مقدمه
با گسترش کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف، بسیاری از سازمانها تصمیم میگیرند پروژههای هوش مصنوعی را بهعنوان بخشی از برنامه تحول دیجیتال خود آغاز کنند. با این حال، درصد قابل توجهی از این پروژهها یا به نتیجه مطلوب نمیرسند یا ارزش مورد انتظار را ایجاد نمیکنند. دلیل اصلی این مسئله، نه ضعف فناوری، بلکه اشتباهات رایجی است که در مراحل ابتدایی برنامهریزی و اجرا رخ میدهد. شناخت این خطاها میتواند به سازمانها کمک کند تا با دید واقعبینانهتر و مسیر درستتری وارد پروژههای هوش مصنوعی شوند.
در این مقاله، مهمترین اشتباهات رایج سازمانها در شروع پروژههای هوش مصنوعی و راهکارهای اجتناب از آنها بررسی میشود.
۱. شروع پروژه بدون تعریف مسئله مشخص
یکی از رایجترین اشتباهات، آغاز پروژههای هوش مصنوعی با تمرکز بر فناوری بهجای مسئله کسبوکار است. بسیاری از سازمانها صرفاً به دلیل ترند بودن هوش مصنوعی وارد این حوزه میشوند، بدون آنکه مسئلهای مشخص، قابل اندازهگیری و دارای ارزش تجاری تعریف کرده باشند.
پروژهای که از ابتدا هدف روشنی نداشته باشد، در ادامه نیز معیار مشخصی برای سنجش موفقیت نخواهد داشت و بهاحتمال زیاد به یک نمونه آزمایشگاهی بدون خروجی عملی تبدیل میشود.
۲. نادیده گرفتن کیفیت و آمادگی دادهها
هوش مصنوعی بهشدت وابسته به داده است. شروع پروژه بدون بررسی کیفیت، ساختار و دسترسپذیری دادهها، ریسک شکست را بهطور قابل توجهی افزایش میدهد. دادههای ناقص، ناسازگار یا پراکنده میتوانند باعث شوند مدلها عملکرد ضعیفی داشته باشند یا نتایج گمراهکننده تولید کنند.
آمادهسازی دادهها، تعریف فرایندهای جمعآوری، پاکسازی و حاکمیت داده باید بهعنوان یکی از گامهای اولیه هر پروژه هوش مصنوعی در نظر گرفته شود.
۳. انتظار نتایج سریع و اغراقشده
برخی سازمانها با این تصور وارد پروژههای هوش مصنوعی میشوند که نتایج چشمگیر در زمان کوتاه به دست خواهد آمد. این نگاه خوشبینانه میتواند باعث ناامیدی زودهنگام و توقف پروژه شود.
پروژههای هوش مصنوعی معمولاً نیازمند زمان برای جمعآوری داده، توسعه مدل، آزمون، بهینهسازی و استقرار هستند. مدیریت انتظارات ذینفعان و تعریف شاخصهای پیشرفت مرحلهای، نقش مهمی در پایداری پروژه دارد.
۴. انتخاب نادرست دامنه و مقیاس پروژه
شروع پروژه با دامنه بسیار بزرگ و پیچیده، بدون تجربه و زیرساخت کافی، یکی دیگر از اشتباهات رایج است. پروژههای بزرگ ریسک بالاتری دارند و مدیریت آنها در سازمانهایی که تجربه قبلی در حوزه داده و هوش مصنوعی ندارند، دشوار است.
رویکرد تدریجی و شروع با پروژههای کوچکتر (Pilot یا PoC) میتواند به سازمان کمک کند تا ضمن کسب تجربه، ارزش واقعی هوش مصنوعی را در مقیاس کنترلشده ارزیابی کند.
۵. کمتوجهی به جنبههای سازمانی و فرهنگی
هوش مصنوعی صرفاً یک پروژه فنی نیست. مقاومت کارکنان در برابر تغییر، نبود مهارتهای لازم در تیمها و عدم همراستایی واحدهای کسبوکار و فناوری اطلاعات میتواند مانع موفقیت پروژه شود.
موفقیت پروژههای هوش مصنوعی نیازمند همراهی مدیران، آموزش کارکنان و ایجاد فرهنگ تصمیمگیری مبتنی بر داده در سازمان است.
۶. نبود معماری فنی و نقشه راه روشن
شروع پروژه بدون طراحی معماری فنی مناسب و نقشه راه مشخص، باعث میشود راهکار توسعهیافته بهسختی مقیاسپذیر یا قابل یکپارچهسازی با سیستمهای موجود باشد. در بسیاری از موارد، پروژههایی که بدون معماری درست آغاز میشوند، در مرحله استقرار عملیاتی با چالشهای جدی مواجه خواهند شد.
تعریف معماری، انتخاب زیرساخت مناسب و طراحی مسیر توسعه تدریجی، از الزامات پروژههای موفق هوش مصنوعی است.
جمعبندی
ورود به حوزه هوش مصنوعی برای سازمانها فرصتی ارزشمند برای افزایش بهرهوری، بهبود تصمیمگیری و ایجاد مزیت رقابتی است. با این حال، موفقیت در این مسیر نیازمند پرهیز از اشتباهات رایج در مراحل ابتدایی پروژه است. تعریف دقیق مسئله، توجه به کیفیت دادهها، مدیریت انتظارات، انتخاب دامنه مناسب، توجه به ابعاد سازمانی و طراحی معماری فنی، از جمله عوامل کلیدی در افزایش احتمال موفقیت پروژههای هوش مصنوعی محسوب میشوند. سازمانهایی که با رویکردی واقعبینانه و برنامهریزیشده وارد این حوزه میشوند، شانس بیشتری برای بهرهبرداری مؤثر از ظرفیتهای هوش مصنوعی خواهند داشت.