12 مورد از محبوب ترین موارد استفاده هوش مصنوعی در شرکت های امروزی

از ربات‌های چت گرفته تا تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده، شرکت‌ها در هر صنعتی هوش مصنوعی را برای ارائه ارزش تجاری به کار می‌گیرند. اینجاست که هوش مصنوعی بیشترین تاثیر خود را دارد.

سازمان‌ها در سرتاسر جهان هوش مصنوعی را به روش‌های مختلفی برای ساده‌سازی فرآیندها، بهینه‌سازی هزینه‌ها، جلوگیری از خطای انسانی، کمک به مشتریان، مدیریت سیستم‌های فناوری اطلاعات، کاهش وظایف تکراری و کاربردهای دیگر پیاده‌سازی می‌کنند. با ظهور هوش مصنوعی مولد، موارد استفاده از هوش مصنوعی در شرکت ها هر روز گسترش خواهد یافت.

برای به دست آوردن درک بهتری از نحوه استفاده عملی از هوش مصنوعی توسط شرکت‌ها، شرکت مشاوره Deloitte از 2620 رهبر کسب‌وکار جهانی در 13 کشور به عنوان بخشی از گزارش «تغییر هوش مصنوعی» نظرسنجی کرد. این نظرسنجی برجسته ترین کاربردهای هوش مصنوعی را از خدمات مالی گرفته تا خدمات دولتی و عمومی، شناسایی کرد.

بر اساس تجزیه و تحلیل های انجام شده، در ذیل 12 مورد از محبوب ترین روش هایی که امروزه از هوش مصنوعی در تمام صنایع استفاده می شود، عنوان شده است. زیرا شرکت ها به دنبال سرمایه گذاری از قول هوش مصنوعی برای بهبود خدمات مشتری، کاهش هزینه های تجاری و افزایش فرآیندهای تجاری هستند.

1. جدول محتوا

   • بهینه سازی قیمت گذاری ابری
   • دستیارهای صوتی، ربات های گفتگو و هوش مصنوعی مکالمه
   • بهینه سازی زمان/قابلیت اطمینان
   • تعمیر و نگه داری قابل پیش بینی
   • عملیات خدمات مشتری
   • شخصی سازی
   • مدیریت عملیات فناوری اطلاعات
   • اتوماسیون فرآیند
   • گزارشگری مالی و حسابداری
   • جذب نیرو/استخدام
   • ایمنی و کیفیت
   • بهینه سازی برنامه نیروی کار

   بهینه سازی قیمت گذاری ابری

سازمان‌ها برای کمک به کاهش هزینه‌های ابری و یافتن راه‌حل‌های مقرون‌به‌صرفه برای اجرای برنامه‌های ابری، به هوش مصنوعی تکیه می‌کنند. Airbnb یکی از شرکت‌هایی است که از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی قیمت‌گذاری در AWS، مدیریت ظرفیت، ساخت ابزارهای داده‌ای هزینه و استفاده سفارشی، و بهینه‌سازی ظرفیت ذخیره‌سازی و محاسباتی استفاده می‌کند. Dropbox شرکت دیگری است که از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی هزینه‌های ابری و هزینه‌های عملیاتی استفاده می‌کند، بدین وسیله وابستگی خود به AWS را کاهش می‌دهد و نزدیک به ۷۵ میلیون دلار در این فرآیند صرفه‌جویی می‌کند. ابزارهای هوش مصنوعی به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا با شناسایی الگوهای استفاده از ابر پیش‌بینی بهبود هزینه، شناسایی ناهنجاری‌ها در استفاده از ابر، شناسایی فرصت‌های صرفه‌جویی و کشف منابع مقرون‌به‌صرفه‌تر، قیمت‌گذاری و هزینه‌های ابری را بهینه کنند.

