هوش مصنوعی سازمانی (Enterprise AI) چیست؟

هوش مصنوعی سازمانی چیست؟

هوش مصنوعی سازمانی به استفاده از فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی در سازمان‌های بزرگ اشاره دارد. انتقال سیستم‌های هوش مصنوعی از نمونه اولیه به تولید با چالش‌هایی مانند مقیاس، عملکرد، مدیریت داده‌ها، اخلاق و تطابق با قوانین مواجه است. هوش مصنوعی سازمانی شامل سیاست‌ها، استراتژی‌ها، زیرساخت‌ها و فناوری‌هایی است که برای استفاده گسترده از هوش مصنوعی در داخل یک سازمان بزرگ طراحی شده‌اند. با اینکه پیاده‌سازی آن نیازمند سرمایه‌گذاری و تلاش زیادی است، هوش مصنوعی سازمانی برای سازمان‌های بزرگ اهمیت زیادی دارد زیرا سیستم‌های هوش مصنوعی به تدریج به یک جریان اصلی تبدیل می‌شوند.

پلتفرم هوش مصنوعی سازمانی چیست؟
پلتفرم هوش مصنوعی سازمانی مجموعه‌ای از فناوری‌ها است که به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا در مقیاس بزرگ، آزمایش، توسعه، استقرار و اجرای برنامه‌های هوش مصنوعی را انجام دهند. مدل‌های یادگیری عمیق هسته اصلی هر برنامه هوش مصنوعی هستند. هوش مصنوعی سازمانی نیاز به استفاده مجدد از مدل‌های هوش مصنوعی بین وظایف مختلف دارد، به‌جای اینکه هر بار مدل جدیدی برای یک مشکل یا مجموعه داده جدید آموزش داده شود. پلتفرم هوش مصنوعی سازمانی زیرساخت لازم برای استفاده مجدد، تولید و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ در سراسر سازمان را فراهم می‌کند. این یک سیستم کامل، پایدار، مقاوم و قابل تکرار است که ارزش پایدار ایجاد می‌کند و در عین حال انعطاف‌پذیر برای بهبود مداوم و سازگاری با محیط‌های متغیر باقی می‌ماند.

مزایای هوش مصنوعی سازمانی چیست؟
با پیاده‌سازی هوش مصنوعی سازمانی می‌توانید چالش‌هایی را که قبلاً غیرقابل حل بودند، حل کنید. این به شما کمک می‌کند تا منابع درآمد جدید و کارایی‌هایی را در یک سازمان بزرگ ایجاد کنید.

ایجاد نوآوری
سازمان‌های بزرگ معمولاً صدها تیم تجاری دارند، اما همه آن‌ها بودجه و منابع لازم برای مهارت‌های داده‌کاوی را ندارند. هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی به رهبری این امکان را می‌دهد که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML) را دموکراتیزه کرده و آن‌ها را در سراسر شرکت قابل دسترس کند. هر کسی در سازمان می‌تواند پیشنهاد دهد، آزمایش کند و ابزارهای هوش مصنوعی را در فرآیندهای تجاری خود بگنجاند. متخصصان دامنه با دانش تجاری می‌توانند در پروژه‌های هوش مصنوعی مشارکت کنند و رهبری تحولات دیجیتال را بر عهده گیرند.

تقویت حاکمیت
روش‌های ایزوله یا محرمانه (siloed) در توسعه هوش مصنوعی، شفافیت و حاکمیت محدودی فراهم می‌کنند. این روش‌ها اعتماد ذینفعان را کاهش داده و پذیرش هوش مصنوعی را محدود می‌کنند، به‌ویژه در پیش‌بینی‌های مهم تصمیم‌گیری.
هوش مصنوعی سازمانی شفافیت و کنترل بیشتری را به این فرآیند می‌آورد. سازمان‌ها می‌توانند دسترسی به داده‌های حساس را طبق الزامات قانونی کنترل کرده و در عین حال نوآوری را تشویق کنند. تیم‌های داده‌کاوی می‌توانند از روش‌های هوش مصنوعی قابل توضیح استفاده کنند تا شفافیت در تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی ایجاد کرده و اعتماد کاربران نهایی را افزایش دهند.

کاهش هزینه‌ها
مدیریت هزینه‌های پروژه‌های هوش مصنوعی نیاز به کنترل دقیق بر تلاش‌های توسعه، زمان و منابع محاسباتی، به‌ویژه در حین آموزش دارد. استراتژی هوش مصنوعی سازمانی می‌تواند تلاش‌های مهندسی تکراری را در داخل سازمان خودکار و استانداردسازی کند. پروژه‌های هوش مصنوعی دسترسی متمرکز و مقیاس‌پذیر به منابع محاسباتی پیدا می‌کنند، در حالی که از تداخل یا هدررفت جلوگیری می‌شود. شما می‌توانید تخصیص منابع را بهینه کرده، خطاها را کاهش داده و کارایی فرآیندها را در طول زمان بهبود بخشید.

