مشاوره و تدوین استراتژی هوش مصنوعی برای کسب و کار؛ از کجا شروع کنیم؟

چرا باید قبل از خرید ابزار، استراتژی هوش مصنوعی تدوین کنید؟

این روزها هر هفته یک ابزار هوش مصنوعی جدید معرفی می شود و وسوسه امتحان کردن همه آن ها زیاد است. اما تجربه نشان داده که شرکت هایی که مستقیم سراغ خرید یک چت بات یا یک اشتراک هوش مصنوعی می روند، معمولا بعد از چند ماه با یک ابزار پرهزینه و کم استفاده روبرو می شوند. مشکل از ابزار نیست؛ مشکل از نبود یک تصویر روشن از این است که هوش مصنوعی قرار است دقیقا کدام بخش از کسب و کار را بهتر کند.

برآوردهای بازار جهانی نشان می دهد هزینه های شرکت ها روی هوش مصنوعی هر سال با نرخ بسیار بالایی رشد می کند و اکثر سازمان ها حداقل در یک بخش از کسب و کار خود از هوش مصنوعی استفاده می کنند. با این حال بخش بزرگی از همین شرکت ها گزارش می دهند که این سرمایه گذاری هنوز روی سود یا کارایی واقعی آن ها اثر ملموسی نگذاشته است. علت اصلی این شکاف، چیزی است که در ادبیات مشاوره به آن «گیر افتادن در مرحله آزمایشی» می گویند؛ یعنی یک پروژه هوش مصنوعی خوب شروع می شود، یک دموی جذاب هم ساخته می شود، اما هیچ وقت به فرآیند روزمره سازمان وصل نمی شود و به سود واقعی تبدیل نمی گردد. استراتژی، همان پلی است که این فاصله را پر می کند.

چند نشانه که می گوید کسب و کار شما به مشاوره استراتژی هوش مصنوعی نیاز دارد

لازم نیست شرکت بزرگی باشید تا به یک جلسه مشاوره استراتژی هوش مصنوعی نیاز داشته باشید. اگر هر کدام از موارد زیر برایتان آشناست، احتمالا زمان آن رسیده که این موضوع را جدی بگیرید:

• تیم فروش یا پشتیبانی شما زیر بار حجم پیام ها و تماس های تکراری خم شده و پاسخ گویی کند شده است.
• داده های مشتریان، فروش یا انبار دارید ولی هیچ کس وقت یا ابزار تحلیل آن ها را ندارد.
• یک یا دو نفر در تیم شخصا از ابزارهایی مثل چت جی پی تی استفاده می کنند اما این استفاده هیچ وقت به یک فرآیند رسمی سازمانی تبدیل نشده است.
• رقبای شما از چت بات، اتوماسیون یا تحلیل هوشمند داده استفاده می کنند و شما نمی دانید از کجا باید شروع کنید.
• یک بار ابزاری خریده اید که حالا فقط بخشی از هزینه اشتراکش را توجیه می کند.

اگر با هیچ کدام از این موارد مواجه نیستید، شاید هنوز زود است. اما اگر حتی دو مورد از موارد بالا برایتان صادق است، سرمایه گذاری روی یک جلسه مشاوره و تحلیل نیازهای هوش مصنوعی معمولا در همان جلسه اول جواب می دهد.

مراحل عملی مشاوره و تدوین استراتژی هوش مصنوعی

یک استراتژی خوب، سند سنگین صد صفحه ای نیست. در عمل، یک مشاوره استراتژی حرفه ای در شش گام قابل مدیریت طی می شود:

• ۱. شناخت اهداف و محدودیت های واقعی کسب و کار. پیش از هر چیز باید مشخص شود هدف افزایش فروش است، کاهش هزینه عملیاتی، یا بهبود تجربه مشتری. بودجه، زیرساخت فعلی و سطح آمادگی تیم هم در همین مرحله روشن می شود.
• ۲. نقشه برداری از فرآیندهای فعلی. کدام فرآیندها تکراری، وقت گیر و مبتنی بر قوانین مشخص هستند؟ این فرآیندها بهترین گزینه برای شروع اند، چون هوش مصنوعی در کارهای الگودار بیشترین بازدهی را دارد.
• ۳. شناسایی و اولویت بندی کاربردهای ممکن. از میان همه ایده ها، فقط چند مورد را که هم ارزش بالایی دارند و هم با داده و زیرساخت فعلی شما قابل اجرا هستند، انتخاب می کنیم. جزئیات این چارچوب را در بخش بعد می بینید.
• ۴. برآورد هزینه، زمان و بازگشت سرمایه. برای هر کاربرد انتخاب شده، یک برآورد واقع بینانه از هزینه توسعه، زمان تحویل و صرفه جویی یا درآمد قابل انتظار تهیه می شود.
• ۵. تدوین نقشه راه اجرایی. خروجی نهایی یک برنامه فاز بندی شده است؛ معمولا یک کاربرد کوچک و سریع در فاز اول، و پروژه های بزرگ تر مثل توسعه سیستم هوش مصنوعی اختصاصی در فازهای بعدی.
• ۶. تعریف معیار سنجش موفقیت. پیش از شروع اجرا، مشخص می شود موفقیت با چه عددی اندازه گیری می شود؛ کاهش زمان پاسخ گویی، افزایش نرخ تبدیل، یا کاهش خطای انسانی.

اگر می خواهید بدانید بعد از تدوین این نقشه راه، اجرای واقعی پروژه چگونه پیش می رود، مقاله مراحل اجرای یک پروژه هوش مصنوعی این بخش را با جزئیات بیشتر توضیح می دهد.

