اگر سال 2024 سال پیشرفت های چشمگیر در General AI بود ، سال 2025 در حال شکل گیری سال سیستم های تخصصی هوش مصنوعی است. معروف به عوامل عمودی هوش مصنوعی، این راه حل های هدفمند ، قابلیت های پیشرفته AI را با تخصص دامنه عمیق برای مقابله با چالش های خاص صنعت ترکیب می کنند. مک کینزی تخمین که بیش از 70 ٪ از پتانسیل کل ارزش هوش مصنوعی از این برنامه های عمودی هوش مصنوعی ناشی می شود. گارتنر پیش بینی کردن که بیش از 80 ٪ از شرکت ها تا سال 2026 از هوش مصنوعی عمودی استفاده می کنند. این مقاله به بررسی چگونگی تغییر شکل مجدد اطلاعات صنعت در صنعت و هموار کردن راه برای دوره جدید نوآوری در تجارت می پردازد.
از هدف عمومی گرفته تا AI تخصصی
اگر یک قدم عقب بردارید و به تصویر بزرگتر تکامل تکنولوژیکی نگاه کنید ، تغییر از هوش مصنوعی با هدف عمومی به هوش مصنوعی خاص صنعت چیز جدیدی نیست. این نشان دهنده روند مشابهی است که قبلاً دیده ایم. به عنوان مثال ، در روزهای ابتدایی نرم افزار سازمانی ، سیستم عامل هایی مانند SAP و Oracle قابلیت های گسترده ای را ارائه می دادند که برای رفع نیازهای تجاری منحصر به فرد نیاز به سفارشی سازی گسترده داشتند. با گذشت زمان ، فروشندگان راه حل های متناسب مانند Salesforce را معرفی کردند ابر سلامتی برای مراقبت های بهداشتی یا Microsoft Dynamics 365 برای خرده فروشی ، ارائه ویژگی های از پیش ساخته شده برای صنایع خاص.
به طور مشابه ، هوش مصنوعی در ابتدا بر قابلیت های هدف عمومی مانند مدل های از پیش آموزش داده شده و سیستم عامل های توسعه متمرکز شده است ، که پایه و اساس ساخت راه حل های پیشرفته را فراهم می کند اما برای توسعه برنامه های خاص صنعت نیاز به سفارشی سازی قابل توجهی دارد.
عوامل AI عمودی در حال پل این شکاف هستند. راه حل هایی مانند وابسته به پاتای در مراقبت های بهداشتی ، vue.ai در خرده فروشی ، و فیدزای در امور مالی ، مشاغل را با ابزارهای بسیار دقیق و کارآمد که به طور خاص برای برآورده کردن نیازهای خود طراحی شده اند ، توانمندسازی کنید. گارتنر پیش بینی کردن این سازمان هایی که از هوش مصنوعی عمودی استفاده می کنند ، بازده 25 ٪ سرمایه گذاری (ROI) را در مقایسه با کسانی که متکی به AI با هدف عمومی هستند ، می بینند. این شکل اثربخشی هوش مصنوعی عمودی در پرداختن به چالش های صنعت منحصر به فرد را برجسته می کند.
هوش مصنوعی عمودی: سطح بعدی در دموکراتیک سازی هوش مصنوعی
ظهور عوامل عمودی هوش مصنوعی در اصل قدم بزرگ بعدی در دسترسی بیشتر هوش مصنوعی برای صنعت است. در روزهای ابتدایی ، توسعه هوش مصنوعی به دلیل هزینه های زیاد و تخصص مورد نیاز ، گران قیمت و محدود به شرکت های بزرگ و موسسات تحقیقاتی بود. سیستم عامل های ابری مانند AWS ، Microsoft Azure و Google Cloud از آن زمان زیرساخت های مقیاس پذیر را مقرون به صرفه تر کرده اند. مدل های از قبل آموزش دیده مانند GPT OpenAi و Gemini Google به مشاغل اجازه داده اند بدون نیاز به تخصص فنی عمیق یا مجموعه داده های عظیم ، هوش مصنوعی را برای نیازهای خاص تنظیم کنند. ابزارهای کم کد و بدون کد مانند Google Automl و Microsoft Power Platform آن را یک قدم جلوتر برداشته و باعث می شود AI حتی برای کاربران غیر فنی در دسترس باشد. هوش مصنوعی عمودی با ارائه ابزارهایی که از قبل تنظیم شده برای نیازهای خاص صنعت ، کاهش تلاشهای شخصی سازی و ارائه نتایج بهتر و کارآمدتر ، این دسترسی را به سطح بعدی می برد.
چرا هوش مصنوعی عمودی یک میلیارد دلار بازار است
هوش مصنوعی عمودی پتانسیل را برای تعریف مجدد صنایع بسیار شبیه دارد نرم افزار به عنوان یک سرویس (SAAS) در گذشته انجام داد در حالی که SaaS نرم افزار را مقیاس پذیر و در دسترس قرار داد ، AI عمودی می تواند این کار را انجام دهد یک قدم جلوتر با خودکار کردن کل گردش کار. به عنوان مثال ، در حالی که سیستم عامل های SaaS دوست دارند نیروی فروش بهبود مدیریت ارتباط با مشتری ، نمایندگان هوش مصنوعی عمودی می توانند یک قدم جلوتر برای شناسایی مستقل فرصت های فروش و توصیه تعاملات شخصی را انجام دهند.
