۱۰ اشتباه رایج مدیران در شروع پروژه‌های AI

هوش مصنوعی به یکی از قدرتمندترین ابزارها برای بهبود فرآیندهای کسب‌وکار و ایجاد مزیت رقابتی تبدیل شده است. اما با وجود پتانسیل بالای آن، بسیاری از سازمان‌ها هنوز در پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی دچار چالش‌ها و شکست‌های جدی می‌شوند.

این شکست‌ها معمولاً ناشی از اشتباهات رایج در مراحل ابتدایی پروژه است. در حالی که مدیران به دنبال استفاده از هوش مصنوعی برای حل مشکلات و بهبود عملکرد سازمان خود هستند، برخی از این اشتباهات می‌تواند هزینه‌های هنگفت و منابع ارزشمندی را به هدر دهد و در نهایت باعث شود پروژه به نتیجه نرسد.

در این مقاله از مجله میراکام، به بررسی ۱۰ اشتباه رایج مدیران در شروع پروژه‌های هوش مصنوعی خواهیم پرداخت و راه‌حل‌های عملی برای پیشگیری از آن‌ها ارائه خواهیم کرد. هدف این است که مدیران و تصمیم‌گیرندگان بتوانند با آگاهی و آمادگی کامل پروژه‌های هوش مصنوعی را آغاز کنند و از ابتدای مسیر، روند موفقیت‌آمیز آن را شکل دهند.

اگر شما نیز در حال برنامه‌ریزی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان خود هستید، این مقاله می‌تواند به شما کمک کند تا اشتباهات رایج را شناسایی کرده و از آن‌ها اجتناب کنید.

۱. اشتباه اول: شروع بدون هدف و مسئله مشخص

یکی از رایج‌ترین اشتباهات مدیران در شروع پروژه‌های هوش مصنوعی، آغاز کار بدون تعریف دقیق هدف و مسئله‌ای است که قرار است حل شود. بسیاری از سازمان‌ها به اشتباه تصور می‌کنند که هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور عمومی مشکلات مختلف را حل کند و به دنبال استفاده از آن برای هر مسئله‌ای می‌روند. این رویکرد باعث می‌شود که پروژه‌های هوش مصنوعی به‌جای تمرکز روی یک مشکل خاص، پراکنده و بی‌هدف شوند و در نهایت هیچ نتیجه ملموس و قابل اندازه‌گیری ایجاد نکنند.

هدف هوش مصنوعی باید همیشه با نیازها و چالش‌های واقعی کسب‌وکار هم‌راستا باشد. پیش از هر چیز، باید مشخص شود که دقیقا چه مشکلی باید حل شود و چه هدفی باید به‌دست آید. برای مثال، آیا قرار است از AI برای پیش‌بینی تقاضا استفاده شود؟ یا قرار است خطاهای موجود در فرآیندهای تولید شناسایی شوند؟ آیا هدف کاهش هزینه‌هاست یا بهبود تجربه مشتری؟

بدون این وضوح، پروژه‌های هوش مصنوعی به‌شکلی غیرمتمرکز و بی‌هدف پیش می‌روند و در نهایت باعث از دست رفتن منابع و عدم دستیابی به اهداف واقعی سازمان می‌شوند.

– راه‌حل: تعیین دقیق اهداف و شاخص‌های قابل اندازه‌گیری

برای پیشگیری از این اشتباه، باید هدف پروژه هوش مصنوعی به‌طور واضح و قابل اندازه‌گیری تعریف شود. این هدف باید مستقیماً به مسئله کسب‌وکار مرتبط باشد و در طول زمان قابل پیگیری و ارزیابی باشد. مدیران باید پاسخ به سؤالات زیر را روشن کنند:

• مشکل دقیقاً چیست که باید حل شود؟
• نتایج مورد نظر از اجرای هوش مصنوعی چه خواهد بود؟
• چه شاخص‌هایی برای اندازه‌گیری موفقیت پروژه وجود دارد؟

تعریف اهداف مشخص و تعیین شاخص‌های عملکرد (KPI) در ابتدای پروژه، باعث می‌شود که تمامی تیم‌ها و منابع به‌طور یکپارچه و هماهنگ به سمت دستیابی به این اهداف حرکت کنند و در نهایت پروژه به نتایج ملموس و قابل ارزیابی برسد.