چارچوب اولویت بندی: کدام کاربرد هوش مصنوعی را اول اجرا کنیم؟

ساده ترین و کاربردی ترین ابزاری که در جلسات مشاوره استفاده می شود، یک جدول دو بعدی است: ارزش کسب و کار در برابر امکان پذیری اجرا. هر ایده ای که روی ذهنتان می آید را در یکی از این چهار خانه قرار دهید:

نکته مهم این است که این ارزیابی باید با اعداد واقعی کسب و کار شما انجام شود، نه با حدس. مثلا برای یک فروشگاه اینترنتی، پاسخ گویی خودکار به سوالات پرتکرار مشتریان معمولا در خانه «ارزش بالا، اجرای آسان» قرار می گیرد، در حالی که برای یک کارخانه تولیدی، همین کاربرد ممکن است اولویت پایین تری نسبت به کنترل کیفیت با بینایی ماشین داشته باشد.

سه اشتباه رایج که یک استراتژی خوب را خراب می کند

در بیشتر پروژه هایی که به نتیجه نمی رسند، ریشه مشکل یکی از این سه مورد است:

• نداشتن هدف قابل اندازه گیری. جمله «می خواهیم از هوش مصنوعی استفاده کنیم» یک هدف نیست. هدف باید عددی و زمان دار باشد، مثل کاهش زمان پاسخ گویی پشتیبانی از ده دقیقه به یک دقیقه طی سه ماه.
• شروع از بزرگ ترین و پیچیده ترین پروژه. بسیاری از سازمان ها به جای یک کاربرد کوچک و قابل تحویل سریع، مستقیم سراغ ساخت یک سیستم پیچیده و بلندمدت می روند و قبل از دیدن اولین نتیجه، انگیزه و بودجه شان تمام می شود.
• نادیده گرفتن وضعیت داده ها. هیچ مدل هوش مصنوعی نمی تواند بهتر از داده ای که به آن می دهید عمل کند. اگر داده های شما پراکنده، ناقص یا در فایل های اکسل جداگانه هستند، بخشی از استراتژی باید به ساماندهی همین داده ها اختصاص یابد.

در کنار موارد بالا، مقاومت تیم داخلی هم یک عامل جدی است؛ کارکنانی که فکر می کنند هوش مصنوعی جای آن ها را می گیرد، معمولا در برابر تغییر مقاومت نشان می دهند. بخشی از یک استراتژی خوب، برنامه آموزش و همراه سازی تیم است، نه فقط برنامه فنی.

هزینه و زمان یک پروژه مشاوره و تدوین استراتژی هوش مصنوعی چقدر است؟

در باگ باز، مشاوره و تحلیل نیازهای هوش مصنوعی بخشی از پلن پایه خدمات هوش مصنوعی است و معمولا بین یک تا سه هفته زمان می برد؛ این بازه بستگی به تعداد فرآیندهایی دارد که باید بررسی شوند و میزان آمادگی داده های شما دارد. خروجی این مرحله، یک نقشه راه مشخص همراه با برآورد هزینه و زمان بندی برای فازهای بعدی است، نه یک تعهد مالی سنگین از همان ابتدا. جزئیات کامل تعرفه ها و امکانات هر پلن را می توانید در بخش تعرفه و پلن های خدمات هوش مصنوعی ببینید.

اگر پیش از این با هزینه چت بات هوشمند آشنا شده اید، توجه داشته باشید که هزینه مشاوره استراتژی معمولا بخش کوچک تری از کل بودجه پروژه است، اما تاثیر آن روی درست بودن تصمیم های بعدی بسیار بزرگ تر از رقمش است. برای مقایسه دقیق تر می توانید راهنمای کامل قیمت چت بات هوشمند را هم مطالعه کنید.

مدل آماده یا توسعه اختصاصی؛ استراتژی کدام را انتخاب می کند؟

یکی از تصمیم های مهمی که در همان جلسه استراتژی گرفته می شود، انتخاب بین استفاده از یک مدل آماده مثل جی پی تی و توسعه یک راهکار اختصاصی است. این تصمیم را نباید بر اساس ذوق فنی گرفت؛ باید بر اساس حساسیت داده ها، حجم استفاده و بودجه تصمیم گیری کرد. اگر می خواهید هوش مصنوعی را روی سایت خودتان هم پیاده کنید، مقاله پیاده سازی هوش مصنوعی در سایت نقطه شروع خوبی برای این تصمیم است.

قانون کلی این است: برای تست سریع یک ایده و بودجه محدود، مدل آماده گزینه منطقی تری است. برای داده های حساس سازمانی، حجم بالای درخواست، یا نیاز به دقت خیلی بالا در یک حوزه خاص، توسعه اختصاصی در بلندمدت هزینه کمتر و کنترل بیشتری به شما می دهد.

جمع بندی

استراتژی هوش مصنوعی، فرش قرمز پهن کردن برای یک فناوری جدید نیست؛ یک تمرین ساده و صادقانه است برای اینکه بفهمید کجای کسب و کارتان بیشترین درد را دارد و کدام بخش از آن با داده و ابزار امروز قابل حل شدن است. کسب و کارهایی که این تمرین را جدی می گیرند، معمولا سریع تر از رقبایشان به نتیجه ملموس می رسند، چون از همان قدم اول روی چیز درستی سرمایه گذاری کرده اند. اگر هنوز مطمئن نیستید از کجا شروع کنید، یک جلسه مشاوره رایگان معمولا بهترین نقطه شروع است.