آیا تا به حال کاری را انجام داده اید زیرا دیگران آن را انجام می دهند؟ آیا تا به حال احساس کرده اید که باید کاری را انجام دهید زیرا اگر این کار را نکنید، عقب خواهید افتاد؟ این دقیقا همان چیزی است که با پذیرش GenAI در تجارت امروز اتفاق می افتد. شرکتها برای پیادهسازی هوش مصنوعی عجله دارند، اغلب بدون یک استراتژی مشخص، تحت تأثیر FOMO و فشار بازار.
در این مقاله متوجه خواهید شد که چرا این “اثر گله” منجر به اجرای ناموفق هوش مصنوعی می شود و با ۵ نکته عملی برای اطمینان از موفقیت ابتکارات هوش مصنوعی سازمان خود در سال ۲۰۲۵ آشنا خواهید شد.
چه در حال بررسی استفاده از هوش مصنوعی باشید و چه در حال حاضر با اجرای آن مشکل دارید، این بینش ها به شما کمک می کند تا فراتر از هیاهو حرکت کنید و ارزش تجاری واقعی ایجاد کنید.
هوش مصنوعی چه ربطی به Bandwagon Effect دارد؟
اثر اوباش یک پدیده روانشناختی است که در آن افراد کاری را عمدتاً به این دلیل انجام میدهند که دیگران بدون توجه به اعتقادات خود آن را انجام میدهند. این تأثیر به ویژه در صنعت فناوری اطلاعات به ویژه در زمینه هوش مصنوعی مشهود است. شور و شوق گسترده پیرامون هوش مصنوعی مولد (Gen AI) این روند را تقویت کرده است. این نگران کننده است زیرا مردم شروع به فکر کردن به هوش مصنوعی به عنوان یک درمان کرده اند. هوش مصنوعی بدون شک می تواند در بسیاری از وظایف به انسان کمک کند.
چرا اکثر شرکت ها در پیاده سازی هوش مصنوعی شکست می خورند؟
بسیاری از کسب و کارها زمان و پول خود را صرفاً به دلیل مد روز بودن هوش مصنوعی سرمایه گذاری می کنند، نه به این دلیل که نیازهای تجاری خاص را برآورده می کند.
همچنین، بسیاری از تصمیم گیرندگانی که هوش مصنوعی را پیاده سازی کرده اند، از نتایج ناامید شده اند. بازگشت سرمایه انتظارات را برآورده نمی کند. مطالعه انجام شده توسط Deloitte نشان می دهد کهوجود داشت ۲۹ درصد افزایش در تعداد پاسخ دهندگان خود را به عنوان “شکست خورده” توصیف می کند، که نشان می دهد بسیاری از سازمان ها در تلاش برای دستیابی به نتایج معنی دار از هوش مصنوعی هستند..“
در نتیجه، سازمان ها دلسرد می شوند و تمایلی به ادامه سرمایه گذاری در این فناوری امیدوارکننده و در حال تحول ندارند. در نتیجه، کسبوکار آنها همچنان به مدلهای سنتی گره خورده، رقابتی کمتر و مقاومت در برابر تغییر میشوند.
چگونه نرخ تبدیل GenAI خود را افزایش دهیم
دلایل زیادی وجود دارد که چرا شرکت ها در پیاده سازی هوش مصنوعی در تجارت خود شکست می خورند. در بیشتر موارد، این فقط یک دلیل ساده نیست – معمولاً ترکیبی از عوامل مختلف است که باید به طور کل نگریست. در این مقاله، ۵ نکته ساده را به اشتراک میگذارم که میتواند به شما کمک کند تا در سفر هوش مصنوعی خود حرکت کنید و احتمال موفقیت خود را افزایش دهید.
توجه داشته باشید که این یک راه حل برای همه نیست. این مشاهدات از تجربه من در کار نزدیک با مشتریان و مدیریت پروژه های مختلف مرتبط با هوش مصنوعی ناشی می شود. یکی را انتخاب کنید که مناسب شرایط شماست.
