چرا کسب‌وکارها نمی‌توانند از هوش مصنوعی مولد به درستی استفاده کنند؟

در چند سال گذشته، علاقه به هوش مصنوعی (AI) و روش‌هایی که می‌توان از آن به عنوان ابزاری برای کسب‌وکارها استفاده کرد، رونق گرفته است. در واقع، تخمین زده می شود که بیش از 50% شرکت‌های جهانی قصد دارند فناوری‌های هوش مصنوعی را در سال 2024 ترکیب کنند. تحقیق کنید دریافته است که رهبران کسب و کار هنوز سوالات زیادی در مورد این فناوری در حال ظهور دارند.

یک نظرسنجی اخیر نشان داد که 34% مدیران می دانند که هوش مصنوعی دارای ارزش است، اما مطمئن نیستند که چگونه از آن برای تجارت خود استفاده کنند 98% امروزه تحت تأثیر تعداد ابزارهای مولد هوش مصنوعی موجود هستند. اگرچه آنها در مورد نحوه استفاده از هوش مصنوعی مولد و اینکه کدام ابزار موثرتر است، نامشخص هستند، بسیاری از سازمان ها هنوز برای پیاده سازی این فناوری عجله دارند. به دلیل این عوامل، بسیاری از کسب و کارها در اتخاذ موفقیت آمیز هوش مصنوعی مولد شکست می خورند.

سازمان ها باید چندین فاکتور را در نظر بگیرند تا بیشترین بهره را از این فناوری جدید هیجان انگیز ببرند.

چگونه می توان از هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار استراتژیک کسب و کار استفاده کرد

قابلیت‌ها و ابزارهای بی‌پایان هوش مصنوعی وجود دارد، بنابراین مهم است که کسب‌وکارها روی راه‌حل‌های مناسب برای نیازهای خاص خود سرمایه‌گذاری کنند. سازمان‌هایی که به دنبال فناوری هستند ابتدا باید موارد استفاده خاصی را که می‌خواهند افزایش دهند و مزایایی که می‌خواهند برای کاربر نهایی به ارمغان بیاورند را به وضوح تعریف کنند. برای مثال، اگر هدف بهبود خدمات مشتری باشد، فناوری انتخاب شده باید بتواند به نقاط درد شرکت در آن زمینه رسیدگی کند.

مرتبط:نقش در حال تحول تخصص انسانی در مدیریت فناوری های هوش مصنوعی

به عنوان مثال، پیاده‌سازی یک ربات چت هوش مصنوعی می‌تواند به سرعت بخشیدن به زمان پاسخ‌دهی و ارائه پشتیبانی برای مشتریان در خارج از ساعات کاری کارمندان کمک کند. با این حال، ممکن است ابزار مناسبی برای مدیریت پرس و جوهایی که بسیار شخصی هستند یا شامل موارد قانونی یا نظارتی هستند، نباشد. اجرای یک پروژه آزمایشی یا اثبات مفهوم می تواند به اعتبارسنجی امکان سنجی و ارزش هوش مصنوعی مولد قبل از مقیاس بندی ابزارها در کل شرکت یا ارائه آن به مشتریان کمک کند.

علاوه بر مفید بودن برای تقویت تجربیات مشتری، هوش مصنوعی مولد می تواند برای بهبود عملیات داخلی نیز مورد استفاده قرار گیرد. به عنوان مثال، این فناوری می تواند عملیات IT تکراری و روزمره را خودکار کند، به این معنی که کسب و کارها می توانند به مسائل در زمان واقعی پاسخ دهند. این بدان معناست که مشکلات را می‌توان سریع‌تر حل کرد، و زمانی برای تیم‌ها آزاد می‌شود تا از مهارت‌های خود برای فعالیت‌های تصمیم‌گیری پیچیده‌تر و استراتژیک‌تر استفاده کنند.

خطاهای رایج پذیرش هوش مصنوعی و نحوه اجتناب از آنها

ابزارهای مولد هوش مصنوعی قدرتمند هستند، اما اثربخشی آنها به شدت به نحوه استفاده از آنها و کیفیت داده‌هایی که با آنها در تعامل هستند بستگی دارد. یک تصور غلط رایج این است که مشاغل می توانند هوش مصنوعی مولد را بدون درک کامل توانایی ها یا محدودیت های آن اتخاذ کنند، که می تواند منجر به عدم تطابق بین انتظارات و نتایج شود. بسیاری از سازمان‌ها برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد بدون اطمینان از داشتن زیرساخت داده مناسب عجله دارند که منجر به نتایج غیربهینه می‌شود. برای جلوگیری از این امر، کسب و کارها ابتدا باید ارزیابی کنند که آیا داده های آنها دقیق، مرتبط، به موقع و سازگار است یا خیر. اگر کوتاه باشد، تنظیم استراتژی داده بسیار مهم است. هنگامی که یک پایه داده محکم ایجاد شد، کسب و کارها می توانند به طور موثرتری از هوش مصنوعی مولد برای موارد استفاده درست استفاده کنند.

مرتبط:متعادل کردن مقررات هوش مصنوعی با نوآوری

چندین خطر مرتبط با عجله در پذیرش هوش مصنوعی مولد وجود دارد. به عنوان مثال، مدیریت ضعیف هوش مصنوعی مولد می تواند منجر به قرار گرفتن داده های محرمانه در معرض آسیب پذیری های حریم خصوصی و امنیتی شود. این می تواند منجر به مسائل نظارتی و آسیب به اعتبار شرکت و اعتماد مصرف کننده شود. علاوه بر این، داده‌های فاش شده حتی می‌تواند به آموزش پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد رقیب مستقیم کمک کند.

خطر دیگر این است که کارکنان در دانش نحوه کار با سیستم‌های هوش مصنوعی دچار شکاف هستند. در واقع، 30% رهبران دیجیتال می گویند شکاف در تجربه کارمندان دیجیتال بر درآمد شرکت تأثیر گذاشته است. برای اطمینان از انتقال آرام، کسب‌وکارها باید قبل از عجله برای پذیرش هوش مصنوعی مولد، روی ارتقای مهارت نیروی کار خود سرمایه‌گذاری کنند.

سرمایه گذاری هوشمند در فناوری های هوشمند

بسیاری از سازمان‌ها بدون آموزش صحیح به کارکنان یا ارزیابی سازگاری داده‌های آن‌ها با ابزارهایی که روی آن‌ها سرمایه‌گذاری می‌کنند، مزایایی را که هوش مصنوعی مولد می‌تواند برای عملیات تجاری به همراه داشته باشد، از دست می‌دهند.

رهبران کسب و کار باید قبل از شروع یک سرمایه گذاری مولد هوش مصنوعی اطمینان حاصل کنند که کاملاً آماده هستند. این شامل داشتن داده‌های جامع و با کیفیت بالا، همسو کردن فناوری با اهداف کلی کسب‌وکار آنها و توسعه یک رویکرد پیاده‌سازی برنامه‌ریزی‌شده است. سازمان هایی که این کار را انجام می دهند، آنهایی هستند که با موفقیت از فناوری برای بهبود عملیات تجاری، افزایش درآمد و پیشی گرفتن از رقبا استفاده می کنند.