۲. اشتباه دوم: انتخاب مدل قبل از آماده‌سازی داده‌ها

یکی دیگر از اشتباهات رایج مدیران در پروژه‌های هوش مصنوعی، انتخاب مدل پیشرفته یا پیچیده قبل از آماده‌سازی داده‌هاست. بسیاری از مدیران تصور می‌کنند که مدل‌های پیچیده و جدید می‌توانند هر نوع داده‌ای را پردازش کرده و به نتیجه برسند، اما واقعیت این است که هر مدل به داده‌های باکیفیت و ساختاریافته نیاز دارد تا بتواند به‌درستی عمل کند.

اگر داده‌ها درست جمع‌آوری و پردازش نشوند، حتی بهترین مدل‌ها هم نمی‌توانند خروجی قابل قبولی ارائه دهند. در واقع، داده‌ها به‌عنوان سوخت هوش مصنوعی عمل می‌کنند و بدون آن، مدل‌ها قادر به انجام هیچ کاری نیستند. اگر داده‌ها پراکنده، ناقص یا نادرست باشند، مدل‌ها هیچ‌گاه نمی‌توانند پیش‌بینی دقیقی انجام دهند یا نتایج مفیدی ارائه کنند.

– راه‌حل: ایجاد زیرساخت داده‌ای مناسب و بررسی کیفیت داده‌ها

برای پیشگیری از این اشتباه، ابتدا باید تمرکز روی داده‌ها و زیرساخت داده‌ای باشد. این شامل سه مرحله اصلی است:

1. جمع‌آوری داده‌ها: اطمینان حاصل کنید که داده‌های مرتبط از سیستم‌های مختلف سازمانی (مانند CRM، ERP، سیستم مالی و …) جمع‌آوری شده و در یک سیستم یکپارچه ذخیره می‌شوند.
2. پاکسازی داده‌ها: داده‌ها باید از نظر کیفیت بررسی شوند، داده‌های تکراری و نادرست پاک شوند و داده‌های ناقص تکمیل شوند.
3. ساختاردهی داده‌ها: داده‌ها باید به‌طور مناسب ساختاریافته شوند تا بتوانند در مدل‌های مختلف پردازش شوند. این شامل انتخاب روش‌های درست ذخیره‌سازی و استفاده از انبار داده‌ها (Data Warehouse) یا دریاچه داده‌ها (Data Lake) است.

در نهایت، زمانی که داده‌ها آماده و یکپارچه شدند، می‌توان مدل مناسب را انتخاب کرد و آن را بر اساس داده‌های واقعی آموزش داد.

۳. اشتباه سوم: استفاده از AI به عنوان راه‌حل عمومی

یکی دیگر از اشتباهات رایج مدیران، استفاده از هوش مصنوعی به‌عنوان یک راه‌حل عمومی است. بسیاری از سازمان‌ها به اشتباه تصور می‌کنند که هوش مصنوعی می‌تواند به طور کلی مشکلات مختلف سازمان را حل کند و به دنبال استفاده از آن برای تمام بخش‌ها و فرآیندها می‌روند. این رویکرد معمولاً باعث می‌شود پروژه‌ها پراکنده و بدون تمرکز کافی اجرا شوند و در نهایت نتیجه دلخواه را به دنبال نداشته باشند.

هوش مصنوعی در واقع یک ابزار است که باید برای حل مشکلات خاص و با اهداف مشخص استفاده شود. اگر هوش مصنوعی به‌طور عمومی و بدون شفافیت در مورد مسئله خاصی پیاده‌سازی شود، نمی‌توان از آن انتظار نتایج ملموس و قابل اندازه‌گیری داشت. به جای این که سازمان‌ها فقط به دنبال «هوش مصنوعی» باشند، باید به دنبال کاربردهای خاصی از AI باشند که در آن زمینه‌ها بتوانند به بهترین شکل نتیجه بگیرند.

– راه‌حل: تمرکز روی مشکلات خاص و تعریف دقیق کاربرد

برای جلوگیری از این اشتباه، سازمان‌ها باید از ابتدا مشخص کنند که دقیقا چه مشکلی قرار است با هوش مصنوعی حل شود. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی ممکن است برای پیش‌بینی تقاضا در یک بخش خاص، شناسایی تقلب در تراکنش‌های مالی یا بهینه‌سازی موجودی انبار بسیار مفید باشد، اما نمی‌توان انتظار داشت که یک مدل AI به طور عمومی برای تمام بخش‌ها و فرآیندها عمل کند.