هوش مصنوعی عمودی با به دست گرفتن وظایف تکراری ، به مشاغل اجازه می دهد تا از منابع خود به طور مؤثرتر استفاده کنند. به عنوان مثال ، در ساخت ، عوامل عمودی AI می توانند خرابی تجهیزات را پیش بینی کنند ، برنامه های تولید را بهینه کنند و مدیریت زنجیره تأمین را تقویت کنند. این راه حل ها نه تنها باعث افزایش کارآیی می شوند بلکه هزینه های نیروی کار را نیز کاهش می دهند. علاوه بر این ، عوامل AI عمودی یکپارچه با ابزارهای اختصاصی و گردش کار ادغام می شوند و تلاش مورد نیاز برای ادغام را به میزان قابل توجهی کاهش می دهند. به عنوان مثال ، در خرده فروشی ، AI عمودی مانند Vue.ai مستقیماً با سیستم عامل های تجارت الکترونیکی ادغام می شود و CRMS برای تجزیه و تحلیل رفتار مشتری و توصیه محصولات شخصی ، به حداقل رساندن تلاش ادغام ضمن بهبود کارآیی. علاوه بر این ، عوامل هوش مصنوعی عمودی برای کار در چارچوب های نظارتی خاص مانند مانند بازل سوم در امور مالی یا هیپا در مراقبت های بهداشتی ، اطمینان از مشاغل می توانند از هوش مصنوعی بدون ایجاد استانداردهای صنعت یا الزامات اخلاقی هوش مصنوعی استفاده کنند.
از این رو ، جای تعجب نیست که بازار AI عمودی ، که در سال 2024 5.1 میلیارد دلار ارزش دارد ، پیش بینی شده برای رسیدن به 47.1 میلیارد دلار تا سال 2030 و می تواند تا سال 2032 100 میلیارد دلار پیشی بگیرد.
عوامل عمودی AI در عمل: عوامل هوش مصنوعی خودرو
Google Cloud اخیراً عوامل عمودی هوش مصنوعی خود را که به طور خاص برای صنعت خودرو طراحی شده است ، راه اندازی کرده است. معروف به یکعوامل هوش مصنوعی utomotiveاین ابزارها برای کمک به خودروسازان در ایجاد دستیاران هوشمند و قابل تنظیم در اتومبیل طراحی شده اند. خودروسازان می توانند با تعریف کلمات بیدار منحصر به فرد ، ادغام برنامه های شخص ثالث و اضافه کردن ویژگی های اختصاصی ، عوامل را سفارشی کنند. این عوامل با یکپارچه با سیستم های خودرو و سیستم عامل خودروسازی اندرویدی ، ویژگی هایی مانند ناوبری کنترل شده توسط صدا ، پخش رسانه های هندزفری و بینش های پیش بینی کننده را ارائه می دهند.
مرسدس بنز عامل AI خودرو Google Cloud را به دلیل دستیار مجازی MBUX خود پذیرفته است و در مدل جدید CLA آغاز شده است. این دستیار پیشرفته تعامل مکالمه ، توصیه های شخصی ، کمک های پیشگیرانه و ناوبری دقیق را ارائه می دهد. این عوامل با فعال کردن عملیات هندزفری ، ایمنی را افزایش می دهند و نیازهای متنوع کاربر را نشان می دهند و پتانسیل هوش مصنوعی عمودی را برای انقلابی در صنایع نشان می دهند.
جاده پیش رو: چالش ها و فرصت ها
در حالی که عوامل AI عمودی از پتانسیل عظیمی برخوردار هستند ، اما بدون چالش نیستند. ادغام این سیستم ها در مشاغل به دلیل سیستم های میراث ، سیلوهای داده و مقاومت در برابر تغییر می تواند یک کار چالش برانگیز باشد. همچنین ، ساختمان و استقرار عوامل هوش مصنوعی عمودی آسان نیست زیرا به ترکیبی نادر از تخصص هوش مصنوعی و مهارت های خاص صنعت نیاز دارد. شرکت ها به تیم هایی احتیاج دارند که هم طرف فناوری و هم نیازهای خاص صنعت خود را درک کنند.
از آنجا که این سیستم ها نقش بیشتری در فرآیندهای بحرانی دارند ، استفاده اخلاقی و نظارت انسانی بسیار مهم است. صنایع برای ادامه این فناوری باید دستورالعمل های اخلاقی و چارچوب های حاکمیتی را تدوین کنند.
گفته می شود ، هوش مصنوعی عمودی فرصت های عظیمی را ارائه می دهد. این عوامل با ترکیبی از هوش مصنوعی پیشرفته و تخصص های تخصصی ، قرار است به سنگ بنای نوآوری در تجارت در سال 2025 و بعد از آن تبدیل شوند.
جاده پیش رو
ظهور عوامل عمودی هوش مصنوعی یک لحظه اساسی در تکامل هوش صنعت است. این سیستم ها با پرداختن به چالش های خاص صنعت با سهولت و کمال ، می توانند نحوه عملکرد مشاغل را تعریف کنند. با این حال ، پذیرش موفق آنها به غلبه بر چالش های ادغام ، ایجاد تخصص بین رشته ای و اطمینان از استقرار اخلاقی بستگی دارد.
از آنجا که هوش مصنوعی عمودی در سال 2025 به افزایش کشش ادامه می دهد ، احتمالاً این صنایع را تغییر شکل داده و عملیات تجاری را دوباره تعریف می کند. شرکت هایی که این راه حل ها را در اوایل اتخاذ می کنند ، خود را برای هدایت در یک بازار به طور فزاینده رقابتی قرار می دهند.
