پیشران‌هایی که فراگیری هوش‌مصنوعی و کلان‌داده را سرعت می‌بخشند

تسریع توسعه هوش مصنوعی و به‌کارگیری تحلیل‌های مبتنی بر کلان‌داده را باید مدیون چندین عامل دانست. عواملی که یا از سر ایجاد نیازهای جدید و یا از سر خلق تجربیات متفاوت، باعث شده‌اند که ضرورت توسعه بیشتر این فناوری‌ها حس شود و در نهایت به تحول هرچه بیشتر آنها طی چند سال اخیر بیانجامد.

رشد چشمگیر ورودی‌هایی که در اثر افزایش عرضه ابزارها، تجهیزات پوشیدنی و نقاط تماس با مشتریان ایجاد شده‌اند، در کنار تسریع مکاشفات علمی و نوآوری‌های فناورانه مانند اینترنت اشیا، اتومبیل‌های خودران، اکتشافات دارویی و .. همچنین افزایش بی‌امان رخدادهای مرتبط با امنیت سایبری که نیاز به شناسایی و واکنش آنی برای آنها ضروری است، باعث شد تا نیاز به تسریع سرمایه‌گذاری روی فناوری‌های مرتبط با هوش مصنوعی به شدت حس شود.

 از طرف دیگر توسعه فناوری‌ها و تحلیل‌های ابری، پذیرش ابزارهای هوشمندی مانند چت‌جی‌پی‌تی که قادرند در لحظه پاسخ‌های شخصی‌سازی شده در اختیار مخاطبان قرار دهند و تحولی که در مدل تعاملی کاربران با کسب‌وکارهای نوین ایجاد شده، همگی باعث شده‌اند که زمینه برای توسعه ابزارهای هوشمند مبتنی بر کلان داده به شدت هموار شود و نتیجه این موارد، توسعه چشمگیر این فناوری‌ها از سال 2020 به بعد بوده است.

افزایش میزان پذیرش فناوری هوش مصنوعی در جهان به صورت جدی دنبال می‌شود و این تغییرات از سال 2023 به بعد بسیار محسوس شده است. به‌طوری که برآوردهای مکنزی حاکی از آنست که نرخ پذیرش این فناوری از 55 درصد در سال 2023 به 72 درصد در سال 2024 رسیده است.

در کنار این موارد، پیش‌بینی می‌شود که ارزش بازار جهانی تحلیل کلان‌ داده (Big Data Analytics) نیز از 348.21 میلیارد دلار در سال 2024 به بیش از 924 میلیارد دلار در سال 2032 رشد کند.

کلان‌‌داده و هوش مصنوعی دارای رابطه‌ای هم‌افزا هستند. هوش مصنوعی برای یادگیری و بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری به حجم عظیمی از داده‌ها نیاز دارد، و تحلیل کلان‌داده از هوش مصنوعی برای بهبود تجزیه‌وتحلیل داده‌ها استفاده می‌کند. داده‌های مربوط به دیتابیس مشتریان، مستندات پزشکی، سیستم تراکنش کسب‌وکارها، داده‌های شبکه‌های اجتماعی، اپلیکیشن‌های موبایلی و اینترنت اشیا همگی می‌توانند ورودی لازم برای تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را فراهم کنند.

با همگرایی کلان‌داده و هوش مصنوعی شرکت‌ها می‌توانند به سرعت از حجم انبوه داده‌هاُ، بینش‌های ارزشمند استخراج کنند و به‌راحتی از قابلیت‌های تحلیل پیشرفته، بهره‌برداری کنند.

