چرا بدون فرآیند، هوش مصنوعی به نتیجه نمی‌رسد؟

هوش مصنوعی یکی از انقلابی‌ترین فناوری‌ها در دنیای کسب‌وکار است که می‌تواند به طور چشمگیری کارایی و بهره‌وری سازمان‌ها را افزایش دهد. با این حال، در بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی، باوجود مدل‌های پیچیده و پیشرفته، نتایج مورد انتظار حاصل نمی‌شود. علت اصلی این شکست‌ها نه در تکنولوژی یا الگوریتم‌ها، بلکه در نبود فرآیندهای مناسب است.

در واقع، فرآیندهای کسب‌وکار باید بخشی از سیستم هوش مصنوعی باشند تا خروجی‌های مدل‌های AI به شکل مؤثر در عملیات روزانه سازمان استفاده شوند. هوش مصنوعی بدون یک فرآیند مستمر و منظم نمی‌تواند به تصمیمات بهینه و عملی منجر شود. برای مثال، اگر خروجی مدل به‌طور خودکار وارد سیستم‌های تصمیم‌گیری سازمان نشود یا در یک چرخه عملیاتی قرار نگیرد، عملاً هیچ تاثیری در بهبود عملکرد سازمان نخواهد داشت.

در این مقاله از مجله میراکام، به بررسی اهمیت فرآیندها در پروژه‌های هوش مصنوعی خواهیم پرداخت. هدف این است که نشان دهیم چرا فقط داشتن مدل‌های هوش مصنوعی کافی نیست و برای اینکه این مدل‌ها به نتیجه برسند، باید در قالب فرآیندهای سازمانی طراحی و پیاده‌سازی شوند.

فرآیند چیست و چرا در هوش مصنوعی حیاتی است؟

در ساده‌ترین تعریف، فرآیندها مجموعه‌ای از مراحل و فعالیت‌ها هستند که به‌طور منظم و هماهنگ برای رسیدن به یک هدف خاص انجام می‌شوند. در دنیای هوش مصنوعی، فرآیندها معمولاً به‌عنوان مسیرهایی برای استفاده از داده‌ها، مدل‌ها و تصمیمات هوشمند در سیستم‌های سازمانی شناخته می‌شوند.

در یک پروژه هوش مصنوعی، مدل‌ها می‌توانند پیش‌بینی‌هایی دقیق و راه‌حل‌های کارآمد ارائه دهند، اما زمانی این پیش‌بینی‌ها واقعاً ارزش پیدا می‌کنند که در فرآیندهای کسب‌وکار وارد شوند و بر تصمیمات عملی تأثیر بگذارند. به عبارت دیگر، اگر هوش مصنوعی به‌طور مستقیم با فرآیندهای سازمانی مرتبط نباشد، مدل‌ها تنها به‌صورت تئوریک باقی می‌مانند و هیچ‌گونه تاثیری در بهبود عملکرد نخواهند داشت.

– اهمیت فرآیند در هوش مصنوعی

• اتصال مدل به تصمیمات عملیاتی: فرآیندهای کسب‌وکار باید خروجی‌های مدل‌های هوش مصنوعی را به تصمیمات عملیاتی تبدیل کنند. این اتصال باعث می‌شود که پیش‌بینی‌های مدل‌ها به‌طور مستقیم در تصمیمات سازمانی وارد شده و ارزش واقعی ایجاد کنند.
• بهبود مستمر: فرآیندهای هوشمند اجازه می‌دهند که سازمان‌ها به‌طور مداوم مدل‌ها را بازبینی و به‌روزرسانی کنند. بدون این فرآیند، مدل‌ها به‌سرعت از تاریخچه خود عقب می‌افتند و دیگر به نیازهای جدید سازمان پاسخ نمی‌دهند.
• مدیریت تغییرات و تطبیق با شرایط جدید: فرآیندها به سازمان کمک می‌کنند که تغییرات در داده‌ها یا بازار را شناسایی کرده و مدل‌ها را متناسب با آن‌ها تغییر دهند. بدون فرآیند، سازمان قادر به انطباق با شرایط جدید نخواهد بود.

