چرایی هشدار مهندسان در مورد هوش مصنوعی

با افزایش بی‌سابقه پذیرش هوش مصنوعی در صنایع مختلف، چرایی هشدار مهندسان در مورد هوش مصنوعی به یک موضوع مهم تبدیل شده است. در حالی که رهبران شرکت‌ها مشتاقانه به دنبال ادغام این تکنولوژی در هر لایه از نرم‌افزارهای خود هستند، مهندسان در خط مقدم، از چالش‌های سیستم‌های قدیمی و مسدودکننده‌های داده هشدار می‌دهند. این موضوع نه تنها یک نگرانی زودگذر است، بلکه می‌تواند موانع جدی بر سر راه تحول دیجیتال ایجاد کند.

پذیرش هوش مصنوعی در صنایع مختلف در حال افزایش است و رهبران سازمان‌ها به سرعت به دنبال ادغام این تکنولوژی در تمامی لایه‌های نرم‌افزاری خود هستند. با این حال، در میان این شور و اشتیاق، مهندسان در خط مقدم در مورد موانع سیستم‌های قدیمی و مشکلات داده بار دیگر هشدار می‌دهند. برای بسیاری از تیم‌های مهندسی داده، واقعیت روزمره آنها این نیست که مدل‌های نسل جدید هوش مصنوعی بسازند، بلکه تلاش می‌کنند آنها را در سیستم‌های قدیمی و سخت متناسب کنند و این موضوع به هیچ عنوان تنها یک ناراحتی موقتی نیست.

طبق گزارش Know Me or Lose Me از AND Digital، 56 درصد از رهبران کسب و کار قصد دارند در هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کنند، با این حال، 77 درصد از مهندسان ارشد گزارش می‌دهند که ادغام ابزارهای هوش مصنوعی به برنامه‌های موجود، یک نقطه درد بزرگ است. این موضوع نشان‌دهنده مشکلات عمیق ساختاری در تکنولوژی سازمانی است، از سیستم‌های قدیمی و هرج و مرج داده‌ها تا شکاف‌های فزاینده‌ی مهارت.

با وجود فشارهای مدرن، سیستم‌های قدیمی به شدت در فرآیندهای حیاتی مانند مدیریت زنجیره تأمین یا مدیریت سوابق مشتریان نقش دارند. اما این سیستم‌ها مدت‌ها قبل از طراحی ابزارهای هوش مصنوعی امروزی ایجاد شده‌اند و برای تعامل با آنها طراحی نشده‌اند. این سیستم‌های قدیمی معمولاً در معماری‌های منسوخ شده و داده‌های جداسازی‌شده عمل می‌کنند که نه تنها پیاده‌سازی هوش مصنوعی را گران‌قیمت می‌کند، بلکه آن را آسیب‌پذیر نیز می‌سازد و وابستگی به این سیستم‌ها را به یک خطر استراتژیک تبدیل می‌کند.

علاوه بر این، زیرساخت فناوری اطلاعات فرسوده نه تنها مانع از تسریع در تحولات دیجیتال می‌شود، بلکه به‌طور فعال استراتژی‌های گسترده‌تر هوش مصنوعی را نیز متوقف می‌کند. در بازاری که مزیت‌های نخستین می‌تواند حیاتی باشد، عقب‌ماندگی در آمادگی برای هوش مصنوعی می‌تواند موجب از دست دادن کامل مزیت رقابتی شود.

بازار جهانی توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی به سرعت در حال توسعه است و ارزش آن به 5.2 میلیارد دلار رسیده و پیش‌بینی می‌شود که به طور قابل توجهی رشد کند. این موضوع به فضایی تبدیل شده است که شرکت‌های نوپا و ارائه‌دهندگان کلود اصلی در آن بازی می‌کنند و همه وعده می‌دهند تا پیاده‌سازی هوش مصنوعی را ساده‌تر کنند. اما در حالی که پلتفرم‌هایی که ادغام هوش مصنوعی را کاهش می‌دهند به شدت مورد تقاضا هستند، این ابزارها معجزه‌گر نیستند.

از آنجایی که برای موفقیت در هوش مصنوعی نیاز به هزینه‌کرد صحیح و زیرساخت‌های مناسب است، بسیاری از شرکت‌ها معضل بینش‌های رهبران کسب و کار و آنچه برای پیاده‌سازی آن لازم است را نمی‌بینند. در حالی که از دیدگاه رهبران، هوش مصنوعی یک فرصت برای تحول و تصمیم‌گیری هوشمند به نظر می‌رسد، برای مهندسان، اولویت‌ها به واقعیت، اخلاقیات و زیرساخت‌ها مربوط می‌شود. بسیار پیش می‌آید که فشار برای راه‌اندازی سریع به همراه سرمایه‌گذاری معادل در مهارت‌ها یا حمایت نباشد.

به دلیل اینکه داده‌ها یکی از کلیدی‌ترین و ضعیف‌ترین حلقه‌ها در استراتژی‌های هوش مصنوعی اکثر سازمان‌ها هستند، درک چگونگی جریان داده‌ها و اینکه چه کسی بر آنها کنترل دارد، از اهمیت بالایی برخوردار است. داده‌های نامنظم و قدیمی نه تنها دردسرساز هستند، بلکه تهدیدی مستقیم برای اعتماد در مدل‌ها و یکپارچگی سیستم‌ها به شمار می‌روند. هوش مصنوعی که بر روی داده‌های ضعیف آموزش یا پیاده‌سازی می‌شود، نه تنها عملکردی مطلوب ندارد بلکه می‌تواند به اشتباه بر اساس داده‌های نادرست پیش‌بینی کند.

در نهایت، موفقیت به دلیل ابزارها به تنهایی نمی‌آید. بلکه از آن کسانی ناشی می‌شود که وقت می‌گذرانند تا به‌طور دقیق و هوشمندانه بسازند.

نتیجه‌گیری

چرایی هشدار مهندسان در مورد هوش مصنوعی بیانگر چالش‌های عمده‌ای است که سازمان‌ها باید آنها را حل کنند تا از مزایای واقعی هوش مصنوعی بهره‌مند شوند. برای موفقیت در این زمینه، سرمایه‌گذاری در آموزش، زیرساخت مناسب و داده‌های باکیفیت ضروری است.