استراتژی‌های پذیرش هوش مصنوعی در سال 2025

نخست باید به این سوال بپردازیم که چرا این روزها شرکت‌ها با آغوش باز به استقبال هوش مصنوعی مولد می‌روند؟ یک پاسخ کلیدی می‌تواند این باشد که شرکت‌ها از پتانسیل تجزیه‌وتحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای پشتیبانی از نوآوری‌های فناوری و تقویت فرآیندهای عملیاتی بهره‌برداری می‌کنند. علاوه بر این، آن‌طور که گزارش PwC نشان می‌دهد، هوش مصنوعی مولد (GenAI) بهره‌وری کارکنان را بین 30 تا 40 درصد افزایش داده است.

با آغاز سال 2025، هوش مصنوعی با سرعت بالایی در حال تکامل است و فرصت‌های بی‌سابقه‌ای را در صنایع مختلف ارائه می‌دهد. با این حال، پذیرش موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی تنها به اجرای فناوری محدود نمی‌شود؛ بلکه نیازمند برنامه‌ریزی استراتژیک، هم‌راستای با اهداف کسب‌وکار و فرهنگ نوآوری است. به برخی از این استراتژی‌ها در ادامه نگاهی می‌اندازیم.

۱. توسعه راه‌حل‌های سفارشی هوش مصنوعی

مزایا

متناسب با نیازهای خاص:  مدل‌های سفارشی می‌توانند برای برآورده کردن دقیق الزامات مسئله یا کاربرد خاص مدنظر یک سازمان طراحی شوند که نتیجه آن استخراج راه‌حل‌هایی بسیار تخصصی و مؤثر خواهد بود.

مزیت رقابتی: مدل‌های منحصربه‌فرد می‌توانند یک مزیت رقابتی ایجاد کنند؛ زیرا این مدل‌ها برای نیازهای خاص کسب‌وکار طراحی شده‌اند و در دسترس رقبا نیستند.

حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: مدل‌های سفارشی می‌توانند این اطمینان را ایجاد کنند که داده‌های حساس یا اختصاصی درون سازمان باقی می‌مانند. این امر به‌ویژه در بخش‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی و امور مالی از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است.

مقیاس‌پذیری: با تغییر و تکامل نیازهای سازمان، مدل‌های سفارشی را می‌توان تنظیم و مقیاس‌بندی کرد تا داده‌های رو به رشد یا وظایف پیچیده‌تر را مدیریت کنند.

معایب

هزینه بالاتر: توسعه مدل‌های سفارشی هوش مصنوعی اغلب به منابع قابل‌توجهی از نظر نیروی انسانی متخصص، قدرت پردازشی و زمان نیاز دارد. این فرآیند می‌تواند به‌ویژه برای سازمان‌های کوچک پرهزینه باشد.

پیچیدگی: ساخت راه‌حل‌های سفارشی شامل مدیریت مراحل پیش‌پردازش داده‌ها، توسعه مدل و تنظیمات دقیق است که می‌تواند فرآیندی پیچیده و زمان‌بر باشد.

نیاز به مهارت‌های تخصصی: سازمان‌ها باید تخصص فنی لازم برای ساخت و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی را در اختیار داشته باشند. این موضوع می‌تواند برای تیم‌هایی که تجربه‌ای در یادگیری ماشین یا علم داده ندارند، چالشی بزرگ باشد.

۲. استفاده از راه‌حل‌های آماده هوش مصنوعی (Off-the-Shelf AI Solutions)

مزایا

هزینه پایین‌تر: راه‌حل‌های آماده به‌طور کلی مقرون‌به‌صرفه‌تر هستند؛ زیرا سازمان نیازی به توسعه فناوری از صفر ندارد و هزینه توسط کاربران متعدد به اشتراک گذاشته می‌شود.

استقرار سریع: راه‌حل‌های آماده می‌توانند به‌سرعت پیاده‌سازی شوند و به سازمان‌ها این امکان را می‌دهند که بدون انتظار برای دوره‌های طولانی توسعه، از فناوری هوش مصنوعی بهره‌برداری کنند.

سهولت استفاده: بسیاری از ابزارهای آماده به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که کاربرپسند باشند و با پشتیبانی داخلی همراه هستند؛ به‌طوری که حتی تیم‌های غیر فنی نیز می‌توانند از آن‌ها استفاده کنند.

به‌روزرسانی‌ها و پشتیبانی منظم: راه‌حل‌های تجاری هوش مصنوعی معمولاً به‌روزرسانی‌های مداوم، رفع اشکالات و پشتیبانی مشتری را ارائه می‌دهند که می‌تواند چالش‌های نگهداری را تسهیل کند.

معایب

محدودیت در سفارشی‌سازی: این راه‌حل‌ها ممکن است به‌طور کامل نیازهای خاص یک کسب‌وکار را برآورده نکنند؛ که این مساله منجر به مصالحه‌هایی در عملکرد یا کارایی می‌شود.

مزیت رقابتی کمتر: از آن‌جا که این راه‌حل‌ها برای سایر شرکت‌ها نیز قابل دسترسی هستند، همانند مدل‌های سفارشی، ویژگی منحصربه‌فرد یا مزیت رقابتی ایجاد نمی‌کنند.

نگرانی‌های حریم خصوصی داده‌ها: استفاده از راه‌حل‌های آماده ممکن است شامل اشتراک‌گذاری داده‌ها با تأمین‌کنندگان شخص ثالث باشد، که نگرانی‌هایی درباره امنیت داده‌ها و حریم خصوصی به‌ویژه در صنایع حساس ایجاد می‌کند.

کمبود انعطاف‌پذیری: برخی از راه‌حل‌ها ممکن است انعطاف‌پذیری کمی داشته باشند، که این امر می‌تواند تغییر یا مقیاس‌گذاری سیستم را به‌ویژه هنگامی که نیازهای سازمان در طول زمان تغییر می‌کنند، دشوار کند.

وابستگی به تامین‌کننده: سازمان‌ها به‌طور فزاینده‌ای به تامین‌کننده برای به‌روزرسانی‌ها، پشتیبانی و قیمت‌گذاری وابسته می‌شوند که چنانچه تأمین‌کننده مدل کسب‌وکار خود را تغییر دهد یا محصول را متوقف کند، می‌تواند خطرناک باشد.

مدل‌های سفارشی هوش مصنوعی انعطاف‌پذیری، کنترل و راه‌حل‌های متناسب با نیازهای خاص را ارائه می‌دهند، اما هزینه‌های بالا و نیاز به نگهداری دارند. از طرف دیگر، راه‌حل‌های آماده، در پیاده‌سازی مقرون‌به‌صرفه‌تر و آسان‌تر هستند؛ اما ممکن است فاقد سفارشی‌سازی باشند و نگرانی‌هایی در زمینه امنیت داده‌ها ایجاد کنند. انتخاب بین این دو بستگی به نیازهای خاص سازمان، بودجه و اهداف بلندمدت آن دارد.

نتایج آخرین نظرسنجی‌ها نشان می‌دهد که ابزارهای آماده هوش مصنوعی، در صنایع مختلف کاربرد گسترده‌ای دارند و تقریباً نیمی از موارد استفاده گزارش شده از GenAI، شامل این راه‌حل‌ها هستند که با حداقل یا بدون سفارشی‌سازی پیاده‌سازی می‌شوند. با این حال، صنایعی مانند انرژی، فناوری، رسانه و ارتباطات بیشتر تمایل دارند در سفارشی‌سازی‌های چشمگیر سرمایه‌گذاری کنند یا مدل‌های اختصاصی برای برآورده کردن نیازهای خاص کسب‌وکار خود توسعه دهند.

سازمان‌ها در حال پیگیری ترکیبی از قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد آماده، سفارشی‌سازی قابل توجه مدل‌ها یا توسعه مدل‌های اختصاصی خود هستند.

