چگونگی استفاده شرکتها از هوش مصنوعی مولد فراتر از چتباتها
تغییر واقعی در پنجرههای چت رخ نمیدهد؛ بلکه در ابزارهایی که هر روز از آنها استفاده میکنید، در حال وقوع است.
چتباتها تنها شروع کار بودند. آنها باعث شدند این فناوری ملموس به نظر برسد. اما تغییر واقعی عمیقتر است. هوش مصنوعی در حال ورود به جریانهای کاری (workflows)، سیستمها و تصمیمگیریها است. این فناوری در حال تبدیل شدن به بخشی بیصدا از نرمافزار و زیرساختهای شماست.
در ادامه، نحوه استفاده شرکتها از هوش مصنوعی در امروز آمده است:
نرمافزارهای تعبیهشده (Embedded Software)
شرکتها دیگر از کارکنان خود نمیخواهند که دادهها را در یک پنجره چت جداگانه کپی و پیست کنند. آنها هوش مصنوعی را مستقیماً در CRMها، صفحات گسترده (spreadsheets) و داشبوردها میسازند.
- یک مدیر فروش هنگام بهروزرسانی یک معامله، پیشنهاد ایمیل پیگیری دریافت میکند.
- یک کارشناس پشتیبانی هنگام خواندن یک تیکت، راهکار مناسب را مشاهده میکند.
- یک تحلیلگر مالی خلاصههای خودکار را در Excel دریافت میکند.
هوش مصنوعی یک مقصد نیست، بلکه بخشی از مسیر است.
تبدیل دادهها به دانش
اکثر شرکتها حجم عظیمی از دادههای بدون ساختار دارند؛ از جمله ایمیلها، قراردادها و یادداشتهای جلسات. هوش مصنوعی این دادهها را به پاسخ تبدیل میکند.
به جای جستجو در پوشهها، میتوانید بپرسید:
- سال گذشته به این مشتری چه وعدهای دادیم؟
- ریسکهای موجود در این قرارداد را خلاصه کن.
- قبلاً این مشکل را چگونه حل کردیم؟
هوش مصنوعی به جای ارائه فهرستی از لینکها، پاسخ مستقیم به شما میدهد.
خودکارسازی جریانهای کاری (Workflows)
هوش مصنوعی از انجام تکوظایف به سمت فرآیندهای کامل حرکت میکند. این فناوری ابزارهای مختلف را برای مدیریت کارهای چندمرحلهای به هم متصل میکند.
- امور مالی: هوش مصنوعی فاکتورها را با سفارشهای خرید مطابقت میدهد.
- بازاریابی: هوش مصنوعی از یک دستورالعمل (brief) کوتاه، متن تبلیغاتی و توالیهای ایمیل میسازد.
- منابع انسانی: هوش مصنوعی رزومهها را پیش از بررسی توسط انسان، غربالگری و رتبهبندی میکند.
- فناوری اطلاعات (IT): هوش مصنوعی تیکتهای پشتیبانی را اولویتبندی کرده و مشکلات ساده را حل میکند.
این هماهنگی (orchestration)، کار تکراریِ جابهجایی دادهها بین سیستمها را از بین میبرد.
توسعه نرمافزار
توسعهدهندگان از هوش مصنوعی فراتر از نوشتن کد استفاده میکنند. آنها از آن برای موارد زیر بهره میبرند:
- تولید تستهای واحد (unit tests).
- مستندسازی سیستمهای قدیمی.
- تبدیل کدهای قدیمی به فریمورکهای جدید.
- یافتن مسائل امنیتی در درخواستهای ادغام (pull requests).
این کار به مهندسان اجازه میدهد با سیستمهای قدیمی (legacy systems) که دیگر هیچکس بهطور کامل آنها را نمیشناسد، تعامل داشته باشند.
شخصیسازی در مقیاس گسترده
شخصیسازی زمانی محدود به گروههای کوچک بود. اکنون، شرکتها تجربههایی برای تکتک افراد خلق میکنند. یک بانک میتواند برای هر مشتری یک خلاصه مالی اختصاصی بنویسد. یک خردهفروش میتواند توضیحات محصول را بر اساس علایق یک خریدار خاص بنویسد.
ریسک و انطباق (Compliance)
هوش مصنوعی به تیمهای انطباق کمک میکند تا مقررات جدید را خلاصه کرده و شکافهای موجود در سیاستهای داخلی را پیدا کنند. در امنیت سایبری، این فناوری تهدیدات فنی را به ریسکهای تجاری ترجمه میکند. در اینجا، هدف اصلی «سرعت» است.
این موضوع برای شما چه معنایی دارد؟
هوش مصنوعی مولد از یک «قابلیت» در حال تبدیل شدن به یک «زیربنا» است. موفقترین هوش مصنوعیها آنهایی خواهند بود که نامرئی هستند. شما احساس نخواهید کرد که در حال استفاده از هوش مصنوعی هستید؛ بلکه فقط احساس میکنید کارتان را سریعتر و با اصطکاک کمتر انجام میدهید.
منبع: https://dev.to/pallavi_sharma_10c1a6f1da/how-enterprises-are-using-generative-ai-beyond-chatbots-kj2