افزایش بهره‌وری
با خودکارسازی وظایف روتین، هوش مصنوعی می‌تواند از اتلاف زمان بکاهد و منابع انسانی را برای کارهای خلاقانه و مولد آزاد کند. افزودن هوش به نرم‌افزارهای سازمانی همچنین می‌تواند سرعت عملیات تجاری را افزایش دهد و زمان بین مراحل مختلف در هر فعالیت سازمانی را کاهش دهد. زمان‌بندی کوتاه‌تر از طراحی تا تجاری‌سازی یا از تولید تا تحویل می‌تواند بازگشت سرمایه فوری را فراهم کند.

موارد استفاده از هوش مصنوعی سازمانی
برنامه‌های هوش مصنوعی سازمانی می‌توانند هر چیزی از مدیریت زنجیره تأمین تا شناسایی تقلب و مدیریت روابط مشتری را بهینه‌سازی کنند. در اینجا برخی از نمونه‌ها با مطالعات موردی آورده شده است.

تحقیقات و توسعه
سازمان‌ها می‌توانند داده‌های وسیع را تحلیل کرده، روندها را پیش‌بینی کرده و نتایج را شبیه‌سازی کنند تا زمان و منابع مورد نیاز برای توسعه محصولات را به طور قابل توجهی کاهش دهند. مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوها و بینش‌هایی را از موفقیت‌ها و شکست‌های محصولات گذشته شناسایی کرده و روند توسعه محصولات آینده را راهنمایی کنند. این مدل‌ها همچنین می‌توانند نوآوری‌های همکاری را پشتیبانی کرده تا تیم‌ها در نقاط جغرافیایی مختلف به‌طور مؤثرتری روی پروژه‌های پیچیده کار کنند.

برای مثال، شرکت داروسازی جهانی آسترازنکا (AstraZeneca) یک پلتفرم کشف داروی مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد کرده است تا کیفیت را افزایش داده و زمان کشف یک کاندیدای دارویی بالقوه را کاهش دهد.

مدیریت دارایی‌ها
فناوری‌های هوش مصنوعی فرآیندهای مربوط به خرید، استفاده و از دور خارج کردن دارایی‌های فیزیکی و دیجیتال در یک سازمان را بهینه می‌کنند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های نگهداری پیش‌بینی‌شونده می‌توانند پیش‌بینی کنند که تجهیزات یا ماشین‌آلات کی ممکن است خراب شوند یا نیاز به نگهداری داشته باشند. این الگوریتم‌ها می‌توانند تغییرات عملیاتی را پیشنهاد دهند که موجب بهبود کارایی، کاهش مصرف انرژی یا افزایش عمر دارایی‌ها شوند. از طریق سیستم‌های ردیابی مبتنی بر هوش مصنوعی، سازمان‌ها می‌توانند دیدگاه لحظه‌ای از مکان و وضعیت دارایی‌های خود داشته باشند.

برای مثال، شرکت باکستر اینترنشنال (Baxter International) از هوش مصنوعی برای کاهش زمان خرابی پیش‌بینی‌نشده تجهیزات استفاده می‌کند و از بروز بیش از ۵۰۰ ساعت خرابی پیش‌بینی‌نشده در یک واحد خود جلوگیری می‌کند.

خدمات مشتری
هوش مصنوعی می‌تواند تعاملات مشتریان را به‌طور شخصی‌سازی‌شده، مؤثر و مقیاس‌پذیر فراهم کند. چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند بسیاری از درخواست‌های مشتریان را بدون نیاز به دخالت انسان پردازش کنند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند داده‌های وسیع مشتریان را در زمان واقعی تحلیل کرده و به کسب‌وکارها کمک کند پیشنهادات و پشتیبانی شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند.

برای مثال، شرکت تی‌موبایل (T-Mobile) از هوش مصنوعی برای افزایش سرعت و کیفیت تعاملات مشتریان استفاده می‌کند. عوامل انسانی می‌توانند مشتریان را بهتر و سریع‌تر سرویس دهند، تجربه مشتری را غنی‌تر کرده و ارتباطات انسانی قوی‌تری ایجاد کنند.

ملاحظات فناوری کلیدی در هوش مصنوعی سازمانی
برای پیاده‌سازی موفق هوش مصنوعی سازمانی، سازمان‌ها باید موارد زیر را در نظر بگیرند.

مدیریت داده
پروژه‌های هوش مصنوعی نیاز به دسترسی آسان و امن به دارایی‌های داده‌ای سازمان دارند. سازمان‌ها باید خطوط لوله مهندسی داده خود را ایجاد کنند، چه پردازش داده‌ها به‌صورت استریم و چه پردازش دسته‌ای، دیتا مش یا انبار داده‌ها. آن‌ها باید اطمینان حاصل کنند که سیستم‌هایی مانند کاتالوگ داده در دسترس هستند تا دانشمندان داده بتوانند به سرعت مجموعه داده‌های مورد نیاز خود را پیدا کرده و استفاده کنند. مکانیزم‌های حاکمیت داده متمرکز دسترسی به داده‌ها را تنظیم کرده و از مدیریت ریسک پشتیبانی می‌کنند بدون اینکه موانع غیرضروری در بازیابی داده‌ها ایجاد کنند.