همچنین باید یک کاربرد خاص و محدود انتخاب شود که داده‌های کافی برای آموزش مدل وجود داشته باشد و این پروژه بتواند تأثیر اقتصادی و عملیاتی فوری بر سازمان داشته باشد.

۴. اشتباه چهارم: عدم شفافیت در تخصیص منابع و بودجه

یکی از اشتباهات بزرگ در پروژه‌های هوش مصنوعی، نداشتن تخصیص منابع و بودجه دقیق است. معمولاً مدیران به دلیل هیجان زیاد یا عدم آگاهی از پیچیدگی‌های پروژه، بودجه یا منابع لازم را به‌طور صحیح تخصیص نمی‌دهند. این عدم شفافیت می‌تواند پروژه را به مشکل جدی دچار کند و باعث کندی پیشرفت، افزایش هزینه‌ها و در نهایت شکست پروژه شود.

پروژه‌های هوش مصنوعی نیاز به سرمایه‌گذاری جدی دارند، نه فقط در بخش نرم‌افزار و مدل‌ها، بلکه در زیرساخت‌های داده، نیروی انسانی متخصص، مشاوره و نگهداری. اگر منابع و بودجه به‌درستی مدیریت نشوند، پروژه به یک بار مالی سنگین تبدیل می‌شود که هیچ‌گاه نتیجه مطلوب را به دست نمی‌آورد.

– راه‌حل: تعیین بودجه و منابع لازم از ابتدا و مدیریت دقیق آن‌ها

برای جلوگیری از این اشتباه، باید از ابتدا بودجه و منابع موردنیاز برای هر بخش از پروژه مشخص شود و به‌طور دقیق مدیریت شود. این شامل موارد زیر است:

• هزینه‌های فنی و نرم‌افزاری: شامل هزینه‌های زیرساخت، خرید ابزار، توسعه نرم‌افزار و هزینه‌های پشتیبانی فنی.
• هزینه‌های نیروی انسانی: شامل هزینه استخدام متخصصان AI، داده‌کاوی، مهندسان سیستم و مشاوران خارجی.
• هزینه‌های داده و انبار داده: هزینه جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، پاکسازی و یکپارچه‌سازی داده‌ها.
• هزینه‌های آموزش و مدیریت تغییر: آموزش تیم‌ها و مدیریت تغییرات سازمانی برای پذیرش هوش مصنوعی.

تخصیص دقیق و پیش‌بینی منابع موردنیاز، علاوه بر اینکه پروژه را از نظر مالی به‌درستی پشتیبانی می‌کند، باعث می‌شود که تیم‌ها به‌صورت متمرکز و هدفمند به پیش بروند و از ایجاد تأخیرهای غیرضروری جلوگیری شود.

۵. اشتباه پنجم: نبود تیم متخصص و عدم همکاری بین تیم‌ها

یکی از بزرگ‌ترین اشتباهات در پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی، عدم توجه به تشکیل تیم‌های متخصص و همچنین نبود همکاری موثر بین تیم‌های مختلف سازمان است. هوش مصنوعی یک فناوری پیچیده است که نیاز به ترکیب دانش‌های مختلف دارد: از داده‌کاوی و یادگیری ماشین گرفته تا مهندسی نرم‌افزار، امنیت داده، و حتی درک نیازهای کسب‌وکار.

بدون تیم متخصص و هماهنگی میان آن‌ها، پروژه‌های AI نمی‌توانند به موفقیت دست یابند. در واقع، یک تیم واحد که به تنهایی بخواهد همه جنبه‌های پروژه را مدیریت کند، به سرعت دچار مشکلات فنی، اجرایی و استراتژیک خواهد شد. این عدم همکاری و تیم‌سازی می‌تواند منجر به ساختارهای ناکارآمد، نقص‌های فنی و حتی بروز اشتباهات جدی در نتیجه‌گیری مدل‌ها شود.