2. دستیارهای صوتی، ربات های گفتگو و هوش مصنوعی مکالمه

ابزارهای هوش مصنوعی مکالمه مانند ربات‌های چت و دستیارهای صوتی محبوبیت بیشتری پیدا کرده‌اند، فناوری را در دسترس‌تر می‌کنند، مشتریان را پشتیبانی می‌کنند و بار نمایندگان پشتیبانی فناوری اطلاعات را کاهش می‌دهند. در Estée Lauder، این شرکت یک دستیار آرایشی با قابلیت صوتی را منتشر کرده است که برای کمک به افراد کم بینا در استفاده از آرایش طراحی شده است. در همین حال، شرکت‌هایی مانند اتحادیه اعتباری پنتاگون (PenFed) از چت‌بات‌ها و هوش مصنوعی مکالمه‌ای استفاده می‌کنند تا به مشتریان کمک کنند تا سریع‌تر به سؤالات رایج پاسخ دهند و بار نمایندگان خدمات مشتری را کاهش دهند.

3. بهینه سازی زمان/قابلیت اطمینان

برای شرکت‌هایی که به خدمات وب یا تجارت الکترونیک متکی هستند، حفظ قابلیت اطمینان وب‌سایت و زمان کار در اولویت است. هوش مصنوعی به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با اسکن مداوم سیستم‌ها، شبکه‌ها و فرآیندها  در مقابل ناکارآمدی‌ها و اختلالات احتمالی آمادگی داشته و با شناسایی هرگونه تهدید احتمالی به گونه‌ای که انسان هرگز قادر به انجام آن نیست، قابلیت اطمینان خود را افزایش دهند. تقریباً همه سازمان‌های بزرگ از هوش مصنوعی برای پشتیبانی از نیازهای زمان و قابلیت اطمینان خود استفاده می‌کنند. NETFLIX، Uber، Facebook، Salesforce، AirBnB و بسیاری دیگر در حال پیاده‌سازی هوش مصنوعی برای نظارت، نگهداری و راه‌اندازی خدمات خود و در دسترس قرار دادن مشتریان هستند. برای شرکت‌هایی که خدمات دیجیتال شبانه‌روزی ارائه می‌کنند، استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی مشکلات قبل از شروع آنها کمک کند و در عین حال موارد خرابی، هک و خطای انسانی را نیز کاهش دهد.

4. تعمیر و نگه داری قابل پیش بینی

در جنرال الکتریک، هوش مصنوعی مستقیماً از موتورهای هواپیما به طور منظم برای تعمیرات قابل پیش بینی و تجزیه و تحلیل داده‌ها و اطمینان از ایمنی کلی هواپیماها استفاده می‌کند. رولزرویس برای بهبود کارایی موتورهای جت و کاهش میزان کربن تولید شده توسط هواپیماهایشان، از هوش مصنوعی در تعمیر و نگهداری پیشگویانه استفاده می کند و در عین حال برنامه های تعمیر و نگهداری را از طریق تجزیه و تحلیل پیش بینی ساده می کند. اداره آب و فاضلاب ناحیه کلمبیا از تعمیر و نگهداری پیش بین برای شناسایی شکستگی های احتمالی اصلی آب و نظارت بر عملکرد سیستم های جمع آوری استفاده می کند. DC Water حتی یک ابزار هوش مصنوعی به نام Pipe Sleuth دارد که می تواند فیلم دوربین مدار بسته لوله های فاضلاب را برای ارزیابی نیازهای تعمیر و نگهداری آنها در زمان واقعی بررسی کند.

5. عملیات خدمات مشتری

هوش مصنوعی به ابزاری برای عملیات خدمات مشتری تبدیل شده است و به سازمان‌ها کمک می‌کند تا اطمینان حاصل کنند که مشتریان پشتیبانی مورد نیاز خود را دریافت می‌کنند و در عین حال برخی از بار نمایندگان خدمات و مراکز تماس را کاهش می‌دهند. هنگامی که تجارت گروه لوفت هانزا به دلیل همه گیری کووید-19 مختل شد، مراکز تماس آن مملو از مشتریانی بودند که سعی می کردند پروازهای لغو شده و برنامه ریزی شده را هدایت کنند، این موضوع حرکت شرکت به سمت تحول دیجیتال در این مناطق را تسریع کرد. برای سایر شرکت‌ها، استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مشتری نیز به دلیل افزایش انتظارات مصرف‌کننده بوده است. مک‌کینزی گزارش می‌دهد که حدود 67 درصد از هزاره‌ها «انتظار خدمات بی‌درنگ مشتری» دارند و 75 درصد از مشتریان «تجربه خدمات متقابل مداوم» را انتظار دارند. یونیلور که از GPT API برای ایجاد ابزارهای هوش مصنوعی در جهت به حداقل رساندن ضایعات مواد غذایی و تولید خودکار فهرست‌های محصولات استفاده می‌کند، از API برای ایجاد پلتفرمی استفاده کرده که ایمیل‌های ارسال شده به خدمات مشتری را فیلتر، هرزنامه‌ها را از پیام‌های قانونی مرتب و آن‌ها را برای نمایندگی‌های خدمات مشتری تقسیم می‌کند.

6. شخصی سازی

هنگامی که وارد برنامه رسانه اجتماعی یا سرویس پخش مورد علاقه خود می شوید، این تجربه مطابق با سلیقه شخصی و عادات مرور شما طراحی می شود به عنوان تبلیغات هدفمند. هوش مصنوعی به شرکت‌ها کمک کرده تا محصولات و محتوا را به مخاطبان هدف ارائه داده و اطمینان حاصل کنند که هر برنامه یا سرویسی که در حال استفاده است، شخصاً مطابق با علایق منحصر به فرد کاربر است. Spotify شما را وارد یک عرصه هنری جدید می‌کند، آمازون به شما یادآوری می‌کند که زمان آن رسیده است که محصولات خریداری شده خود را ذخیره کنید و محصولات مرتبطی را که ممکن است به آن‌ها علاقه مند باشید پیشنهاد می­دهد، YouTube یک فید انتخاب شده از محتوای متناسب با علایق شما ارائه می‌دهد. شخصی‌سازی هوش مصنوعی از داده‌ها، تعامل با مشتری، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین و موارد دیگری استفاده می‌کند تا تجربیات بسیار مناسب را برای کاربران نهایی و مشتریان فراهم کند. غول خرده‌فروشی Nordstrom از هوش مصنوعی در پلتفرم تحلیلی Nordstrom (NAP) خود استفاده می‌کند تا بینش عمیق‌تری در مورد فعالیت‌های مشتریان خود به دست آورد و پیش‌بینی‌هایی برای ارائه تجربیات شخصی‌تر برای مشتریانش ارائه دهد. این شرکت همچنین از هوش مصنوعی برای مدیریت کنترل موجودی، هدایت فرآیند تکمیل و هدایت سفارش‌ها به نزدیک‌ترین فروشگاه برای مشتریان و سایر برنامه‌ها استفاده می‌کند.

7. مدیریت عملیات فناوری اطلاعات

ابزارهای مدیریت عملیات IT (AIOps) در حال افزایش محبوبیت هستند. طبق یک گزارش شرکت‌ها از پلتفرم‌های AIOps برای هشدار هوشمند (۷۰%)، تجزیه و تحلیل ریشه‌ای (۵۷%)، تشخیص ناهنجاری و تهدید (۵۲%)، اصلاح خودکار حادثه (۵۰%) و بهینه‌سازی ظرفیت (۲۷%) استفاده می‌کنند. خطوط هوایی دلتا از AIOps برای ایجاد یک “محیط شبیه سازی دیجیتالی در مقیاس کامل برای عملیات جهانی خود” استفاده کرده است، که به گفته این شرکت “اولین مورد در حمل و نقل هوایی مسافربری تجاری” است تا قابلیت اطمینان را حفظ کند، به خصوص در شرایط آب و هوایی نامساعد. طبق بیانیه مطبوعاتی دلتا، این پلتفرم نقاط داده‌های عملیاتی را تجزیه و تحلیل کردهو از آن برای ایجاد نتایج فرضی استفاده می‌کند که به کارکنان دلتا کمک کرده تا «تصمیم‌های حیاتی قبل، حین و بعد از اختلالات در مقیاس بزرگ» را اتخاذ کنند.

