راهکارهای هوش مصنوعی سازمانی (Enterprise AI)

یک پلتفرم هوش مصنوعی سازمانی، گروهی یکپارچه از فناوری‌ها است که به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا برنامه‌های هوش مصنوعی را در مقیاس بزرگ آزمایش، توسعه، استقرار و اجرا کنند. مدل‌های یادگیری عمیق هسته اصلی هر برنامه هوش مصنوعی هستند. هوش مصنوعی سازمانی به جای آموزش یک مدل از ابتدا در هر بار بروز یک مشکل یا مجموعه داده جدید، نیاز به استفاده مجدد از مدل هوش مصنوعی در سطوح بالاتر بین وظایف دارد. یک پلتفرم هوش مصنوعی سازمانی، زیرساخت لازم را برای استفاده مجدد، تولید و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ در سراسر سازمان فراهم می‌کند. این یک سیستم کامل، سرتاسری، پایدار، مقاوم و تکرارپذیر است که ارزش پایدار را فراهم می‌کند و در عین حال برای بهبود مستمر و محیط‌های در حال تغییر انعطاف‌پذیر باقی می‌ماند.

مزایای هوش مصنوعی سازمانی چیست؟

وقتی هوش مصنوعی سازمانی را پیاده‌سازی می‌کنید، می‌توانید چالش‌های غیرقابل حل قبلی را حل کنید. این به شما کمک می‌کند تا منابع درآمد و بهره‌وری جدیدی را در یک سازمان بزرگ ایجاد کنید.

هدایت نوآوری

شرکت‌های بزرگ معمولاً چند صد تیم تجاری دارند، اما همه آنها بودجه و منابع لازم برای مهارت‌های علوم داده را ندارند. هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی به رهبری اجازه می‌دهد تا فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML) را دموکراتیک کرده و آنها را در سراسر شرکت قابل دسترس‌تر کند. هر کسی در سازمان می‌تواند ابزارهای هوش مصنوعی را پیشنهاد دهد، آزمایش کند و در فرآیندهای تجاری خود بگنجاند. متخصصان حوزه با دانش تجاری می‌توانند در پروژه‌های هوش مصنوعی مشارکت کنند و تحول دیجیتال را رهبری کنند.

بهبود حکومتداری

رویکردهای مجزا به توسعه هوش مصنوعی، دید و نظارت محدودی را فراهم می‌کنند. رویکردهای مجزا، اعتماد ذینفعان را کاهش داده و پذیرش هوش مصنوعی را محدود می‌کنند – به خصوص در پیش‌بینی‌های تصمیم‌گیری حیاتی.

هوش مصنوعی سازمانی، شفافیت و کنترل را به فرآیند می‌آورد. سازمان‌ها می‌توانند دسترسی به داده‌های حساس را طبق الزامات نظارتی کنترل کنند و در عین حال نوآوری را تشویق کنند. تیم‌های علوم داده می‌توانند از رویکردهای هوش مصنوعی قابل توضیح برای ایجاد شفافیت در تصمیم‌گیری هوش مصنوعی و افزایش اعتماد کاربر نهایی استفاده کنند.

کاهش هزینه‌ها

مدیریت هزینه برای پروژه‌های هوش مصنوعی نیازمند کنترل دقیق بر تلاش‌های توسعه، زمان و منابع محاسباتی، به ویژه در طول آموزش است. یک استراتژی هوش مصنوعی سازمانی می‌تواند تلاش‌های مهندسی تکراری را در سازمان خودکار و استاندارد کند. پروژه‌های هوش مصنوعی به منابع محاسباتی دسترسی متمرکز و مقیاس‌پذیر پیدا می‌کنند و در عین حال از عدم همپوشانی یا اتلاف اطمینان حاصل می‌شود. شما می‌توانید تخصیص منابع را بهینه کنید، خطاها را کاهش دهید و کارایی فرآیندها را در طول زمان بهبود بخشید.