– راه‌حل: تشکیل تیم‌های چندرشته‌ای و همکاری نزدیک بین بخش‌ها

برای پیشگیری از این اشتباه، مدیران باید از ابتدا یک تیم متخصص با ترکیب مهارت‌های مختلف تشکیل دهند. این تیم باید شامل افرادی با تخصص‌های مختلف از جمله:

• داده‌کاوی و یادگیری ماشین: برای طراحی و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• مهندسی نرم‌افزار: برای پیاده‌سازی مدل‌ها در زیرساخت‌های موجود و توسعه سیستم‌های یکپارچه
• تحلیل‌گر کسب‌وکار: برای تطبیق مدل‌های هوش مصنوعی با نیازهای واقعی کسب‌وکار و فرآیندهای سازمان
• مدیران پروژه و اجرایی: برای نظارت بر روند پروژه و اطمینان از تحقق اهداف تجاری

علاوه بر تیم تخصصی، همکاری نزدیک بین بخش‌های مختلف سازمان (مانند IT، عملیات، فروش، بازاریابی و غیره) ضروری است. برای مثال، تیم داده‌کاوی باید با تیم فروش برای جمع‌آوری داده‌های مشتریان و تحلیل رفتار آنها همکاری کند، یا تیم IT باید با تیم‌های مدیریتی برای یکپارچه‌سازی سیستم‌های موجود ارتباط برقرار کند.

تضمین همکاری موثر بین این تیم‌ها نه تنها به موفقیت پروژه‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند، بلکه باعث می‌شود که این پروژه‌ها به صورت سریع‌تر و با کیفیت بالاتر به مرحله اجرا برسند.

۶. اشتباه ششم: عدم توجه به مقیاس‌پذیری

یکی از اشتباهات رایج در شروع پروژه‌های هوش مصنوعی این است که سازمان‌ها فقط به مقیاس کوچک فکر می‌کنند و از ابتدا به مقیاس‌پذیری سیستم توجهی ندارند. این اشتباه در ابتدا ممکن است مشکلی ایجاد نکند، اما وقتی پروژه گسترش می‌یابد و نیاز به پردازش داده‌های بیشتر یا انجام عملیات پیچیده‌تری پیدا می‌کند، مشکلات ساختاری و اجرایی نمایان می‌شوند.

اگر زیرساخت‌ها و مدل‌ها از ابتدا به‌طور مقیاس‌پذیر طراحی نشوند، سازمان مجبور خواهد شد برای هر نیاز جدید یک تغییر بنیادین در سیستم ایجاد کند که هزینه‌های اضافی، زمان طولانی و احتمال بروز خطاها را به همراه دارد. این مسئله می‌تواند پروژه‌های AI را به معضل‌هایی بزرگ تبدیل کند که در نهایت منجر به افزایش هزینه‌ها و زمان‌بر شدن پروژه شود.

– راه‌حل: طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر از ابتدا

برای جلوگیری از این اشتباه، در ابتدا باید معماری و سیستم‌ها به‌گونه‌ای طراحی شوند که به راحتی قابل مقیاس‌گذاری باشند. این شامل موارد زیر است:

• زیرساخت ابری یا hybrid: استفاده از سرویس‌های ابری مانند AWS، Google Cloud یا Microsoft Azure به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که به‌راحتی منابع را افزایش یا کاهش دهند و از هزینه‌های اضافی جلوگیری کنند.
• استفاده از معماری میکروسرویس: با استفاده از معماری میکروسرویس، می‌توان هر بخش از سیستم را به‌طور مستقل مقیاس‌پذیر کرد و به راحتی تغییرات را اعمال کرد.
• آماده‌سازی سیستم‌ها برای حجم داده‌های بالا: باید اطمینان حاصل شود که سیستم قادر است داده‌های عظیم را پردازش کرده و از تکنیک‌های مناسب ذخیره‌سازی و پردازش داده (مانند Data Lake و Big Data) استفاده کند.
• استفاده از مدل‌های خودآموز: در طراحی مدل‌ها باید به این نکته توجه شود که مدل‌ها قابلیت به‌روزرسانی و مقیاس‌پذیری دارند و می‌توانند به‌راحتی برای پردازش حجم داده‌های بزرگ‌تر آموزش ببینند.

در واقع، باید پروژه‌های هوش مصنوعی را از ابتدا با چشم‌انداز توسعه و مقیاس‌پذیری طراحی کرد تا در مراحل بعدی به راحتی بتوان آن‌ها را گسترش داد و به ظرفیت‌های بالاتر منتقل کرد.

۷. اشتباه هفتم: نادیده گرفتن امنیت و حاکمیت داده

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی، توجه نکردن به امنیت و حاکمیت داده است. سازمان‌ها به‌طور معمول بر روی مدل‌های پیچیده و دقت نتایج تمرکز می‌کنند، اما فراموش می‌کنند که داده‌ها، به‌ویژه داده‌های حساس، باید به‌شکلی امن ذخیره، پردازش و استفاده شوند.

