ارزش واقعی هوش مصنوعی در استفاده هدفمند و استراتژیک از داده‌ها است

برتری رقابتی از داده‌ها زمانی شکل می‌گیرد که استفاده از آنها متمایز، هدفمند و مسئولانه باشد. نگاه استراتژیک به داده، سازمان را قادر می‌سازد تصمیم‌های دقیق‌تری بگیرد و ارزش پایدارتری خلق کند، بدون آنکه اصول اخلاقی و تعهدات خود را زیر پا بگذارد. مسیر موفقیت در این حوزه با گام‌های کوچک آغاز می‌شود: انتخاب یک کاربرد مشخص، اطمینان از پاک بودن داده‌ها و ایجاد ساختاری روشن برای حاکمیت و مدیریت آنها. چنین رویکردی زمینه‌ساز بهره‌گیری واقعی و اثربخش از هوش مصنوعی خواهد بود.

استفاده از هوش مصنوعی بدون برنامه‌ریزی، مانند ساختن موتوری بدون تعیین مقصد است. این وضعیت در بسیاری از سازمان‌ها مشاهده می‌شود؛ جایی که سرمایه‌گذاری‌های قابل توجه روی فناوری انجام می‌گیرد و پروژه‌های آزمایشی در فضای ابری راه‌اندازی می‌شود، اما چشم‌انداز روشن، مسیر مشخص و استراتژی داده‌ای موثر وجود ندارد. نتیجه چنین رویکردی، شکل‌گیری انتظارات بالا در برابر دستاوردهای محدود خواهد بود.

بسیاری از شرکت‌ها داده دارند، اما ساختار ندارند. جاه‌طلبی دارند، اما حاکمیت (governance) نه. می‌خواهند با هوش مصنوعی نوآوری کنند، اما با سیستم‌های پراکنده، مالکیت نامشخص داده یا ترس از ریسک‌ها روبه‌رو می‌شوند. و اینجاست که فرصت نهفته است: اگر این چالش‌ها مدیریت شوند، می‌توان از هوش مصنوعی به‌صورت ایمن، مقیاس‌پذیر و متمایز بهره گرفت. «همه‌چیز از درک درست داده‌ها و داشتن یک استراتژی متناسب با سازمان آغاز می‌شود»، اسپیکرز می‌گوید و دقیقاً در همین زمینه است که HPE هر روز به شرکت‌ها کمک می‌کند.

پیشروها با داده‌های خود چه کار متفاوتی می‌کنند

در حالی‌که بسیاری از شرکت‌ها در مرحله آزمایشی هوش مصنوعی یا سیستم‌های داده‌ای پراکنده باقی می‌مانند، پیشروها انتخاب‌های دقیقی می‌کنند. آنها داده را نه به‌عنوان یک منبع کمکی برای IT، بلکه به‌عنوان بخش اصلی استراتژی کسب‌وکار خود در نظر می‌گیرند. و مهم‌تر از همه: ابتدا این سؤال را می‌پرسند که «چه چیزی را می‌خواهیم بهبود دهیم یا تسریع کنیم؟» و سپس بررسی می‌کنند «برای این هدف به چه داده‌ای نیاز داریم؟»

تفاوت در شیوه کار است. نه با یک پلتفرم داده همه‌جانبه، بلکه با تمرکز روی یک کاربرد مشخص و نتیجه‌ای ملموس. مثلاً استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص سریع‌تر بیماری از روی نوار قلب، یا بهینه‌سازی لحظه‌ای شبکه در صنعت مخابرات. «تفاوت در مدل هوش مصنوعی نیست، بلکه در داده‌هایی است که در اختیار داری و جرات استفاده از آنها را داری»، برای بهره‌گیری مؤثر از هوش مصنوعی، ابتدا باید محل ایجاد ارزش شناسایی شده و سپس زیرساخت و ساختار حاکمیت داده بر همان اساس طراحی شود.

سازمان‌های پیشرو این مسیر را با پروژه‌های کوچک اما هدفمند آغاز می‌کنند. آنها اطمینان حاصل می‌کنند که داده‌ها پاک، ایمن و به‌راحتی در دسترس باشند، مالکیت داده و سطوح دسترسی به‌طور شفاف مشخص شود و نقاط پرخطر شناسایی گردد. در این فرایند، هیات حاکمه هوش مصنوعی تنها به امکان‌پذیری فنی توجه نمی‌کند، بلکه جنبه‌های اخلاقی و قانونی را نیز ارزیابی می‌کند. همچنین زیرساخت به شکلی ایجاد می‌شود که انعطاف‌پذیری لازم برای توسعه آینده را داشته باشد، بدون آنکه نیاز به شروع دوباره وجود داشته باشد.