افزایش بهره‌وری

با خودکارسازی وظایف روتین، هوش مصنوعی می‌تواند اتلاف وقت را کاهش داده و منابع انسانی را برای کارهای خلاقانه‌تر و پربارتر آزاد کند. افزودن هوش به نرم‌افزارهای سازمانی همچنین می‌تواند سرعت عملیات تجاری را افزایش داده و زمان مورد نیاز بین مراحل مختلف در هر فعالیت سازمانی را کاهش دهد. یک جدول زمانی کوتاه از طراحی تا تجاری‌سازی یا تولید تا تحویل می‌تواند بازگشت فوری سرمایه‌گذاری را فراهم کند.

دلیل اهمیت راهکارهای هوش مصنوعی سازمانی

نرم افزارهای یکپارچه و راهکارهای هوش مصنوعی سازمانی به لحظه‌ای حیاتی رسیده است. ۴۷ درصد از کارکنان دیجیتال با مشکلات دست و پنجه نرم می‌کنند برای یافتن اطلاعات یا داده‌های مورد نیاز برای انجام مؤثر وظایف خود، و۴۱٪ از وقت کارمندان به کارهای کم‌ارزشی اختصاص داده می‌شود که بهره‌وری را متوقف کرده و منجر به فرسودگی شغلی می‌شوند.

در همین حال، انتظارات مشتریان همچنان در حال افزایش است. چه کسی حداقل یک بار در خط خدمات مشتری، کلمه «نماینده» را در تلفن خود فریاد نزده است؟ مشتریان نمی‌خواهند پشت خط منتظر بمانند. آنها انتظار خدمات فوری، شخصی‌سازی‌شده و همدلانه از یک متخصص را دارند. اما در حال حاضر، شرکت‌ها در آنچه می‌توانند ارائه دهند محدود هستند و این امر، راه را برای هوش مصنوعی باز می‌کند.

عامل‌های هوش مصنوعی پاسخ هستند: در طول دهه گذشته، هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده، نحوه تجزیه و تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری کسب‌وکارها را تغییر داده است. معرفی هوش مصنوعی مولد، موج کاملاً جدیدی ازموارد استفادهو اکنون عوامل هوش مصنوعی قول می‌دهند که گردش‌های کاری را از ابتدا تا انتها با دخالت کم یا بدون دخالت انسان خودکار کنند.

نمونه کاربردهای هوش مصنوعی سازمانی

هوش مصنوعی سازمانی (enterprise AI) توانایی آن را دارد که بهره‌وری را در تمامی ابعاد فعالیت‌های یک سازمان ارتقا دهد؛ از کسب‌وکارهای کوچک و استارتاپ‌ها گرفته تا شرکت‌های بزرگ بین‌المللی. تمامی صنایع و حوزه‌ها، از بازاریابی و منابع انسانی تا امور مالی، خدمات مشتری، تولید و مدیریت زنجیره تأمین، می‌توانند از مزایای عوامل هوش مصنوعی بهره‌مند شوند. در ادامه چند نمونه از این کاربردها را بررسی می‌کنیم:

فروش

در حوزه فروش، همکاری میان انسان‌ها و نمایندگان با پشتیبانی هوش مصنوعی می‌تواند هر مرحله از چرخه فروش را بهبود دهد. از آماده‌سازی پیشنهادهای فروش و جلسات با مشتری گرفته تا پیگیری‌های ایمیلی و به‌روزرسانی سوابق CRM، این اتوماسیون موجب افزایش بهره‌وری و درآمد و همچنین ایجاد مشتریان وفادار می‌شود. علاوه بر این، هوش مصنوعی قادر است فرصت‌های فروش را بهینه‌سازی کند، خلاصه‌ای از حساب‌های کاربری ارائه دهد، راهنمایی‌های پیش‌بینی‌شده فراهم کند و حتی قراردادهای فروش را به‌صورت شبانه‌روزی تولید و ارسال نماید.

