معرفی فناوری‌های برتر هوش مصنوعی و چند کاربرد آن

امروزه که صنعت فناوری هر ماه در حال توسعه است، هوش مصنوعی (AI) به عنوان نیروی اصلی است که هر دقیقه در حال پیشرفت است و شیوه زندگی و کار ما را متحول می‌کند. برخی از وظایف دشوار که تنها چند سال پیش غیرممکن به نظر می‌رسید اکنون به بخشی جدایی ناپذیر از واقعیت ما تبدیل شده‌اند. در حالی که دانشمندان و مهندسان درباره خوب یا بد بودن این تغییرات سریع بحث می‌کنند، کسب‌وکار‌ها برای بقا و رشد در چشم‌انداز دائماً در حال تغییر امروزی باید در پذیرش فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی جلوتر باشند.

در دنیای امروز، فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی دیگر محدود به حوزه‌های علمی تخیلی نیستند. آنها به طور کامل در زندگی روزمره ما ادغام شده‌اند. علیرغم اینکه بسیاری از مردم فکر می‌کنند که پشت استفاده از فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی هستند، تأثیر آن در زندگی هر فرد تأثیر می‌گذارد، خواه تلفن همراه داشته باشد، اتصال اینترنت داشته باشد یا صرفاً چیزی از سوپرمارکت بخرد. حوزه فناوری اطلاعات نیز شاهد تغییرات شدیدی بوده است.

بیشتر بخوانید: استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی برای مدیریت دارایی آینده

در این مقاله، سعی شده فناوری‌های هوش مصنوعی را مورد بحث قرار می‌دهیم و پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی در برخی کسب‌وکارها را بررسی کنیم. از پیشرفت‌های چشمگیر در پردازش زبان طبیعی (NLP) و GPT گرفته تا تأثیر هوش مصنوعی بر صنایع فروش و بازاریابی، آمارها، حقایق شگفت‌انگیز و نمونه‌های تجارت در دنیای واقعی را بررسی خواهیم کرد که با موفقیت یک فناوری جدید هوش مصنوعی را به سود تبدیل می‌کنند.

برای شروع، تحقیقات MarketsandMarkets پیش‌بینی می‌کند بازار جهانی هوش مصنوعی تا سال ۲۰۳۰ به ۱۳۴۵.۲ میلیارد با CAGR ا ۳۶.۸ درصد در دوره پیش‌بینی ۲۰۲۳-۲۰۳۰ دلار برسد. چنین رشد سریعی ناشی از تعامل هم افزایی آن با فناوری‌های مختلف دیگر است. همگرایی هوش مصنوعی با سایر فناوری‌های دگرگون‌کننده مانند اینترنت اشیا (IoT)، روباتیک، پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتری، قابلیت‌های هوش مصنوعی را افزایش داده و حوزه‌های کاربردی آن را گسترش می‌دهد.

آینده بازار این فناوری و تصور اینکه هوش مصنوعی در آینده نزدیک با چه سرعتی توسعه خواهد یافت با توجه به اندازه فعلی که تنها ۱۵۰.۲ میلیارد دلار است واقعاً سخت است.

گزارش MarketsandMarkets همچنین گزارش داده است که بازار هوش مصنوعی توسط بخش‌های عمودی به خرده‌فروشی و تجارت الکترونیک، BFSI، دولت و دفاع، مراقبت‌های بهداشتی و علوم زندگی، مخابرات، انرژی و تاسیسات، تولید، کشاورزی، فناوری اطلاعات/ITeS، رسانه و سرگرمی، خودرو، حمل و نقل و لجستیک و غیره تقسیم شده است.

