موارد استفاده از هوش مصنوعی برای رهبران و نوآوران کسب‌وکار

همزمان با گسترش قابلیت‌های هوش مصنوعی فراتر از کاربردهای سنتی به سیستم‌های تولیدی و مبتنی بر عامل, کسب‌وکارها در صنایع مختلف در حال پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی هستند که از خدمات مشتریان تا تصمیم‌گیری‌های پیچیده عملیاتی را شامل می‌شود.

• شرکت‌ها به سرعت ابزارهای هوش مصنوعی پایه مانند چت‌بات‌ها و سیستم‌های پیشرفته مانند عوامل تصمیم‌گیری خودکار را به کار می‌گیرند.
• صنایع مختلف از هوش مصنوعی به روش‌های منحصربه‌فردی استفاده می‌کنند، از بهینه‌سازی موجودی خرده‌فروشی تا تشخیص پزشکی در مراقبت‌های بهداشتی.
• موفقیت با هوش مصنوعی نیازمند زیرساخت داده قوی و ابزارهای پیشرفته برای استقرار و مدیریت امن است.

هوش مصنوعی سال‌هاست که با ما بوده است، اما وسعت قابلیت‌های آن اکنون آشکار می‌شود. ظهور ابزارهای GenAI مانند ChatGPT، درک از هوش مصنوعی را از داستان علمی تخیلی آینده‌نگر به ابزارهای روزمره تغییر داده است. آگاهی در مورد هوش مصنوعی و کنجکاوی در مورد کارهایی که می‌تواند انجام دهد، در دنیای تجارت و فراتر از آن گسترده شده است.

واضح است که پذیرش هوش مصنوعی تأثیر عمیقی بر اقتصاد جهان خواهد داشت. موسسه جهانی McKinsey تخمین می‌زند که هوش مصنوعی تولیدی سالانه بین 2.6 تا 4.4 تریلیون دلار ارزش سالانه به اقتصاد جهانی اضافه خواهد کرد.

شرکت‌ها مشتاق هستند تا از این انقلاب جلوتر باشند و راه‌های بی‌شماری برای استفاده از هوش مصنوعی برای بهره‌مندی از کسب‌وکار خود پیدا می‌کنند.

برخی از این موارد در حال حاضر گسترده شده‌اند، مانند استفاده از چت‌بات‌های خدمات مشتریان برای پاسخ به سؤالات و حل مسائل رایج - رفع مشکلات ساده سریع‌تر و آزاد کردن نمایندگان انسانی برای تعاملات پیچیده‌تر. یکی دیگر از کاربردهای رایج هوش مصنوعی، شخصی‌سازی است، مانند زمانی که یک سرویس استریم محتوایی را توصیه می‌کند که مشتریان باید بر اساس ترجیحات گذشته خود امتحان کنند. برنامه‌های GenAI که محتوا ایجاد می‌کنند نیز به سرعت به ابزارهای روزمره در بسیاری از مشاغل تبدیل می‌شوند. ابزارهای محتوای هوش مصنوعی می‌توانند به کارمندان کمک کنند تا وظایفی مانند نوشتن، گردآوری ارائه‌ها و گزارش‌ها و یافتن اطلاعات را ساده کنند.

تعداد فزاینده‌ای از شرکت‌ها نیز AIOps را اتخاذ می‌کنند که هوش مصنوعی را در عملیات فناوری اطلاعات به کار می‌گیرد تا به شرکت‌ها در مدیریت زیرساخت، شبکه‌ها، برنامه‌ها و فرآیندها کمک کند. موارد استفاده از AIOps عبارتند از:

• مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌ها
• حفظ آپتایم و قابلیت اطمینان وب‌سایت
• تشخیص ناهنجاری و تهدید
• بهینه‌سازی ظرفیت
• اطمینان از عملکرد برنامه
• کاهش تیکت‌های حادثه باز

این نوع موارد استفاده از هوش مصنوعی در حال آشنا شدن هستند، اما موارد جدید هر روز در حال توسعه هستند. و ابزارهای هوش مصنوعی در حال تکامل هستند. ربات‌ها، که فاقد پردازش زبان طبیعی (NLP) و قابلیت‌های استدلال هستند و اغلب به اسکریپت‌های خاصی محدود می‌شوند، با خلبان‌هایی جایگزین می‌شوند که از GenAI و NLP برای کمک انعطاف‌پذیرتر و پویاتر استفاده می‌کنند. اخیراً، هوش مصنوعی مبتنی بر عامل در حال افزایش است. این سیستم‌های هوش مصنوعی دارای قابلیت‌های استدلال هستند و می‌توانند به تنهایی تصمیم بگیرند تا بدون راهنمایی زیاد انسان به اهداف هدایت شده توسط انسان دست یابند. آنها همچنین می‌توانند به روش‌های انسان‌مانند با افراد تعامل داشته باشند.

