آیا کنجکاو هستید که چگونه هوش مصنوعی واقعاً بازی را برای مشاغل واقعی تغییر میدهد؟ این مقاله به بررسی این موضوع میپردازد که چگونه شرکتها از هوش مصنوعی برای تصمیمگیری هوشمندانهتر و کارآمدتر استفاده میکنند.
آیا شما هم از شنیدن مزایای هوش مصنوعی در قالب ایجاد کارایی، ارتقاء تجربیات مشتری و کمک به کسبوکارها برای تصمیمگیری آگاهانه خسته شدهاید؟ نگران نباشید، همه ما همینطور هستیم.
در این مقاله، فراتر از تئوری خواهیم رفت و برخی از روشهای نوآورانه استفاده شرکتها از هوش مصنوعی را بررسی خواهیم کرد. بیایید شروع کنیم.
مؤسسات مالی
به تهیه گزارش حسابرسی در هر سه ماه فکر کنید، به نظر میرسد یک کار بیپایان یا شاید یکنواخت برای برخی باشد.
اما دیگر اینطور نیست. به لطف مدلهای پیشرفته هوش مصنوعی که میتوانند گزارشهای حسابرسی دقیقی را بر اساس الزامات خاص شما تهیه کنند و به وضوح موارد زیر را مشخص کنند:
- تغییرات سهماهه به سهماهه
- آنچه نیاز به توجه شما دارد، و
- اقدام
آیا این شگفتانگیز نیست؟
مطمئناً، نظارت انسانی برای اطمینان از صحت و انطباق ضروری است، اما گزارش مبنایی قبلاً به صرفهجویی در ساعات بیشماری برای تهیه و بررسی دادهها برای تهیه چنین گزارشهایی از ابتدا کمک کرده است.
اکنون، کارشناسان مالی میتوانند بر تفسیر بینشها و تصمیمگیریهای استراتژیک تمرکز کنند. و این فقط حسابرسی نیست - هوش مصنوعی به مؤسسات مالی کمک میکند تا شناسایی تقلب را خودکار کنند، تجزیه و تحلیل ریسک اعتباری را بهینه کنند و فرآیندهای پذیرش مشتری را ساده کنند.
دستیارهای کدنویسی
همین امر در مورد دستیارهای کدنویسی نیز صدق میکند. دستیارهای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی مانند GitHub Copilot در بین توسعهدهندگان بسیار مورد تقاضا هستند. چنین کمکخلبانهای مجازی میتوانند در موارد زیر کمک کنند:
- نوشتن قطعه کدها
- خودکارسازی وظایف تکراری، و حتی
- تولید عملکردهای کامل بر اساس اعلانهای ساده
این برای توسعهدهندگان چه معنایی دارد - آیا دیگر نیازی به مهارتهای آنها نیست؟ قطعاً نه!
این بدان معناست که آنها زمان کمتری را صرف نوشتن کدهای تکراری میکنند و در عین حال میتوانند زمان بیشتری را به حل مسائل پیچیده اختصاص دهند. و هنوز به بهبود کیفیت کد اشاره نکردهایم، زیرا این دستیارهای کدنویسی میتوانند به شناسایی زودهنگام خطاها کمک کنند و حتی پیشنهادهایی در مورد نوشتن بهترین شیوههای کدنویسی ارائه دهند.
دستیار استخدام
کلاه تفکر خود را نگه دارید و به ارزیابی این موضوع ادامه دهید که در کجا با چالشهایی در مدیریت حجم زیادی از دادهها و تجزیه و تحلیل آنها برای تصمیمگیریهای مهم روبرو خواهید شد.
من مدتی است که مدیر استخدام هستم و نیازی به گفتن نیست که با توجه به تعداد درخواستهای داوطلبان، به راحتی طاقتفرسا میشود. تیم استخدام به هیچ وجه نمیتوانست داوطلبان واجد شرایط را برای فرآیند استخدام تجزیه و تحلیل و اولویتبندی کند.
اجازه دهید یک مثال جالب را به اشتراک بگذارم که در آن یکی از برنامههای جهانی نیز از چنین دستیارهای مجازی "کمک خواست" تا به من کمک کند پروفایلهای واجد شرایطی را پیدا کنم که با معیارهای واجد شرایط بودن رهبرانی که قصد دارند آنها را بپذیرند، مطابقت داشته باشد.