فرآیندها در پروژه‌های هوش مصنوعی نه تنها برای ارتباط دادن مدل‌ها با عملیات روزانه ضروری هستند، بلکه تضمین می‌کنند که این مدل‌ها در طول زمان کارآمد باقی بمانند و با تغییرات سازمانی و محیطی هماهنگ شوند. بدون فرآیند، هوش مصنوعی ممکن است به یک ابزار جداگانه تبدیل شود که در نهایت کارایی خود را از دست می‌دهد.

بیشتر بخوانید: معماری فنی پیاده‌سازی هوش مصنوعی سازمانی؛ از داده تا تصمیم

چرا هوش مصنوعی بدون فرآیند، به نتیجه نمی‌رسد؟

در بسیاری از سازمان‌ها، به اشتباه تصور می‌شود که پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی به تنهایی کافی است. این رویکرد بدون توجه به فرآیندهای سازمانی ممکن است به نتایج محدودی منتهی شود. دلیل اصلی این است که مدل‌های هوش مصنوعی، حتی با دقت بالا، تنها زمانی می‌توانند به نتایج واقعی منجر شوند که در جریان‌های کاری و فرآیندهای عملیاتی سازمان وارد شوند.

۱. نبود ارتباط بین مدل‌ها و عملیات روزمره

مدل‌های هوش مصنوعی معمولاً برای حل مسائل خاص طراحی می‌شوند؛ مثلاً پیش‌بینی تقاضا، تحلیل رفتار مشتری، یا شناسایی تقلب. اما اگر خروجی این مدل‌ها مستقیماً وارد عملیات روزمره سازمان نشود، هیچ تاثیری بر فرآیندهای تصمیم‌گیری نخواهد داشت. در واقع، بدون فرآیند، مدل‌ها به‌طور جداگانه کار می‌کنند و در نهایت نمی‌توانند ارزشی در دنیای واقعی ایجاد کنند.

برای مثال، یک مدل پیش‌بینی فروش باید به‌طور خودکار به سیستم انبار یا برنامه‌ریزی تولید وصل شود تا تصمیمات به‌موقع در مورد خرید و تخصیص منابع گرفته شود. بدون این ارتباط، ممکن است مدل پیش‌بینی دقیق داشته باشد، اما نتایج آن به تأخیر بیفتد یا هیچ تأثیری نداشته باشد.

۲. خطای انسانی و اتکا به تصمیمات غیرهوشمند

حتی اگر مدل‌ها به‌درستی طراحی و اجرا شوند، اگر در نهایت نتایج آن‌ها به‌طور دستی توسط کارکنان پردازش و تحلیل شوند، احتمال بروز خطای انسانی و عدم استفاده از بهترین پیش‌بینی‌ها وجود دارد. فرآیندها باید به‌گونه‌ای طراحی شوند که خروجی مدل به‌طور خودکار وارد سیستم‌های تصمیم‌گیری و فرآیندهای سازمانی شود.

به‌عنوان مثال، اگر یک مدل هوش مصنوعی پیش‌بینی کند که یک مشتری بالقوه احتمال خرید دارد، اما تیم فروش تصمیم‌گیری کند که این مشتری را پیگیری نکند، در این صورت مدل به نتیجه‌ای نمی‌رسد.

۳. عدم استفاده از خروجی مدل‌ها در فرآیندهای تصمیم‌گیری

اگر سازمان نتواند از خروجی مدل‌ها برای تصمیم‌گیری استفاده کند، به‌جای کاهش هزینه‌ها و بهبود بهره‌وری، فرآیندهای قدیمی ادامه خواهند یافت و هوش مصنوعی عملاً به‌عنوان یک ابزار اضافی و بی‌اثر عمل خواهد کرد. در واقع، اگر سازمان فقط به گزارش‌های مدل نگاه کند و آن‌ها را در تصمیمات روزمره به‌کار نبرد، پروژه هوش مصنوعی به یک سرمایه‌گذاری بدون بازگشت تبدیل می‌شود.

