قوانین استفاده از هوش مصنوعی

قسمت اولمولفه یادگیری ماشین دو وجه دارد. رقابت‌های عجیبی وجود دارد که طی آنها استادان حرفه‌ای حوزه داده، با قوانین ثابتی به طراحی الگوریتم می‌پردازند و بدین ‌طریق مسابقاتی را راه‌ می‌اندازند تا جنبه‌هایی از مشکلات پیچیده‌ای چون اچ‌آی‌وی و ترافیک را حل کنند. آرشیوهای متن‌بازی نیز ایجاد شده‌اند که راه‌حل‌های برنده در این رقابت‌ها در آنها گردآوری شده و اجازه می‌دهند که از بخشی از آنها در آینده نیز استفاده شود. از آنجا که سرعت، مساله مهمی است، شناسایی الگوها و دستکاری داده‌ها معمولا به‌صورت خودکار صورت می‌پذیرد.یکی دیگر از جنبه‌های یادگیری ماشین به این چالش فوری‌تر ارتباط دارد که چگونه یک فرایند تجاری منسوخ را برطرف کرده یا چگونه با استفاده از الگوریتم‌ها و برنامه‌ها به چالشی تجاری رسیدگی کنیم. محیط تجاری محیطی غیریکپارچه و مملو از عدم قطعیت است. این محیط به‌طور مکرر تغییر می‌کند و فاقد مرزهای نسبتا سفارشی رقابت‌های یادگیری ماشین است. علاوه بر این، مسائل مربوط به کسب‌وکارها متنوع هستند؛ از پیش‌بینی وقایع نادر مانند ازکارافتادن تجهیزات گرفته تا تصمیم‌گیری‌های دشوار در رابطه با محصولات شخصی‌سازی‌شده برای مشتریان.بنابراین جای تعجب نیست که به‌طور کلی استفاده از یادگیری ماشین در محیط کسب‌وکار، افراد را دلسرد می‌کند. پژوهشی که با همکاری شرکت «بی‌سی‌جی گاما» (BCG Gamma)، موسسه «بی‌سی‌جی هندرسون» (BCG Henderson) و مجله «ام‌آي‌تی اِسلون منیجمنت ریویو» (MIT Sloan Management Review) در سال ۲۰۲۰ انجام شد، نشان داد که از هر 10 شرکت، تنها یکی از آنها با استفاده از هوش مصنوعی به مزایای چشم‌گیری دست یافته است. با وجود تمام تلاش متخصصان علم داده در این شرکت‌ها، اغلب نمی‌توانند راه‌حل‌های موفق رقابت‌های یادگیری ماشین را برای اخذ تصمیمات قابل ‌اعتماد و آینده‌نگر هرروزه، دوباره به کار ببرند.شرکت بی‌سی‌جی برای پرکردن خلاء میان وعده‌های یادگیری ماشین و نتایج ناامیدکننده تصمیمات لحظه‌ای و سایر مسائل، اصل مطلب را در قوانینی که در این مقاله به آنها اشاره شده، خلاصه کرده است. هدف‌گذاری ارزش کسب‌وکاردر بسیاری از شرکت‌ها، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (اصطلاحی فراگیر برای الگوریتم‌هایی که در زیرساخت فناوری و داده وجود دارند و یادگیری ماشین بخشی خودفراگیر از آن است)، به‌عنوان مشکلات فنی در نظر گرفته می‌شوند. اما برای اینکه هوش مصنوعی در یک سازمان ارزشی حقیقی داشته باشد، بخش تجاری شرکت نیز باید پتانسیل و همچنین محدودیت‌های آن‌ را درک کند تا انتظارات و پیامدهای واقع‌گرایانه‌ای در این مورد وجود داشته باشد.«کای فو لی»، کارشناس جهانی هوش مصنوعی و مدیر شرکت «سینوویشن ونچرز»، به‌تازگی با بسط این موضوع این‌طور استدلال کرده که پیاده‌سازی خلاقانه و عمودی هوش مصنوعی، یعنی اپلیکیشن‌های خاص صنعت و متمرکز بر کسب‌وکار که به‌صورت سفارشی مثلا برای کارخانه‌های ماشین‌سازی یا بانک‌ها طراحی شده‌اند، در چند سال آینده مزایای رقابتی و تحولات دیجیتال را برای شرکت‌ها به همراه خواهند داشت. در مقابل، راه‌حل‌های بین‌صنعتی و افقی هوش مصنوعی، مانند اضافه‌کردن قابلیت تشخیص تصویر کالاهای غیرسفارشی به تجهیزات پزشکی یا دوربین‌ها، روزبه‌روز ارزش کمتری خواهند داشت.به همین دلیل، شرکت‌ها باید از دیدگاه فرمول ۱۰-۲۰-۷۰ ارزش تجاری ملموس هوش مصنوعی را ارزیابی کنند. به این معنا که ۱۰ درصد از تلاش‌ها صرف ساخت مدل یادگیری ماشین مناسب خواهد شد که مجموعه قوانین یا دستورالعمل‌های الگوریتمی است؛ به این‌ منظور که سیستم به‌طور مستقل و به‌تنهایی یاد بگیرد، ۲۰ درصد از تلاش‌ها به نوآوری و پیاده‌سازی داده‌ها و فناوری‌های باکیفیت معطوف می‌شود و ۷۰ درصد نیز بر توسعه فرایندهای تجاری جدید با تغییر شکل شیوه عملکرد کسب‌وکار متمرکز است.برای به‌کارگیری این فرمول و بالاترین میزان تقویت عملکرد با استفاده از هوش مصنوعی، شرکت‌ها باید گام‌هایی استراتژیک و تاکتیکی بردارند و قوانین زیر را به خاطر بسپارند. قوانینی برای طراحی یک برنامه یادگیری ماشین موفققانون اول: کاربرد هوش مصنوعی باید با پیامدهای مطلوب مرتبط با کسب‌وکار هماهنگ باشدحتی در یک مقوله واحد نیز، انواع زیادی از داده‌ها وجود دارد که می‌توان توسط آن یک الگوریتم یادگیری ماشین را تغذیه کرد. به‌عنوان مثال، اگر قرار است سیستم، میزان فروش را پیش‌بینی کند، می‌توان با استفاده از ارزش مطلق ارز از داده‌های مربوط به قیمت محصولات به‌عنوان داده ورودی بهره برد، اما نسبت به قیمت‌های مرجع، تخفیف‌ها به این موضوع مرتبط‌تر هستند؛ به‌خصوص زمانی که کشش تقاضا در اولویت است.برای مطالعه مطلب «قوانین استفاده از هوش مصنوعی» به وبلاگ گروه سرمایه‌گذاری #پرسال مراجعه کنید:https://vc.persol.ir/ai-in-business/