راهکارهای هوش مصنوعی سازمانی، فناوری‌های پیشرفته‌ای مانند یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین را برای حل چالش‌های پیچیده سازمان‌های بزرگ گرد هم می‌آورند. برخلاف هوش مصنوعی مصرفی که برای کارهای ساده روزمره طراحی شده است، سیستم‌های سازمانی برای کار در مقیاس بزرگ با امنیت قوی‌تر، انطباق با مقررات و ادغام یکپارچه در اکوسیستم‌های تجاری موجود ساخته شده‌اند. در بخش همکاری سازمانی فیبوناچی، ما راه‌حل‌هایی را طراحی می‌کنیم که این احتمالات را به واقعیت تبدیل می‌کنند. با تجربه عمیق ما در راه‌حل‌های هوش مصنوعی سفارشی سازمانی، کسب‌وکارها قادر به مهار داده‌ها، تسریع تصمیم‌گیری و تعیین استانداردهای جدید برای پیشرفت فناوری هستند.

مفهوم راهکارهای هوش مصنوعی سازمانی (Enterprise AI)

یوسین بولت دونده اسطوره‌ای جامائیکا (تیز و سریع‌ترین انسان جهان) رکوردار قهرمانی دو سرعت مردان المپیک، که از کفش‌های رانینگ مدرن و پیشرفته برای کسب مزیت و برنده شدن 8 مدال استفاده کرد، کسب‌وکارها نیز از فناوری‌های پیشرفته در رقابت با شرکت‎‌های دیگر استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی اکنون به دنبال راه‌هایی برای بهتر شدن، پیشرو ماندن و بهبود نیروی کار خود هستند. هوش مصنوعی یک فناوری است که با حجم زیادی از داده‌ها آموزش می‌بیند تا بتواند استدلال کند، یاد بگیرد و وظایف متنوعی را انجام دهد تا انسان‌ها را برای انجام کارهای دیگر آزاد کند.

طبق گفته CIOها حدود۹۰% سازمان‌ها هوش مصنوعی سازمانی را در اولویت قرار می‌دهند و از آن در سراسر سازمان‌ها برای کمک به خودکارسازی وظایف، نوآوری، تحلیل روندها، بهبود تجربه مشتری و افزایش بهره‌وری، استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی سازمانی چیست؟

هوش مصنوعی سازمانی به انگلیسی Enterprise AI به معنای استفاده گسترده و سیستماتیک از فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی در سازمان‌های بزرگ است. این رویکرد شامل سیاست‌ها، زیرساخت‌ها و ابزارهایی است که امکان توسعه، استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را در مقیاس وسیع فراهم می‌کند.

دلیل اهمیت راهکارهای هوش مصنوعی سازمانی

نرم افزارهای یکپارچه و راهکارهای هوش مصنوعی سازمانی به لحظه‌ای حیاتی رسیده است. ۴۷ درصد از کارکنان دیجیتال با مشکلات دست و پنجه نرم می‌کنند برای یافتن اطلاعات یا داده‌های مورد نیاز برای انجام مؤثر وظایف خود، و۴۱٪ از وقت کارمندان به کارهای کم‌ارزشی اختصاص داده می‌شود که بهره‌وری را متوقف کرده و منجر به فرسودگی شغلی می‌شوند.

در همین حال، انتظارات مشتریان همچنان در حال افزایش است. چه کسی حداقل یک بار در خط خدمات مشتری، کلمه «نماینده» را در تلفن خود فریاد نزده است؟ مشتریان نمی‌خواهند پشت خط منتظر بمانند. آنها انتظار خدمات فوری، شخصی‌سازی‌شده و همدلانه از یک متخصص را دارند. اما در حال حاضر، شرکت‌ها در آنچه می‌توانند ارائه دهند محدود هستند و این امر، راه را برای هوش مصنوعی باز می‌کند.

عامل‌های هوش مصنوعی پاسخگو هستند: در طول دهه گذشته، هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده، نحوه تجزیه و تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری کسب‌وکارها را تغییر داده است. معرفی هوش مصنوعی مولد، موج کاملاً جدیدی ازموارد استفادهو اکنون عوامل هوش مصنوعی قول می‌دهند که گردش‌های کاری را به شکل اتوماسیون از ابتدا تا انتها با دخالت کم یا بدون دخالت انسان خودکار کنند.

نمونه کاربردهای هوش مصنوعی سازمانی

هوش مصنوعی سازمانی (enterprise AI) توانایی آن را دارد که بهره‌وری را در تمامی ابعاد فعالیت‌های یک سازمان ارتقا دهد؛ از کسب‌وکارهای کوچک And استارتاپ‌ها گرفته تا شرکت‌های بزرگ بین‌المللی. تمامی صنایع و حوزه‌ها، از بازاریابی و منابع انسانی تا امور مالی، خدمات مشتری، تولید و مدیریت زنجیره تأمین، می‌توانند از مزایای عوامل هوش مصنوعی بهره‌مند شوند. در ادامه چند نمونه از این کاربردها را بررسی می‌کنیم:

فروش

در حوزه فروش، همکاری میان انسان‌ها و نمایندگان با پشتیبانی هوش مصنوعی می‌تواند هر مرحله از چرخه فروش را بهبود دهد. از آماده‌سازی پیشنهادهای فروش و جلسات با مشتری گرفته تا پیگیری‌های ایمیلی و به‌روزرسانی سوابق CRM، این اتوماسیون موجب افزایش بهره‌وری و درآمد و همچنین ایجاد مشتریان وفادار می‌شود. علاوه بر این، هوش مصنوعی قادر است فرصت‌های فروش را بهینه‌سازی کند، خلاصه‌ای از حساب‌های کاربری ارائه دهد، راهنمایی‌های پیش‌بینی‌شده فراهم کند و حتی قراردادهای فروش را به‌صورت شبانه‌روزی تولید و ارسال نماید.

بازاریابی

هوش مصنوعی می‌تواند بازاریابی شخصی‌سازی‌شده را طراحی و اجرا کند و کمپین‌هایی بسازد که تعامل مشتری و بهره‌وری را افزایش دهند. ایجاد استراتژی کمپین، مدیریت کمپین‌های بازاریابی در کانال‌های مختلف و سنجش اثربخشی آن‌ها همگی با کمک هوش مصنوعی امکان‌پذیر است. به‌ویژه با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)، هوش مصنوعی قادر است ایمیل‌هایی تولید کند که موضوع آن‌ها بر اساس خلاصه کمپین شکل گرفته و پاسخ‌ها برای هر مشتری منحصر به فرد باشند.

خدمات مشتری

برای ارائه پشتیبانی سریع و دقیق در هر ساعت از شبانه‌روز، عوامل هوش مصنوعی می‌توانند وظیفه اعزام و حل مشکلات سرویس را بر عهده بگیرند. این امر باعث کاهش ارجاع‌های مکرر شده و فرصت بیشتری برای تمرکز انسان‌ها بر وظایف استراتژیک فراهم می‌کند. این عوامل را می‌توان به‌عنوان چت‌بات‌های پیشرفته‌ای در نظر گرفت که توانایی مدیریت مسائل پیچیده‌تر را دارند و با گذشت زمان یاد می‌گیرند. آن‌ها نه تنها مشکلات خدماتی را حل می‌کنند، بلکه موارد مشابه را شناسایی و خلاصه کرده و به سازمان کمک می‌کنند اولویت‌های خود را بهتر تعیین کند.

تجارت

در حوزه خرده‌فروشی و تجارت، هوش مصنوعی نقش کلیدی در شخصی‌سازی تجربه مشتری ایفا می‌کند؛ چیزی که امروزه به یک ضرورت تبدیل شده است. این فناوری می‌تواند محصولات مناسب را توصیه کند یا بهترین گزینه بعدی را پیشنهاد دهد. همچنین مدیریت موجودی با کمک هوش مصنوعی تجربه پس از خرید را بهبود می‌بخشد و موجب افزایش وفاداری مشتریان می‌شود.

راهکارهای هوش مصنوعی سازمانی فیبوناچی می‌تواند تمامی تیم‌های شما را توانمند سازد، بهره‌وری را افزایش دهد و تمرکز نمایندگان را بر مراقبت شخصی از مشتری بیشتر کند. با فیبوناچی، ابزارهای مورد نیاز شما در همان سیستمی که از قبل استفاده می‌کنید یکپارچه می‌شوند. لایه اعتماد در مرکز این پلتفرم قرار دارد تا امنیت داده‌های شما تضمین شود.

ملاحظات کلیدی فناوری در هوش مصنوعی سازمانی چیست؟ (چک‌لیست مدیریتی)

استقرار موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی سازمانی مستلزم آن است که سازمان‌ها موارد زیر را پیاده‌سازی کنند.

