مقدمه

در دهه اخیر، سازمان‌ها و شرکت‌های ایرانی به طور جدی به سمت استفاده از فناوری‌های نوین مانند هوش مصنوعیAI و یادگیری ماشینML حرکت کرده‌اند. شرکت‌هایی مانند دیجی‌کالا، ایرانسل و آپارات از پیشگامان این حوزه در ایران بوده‌اند و توانسته‌اند با بهره‌گیری از این تکنولوژی‌ها، تحولی اساسی در فرآیندهای خود ایجاد کنند.

مرحله ۱: تحلیل نیازها و شناسایی فرصت‌ها

اولین گام در پیاده‌سازی AI و ML، تحلیل دقیق نیازها و شناسایی فرصت‌های موجود در سازمان است. برای مثال، دیجی‌کالا در مرحله تحلیل نیازها، به این نتیجه رسید که بهینه‌سازی فرآیندهای لجستیکی و ارائه پیشنهادات خرید به مشتریان از جمله حوزه‌هایی است که می‌تواند با استفاده از AI و ML بهبود یابد. این شرکت با استفاده از تحلیل داده‌های مشتریان و تراکنش‌های خرید، مدل‌هایی را برای پیش‌بینی رفتار مشتری و بهینه‌سازی مسیرهای حمل‌ونقل توسعه داد.

مرحله ۲: تشکیل تیم تخصصی و ارتقاء مهارت‌ها

پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز AI و ML نیازمند تیمی با تخصص‌های مختلف است. برای مثال، اسنپ، به منظور بهینه‌سازی سیستم‌های خود در زمینه زمان‌بندی و مسیریابی خودروها، تیمی متشکل از مهندسان نرم‌افزار، دانشمندان داده و متخصصان AI تشکیل داد. این تیم‌ها به طور مداوم آموزش‌های مرتبط با تکنولوژی‌های جدید را دریافت می‌کنند تا بتوانند در این زمینه پیشرو باقی بمانند.

مرحله ۳: جمع‌آوری و مدیریت داده‌ها

داده‌ها به عنوان اصلی‌ترین عنصر در فرآیندهای AI و ML شناخته می‌شوند. برای مثال، بانک ملت از داده‌های تراکنش‌های مشتریان خود برای بهبود فرآیندهای مدیریت ریسک و ارائه پیشنهادات مالی استفاده می‌کند. این بانک با جمع‌آوری داده‌های مرتبط و تحلیل آنها، موفق شده است تا مدل‌های پیش‌بینی‌ را توسعه دهد که توانایی تشخیص سریعتر و دقیق‌تر ریسک‌های مالی را دارند.

مرحله ۴: انتخاب و پیاده‌سازی مدل‌های مناسب

پس از جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها، انتخاب مدل‌های مناسب بر اساس نیازهای کسب‌وکار امری حیاتی است. به عنوان مثال، آپارات برای بهبود الگوریتم‌های پیشنهاد ویدئو به کاربران خود، از مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند. این شرکت با تحلیل رفتار کاربران و بازخوردهای دریافتی، مدل‌هایی را توسعه داده است که محتوای متناسب با علایق هر کاربر را به آنها پیشنهاد می‌کند.

مرحله ۵: ارزیابی، بهینه‌سازی و نگهداری

ارزیابی مداوم و بهینه‌سازی مدل‌های AI و ML برای اطمینان از عملکرد مطلوب آنها ضروری است. به عنوان نمونه، ایرانسل پس از پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی تقاضا برای خدمات اینترنتی، به طور مداوم عملکرد این مدل‌ها را ارزیابی و بهینه‌سازی می‌کند تا بتواند پاسخگویی بهتری به نیازهای مشترکان خود داشته باشد.

مرحله ۶: مقیاس‌پذیری و یکپارچه‌سازی

آخرین مرحله در پیاده‌سازی AI و ML، مقیاس‌پذیری و یکپارچه‌سازی این مدل‌ها با فرآیندهای سازمانی است. دیجی‌کالا پس از موفقیت در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در بخش فروش آنلاین، این مدل‌ها را در سایر بخش‌های کسب‌وکار خود نیز به کار گرفت و توانست بهبود قابل‌توجهی در عملکرد کلی سازمان ایجاد کند.

نتیجه‌گیری

پیاده‌سازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در فرآیندهای کسب‌وکار یک فرآیند پیچیده است که نیازمند برنامه‌ریزی دقیق و اجرای موثر است. با استفاده از تجربه شرکت‌های ایرانی مانند دیجی‌کالا، ایرانسل و آپارات، می‌توان به این نتیجه رسید که AI و ML ابزارهای بسیار موثری برای بهبود کارایی و بهره‌وری سازمان‌ها هستند. این شرکت‌ها با استفاده از رویکردهای مدرن در تحلیل داده‌ها و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی، توانسته‌اند مزایای قابل‌توجهی را به دست آورند و در بازار رقابتی پیشتاز باشند.

نویسنده: ساناز قاسم زاده