۴. نبود سیستم پیگیری و ارزیابی

بدون فرآیند، سازمان قادر به ارزیابی عملکرد مدل‌ها و اثر آن‌ها بر نتایج کسب‌وکار نخواهد بود. مدل‌های هوش مصنوعی نیاز به پیگیری دارند تا اطمینان حاصل شود که به‌درستی عمل می‌کنند و با تغییرات در داده‌ها یا شرایط کسب‌وکار هماهنگ هستند. بدون فرآیند ارزیابی مستمر، پروژه‌های AI به‌طور مداوم به‌روز نمی‌شوند و از کارایی آن‌ها کاسته می‌شود.

۵. نبود هم‌راستایی بین مدل‌ها و استراتژی سازمان

یکی دیگر از دلایلی که هوش مصنوعی بدون فرآیند به نتیجه نمی‌رسد، این است که مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است با استراتژی و اهداف کلی سازمان هم‌راستا نباشند. اگر مدل‌های AI به‌طور مستقیم از اهداف استراتژیک سازمان پشتیبانی نکنند، نتایج آن‌ها به‌درد بخور نخواهد بود. برای مثال، اگر هدف سازمان افزایش رضایت مشتری باشد، مدل‌های پیش‌بینی باید به‌طور خاص به شناسایی عوامل مؤثر بر رضایت مشتری بپردازند، نه فقط پیش‌بینی فروش.

بدون فرآیندهای منظم برای هم‌راستا کردن مدل‌ها با استراتژی کسب‌وکار، پروژه‌های هوش مصنوعی از مسیر اصلی خود منحرف می‌شوند و در نهایت به اهداف بلندمدت سازمان نمی‌رسند.

۶. مشکلات مرتبط با عدم یکپارچگی داده‌ها

در بسیاری از سازمان‌ها، داده‌ها در سیستم‌های مختلف پراکنده هستند و ممکن است به‌طور یکپارچه قابل دسترسی نباشند. این عدم یکپارچگی می‌تواند باعث شود که مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های ناقص یا پراکنده کار کنند و نتیجه نهایی نادرست باشد. برای مثال، یک مدل پیش‌بینی تقاضا ممکن است داده‌های دقیق فروش را داشته باشد، اما اطلاعات مربوط به وضعیت انبار یا کمپین‌های بازاریابی به‌طور کامل در اختیار نداشته باشد.

فرآیندهای یکپارچه‌سازی داده‌ها و دسترسی به داده‌های کامل و به‌روز در اینجا نقش مهمی ایفا می‌کنند. بدون این فرآیندها، خروجی مدل‌ها ناتمام یا اشتباه خواهد بود.

۷. عدم شفافیت در فرآیند تصمیم‌گیری هوش مصنوعی

گاهی اوقات سازمان‌ها از مدل‌های هوش مصنوعی به‌عنوان “جعبه سیاه” استفاده می‌کنند، یعنی مدل‌هایی که نتایج آن‌ها قابل تفسیر یا شفاف‌سازی نیست. این مسئله می‌تواند باعث شود که کاربران و تصمیم‌گیرندگان نتوانند به‌طور کامل به مدل اعتماد کنند. اگر تصمیمات مبتنی بر AI به‌طور واضح و شفاف از نظر منطقی توضیح داده نشوند، استفاده از آن‌ها در فرآیندهای مهم تصمیم‌گیری مشکل خواهد بود.

در این راستا، فرآیندهای شفاف‌سازی، نظارت و ارائه گزارش‌های شفاف درباره نحوه عملکرد مدل‌ها، به تصمیم‌گیرندگان کمک می‌کند تا به آن‌ها اعتماد کنند و در نتیجه از خروجی مدل‌ها استفاده کنند.