بر اساس گزارش Statista، در سال ۲۰۲۲، کل سرمایه‌گذاری شرکت‌های جهانی در هوش مصنوعی تقریباً ۹۲ میلیارد دلار رسید که نسبت به سال قبل از آن کاهش جزئی داشته است. در سال ۲۰۱۸، سرمایه گذاری سالانه در هوش مصنوعی شاهد رکود جزئی بود، اما موقتی بود چنانچه سرمایه گذاری در هوش مصنوعی از سال ۲۰۱۶ بیش از ۶ برابر شده است، رشدی خیره کننده‌تر از هر بازاری. این گواهی بر اهمیت توسعه هوش مصنوعی در سراسر جهان است. علاوه بر این، نظرسنجی گارتنر در سال ۲۰۲۲ نشان می‌دهد که ۸۰ ٪ از مدیران فکر می‌کنند که اتوماسیون را می‌توان برای هر تصمیم تجاری اعمال کرد. یک سوم سازمان‌ها از هوش مصنوعی در چندین واحد تجاری استفاده می‌کنند.

آیا می‌ترسید شغل خود را به دلیل فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی از دست بدهید؟

مجمع جهانی اقتصاد تضمین می‌کند که رشد هوش مصنوعی بر بازار کار نیز تأثیر قابل توجهی دارد. تا سال ۲۰۳۰، تخمین زده می‌شود که هوش مصنوعی ۷۰ میلیون شغل در سراسر جهان ایجاد می‌کند و ۲۰ میلیون شغل را جابجا می‌کند و در نتیجه به سود خالص ۵۰ میلیون شغل منجر می‌شود.

بررسی اخیر لینکدین نشان می‌دهد که شاخص اعتماد اجرایی ایالات متحده از ژوئن ۲۰۲۳، چشم انداز خوش بینانه‌ای را منعکس می‌کند: ۴۷ درصد از مدیران معتقدند هوش مصنوعی مولد بهره وری را افزایش می‌دهد. ۴۴ درصد قصد دارند در سال آینده استفاده از فناوری هوش مصنوعی جدید خود را افزایش دهند و ۴۰ درصد هوش مصنوعی را کلیدی برای باز کردن قفل رشد و درآمد می‌دانند. شاخص روند کاری ۲۰۲۳ مایکروسافت این احساس را بیشتر تقویت می‌کند و نشان می‌دهد که ۷۰ درصد از افراد با کمال میل وظایف خود را به هوش مصنوعی محول می‌کنند تا بار کاری خود را کاهش دهند.

در مجموع، همانطور که داده‌های آماری نشان می‌دهد، توسعه فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی باعث تغییرات مثبت در بازار کسب و کار خواهد شد. اکنون اجازه دهید در مورد روند‌های اصلی و فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی بیشتر به شما بگوییم که کاملاً ذهن شما را متحیر می‌کند.

بیشتر بخوانید: بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای ساده‌سازی فرایندهای تولید

۱. فناوری‌های GPT-۳. ۵/GPT-۴

بر کسی پوشیده نیست که GPT به یکی از مهمترین پیشرفت‌ها در میان آخرین فناوری‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است. اما آیا تاریخچه چنین فناوری هیجان‌انگیزی را می‌دانید؟ همه چیز را از همان ابتدا خواهیم گفت.

تمام تاریخ با نمونه‌های اولیه مانند الیزا در دهه ۱۹۶۰ و آلیس در دهه ۱۹۹۰ آغاز می‌شود. این چت‌بات‌های اولیه از رویکرد‌های مبتنی بر قانون استفاده می‌کردند و توانایی آن‌ها برای شرکت در گفت‌و‌گو‌های معنادار محدود بود. در دهه ۲۰۱۰، جهان شاهد ظهور چت ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی بود که از تکنیک‌های یادگیری ماشین و NLP استفاده می‌کردند. پلتفرم‌هایی مانند Facebook Messenger و Slack چت ربات‌ها را برای استفاده تجاری و مصرف‌کننده محبوب کردند.

این پیشرفت با توسعه مدل‌های یادگیری عمیق مانند GPT رخ داد. GPT-۱ که توسط OpenAI در سال ۲۰۱۸ معرفی شد، جهشی قابل توجه در قابلیت‌های چت بات را نشان داد. می‌توانست متن مرتبط با زمینه، تولید کند، حتی اگر محدودیت‌هایی داشت. GPT-۲ که در سال ۲۰۱۹ منتشر شد، به دلیل توانایی خود در تولید متنی شبیه انسان در مقیاس بزرگتر شناخته شده بود. با این حال، انتشار آن در ابتدا به دلیل نگرانی در مورد سوء استفاده احتمالی بحث برانگیز بود. GPT-۳ که در سال ۲۰۲۰ منتشر شد، نسبت به پیشینیان خود پیشرفت بیشتری کرد و به دلیل درک زبان طبیعی و قابلیت‌های تولید آن توجه گسترده‌ای را به خود جلب کرد.

GPT-۳. ۵، سلف GPT-۴، دارای ۱۷۵ میلیارد پارامتر بود. برای در نظر گرفتن این موضوع، اندازه آن بیش از ۱۰ برابر نسل قبلی خود، GPT-۲ است که ۱. ۵ میلیارد پارامتر داشت. GPT-۳. ۵ توانایی قابل توجهی در درک و تولید متن مانند انسان نشان داد. می‌تواند مقاله بنویسد، به سؤالات پاسخ دهد و حتی شعر بسراید. در واقع، تشخیص خروجی‌های آن از نتایج یک نویسنده انسانی اغلب چالش برانگیز بود.

GPT-۳. ۵ توسط بسیاری از مشاغل برای ایجاد خودکار محتوا مورد استفاده قرار گرفت. در یک نمونه، یک شرکت رسانه‌ای از آن برای تولید روزانه هزاران مقاله استفاده کرد و نیاز به نویسندگان انسانی را به شدت کاهش داد.

گام بعدی آن یعنی GPT-۴ دارای تعداد پارامتر‌های شگفت‌انگیزتری است که شایعه شده بیش از ۲۰۰ میلیارد است. این جهش در این مقیاس، نوید درک بی‌سابقه زبان و قابلیت‌های تولید را می‌دهد. کسب‌وکار‌ها در بخش‌های مختلف در حال بررسی پتانسیل GPT-۴ هستند. تولید محتوا، پشتیبانی مشتری و دستیار‌های مجازی حوزه‌هایی هستند که انتظار می‌رود قابلیت‌های GPT-۴ در آن‌ها بدرخشد.

GPT-۳. ۵ و GPT-۴ تازه شروع کار هستند. سرعت توسعه مدل هوش مصنوعی حاکی از آن است که مدل‌های زبانی حتی با توانایی بیشتری دارای پیامد‌هایی برای صنایع از تولید محتوا تا دستیاران مجازی هستند.

۲. فناوری‌های شبکه‌های متخاصم مولد (GAN)

شبکه‌های متخاصم مولد یا GAN‌ها اختراع‌ ایان گودفلو و همکارانش است که در سال ۲۰۱۴ معرفی شدند. ‌ایده گودفلو این بود که دو شبکه عصبی را در یک چارچوب رقابتی در برابر یکدیگر قرار دهد: یک شبکه مولد و یک شبکه تشخیص دهنده. این فرآیند آموزش خصمانه انقلابی در زمینه مدل‌سازی مولد ایجاد کرد و به یکی از راه‌حل‌های متحول‌کننده بازی در میان فناوری‌های جدید هوش مصنوعی تبدیل شده است.

GAN‌ها در طول سال‌ها پیچیدگی بیشتری پیدا کرده‌اند. اندازه مدل‌های GAN به طور تصاعدی افزایش یافته است، با مدل‌هایی مانند BigGAN که دارای ۱۲ میلیارد پارامتر قابل توجه است و امکان تولید تصاویر با وضوح بالا با سطوح بالای دیجیتالی را فراهم می‌کند. علاوه بر این، GAN‌ها دارای وضوح تصویر فوق‌العاده پیشرفته هستند. برای مثال، «ESRGAN»، یک GAN با وضوح فوق‌العاده پیشرفته، می‌تواند تصاویر را با کیفیت فوق‌العاده ارتقاء دهد و آن را در برنامه‌هایی مانند تصویربرداری پزشکی و افزایش محتوای بصری ارزشمند می‌کند.