بازاریابی

هوش مصنوعی می‌تواند بازاریابی شخصی‌سازی‌شده را طراحی و اجرا کند و کمپین‌هایی بسازد که تعامل مشتری و بهره‌وری را افزایش دهند. ایجاد استراتژی کمپین، مدیریت کمپین‌های بازاریابی در کانال‌های مختلف و سنجش اثربخشی آن‌ها همگی با کمک هوش مصنوعی امکان‌پذیر است. به‌ویژه با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)، هوش مصنوعی قادر است ایمیل‌هایی تولید کند که موضوع آن‌ها بر اساس خلاصه کمپین شکل گرفته و پاسخ‌ها برای هر مشتری منحصر به فرد باشند.

خدمات مشتری

برای ارائه پشتیبانی سریع و دقیق در هر ساعت از شبانه‌روز، عوامل هوش مصنوعی می‌توانند وظیفه اعزام و حل مشکلات سرویس را بر عهده بگیرند. این امر باعث کاهش ارجاع‌های مکرر شده و فرصت بیشتری برای تمرکز انسان‌ها بر وظایف استراتژیک فراهم می‌کند. این عوامل را می‌توان به‌عنوان چت‌بات‌های پیشرفته‌ای در نظر گرفت که توانایی مدیریت مسائل پیچیده‌تر را دارند و با گذشت زمان یاد می‌گیرند. آن‌ها نه تنها مشکلات خدماتی را حل می‌کنند، بلکه موارد مشابه را شناسایی و خلاصه کرده و به سازمان کمک می‌کنند اولویت‌های خود را بهتر تعیین کند.

تجارت

در حوزه خرده‌فروشی و تجارت، هوش مصنوعی نقش کلیدی در شخصی‌سازی تجربه مشتری ایفا می‌کند؛ چیزی که امروزه به یک ضرورت تبدیل شده است. این فناوری می‌تواند محصولات مناسب را توصیه کند یا بهترین گزینه بعدی را پیشنهاد دهد. همچنین مدیریت موجودی با کمک هوش مصنوعی تجربه پس از خرید را بهبود می‌بخشد و موجب افزایش وفاداری مشتریان می‌شود.

هوش مصنوعی سازمانی ایرانی فیبوناچی می‌تواند تمامی تیم‌های شما را توانمند سازد، بهره‌وری را افزایش دهد و تمرکز نمایندگان را بر مراقبت شخصی از مشتری بیشتر کند. با فیبوناچی، ابزارهای مورد نیاز شما در همان سیستمی که از قبل استفاده می‌کنید یکپارچه می‌شوند. لایه اعتماد در مرکز این پلتفرم قرار دارد تا امنیت داده‌های شما تضمین شود.

نحوه پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی سازمانی

پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی سازمانی به داشتن داده‌های ایمن و باکیفیت وابسته است. اما برای پذیرش هوش مصنوعی، چندین چیز باید در نظر گرفته شود:

اهداف تجاری خود را بشناسید:
اولویت‌بندی آنچه می‌خواهید به آن برسید، به هدایت شما کمک می‌کند.استراتژی هوش مصنوعیوقتی استراتژی شما اجرا شد، اندازه‌گیری موفقیت آن ساده است.

تشکیل تیمی از ذینفعان:
از آنجایی که هوش مصنوعی پیچیده است، داشتن یک تیم متنوع و چندوظیفه‌ای برای برنامه‌ریزی و نظارت بر پیاده‌سازی هوش مصنوعی به کاهش هرگونه نقطه کور هنگام ادغام هوش مصنوعی کمک می‌کند.

داده‌های خود را آماده و مدل‌ها را بسازید یا فروشنده انتخاب کنید:
اطمینان از ایمنی داده‌های باکیفیت شما برای موفقیت هوش مصنوعی بسیار مهم است. تدوین استراتژی داده مناسب، یا استفاده ازداده ۳۶۰، کلید آموزش مدل‌های شما و تضمین دقت است.

