هوش مصنوعی و سیستم های خبره: قدرت آینده تجارت

وقتی چند سال پیش برای اولین بار در مورد هوش مصنوعی و سیستم های خبره نوشتیم ، نمی توانستیم تکامل سریع را که در این فضا اتفاق می افتد پیش بینی کنیم. این همه گیر باعث هجوم سرمایه گذاری در فن آوری های هوشمند شد که مشاغل را قادر می سازد در میان شرایط نامشخص و سریع در حال تغییر ، تصمیمات آگاهانه تری بگیرند.

در این مدت ، فناوری هایی مانند Cloud Computing و IoT نیز پیشرفت خود را ادامه دادند ، با هوش مصنوعی و سیستم های خبره به عنوان ابزارهای مهم برای به حداکثر رساندن ROI خود ، تبدیل شده و مجموعه داده های گسترده به بینش های عملی تبدیل می شوند.

رشد در اندازه بازار جهانی برای نرم افزار هوش مصنوعی نشان می دهد که چقدر سریع به جریان اصلی تجارت منتقل شده است - درآمد حاصل از نرم افزار AI از سال 2018 بیش از سه برابر شده است و انتظار می رود همین کار را بین اکنون و 2025 انجام دهد.

امروز ، هوش مصنوعی دیگر یک فناوری خونریزی نیست. در عوض ، این یک عنصر به طور فزاینده ای در ترکیب فناوری تجارت است. هوش مصنوعی و سیستم های خبره تقریباً در هر بخش از عملیات و استراتژی های تجاری تعبیه شده اند ، از پیش بینی فروش و تجزیه و تحلیل داده ها گرفته تا مدیریت زنجیره تأمین و بهینه سازی فرآیند (نامگذاری اما چند مورد).

در این مقاله ، ما بررسی خواهیم کرد که چگونه شرکت ها از سیستم های هوش مصنوعی و متخصص استفاده می کنند تا از قبل از هر زمان دیگری به داده های محور ، نوآورانه و آینده نگر تبدیل شوند ، ما همچنین به روش های عملی می پردازیم که می توانید از این فناوری ها در سازمان خود استفاده کنید.

غذای سریع

• سیستم های خبره سخت افزار و نرم افزاری هستند که هوش مصنوعی را برای سازمانها کاربرد دارد.
• این سیستم ها دارای سه مؤلفه اصلی هستند: پایه دانش ؛موتور استنتاج ؛و رابط کاربری
• برنامه های دنیای واقعی برای سیستم های خبره چند برابر هستند. یک مثال اخیر و قابل مشاهده ، استفاده از سیستم های خبره برای به اشتراک گذاشتن سریع اطلاعات در مورد و ردیابی گسترش COVID-19 است.
• بهترین روشها برای اجرای یک سیستم جدید متخصص هوش مصنوعی عبارتند از: اتصال سیستم ها به مشکلات خاص و مزایای تجاری. آموزش ذینفعان ؛و ایجاد موفقیت های کوچک.
• سیستم های خبره دارای هوش مصنوعی اهمیت مشارکت انسان و فناوری را نشان می دهند (به جای تمایل به جایگزینی دیگری).

هوش مصنوعی و سیستم های خبره: یک مرور کلی

هوش مصنوعی تکرار استدلال انسان توسط ماشین آلات است. سیستم های دارای هوش مصنوعی می توانند داده ها را ارزیابی کنند و نتیجه گیری های هوشمندانه ای را به همان اندازه که ممکن است مغز انسان باشد-به جز در مقیاس بسیار بیشتر به دست آورد.

برای انسان غیرممکن است که به صورت دستی از مقادیر زیادی از داده هایی که شرکت ها در اختیار دارند ، ارزیابی و معنا پیدا کنند. مردم برای تبدیل این مجموعه داده های عظیم به بینش هایی که می توانند در تصمیمات تجاری قابل درک و اعمال شوند ، به هوش مصنوعی احتیاج دارند. این جایی است که سیستم های خبره وارد می شوند: آنها سخت افزار یا نرم افزاری واقعی هستند که هوش مصنوعی را برای سازمانها کاربرد دارد.

سه مؤلفه اصلی برای یک سیستم متخصص وجود دارد:

• دانش دانش - این داده هایی است که سیستم ها با آنها کار می کنند. پایگاه های دانش مدرن دارای قابلیت های اتوماسیون هستند که داده ها را از طیف گسترده ای از منابع داخلی و خارجی مرتبط ارائه می دهند.
• موتور استنتاج - بخشی از سیستم که قوانین منطقی را اعمال می کند (که اغلب به آن الگوریتم ها گفته می شود) که بینش های هوشمند را از پایگاه دانش بر اساس پرس و جوهای کاربر بیرون می کشد
• رابط کاربری - وسیله ای که کاربران از طریق آن با پایگاه دانش تعامل دارند (معمولاً یک بستر نرم افزاری)

معماری یک سیستم متخصص AI شامل سه مؤلفه اصلی است: یک پایگاه دانش ، موتور استنتاج و رابط کاربری (منبع)

سیستم های خبره به طور معمول در یک زمینه یا بخش تجاری واحد متمرکز شده اند و دانش را در آن فضا متمرکز می کنند تا شرکت ها بتوانند دسترسی و اهرم کنند.