یک واقعیت جالب در مورد GAN پرتره “ادموند د بلامی” است، پرتره‌ای که توسط GAN ایجاد شده است. این اولین اثر هنری تولید شده توسط هوش مصنوعی است که در حراج کریستی با قیمت بیش از ۴۳۲۰۰۰ دلار به فروش می‌رسد.

پیش‌بینی می‌شود که در آینده GAN‌ پیشرفت‌های هیجان‌انگیزتری داشته باشد. محققان در حال بررسی برنامه‌های کاربردی در مدل‌سازی سه‌بعدی، تولید ویدئو و فراتر از آن هستند.

بیشتر بخوانید: کاربردهای ربات‌های هوش مصنوعی، همکاران آینده ما

۳.هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)

هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) زمانی شروع به توسعه شدند و اخبار آن منتشر شد که محققان به جستجوی راه‌هایی برای شفاف‌تر کردن و تفسیر هوش مصنوعی کردند. هدف XAI ارائه بینشی در مورد اینکه چگونه مدل‌های هوش مصنوعی به تصمیم‌های خاص می‌رسند، اعتماد و درک نتایج تولید شده توسط هوش مصنوعی را برای انسان آسان‌تر می‌کند. همچنین تضمین می‌کند که تصمیمات مبتنی بر هوش مصنوعی با ارزش‌ها و انتظارات انسانی همسو می‌شوند.

XAI از تکنیک‌های مختلفی استفاده می‌کند که آن را به یکی از منحصر‌به‌فرد‌ترین مدل‌ها در میان تمام فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی تبدیل می‌کند. این‌ها شامل درخت‌های تصمیم، مدل‌های خطی و سیستم‌های مبتنی بر قانون می‌شوند که بینش‌هایی را در مورد چگونگی پیش‌بینی‌های یک مدل ارائه می‌دهند.

به دلیل محبوبیت روزافزون، بازار جهانی XAI در مسیر رشد قرار دارد. تخمین‌زده می‌شود که تا سال ۲۰۲۷ به ۱. ۲ میلیارد دلار برسد، که ناشی از پذیرش روزافزون آخرین فناوری هوش مصنوعی در صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و تولید است. انتظار می‌رود این زمینه به سرعت تکامل یابد و چالش‌ها را برطرف کند و فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی را برای هر فردی در دسترس‌تر کند.

۴. پردازش زبان طبیعی (NLP)

تاریخچه پردازش زبان طبیعی (NLP) به دهه ۱۹۵۰ برمی گردد، زمانی که محققان اولین تلاش خود را برای آموزش کامپیوتر‌ها برای درک و تولید زبان انسانی انجام دادند. در آینده، NLP نقش مهمی در ظهور و توسعه فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی خواهد داشت.

یادگیری عمیق با مدل‌هایی مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مدل‌های مبتنی بر ترانسفورماتور مانند GPT و BERT انقلابی در NLP ایجاد کرد. این مدل‌ها در طیف وسیعی از وظایف NLP، از تجزیه و تحلیل احساسات گرفته تا ترجمه ماشینی، به نتایج پیشرفته‌ای دست یافته‌اند.

NLP با مدل‌های چندزبانه مانند XLM-R و mBERT که قادر به درک و تولید متن در چندین زبان هستند جهانی شده است. این دسترسی جهانی، راه‌های جدیدی را برای ارتباطات بین فرهنگی و گسترش تجارت باز کرده است. دستیار‌های مجازی مانند سیری، الکسا و دستیار گوگل به شدت به NLP برای درک و پاسخگویی طبیعی به سؤالات کاربران متکی هستند. پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۲۴، بازار جهانی دستیار مجازی به ۲۵ میلیارد دلار برسد.

در صنعت کسب و کار، NLP نحوه عملکرد شرکت‌ها و تعامل با مشتریان را تغییر داده است. چت ربات‌ها و دستیار‌های مجازی مبتنی بر NLP در حال متحول کردن پشتیبانی مشتری هستند. آن‌ها می‌توانند پاسخ‌های فوری به سؤالات مشتری بدهند، وظایف معمولی و روتین را انجام بدهند و کمک‌های شخصی ارائه دهند، رضایت مشتری را بهبود بخشیده و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند.

