با نزدیک شدن به سال ۲۰۲۵، منظره فناوری به‌طرز شگرفی در حال دگرگونی است و این دگرگونی تحت تأثیر روندهای کلان و خرد عمده‌ای قرار دارد. این روندها نه‌تنها به شکل‌گیری شیوه‌های عملکرد، بلکه به فرآیند نوآوری و رقابت در بازارهای تجاری شکل می‌دهند. در این مقاله، به بررسی روندهای فعلی در حوزه هوش مصنوعی (AI) خواهیم پرداخت و همچنین نکاتی را برای آماده‌سازی در برابر این تغییرات به شما ارائه خواهیم داد.
روند ۱: افزایش انتظار برای محصولات و توصیه های مبتنی بر هوش مصنوعی
محصولات و توصیه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی شامل پیشنهادهای شخصی‌شده‌ای است که با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی از رفتار، اولویت‌ها و تعاملات گذشته کاربران ایجاد می‌شود. این توصیه‌ها به ارتقای تجربه کاربری و افزایش تعامل کمک می‌کنند.
شرکت‌ها به‌طور فزاینده‌ای در تلاشند تا هوش مصنوعی را در عملیات خود بگنجانند تا کارایی را ارتقا دهند، نوآوری را پیش‌تر ببرند و تجربه‌ای منحصر به فرد برای مشتریان فراهم کنند. با گسترش استفاده از هوش مصنوعی، کسب و کارها قادر به پردازش حجم بالایی از داده‌ها و ارائه پیشنهادات متناسب به مشتریان خواهند بود.
چطور باید برای محصولات و توصیه‌های هوش مصنوعی آماده شویم؟
قبل از پیاده‌سازی هوش مصنوعی، از تطابق با قوانین حریم خصوصی داده‌های محلی و جهانی اطمینان حاصل کنید تا اعتماد مشتریان را حفظ کنید. همچنین به سرمایه‌گذاری در ابزارها و فناوری‌های هوش مصنوعی بپردازید که می‌توانند در آماده‌سازی داده‌ها، پیشنهادات محصولات و پشتیبانی از مشتری مؤثر باشند.
روند ۲: رشد مراکز تماس مجهز به هوش مصنوعی
مراکز تماس هوش مصنوعی به بخش خدمات مشتری گفته می‌شود که از فناوری‌های پیشرفته‌ای مانند پردازش زبان طبیعی (NLP)، یادگیری ماشین (ML) و تشخیص صدای هوشمند برای بهینه‌سازی و ارتقای تعاملات با مشتریان استفاده می‌کند. این مراکز به‌طور کارآمدتری نسبت به مراکز تماس سنتی به مدیریت پرسش‌ها می‌پردازند و حجم زیادی از درخواست‌ها را با دخالت انسانی کمتر پاسخ می‌دهند.
انتظار می‌رود که در سال ۲۰۲۵، این مراکز به‌طور قابل توجهی گسترش یابند. چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی قادرند وظایف روزمره را انجام دهند و بدین ترتیب به نمایندگان انسانی اجازه می‌دهند بر مسائل پیچیده‌تر تمرکز کنند. این امر نه‌تنها به بهبود کارایی منجر می‌شود بلکه همچنین تضمین می‌کند که مشتریان پاسخ‌های سریع و دقیقی دریافت کنند.
چگونه باید برای مراکز تماس هوش مصنوعی آماده شویم؟
بر روی جمع‌آوری داده‌های قابل اعتماد و بلادرنگ تمرکز کنید و اطمینان حاصل کنید که این داده‌ها به‌طور یکپارچه در تمامی پلت‌فرم‌ها در دسترس باشند.
روند ۳: افزایش اهمیت جمع‌آوری داده‌ها برای هوش مصنوعی
جمع‌آوری داده برای هوش مصنوعی به معنای فرآیند جمع‌آوری سیستماتیک و مقادیر وسیع داده از منابع گوناگون است تا به آموزش و بهبود مدل‌های هوش مصنوعی کمک کند. این فرآیند باعث می‌شود مدل‌ها بتوانند الگوها را شناسایی کرده و براساس داده‌های جمع‌آوری‌شده پیش‌بینی‌هایی انجام دهند. در مقاله‌ای جداگانه، راهنمای کاملی برای جمع‌آوری داده‌ها برای هوش مصنوعی ارائه خواهیم کرد.
تقاضا برای داده‌های معتبر و بلادرنگ در حال افزایش است و این روند تأکید بر نیاز به انعطاف‌پذیری و قابلیت همکاری در مدیریت داده‌ها دارد. هوش مصنوعی نیازمند حجم وسیعی از داده‌های باکیفیت و معتبر است و جمع‌آوری داده‌ها به یکی از ارکان کلیدی هر استراتژی هوش مصنوعی تبدیل شده است.
چگونه می‌توان داده‌ها را برای هوش مصنوعی آماده کرد؟
برای آماده‌سازی داده‌ها، باید به چهار عنصر اصلی توجه داشته باشید: کیفیت، حاکمیت، قابل فهم بودن و در دسترس بودن داده‌ها.
- کیفیت بالا: داده‌ها باید دقیق، کامل و سازگار باشند تا از آموزش مؤثر مدل اطمینان حاصل شود.
- نظم: رعایت حریم خصوصی داده‌ها و مقررات هوش مصنوعی الزامی است و باید داده‌ها قابلیت اعتماد و ردیابی داشته باشند.
- قابل فهم: با اضافه کردن هوش زمینه‌ای، فراداده و برچسب‌ها، درک داده‌ها را بهبود ببخشید تا عملکرد هوش مصنوعی افزایش یابد.
- دسترس‌پذیری: قابلیت همکاری و دسترسی سریع به داده‌ها نیز بسیار اهمیت دارد تا بتوان به‌موقع از آن‌ها برای آموزش هوش مصنوعی استفاده کرد.
روند ۴: اهمیت فزاینده خودکارسازی شیوه‌های جمع‌آوری داده‌ها برای کاهش استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)
خودکارسازی شیوه‌های جمع‌آوری داده‌ها به معنای استفاده از ابزارها و فناوری‌های خودکار برای ساده‌سازی فرآیند جمع‌آوری، تمیز کردن و یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف است. این رویکرد نیاز به مداخلات دستی را در فرآیند ETL کاهش می‌دهد، که به طور سنتی شامل استخراج داده‌ها، تبدیل آن‌ها به فرمت مناسب و بارگذاری آن‌ها در انبارهای داده بوده است.
با توجه به اینکه شرکت‌ها به دنبال ساده‌سازی عملیات و کاهش هزینه‌ها هستند، خودکارسازی شیوه‌های جمع‌آوری داده‌ها به ابزاری کلیدی برای ارتقاء کارایی تبدیل شده است. فرآیندهای ETL می‌توانند زمان‌بر و کارشناسانه باشند و این امر اتوماسیون را به یک گزینه جذاب برای شرکت‌هایی که به دنبال بهبود کارایی هستند تبدیل کرده است.
این فرآیند چه سودی برای سازمان‌ها دارد؟
با خودکارسازی شیوه‌های جمع‌آوری داده، سازمان‌ها می‌توانند کارایی عملیاتی را بهبود ببخشند، زمان ادغام را کاهش دهند و با صرفه‌جویی در زمان، به ایجاد سیستم‌های جدید بپردازند. به این ترتیب، داده‌ها به سرعت و دقت بیشتری جمع‌آوری و پردازش می‌شوند که منجر به کشف سریع‌تر و تصمیم‌گیری بهتر می‌گردد. همچنین، خودکارسازی به حفظ کیفیت و سازگاری داده‌ها کمک کرده و اطمینان می‌دهد که داده‌های آنالیز و گزارش کاملاً به‌روز و قابل اعتماد هستند.
