تعداد کلمات: ۱۳۳۶ واژه | زمان مطالعه: ۸ دقیقه | موضوع: کارخانه هوش مصنوعی

کارخانه هوش مصنوعی چیست و اجزای کلیدی آن کدامند

هوش مصنوعی (AI) برای استراتژی کسب‌وکار بسیار مهم‌ست، به‌طوری که ۴۲ درصد از شرکت‌های بزرگ از آن برای بهبود عملیات و کسب مزیت رقابتی استفاده می‌کنند.

در قلب این انقلاب، کارخانه هوش مصنوعی قرار دارد که شما را قادر می‌سازد با جاسازی هوش مصنوعی در عملیات تجاری، فرایندها را خودکار کرده، تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرید.

اگر می‌خواهید از ظرفیت هوش مصنوعی استفاده کنید، درک نحوه عملکرد کارخانه هوش مصنوعی ضروری‌ست.

کارخانه هوش مصنوعی چیست؟

کارخانه هوش مصنوعی از طریق تجزیه‌وتحلیل پیشرفته، داده‌های داخلی و خارجی را به بینش‌های عملی تبدیل می‌کند.

طبق گزارش مجله بازرگانی هاروارد، کارخانه هوش مصنوعی میلیون‌ها حراج تبلیغاتی روزانه گوگل را مدیریت می‌کنند. در دسترس بودن سفر در سکوهای دیجیتال مانند اوبر را تعیین می‌کنند. قیمت محصولات آمازون را تعیین می‌کنند. و حتی ربات‌هایی را مدیریت می‌کنند که کف فروشگاه‌های والمارت را تمیز می‌کنند.

کارخانه هوش مصنوعی، به‌عنوان خروجی، سه کار انجام می‌دهد: پیش‌بینی‌ها، تشخیص الگو و خودکارسازی فرایند.

آنچه واقعاً این مفهوم را به یک کارخانه هوش مصنوعی تبدیل می‌کند، فرایند آن است. این مفهوم درباره ساخت یک الگو واحد نیست. بلکه درباره ایجاد یک سیستم سرتاسری‌ست که می‌تواند به طور مکرر داده‌های خام را به پیش‌بینی‌ها یا بینش‌های مفید تبدیل کند. از تجربه بیاموزد و با گذشت زمان بهبود یابد. درست مانند یک کارخانه تولیدی، برای کارایی، مقیاس‌پذیری و تکرار مداوم طراحی شده‌ست.

خروجی‌های کارخانه هوش مصنوعی به شما این امکان را می‌دهد که:

• رویدادها – مانند رفتار مشتری یا نیازهای موجودی – را برای بهبود تصمیم‌گیری‌ها و حفظ مشتری پیش‌بینی کنید.
• روندهای داده‌ها را برای کشف و سازگاری با فرصت‌ها و خطرات شناسایی کنید.
• کارهای روتین – از خدمات مشتری گرفته تا تجزیه‌وتحلیل تصاویر پزشکی – را با ترکیب پیش‌بینی‌ها و تشخیص الگو خودکار کنید.

اگر می‌خواهید تصمیم‌گیری‌تان را بهبود بخشید و به سازمان‌تان کمک کنید تا بیشتر مبتنی بر هوش مصنوعی باشد، در این یادداشت چهار مؤلفه‌ای آورده می‌شود که کارخانه هوش مصنوعی را تقویت می‌کنند.

چهار جزء کارخانه هوش مصنوعی

۱. خط لوله داده

یکی از اجزای کلیدی کارخانه هوش مصنوعی، خط لوله داده‌ست. یک فرایند نیمه خودکار و سیستماتیک برای جمع‌آوری، پاک‌سازی، ادغام و ایمن‌سازی داده‌های شرکت تا از پایداری و مقیاس‌پذیری آن برای فناوری‌های هوش مصنوعی اطمینان حاصل شود.

این فرایند که به‌عنوان داده‌سازی شناخته می‌شود، داده‌های خام را به فرمتی قابل استفاده برای الگوهای هوش مصنوعی تبدیل می‌کند. داده‌های با کیفیت بالا بسیار مهم هستند زیرا دقت و قابلیت اطمینان الگوهای هوش مصنوعی به شدت به کیفیت ورودی‌های آنها بستگی دارد.