8. اتوماسیون فرآیند

هوش مصنوعی ثابت کرده است که ابزاری موثر برای خودکارسازی فرآیندهای وقت گیر است که اغلب مستعد خطاهای انسانی هستند. با خودکارسازی فرآیندها، سازمان‌ها می‌توانند کارکنان را برای کار روی پروژه‌های پیچیده‌تر آزاد کنند. سیستم سلامت آتلانتیک از اتوماسیون فرآیند برای ساده‌سازی فرآیند دریافت مجوزهای قبلی استفاده می‌کند، که ناشی از نیاز به کاهش حجم کاری افزایش یافته در طول همه‌گیری COVID-19 است. خودکارسازی مجوزهای قبلی به سرعت بخشیدن به زمان درمان کمک می‌کند، پزشکان و پرستاران را برای تمرکز بر بیماران آزاد می‌کند، و تلاش‌های دستی برای دریافت مجوز و برنامه‌ریزی قرار ملاقات را کاهش می‌دهد. جانسون خودکارسازی رباتیک فرایندها را با یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، و استخراج وظیفه ترکیب کرده است تا فرآیندهای پیچیده ای را که در بخش های مختلف اجرا می شود، شناسایی و خودکار کند. AT&T شرکت دیگری است که از سال 2015 از اتوماسیون فرآیند برای کاهش وظایف گسترده وارد کردن داده ها به صورت دستی استفاده کرده است، که از آن زمان برای ساده کردن چندین فرآیند در سراسر سازمان تکامل یافته است.

9. گزارشگری مالی و حسابداری

Intuit سازمانی است که از هوش مصنوعی برای بهبود تجزیه و تحلیل داده ها در مورد برنامه ریزی مالی برای مشتریان استفاده می کند، با بیش از 730 میلیون “تعامل مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی در سال، که منجر به 58 میلیارد پیش بینی یادگیری ماشینی در روز می شود.” با استفاده از پلتفرم سیستم عامل هوش مصنوعی (GenOS)، می‌تواند مدل‌های زبان بزرگ مالی را پیاده‌سازی کند که در مالیات، حسابداری، جریان نقدی و موارد دیگر تخصص دارند. این به کاهش وظایف تکراری برای کارمندان کمک می کند و به ساده سازی و کاهش خطاها در ورود داده ها، طبقه بندی تراکنش ها و پردازش فاکتور کمک می کند. PWC به طور مشابه از هوش مصنوعی استفاده می کند تا از طریق پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، یادگیری ماشین خودکار، عملیات مدل، دوقلوهای دیجیتال، هوش مصنوعی مولد، هوش مصنوعی تجسم یافته، هوش مصنوعی مسئول و …، مشاوره بهتری ارائه دهد. این شرکت در طی سه سال آینده یک میلیارد دلار سرمایه‌گذاری می‌کند تا قابلیت‌های هوش مصنوعی را «گسترش و مقیاس‌بندی» کند، زیرا واضح است که سازمان‌های بیشتری شروع به شناسایی مزایای هوش مصنوعی برای گزارش‌های مالی و شیوه‌های حسابداری کرده‌اند.