البته، مدل‌های NLP برای تولید محتوای نوشتاری با کیفیت بالا، مانند مقالات، توضیحات محصول و بازاریابی استفاده می‌شوند. علاوه بر این، ابزار‌های سئو مبتنی بر NLP به کسب‌وکار‌ها کمک می‌کند تا محتوای آنلاین خود را برای موتور‌های جست‌و‌جو بهینه کنند و دسترسی خود را بهبود بخشند.

آینده NLP در زمینه‌هایی مانند فناوری جدید هوش مصنوعی محاوره‌ای، خلاصه‌سازی اسناد و ایجاد محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی نویدبخش است. NLP به توانمندسازی مشاغل با ابزار‌هایی برای ارتباطات کارآمد و تصمیم‌گیری ادامه داده می‌شود. در مجموع، با ادامه پیشرفت فناوری‌های NLP، کسب‌وکار‌هایی که از پردازش زبان استفاده می‌کنند، موقعیت بهتری برای پیشرفت در یک چشم‌انداز رقابتی فزاینده دارند.

بیشتر بخوانید: چگونه هوش مصنوعی عامل تغییر دهنده تولید است؟ همراه با کاربرد و نمونه‌ها

۵. یادگیری تقویتی (RL)

یادگیری تقویتی (RL) زیر شاخه‌ای از یادگیری ماشینی است که از روانشناسی رفتاری الهام می‌گیرد. تاریخچه آن با آزمایش‌های اولیه با شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های کنترل تطبیقی آغاز می‌شود. RL نقش مهمی در توسعه سیستم‌های خودمختار از جمله اتومبیل‌های خودران و روباتیک ایفا کرده است. این فناوری دستگاه‌ها را قادر می‌سازد تا با تعامل با محیط خود، تصمیم گیری را یاد بگیرند. علاوه بر این، RL پیشرفت‌های قابل توجهی در صنعت بازی داشته است و مسئول سیستم‌های هوش مصنوعی است که قهرمانان انسانی را در بازی‌هایی مانند Go، شطرنج و Dota ۲ شکست داده‌اند.

RL از طریق بهینه سازی و اتوماسیون، عملیات تجاری را توانمند می‌کند. این فناوری در برنامه‌های کاربردی مدیریت زنجیره تامین، بهره‌وری انرژی و تجارت مالی استفاده می‌شود. یادگیری تقویتی؛ تصمیم گیری در دنیای واقعی را امکان پذیر می‌کند، مانند بهینه سازی جریان ترافیک در شهر‌های هوشمند، مدیریت مصرف انرژی در ساختمان‌ها، و حتی ارائه توصیه‌های شخصی در تجارت الکترونیک.

آینده RL در زمینه‌هایی مانند درک زبان طبیعی، جایی که ماشین‌ها می‌توانند تعامل با انسان‌ها را به روش‌های خاص‌تری بیاموزند و در پرداختن به چالش‌های پیچیده جهانی مانند تغییرات آب و هوا و مدیریت منابع، دارای پتانسیل بسیار بالایی است.

۶. تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی پیش بینی کننده (AI-powered Predictive Analytics)

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی به استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای پیش‌بینی رویدادهای آینده بر اساس داده‌های تاریخی گفته می‌شود. این روش به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند و به فرصت‌ها دست پیدا کنند. تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی پیش بینی کننده تمام پیشرفت‌ها در علم داده، یادگیری ماشین و مدل سازی آماری را ترکیب می‌کند.

این فناوری در صنعت کاربرد دارد بخصوص پیش بینی تعمیر و نگهداری را بهبود بخشیده است، برنامه‌های تعمیر و نگهداری را بهینه کرده است تا خرابی تجهیزات را پیش بینی و و زمان خرابی و هزینه‌های تعمیر و نگهداری را کاهش دهند.