سیستم های متخصص در دنیای واقعی

لیست برنامه های بالقوه برای سیستم های متخصص AI بی پایان است ، اما می توان آنها را به دو عمل اصلی طبقه بندی کرد:

• زنجیره ای به جلو از داده ها برای پیش بینی رویدادهای آینده استفاده می کند. نمونه های موجود در صنایع شامل پیش بینی تقاضای موجودی ، حرکت در بورس سهام یا شرایط آینده محصول در مناطق خاص جغرافیایی است.
• زنجیرهای عقب به داده های تاریخی نگاه می کند تا بفهمد چرا اتفاقی افتاده است. دو مثال متداول تشخیص پزشکی یا عیب یابی مسائل فنی پیچیده در سیستم های سخت افزاری و نرم افزاری است.

به عنوان مثال ، همه گیر COVID-19 به سیستم های خبره این فرصت را داد تا ارزش قابلیت پاسخ سریع آنها را نشان دهد. آنها برای همه چیز از تشخیص گرفته تا ردیابی شیوع ویروس تا نظارت بر تأثیرات احتمالی بر فعالیت بازار مورد استفاده قرار گرفتند.

یک پایگاه دانش متمرکز (به عنوان مثال ، ناوبر تحقیقات بالینی برای داده های COVID-19) یک منبع واحد از حقیقت را برای میلیون ها نفر از مشارکت کنندگان (در این حالت ، پزشکان ، سازمان های پاسخگویی دولت ، سیستم های بهداشتی و موارد دیگر) فراهم کرده است تا در موردتنوع سناریوها و سؤالات فشرده در پاسخ همه گیر.

6 نکته برای اجرای موفقیت آمیز سیستم های خبره

مشکل (های) حل شده را به وضوح مشخص کنید

سیستم های خبره به طور معمول برای زمینه های خاص ساخته شده اند ، و آنها اغلب برای رفع چالش های خاص (به عنوان مثال ، هوش تجاری ، تشخیص ، پیش بینی های مالی ، پیش بینی آب و هوا و غیره) طراحی شده اند. هنگام بررسی ارائه دهندگان بالقوه سیستم متخصص AI ، اطمینان حاصل کنید که آنها می توانند به اندازه کافی از قابلیت های مورد نظر برای کشت پشتیبانی کنند.

روی ارزش تجاری تمرکز کنید

حتی بهترین فناوری ها هرگز نباید به خاطر خودشان اتخاذ شوند. سرمایه گذاری های فناوری شما - سیستم های خبره شامل - باید ارزش واقعی تجارت را در قالب نتایج قابل اندازه گیری و واجد شرایط اضافه کنند.

اگر به دنبال اتخاذ یک سیستم متخصص هستید ، از ابتدا در مورد اینکه چرا به یکی از آنها نیاز دارید و چگونه می توانید ROI آن را به حداکثر برسانید ، فکر کنید. تمام موارد استفاده بالقوه ، ذینفعان و مزایای داخلی را در نظر بگیرید تا به شما در توجیه سرمایه گذاری کمک کند و بهترین راه حل مناسب برای تجارت خود را انتخاب کنید.

به رهبران و ذینفعان خود آموزش دهید

هر ذینفع در سازمان شما-از رهبرانی که خرید سیستم تخصصی را به کارمندانی که روزانه از آن استفاده می کنند تأیید می کنند-برای خرید خرید نیاز به آموزش دارند.

به عنوان یک قهرمان برای وارد کردن سیستم های خبره هوش مصنوعی در استراتژی تجاری خود ، در مورد بهترین راه ها برای جذب افراد مربوطه در سازمان خود در پذیرش و موفقیت خود فکر کنید. این به طور معمول نیاز به برقراری ارتباط با مزایای خاص و خاص است که نشان می دهد چگونه راه حل نتایج مشخصی را برای تیم ها و افراد به همراه خواهد داشت.

کوچک را شروع کنید و موفقیت را ایجاد کنید

سیستم های خبره هوش مصنوعی از پتانسیل تحول برخوردار هستند ، اما این تحول یک شبه اتفاق نمی افتد. پروژه های آزمایشی و ابتکارات کوچکتر را که می توانید برای ایجاد اعتماد به نفس و عیب یابی از طریق دردهای اجتناب ناپذیر در حال رشد که همراه با اتخاذ فناوری جدید است ، شناسایی کنید.

پس از موفقیت های محکم در زیر کمربند خود ، زمان آن رسیده است که دسترسی را گسترش داده و ابتکارات بزرگتر و/یا قابل مشاهده تر را انجام دهید.

هوش مصنوعی و انسان: با هم بهتر

در مورد پتانسیل هوش مصنوعی برای جایگزینی انسان در محل کار چیزهای زیادی گفته می شود ، و مطمئناً پیش بینی های این منطقه حقیقت وجود دارد. کارهایی که قبلاً به کار دستی نیاز داشتند ، اکنون با سرعت سریع به صورت خودکار انجام می شوند و هوش مصنوعی حتی در تعدادی از برنامه های خلاقانه وعده واقعی را نشان داده است.

اما هوش مصنوعی و سیستم های خبره نشان می دهد که قدرت واقعی در همکاری بین فناوری و انسان ها در حل مشکلات و اطلاع رسانی در تصمیمات تجاری قرار دارد. به عنوان مثال ، استفاده از هوش مصنوعی برای هدایت تکرارهای خدمات مشتری با بهترین اقدامات بعدی ، انقلابی در آن رشته است. فکر می کنید انسانها از کجا می توانند از کمک های متخصص هوش مصنوعی در سازمان شما یا حتی در محصولات شما بهره مند شوند؟

بیش از شما

پلت فرم Leanix می تواند به شما در ایجاد مدیریت داده های برتر کمک کند تا بتوانید داده های خود را به عنوان یک منبع زنده برای هوش تجاری بهینه کنید. در مورد راه حل های ما بیشتر بدانید یا امروز نسخه ی نمایشی خود را برنامه ریزی کنید!