10. جذب نیرو/استخدام

آمازون یکی از سازمان‌هایی است که از هوش مصنوعی در فرآیند استخدام برای بررسی رزومه‌ها، تطبیق کاندیداها با بهترین نقش‌ها، انجام ارزیابی‌های اولیه آنلاین نامزدها و ارسال داده‌ها به استخدام‌کنندگان برای برقراری ارتباط با نامزدها استفاده می‌کند. این به سرعت در حال تبدیل شدن به یک رویه رایج برای سازمان‌ها برای کمک به کاهش کار دستی در مرتب‌سازی رزومه‌ها بوده که در نتیجه موجب سرعت بخشیدن به فرآیند و زمان برای استخدام می شود. همچنین می‌توان از هوش مصنوعی برای انجام مصاحبه‌های ویدیویی اولیه استفاده کرد. یونیلور که هر سال بیش از 1.8 میلیون درخواست شغلی را پردازش می کند، با Pymetrics برای ایجاد یک پلتفرم آنلاین که می تواند نامزدها را از طریق نرم افزار ویدئویی ارزیابی کند، همکاری کرد. در مرحله دوم مصاحبه، داوطلبان به مدت 30 دقیقه به سوالات پاسخ می دهند و نرم افزار زبان بدن، حالات چهره و انتخاب کلمه آنها را با استفاده از پردازش زبان طبیعی و فناوری تجزیه و تحلیل زبان بدن تجزیه و تحلیل می کند. هنگامی که کارمندان در خانه هستند، سازمان هایی مانند اشنایدر الکتریک نیز از هوش مصنوعی برای کمک به پیشرفت و توسعه مشاغل کارکنان استفاده می کنند و آنها را با فرصت هایی برای یادگیری مداوم، پروژه های جدید در سازمان و فرصت های شبکه سازی با رهبران فکری در سراسر سازمان تطبیق می دهند.

11. ایمنی و کیفیت

هوش مصنوعی می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا فرآیندهای تضمین کیفیت و ایمنی را خودکار و ساده کرده، اطمینان حاصل کنند که خطرات کمتری برای شرکت و مصرف‌کنندگان وجود داشته و در عین حال محصولات و خدمات با کیفیت‌تری را ضمانت ‌کنند. بوئینگ از هوش مصنوعی برای تشخیص ناهنجاری‌های حسگرهای هواپیما، تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده از هواپیما و بهبود ایمنی کلی پرواز استفاده می‌کند. هوش مصنوعی می تواند در محصولات ادغام شده تا از ایمنی بهتر آنها و افرادی که از آنها استفاده می کنند اطمینان حاصل شود. به عنوان مثال، گوگل ویژگی‌های ایمنی هوش مصنوعی را در مجموعه محصولات Nest با قابلیت شناسایی متجاوزان و همچنین دود یا مونوکسید کربن پیاده‌سازی کرده است. همچنین می‌تواند از هوش مصنوعی برای کمک به تشخیص اینکه آیا یک وضعیت اضطراری واقعی وجود دارد یا یک هشدار اشتباه است، استفاده کند. امسال، بوئینگ همچنین با Shield AI شریک شد تا «همکاری استراتژیک در زمینه‌های قابلیت‌های خودمختار و هوش مصنوعی در برنامه‌های دفاعی فعلی و آینده را بررسی کند». Shield AI فناوری موسوم به Hivemind را ایجاد کرده است که هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا به طور مستقل پهپادها و هواپیماها را بدون GPS، ارتباطات یا خلبان انسانی پرواز دهد.

12. بهینه سازی برنامه نیروی کار

هوش مصنوعی راه خود را در بسیاری از فرآیندها پیدا کرده است و به شرکت‌ها کمک می‌کند تا تلاش‌هایی را که زمان زیادی از مدیران می‌گرفت، ساده‌تر کنند. این به ویژه در مورد بهینه‌سازی برنامه نیروی کار صدق می‌کند، جایی که هوش مصنوعی به شرکت‌ها کمک کرده است تا برنامه‌ریزی را با در نظر گرفتن چندین عامل مانند در دسترس بودن کارمندان، ترافیک مشتری، و مجموعه مهارت‌ها و ترجیحات کارمندان، به طور همزمان برای شناسایی زمان‌بندی بهینه در نظر بگیرند. شرکت هایی مانند Walmart، Starbucks، Costco، Delta Airlines، Target و بسیاری دیگر از این فناوری برای شناسایی بهترین برنامه برای نیازهای شرکت استفاده می کنند.