بررسی تاثیر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بر تحول دیجیتال
محسن سمسارپور
مقدمه
تحول دیجیتال به معنای تغییر شگرف در فرآیندها، مدل‌های کسب‌وکار و تعاملات انسانی با استفاده از فناوری‌های دیجیتال است. در این میان، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) به عنوان دو بازوی قدرتمند، نقش بی‌بدیلی در تسریع این تحول ایفا می‌کنند. از اتوماسیون فرآیندها تا پیش‌بینی بازار، این فناوری‌ها نه تنها کارایی سازمان‌ها را افزایش می‌دهند، بلکه به ایجاد ارزش‌های جدید و رقابت‌پذیری پایدار کمک می‌کنند.
تحول دیجیتال با استفاده از AI و ML، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا به سرعت و با دقت بیشتری به تغییرات بازار پاسخ دهند. به عنوان مثال، شرکت‌های بزرگ مانند Amazon و Google از هوش مصنوعی برای بهبود تجربه مشتری و بهینه‌سازی فرآیندهای داخلی خود استفاده می‌کنند. این به معنای آن است که آنها می‌توانند به طور مداوم فرآیندهای خود را ارزیابی کنند، از ایده‌های نوآورانه حمایت کنند و در نهایت، به مشتریان خود خدمات بهتری ارائه دهند.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟
پیش از هر چیز بد نیست با تعاریف کلی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آشنا شویم. در ادامه به معرفی این دو مفهوم کلیدی در تحول دیجیتال پرداخته‌ایم.
- هوش مصنوعی (AI): شاخه‌ای از علوم کامپیوتر که هدف آن ساخت سیستم‌هایی است که می‌توانند وظایف نیازمند هوش انسانی (مانند تشخیص تصویر، تصمیم‌گیری یا پردازش زبان) را انجام دهند. به عنوان مثال، ربات‌های صنعتی که می‌توانند قطعات را با دقت بالا مونتاژ کنند یا سیستم‌های رانندگی خودکار که بدون دخالت انسان می‌توانند خودرو را هدایت کنند.
- یادگیری ماشین (ML): زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌نویسی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و بهبود یابند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های ML می‌توانند با تحلیل داده‌های تاریخی، پیش‌بینی قیمت سهام را انجام دهند یا در سیستم‌های توصیه‌گر، محصولات مناسب را به مشتریان پیشنهاد دهند.
تفاوت‌های AI و ML در این است که AI مفهوم گسترده‌تری است که شامل ML می‌شود. AI می‌تواند شامل سیستم‌هایی باشد که به صورت برنامه‌نویسی شده عمل می‌کنند، در حالی که ML بر یادگیری از داده‌ها تمرکز دارد. به این معنی که ML به طور خودکار الگوهای داده‌ها را شناسایی می‌کند و بر اساس آنها تصمیم می‌گیرد، در حالی که AI می‌تواند شامل سیستم‌هایی باشد که به صورت دستی برنامه‌ریزی شده‌اند.
تاثیر هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
هوش مصنوعی در بخش‌های متنوعی از تحول دیجیتال مورد استفاده قرار می‌گیرد. به دلیل شباهت بالای هوش مصنوعی به هوش انسانی و امکان انجام برخی کارهای انسانی در مقیاس بالا، هوش مصنوعی گزینه بسیار خوبی برای کارهای تحولی به خصوص تحول دیجیتال در سازمان‌ها و شرکت‌هاست. در ادامه به برخی از تاثیرات هوش مصنوعی و یا استفاده‌های آن در تحول دیجیتال پرداخته‌ایم.
- اتوماسیون هوشمند فرآیندها (Process Automation): اتوماسیون فرآیندها با استفاده از هوش مصنوعی، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا کارایی خود را افزایش دهند و هزینه‌ها را کاهش دهند. این فرآیندها می‌توانند شامل پردازش اسناد، مدیریت داده‌ها یا پاسخ‌گویی به مشتریان باشد. با اتوماسیون این فرآیندها، کارکنان می‌توانند بر روی وظایف پیچیده‌تر و استراتژیک تمرکز کنند و به این ترتیب، ارزش بیشتری برای سازمان ایجاد کنند.
