داده به عنوان جوهر تازه کسب و کار
در دوره‌ای که فناوری آن را تعیین می‌کند، اهمیت مدیریت داده نمی‌تواند بیش از حد تاکید شود. همانطور که جاده‌ها برای حمل و نقل حیاتی هستند، داده به عنوان خط زندگی زیرساخت‌های مدرن عمل می‌کند و هر جنبه از زندگی روزمره ما را تحت تأثیر قرار می‌دهد. از پیش‌بینی بیماری‌ها تا افزایش کارآیی تولید، مدیریت داده به ما این امکان را می‌دهد که تصمیماتی با آگاهی گرفته شده به سرعت انجام دهیم. دنیای هوش مصنوعی (AI) به معادل داشتن یک همراه بازدهی توانمند که با تخصص از زنجیره‌های داده عبور می‌کند و کاربردش را بر اساس نیازهای ما تنظیم می‌کند.
انقلاب فناوری قرن 21
هیجان اطراف هوش مصنوعی، تأثیر تحول‌آفرینی است که اینترنت بر فرهنگ ما داشته است. در آراگون، این انقلاب چند سال است که پخته شده است، اما ظهور گپت شات در سال 2022 موجی از پروژه‌ها در صنایع به راه انداخته است. استراتژی آراگونی برای هوش مصنوعی (EAIA)، که توسط موسسه فناوری آراگون (ITA) قدمت اعلام می‌کند، به پیشبرد در این زمینه متعهد است. این استراتژی یک جامعه بنیادی برای تحقیقات، توسعه و نوآوری (R+D+I) با 390 موسسه، شامل گروه‌های تحقیقاتی دانشگاهی، خوشه‌ها و شرکت‌ها را دارد.
هوش مصنوعی یک فرآیند صنعتی
هوش مصنوعی و فرآیندهای روزمره ما را گرفته و حتی به فعالیت‌های اداری نیز گسترش می‌دهد. دیدگاه دولت آراگون به فناوری توسط مار واکرو توصیف شده است، که نقش هوش مصنوعی در فرآیندهای مالی دپارتمان مالیات و تلاش‌های مداوم هوش مصنوعی در ادارات مختلف برای تسهیل پیاده‌سازی آن در کسب و کارها را برجسته می‌کند. این بازار که برای گسترش آماده است نشانه‌ای از رو به رشد بودن هوش مصنوعی است که در شرکت‌هایی مانند کامپوفریو و ماهو دیده شده است.
هوش مصنوعی به عنوان یک عامل صنعتی
کارخانه اتومبیل‌سازی استلانتیس به عنوان یک نمونه برجسته از اینکه چگونه هوش مصنوعی می‌تواند بهبود چشمگیری در فرآیندهای تولیدی بیاورد، شناخته شده است. از طریق فعالیت IA4Q، شرکت از هوش مصنوعی برای بازرسی و اطمینان از کیفیت صنعتی استفاده می‌کند و اطمینان حاصل می‌کند که با استانداردهای کیفیت سریعتر اجماع دارد. هماهنگی بین خوشه صنعت خودروی آراگون (CAAR) و شرکایش، توسعه پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را حمایت کرده و نقش آن را در حوزه‌های مختلفی مانند کشاورزی، آب و برق، حمل و نقل و بهداشت تثبیت کرده است.
پذیرش استراتژیک آراگون از هوش مصنوعی با ارسال زراگوزا برای میزبانی از آژانس اسپانیایی نظارت بر هوش مصنوعی، با استراتژی ملی هوش مصنوعی (ENIA) که جزئی از دستورالعمل‌های دیجیتال و برنامه اقتصادی اسپانیا است که توسط تأمین از اعتبارهای اروپایی حمایت می‌شود، همخوانی داشته است.
سوال‌ها و پاسخ‌ها مهم:
1. چرا مدیریت داده در دوران هوش مصنوعی حائز اهمیت است؟
مدیریت داده اساسی است زیرا بنیان عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی است. مدیریت خوب داده، داده‌های با کیفیت بالا را فراهم می‌کند که هوش مصنوعی می‌تواند برای تحلیل‌های دقیق، تصمیم‌گیری و یادگیری استفاده کند. این بر همه چیز از هوش تجاری تا خدمات مصرف‌کننده تأثیر دارد.