تفاوت در داده‌های شماست، نه در مدل هوش مصنوعی

هوش مصنوعی زمانی می‌تواند مزیت رقابتی واقعی ایجاد کند که برای انجام کاری منحصربه‌فرد به کار گرفته شود. این یعنی استفاده از داده‌هایی که فقط سازمان در اختیار دارد یا خودش تولید کرده است. سازمان‌هایی که تنها از مدل‌های متن‌باز و داده‌های عمومی استفاده می‌کنند، معمولاً به نتایج مشابهی دست پیدا می‌کنند و بنابراین فرصتی برای تمایز نخواهند داشت.

ارزش واقعی در بینش‌های اختصاصی نهفته است. برای مثال، در صنعت مخابرات هلند، VodafoneZiggo با ترکیب هوشمندانه داده‌های اختصاصی شبکه توانسته عملکرد سیستم‌ها را در لحظه بهینه کند. این امکان تنها زمانی فراهم می‌شود که سازمان تسلط کامل بر چشم‌انداز داده‌های خود داشته باشد و دقیقاً بداند چه چیزی را دنبال می‌کند. لایه داده‌ای هوشمند این سازمان امکان ترکیب داده‌های لحظه‌ای از سیستم‌های مختلف را فراهم کرده و دسترسی به بینش‌ها و قابلیت‌هایی را ایجاد کرده که پیش‌تر در دسترس نبوده‌اند.

با این حال، بسیاری از شرکت‌ها هنوز سعی دارند کل منظومه داده‌ای خود را یک‌باره پاک‌سازی یا متمرکز کنند رویکردی که به‌ندرت نتیجه می‌دهد. «ما می‌گوییم: از کوچک شروع کنید»، اسپیکرز توصیه می‌کند. «یک کاربرد مشخص را انتخاب کنید. مثلاً استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل نوار قلب در بیمارستان Catharina، یا بهینه‌سازی زنجیره تأمین در لجستیک. وقتی این پروژه‌ها موفق شوند، سریع‌تر یاد می‌گیرید و زودتر به نتایج ملموس می‌رسید.» این رویکرد مرحله‌به‌مرحله باعث می‌شود هوش مصنوعی در مرحله‌ی آزمایشی گیر نکند، و مسیر رسیدن به ارزش واقعی تجاری را سرعت ببخشد.

راه‌حل‌های هوش مصنوعی با کنترل و انعطاف‌پذیری

رمز موفقیت فقط در آنچه می‌سازید نیست، بلکه در چگونگی ساختن آن نهفته است. سازمان‌هایی که در مسیر تحول دیجیتال پیشرفت می‌کنند، اطمینان حاصل می‌کنند که راه‌حل‌های هوش مصنوعی‌شان هم با محیط فعلی‌شان و هم با چشم‌انداز آینده‌شان هماهنگ سازگار است. آن‌ها به دنبال انعطاف‌پذیری هستند، بدون اینکه کنترل را از دست بدهند و درست در همین نقطه است که فناوری تفاوت ایجاد می‌کند.

HPE از سازمان‌ها در مسیر بهره‌گیری از هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کند، اما با رویکردی شفاف و قابل کنترل، نه به شکل جعبه‌سیاه. این شرکت محیطی آماده ارائه می‌دهد که از پیش با مدل‌های متن‌باز معتبر و زیرساختی مقیاس‌پذیر پیکربندی شده است. به این ترتیب، سازمان‌ها می‌توانند به‌صورت محلی و مسئولانه پروژه‌های خود را آغاز کنند، بدون نیاز به ساختن همه چیز از صفر. این رویکرد امکان حفظ کنترل بر داده‌ها، کاهش ریسک‌ها و شتاب‌دهی به نوآوری را فراهم می‌کند و همان تعادلی است که بسیاری از شرکت‌های اروپایی به دنبال آن هستند.

شرکت‌ها می‌توانند محیط هوش مصنوعی خود را به‌صورت داخلی بسازند یا از فضای ابری عمومی استفاده کنند، اما هر دو مسیر معایبی دارند؛ از جمله پیچیدگی، نیاز به دانش تخصصی، هزینه‌های بالا و دغدغه‌های مربوط به حاکمیت دیجیتال. این چالش‌ها باعث می‌شود که استفاده از یک راه‌حل آماده، گزینه‌ای ایمن‌تر و عملی‌تر باشد.

هوش مصنوعی در اصل به ابزارها مربوط نمی‌شود، بلکه به انتخاب‌ها و مسیرهای استراتژیک برمی‌گردد. موفقیت در این حوزه با شروع کوچک، تمرکز، کنترل داده‌ها و هدفی روشن حاصل می‌شود. هوش مصنوعی نباید صرفاً به‌عنوان یک پروژه IT در نظر گرفته شود، بلکه یک تصمیم استراتژیک است که نیازمند حمایت گسترده سازمانی است. تنها در این شرایط است که هوش مصنوعی از یک وعده صرف فراتر می‌رود و به شتاب‌دهنده‌ای برای پیشرفت واقعی تبدیل می‌شود.