با کارمندان ارتباط برقرار کنید و آنها را آموزش دهید:
داشتن یک نیروی کار آموزش دیده به روان شدن روند پیاده‌سازی هوش مصنوعی کمک می‌کند و هرگونه سردرگمی یا نگرانی در مورد کار با یک عامل هوش مصنوعی را از بین می‌برد.

با یک برنامه آزمایشی شروع کنید:
آزمایش با یک نسخه آزمایشی قبل از انتشار کامل، همیشه ایده خوبی است، زیرا به شناسایی اشکالات کمک می‌کند و از هرگونه اختلال قابل توجه در طول مسیر جلوگیری می‌کند.

ادغام را در مقیاس وسیع انجام دهید:
پس از تأیید برنامه آزمایشی، مرحله بعدی شروع ادغام تدریجی آن در سراسر سازمان است. پیروی از یک برنامه از پیش تعیین‌شده که همه از آن آگاه هستند، به شما کمک می‌کند تا اطمینان حاصل کنید که با راه‌اندازی فناوری، اختلال زیادی ایجاد نمی‌شود.

مرتباً ارزیابی کنید تا بتوانید آن را حفظ، آپدیت و توسعه دهید:
اکثر فناوری‌ها، از جمله هوش مصنوعی، نیاز به نظارت و به‌روزرسانی مداوم دارند. تدوین برنامه‌ای برای بررسی‌های مداوم، تضمین می‌کند که هوش مصنوعی شما با اهداف تجاری‌تان همگام باشد.

ملاحظات کلیدی فناوری در هوش مصنوعی سازمانی چیست؟ (چک‌لیست مدیریتی)

استقرار موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی سازمانی مستلزم آن است که سازمان‌ها موارد زیر را پیاده‌سازی کنند.

مدیریت داده‌ها

پروژه‌های هوش مصنوعی نیاز به دسترسی آسان و ایمن به دارایی‌های داده‌های سازمانی دارند. سازمان‌ها باید خطوط لوله مهندسی داده‌های خود را، چه پردازش داده‌های جریانی یا دسته‌ای ، شبکه داده‌ها یا انبار داده‌ها ، ایجاد کنند . آن‌ها باید اطمینان حاصل کنند که سیستم‌هایی مانند کاتالوگ‌های داده وجود دارند تا دانشمندان داده بتوانند به سرعت مجموعه داده‌های مورد نیاز خود را پیدا کرده و از آن‌ها استفاده کنند. مکانیسم‌های متمرکز مدیریت داده‌ها ، دسترسی به داده‌ها را تنظیم کرده و از مدیریت ریسک بدون ایجاد موانع غیرضروری در بازیابی داده‌ها پشتیبانی می‌کنند.

زیرساخت آموزشی مدل

سازمان‌ها باید یک زیرساخت متمرکز برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین جدید و موجود ایجاد کنند. به عنوان مثال، مهندسی ویژگی شامل استخراج و تبدیل متغیرها یا ویژگی‌ها، مانند لیست قیمت‌ها و توضیحات محصول، از داده‌های خام برای آموزش است. یک مخزن ویژگی متمرکز به تیم‌های مختلف اجازه می‌دهد تا با یکدیگر همکاری کنند، استفاده مجدد را ترویج دهند و از سیلوهای کاری با تلاش‌های تکراری جلوگیری کنند.

