یک مشکل
با سرمایهگذاری بیشتر شرکتهای بزرگ بر روی عوامل هوش مصنوعی، و به آنها به عنوان آینده کارایی عملیاتی نگاه میکنند، موجی از شک و تردید در حال ظهور است. در حالی که هیجان در مورد پتانسیل این فناوریها وجود دارد، بسیاری از سازمانها متوجه میشوند که واقعیت اغلب از تبلیغات دور است. این ناامیدی را می توان تا حد زیادی به دو موضوع اصلی نسبت داد: وعده های بیش از حد تبلیغاتی و ماهیت بسیار خاص مشکلات تجاری.
در حالی که هوش مصنوعی می تواند در برخی از وظایف – مانند تجزیه و تحلیل داده ها و اتوماسیون فرآیند – برتر باشد، بسیاری از سازمان ها هنگام استفاده از این ابزارها با مشکلاتی مواجه می شوند. گردش کار منحصر به فرد. مقاله Lexalytics تا حد زیادی نشان میدهد که چه اتفاقی میافتد وقتی هوش مصنوعی را فقط برای پرش به قطار تبلیغاتی هوش مصنوعی ادغام میکنید. نتیجه اغلب ناامیدی و این احساس است که فناوری با پتانسیل خود عمل نمی کند.
منابع ناامیدی در اجرای هوش مصنوعی
منابع ناامیدی در اجرای هوش مصنوعی چند وجهی هستند.
- یک مشکل مهم این است که بسیاری شرکت ها برای اتخاذ هوش مصنوعی بدون استراتژی مشخص یا اهداف مشخص عجله کنید. این عدم جهت گیری، سنجش موفقیت یا شکست ابتکارات هوش مصنوعی را چالش برانگیز می کند. ممکن است شرکت ها در نهایت ابزارهایی را به کار گیرند که با نیازهای واقعی آنها همخوانی ندارد و منجر به هدر رفتن منابع و سرخوردگی آنها شود. پس چه اتفاقی می افتد وقتی هوش مصنوعی را بدون برنامه ریزی و آمادگی مناسب ادغام می کنید؟ خوب، شما مواردی مانند مک دونالد دارید. پس از سه سال آمادهسازی، در تابستان 2024، مکدونالدز با همکاری آیبیام، عامل هوش مصنوعی خود را راهاندازی کرد که میتواند سفارشهای مستقیم را دریافت کند. یک مدل بد طراحی شده باعث شد که هوش مصنوعی مشتریان را درک نکند. یکی از برجستهترین نمونهها این بود که دو مشتری در TikTok از هوش مصنوعی خواستند که متوقف شود، زیرا همچنان مک ناگتهای مرغ بیشتری را به سفارششان اضافه میکرد و در نهایت به ۲۶۰ رسید.
- کیفیت داده یکی دیگر از نگرانی های مهم است. سیستمهای هوش مصنوعی فقط به اندازه دادههای وارد شده به آنها خوب هستند. اگر دادههای ورودی قدیمی، ناقص یا مغرضانه باشند، نتایج ناگزیر پایینتر خواهند بود. متأسفانه، سازمانها گاهی اوقات این جنبه اساسی را نادیده میگیرند و انتظار دارند هوش مصنوعی با وجود نقص در دادهها معجزه کند.
- چالشهای یکپارچهسازی نیز موانع مهمی ایجاد میکنند. ادغام هوش مصنوعی در سیستمهای موجود میتواند پیچیده باشد و اغلب مشکلات فنی و مشکلات سازگاری را آشکار میکند، بهویژه برای مشاغلی که به سیستمهای قدیمی متکی هستند. بدون برنامه ریزی و منابع کامل، این چالش های ادغام می تواند ابتکارات هوش مصنوعی را از مسیر خود خارج کند و ناامیدی را تشدید کند.
از موارد عامل هوش مصنوعی در گردش کار شرکت استفاده کنید
علیرغم این موانع، عوامل هوش مصنوعی این پتانسیل را دارند که با سادهسازی جریانهای کاری و افزایش کارایی در حوزههای مختلف، عملیاتهای تجاری را متحول کنند.
یکی از قانعکنندهترین کاربردهای هوش مصنوعی، پشتیبانی از مشتری است. چت رباتهای مجهز به هوش مصنوعی میتوانند به سوالات معمول رسیدگی کنند و عوامل انسانی را آزاد کنند تا روی مسائل پیچیدهتر تمرکز کنند. با خودکار کردن وظایف تکراری، کارکنان می توانند انرژی خود را به سمت مسئولیت های استراتژیک تر هدایت کنند. یکی از بزرگترین موارد ادغام هوش مصنوعی با پشتیبانی مشتری است Telstra، یک شرکت مخابراتی از استرالیا. Telstra عامل هوش مصنوعی خود را به نام Ask Telstra راه اندازی کرد. در اینجا نتایجی که شرکت به اشتراک گذاشته است: 20٪ پیگیری کمتر در تماس ها، 84٪ از نمایندگان گفتند که تأثیر مثبتی بر تعاملات مشتری دارد، 90٪ از نمایندگان موثرتر هستند.
در قلمرو اتوماسیون بازاریابی، هوش مصنوعی نیز ارزشمند است. با تجزیه و تحلیل رفتار و ترجیحات مشتری، عوامل هوش مصنوعی می توانند استراتژی های بازاریابی شخصی سازی شده ای ایجاد کنند که نرخ تعامل و تبدیل را افزایش می دهد. بایرتیم از هوش مصنوعی برای پیشبینی تقاضا برای داروی آنفولانزا استفاده کرد و زمانی که مدل هوش مصنوعی افزایش 50 درصدی موارد آنفولانزا را پیشبینی کرد، تیم از آن برای تطبیق استراتژی بازاریابی خود استفاده کرد. نتایج شگفتانگیز بود: افزایش 85 درصدی نرخ کلیک در سال به سال، کاهش هزینه به ازای هر کلیک 33 درصد نسبت به سال گذشته، افزایش 2.6 برابری در ترافیک وبسایت در دراز مدت.