این فناوری‌نقش مهمی در شخصی‌سازی بازاریابی ایفا کرده است به کسب‌وکار‌ها امکان می‌دهد رفتار و ترجیحات مشتری را تجزیه و تحلیل کنند و محتوا و توصیه‌های متناسب را ارائه دهند که باعث افزایش نرخ تبدیل و رضایت مشتری می‌شود.

در بخش مالی، تحلیل‌های هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده برای ارزیابی ریسک، کشف تقلب و بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری استفاده می‌شود. این امکان تصمیم گیری آگاهانه و به موقع را فراهم می‌کند و ریسک‌های مالی را کاهش می‌دهد.

محققان استفاده از تحلیل‌های هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده را در آینده نزدیک امیدوارکننده می‌دانند. پیشرفت‌ها در یادگیری عمیق، پردازش بی‌درنگ داده‌ها و هوش مصنوعی قابل توضیح، قابلیت‌های آن را بیشتر می‌کند و آن را به ابزاری عالی برای تصمیم‌گیری آگاهانه تبدیل می‌کند.

بیشتر بخوانید: نقش محوری بلاکچین در آینده هوش مصنوعی

۷. چت ربات‌ها و دستیاران مجازی

همانطور که قبلاً ذکر کردیم، مفهوم چت ربات‌ها و دستیاران مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی در طی چندین دهه تکامل یافته است و نمونه آن چت ربات‌ اولیه ELIZA در دهه ۱۹۶۰ است. امروزه، هدف اصلی از پیاده‌سازی چت بات‌ها و دستیاران مجازی در کسب و کارها، بهبود خدمات به مشتریان است. چت‌بات‌ها پاسخ‌های فوری به سؤالات مشتری ارائه داده و بصورت ۲۴/۷ ( ۲۴ ساعته در کل روزهای هفته) کار می‌کنند، و وظایف معمول را انجام می‌دهند، که منجر به بهبود رضایت مشتری و صرفه‌جویی در هزینه برای مشاغل می‌شود. این فناوری جدید تجربیات کاربر را با تجزیه و تحلیل داده‌ها و رفتار کاربر شخصی‌سازی می‌کند و تعامل و فروش را افزایش می‌دهند.

بسیاری از چت‌بات‌های هوش مصنوعی و دستیاران مجازی چند زبانه هستند و موانع زبانی را از بین می‌برند و ارتباطات جهانی و گسترش تجارت را تسهیل می‌کنند. در داخل کسب و کار، ربات‌های گفت‌و‌گو با خودکار کردن کار‌های معمول، برنامه‌ریزی جلسات و کمک به کارمندان در بازیابی اطلاعات، کارایی محل کار را ساده‌تر می‌کنند. این به بهبود بهره‌وری و مدیریت زمان کمک می‌کند.

چت‌بات‌ها و دستیار‌های مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی به بخش جدایی ناپذیر فضای دیجیتال تبدیل شده‌اند و خدمات مشتری، شخصی‌سازی و بهره‌وری در محل کار را متحول کرده‌اند.

۸. تجزیه و تحلیل داده‌ها

تجزیه و تحلیل داده‌ها، نحوه استخراج بینش سازمان‌ها از مجموعه داده‌های گسترده را تغییر داده است. این تکامل با تکنیک‌های سنتی تجزیه و تحلیل داده‌ها آغاز شد و اکنون به تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی تبدیل شده است.

هوش مصنوعی وظایف پردازش داده‌ها را از جمع آوری و پاکسازی داده تا تبدیل و ذخیره سازی بهبود می‌بخشد. تلاش‌های دستی را کاهش می‌دهد و سرعت و دقت تجزیه و تحلیل داده‌ها را افزایش می‌دهد. تجزیه و تحلیل پیش بینی شده توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش بینی روندها، رفتار مشتری و پویایی بازار استفاده می‌شود. این استراتژی‌های کسب‌وکار را آگاه می‌کند و به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از رقبا جلوتر بمانند.