در پروژه‌های هوش مصنوعی، حجم زیادی از داده‌های سازمانی، از جمله اطلاعات حساس مشتریان، اطلاعات مالی، یا داده‌های شخصی، مورد استفاده قرار می‌گیرد. اگر این داده‌ها به‌درستی محافظت نشوند، ریسک‌های امنیتی، نقص در حریم خصوصی و مشکلات قانونی به وجود خواهد آمد که ممکن است به شهرت و اعتبار سازمان آسیب بزند.

– راه‌حل: تعریف سیاست‌های حاکمیت داده و امنیت از ابتدا

برای جلوگیری از این اشتباه، سازمان‌ها باید از همان ابتدا سیاست‌های حاکمیت داده و امنیت را به‌طور دقیق تعریف کنند. این سیاست‌ها باید شامل موارد زیر باشند:

• تعریف مالکیت داده‌ها: باید مشخص شود که هر داده‌ای در سازمان به چه فرد یا تیمی تعلق دارد و چه کسی مسئول کیفیت و نگهداری آن است.
• کنترل دسترسی و مجوزها: داده‌ها باید تنها توسط افرادی که مجوز دارند قابل دسترسی باشند. از سیستم‌های کنترل دسترسی و احراز هویت استفاده شود.
• حفظ حریم خصوصی داده‌ها: تمام داده‌های حساس و شخصی باید طبق قوانین مربوطه (مانند GDPR یا قوانین داخلی) محافظت شوند و در هنگام پردازش یا انتقال، از تکنیک‌های رمزنگاری استفاده شود.
• نظارت مستمر بر امنیت: باید به‌طور منظم عملکرد سیستم‌های امنیتی و اقدامات محافظتی بررسی شود. همچنین باید فرایندهای بازبینی و به‌روزرسانی در زمینه امنیت به‌طور دوره‌ای انجام شود.
• مستندسازی کامل فرآیندهای داده: تمامی مراحل جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، پردازش و اشتراک‌گذاری داده باید مستند و قابل پیگیری باشد.

با پیاده‌سازی این سیاست‌ها، سازمان‌ها می‌توانند از داده‌ها به‌عنوان یک دارایی ارزشمند محافظت کنند و از بروز مشکلات امنیتی و قانونی جلوگیری کنند.

۸. اشتباه هشتم: ارزیابی ناکافی نتایج و عدم سنجش عملکرد

یکی از بزرگ‌ترین اشتباهات در پروژه‌های هوش مصنوعی، عدم ارزیابی مستمر نتایج و سنجش عملکرد مدل‌ها است. بسیاری از سازمان‌ها به‌محض راه‌اندازی مدل یا سیستم هوش مصنوعی، به سرعت به سمت مقیاس‌سازی و گسترش آن می‌روند، بدون آنکه به دقت بررسی کنند که آیا مدل به درستی عمل می‌کند یا خیر. این روند می‌تواند باعث ادامه پروژه‌های ناپایدار و بی‌اثر شود.

مدل‌های هوش مصنوعی نیاز به نظارت و ارزیابی مداوم دارند. در صورتی که عملکرد مدل به‌درستی سنجیده نشود، مشکلاتی مانند افت دقت، تغییرات داده (Data Drift) یا عدم هم‌راستایی با اهداف تجاری می‌تواند نادیده گرفته شود و باعث شود پروژه به نتیجه مطلوب نرسد.

– راه‌حل: استفاده از شاخص‌های عملکرد (KPI) و پایش مستمر

برای جلوگیری از این اشتباه، باید از ابتدا معیارهای مشخصی برای سنجش موفقیت تعریف کرد و به‌طور منظم عملکرد مدل را پایش کرد. این شامل موارد زیر است:

تعریف KPI‌های مناسب: برای هر پروژه هوش مصنوعی، شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPI) باید تعیین شوند. این شاخص‌ها باید قابل اندازه‌گیری و مرتبط با اهداف کسب‌وکار باشند. به‌عنوان مثال، برای یک مدل پیش‌بینی فروش، شاخص‌هایی مانند دقت پیش‌بینی، خطای پیش‌بینی و درصد خطای مدل باید مشخص شوند.