همانطورکه می‌گویند: «ورودی زباله، خروجی زباله». اگر داده‌های شما به گونه‌ای تنظیم نشده باشد که شما را قادر به یادگیری از سراسر شرکت یا مشتریان‌تان کند، از کارخانه هوش مصنوعی شما زباله بیرون می‌آید.

به‌عنوان مثال، آمازون از یک خط لوله داده پیشرفته برای مدیریت و تجزیه‌وتحلیل مقادیر زیادی از داده‌های مشتری، از جمله تاریخچه مرور و رفتارهای خرید، استفاده می‌کند. از طریق پاک‌سازی و سازمان‌دهی آن داده‌ها، الگوهای هوش مصنوعی آن می‌توانند ترجیحات مشتری را به طور دقیق پیش‌بینی و توصیه‌ها را شخصی‌سازی کنند.

ایجاد یک خط لوله داده قوی نیاز به راه‌اندازی سیستم‌ها و فرایندها دارد. بدون پایه‌ای از داده‌های تمیز و سازمان‌یافته، کارخانه هوش مصنوعی نمی‌تواند به طور مؤثر از تصمیم‌گیری و نوآوری پشتیبانی کند.

۲. توسعه الگوریتم

فراتر از یک خط لوله قوی، به الگوریتم‌هایی نیاز دارید تا داده‌ها را به بینش‌های عملی تبدیل کنید که به شما امکان پیش‌بینی روندها و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده را می‌دهد.

داده‌ها به خودی خودش کاری انجام نمی‌دهند. در واقع، باید بفهمید کدام الگوریتم را انتخاب خواهید کرد. باید بفهمید به چه نوع الگوریتمی نیاز دارید. باید بفهمید با آن چه کار کنید.

همه الگوریتم‌ها یکسان ساخته نشده‌اند. با طیف وسیعی از انواع داده، باید الگوریتمی را انتخاب کنید که با اهداف و مقاصد تجاری شما همسو باشد. این شامل در نظر گرفتن ویژگی‌های داده‌های شما و پیش‌بینی‌ها یا نتایجی‌ست که می‌خواهید به دست آورید.

برای مثال، در صنعت خودرو، هدف تسلا برای ایجاد خودروهای خودران ایمن و کارآمد، انتخاب الگوریتم‌هایی که آن را هدایت می‌کند. این شرکت از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های دوربین، حسگر و رادار استفاده می‌کند تا پیش‌بینی‌های بلادرنگ را ایجاد کند که تصمیمات مربوط به فرمان، ترمز و شتاب را هدایت می‌کند.

تسلا با انتخاب الگوریتم‌هایی که برای مدیریت ورودی‌های داده‌های پیچیده و انجام پیش‌بینی‌های دقیق طراحی شده‌اند، به طور مداوم فناوری خودش را برای افزایش ایمنی و تجربه رانندگی اصلاح می‌کند.

اثربخشی کارخانه هوش مصنوعی شما به طور مشابه نه تنها به کیفیت داده‌های شما، بلکه به پیچیدگی و مناسب بودن الگوریتم شما نیز بستگی دارد.

۳. زیرساخت نرم‌افزاری

زیرساخت نرم‌افزاری، معماری بنیادی را فراهم می‌کند که از خط لوله داده و الگوریتم کارخانه هوش مصنوعی شما پشتیبانی می‌کند.

زیرساخت در واقع نکته بسیار مهمی‌ست. شما می‌توانید شیک‌ترین خطوط لوله داده و شیک‌ترین الگوریتم‌ها را داشته باشید. اما اگر زیرساخت شما نتواند این کار را انجام دهد، نمی‌تواند این کار را در مقیاس بزرگ انجام دهد، پس با مشکل مواجه می‌شوید.