کشف دارو
هزینههای بالا و جدول زمانی طولانی برای کشف دارو در صنعت داروسازی به طور گستردهای شناخته شده است. و اینجاست که هوش مصنوعی ثابت کرده است که با تسریع تحقیقات بسیار مفید است. اخیراً، Insilico Medicine از هوش مصنوعی برای کشف "یک داروی کاندید که وارد آزمایشات بالینی فاز 2 برای درمان فیبروز ریوی ایدیوپاتیک (Idiopathic pulmonary fibrosis) شده است، یک بیماری تنفسی نسبتاً نادر که باعث کاهش پیشرونده عملکرد ریه میشود."
برای مقایسه با روشهای سنتی، Insilico هم در زمان و هم در هزینه صرفهجویی کرد. مدل هوش مصنوعی یک دهم هزینه و یک سوم زمان را صرفهجویی کرد.
زنجیره تأمین
هوش مصنوعی برای مدت طولانی در زنجیره تأمین استفاده شده است، با تحولات اخیر شامل رباتهای مجهز به ML در انبارها. این رباتها همه چیز را از مرتبسازی اقلام گرفته تا بستهبندی سفارشها انجام میدهند و از تحویل سریعتر و دقیقتر اطمینان حاصل میکنند.
بهینهسازی مسیر در زمان واقعی یکی از کاربردهای حیاتی هوش مصنوعی است - که عواملی مانند ترافیک، آب و هوا و ترجیحات مشتری را در نظر میگیرد و در عین حال مصرف سوخت را به حداقل میرساند، زمان تحویل را کاهش میدهد و رضایت مشتری را افزایش میدهد و منجر به کاهش هزینهها میشود.
کشاورزی
کارایی بیشتر از همه در کشاورزی مورد توجه است - جایی که ضایعات قابل توجهی روزانه به دلیل عواملی مانند آبیاری بیش از حد، استفاده ناکارآمد از کودها، فساد در هنگام برداشت و زنجیرههای تأمین ضعیف بهینه شده رخ میدهد.
چه میشد اگر کشاورزان میتوانستند این تلفات را از طریق تکنیکهای کشاورزی دقیق به حداقل برسانند یا عملکرد محصول را بهبود بخشند؟
به تازگی، جان دیر (John Deere)، رهبر در تجهیزات کشاورزی، از بینایی کامپیوتری استفاده کرد که میتواند علفهای هرز را تشخیص دهد و علفکشها را فقط در صورت نیاز اعمال کند و استفاده از مواد شیمیایی و هزینهها را به حداقل برساند.
طراحی مد
درک مشتری شما هرگز به این اندازه مهم نبوده است. آن را با خلاقیت در فرآیند مد و طراحی با استفاده از هوش مصنوعی ترکیب کنید، و شما آماده ارائه برخی از بهترین تجربیات هرگز فکر نشده به مشتریان خود هستید.
این دقیقاً همان کاری است که Levi Strauss با ادغام هوش مصنوعی در فرآیند طراحی خود انجام داد. آنها همچنین از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل روندهای بازار استفاده میکنند که به آنها کمک میکند تا ترجیحات مشتری را بهتر یاد بگیرند. ارائه طرحهایی که به احتمال زیاد مورد توجه مصرفکنندگان قرار میگیرند.
مزایای دیگر هوش مصنوعی نیز در اینجا دنبال میشود. با خودکارسازی فرآیند طراحی، زمان آنها برای انتشار مجموعههای جدید بسیار سریعتر شده است، آن هم با اطمینان بیشتری به جذابیت بازار خود.
جمعبندی
از خودکارسازی زنجیرههای تأمین گرفته تا تقویت نتایج خلاقانه، هوش مصنوعی فقط یک ابزار دیگر نیست، بلکه محرک قوی برای سازمانها برای پذیرش هوش مصنوعی و فکر کردن به روشهای نوآورانه برای اطمینان از تداوم کسبوکار و پیشرفت در چنین زمانهای هیجانانگیزی است.
این برنامهها را فقط به عنوان یک تریلر از برنامههای پیچیدهتر با پیشرفتهای در حال تکامل در فناوری هوش مصنوعی در نظر بگیرید. کسبوکارهای آیندهنگری که به طور فعال این فناوری را در آغوش میگیرند، بوم را با امکانات نامحدود نقاشی میکنند.
Vidhi Chugh یک استراتژیست هوش مصنوعی و یک رهبر تحول دیجیتال است که در تقاطع محصول، علوم و مهندسی برای ساخت سیستمهای یادگیری ماشینی مقیاسپذیر کار میکند. او یک رهبر نوآوری برنده جایزه، نویسنده و سخنران بینالمللی است. او ماموریت دارد یادگیری ماشین را دموکراتیزه کند و اصطلاحات تخصصی را برای همه بشکند تا بخشی از این تحول باشند.