از آنجا که هوش مصنوعی (AI) همچنان بر عناوین حاکم است ، تمرکز مکالمه در حال تغییر به نتایج و پیامدهای مشاغل است. بسیاری از شرکتهای بزرگ از هوش مصنوعی برای خودکارسازی وظایف تکراری مانند حسابداری و افزایش کارآیی عملیاتی به طور کلی استفاده می کنند. هوش مصنوعی برای سازمانهای بزرگی که منابع لازم برای اجرای دقیق آن را از طریق مدل ها و نرم افزارهای LLM خود دارند ، نشان داده است. اما مشاغل کوچک و متوسط (SMB) منابع یکسانی ندارند ، بنابراین آنها باید بفهمند که چگونه می توانند به بهترین وجه از قدرت LLMS استفاده کنند.
یکی از اصلی ترین چالش ها تصمیم گیری در مورد بهترین نیازهای منحصر به فرد آنها به روشی امن است که از داده های آنها محافظت می کند. چالش دیگر: چگونه SMBS می تواند از قدرت مدل های AI برای رقابت با سازمان های بزرگتر استفاده کند؟
اجرای برنامه ها برای کارآیی با در دسترس بودن محدود
در این بازار رقابتی ، SMB ها نمی توانند در هنگام پیشرفت فناوری ، از همسالان یا سازمان های بزرگتر عقب نشینی کنند. با توجه به اخیر گزارش Salesforce ، 75 ٪ از SMB ها حداقل در حال آزمایش با هوش مصنوعی هستند و 83 ٪ از کسانی که درآمد خود را با تصویب این فناوری افزایش می دهند. با این حال ، یک شکاف فرزندخواندگی وجود دارد. 78 ٪ از SMB های در حال رشد در حال برنامه ریزی برای افزایش سرمایه گذاری هوش مصنوعی خود هستند در حالی که فقط نیمی از (55 ٪) کاهش SMB ها دارای برنامه های یکسانی هستند.
چه آزمایش با فناوری یا نه ، یک حقیقت باقی مانده است: SMBS نمی تواند در یک بازی در برابر شرکت های بزرگتر بازی کند وقتی که آنها از همان زیرساخت ها و پشتیبانی نیروی کار برخوردار نیستند. اما آنها به دلیل آن مجبور نیستند رنج ببرند. برای SMB ها با تیم های کوچکتر ، هوش مصنوعی ابزاری مهم برای بهبود کارآیی ، پذیرش فرصت های رشد و همگام بودن با رقبا است که از اتوماسیون برای تصمیم گیری باهوش تر استفاده می کنند.
به عنوان مثال ، تیم های حسابداری SMB ها می توانند با سرعت ، کارآیی و دقت مبارزه کنند ، که اغلب با عقب ماندگی مالی غرق می شوند. هوش مصنوعی می تواند یک تغییر دهنده بازی برای موفقیت یک تیم مالی باشد و آنها را از کارهای حسابداری تکراری آزاد کند ، در حالی که به آنها اطمینان می دهد تا تمرکز خود را به سمت تحلیل استراتژیک مورد نیاز برای پیشبرد تجارت سوق دهند.
برای اینکه تیم های کوچکتر از آزمایش به اجرای استراتژیک منتقل شوند ، این فناوری باید با تلاش کمتر دستی کارآمد عمل کند و بینش های مربوطه را برای تصمیم گیری در حالی که در دسترس کارمندان است ، استخراج کند.
The Unsung Hero: نسل تقویت شده بازیابی
برای SMBS ، آینده هوش مصنوعی در نسل تقویت شده بازیابی (RAG) نهفته است. محیط های RAG با بازیابی و ذخیره داده ها در منابع مختلف ، دامنه ها و قالبهای قابل دسترسی برای شخصی که داده ها را وارد می کند ، کار می کنند. با داشتن یک سیستم RAG به خوبی ساخته شده ، مشاغل می توانند داده های اختصاصی خود را در زمینه یک مدل قدرتمند ارائه دهند. با استفاده از دانش عمومی و داده های خاص شرکت ، مدل می تواند با استفاده از داده های بازیابی شده ، به سؤالات پاسخ دهد. این رویکرد حتی کوچکترین سازمانها را قادر می سازد به همان قدرت پردازش تجارت و حسابداری به عنوان غول های فناوری (Faang و Beyond) دسترسی پیدا کنند.
RAG به مشاغل كوچك این امکان را می دهد كه بینش های عملی را از داده های خود استخراج كنند ، در مقیاس رقابت كنند و موج بعدی نوآوری را بدون هزینه های گسترده یا زیرساخت ها در آغوش بگیرند. این کار با استفاده از یک مدل تعبیه شده برای بردار داده ها برای بازیابی انجام می شود. امکان انجام یک جستجوی معنایی با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) بر روی منابع RAG به LLM ها اجازه می دهد تا داده های مناسب را دریافت کرده و یک پاسخ ارزشمند ارائه دهند. این امر به طور گسترده توهم برنامه را کاهش می دهد زیرا RAG در یک مجموعه داده قرار دارد و قابلیت اطمینان داده ها را افزایش می دهد.
یکی از مزایای عالی RAG برای استفاده در تجارت این است که مدل ها بر روی داده ها آموزش نمی یابند. این بدان معنی است که اطلاعاتی که در این برنامه قرار می گیرد برای ادامه توسعه نرم افزار مصنوعی استفاده نمی شود. برای اطلاعات حساس ، مانند حسابداری و داده های مالی ، شرکت ها می توانند اطلاعات اختصاصی را برای بینش به اشتراک بگذارند بدون اینکه نگرانی در مورد تبدیل شدن داده ها به دانش عمومی داشته باشند.
Rag to Riches: نحوه ادغام در گردش کار
سازمانها می توانند از AI به همان روشی که متخصصان ماهر تسلط دارند ، به هنر و صنعت خود بپردازند. درست همانطور که برق رابط بین قدرت و زیرساخت ها را درک می کنند ، SMB ها باید یاد بگیرند که چگونه پارچه را برای رفع نیازهای منحصر به فرد خود تنظیم کنند.
درک کاملی از ابزارها همچنین باعث می شود SMB ها از AI استفاده کنند تا به طور مؤثر چالش های مناسب تجاری را حل کنند. چند نکته اصلی برای اجرای شرکت ها شامل موارد زیر است:
- پایه دانش و ساختار دانش – یک سیستم بازیابی فقط به اندازه داده های تغذیه شده به آن خوب است. شرکت ها باید در زمینه تمیز کردن ، ساختار و جاسازی پایگاه دانش خود سرمایه گذاری کنند – خواه مستندات داخلی ، تعامل مشتری یا بایگانی تحقیقاتی باشد. یک بانک اطلاعاتی وکتور به خوبی سازمان یافته (Faiss ، Pinecone ، Chroma) پایه و اساس بازیابی با کیفیت بالا را تعیین می کند.
- بازیابی و نسل را بهینه کنید -مدل های خارج از قفسه آن را قطع نمی کنند. تنظیم مجدد Retriever (بازیابی گذرگاه متراکم ، جستجوی ترکیبی) و ژنراتور (LLM) برای تراز کردن با دامنه شرکت. اگر یک سیستم داده های مناسب را بازیابی نکند ، حتی بهترین LLM مزخرف ایجاد می کند. با دقت تعادل و یادآوری کنید تا اطلاعات مناسب را در زمان مناسب بدست آورید.
- امنیت و انطباق را قفل کنید – تصویب هوش مصنوعی در شرکت فقط مربوط به عملکرد نیست – این مربوط به اعتماد است. کنترل های دقیق دسترسی را اجرا کرده و از رعایت مقررات (GDPR یا SOC 2) اطمینان حاصل کنید. اگر این قوانین رعایت نشود ، یک خط لوله RAG به جای دارایی می تواند به یک مسئولیت تبدیل شود.
- نظارت ، تکرار ، بهبود – سیستم های AI “تنظیم و فراموش نمی شوند”. برای توجه صحیح به آنها ، بخش ها باید کیفیت بازیابی را ردیابی کنند ، دقت پاسخ را اندازه گیری کرده و یک حلقه بازخورد را با کاربران واقعی ایجاد کنند. اعتبار سنجی انسان را در صورت لزوم مستقر کنید و به طور مداوم معیارهای بازیابی و تنظیم مدل را اصلاح کنید. شرکت هایی که با هوش مصنوعی پیروز می شوند ، شرکت هایی هستند که با آن به عنوان یک سیستم زنده رفتار می کنند – نه یک ابزار استاتیک.
هوش مصنوعی استراتژیک باعث ایجاد مدیریت مؤثر در تجارت می شود
در حالی که هوش مصنوعی می تواند یک قدرتمند باشد – اگر بیش از حد خسته نباشد ، Rag یک رویکرد اساسی و عملی برای فرزندخواندگی فراهم می کند. از آنجا که برنامه های RAG از داده های افزوده شده شرکت ها خارج می شوند ، این امکان را برای بازده سرمایه گذاری فراهم می کند که برای نیازهای تجاری منحصر به فرد تجارت و پیگیری مالی SMBS مفید است. RAG با امکان کشیدن بینش های غنی از متن از داده های اختصاصی ایمن و کارآمد ، تیم های کوچکتر را قادر می سازد تا تصمیمات سریعتر ، باهوش تری بگیرند و شکاف بین آنها و رقبای بسیار بزرگتر را ببندند.
رهبری SMB که به دنبال تعادل است ، باید RAG را به عنوان راهی برای یافتن کارآیی ضمن تأمین اطلاعات خود در اولویت قرار دهد. برای اینکه Thoseready فراتر از آزمایش و رشد استراتژیک باشد ، RAG فقط یک راه حل فنی نیست – این یک مزیت رقابتی است.
