نوآوری در مدیریت برای توسعه پایدار

Kolnegar Private Media (Management Innovation for Sustainable Development)

2 اسفند 1402 12:33 ق.ظ

بدون مدیریت بهتر داده ها، شرکت ها برای موفقیت در هوش مصنوعی مشکل خواهند داشت

هوش مصنوعی

2 نوامبر 2023-عکس های سهام © shutterstock/KT

در بحبوحه اجلاس ایمنی هوش مصنوعی بریتانیا، کریستی بیدیسکامب، رئیس AI، ML و تجزیه و تحلیل بریتانیا در NetApp، در مورد نیاز به مدیریت کارآمد داده ها و اینکه چرا در مورد خطرات ناشی از آن درحد لازم اقدام نمی شود، بحث می کند.

هوش مصنوعی برای کسب و کار ها در سراسر بریتانیا کاملاً جدید نیست. سال‌ها قبل از تولد ChatGPT، این موضوع در دستور کار دیجیتال قرار داشت. با این حال، هیجان هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد مطمئناً در سال گذشته سرعت دیگری را افزایش داده است. در واقع هوش مصنوعی به عنوان کلمه سال 2023 انتخاب شده است!

امروزه، 72 درصد از شرکت ها از هوش مصنوعی مولد به نوعی در عملیات خود استفاده می کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی به طور موثر برای حمایت از کسب و کارها – با توجه به پتانسیل های طولانی مدت هوش مصنوعی – برای صرفه جویی در زمان و هزینه و کاهش بار اداری بسیاری از وظایف که کارمندان را آزاد می کند، استفاده می شود.

اجلاس ایمنی هوش مصنوعی بریتانیا به شدت مورد انتظار بوده است و از زمانی که برای اولین بار اعلام شد از سرفصل ها دور نبوده است، که نشان می دهد شرکت ها در هر اندازه به تعادل ریسک ها و فرصت هایی که هوش مصنوعی ارائه می دهد علاقه مند هستند.

با این حال، خطر بیش از حد مقررات می تواند منجر به کاهش نوآوری شود. در عوض، پاسخ به پیشرفت در بازنگری در پیاده سازی هوش مصنوعی نهفته است، که از ابتدا با مدیریت موثر داده شروع می شود. تمرکز بر اساس هوش مصنوعی – داده های خوب و تمیز – می تواند پاسخی برای استقرار مؤثر سازمان های فناوری پیشرفته باشد و شرکت کنندگان در اجلاس بریتانیا مایل به درک بهتر آن هستند.

مدیریت داده و هوش مصنوعی دست به دست هم می دهند

با نزدیک شدن به سالگرد ChatGPT، امسال گردباد بی‌سابقه‌ای از علاقه به فناوری برجسته هوش مصنوعی را نشان می‌دهد. در حالی که علاقه به هوش مصنوعی “بزرگ” همچنان ادامه دارد، نمی توان اجرای موثر هوش مصنوعی برای استفاده روزمره سازمانی را نادیده گرفت. برای دسترسی به بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نیاز به زمان، سرمایه‌گذاری منابع و در بسیاری از موارد تلاش قابل توجهی است.

اما به راحتی می توان فراموش کرد که داده هایی که شرکت ها جمع آوری و تولید می کنند در تسریع هوش مصنوعی کلیدی است. در واقع، داده ها سوخت پشت هوش مصنوعی هستند. هر چه سوخت تمیزتر باشد، راهکارهای هوش مصنوعی موثرتر خواهند بود. بنابراین داده‌ها می‌توانند این ابزارها را تقویت کنند تا اطمینان حاصل شود که پتانسیل کامل خود را برآورده می‌کنند.

مقررات هوش مصنوعی بدون شک مهم است، اما خطر بیش از حد مقررات برای فناوری‌های پیشرفته سازمانی می‌تواند منجر به از دست دادن پتانسیل استفاده نشده برای کارایی و پیشرفت شود. از آنجایی که کسب‌وکارها به درستی موارد استفاده خود از هوش مصنوعی را در نظر می‌گیرند، یک رویکرد پیشرو در استراتژی‌های داده در قلب این راه‌حل‌ها نهفته است. زیرا برای هوش مصنوعی ایمن تر و مسئولانه، باید مدیریت داده در راه حل ها در نظر گرفته شود.

