شاید شما هم به این فکر کرده‌اید که قابلیت‌های هوش مصنوعی را به کسبوکار یا سازمان خود اضافه کنید. خبر خوب این است که برای این کار، لازم نیست حتماً یک متخصص هوش مصنوعی باشید. کافی است با نقشه راه و روش استفاده از هوش مصنوعی آشنا باشید و بدانید چطور می‌توانید آن را به درستی در کار خود به کار بگیرید.
وقتی این مرحله را پشت سر بگذارید، می‌توانید بسیاری از کارهای تکراری را به صورت خودکار انجام دهید و از داده‌های موجود برای کشف الگوها و نتایج جدید استفاده کنید. اما قبل از اینکه به طور کامل از هوش مصنوعی استفاده کنید، باید به سه سؤال مهم پاسخ دهید:
– آیا فعالیت‌های شما بر اساس داده و اطلاعات است؟
– آیا داده‌های مناسب و کافی برای راه‌اندازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی در اختیار دارید؟
– آیا درک درستی از نحوه عملکرد هوش مصنوعی دارید؟
آنچه در ادامه می‌خوانید:
– از یک بخش کوچک شروع کنید
– دقیقاً بدانید چه هدفی دارید
– رایج‌ترین دلایل شکست پروژه‌های هوش مصنوعی
از یک بخش کوچک آغاز کنید
ممکن است این فکر به سرتان زده باشد که ورود به دنیای هوش مصنوعی را با تغییر دادن تمام روش‌های کاری خود شروع کنید. اما این کار، بهترین راه برای شکست خوردن است. بهتر است قدم‌های کوچک بردارید و کم‌کم تمرین کنید تا پایه محکمی برای انجام پروژه‌های بزرگ‌تر بسازید.
در استفاده از هوش مصنوعی، بهتر است به جای تمرکز روی کل یک فرآیند، روی قسمت‌های کوچک‌تر آن متمرکز شوید. قابلیت‌های هوش مصنوعی در حال حاضر به گونه‌ای است که جایگزین کردن کامل یک فرآیند با آن، کار سختی است. اما می‌توانید همان فرآیند را به بخش‌های کوچک تقسیم کنید و بعضی از آن بخش‌ها را به سادگی به صورت خودکار درآورید.
بفهمید واقعا چه چیزی می‌خواهید؟
تصمیم‌گیران در بسیاری از طرح‌ها تصویر روشنی از آنچه که در استفاده از هوش مصنوعی دنبال می‌کنند در ذهن ندارند. افراد مختلف می‌توانند از زوایای مختلفی به یک مسئله نگاه کرده و دنبال راه‌حل برای آن باشند. اما در انتها نداشتن یک دیدگاه روشن مانع دسترسی به نتایج کامل می‌شود. لازم است که همیشه زمانی را برای رسیدن به تعریف روشن از اهدافی که دنبال می‌شود، آنچه قرار است بدان برسیم و چرائی آن صرف کنیم.
همچنین لازم است به افراد مناسب برای تعیین فرآیندها دسترسی داشته باشیم. در واقع لازم است که تصمیم‌سازان بخش تجاری و تحلیلگران اطلاعات در تعامل با یکدیگر دید روشنی از کسبوکار داشته باشند تا بتوانند روش درست کار را یافته و روی آن فعالیت کنند.
در بسیاری از طرح‌های هوش مصنوعی عامل انسانی دیده نمی‌شود. هوش مصنوعی موضوعی درباره اطلاعات، چارچوب‌ها و الگوریتم‌ها نیست بلکه درباره انسان‌هاست
به یاد داشته باشیم توسعه‌دهندگان نرم‌افزار متخصص یادگیری ماشینی نیستند و بین توسعه‌دهنده و متخصص اطلاعات تفاوت وجود دارد. در همین حال باید مراقب باشید که هوش مصنوعی قابلیت استفاده آسان را داشته و راه‌حلی درازمدت ارائه کند. راه‌های متعددی برای یادگیری ماشینی وجود دارد ولی راه‌حل درست آن راه‌حلی است که درک خوبی از مسئله را ارائه کند.
پس از تعریف روشن آنچه که هوش مصنوعی باید برای کسبوکار شما انجام دهد، لازم است یک نقشه راه با نتایج مشخص داشته باشید. علاوه بر این، کارشناسان اطلاعات و مهندسان سامانه‌ها باید گروهی کاری تشکیل دهند که راه‌حل متناسب با شاخص‌های فنی کار شما را تهیه کند.
بهترین راه‌های شکست در طرح‌های هوش مصنوعی
بر اساس آنچه در عمل دیده‌ایم، بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی به دلایلی که در ادامه می‌آید با شکست روبه‌رو می‌شوند. در تعداد زیادی از این طرح‌ها، نقش انسان به درستی در نظر گرفته نشده است. هوش مصنوعی فقط مسئله داده، مدل‌ها و الگوریتم نیست؛ بلکه درباره مردم و نیازهای آن‌هاست. هر سازمانی برای موفقیت در این راه، نیازمند حمایت مدیران ارشد و همچنین حضور افراد بااستعداد و مناسب در موقعیت‌های کلیدی است. این ترکیب انسان و ماشین است که به سیستم‌های یادگیری ماشین معنا می‌بخشد.
پروژه‌های هوش مصنوعی که موفق می‌شوند، یک ویژگی مشترک دارند: اجرای آن‌ها معمولاً توسط گروه کوچکی از کارکنان انجام می‌گیرد که بازخوردهای مفید و قابل اطمینانی به سیستم ارائه می‌دهند.
علاوه بر این، بیشتر برنامه‌های هوش مصنوعی به داده نیاز دارند. داده‌ها و روش‌های تصمیم‌گیری هستند که الگوهای مناسبی برای بهبود پیش‌بینی‌ها — مطابق با خواست شرکت‌ها — ایجاد می‌کنند. بنابراین پیش از آغاز هر پروژه هوش مصنوعی، باید مطمئن شد که داده‌های مورد نیاز از تمام سیستم‌های عملیاتی در دسترس هستند تا راه‌حل‌های هوش مصنوعی بتوانند به درستی کار خود را انجام دهند.