به عنوان مثال شرکت UiPath از هوش مصنوعی برای اتوماسیون فرآیندهای تکراری، مانند پردازش فاکتورها استفاده می‌کند. این سیستم‌ها خطاهای انسانی را کاهش داده و سرعت عملیات را ۱۰ برابر می‌کنند. در یک شرکت بزرگ، پردازش دستی فاکتورها ممکن است هفته‌ها به طول بیانجامد، اما با استفاده از پردازش با هوش مصنوعی، این فرآیند به چند دقیقه کاهش می‌یابد.
- تحلیل پیش‌بینانه (Predictive Analytics): تحلیل پیش‌بینانه با استفاده از یادگیری ماشین، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا آینده را پیش‌بینی کنند و بر اساس آن برنامه‌ریزی کنند. این مدل‌ها می‌توانند با تحلیل داده‌های گذشته و حال، الگوهای رفتاری را شناسایی کنند و به این ترتیب، تصمیمات بهتری اتخاذ کنند. در نتیجه، سازمان‌ها می‌توانند از فرصت‌ها استفاده کنند و در برابر تهدیدها آماده باشند.
به عنوان مثال غول خرده‌فروشی Amazon از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقاضای محصولات استفاده می‌کند. این مدل‌ها بر اساس تاریخچه خرید کاربران، فصل، و ترندهای بازار، موجودی انبارها را بهینه می‌سازند. به عنوان مثال، در فصل تعطیلات، سیستم‌های پیش‌بینی Amazon می‌توانند افزایش تقاضا برای محصولات خاص را پیش‌بینی کنند و به این ترتیب، موجودی انبارها را به طور مناسب تنظیم کنند.
- بهبود تجربه مشتری (Improve Customer Experience): بهبود تجربه مشتری با استفاده از هوش مصنوعی، به معنای ارائه خدمات شخصی‌سازی شده و به موقع است. سیستم‌های AI می‌توانند با تحلیل داده‌های مشتری، نیازهای آنها را درک کنند و به این ترتیب، خدمات بهتری ارائه دهند. این موضوع نه تنها به افزایش رضایت مشتری کمک می‌کند، بلکه به وفاداری مشتری نیز می‌انجامد و در نهایت، به سودآوری بیشتر سازمان منجر می‌شود.
به عنوان مثال چت‌بات‌های هوشمند مانند ChatGPT در پلتفرم‌های خدمات مشتری، پاسخ‌های شخصی‌سازی شده ارائه می‌دهند و ۷۰٪ کاهش هزینه‌های پشتیبانی را گزارش کرده‌اند. این چت‌بات‌ها می‌توانند به سوالات مشتریان پاسخ دهند، مشکلات آنها را حل کنند و در نهایت، رضایت مشتری را افزایش دهند. در واقع این چت‌بات‌ها از تحلیل سوالات گذشته و تشخیص و ایجاد الگوهای مشخص از نیازهای کاربران به سوالات کاربران جدید پاسخ می‌دهند.
به عنوان یک مثال دیگر سیستم‌های توصیه‌گر در وب‌سایت‌های فروش آنلاین می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی، محصولات مناسب را به مشتریان پیشنهاد دهند و به این ترتیب، فروش را افزایش دهند.
تاثیر یادگیری ماشین در تحول دیجیتال
یادگیری ماشین نیز تاثیرات شگرفی بر تحول دیجیتال داشته است. در ادامه به بررسی مهم‌ترین موارد تاثیرگذاری یادگیری ماشین در تحول دیجیتال صنایع مختلف پرداخته‌ایم.
- سلامت دیجیتال: سلامت دیجیتال با استفاده از یادگیری ماشین، به معنای استفاده از فناوری برای بهبود خدمات بهداشتی است. سیستم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل داده‌های پزشکی، تشخیص‌های دقیق‌تری انجام دهند و به این ترتیب، درمان‌های موثرتری را پیشنهاد دهند. همچنین، این سیستم‌ها می‌توانند به پیش‌بینی و مدیریت شیوع بیماری‌ها کمک کنند و به این ترتیب، بهداشت عمومی را بهبود ببخشند.