• بازبینی و ارزیابی مدل به‌طور منظم: مدل‌ها نیاز به بازبینی و اصلاحات دوره‌ای دارند. باید عملکرد مدل‌ها به‌طور مستمر ارزیابی شود و در صورت نیاز، مدل بازآموزی شود یا تغییرات لازم اعمال گردد.
• ارزیابی بازگشت سرمایه (ROI): یکی از مهم‌ترین معیارها در هر پروژه هوش مصنوعی، سنجش بازگشت سرمایه است. آیا هزینه‌های پروژه با منافع حاصل از آن همخوانی دارد؟ آیا مدل کمک کرده است تا هدف مورد نظر کسب‌وکار محقق شود؟
• مدیریت داده‌های در حال تغییر (Data Drift): داده‌ها و رفتارهای کسب‌وکار در طول زمان تغییر می‌کنند. باید سیستم‌هایی برای شناسایی تغییرات در داده‌ها و اصلاح مدل‌ها براساس آن‌ها داشته باشیم.

اگر سازمان نتواند این ارزیابی‌ها را به‌درستی انجام دهد، ممکن است نتایج نامطلوبی به دست آید و سرمایه‌گذاری‌های انجام‌شده به هدر برود.

۹. اشتباه نهم: عدم مدیریت تغییرات سازمانی و مقاومت کارکنان

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌ها، مقاومت کارکنان و عدم مدیریت تغییرات است. تغییراتی که با ورود فناوری‌های جدید ایجاد می‌شود، ممکن است برای برخی از کارکنان نگرانی‌ها و مشکلاتی را به همراه داشته باشد. این مشکلات می‌توانند شامل ترس از جایگزینی شغل، پیچیدگی‌های جدید کاری یا حتی عدم درک کافی از نحوه استفاده از سیستم‌های جدید باشد.

اگر این مقاومت به‌درستی مدیریت نشود، می‌تواند باعث شود که کارکنان از استفاده از فناوری‌های جدید خودداری کنند یا در مقابل تغییرات مقاومت نشان دهند. این امر نه تنها پروژه‌های هوش مصنوعی را با شکست مواجه می‌کند، بلکه می‌تواند بر روحیه کلی سازمان و بهره‌وری آن تاثیر منفی بگذارد.

– راه‌حل: مدیریت تغییرات، آموزش و مشارکت کارکنان

برای پیشگیری از این اشتباه، لازم است که فرآیند مدیریت تغییرات به‌طور جدی و با دقت انجام شود. راه‌حل‌های اصلی عبارتند از:

آموزش و توانمندسازی کارکنان: یکی از مهم‌ترین گام‌ها در مدیریت تغییرات، آموزش کارکنان درباره چگونگی استفاده از ابزارها و مدل‌های هوش مصنوعی است. به‌ویژه تیم‌هایی که قرار است روزانه از این فناوری استفاده کنند، باید درک دقیقی از نحوه تعامل با سیستم‌ها داشته باشند.

• ارتباط شفاف و منظم: مدیران باید به‌طور مداوم با کارکنان ارتباط داشته باشند و نگرانی‌ها، سوالات و چالش‌ها را بشنوند. این ارتباط می‌تواند از طریق جلسات اطلاع‌رسانی، وبینارها یا کارگاه‌های آموزشی انجام شود.
• مشارکت کارکنان در فرآیندها: کارکنان باید در فرآیند پیاده‌سازی و استفاده از هوش مصنوعی مشارکت داشته باشند. این مشارکت می‌تواند به‌صورت بازخوردهای مستمر در مورد عملکرد مدل‌ها، پیشنهادات برای بهبود فرآیندها و یا حتی تصمیم‌گیری در مورد کاربردهای مختلف باشد.
• برجسته کردن مزایای AI: باید به کارکنان نشان داده شود که هوش مصنوعی قرار نیست آن‌ها را جایگزین کند، بلکه ابزار جدیدی است که کارها را سریع‌تر، دقیق‌تر و به‌صرفه‌تر انجام می‌دهد. این تغییر می‌تواند به‌طور مثبت روی بهره‌وری و رضایت شغلی تاثیر بگذارد.

با مدیریت درست تغییرات و ایجاد فرهنگ پذیرش فناوری در سازمان، می‌توان از مقاومت‌های احتمالی جلوگیری کرد و فضای مناسبی برای بهره‌برداری از هوش مصنوعی فراهم ساخت.