2. هوش مصنوعی چه نقشی در کسب و کارها و صنایع ایفا می‌کند؟
هوش مصنوعی به عنوان یک عامل صنعتی پیشرفت‌ها را در فرآیندها سبز می‌کند، کارآیی را افزایش می‌دهد و خطاها را کاهش می‌دهد. در کسب و کار، از آن برای وظایفی مانند نگهداری پیشگیرانه، خدمات مشتری، شخصی‌سازی و غیره استفاده می‌شود که می‌تواند منجر به افزایش رقابتی شود.
3. چگونه هوش مصنوعی عملیات اداری در بخش‌های دولتی را تغییر می‌دهد؟
هوش مصنوعی با اتوماسیون وظایف، بهینه‌سازی فرایندها و ارائه قابلیت‌های تحلیلی برای تصمیم‌گیری بهتر، عملیات اداری را تغییر می‌دهد. به عنوان مثال، در فرآیندهای مالیاتی برای بهبود کارایی و پایبندی استفاده می‌شود.
چالش‌ها یا اختلافات اساسی:
– حفظ امنیت داده: زمانی که داده برای عملیات مرکز می‌شود، مسئله حفظ حریم خصوصی و حفاظت به دقت تر می‌زید. سوء استفاده از داده می‌تواند منجر به نقض و از دست دادن اعتماد عمومی شود.
– تبعیض هوش مصنوعی: سیستم‌های هوش مصنوعی تنها به اندازه داده‌های که به آنها آموزش داده می‌شوند بی‌طرفند. داده‌های نادرست یا تبعیض‌آمیز می‌توانند منجر به نتایج تبعیض‌آمیز شوند که از مسئله اخلاقی عمده‌ای محسوب می‌شود.
– جایگذاری شغلی: اتوماسیون وظایف توسط هوش مصنوعی ممکن است منجر به جایگذاری کارگران شود و چالش‌های اجتماعی و اقتصادی ایجاد کند.
– مقررات: درباره چگونگی تنظیم درست هوش مصنوعی بدون کاهش نوآوری، یک جریان مداوم وجود دارد.
مزایا و معایب:
– مزایا:
– **کارآمدی**: هوش مصنوعی می‌تواند داده‌ها را سرعتی بیشتر از انسان‌ها پردازش و تجزیه و تحلیل کند که منجر به تصمیم‌گیری سریعتر می‌شود.
– **قابلیت مقیاس پذیری**: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور کارآمدی مقدار زیادی از کار را اداره کنند که برای حجم‌های داده رشد کننده مفید است.
– **قابلیت پیش‌بینی**: هوش مصنوعی می‌تواند روندها و الگوها را پیش‌بینی کند که در تصمیم‌گیری پیش‌بینی کمک می‌کند.
– معایب:
– **پیچیدگی**: پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سیستم‌های موجود می‌تواند پیچیده و پرهزینه باشد.
– **شفافیت**: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند قالب‌های بسته (‘جعبه‌های سیاه’) باشند که آن را دشوار می‌سازد که فرآیندهای تصمیم‌گیری آنها را درک کرد.
– **ریسک‌های امنیتی**: سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است هدف حملات سایبری باشند که ممکن است منجر به تخلف‌های داده شود.
پیوندهای پیشنهادی مربوط:
– کمیسیون اروپا
– اینتل
– آی‌بی‌ام
این پیوندها از سازمان‌هایی با مشارکت‌های قابل توجه در تحقیقات و سیاست‌های هوش مصنوعی پیگیری می‌کنند، از جمله دستورالعمل‌های دیجیتال اتحادیه اروپا و برنامه‌های اقتصادی، که به تلاش‌های آراگون مربوط هستند و همچنین شرکت‌هایی مانند اینتل و آی‌بی‌ام که بسیار در فناوری‌های هوش مصنوعی و مدیریت داده سرمایه‌گذاری کرده‌اند.
The source of the article is from the blog maestropasta.cz