Kevin Topolskyدر چشم‌انداز فعلی پیشرفتهای هوش مصنوعی، تأثیر غالب یک تولیدکننده تراشه باعث شده است که نگرانی‌ها درباره قفل شدن در تأمین‌کننده تقریباً برای مدیران فناوری اطلاعات سازمان‌ها نامربوط شود. این شرکت، با حضور حاکم خود در بازار تراشه‌های هوش مصنوعی، به منبع اصلی برای واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) تبدیل شده است و گزینه‌های محدودی برای سازمان‌ها برای جستجوی alternatives باقی گذاشته است.
با توجه به این واقعیت، سازمان‌ها با یک تصمیم بحرانی مواجه‌اند: چگونه می‌توانند تلاش‌های هوش مصنوعی خود را به طور مؤثر سفارشی کنند. نیاز به سفارشی‌سازی این تلاش‌ها به منظور تناسب با الزامات خاص صنعت از اهمیت بالایی برخوردار است. اکثر سازمان‌ها به طور فزاینده‌ای می‌یابند که استفاده از تخصص خارجی برای افزایش کارایی و سرعت پیاده‌سازی ضروری است و بسیاری به سمت برون‌سپاری به جای توسعه داخلی گرایش دارند.
این موضوع سؤالات بیشتری را درباره انتخاب شریک برای برون‌سپاری مطرح می‌کند. شرکت‌های مشاوره بزرگ مانند اکسنچور، Deloitte و IBM خود را به عنوان بازیگران اصلی در زمینه هوش مصنوعی معرفی می‌کنند، در حالی که شرکت‌های بوتیک تخصصی که تمرکز بر هوش مصنوعی تولیدی دارند نیز گزینه‌های جذابی ارائه می‌دهند. انتخاب یک شریک می‌تواند به شدت بر موفقیت استراتژی هوش مصنوعی یک سازمان و توانایی آن در سازگاری با چشم‌انداز فناوری به سرعت در حال تغییر تأثیر بگذارد.
درک پیامدهای این مشارکت‌ها برای سازمان‌ها بسیار مهم است زیرا آن‌ها سفرهای هوش مصنوعی خود را پیمایش می‌کنند. با توجه به این که ریسک‌ها بیش از هر زمان دیگری بالا رفته است، ارزیابی منافع همکاری با شرکت‌های معتبر در مقایسه با نهادهای تخصصی نقش مهمی در شکل‌دهی به پیاده‌سازی‌های موفق هوش مصنوعی ایفا خواهد کرد.
به حداکثر رساندن تلاش‌های هوش مصنوعی: نکات، ترفندها و حقایق جالب
در دنیای امروز که هوش مصنوعی بر آن حکومت می‌کند و یک تولیدکننده تراشه بر آن تسلط دارد، سازمان‌ها باید استراتژی‌های هوش مصنوعی خود را به دقت تنظیم کنند. در اینجا چند نکته، ترفند و بینش‌های جالب برای کمک به پیمایش این محیط پیچیده آورده شده است.
1. درک چشم‌انداز تأمین‌کنندگان
قبل از آغاز تلاش‌های هوش مصنوعی، درک کامل از چشم‌انداز تأمین‌کنندگان ضروری است. با توجه به گزینه‌های محدود به دلیل سلطه یک تولیدکننده تراشه، سازمان‌ها باید تحقیقات دقیقی انجام دهند تا بفهمند این چه تأثیری بر انتخاب‌های سخت‌افزاری و استراتژی کلی آن‌ها دارد. همکاری با تأمین‌کنندگانی که دانش قوی صنعتی دارند، می‌تواند مسیرهایی را روشن کند که ممکن است از آن‌ها غفلت شود.
2. پذیرش تخصص خارجی
برون‌سپاری وظایف هوش مصنوعی می‌تواند به طرز چشم‌گیری کارایی را افزایش دهد. به دنبال شرکایی با سابقه اثبات شده در پیاده‌سازی هوش مصنوعی باشید. شرکت‌های مشاوره‌ای نظیر اکسنچور یا Deloitte منابع و تجربه گسترده‌ای ارائه می‌دهند، در حالی که شرکت‌های بوتیک ممکن است دانش تخصصی در زمینه‌های خاص هوش مصنوعی، مانند هوش مصنوعی تولیدی، را ارائه دهند. ترکیب مناسبی از این منابع می‌تواند به تسهیل پروژه‌های هوش مصنوعی شما کمک کند.
3. اولویت دادن به سفارشی‌سازی
سفارشی‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی برای برآورده کردن الزامات خاص صنعت اهمیت دارد. بر روی برنامه‌های کلی و یکسان قانع نشوید؛ بلکه با شرکایی همکاری کنید که بر روی سفارشی‌سازی در پیشنهادات خود تمرکز دارند. این قابلیت انطباق منجر به موفقیت و ارتباط بیشتر در تلاش‌های هوش مصنوعی شما خواهد شد.
4. پرورش فرهنگ همکاری
ایجاد فرهنگی که همکاری را در درون سازمان و با شرکای خارجی ترویج کند، حیاتی است. ارتباط باز و تبادل دانش را تشویق کنید تا از حداکثر مزایای سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی خود بهره‌مند شوید.
5. مطلع بودن از روندهای هوش مصنوعی
با توجه به این که فناوری به سرعت در حال پیشرفت است، به روز بودن در مورد آخرین روندهای هوش مصنوعی بسیار مهم است. به گزارش‌های صنعتی اشتراك‌گذاری کنید، در کنفرانس‌ها شرکت کنید و در وبینارها شرکت نمایید تا دانش خود را تازه نگه دارید و تصمیمات آگاهانه بگیرید.
6. به‌کارگیری داده‌ها به صورت استراتژیک
با توجه به اینکه داده‌ها اساس هوش مصنوعی هستند، اطمینان حاصل کنید که سازمان شما داده‌ها را به طور مؤثر جمع‌آوری، تحلیل و استفاده می‌کند. از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده کنید که می‌توانند به بهبود مدل‌های هوش مصنوعی شما کمک کنند و بینش‌هایی ارائه دهند که تصمیم‌گیری بهتری را هدایت کند.
حقیقت جالب: آیا می‌دانستید که هوش مصنوعی می‌تواند اطلاعات را پردازش کند و تصمیمات را به طرز چشم‌گیری سریع‌تر و دقیق‌تر از انسان‌ها بگیرد؟ این قابلیت صنایع مانند بهداشت و درمان، مالی و حمل و نقل را با فعال کردن تجزیه و تحلیل پیش‌بینی و خودکار کردن وظایف، متحول می‌کند.
نتیجه‌گیری: با ورود سازمان‌ها به تلاش‌های هوش مصنوعی، درک و بهره‌برداری از منابع موجود، فناوری و مشارکت‌ها برای موفقیت بسیار مهم است. با اولویت دادن به سفارشی‌سازی، استفاده از تخصص خارجی و تقویت همکاری، سازمان‌ها می‌توانند با اطمینان از پیچیدگی‌های چشم‌انداز هوش مصنوعی عبور کنند.
برای کسب اطلاعات بیشتر درباره چشم‌انداز در حال تغییر هوش مصنوعی، به اکسنچور، IBM و Deloitte مراجعه کنید تا منابع و اطلاعات بیشتری بیابید.
https://youtube.com/watch?v=dlittSALHyU