۸. عدم توجه به بهبود مستمر فرآیندها

در بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی، توجه کافی به نیاز به بهبود مستمر فرآیندها نمی‌شود. سازمان‌ها به اشتباه فکر می‌کنند که وقتی مدل‌ها آموزش داده شدند، تمام شده‌اند. اما در واقع، فرآیندهای هوش مصنوعی باید به‌طور مداوم به‌روزرسانی و بهینه شوند. داده‌های جدید، تغییرات بازار و رفتار مشتریان همیشه در حال تغییر هستند. بدون فرآیندهای بازخورد مستمر و بازآموزی مدل‌ها، سیستم‌های AI ممکن است با گذر زمان دقت خود را از دست دهند.

۹. غفلت از هماهنگی بین تیم‌های مختلف

مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی نیاز به هماهنگی بین تیم‌های مختلف دارد: تیم داده، تیم توسعه، تیم‌های عملیاتی و مدیران اجرایی. بدون فرآیندهای هم‌راستایی و ارتباط مداوم بین این تیم‌ها، مدل‌های AI نمی‌توانند به‌درستی به نیازهای کسب‌وکار پاسخ دهند. یک مدل به‌تنهایی نمی‌تواند تصمیمات عملیاتی یا استراتژیک را درک کند؛ بنابراین باید فرآیندهای همکاری مشخص و موثری بین تیم‌ها طراحی شود تا خروجی‌ها با هدف‌های کلی سازمان هم‌راستا باشند.

۱۰. عدم استفاده از هوش مصنوعی در همه بخش‌های سازمان

یک اشتباه رایج این است که هوش مصنوعی فقط در یک بخش خاص از سازمان پیاده‌سازی می‌شود و از پتانسیل آن برای سایر بخش‌ها استفاده نمی‌شود. برای مثال، ممکن است AI تنها در پیش‌بینی فروش یا تحلیل داده‌های مشتری استفاده شود، در حالی که این فناوری می‌تواند در بخش‌های دیگر مانند مدیریت منابع انسانی، زنجیره تأمین و حتی عملیات مالی نیز تأثیرگذار باشد. فرآیندهایی باید طراحی شوند که استفاده از هوش مصنوعی را در تمام فرآیندهای سازمان تسهیل کنند.

در نهایت، هوش مصنوعی بدون فرآیندهای مناسب نمی‌تواند به نتایج مطلوب دست یابد. فرآیندها هستند که مدل‌های هوش مصنوعی را از یک ابزار جداگانه به بخشی از عملیات روزمره تبدیل می‌کنند و به آن‌ها اجازه می‌دهند تا به تصمیمات عملیاتی واقعی منجر شوند. تنها با پیوند دقیق مدل‌ها به فرآیندهای سازمانی و استفاده مؤثر از داده‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند ارزش واقعی خود را نشان دهد و تأثیر مثبتی بر عملکرد سازمان بگذارد.

چگونه فرآیندها می‌توانند هوش مصنوعی را تقویت کنند؟

فرآیندها نقش حیاتی در موفقیت هوش مصنوعی دارند. به‌عبارت دیگر، فرآیندهای مناسب می‌توانند هوش مصنوعی را از یک ابزار صرفاً تحلیلی به یک سیستم تصمیم‌گیری مؤثر تبدیل کنند. اگر هوش مصنوعی به‌طور منظم و موثر در فرآیندهای سازمانی گنجانده شود، می‌تواند به بهره‌وری، کارایی و تصمیم‌گیری بهتر کمک کند. در اینجا چندین روش را بررسی می‌کنیم که فرآیندها می‌توانند هوش مصنوعی را تقویت کرده و به آن ارزش واقعی ببخشند.

