به گزارش "گسترش تولید و تجارت" مدیران موفق نگاه جدی و ویژه‌‌ای به  هوش مصنوعی دارند. در این میان، تبدیل‌‌ شدن شرکت‌ها به «کارخانه‌های هوش مصنوعی» می‌تواند به موفقیت آنها در حوزه‌هایی مانند خودکارسازی فرآیندها و تصمیم‌گیری‌‌های روزمره کمک زیادی کند. به‌طور کلی، تبدیل ‌‌شدن شرکت‌ها و سازمان‌ها به کارخانه‌های هوش مصنوعی باعث می‌شود داده‌های داخلی و خارجی موجود در شرکت‌ها از طریق تحلیل‌‌های پیشرفته به دیدگاه‌ها و ایده‌های عملیاتی و قابل‌‌ اجرا تبدیل شوند. 

بر اساس بررسی‌‌های انجام شده توسط مجله هاروارد بیزینس ریویو، در حال حاضر شرکت‌های مشهوری همچون گوگل، اوبر و آمازون به‌طور گسترده‌‌ای از کارخانه‌های هوش مصنوعی در بخش‌هایی مانند جهت‌‌دهی به تبلیغات و آگهی‌‌های تبلیغاتی، تعیین مسیرهای پیشنهادی برای رانندگان و تعیین قیمت محصولات و خدمات بهره می‌گیرند. در تمام این بخش‌ها، این کارخانه‌های هوش مصنوعی هستند که نقش‌‌آفرین هستند و موجب انجام ‌‌شدن سریع‌‌تر کارها و اتخاذ تصمیم‌‌های بهتری می‌شوند. 

 کارخانه‌های هوش مصنوعی سه کار کلیدی و بسیار مهم انجام می‌دهند که عبارتند از پیش‌‌بینی آینده، تشخیص الگوها و خودکارسازی فرآیندها

بنابراین یک کارخانه هوش مصنوعی به یک شرکت کمک می‌‌کند تا رویدادهایی مانند رفتارهای مشتریان یا نیازهای انبار مواد اولیه را پیش‌‌بینی کرده و تصمیم‌‌های درست‌‌تری را در این زمینه اتخاذ کند. علاوه بر این، یک کارخانه هوش مصنوعی به دست‌اندرکاران شرکت کمک می‌‌کند تا روندهای داده و ریسک‌‌ها و فرصت‌‌های کنونی و آینده را شناسایی و پیش‌‌بینی کند و مهم‌تر از همه اینکه فعالیت‌‌های روزمره‌‌ای مانند پاسخگویی به مشتریان و تشخیص و تحلیل الگوها را به‌طور کامل به هوش مصنوعی بسپارد.

۱- خط انتقال داده

یکی از اجزای کلیدی کارخانه هوش مصنوعی خط انتقال داده یا گذرگاه انتقال داده نام دارد که یک فرآیند نیمه‌‌خودکار و سیستماتیک برای جمع‌آوری، ادغام و ایمن‌‌سازی داده‌هاست و باعث می‌شود شرایط و زیرساخت‌‌های داخلی شرکت برای بهره‌‌گیری حداکثری و مطلوب از تکنولوژی هوش مصنوعی آماده شود. این فرآیند که از آن با عنوان داده‌‌سازی نیز یاد می‌شود به شرکت‌ها کمک می‌‌کند داده‌های خام و معمولی را به داده‌هایی باکیفیت و کاربردی تبدیل کنند که می‌توان هم به آنها اعتماد و تکیه کرد و هم تصمیم‌‌های درست و به‌‌موقعی را بر اساس آنها گرفت. به عنوان ‌‌مثال، شرکت آمازون به‌طور گسترده‌‌ای از خطوط انتقال داده برای مدیریت و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های جمع‌آوری‌‌شده درباره مشتریان از جمله سوابق جست‌وجوی کاربران و رفتارهای خرید آنها استفاده می‌‌کند و توانسته از طریق پالایش و سازمان‌‌دهی و بهینه‌‌سازی این داده‌ها به بهترین و دقیق‌‌ترین شکل ممکن نیازها و علایق مشتریان را پیش‌‌بینی کرده و پیشنهادهای شخصی‌‌سازی‌ شده‌‌ای را به آنها ارائه دهد.

شما علاوه بر خطوط انتقال داده به الگوریتم‌‌هایی نیز نیاز دارید که بتوانند داده‌ها را به دیدگاه‌ها و ایده‌های کاربردی و قابل استفاده‌‌ای تبدیل کنند که به شما امکان پیش‌‌بینی روندهای آینده را می‌دهند و به شما کمک می‌‌کنند تصمیم‌‌های درستی بگیرید. در واقع، داده‌ها هر چقدر هم پاکیزه و دقیق و پالایش شده باشند، به‌‌تنهایی قابل ‌‌استفاده و مفید نیستند و لازم است در قالب الگوریتم‌‌های مناسبی قرار بگیرند و در مجموع معانی و مسیرهای روشنی را ترسیم کنند. در این میان، باید دانست که برای هر نوع داده‌‌ای باید الگوریتم متناسب با آن را انتخاب کرد. به عنوان‌‌ مثال، غول دنیای خودروهای هوشمند یعنی شرکت تسلا که هدف اصلی‌‌اش را تولید ماشین‌‌های خودران ایمن و کارآمد اعلام کرده، از الگوریتم‌‌های پیشرفته یادگیری ماشین استفاده می‌‌کند که توانایی فوق‌العاده‌‌ای در زمینه تحلیل داده‌‌ جمع‌آوری‌‌شده از دوربین‌‌ها و حسگرها و رادارها داشته و پیش‌‌بینی‌‌های دقیق و درستی را برای فرمان‌‌دهی و مسیریابی ماشین‌‌های خودران امکان‌‌پذیر ساخته است. البته شرکت تسلا به‌طور مداوم در حال به‌‌روزرسانی و تقویت الگوریتم‌‌های مورد استفاده خود بوده و از این طریق می‌‌کوشد تا بر میزان ایمنی و دقت خودروهای تولیدی خود بیفزاید و تجربیات بهتر و دلپذیرتری را برای مشتریان ایجاد کند.

۳- زیرساخت نرم‌افزاری

زیرساخت‌‌های نرم‌‌افزاری در یک شرکت می‌توانند بستری را فراهم کنند که از خطوط انتقال داده و الگوریتم‌‌های کارخانه هوش مصنوعی پشتیبانی کرده و ‌‌مانند ستون فقرات این کارخانه عمل می‌‌کنند. این زیرساخت‌‌ها باعث می‌شوند تیم‌‌های داخل شرکت و کاربران بیرونی با هم ارتباط بگیرند و عملیات جاری شرکت به شکل سریع‌‌تر و آسان‌‌تری انجام شود. این زیرساخت‌‌ها شامل نرم‌‌افزارها، شبکه‌ها و تجهیزاتی می‌شوند که برای جمع‌آوری، ذخیره‌‌سازی، پردازش و جابه‌‌جایی داده مورد استفاده قرار می‌گیرند. به عنوان ‌‌مثال، چند سال پیش، الگوریتم‌‌های مورد استفاده شرکت نتفلیکس، پیشرفته و خوب بودند، اما به دلیل ضعیف ‌‌بودن زیرساخت‌‌های نرم‌‌افزاری و سخت‌افزاری این شرکت امکان پردازش حجم زیاد داده جمع‌آوری‌‌شده وجود نداشت. همین موضوع باعث شد عملکرد کلی شرکت در زمینه ارائه پیشنهادهای مناسب و به‌‌موقع به مشتریان ضعیف و نامطلوب شود. پس از مشخص‌‌شدن این مشکل و جایگزین‌‌ کردن زیرساخت‌‌های قدیمی با زیرساخت‌‌های پیشرفته ابری، نتفلیکس توانست عملکرد بسیار بهتری را در بهره‌‌گیری حداکثری از داده‌ها به ثبت برساند و در نتیجه تجربیات دلپذیر و بهتری را برای مشتریان پرشمار خود رقم بزند.

چهارمین بخش یک کارخانه هوش مصنوعی، پلتفرم آزمایش نام دارد که جایی است برای آزمایش، پالایش و بهینه‌‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی توسط تیم‌‌ها و انجام پیش‌‌بینی‌‌هایی درباره شرایط و موقعیت‌‌های مختلف. این پلتفرم از آن ‌‌جهت دارای اهمیت است که الگوریتم‌‌های مورد استفاده در کارخانه هوش مصنوعی اقدام به تولید فرضیه‌های گوناگونی درباره آینده می‌‌کنند. لازم است که این فرضیه‌ها در جایی مورد آزمایش و راستی‌آزمایی قرار بگیرند و امکان انجام نوآوری‌‌ها و آزمایش ایده‌های نو در درون کارخانه وجود داشته باشد تا مشخص شود آیا پیش‌‌بینی‌‌های برآمده از الگوریتم‌‌ها می‌توانند اهداف مورد نظر را تحقق ببخشند یا خیر. در صورتی که پاسخ به این سوال مثبت باشد می‌توان این پیش‌‌بینی‌‌ها را مورد پذیرش قرار داد و آنها را به عنوان مبنایی برای تصمیم‌گیری و عمل در آینده در نظر گرفت.

منبع: Harvard Business School