به همین ترتیب، سیستم‌هایی که از تولید افزوده بازیابی (RAG) پشتیبانی می‌کنند، مورد نیاز هستند تا تیم‌های علوم داده بتوانند مدل‌های هوش مصنوعی موجود را با داده‌های داخلی سازمان تطبیق دهند. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) بر روی حجم وسیعی از داده‌ها آموزش داده می‌شوند و از میلیاردها پارامتر برای تولید خروجی اصلی استفاده می‌کنند. می‌توانید از آنها برای کارهایی مانند پاسخ به سؤالات، ترجمه زبان‌ها و پردازش زبان طبیعی استفاده کنید. RAG قابلیت‌های قدرتمند LLMها را به حوزه‌های خاص یا پایگاه دانش داخلی یک سازمان گسترش می‌دهد، همه اینها بدون نیاز به آموزش مجدد مدل.

ثبت مرکزی مدل

یک رجیستری مدل مرکزی، یک کاتالوگ سازمانی برای LLMها و مدل‌های یادگیری ماشین است که در واحدهای مختلف کسب‌وکار ساخته و آموزش داده می‌شوند. این امکان نسخه‌بندی مدل را فراهم می‌کند که به تیم‌ها امکان انجام وظایف بسیاری را می‌دهد:

• تکرارهای مدل را در طول زمان دنبال کنید
• مقایسه عملکرد در نسخه‌های مختلف
• اطمینان حاصل کنید که استقرارها از مؤثرترین و به‌روزترین نسخه‌ها استفاده می‌کنند.

تیم‌ها همچنین می‌توانند سوابق دقیقی از فراداده‌های مدل، شامل داده‌های آموزشی، پارامترها، معیارهای عملکرد و حقوق استفاده را نگهداری کنند. این امر همکاری بین تیم‌ها را افزایش داده و مدیریت، انطباق و قابلیت حسابرسی مدل‌های هوش مصنوعی را ساده می‌کند.

استقرار مدل

روش‌هایی مانند MLOps و LLMOps، بهره‌وری عملیاتی را به توسعه هوش مصنوعی سازمانی معرفی می‌کنند. آن‌ها اصول DevOps را برای چالش‌های منحصر به فرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به کار می‌گیرند.

برای مثال، می‌توانید مراحل مختلف چرخه عمر یادگیری ماشینی و یادگیری خط‌مشی‌دار خطی، مانند آماده‌سازی داده‌ها، آموزش مدل، آزمایش و استقرار را خودکار کنید تا خطاهای دستی کاهش یابد. ساخت خطوط عملیاتی یادگیری ماشینی و یادگیری خط‌مشی‌دار خطی، ادغام و تحویل مداوم (CI/CD) مدل‌های هوش مصنوعی را تسهیل می‌کند. تیم‌ها می‌توانند به سرعت مدل‌ها را بر اساس بازخوردهای بلادرنگ و الزامات متغیر، تکرار و به‌روزرسانی کنند.

نظارت بر مدل

نظارت برای مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی، تضمین قابلیت اطمینان، دقت و مرتبط بودن محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی در طول زمان، بسیار مهم است. مدل‌های هوش مصنوعی مستعد توهم یا گاهی اوقات تولید اطلاعات نادرست هستند. خروجی مدل همچنین می‌تواند به دلیل داده‌ها و زمینه‌های در حال تحول، نامربوط شود.

فیبوناچی: بهترین مسیر راهکارهای هوش مصنوعی سازمانی

مزایا و اجتناب‌ناپذیری هوش مصنوعی سازمانی کاملاً شناخته شده است. نادیده گرفتن وعده افزایش بهره‌وری و رشد همراه با کاهش قابل توجه هزینه‌ها احمقانه خواهد بود، اما مانع اصلی به اجرا برمی‌گردد. اجرای صحیح آن نیاز به کمی ظرافت دارد.

مطمئن نیستید از کجا شروع کنید؟ فیبوناچی، یک پلتفرم کامل دیجیتال کار، می‌تواند این کار سنگین را برای شما انجام دهد و داده‌ها، هوش مصنوعی و اتوماسیون را در گردش کار شما ادغام کند. فیبوناچی به نمایندگان شما کمک می‌کند تا تمرکز خود را به جایی که باید (یعنی مشتریان) برگردانند. همین حالا تماس بگیرید.