۱. اتصال مدل‌ها به فرآیندهای عملیاتی

برای اینکه مدل‌های هوش مصنوعی نتایج مفیدی به دست دهند، باید به‌طور مستقیم به فرآیندهای عملیاتی سازمان متصل شوند. به‌عنوان مثال، اگر مدل پیش‌بینی فروش ایجاد شده باشد، باید این پیش‌بینی‌ها به‌طور خودکار وارد سیستم‌های انبار، خرید و تولید شوند تا موجودی و تأمین به‌طور بهینه تنظیم شود. اتصال مدل به فرآیندهای عملیاتی باعث می‌شود که خروجی‌های مدل به تصمیمات عملیاتی تبدیل شده و به‌طور واقعی در سازمان تأثیر بگذارند.

۲. اتوماسیون فرآیندهای مبتنی بر داده

یکی از بزرگ‌ترین مزایای هوش مصنوعی، توانایی آن در اتوماسیون فرآیندهای پیچیده است. زمانی که مدل‌های هوش مصنوعی به‌طور مؤثر به فرآیندهای سازمانی متصل می‌شوند، می‌توانند بسیاری از تصمیمات را به‌صورت خودکار اتخاذ کنند. برای مثال، در فرآیندهای مالی، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به‌طور خودکار پرداخت‌ها و تخصیص منابع را بر اساس پیش‌بینی‌های مالی انجام دهند. این اتوماسیون می‌تواند سرعت و دقت را در فرآیندها افزایش دهد.

۳. افزایش دقت و سرعت تصمیم‌گیری

مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند تصمیمات را به‌طور سریع‌تر و دقیق‌تری نسبت به انسان‌ها اتخاذ کنند. با گنجاندن این مدل‌ها در فرآیندهای روزانه، سازمان‌ها می‌توانند به‌جای اتکا به تصمیمات انسانی که ممکن است با خطا یا تأخیر همراه باشد، از مدل‌های هوش مصنوعی بهره ببرند که می‌توانند پیش‌بینی‌ها و تجزیه‌وتحلیل‌های دقیق‌تری ارائه دهند. این به سازمان‌ها کمک می‌کند که تصمیمات بهتری در زمان مناسب بگیرند.

۴. پایش و بهبود مستمر مدل‌ها و فرآیندها

فرآیندها همچنین به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا مدل‌ها را به‌طور مستمر پایش و بهبود دهند. با جمع‌آوری بازخورد از فرآیندهای مختلف، سازمان می‌تواند الگوهای جدید را شناسایی کند و مدل‌های هوش مصنوعی را به‌روزرسانی نماید. این به‌ویژه در مدل‌های پیش‌بینی و یادگیری عمیق اهمیت دارد، زیرا داده‌های جدید و تغییرات محیطی می‌توانند به تغییرات در مدل‌ها نیاز داشته باشند. بنابراین، فرآیندها نه تنها به اجرای مدل‌ها کمک می‌کنند بلکه به بهبود مستمر و یادگیری سازمانی نیز می‌پردازند.

۵. هماهنگی میان تیم‌ها و بخش‌های مختلف

در بسیاری از سازمان‌ها، بخش‌های مختلف به‌طور جداگانه به پیاده‌سازی هوش مصنوعی می‌پردازند. این می‌تواند منجر به عدم هماهنگی و کارایی پایین شود. با داشتن فرآیندهای منظم و یکپارچه، می‌توان هماهنگی بین تیم‌های داده‌کاوی، توسعه، کسب‌وکار و IT را تضمین کرد و اطمینان حاصل کرد که همه بخش‌ها به‌طور هم‌راستا در جهت یک هدف مشترک حرکت می‌کنند.