پذیرش هوش مصنوعی در صنایع مختلف

توزیع هوش مصنوعی در صنایع مختلف، طی سالیان اخیر تغییر کرده است. به نظر می‌رسد که بخش کامپیوتر و الکترونیک بیشترین بهره‌برداری از ارزش هوش مصنوعی در تولید را دارد. در کنار این‌ها خدمات مالی، آموزش و بهداشت نیز اخیرا توانسته‌اند در این رده‌بندی به صدر جدول برسند که این مساله را باید نتیجه مشترک پاندمی، اختلالات صنعتی و افزایش سرمایه‌گذاری‌ها دانست. زمانی که سازمان‌ها در حال تقویت تخصص خود در علم داده، یادگیری ماشین یا دیگر حوزه‌های فنی هستند، می‌توانند از ترکیبی از رویکردها، مانند ایجاد راه‌حل‌های سفارشی یا استفاده از راه‌حل‌های آماده، استفاده کنند.

صنعت مالی

در سال 2024، برآوردها نشان داد که 91% از شرکت‌های مالی، یا در حال برآورد به‌کارگیری هوش مصنوعی در کسب‌وکار خود هستند و یا قبلاً استفاده از هوش مصنوعی را در کارشان نهایی کرده‌اند. پیش‌بینی می‌شود که اندازه بازار هوش مصنوعی در صنعت مالی با نرخ رشد سالانه مرکب (CAGR)  25.7% ، تا سال 2026 به بیش از 22.6 میلیارد دلار برسد.

به‌کارگیری هوش مصنوعی در صنعت مالی، به بهبود خودکارسازی کارها، ایجاد خدمات شخصی‌سازی شده بیشتر و پیشرفت در مدیریت ریسکهای امنیتی کمک می‌کند. مورد آخر یعنی مدیریت ریسک امنیتی، موثرترین و ضروری‌ترین عامل در این حوزه است: 87% از کسب‌وکارها از پذیرش هوش مصنوعی در خدمات مالی برای تشخیص تقلب و مقابله با پول‌شویی استفاده می‌کنند.

کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت مالی

• کشف تقلب در تراکنش‌ها و پرداخت‌ها
• هوش مصنوعی محاوره‌ای
• خرید و فروش الگوریتمی
• کشف موارد پولشویی
• سیستم توصیه‌گر
• بهینه‌سازی پورتفولیو
• بهینه‌سازی بازاریابی
• سازگاری با الزامات نهاد رگولاتور
• ارزیابی و تامین مالی
• تولید داده‌های مصنوعی برای ایجاد مدل
• پردازش و تحلیل ادعاهای مطرح شده
• مشاوره رباتیک

محرک‌های مورد انتظار در زمینه پذیرش هوش مصنوعی طی سال‌های آتی

در دهه آینده، کارشناسان پیش‌بینی می‌کنند که هوش مصنوعی به بلوغ برسد و تا سال 2030 بیش از 15 تریلیون دلار به ارزش اقتصاد جهانی اضافه کند. این سهم بی‌سابقه پیش‌بینی می‌شود که ناشی از بهبود محصولات و تحریک تقاضای مصرف‌کنندگان به دلیل قابلیت‌های شخصی‌سازی و خودکارسازی سیستم‌های هوشمند باشد.

انتظار می‌رود که بلوغ فناوری هوش مصنوعی تا حد زیادی تحت تأثیر طیف وسیعی از عوامل تسهیل‌کننده قرار گیرد. پیش‌بینی می‌شود که سرمایه‌گذاری در حال رشد در هوش مصنوعی، سخت‌افزارهای نوآورانه، داده‌های عملیاتی در حال گسترش و انقلاب صنعتی 4.0 باعث تسریع گسترده قابلیت‌های تحلیل هوشمند شوند.