در حالی که بسیاری از موارد استفاده از هوش مصنوعی به طور گسترده در صنایع مختلف کاربرد دارند، برخی دیگر مختص بخش‌های خاص یا حتی سازمان‌ها هستند. این سازگاری یکی از مزایای هوش مصنوعی است، زیرا به شرکت‌ها اجازه می‌دهد راه‌حل‌های سفارشی ایجاد کنند. در اینجا نمونه‌ای از برخی از راه‌هایی که شرکت‌ها در صنایع مختلف از هوش مصنوعی برای تقویت کسب‌وکار خود استفاده می‌کنند آورده شده است.

کالاهای مصرفی و خرده‌فروشی

هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها در فضای کالاهای مصرفی و خرده‌فروشی در عملکردهای پشتیبان و رو به مشتری مانند:

• خدمات مشتری
• درک ترجیحات، رفتارها و نشانه‌های متنی کاربر
• استراتژی‌های قیمت‌گذاری
• پیش‌بینی تقاضا و برنامه‌ریزی موجودی
• زمان‌بندی و پیگیری تحویل
• کمک به یافتن محصول در فروشگاه
• اتاق‌های پرو مجازی

Edmunds، یک راهنمای مورد اعتماد در خرید آنلاین خودرو، از قابلیت‌های هوش مصنوعی تولیدی برای ایجاد انقلاب در رویکرد خود برای شناسایی و تعدیل بررسی‌های «کیفیت خدمات نمایندگی» استفاده کرد. این شرکت با به کار گیری یک مدل GenAI، تجزیه و تحلیل خودکار صدها بررسی روزانه را برای انتشار آنلاین سریعتر انجام داده است و در زمان کارکنان ارزشمند صرفه جویی می کند و آنها را قادر می سازد تا بر روی کارهای ضروری تر تمرکز کنند.

خلاق

پیشرفت‌های هوش مصنوعی برای کارهای خلاقانه در چند سال گذشته بسیار برجسته و تغییر دهنده بازی بوده است. راه‌اندازی ابزارهای GenAI مانند ChatGPT، DeepAI و DALL E 3 فرصت‌های بی‌سابقه‌ای را برای ایجاد محتوای نوشتاری، موسیقیایی و بصری با کیفیت بالا با دستورات زبان طبیعی معرفی کرده است. موارد استفاده از هوش مصنوعی خلاقانه عبارتند از:

• ویرایش خودکار ویدیو
• تقویت جلوه‌های بصری
• پیش تولید فیلم
• داستان سرایی تعاملی
• طراحی گرافیک
• ویرایش و تصحیح

ابزارهای خلاقانه تثبیت شده نیز قابلیت های خود را با کمک هوش مصنوعی گسترش داده اند. به عنوان مثال، Adobe Firefly را ارائه می دهد، مجموعه ای از مدل های طراحی GenAI که قدرت ابزارهایی مانند Photoshop، Illustrator، Express و محصولات سازمانی را افزایش می دهد. این مدل ها کارایی و بهره وری را برای کارهایی مانند ویرایش، محتوای شخصی سازی شده و تجربه مکالمه افزایش می دهند. این شرکت همچنین Adobe Sensei GenAI، یک کمک خلبان برای گردش کار تجربه مشتری را راه اندازی کرده است تا بهره وری را در Adobe Experience Cloud افزایش دهد.

انرژی/شیمیایی

موارد استفاده از هوش مصنوعی نیز در صنایع انرژی و شیمیایی در حال اتخاذ هستند، از جمله:

• تجمیع معیارهای کلیدی در سراسر سیستم های تولید
• مدیریت شبکه هوشمند
• بهینه سازی حفاری و اکتشاف
• کنترل کیفیت
• شناسایی خطرات احتمالی برای افزایش ایمنی

DuPont از هوش مصنوعی برای قابلیت اطمینان و نگهداری پیش بینی کننده، برنامه ریزی تولید و بهینه سازی قیمت فروش استفاده می کند. در حالی که این شرکت قبلاً چت‌بات‌ها را برای مقاصد مشتری و کارمند امتحان کرده بود، نتایج ناامیدکننده بود. مدل‌های زبان بزرگ جدید (LLM) چت‌بات‌ها را سریع‌تر، دقیق‌تر و به طور کلی مؤثرتر کرده‌اند.

مالی و بیمه

هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی را در دنیای مالی و بیمه ارائه می دهد، از جمله:

• جمع آوری داده ها برای انطباق و نظارت نظارتی
• شناسایی تقلب و جرایم مالی احتمالی
• استخراج بینش از داده ها
• نظارت و مدیریت تجارت
• تسریع در پذیره نویسی

شرکت بیمه آنلاین Allianz Direct از GenAI برای واگذاری وظایف معمول نماینده خدمات مشتری به هوش مصنوعی استفاده می کند و به نمایندگان مرکز تماس این امکان را می دهد تا زمان بیشتری را صرف ایجاد روابط شخصی مشتری کنند که ارزش طول عمر را افزایش می دهد. یک برنامه جدید مبتنی بر هوش مصنوعی که نمایندگان برای سوالات مشتریان استفاده می کنند، 10 تا 15 درصد دقیق تر از نسخه قبلی بود.

مراقبت های بهداشتی

در عرصه مراقبت های بهداشتی، هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که نه تنها نتایج بیمار را بهبود بخشد، بلکه به کارمندان در این صنعت کم کارمند و پر استرس کمک کند. ابزارهای هوش مصنوعی کمک های مهمی به تحقیقات پزشکی کرده اند و سایر موارد استفاده از هوش مصنوعی عبارتند از:

• جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده های بیمار در زمان واقعی
• ارائه تشخیص های دقیق تر و برنامه های درمانی
• ساده‌سازی وظایفی مانند رونویسی یادداشت‌های پزشکی و پاسخ دادن به سؤالات پزشکی برای مصرف‌کنندگان
• کارآمدتر کردن فرآیندهای اداری مراقبت‌های بهداشتی
• بهبود نتایج جراحی روباتیک

اتوماسیون و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده نیز نوید بزرگی را نشان می دهد. مرکز پزشکی Kansas City VA در کانزاس سیتی، میسوری، مدلی را برای ارزیابی خطر 24 ساعته اینکه آیا بیماری که در بیمارستان بستری شده است، نیاز به انتقال به سطح مراقبت بالاتری دارد، آزمایش کرده است. بیمارستان دریافت که استفاده از این مدل به طور قابل توجهی دقت ارزیابی های ریسک را بهبود می بخشد و به طور بالقوه منجر به کاهش قابل توجهی در مرگ و میر می شود.

تولید

از هوش مصنوعی برای کمک به تولیدکنندگان در هر مرحله از کسب و کار، از طراحی تا تحویل، استفاده می شود. کاربردهای هوش مصنوعی در تولید به طور گسترده ای متغیر است و شامل:

• ارزیابی و حل تنگناهای فرآیند
• کمک خلبان برای تکنسین ها
• فعال کردن تعاملات مکالمه با ماشین ها
• عیب یابی به زبان طبیعی
• ارائه خدمات میدانی فعال
• تولید و تطبیق خودکار قراردادها، سفارشات خرید و فاکتورها

پیش بینی یک حوزه کلیدی برای بهبود هوش مصنوعی است. به عنوان مثال، وقتی صحبت از زنجیره تامین می شود، هوش مصنوعی می تواند به سازمان ها کمک کند تا نیازهای تامین بلندمدت و کوتاه مدت و زمان حمل و نقل را برای بهبود کارایی و تجربیات مشتری بهتر پیش بینی کنند.

JetBlue از هوش مصنوعی و ML در سراسر کسب و کار خود استفاده می کند و به طور فعال از GenAI برای عملیات داخلی استفاده می کند، زیرا به دنبال "داده محورترین خط هوایی" است. این شرکت یک اکوسیستم از مدل ها به نام BlueSky ایجاد کرده است، یک شبکه دائماً تازه شده با LLM تعبیه شده و اجزای بیدرنگ برای کارکنان خط مقدم برای فعال کردن تصمیم گیری.

رسانه و سرگرمی

بسیاری از سازمان ها در حوزه رسانه و سرگرمی سال هاست که از هوش مصنوعی برای مدیریت محتوا استفاده می کنند - به عنوان مثال، Spotify از آن برای ارائه پیشنهادات موسیقی بر اساس آنچه مشتری در گذشته دوست داشته است استفاده می کند، YouTube یک فید ویدیویی شخصی سازی شده بر اساس انتخاب های قبلی مشتریان ایجاد می کند، Netflix پیشنهادات هدفمند مشاهده را ارائه می دهد و LinkedIn فیلتر می کند. خبرهای مشتری بر اساس سابقه مشتری.