فرآیندها بخش حیاتی در پروژه‌های هوش مصنوعی هستند که می‌توانند نتایج مدل‌های AI را به تصمیمات عملیاتی و قابل اجرا تبدیل کنند. بدون اتصال صحیح مدل‌ها به فرآیندهای کسب‌وکار، حتی بهترین الگوریتم‌ها و مدل‌ها نیز قادر به ایجاد ارزش واقعی نخواهند بود. فرآیندهای هوشمند می‌توانند به سازمان‌ها کمک کنند تا از هوش مصنوعی بهره‌برداری بهتری داشته باشند، سرعت و دقت تصمیم‌گیری را افزایش دهند و از داده‌ها به‌طور مؤثری استفاده کنند. در نهایت، فرآیندها نقش کلیدی در موفقیت و پایداری پروژه‌های هوش مصنوعی دارند.

بیشتربخوانید: نقشه راه عملی پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌های ایرانی

چالش‌های مدیریت فرآیند در پروژه‌های هوش مصنوعی

پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌ها نه تنها به تکنولوژی و مدل‌ها وابسته است، بلکه فرآیندهای مدیریتی و اجرایی نیز نقشی اساسی در موفقیت پروژه‌ها ایفا می‌کنند. هرچند فرآیندها به‌طور عمده در پیاده‌سازی موفق AI اهمیت دارند، اما این فرآیندها نیز با چالش‌های خاص خود روبه‌رو هستند. این چالش‌ها می‌توانند موجب ایجاد موانعی در راه استفاده بهینه از هوش مصنوعی و در نهایت موجب شکست پروژه‌های AI شوند.

۱. مقاومت سازمانی و عدم پذیرش تغییرات فرآیندها

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در پیاده‌سازی هوش مصنوعی، مقاومت سازمانی در برابر تغییرات است. هنگامی که مدل‌های هوش مصنوعی به فرآیندهای سازمان وارد می‌شوند، معمولاً به تغییرات در روش‌های کاری، نقش‌ها و مسئولیت‌ها نیاز دارند. کارکنان و مدیران ممکن است از تغییرات ترس داشته باشند، به‌ویژه زمانی که احساس کنند هوش مصنوعی ممکن است جایگزین کارهای انسانی شود یا به پیچیدگی‌های جدیدی در فرآیندها منجر گردد.

عدم آمادگی برای پذیرش این تغییرات می‌تواند موجب ایجاد فشار روانی در کارکنان، کاهش بهره‌وری و حتی کاهش اعتماد به سیستم‌های هوش مصنوعی شود. برای موفقیت در پیاده‌سازی هوش مصنوعی، باید فرآیندهای مدیریت تغییر به‌طور مؤثر پیاده‌سازی شوند تا کارکنان به درک صحیحی از مزایای این تغییرات برسند و بتوانند به‌طور مؤثر از آن‌ها بهره‌برداری کنند.

۲. پیچیدگی یکپارچه‌سازی فرآیندهای قدیمی با مدل‌های جدید

یکی دیگر از چالش‌های جدی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی، یکپارچه‌سازی فرآیندهای قدیمی با مدل‌های جدید است. بسیاری از سازمان‌ها همچنان از فرآیندهای دستی یا سیستم‌های قدیمی برای انجام کارهای روزمره خود استفاده می‌کنند که ممکن است به‌خوبی با فناوری‌های جدید سازگار نباشند. برای مثال، فرآیندهای تصمیم‌گیری که مبتنی بر تجربه و شهود هستند، ممکن است با مدل‌های پیش‌بینی‌شده توسط هوش مصنوعی همخوانی نداشته باشند.

این یکپارچه‌سازی نیاز به زمان، منابع و تلاش زیادی دارد، چرا که تغییرات لازم در ساختار سازمانی، زیرساخت‌ها و حتی فرهنگ کاری ایجاد می‌شود. عدم توجه به این چالش می‌تواند منجر به هدر رفتن منابع و عدم بهره‌برداری کامل از پتانسیل‌های هوش مصنوعی شود.