۱٫ با مشکل شروع کنید
مانند هر پروژه دیگری، اگر ندانید که چه مشکلی را می خواهید حل کنید، شرکت شما با چه چالش هایی مواجه است یا چه فرآیندهایی را می خواهید بهبود دهید، هیچ فایده ای برای شروع وجود ندارد. به زبان ساده، با پرونده تجاری شروع کنید. به فناوری فکر نکنید – فناوری فقط یک ابزار است، وسیله ای برای حل مشکل شما.
بسیاری از مردم این اشتباه را مرتکب می شوند که با ابزار شروع می کنند تا مشکل. بسیاری از مشتریان ما به ما مراجعه میکنند و میگویند: «من هوش مصنوعی میخواهم»، اما وقتی از آنها میپرسیم چرا به آن نیاز دارند، برای پاسخ به این سؤال مشکل دارند.
قبل از شروع به فکر کردن در مورد فناوری، کمی وقت بگذارید و این سؤالات اساسی را در نظر بگیرید:
- برای حل چه مشکلی تلاش می کنم؟
- کسب و کار من با چه چالش هایی مواجه است؟
- چه فرآیندهایی را می توان خودکار کرد؟
- چرا شرکت من باید در این راه حل سرمایه گذاری کند؟
- گران است؟
- آیا زمان می برد؟
- آیا مستعد خطا است؟
این سؤالات ممکن است ساده به نظر برسند، اما اغلب پاسخ دادن به آنها چالش برانگیزترین و وقت گیرترین هستند. آنها را دست کم نگیرید. در فرهنگ “در اسرع وقت” ما، به جای عجله در عمل، به خود فرصت فکر کردن بدهید. شما به سرعت به مزایای این روش پی خواهید برد. به یاد داشته باشید که طبق فلسفه DSDM، “بهترین ارزش تجاری زمانی اتفاق میافتد که پروژهها با اهداف شفاف تجاری همسو باشند.استراتژیک بیندیشید و مطمئن شوید که فقط پروژه های درست به جلو حرکت می کنند.
و نه، هوش مصنوعی به خودی خود یک مورد تجاری نیست.
۲٫ محدودیت ها و الزامات خاص را در نظر بگیرید
هر مشکلی زمینه ای دارد – عوامل پیرامونی که موفقیت پروژه را تعیین می کنند. موفقیت به این معناست که کسب و کار فعالانه از راه حل توسعه یافته استفاده می کند و پروژه ارزش واقعی و قابل اندازه گیری را ارائه می دهد.
این زمینه گاهی اوقات می تواند چالش برانگیز باشد یا حتی منطق پروژه را زیر سوال ببرد. این خوب است ما به عنوان انسان تمایل داریم به ایده های خود وابسته شویم. با این حال، هر چه زودتر این الزامات را شناسایی کنید، زودتر بازده سرمایه گذاری بالقوه خود را درک خواهید کرد. بهتر است یک پروژه را قبل از توسعه به پایان برسانید تا اینکه برای توسعه چیزی که هرگز استفاده نمی شود، پول خرج کنید.
برای شناسایی صحیح الزامات و محدودیت های خاص، سؤالات کلیدی زیر را در نظر بگیرید:
- چه داده هایی دارم که می تواند به حل مشکل شناسایی شده کمک کند؟
- حجم داده های من چقدر است و در چه فرمت هایی (پایگاه های اطلاعاتی، فایل های اکسل، تصاویر، فایل های PDF، اسناد اسکن شده و …) ذخیره می شود؟
- چه الزامات امنیتی باید برای راه حل هدف در نظر گرفته شود (الزامات قانونی، مقررات خاص کشور، استانداردهای صنعت، سیاست های سازمانی)؟ تمام الزامات مقررات داده را مستند کنید.
- کاربران هدف چه کسانی هستند؟ آیا آنها از نظر فنی باهوش هستند یا غیر فنی؟
این سوالات به عنوان یک نقطه شروع عمل می کنند – آنها را با نیازهای خاص خود تطبیق دهید. در تجربه من، مردم اغلب اهمیت داده ها و ملاحظات قانونی در راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی را دست کم می گیرند.
چگونه باید به این موضوع نزدیک شویم؟ بر درک فرآیند فعلی که میخواهید بهبود یا خودکارسازی کنید، از جمله الزامات و محدودیتهای آن تمرکز کنید. وقتی بتوانید این فرآیند را با جزئیات توصیف کنید، معمولاً زمینه کامل روشن می شود.
۳٫ از روند پیروی نکنید
این ممکن است غیرمعمول به نظر برسد، اما بسیاری از مردم به دنبال فناوریهای خاصی هستند که صرفاً مد روز هستند، به دلیل اینکه به طور گسترده مورد بحث قرار میگیرند، یا به این دلیل که رقبا ادعا میکنند روی آنها سرمایهگذاری میکنند. پیروی از روندها تا زمانی خوب است که سعی نکنید مشکلات را به راه حل های مرسوم تبدیل کنید. وقتی مشکلات را برای تطبیق با فناوری دوباره طراحی میکنید، خطر از دست دادن چشمانداز اصلی کسبوکار خود و هدر دادن منابع برای غیرمشکلات را دارید.
در حال حاضر سروصدای قابل توجهی پیرامون هوش مصنوعی Generative وجود دارد. اگرچه مردم میخواهند آن را در همه جا به کار ببرند، اما نقاط قوت GenAI در تولید متن، تصاویر، ویدیوها و سایر محتواها با استفاده از مدلهایی است که از قبل در مجموعه دادههای اینترنتی بزرگ آموزش داده شدهاند. کیفیت نتایج به شدت به داده های آموزشی بستگی دارد، و این مدل ها گاهی اوقات می توانند توهم ایجاد کنند یا نتایج ضعیفی ایجاد کنند. درک این نکته بسیار مهم است که GenAI (مخصوصاً مدلهای در دسترس عموم) راهحلی برای همه نیست. این مدل ها از قبل بر روی داده های خاص برای انجام وظایف خاص و تولید نتایج خاص آموزش دیده اند.
تجربه نشان میدهد که بیشتر پیادهسازیها نیاز به انطباق با نیازهای خاص دامنه و آزمایشهای گسترده برای یافتن راهحلهای بهینه دارند. این فرآیند مستلزم زمان و تخصص اختصاصی مهندسان ماهر است – بدون این سرمایهگذاریها نمیتوانید انتظار نتایج با کیفیت بالا را داشته باشید که مناسب هر موردی باشد.
به همین دلیل است که تعریف درست مورد کسب و کار شما، همراه با تمام الزامات و محدودیت ها، ضروری است. این رویکرد احتمال انتخاب فناوری مناسب برای مشکل شما را افزایش می دهد. گاهی اوقات راه حل، انتخاب مد روز نخواهد بود. روندها غیرقابل پیش بینی هستند – در حالی که برخی از آنها به راه حل های بازار پایدار تبدیل می شوند، برخی دیگر موقتی هستند و ارزش بلندمدت کمی ارائه می دهند. گاهی اوقات فناوری قدیمی تر، پایدارتر و قابل اعتمادتر انتخاب بهتری است. راه حل مناسب به نیازهای خاص سازمان شما بستگی دارد.
۴٫ سازمان خود را برای تحول آماده کنید
گاهی اوقات پیاده سازی یک فناوری جدید در یک سازمان، حتی با موارد تجاری، الزامات، محدودیت ها و انتخاب درست فناوری، کار آسانی نیست. چرا چون ما اغلب فراموش می کنیم که مردم در قلب همه تغییرات هستند. برخی کاربران نهایی این فناوری خواهند بود، برخی ممکن است پس از اجرا با جابجایی شغلی مواجه شوند و برخی دیگر ممکن است مقاومت کنند زیرا این امر مستلزم یادگیری مهارتهای جدید خارج از منطقه آسایش آنها است. این چالش ها متفاوت است و وسعت آنها به طور کلی با اندازه سازمان افزایش می یابد.
مطالعه PwC نشان می دهد که “بیش از نیمی از کارگران فکر می کنند که تغییرات زیادی در محل کار به یکباره اتفاق می افتد، و ۴۴٪ نمی دانند که چرا همه چیز به طور کلی باید تغییر کند.” پیاده سازی تغییرات معمولا در سازمان های کوچک آسان تر از سازمان های بزرگ و جهانی است. هرچه افراد بیشتری تحت تأثیر این تغییر قرار گیرند، اجرای چالش برانگیزتر می شود. با این حال، اصل اساسی باقی می ماند: ارتباطات شفاف و شفاف کلید موفقیت است.
چه قدم هایی می توانید بردارید؟
- افراد یا گروه هایی را که تحت تأثیر این تغییر قرار می گیرند، شناسایی کنید
- تعیین کنید که تغییر چگونه بر آنها تأثیر می گذارد
- آنها را برای تغییر آماده کنید
مرحله سوم اغلب چالش برانگیزترین مرحله است زیرا شامل تغییر نگرش ها و ادراکات است. به جای “ترفندهای روانی“، فکر کنید استراتژی های مدیریت تغییر اثبات شده.
۵٫ قدم های عزیزم بردارید
گاهی اوقات مشکلی که می خواهید حل کنید به قدری بزرگ است که سرمایه گذاری مورد نیاز در زمان و پول زیاد به نظر می رسد. سوالاتی مانند “چرا این همه هزینه دارد؟” و “چرا اینقدر طول می کشد؟” ممکن است شروع پروژه را به تأخیر بیندازید و در نهایت آن را رها کنید زیرا از نظر بودجه، برنامه و محدوده کاری راحت نیستید. اما رویکرد بهتری وجود دارد.
همانطور که مطالعه PwC اشاره می کندبرای شروع، ما باید به دنبال فرصتهای «میوههای کم درآمد» برای اعمال هوش مصنوعی، جمعآوری نتایج و استفاده از آن آموختههای حاصل از آزمایشها برای ایجاد پایهای برای یک ابتکار جامع تحول کسبوکار باشیم.»
با چیز ساده شروع کنید – ممکن است محدود، ناقص باشد، فقط به یک نفر کمک کند، یا همچنان به کمک انسانی نیاز داشته باشد. این خوب است مشکل خود را به مشکلات فرعی کوچکتر تقسیم کنید. این رویکرد به شما امکان می دهد تا به سرعت فرضیه ها را آزمایش کنید و در مورد سرمایه گذاری های بیشتر تصمیم گیری کنید. پروژه کوچکتر به معنای دامنه متمرکزتر، بودجه قابل مدیریت در طول زمان و تحویل سریعتر راه حل است. همه این عوامل شانس موفقیت شما را افزایش می دهند.
نتیجه گیری
در حالی که در این مقاله روی روندهای هوش مصنوعی مولد تمرکز کرده ایم، این نکات برای هر پروژه پیاده سازی هوش مصنوعی اعمال می شود. نکته کلیدی که باید به خاطر داشته باشید این است که نقطه شروع شما همیشه باید مشکل یا چالش باشد. اگر یک پایه محکم بسازید، راه حل مناسب همیشه پدیدار خواهد شد. هوش مصنوعی جهان و مشاغل ما را در سال های آینده متحول خواهد کرد. برای استفاده حداکثری از آن، میوه های کم آویزان را در نظر بگیرید که می تواند برای کسب و کار شما به ارمغان بیاورد و عاقلانه از آن استفاده کنید. قدم های کوچک بردارید، آزمایش کنید، یاد بگیرید و ببینید چگونه رشد می کنید. این تنها راه برای جلوگیری از اثر باند است.
آیا می خواهید درباره پیاده سازی هوش مصنوعی در سازمان خود اطلاعات بیشتری کسب کنید؟ کتاب الکترونیکی جامع ما را دانلود کنید که چگونه هوش مصنوعی را در شرکت خود پیاده سازی کنید و راهنمایی دقیق در مورد توسعه استراتژی، آماده سازی تیم و تکنیک های اجرای موفقیت آمیز دریافت کنید.