Showtime حجم عظیمی از داده‌های مشترکین مانند نمایش‌های تماشا شده، زمان روز، دستگاه‌های مورد استفاده، تاریخچه اشتراک و موارد دیگر را جمع‌آوری می‌کند. این شرکت از یادگیری ماشین برای به دست آوردن بینش از این داده ها استفاده می کند که به آن امکان می دهد رفتار مشترک را پیش بینی کند و برنامه ریزی و برنامه نویسی را برای افزایش تعامل بینندگان و کاهش ریزش بهبود بخشد.

موارد استفاده از هوش مصنوعی در این صنعت نیز عبارتند از:

• جستجوی هوشمند
• بازخورد کیفیت محتوای بیدرنگ
• پیش بینی محبوبیت محتوا
• سفارشی سازی چالش های بازی ویدیویی
• هدف گذاری و تقسیم بندی مخاطبان
• طبقه بندی و دسته بندی محتوا

سفر و مهمان نوازی

با استفاده از هوش مصنوعی، سازمان‌ها در بخش سفر و مهمان‌نوازی می‌توانند از فناوری برای افزایش تجربیات در دنیای فیزیکی استفاده کنند. موارد استفاده از هوش مصنوعی عبارتند از:

• قیمت گذاری پویا
• لجستیک مانند جابجایی چمدان
• تشخیص چهره
• تجزیه و تحلیل و بهینه سازی تجربه مهمان
• موجودی یکپارچه و خرید

EasyJet از GenAI استفاده می کند تا کاربران تجاری غیر فنی را قادر سازد تا سوالاتی را به زبان طبیعی بپرسند و از مجموعه داده های غنی شرکت بینش کسب کنند. کاربران تجاری اکنون با استفاده از زبان طبیعی با داده ها تعامل می کنند و تصمیمات را بر اساس بینش ارائه شده توسط LLM ها می گیرند.

با ادامه رشد هوش مصنوعی، راه حل های هوش مصنوعی نیز از این روند پیروی خواهند کرد. اما سازمان هایی که می خواهند همگام باشند، باید پایه مناسبی داشته باشند. آنها به زیرساخت داده ای نیاز دارند که آنها را قادر سازد تا ارزش کامل داده های خود را درک کنند و در عین حال آن را ایمن نگه دارند. پلتفرم هوش داده Databricks، که بر اساس معماری دریاچه ساخته شده است، آخرین تکامل در ذخیره سازی داده ها را نشان می دهد. این به شرکت‌ها کمک می‌کند تا داده‌ها و ابتکارات هوش مصنوعی را سریع‌تر ارائه دهند و در عین حال هزینه‌ها را کاهش دهند.

شرکت‌ها همچنین به راهکارهای پیشرفته برای کمک به پیاده‌سازی موارد استفاده از هوش مصنوعی نیاز دارند. Databricks Mosaic AI ابزارهای یکپارچه ای را برای ساخت، استقرار، ارزیابی و مدیریت راه حل های هوش مصنوعی و ML ارائه می دهد - از مدل های ML پیش بینی کننده امروزی و برنامه های GenAI گرفته تا راه حل های هوش مصنوعی آینده که هنوز تصور نشده اند. Mosaic AI که بر روی پلتفرم هوش داده Databricks ساخته شده است، سازمان ها را قادر می سازد تا سیستم های هوش مصنوعی یکپارچه با داده های سازمانی خود را به طور ایمن و مقرون به صرفه ایجاد کنند.

Databricks همچنین در تلاش است تا با منبع باز کردن DBRX، یک LLM با هدف کلی که از تمام مدل‌های منبع باز تثبیت‌شده در معیارهای استاندارد بهتر عمل می‌کند، هوش مصنوعی را برای شرکت‌های در هر اندازه‌ای دموکراتیزه کند و GenAI قابل تنظیم و شفاف را برای همه شرکت‌هایی که داده‌هایشان را به خطر نمی‌اندازند، فعال کند.

ببینید چرا بیش از 10000 سازمان در سراسر جهان برای تمام حجم های کاری خود از BI تا AI به Databricks متکی هستند، جایی که می توانید پلتفرم کامل Databricks را به صورت رایگان به مدت 14 روز تست کنید. به صورت رایگان امتحان کنید یا آموزش های مبانی هوش مصنوعی تولیدی On-Deman را بگذرانید