۴ عامل برای پیشبرد پذیرش گسترده هوش مصنوعی در آینده 

تقریبا هوش مصنوعی به سرعت در حال دگرگون کردن همه صنایع است. تأثیر آن در صنایعی مانند بهداشت و درمان، خرده‌فروشی، مالی و تولید به‌شدت احساس می‌شود. اما دقیقاً چه عواملی باعث پیشرفت خودکارسازی در آینده می‌شوند؟

1. سرمایه: پیش‌بینی می‌شود که سرمایه‌گذاران پول بیشتری به ابتکارات هوش مصنوعی تزریق کنند. پیش‌بینی می‌شود که در ۸ سال آینده، ارزش صنعت بیش از ۱۳ برابر افزایش یابد.
2. داده: اینترنت نسل پنجم (5G) و  اینترنت اشیا مبتنی بر هوش مصنوعی (AIoT) به تکامل یک دنیای کاملاً متصل کمک می‌کنند، که این امر به هوش مصنوعی امکان می‌دهد مدل‌های دقیق‌تری ایجاد کند.
3. سخت‌افزار: رشد فناوری‌های نیمه‌هادی و ظهور محاسبات کوانتومی تجاری، روش‌های جدیدی برای پردازش سریع و پیچیده داده‌ها ایجاد می‌کنند.
4. انقلاب صنعتی چهارم : تولیدکنندگان به‌طور کامل اینترنت اشیاء (IoT)، محاسبات ابری، تجزیه و تحلیل داده‌ها و هوش مصنوعی را برای افزایش بهره‌وری، بهبود کیفیت و تضمین امنیت محیط کار یکپارچه خواهند کرد.

پذیرش هوش مصنوعی در دوران رکود

در سال‌های آینده، پیش‌بینی می‌شود که سرعت انتقال فناوری تحت تأثیر کاهش فعالیت‌های اقتصادی قرار گیرد. اما آیا این به معنای آن است که شرکت‌ها از ابتکارات هوش مصنوعی خود عقب‌نشینی کرده و به حالت تلاش برای بقای خود خواهند رفت؟ در واقع، کاملاً برعکس است.

خودکارسازی، یادگیری ماشین و محاسبات ابری همچنان حوزه‌های اصلی تمرکز برای شرکت‌ها خواهند بود؛ زیرا مدیران به دنبال محرک‌های نوآورانه برای کسب‌وکار هستند. سرمایه‌گذاری در فناوری دیگر به عنوان قربانی یک محیط احتمالی رکودی در نظر گرفته نمی‌شود. بلکه، به عنوان یکی از مؤثرترین عوامل تسهیل‌کننده نتایج مثبت کسب‌وکار و احیای شرکت شناخته می‌شود.

اما اگرچه هوش مصنوعی به عنوان یک عامل کلیدی در بهبود مدیریت فرایندهای کسب‌وکار شناخته می‌شود، اکثر شرکت‌ها تمایلی به سرمایه‌گذاری در خودکارسازی ندارند. افزایش هزینه‌های نوآوری و کمبود نیروی متخصص مانع از پیشبرد ابتکارات هوش مصنوعی در سازمان‌های جهانی می‌شود. برای کاهش هزینه‌های توسعه، شرکت‌ها تمایل دارند به استعدادهای هوش مصنوعی در سطح جهانی دسترسی پیدا کنند و پروژه‌های هوش مصنوعی خود را برون‌سپاری کنند.
اقتصاد برون‌سپاری به نوبه خود امکان توسعه نرم‌افزار با هزینه‌های پایین‌تر را فراهم می‌آورد و از کسب‌وکارهای جهانی در این دوران پرآشوب حمایت می‌کند.

پیش‌بینی می‌شود که بازار جهانی برون‌سپاری فرایندهای کسب‌وکار تا سال ۲۰۳۰  با نرخ رشد سالانه مرکب (CAGR) 9.6%  رشد کند.

روند توسعه توسط طرف‌های سوم، می‌تواند به‌عنوان یکی از عوامل اصلی موفقیت پذیرش هوش مصنوعی نزد شرکت‌های کوچک و متوسط به حساب بیاید.

منبع