در واقع، مدیریت بهتر داده ها می تواند منجر به استفاده موثرتر از هوش مصنوعی شود. اگر یک کسب‌وکار داده‌های خود را به‌طور نامناسب، غیرعملی و نامشخص مدیریت کند، راه‌حل‌های هوش مصنوعی در اختیار این اطلاعات نامناسب و نامناسب قرار می‌گیرند. نتیجه چه خواهد بود . کارایی، دقت و در موارد شدید، ایمنی هزینه را پرداخت خواهد کرد.

بازگشت به ابتدا

در حقیقت، داده ها آغازی برای تمام فرآیندهای هوش مصنوعی هستند. مدیریت و حکمرانی آن برای توسعه موثر هوش مصنوعی اساسی است.

راه حل برای داده های بد، البته مدیریت بهتر داده ها است. و بهترین داده ها مرتبط، سازماندهی شده و ایمن هستند. اما رسیدن داده های شما به این مرحله نیاز به آماده سازی قابل توجهی و تمیز کردن مداوم دارد. این به یک رویکرد داده استراتژیک عمدی اشاره دارد که ارزش تغذیه اطلاعات با کیفیت بالای هوش مصنوعی را برای آن بینش های طلایی می داند.

این بدان معناست که کسب و کارها باید از مبدا شروع شوند. با ذخیره و تولید داده‌ها از سیستم‌های متعدد، چشم‌انداز داده‌ها برای بسیاری از شرکت‌ها وسیع، پیچیده و بنیادین است. پیوستن داده های پراکنده به یک سیستم بسیار مهم است – زمانی که قطعات وسیله نقلیه شما جدا هستند، شروع سفر از قبل غیرممکن است.

و حتی پس از آن، انواع واقعی داده‌ها، فیلم‌ها، تصاویر، و منابع مختلف ساختاریافته و بدون ساختار وجود دارند که مرتب‌سازی را دشوارتر می‌کنند. با چنین داده‌های پویا، درک کامل داده‌ها می‌تواند برای تلاش یا دستیابی بسیار پیچیده باشد. با این حال، و به طور منحصربه‌فرد، با کمک هوش مصنوعی، داده‌ها را می‌توان برای کمک به ابزارهای بیشتر هوش مصنوعی مرتب کرد.

فرصتی برای کسب و کارها وجود دارد تا از مشارکت سودمند بین هوش مصنوعی و استراتژی های مدیریت داده استفاده کنند. هوش مصنوعی می‌تواند مجموعه‌های داده را خودکار، تمیز و سازماندهی کند تا اطلاعات را به حالت آماده برای تجزیه و تحلیل پیشرفته برساند. این داده‌های پاک‌تر و بهتر را می‌توان برای آموزش ابزارهای هوش مصنوعی بیشتر با داده‌های با کیفیت بالاتر، ایجاد عملی‌ترین بینش‌ها و تأثیر قابل‌توجهی بر عملیات، فرآیندها و تصمیم‌گیری کسب‌وکار استفاده کرد.

همانطور که می خواهید ادامه دهید شروع کنید

وقتی در مورد هوش مصنوعی صحبت می کنیم، منصفانه است که بگوییم که مدیریت داده، باز کردن قفل هوش مصنوعی نوآورانه روزمره، جذاب ترین بحث نخواهد بود.

وقتی همه ما روی نتایج، پتانسیل‌ها و فرصت‌ها تمرکز می‌کنیم، شروع کردن از ابتدا هرگز جذاب نیست، اما مهم‌ترین جنبه برای رسیدن به درستی است. رویکرد داده استراتژیک برای تداوم طولانی مدت موفقیت هوش مصنوعی که کسب و کارها از آن سود می برند، کلیدی خواهد بود.

این به شرکت ها بستگی دارد که استراتژی داده خود را برای پیشرفت مداوم مبتنی بر هوش مصنوعی اولویت بندی کنند، به آنها اجازه می دهد تا فراتر از بقا و رشد، دور از وظایف اداری و به سمت تفکر پیچیده خلاق حرکت کنند.

ما نباید برای رسیدن به قله موفقیت هوش مصنوعی نیازی به جابجایی کوه ها داشته باشیم. در عوض، توصیه می کنیم یک مسیر برنامه ریزی شده در محل داشته باشید. تنها با شروع مدیریت هوشمند داده‌ها، شرکت‌ها می‌توانند حرکت کنند و به صعود به ارتفاعات جدید نوآوری هوش مصنوعی ادامه دهند.

آیا این نوشته برایتان مفید بود؟

مطالب مرتبط

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *