صرفه جویی می کنند، بلکه مزیت رقابتی نیز به دست می آورند.

همانطور که ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی گسترده تر می شوند، لوگونووا تغییر قابل توجهی در نحوه عملکرد مشاغل پیش بینی می کند. او توضیح می‌دهد: «هوش مصنوعی باید در هسته کسب‌وکار جاسازی شود، تصمیم‌گیری‌ها را هدایت کند و کارایی را در بخش‌ها ایجاد کند». “هنگامی که هوش مصنوعی به درستی اجرا شود، منجر به پیشرفت های قابل اندازه گیری در همه چیز از رضایت مشتری گرفته تا رشد درآمد می شود.”

در حالی که هوش مصنوعی بینش های قدرتمند و کارایی عملیاتی را ارائه می دهد، لوگونووا تاکید می کند که جایگزینی برای تخصص انسانی نیست. او می گوید: «هوش مصنوعی برای تکمیل تجربیات انسانی طراحی شده است، نه برای تسلط بر آن. موفق‌ترین شرکت‌هایی هستند که قابلیت‌های هوش مصنوعی را با قضاوت انسان ترکیب می‌کنند.

با ادامه تکامل هوش مصنوعی و ایجاد نشان خود در سراسر صنایع، مشاغلی که امروز از این فناوری‌ها استقبال می‌کنند، جایگاه خود را برای رهبری فردا قرار می‌دهند و کارشناسانی مانند Inna Logunova راه را برای نوآوری هموار می‌کنند.