زیرساخت آموزش مدل
سازمان‌ها باید زیرساخت متمرکزی برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین جدید و موجود ایجاد کنند. به عنوان مثال، مهندسی ویژگی‌ها شامل استخراج و تبدیل متغیرها یا ویژگی‌ها، مانند فهرست قیمت‌ها و توضیحات محصولات، از داده‌های خام برای آموزش است. یک فروشگاه ویژگی متمرکز این امکان را می‌دهد که تیم‌های مختلف همکاری کنند و استفاده مجدد را ترویج دهند و از ایجاد سیلوهای کاری با تلاش‌های تکراری جلوگیری کنند.

به‌طور مشابه، برای این‌که تیم‌های داده‌کاوی بتوانند مدل‌های هوش مصنوعی موجود را با داده‌های داخلی سازمان تطبیق دهند، سیستم‌هایی که از تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) پشتیبانی می‌کنند، مورد نیاز هستند. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) روی حجم زیادی از داده‌ها آموزش دیده و از میلیاردها پارامتر برای تولید خروجی اصلی استفاده می‌کنند. می‌توان از آن‌ها برای وظایفی مانند پاسخ دادن به سوالات، ترجمه زبان‌ها و پردازش زبان طبیعی استفاده کرد. RAG قابلیت‌های قدرتمند مدل‌های زبانی بزرگ را به حوزه‌های خاص یا پایگاه دانش داخلی یک سازمان گسترش می‌دهد، بدون نیاز به آموزش مجدد مدل.

فهرست مدل مرکزی
فهرست مدل مرکزی یک کاتالوگ سازمانی برای مدل‌های یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی بزرگ  است که در واحدهای تجاری مختلف ساخته و آموزش داده شده‌اند؛ این امکان را برای تیم‌ها فراهم می‌آورد که نسخه‌بندی (versioning) مدل‌ها را انجام داده و از این طریق، وظایف‌ مختلفی را به عهده بگیرند، از جمله:

• پیگیری تغییرات مدل‌ها در طول زمان
• مقایسه عملکرد نسخه‌های مختلف
• اطمینان از اینکه استقرارها از مؤثرترین و به‌روزترین نسخه‌ها استفاده می‌کنند

تیم‌ها همچنین می‌توانند سوابق دقیقی از متادیتای مدل، از جمله داده‌های آموزشی، پارامترها، شاخص‌های عملکرد و حقوق استفاده نگهداری کنند. این کار همکاری بین تیم‌ها را تقویت کرده و فرآیند حاکمیت، انطباق و قابلیت ممیزی مدل‌های هوش مصنوعی را ساده می‌کند.

استقرار مدل
شیوه‌هایی مانند MLOps و LLMOps کارآیی عملیاتی را به توسعه هوش مصنوعی سازمانی وارد می‌کنند. این شیوه‌ها اصول DevOps را به چالش‌های خاص هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اعمال می‌کنند.
برای مثال، می‌توانید مراحل مختلف چرخه زندگی مدل‌های یادگیری ماشین (ML) و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند آماده‌سازی داده‌ها، آموزش مدل، آزمایش و استقرار را خودکار کنید تا خطاهای دستی کاهش یابد. ایجاد خطوط لوله عملیاتی ML و LLM فرایند یکپارچه‌سازی و تحویل مداوم (CI/CD) مدل‌های هوش مصنوعی را تسهیل می‌کند. تیم‌ها می‌توانند به سرعت مدل‌ها را براساس بازخورد زمان واقعی و نیازهای تغییر یافته بروزرسانی کنند.

نظارت بر مدل
نظارت بر مدل‌ها برای مدیریت آن‌ها ضروری است تا اطمینان حاصل شود که محتواهای تولید شده توسط هوش مصنوعی در طول زمان از دقت، قابلیت اطمینان و ارتباط لازم برخوردار هستند. مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است گاهی اطلاعات نادرستی تولید کنند. خروجی مدل همچنین ممکن است به دلیل تغییر داده‌ها و پیش‌زمینه‌ موضوع، نامربوط باشد.
سازمان‌ها باید مکانیزم‌های «انسان در حلقه» یا مداخله انسانی را پیاده‌سازی کنند تا به‌طور مؤثری خروجی مدل‌های بزرگ زبانی را مدیریت کنند. متخصصان دامنه به‌طور دوره‌ای خروجی هوش مصنوعی را ارزیابی کرده تا دقت و تناسب آن را تضمین کنند. با استفاده از بازخورد زمان واقعی از کاربران نهایی، سازمان‌ها می‌توانند یکپارچگی مدل‌های هوش مصنوعی را حفظ کرده و اطمینان حاصل کنند که این مدل‌ها با نیازهای در حال تغییر ذینفعان هم‌راستا هستند.