۳. نیاز به فرهنگ تصمیم‌گیری داده‌محور

برای موفقیت پروژه‌های هوش مصنوعی، سازمان‌ها باید به فرهنگ تصمیم‌گیری داده‌محور روی آورند. بسیاری از سازمان‌ها همچنان بر اساس تجربه‌های شخصی و شواهد غیررسمی تصمیم‌گیری می‌کنند، که این کار نه تنها منجر به تصمیمات اشتباه می‌شود، بلکه فرصت‌های هوش مصنوعی را نیز نادیده می‌گیرد.

فرهنگ داده‌محور به این معناست که تصمیمات باید بر اساس داده‌ها، تحلیل‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی اتخاذ شوند. ایجاد این فرهنگ نیاز به آموزش مداوم، آگاهی از مزایای هوش مصنوعی و تغییر نگرش‌ها دارد. بدون این فرهنگ، حتی بهترین مدل‌های AI هم نمی‌توانند در تصمیم‌گیری‌های سازمان تأثیرگذار باشند.

راه‌حل‌ها و بهترین شیوه‌ها برای ادغام هوش مصنوعی در فرآیندها

برای اینکه هوش مصنوعی به‌طور مؤثر در سازمان پیاده‌سازی شود و نتایج ملموس ایجاد کند، باید در فرآیندهای سازمانی گنجانده شود. بدون یکپارچگی با فرآیندها، مدل‌های هوش مصنوعی فقط به‌عنوان ابزارهای جداگانه باقی خواهند ماند و نمی‌توانند به تصمیمات عملیاتی تبدیل شوند. در این بخش، به بررسی بهترین شیوه‌ها و راه‌حل‌ها برای ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای سازمانی خواهیم پرداخت.

۱. طراحی فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی

یکی از اولین گام‌ها در پیاده‌سازی هوش مصنوعی، طراحی فرآیندهای مبتنی بر AI است. این فرآیندها باید طوری طراحی شوند که بتوانند به‌طور خودکار و در زمان مناسب از مدل‌های هوش مصنوعی استفاده کنند. به‌عنوان مثال، در فرآیندهای فروش، مدل‌های پیش‌بینی فروش می‌توانند به‌طور خودکار تصمیم‌گیری کنند که کدام محصول‌ها باید در اولویت قرار بگیرند یا چه میزان موجودی باید نگهداری شود.

طراحی فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی باید شامل موارد زیر باشد:

• اتصال خودکار مدل‌ها به سیستم‌های عملیاتی: این اتصال باعث می‌شود که نتایج مدل‌ها به‌طور مستقیم وارد فرآیندهای تصمیم‌گیری شوند.
• تعیین نقاط تصمیم‌گیری هوشمند: شناسایی گلوگاه‌ها و فرآیندهایی که می‌توانند از هوش مصنوعی بهره‌مند شوند و تصمیمات بهتر بگیرند.
• اتوماسیون: در صورتی که فرآیندهای هوش مصنوعی به‌طور مؤثر طراحی شوند، می‌توان بسیاری از تصمیمات را به‌طور خودکار انجام داد.

۲. استفاده از مدل‌های تصمیم‌یار و تصمیم‌ساز

در سازمان‌هایی که هوش مصنوعی در فرآیندهای تصمیم‌گیری استفاده می‌شود، دو نوع مدل کاربرد دارند: مدل‌های تصمیم‌یار و مدل‌های تصمیم‌ساز.

• مدل‌های تصمیم‌یار: این مدل‌ها به تصمیم‌گیرندگان کمک می‌کنند تا گزینه‌های مختلف را ارزیابی کنند و بر اساس داده‌ها و پیش‌بینی‌ها، تصمیم بهتری بگیرند. به‌عنوان مثال، در صنعت فروش، مدل‌های تصمیم‌یار می‌توانند به مدیر فروش نشان دهند که کدام مشتری‌ها احتمال خرید بیشتری دارند و اولویت‌بندی پیگیری مشتریان را پیشنهاد دهند.
• مدل‌های تصمیم‌ساز: این مدل‌ها به‌طور مستقیم تصمیم‌گیری می‌کنند. در این مدل‌ها، سیستم هوش مصنوعی به‌طور خودکار تصمیمات عملیاتی را بر اساس داده‌های ورودی می‌گیرد. به‌عنوان مثال، یک سیستم مدیریت موجودی می‌تواند به‌طور خودکار سفارشات جدید را ایجاد کند بر اساس پیش‌بینی تقاضا و وضعیت موجودی.