۱۰. اشتباه دهم: تصور این‌که AI همه چیز را حل می‌کند

آخرین اشتباه بزرگ مدیران در پروژه‌های هوش مصنوعی، این است که تصور کنند هوش مصنوعی می‌تواند همه مشکلات سازمان را به‌طور خودکار و بدون دخالت انسانی حل کند. در واقع، هوش مصنوعی یک ابزار است و نه یک راه‌حل جادویی. بسیاری از سازمان‌ها با این باور که هوش مصنوعی می‌تواند تمام چالش‌های عملیاتی و استراتژیک آن‌ها را حل کند، به آن به‌عنوان یک «راه‌حل همه‌جانبه» نگاه می‌کنند.

این دیدگاه می‌تواند منجر به انتظارات غیرواقعی از AI شود و سازمان‌ها را در مسیری بی‌نتیجه قرار دهد. هوش مصنوعی در بهترین حالت می‌تواند تصمیم‌گیری را تسهیل کرده و فرآیندها را بهبود دهد، اما همیشه نیاز به نظارت انسانی، ارزیابی نتایج و تصمیمات استراتژیک دارد.

– راه‌حل: تعریف انتظارات واقع‌بینانه و شفاف

برای جلوگیری از این اشتباه، باید از ابتدا انتظارات واقع‌بینانه‌ای از پروژه‌های هوش مصنوعی تعریف شود. به‌جای این‌که تصور کنید AI قرار است همه مشکلات را حل کند، باید مشخص کنید که AI در کجا می‌تواند به‌عنوان یک ابزار مکمل عمل کرده و کارایی را افزایش دهد.

• تمرکز بر فرآیندهای خاص: هوش مصنوعی نباید در ابتدا برای تمام بخش‌های سازمان پیاده‌سازی شود. بهتر است پروژه‌های هوش مصنوعی با تمرکز روی مشکلات خاص و نیازهای مشخص شروع شود. برای مثال، پیش‌بینی تقاضا در انبار یا شناسایی تقلب در تراکنش‌های مالی.
• همکاری انسان و هوش مصنوعی: AI باید به‌عنوان یک دستیار تصمیم‌گیری در کنار انسان‌ها قرار گیرد. برای مثال، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند پیشنهادات و پیش‌بینی‌ها ارائه دهند، اما تصمیم نهایی باید با دخالت انسانی صورت گیرد.
• نظارت و بهبود مستمر: AI نیاز به نظارت دارد. مدل‌ها به مرور زمان نیاز به آموزش مجدد، به‌روزرسانی و اصلاح دارند. بنابراین، نباید انتظار داشت که یک مدل بدون نیاز به تغییرات مستمر برای همیشه کار کند.

در نهایت، هوش مصنوعی باید به‌عنوان یک ابزار مکمل و کارآمد در فرآیندهای تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی سازمان دیده شود، نه یک راه‌حل کامل برای همه مشکلات.

نتیجه‌گیری

پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌ها می‌تواند تغییرات بزرگی به همراه داشته باشد، اما این تغییرات بدون دقت و برنامه‌ریزی درست به راحتی به شکست می‌انجامد. همانطور که در این مقاله دیدیم، اشتباهات رایجی وجود دارد که مدیران هنگام شروع پروژه‌های هوش مصنوعی مرتکب می‌شوند و این اشتباهات می‌توانند منابع زیادی را به هدر دهند.

شروع پروژه‌های AI با هدف و مسئله مشخص، آماده‌سازی داده‌ها، انتخاب مدل مناسب، تخصیص صحیح منابع، و درک واقعی از نقش هوش مصنوعی در سازمان از مهم‌ترین اصول برای موفقیت پروژه‌های AI است. در نهایت، هوش مصنوعی باید به‌عنوان یک ابزار مکمل برای تصمیم‌گیری و بهبود فرآیندها در نظر گرفته شود و نه به‌عنوان یک راه‌حل جادویی.

اگر شما هم قصد دارید پروژه هوش مصنوعی را در سازمان خود آغاز کنید، گروه تحول دیجیتال میراکام با تجربه و تخصص در این حوزه می‌تواند شما را در طراحی استراتژی، آماده‌سازی داده، انتخاب مدل و مقیاس‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی همراهی کند. با برنامه‌ریزی صحیح و اجتناب از اشتباهات رایج، می‌توانید از این فناوری به‌طور مؤثر برای بهبود عملکرد سازمان خود استفاده کنید.

سوالات متداول