هوش مصنوعی همچنین می تواند فرآیندها را ساده کند منابع انسانی. با توجه به مجله تجزیه و تحلیل تصمیم، هوش مصنوعی مزایای زیادی در زمینه دقت، کارایی و انعطاف پذیری دارد. با خودکارسازی مراحل اولیه استخدام، مانند بررسی رزومه ها و شناسایی نامزدهای برتر بر اساس معیارهای خاص، هوش مصنوعی در زمان قابل توجهی صرفه جویی می کند و فرآیند انتخاب عینی تری را تضمین می کند.
شاید یکی از جذاب ترین جنبه های هوش مصنوعی کارایی و مقرون به صرفه بودن آن باشد. در بسیاری از سناریوها، هوش مصنوعی می تواند وظایف را سریعتر و با سرعت انجام دهد خطاهای کمتر نسبت به انسانها، آن را به یک انتخاب قانعکننده برای کسبوکارهایی تبدیل میکند که مشتاق هستند گردش کار خود را سادهتر کنند. با خودکارسازی وظایف تکراری و وقت گیر، سازمان ها می توانند هزینه های عملیاتی را به میزان قابل توجهی کاهش دهند و در عین حال خطر خطای انسانی را به حداقل برسانند. این ترکیب سرعت، دقت و صرفه جویی به شرکت ها اجازه می دهد تا فرآیندهای خود را بهینه کنند و منابع را به صورت استراتژیک تری تخصیص دهند.
مشاوره برای ادغام عوامل هوش مصنوعی
برای اطمینان از ادغام موفقیت آمیز عوامل هوش مصنوعی در جریان کار شرکت، کسب و کارها باید چندین استراتژی کلیدی را اتخاذ کنند.
- اول از همه، تعیین اهداف روشن قبل از اجرا بسیار مهم است. سازمانها باید چالشهای خاصی را که میخواهند هوش مصنوعی به آنها رسیدگی کند، شناسایی کرده و نتایج قابل اندازهگیری را برای ارزیابی اثربخشی تنظیم کنند. این وضوح تنظیمات لازم را در طول فرآیند تسهیل می کند. اگر ادغام هوش مصنوعی پراکنده باشد، مقایسه هزینه ادغام با سطوح بهره وری و تصمیم گیری در مورد اینکه آیا ادغام تأثیر مثبتی بر شرکت داشته است بسیار دشوار است. میزان زمان صرف شده برای کارهای مختلف با و بدون هوش مصنوعی، تعداد افرادی که روی یک کار خاص کار می کنند و کیفیت کار را اندازه گیری کنید.
- نکته مهم دیگر کیفیت داده است. سرمایهگذاری در شیوههای قوی مدیریت دادهها برای اطمینان از اینکه اطلاعات وارد شده به سیستمهای هوش مصنوعی دقیق، مرتبط و عاری از تعصب است، ضروری است. اگر شرکت از راه حل خارجی استفاده می کند، اطمینان حاصل کنید که هیچ داده حساس و خصوصی به هوش مصنوعی وارد نمی شود. AI Data Hygiene یک مفهوم نوظهور است که برای بسیاری ناشناخته است، بنابراین مطمئن شوید که کارکنان خود را در مورد آن آموزش می دهید. مطالعه ای عالی در مورد اینکه چرا نمی توانید داده های حساس شرکتی را با مدل های هوش مصنوعی به اشتراک بگذارید میکروپرو.
- مانند سایر فناوریهای نوظهور، نظارت بر ابزارهای هوش مصنوعی هنگام ادغام آنها بسیار مهم است. هم از کارمندان خود که از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده می کنند و هم از مشتریانی که با مدل شما در خدمات پشتیبانی مشتری یا سایر کانال های تعامل تعامل دارند، بازخورد جمع آوری کنید. به این ترتیب، شما می توانید هر گونه باگ و مشکلی را در مراحل اولیه شناسایی کنید که تنها بر تعداد کمی از فرآیندهای عملیاتی تأثیر می گذارد. این شرکت باید فرهنگ سازگاری را تقویت کند و مدلهای هوش مصنوعی خود را بهویژه در اولین مراحل پیادهسازی از نزدیک نظارت کند.
نتیجه گیری
به جای اینکه هوش مصنوعی را به عنوان یک راه حل جادویی ببینند، کسب و کارها باید آن را به عنوان ابزاری قدرتمند ببینند که در صورت استفاده صحیح، می تواند عملیات را بهبود بخشد و باعث موفقیت شود. سوال این است که هوش مصنوعی یک پایگاه دانش در مورد مشتری و نیازهای آنها دارد، بنابراین ما درک می کنیم که چگونه می توانیم در زمان جستجوی اطلاعات برای آنها صرفه جویی کنیم و یک ابزار کار ارائه دهیم. امروزه، استقرار عوامل هوش مصنوعی در موارد استفاده خاص منطقی است، زیرا این رویکرد امکان ایجاد حداکثر ارزش را فراهم می کند. در حال حاضر این مقوله ای است که سرمایه گذاری قابل توجهی دریافت می کند و در طول سال آینده، بدون شک یک روند اصلی خواهد بود و ممکن است در آینده به چیزی حتی تاثیرگذارتر تبدیل شود. چه زمانی AI Gold Rush متوقف می شود؟
