[شرکت‌ها به سرعت هوش مصنوعی را می‌پذیرند؛ اما سودآوری‌اش به سادگی محقق نمی‌شود]

هوش مصنوعی در برنامه‌ریزی استراتژیک شرکت‌ها

در ماه‌های اخیر، تعداد زیادی از شرکت‌های بزرگ و متوسط در سرتاسر جهان به‌سرعت برنامه‌های هوش مصنوعی را به‌عنوان بخشی از استراتژی توسعه خود قرار داده‌اند. این حرکت نشانگر این است که مدیران می‌دانند فناوری‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی می‌توانند بهبودهای چشمگیری در کارایی، هزینه و تجربه مشتری ایجاد کنند. اما همان‌طور که ماتیو والیش‌پتی، رئیس مشتریان و بازارهای کی‌پی‌ام‌جی فرانسه در مصاحبه‌ای با یورونیوز نکست اشاره کرد، اجرای این برنامه‌ها هنوز با چالش‌های اساسی مواجه است.

فاصله بین آزمایش و سودآوری

گزارش اخیر کی‌پی‌ام‌جی نشان می‌دهد که اگرچه بیش از نود درصد شرکت‌ها راهبرد هوش مصنوعی را در برنامه‌های خود گنجانده‌اند، تنها درصد کمی از آن‌ها توانسته‌اند نتایج ملموس مالی کسب کنند. دلایل این اختلاف می‌تواند به عوامل متعددی برگردد؛ از عدم وجود داده‌های کافی و کیفیت پایین آن‌ها تا کمبود مهارت‌های فنی و مدیریت تغییر در سازمان. بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی هنوز در مرحله آزمایشی باقی مانده‌اند و نتوانسته‌اند به‌صورت پایدار به سوددهی برسند.

نکات کلیدی برای گذار به تأثیر تجاری

والیش‌پتی در مصاحبه خود چند نکته مهم را برای شرکت‌ها بیان کرد:

* **تمرکز بر ارزش تجاری:** پیش از پیاده‌سازی هر مدل هوش مصنوعی، باید واضح باشد که این فناوری چه مشکلی را حل می‌کند و چگونه به بهبود سودآوری کمک می‌کند.

* **داده‌های قابل اعتماد:** کیفیت داده‌ها پایه و اساس موفقیت هر پروژه‌ای است؛ بنابراین سرمایه‌گذاری در جمع‌آوری، تمیزکاری و حاکمیت داده‌ها ضروری است.

* **تیم‌های ترکیبی:** ترکیب مهارت‌های فنی با دانش کسب‌وکار می‌تواند از بروز شکاف‌های ارتباطی جلوگیری کند و سرعت انتقال از آزمایش به تولید را افزایش دهد.

* **مدیریت تغییر:** پذیرش فناوری‌های نوین نیازمند فرهنگ‌سازمانی است که تغییر را می‌پذیرد؛ آموزش مداوم و شفاف‌سازی اهداف نقش مهمی در این مسیر ایفا می‌کنند.

چشم‌انداز جهانی

از نقطه‌نظر اقتصادی، تأخیر در بهره‌برداری از هوش مصنوعی می‌تواند بر رقابت‌پذیری شرکت‌ها در بازارهای بین‌المللی تأثیر منفی بگذارد. در حالی که ایالات متحده، چین و برخی کشورهای اروپایی به‌سرعت زیرساخت‌های دیجیتال خود را تقویت می‌کنند، شرکت‌های ایرانی و خاورمیانه‌ای نیز باید به‌سرعت استراتژی‌های هوش مصنوعی خود را به‌عمل بیاورند تا از عقب‌ماندگی جلوگیری کنند. این مساله نه تنها بر رشد اقتصادی داخلی بلکه بر جایگاه این کشورها در زنجیره ارزش جهانی اثرگذار خواهد بود.

جمع‌بندی

به‌نظر می‌رسد که مسیر تبدیل هوش مصنوعی از یک مفهوم آزمایشی به یک منبع واقعی سودآوری، هنوز با موانع فراوانی روبه‌روست. شرکت‌ها باید با تمرکز بر ارزش تجاری، بهبود کیفیت داده‌ها و تقویت فرهنگ سازمانی، گام‌های مؤثری برای تحقق این هدف بردارند. تنها در این صورت می‌توانند از مزایای رقابتی این فناوری بهره‌مند شوند.