زیرساخت، ستون فقرات کارخانه هوش مصنوعی است که تیم‌های داخلی و کاربران بیرونی را برای ساده‌سازی عملیات به هم متصل می‌کند. این شامل سخت‌افزار، نرم‌افزار و شبکه‌هایی‌ست که ذخیره‌سازی، پردازش و جابجایی داده‌ها را مدیریت می‌کنند.

به‌عنوان مثال، درحالی‌که الگوریتم‌های اولیه نتفلیکس پیشرفته بودند، زیرساخت آن نمی‌توانست پردازش در مقیاس بزرگ را مدیریت کند. و یک تجربه توصیه ضعیف ایجاد می‌کرد. برای رسیدگی به این موضوع، نتفلیکس در زیرساخت‌های ابری مقیاس‌پذیرتر سرمایه‌گذاری کرد تا حجم زیادی از داده‌ها را پردازش کند. و توصیه‌های دقیقی را به میلیون‌ها مشترک ارائه دهد. که به طور قابل توجهی تجربه کاربر را بهبود می‌بخشد. و به حفظ نرخ بالای حفظ مشتری در مقایسه با رقبا کمک می‌کند.

۴. سکوی آزمایش

آخرین جزء کارخانه هوش مصنوعی، سکوی آزمایش‌ست، جایی‌که تیم شما می‌تواند الگوهای هوش مصنوعی را آزمایش، اصلاح و بهینه‌سازی و نتایج را بر اساس شرایط مختلف پیش‌بینی کند.

سکوی آزمایش مهم‌ست زیرا الگوریتم‌های شما اساساً طیف وسیعی از فرضیه‌ها را ایجاد می‌کنند. آن‌ها می‌گویند، برای افزایش رضایت مشتری، اقدام الف را انجام دهید، برای افزایش بالقوه فروش، اقدام ب را انجام دهید، برای تغییر پویایی اینکه چه کسی اول پرداخت می‌کند، اقدام ج را انجام دهید.

فرضیات شما می‌تواند شامل سوالاتی مانند موارد زیر باشد:

• آیا یک الگوریتم قیمت‌گذاری جدید، فروش را افزایش می‌دهد؟
• آیا یک الگوی یادگیری ماشین می‌تواند ریزش مشتری را با دقت بیشتری پیش‌بینی کند؟
• آیا یک فرایند جدید مبتنی بر هوش مصنوعی، کارایی عملیاتی را بهبود می‌بخشد؟

در سازمان‌هایی که بازخورد، آزمایش و یادگیری مشترک را تشویق می‌کنند، پذیرش هوش مصنوعی تسریع می‌شود. در محیط‌هایی که عادات سفت و سخت هستند یا تغییر تحمیلی به نظر می‌رسد، اعتماد از بین می‌رود و پذیرش کند می‌شود.

با ایجاد فرهنگ آزمایش و امنیت روانی، رهبران می‌توانند نوآوری را تقویت کرده، نتایج هوش مصنوعی را بهبود بخشند.

به یک شرکت هوش مصنوعی محور تبدیل شوید

ایجاد و نگهداری کارخانه هوش مصنوعی سازمان شما برای تقویت نوآوری و کارایی ضروری‌ست. با استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی وظایف پیچیده و ایجاد بینش‌های مبتنی بر داده، می‌توانید فرایندهای تصمیم‌گیری را بهبود بخشیده و در یک بازار پویا رقابت کنید.

برای بهره‌برداری از فرصت‌های هوش مصنوعی، به درک فنی و دیدگاه رهبری نیاز دارید. برای تقویت این مهارت‌ها، شرکت در یک دوره آنلاین را در نظر بگیرید. ملزومات هوش مصنوعی برای کسب‌وکار می‌تواند شما را به درک اساسی از کارخانه هوش مصنوعی و تأثیر آن مجهز کند، درحالی‌که دوره هوش مصنوعی برای رهبران در بخش رهبری مدرن جعبه‌ابزار تغییر رهبران سطح ۵ می‌تواند به شما در تجدید نظر در فرایندها، توانمندسازی تیم‌ها و پیشبرد تحول دیجیتال – از نظر اخلاقی، مؤثر و در مقیاس بزرگ – کمک کند.