به عنوان مثال سیستم IBM Watson Health با تحلیل تصاویر پزشکی، سرطان را با دقت ۹۵٪ تشخیص می‌دهد. این سیستم‌ها می‌توانند به پزشکان در تشخیص زودرس و درمان موثرتر کمک کنند.
- صنعت مالی: تحول دیجیتال در صنعت مالی با استفاده از یادگیری ماشین، به معنای استفاده از فناوری برای بهبود امنیت و کارایی است. سیستم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل داده‌های تراکنش، تقلب را شناسایی کنند و به این ترتیب، از دارایی‌های مشتریان محافظت کنند. همچنین، این سیستم‌ها می‌توانند با تحلیل داده‌های بازار، پرتفوی‌های سرمایه‌گذاری بهینه را پیشنهاد دهند و به این ترتیب، سودآوری را افزایش دهند.
به عنوان مثال شرکت PayPal از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی تراکنش‌های مشکوک استفاده می‌کند و سالانه از ۱۰ میلیارد دلار کلاهبرداری جلوگیری می‌کند. این سیستم‌ها می‌توانند با تحلیل الگوهای تراکنش، معاملات غیرعادی را شناسایی کنند و به این ترتیب، از تقلب جلوگیری کنند.
- تولید هوشمند: تولید هوشمند با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، به معنای استفاده از فناوری برای بهبود کارایی و کیفیت است. سیستم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل داده‌های تولید، فرآیندهای تولید را بهینه کنند و به این ترتیب، هزینه‌ها را کاهش دهند و کیفیت را افزایش دهند. همچنین، این سیستم‌ها می‌توانند با پیش‌بینی خرابی‌ها، تعمیرات را به موقع انجام دهند و به این ترتیب، زمان توقف تولید را کاهش دهند.
به عنوان مثال شرکت Siemens در کارخانه‌های خود از سنسورهای اینترنت اشیا (IoT) و یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خرابی دستگاه‌ها استفاده می‌کند. این فناوری هزینه‌های تعمیرات را ۳۰٪ کاهش داده است. در واقع، با استفاده از داده‌های سنسورها، سیستم‌های پیش‌بینی می‌توانند خرابی احتمالی را پیش‌بینی کنند و به این ترتیب، تعمیرات را به موقع انجام دهند.
چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
اگر چه استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پروژه‌های تحول دیجیتال جذاب و ارزشمند است اما چالش‌هایی نیز وجود دارد که در ادامه به چند جالش کلیدی در این زمینه اشاره کرده‌ایم.
- نیاز به داده‌های با کیفیت: مدل‌های یادگیری ماشین به حجم عظیمی از داده‌های ساختاریافته وابسته هستند. در بسیاری از موارد، جمع‌آوری و پردازش این داده‌ها چالش برانگیز است. اگر داده‌ها تمیز و با کیفیت نباشند ممکن است خروجی کار خوب نباشد.
- مسائل اخلاقی: سوگیری در داده‌ها (Bias) ممکن است به تبعیض در تصمیم‌گیری منجر شود (مثال: سیستم‌های استخدام هوشمند). این سوگیری‌ها می‌توانند منجر به تصمیمات ناعادلانه شوند و به این ترتیب، به اعتبار سازمان لطمه بزنند.
نتیجه‌گیری
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نه تنها ابزارهایی برای بهبود فرآیندها هستند، بلکه بازتعریف کننده ماهیت رقابت در عصر دیجیتال محسوب می‌شوند. سازمان‌هایی که امروز سرمایه‌گذاری هوشمندی در این حوزه انجام می‌دهند، فردا در جایگاه رهبری بازار خواهند ایستاد. با این حال، موفقیت در گرو ترکیب سه عنصر کلیدی است: داده‌های غنی، نیروی انسانی ماهر، و چارچوب‌های اخلاقی شفاف. در آینده، انتظار می‌رود که AI و ML به طور فزاینده‌ای در همه جنبه‌های زندگی ما نفوذ کنند و به این ترتیب، جهان را به یک محیط هوشمندتر و کارآمدتر تبدیل کنند.
Resources
https://www.linkedin.com/pulse/role-artificial-intelligence-ai-machine-learning-ml-schindlwick-26e3f
https://www.applytosupply.digitalmarketplace.service.gov.uk/g-cloud/services/352627847107070
