حساب‌رسی هوش مصنوعی: چرا شرکت‌ها عقب می‌مانند

دوران هیجان‌زدگی برای هوش مصنوعی به پایان رسیده است.

کسب‌وکارها سال‌ها وقت صرف کردند تا با عجله از ابزارهایی مانند ChatGPT استفاده کنند. اکنون، رهبران با سؤال جدیدی روبرو هستند. آن‌ها می‌خواهند بدانند آیا هوش مصنوعی سودآوری نهایی را بهبود می‌بخشد یا خیر.

گزارش جدیدی از McLean Forrester توضیح می‌دهد که چرا بسیاری از شرکت‌ها در دستیابی به نتایج شکست می‌خورند. آن‌ها در «تله‌ی پروژه‌های آزمایشی» (pilot trap) گرفتار می‌شوند؛ پروژه‌های کوچکی را راه‌اندازی می‌کنند که دستاوردهای ناچیزی دارند اما قابلیت مقیاس‌پذیری ندارند.

برای پیروزی، باید سه سطح از هوش مصنوعی را درک کنید.

۱. هوش مصنوعی افقی (Horizontal AI) این‌ها ابزارهای عمومی هستند. آن‌ها برای وظایف ساده‌ای مانند خلاصه‌سازی گزارش‌های عمومی کارایی دارند. ممکن است شاهد افزایش ۵ تا ۱۰ درصدی در بهره‌وری باشید. با این حال، زمانی که وظایف مستلزم دانش خاص شرکت شما باشد، این ابزارها شکست می‌خورند.

۲. هوش مصنوعی ترکیبی (Hybrid AI) این هوشمندانه‌ترین حد فاصل است. این روش از متدی به نام Retrieval-Augmented Generation (RAG) استفاده می‌کند. شما یک مدل بزرگ را به داده‌های داخلی خود، مانند سیاست‌ها و سوابق مشتریان، متصل می‌کنید. این کار دقت را بهبود می‌بخشد و داده‌های شما را بدون هزینه‌ی بالای ساخت یک مدل جدید، ایمن نگه می‌دارد.

۳. هوش مصنوعی عمودی (Vertical AI) این بالاترین سطح است. این یک لایه هوش سفارشی است که برای جریان‌های کاری (workflows) خاص شما ساخته شده است. به عنوان مثال، یک بانک از Vertical AI برای بررسی درخواست‌های وام بر اساس قوانین سختگیرانه استفاده می‌کند. این فناوری صرفاً اطلاعات ارائه نمی‌دهد، بلکه در عملکردهای اصلی کسب‌وکار شما مشارکت می‌کند.

چگونه برای سال ۲۰۲۷ آماده شویم:

برندگان شرکت‌هایی نخواهند بود که بزرگترین بودجه‌ها را دارند؛ بلکه شرکت‌هایی خواهند بود که هوش مصنوعی را با نیازهای خاص کسب‌وکار خود همسو می‌کنند.

منبع: https://dev.to/mcleanforresterllc/the-ai-reckoning-why-most-companies-are-getting-left-behind-175i

جامعه یادگیری اختیاری: https://t.me/GyaanSetuAi