۳. اهمیت نظارت و بهبود مستمر فرآیندها

یکی از اصول اساسی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی در فرآیندهای سازمانی، نظارت مستمر و بهبود فرآیندهاست. مدل‌های هوش مصنوعی، با وجود اینکه در ابتدا می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهند، ممکن است در طول زمان به‌دلیل تغییرات داده یا شرایط محیطی نیاز به به‌روزرسانی و اصلاح داشته باشند. بنابراین، لازم است فرآیندهای سازمانی به‌گونه‌ای طراحی شوند که به‌طور دوره‌ای ارزیابی شوند و بازخوردها از عملکرد مدل‌ها دریافت و اعمال شوند.

مراحل کلیدی در نظارت و بهبود مستمر عبارتند از:

• پایش عملکرد مدل‌ها: بررسی منظم عملکرد مدل‌ها برای شناسایی مشکلات احتمالی و انحرافات از نتایج مورد انتظار.
• بازخورد از کاربران و سیستم‌ها: جمع‌آوری داده‌ها و بازخورد از کاربران نهایی و سیستم‌های عملیاتی برای اصلاح و بهبود مدل‌ها.
• بازآموزی مدل‌ها: براساس تغییرات داده یا نیازهای جدید سازمان، مدل‌ها باید به‌روزرسانی شوند و بهبود یابند.

این فرآیندهای نظارتی و اصلاحی باعث می‌شود که هوش مصنوعی همیشه در تطابق با شرایط و نیازهای سازمان قرار گیرد.

ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای سازمانی به‌طور مستقیم باعث بهره‌برداری بهتر از این فناوری می‌شود. طراحی فرآیندهای مبتنی بر AI، استفاده از مدل‌های تصمیم‌یار و تصمیم‌ساز، و نظارت و بهبود مستمر فرآیندها، اجزای کلیدی برای موفقیت این پروژه‌ها هستند. بدون این گام‌ها، حتی بهترین مدل‌های هوش مصنوعی نمی‌توانند به‌طور مؤثر در سازمان عمل کنند و نتایج مطلوب را به ارمغان بیاورند.

نتیجه‌گیری

اگر شما هم قصد دارید پروژه‌های هوش مصنوعی را در سازمان خود آغاز کنید، گروه تحول دیجیتال میراکام با تجربه گسترده در طراحی و پیاده‌سازی معماری‌های هوش مصنوعی می‌تواند شما را در این مسیر همراهی کند. این گروه با تخصص در ایجاد فرآیندهای هوشمند و متناسب با نیازهای خاص هر سازمان، به شما کمک خواهد کرد تا از هوش مصنوعی نه تنها به‌عنوان یک ابزار فنی، بلکه به‌عنوان بخشی از فرآیندهای استراتژیک سازمان بهره‌برداری کنید.

گروه میراکام با طراحی فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی، ایجاد مدل‌های تصمیم‌یار و تصمیم‌ساز و نظارت مستمر بر عملکرد پروژه‌های AI، به شما کمک می‌کند تا نتایج ملموس، پایدار و مؤثری در سازمان خود تجربه کنید. برای اطمینان از موفقیت پروژه‌های هوش مصنوعی و بهره‌برداری کامل از این فناوری، هم‌اکنون با تیم ما تماس بگیرید و یک قدم به سمت تحول دیجیتال واقعی بردارید.

سوالات متداول