مدیریت داده‌ها

پروژه‌های هوش مصنوعی نیاز به دسترسی آسان و ایمن به دارایی‌های داده‌های سازمانی دارند. سازمان‌ها باید خطوط لوله مهندسی داده‌های خود را، چه پردازش داده‌های جریانی یا دسته‌ای ، شبکه داده‌ها یا انبار داده‌ها ، ایجاد کنند . آن‌ها باید اطمینان حاصل کنند که سیستم‌هایی مانند کاتالوگ‌های داده وجود دارند تا دانشمندان داده بتوانند به سرعت مجموعه داده‌های مورد نیاز خود را پیدا کرده و از آن‌ها استفاده کنند. مکانیسم‌های متمرکز مدیریت داده‌ها ، دسترسی به داده‌ها را تنظیم کرده و از مدیریت ریسک بدون ایجاد موانع غیرضروری در بازیابی داده‌ها پشتیبانی می‌کنند.

زیرساخت آموزشی مدل

سازمان‌ها باید یک زیرساخت متمرکز برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین جدید و موجود ایجاد کنند. به عنوان مثال، مهندسی ویژگی شامل استخراج و تبدیل متغیرها یا ویژگی‌ها، مانند لیست قیمت‌ها و توضیحات محصول، از داده‌های خام برای آموزش است. یک مخزن ویژگی متمرکز به تیم‌های مختلف اجازه می‌دهد تا با یکدیگر همکاری کنند، استفاده مجدد را ترویج دهند و از سیلوهای کاری با تلاش‌های تکراری جلوگیری کنند.

به همین ترتیب، سیستم‌هایی که از تولید افزوده بازیابی (RAG) پشتیبانی می‌کنند، مورد نیاز هستند تا تیم‌های علوم داده بتوانند مدل‌های هوش مصنوعی موجود را با داده‌های داخلی سازمان تطبیق دهند. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) بر روی حجم وسیعی از داده‌ها آموزش داده می‌شوند و از میلیاردها پارامتر برای تولید خروجی اصلی استفاده می‌کنند. می‌توانید از آنها برای کارهایی مانند پاسخ به سؤالات، ترجمه زبان‌ها و پردازش زبان طبیعی استفاده کنید. RAG قابلیت‌های قدرتمند LLMها را به حوزه‌های خاص یا پایگاه دانش داخلی یک سازمان گسترش می‌دهد، همه اینها بدون نیاز به آموزش مجدد مدل.

ثبت مرکزی مدل

یک رجیستری مدل مرکزی، یک کاتالوگ سازمانی برای LLMها و مدل‌های یادگیری ماشین است که در واحدهای مختلف کسب‌وکار ساخته و آموزش داده می‌شوند. این امکان نسخه‌بندی مدل را فراهم می‌کند که به تیم‌ها امکان انجام وظایف بسیاری را می‌دهد:

• تکرارهای مدل را در طول زمان دنبال کنید
• مقایسه عملکرد در نسخه‌های مختلف
• اطمینان حاصل کنید که استقرارها از مؤثرترین و به‌روزترین نسخه‌ها استفاده می‌کنند.

تیم‌ها همچنین می‌توانند سوابق دقیقی از فراداده‌های مدل، شامل داده‌های آموزشی، پارامترها، معیارهای عملکرد و حقوق استفاده را نگهداری کنند. این امر همکاری بین تیم‌ها را افزایش داده و مدیریت، انطباق و قابلیت حسابرسی مدل‌های هوش مصنوعی را ساده می‌کند.

استقرار مدل

روش‌هایی مانند MLOps و LLMOps، بهره‌وری عملیاتی را به توسعه هوش مصنوعی سازمانی معرفی می‌کنند. آن‌ها اصول DevOps را برای چالش‌های منحصر به فرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به کار می‌گیرند.

برای مثال، می‌توانید مراحل مختلف چرخه عمر یادگیری ماشینی و یادگیری خط‌مشی‌دار خطی، مانند آماده‌سازی داده‌ها، آموزش مدل، آزمایش و استقرار را خودکار کنید تا خطاهای دستی کاهش یابد. ساخت خطوط عملیاتی یادگیری ماشینی و یادگیری خط‌مشی‌دار خطی، ادغام و تحویل مداوم (CI/CD) مدل‌های هوش مصنوعی را تسهیل می‌کند. تیم‌ها می‌توانند به سرعت مدل‌ها را بر اساس بازخوردهای بلادرنگ و الزامات متغیر، تکرار و به‌روزرسانی کنند.

نظارت بر مدل

نظارت برای مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی، تضمین قابلیت اطمینان، دقت و مرتبط بودن محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی در طول زمان، بسیار مهم است. مدل‌های هوش مصنوعی مستعد توهم یا گاهی اوقات تولید اطلاعات نادرست هستند. خروجی مدل همچنین می‌تواند به دلیل داده‌ها و زمینه‌های در حال تحول، نامربوط شود.

فیبوناچی: بهترین مسیر راهکارهای هوش مصنوعی سازمانی