پلتفرم‌های تجزیه و تحلیل داده مبتنی بر هوش مصنوعی، داشبورد‌ها و گزارش‌های داده‌های شخصی سازی شده را ارائه می‌دهند، بنابراین کاربران می‌توانند بینش‌های سفارشی مرتبط با نقش‌ها و اهداف خود را دریافت کنند. در مجموع، این نوآوری‌ها سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا پتانسیل کامل داده‌های خود را باز کنند.

بیشتر بخوانید: تولید تطبیقی (Adaptive Manufacturing) چیست؟

چند کاربرد هوش مصنوعی و تکنولوژی‌های مرتبط با آن

۱. هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی

ادغام آخرین فناوری هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی یک گام ناامن، اما ضروری در توسعه این صنعت است که با استفاده از راه‌حل‌های نرم‌افزاری در مراقبت‌های بهداشتی سفارشی و با کمک فناوری‌های جدید مانند هوش مصنوعی امکان‌پذیر شده و منجر به بهبود مراقبت و تشخیص در درمان بیماران شده است.

همه چیز با کاربرد‌های اولیه هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی آغاز شده است. تصویربرداری پزشکی با استفاده از هوش مصنوعی در مواردی مانند رادیولوژی و آسیب‌شناسی، پیشرفت‌های چشمگیری داشته است. در سال ۲۰۲۰، بازار جهانی هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی ۱. ۱۳ میلیارد دلار ارزش داشت و پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۲۷ به ۸. ۶۶ میلیارد دلار برسد.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی با دقت بالا و استثنایی در تشخیص بیماری‌هایی مانند سرطان و بیماری‌های قلبی از خود نشان داده‌اند. برای نمونه دقت یک مدل هوش مصنوعی در تشخیص سرطان سینه با ماموگرافی ۹۴ درصد بوده است. علاوه بر این، هوش مصنوعی داروهای مختلف و پیشنهادی برای درمان را تجزیه و تحلیل می‌کند و با کمک مجموعه داده‌های گسترده، کشف دارو را تسریع کرده و زمان و هزینه‌های مرتبط با عرضه دارو‌های جدید به بازار را کاهش می‌دهد.

همه‌گیری COVID-۱۹ پذیرش پزشکی از راه دور را تسریع کرد. پلتفرم‌های سلامت از راه دور مبتنی بر هوش مصنوعی، مشاوره از راه دور را امکان‌پذیر می‌کنند و مراقبت‌های بهداشتی را در دسترس‌تر می‌سازند. طبق آمار Fortune Business Insights، ارزش بازار جهانی پزشکی از راه دور در سال ۲۰۲۲ به ۸۷. ۴۱ میلیارد دلار رسید و پیش‌بینی می‌شود که از ۹۴. ۴۴ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۳ به ۲۸۶. ۲۲ میلیارد دلار تا سال ۲۰۳۰ افزایش یابد.

همانطور که شاهد تأثیر چشمگیر هوش مصنوعی بر روی تصویربرداری پزشکی، تشخیص، کشف دارو و پزشکی از راه دور هستیم، واضح است که مراقبت‌های بهداشتی در آستانه یک انقلاب دیجیتالی است. با پتانسیل نجات جان انسان‌ها، بهبود نتایج بیماران و بهینه‌سازی ارائه مراقبت‌های بهداشتی، این فناوری باعث نجات‌ زندگی افراد بسیاری در آینده خواهد بود.

۲.هوش مصنوعی در بیومتریک

با کمک هوش مصنوعی، بیومتریک شاهد رشد سریعی بوده است. اگر در سال ۲۰۲۰ ارزش بازار بیومتریک ۲۲. ۶۸ میلیارد دلار بود، پیش‌بینی می‌شود تا پایان سال ۲۰۲۷ به ۸۵. ۹۶ میلیارد دلار برسد. اکنون اجازه دهید در مورد محبوب‌ترین روش‌های بیومتریک که با کمک هوش مصنوعی پیاده‌سازی شده‌اند بیشتر توضیح دهیم.

تشخیص اثر انگشت یکی از پرکاربردترین روش‌های بیومتریک است. در بخش‌های مختلف، از باز کردن قفل گوشی هوشمند گرفته تا کنترل مرز، استفاده می‌شود. گزارش Future Market Insights بیان می‌کند که بازار حسگر اثر انگشت ۱۵ درصد از بازار جهانی سیستم‌های بیومتریک را تشکیل می‌دهد. درآمد حسگر‌های اثرانگشت تا پایان سال ۲۰۲۲ حدود۳. ۷ میلیارد دلار بود که انتظار می‌رود تا سال ۲۰۳۲ رشد ۱۰. ۲ میلیارد دلاری داشته باشد.

با کمک مدل‌های یادگیری عمیق که عملکردی نزدیک به انسان دارند، تشخیص چهره بسیار دقیق شده است و کمک بسیاری در برنامه‌هایی مانند کنترل دسترسی، نظارت و احراز هویت کاربر کرده است. از هوش مصنوعی به منظور جلوگیری از تقلب در احراز هویت استفاده می‌شود. بیومتریک‌های رفتاری می‌توانند الگو‌های منحصر‌به‌فرد در رفتار کاربر را مانند دینامیک ضربه زدن به کلید و تشخیص صدا را تجزیه و تحلیل کنند و سطح امنیت را افزایش دهند. علاوه بر این از اثر انگشت و تشخیص چهره، در پرداخت‌های امن و تراکنش‌های مالی استفاده می‌شود که جایگزین راحت و مطمئنی با روش‌های احراز هویت سنتی ارائه می‌دهند.

آینده بیومتریک با کمک فناوری‌های نوین هوش مصنوعی نویدبخش پیشرفته‌های چشم‌گیری مانند تشخیص راه رفتن، بیومتریک مبتنی بر DNA و احراز هویت امواج مغزی است.

بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی مولد آینده اقتصاد دیجیتال را تعیین خواهد کرد

۳. هوش مصنوعی در فروش و بازاریابی

هوش مصنوعی در بازاریابی به طور مداوم نحوه ارتباط کسب و کار‌ها با مصرف کنندگان را تغییر داده است. از اتوماسیون بازاریابی تا تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، کل فرآیند بازاریابی را متحول کرده‌اند.

امروزه هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌ها و رفتار مشتری، کمپین‌های بازاریابی را بیش از حد شخصی‌سازی می‌کند. محتوای شخصی‌سازی شده و توصیه‌های محصول منجر به نرخ تبدیل بالاتر و وفاداری مشتری می‌شود. ابزار‌های فروش مبتنی بر هوش مصنوعی، پیش‌بینی دقیق فروش و امتیازدهی را ارائه می‌کنند. آنها به کسب‌وکار‌ها کمک می‌کنند تا سرنخ‌های با ارزش بالا را شناسایی کنند و استراتژی‌های فروش را بهینه کنند، درآمد و کارایی تیم فروش را افزایش دهند. علاوه بر این، اتوماسیون بازاریابی با استفاده از هوش مصنوعی، وظایف تکراری، بازاریابی ایمیلی و پرورش سرنخ را ساده می‌کند.

فراموش نکنید که استفاده از آخرین فناوری هوش مصنوعی در بازاریابی، نگرانی‌های اخلاقی مرتبط با حریم خصوصی داده‌ها، سوگیری الگوریتمی و استفاده مسئولانه از داده‌های مشتری را افزایش می‌دهد. حفظ شفافیت و پایبندی به مقررات حفاظت از داده‌ها ضروری است.

نتیجه

همانطور که می‌بینید هوش مصنوعی در زندگی ما تأثیر می‌گذارد. برای افراد فرصتی عالی برای بهبود شرایط زندگی فراهم می‌کنند، در حالی که برای مشاغل، پیاده سازی فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی راهی برای افزایش سود و افزایش تجربه مشتری است. چنین فرصتی را برای توسعه یا بهبود کسب و کار خود از دست ندهید.

منبع: دانشجو با ویرایش رسانه فناوری هوشمند

بیشتر بخوانید: برچسب سفید برای نئوبانک‌ها: راهکاری سریع برای راه اندازی محصولات بانکی دیجیتال