به عنوان یک فرد که تمام زندگی بزرگسالی خود را در مطالعه علم مواد گذرانده است، این زمان بسیار هیجان‌انگیز است. هوش مصنوعی، با توانایی تولید فرضیات پیشینه ما در زمینه طراحی مواد جدید و بهره‌گیری از الگوریتم‌هایی که قبلاً به شرکت‌ها و محققان در پیش‌بینی عملکرد مواد و بهبود آنها کمک می‌کرده‌اند، تغییرات مهمی به وجود آورده است. این تغییرات شامل بهبود مواد موجود و حتی ایجاد طرح‌های بالقوه برای مواد جدید با ویژگی‌های خاص می‌شوند.
روشن است که شرکت‌ها در این حوزه در حال رقابت برای اتخاذ و پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی هستند که به آنها مزیت رقابتی می‌بخشد. این کار بدون شک صحیح است، اما سازمان‌ها باید در نظر داشته باشند که چگونه باید اکوسیستم‌های خود را در زمینه هوش مصنوعی ایجاد و مدیریت کنند - از تبلیغات گرفته تا ایجاد محیط‌هایی که واقعاً ارزش افزوده ایجاد کنند.
شش نکته مهم وجود دارد.
منابع داده :
تصمیم‌گیری در مورد منابع داده برای آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی بسیار مهم است. منابع داده موجود در عمومیت به راحتی قابل دسترس هستند و به هزینه کم یا حتی رایگان قابل استفاده هستند. این منابع داده عمومیت دارند و معمولاً محدودیت‌های کمتری نسبت به منابع داده داخلی شرکت‌ها دارند. به همین دلیل، اغلب به عنوان یک نقطه شروع عالی برای آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند. با این حال، باید به این نکته توجه داشت که رقبا نیز به این منابع داده دسترسی دارند و ممکن است ارزش آن را محدود کنند.
علاوه بر این، اگر منابع داده به درستی تنظیم نشوند، ممکن است خطر ناهماهنگی و خطا وجود داشته باشد و ممکن است ویژگی‌های لازم برای برنامه‌های کاربردی خاص را نداشته باشند.
به عنوان مقابله با این مسائل، تولید منابع داده اختصاصی می‌تواند مفید باشد، اگرچه ممکن است هزینه بالایی داشته باشد و حجم محدودی داشته باشد، اما معمولاً برای حل مشکلات خاص سازمان مناسب‌تر هستند.
مالکیت فکری :
مالکیت فکری یک حوزه مهم و در حال تکامل است. وقتی یک شرکت با استفاده از ترکیبی از هوش مصنوعی و داده‌های عمومی، محصول جدیدی را ایجاد می‌کند، تعیین مالکیت این اختراع ممکن است پیچیده باشد. در بسیاری از موارد، وقتی برنامه‌های هوش مصنوعی از ایده‌های موجود و ثبت اختراع برای ایجاد یک طراحی جدید استفاده می‌کنند، این موضوع آشکار نمی‌شود، زیرا این ابزارها معمولاً فاقد شفافیت هستند. برای درک این موضوع، ممکن است نیاز به همکاری نزدیک با بخش‌های حقوقی داشته باشید. همچنین، این حوزه از قانون همچنان در حال تغییر و تطور است، بنابراین رهبران فناوری و کسب و کار باید به طور مداوم این تغییرات را دنبال کرده و با آنها آشنا باشند.
زیرساخت (GPU):
مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی به طور قوی به توان محاسباتی افزایش می‌یابند که توسط واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) فراهم می‌شود. اما با افزایش تقاضا برای سیستم‌های هوش مصنوعی، مشاهده کرده‌ایم که منابع پردازنده‌های گرافیکی به اندازه کافی موجود نیستند. حتی بزرگترین بازیگران هوش مصنوعی به شدت به یکدیگر رقابت می‌کنند تا به این منابع ضروری دست یابند. حتی زمانی که سازمان‌ها توانایی تهیه فناوری مورد نیاز را داشته باشند، زیرساخت‌های جدید ممکن است برای مدیریت و نگهداری اضافی مشکلاتی ایجاد کنند. بنابراین، رهبران کسب و کار و فناوری اطلاعات باید با دقت در نظر داشته باشند که آیا خرید و نگهداری زیرساخت‌های خود در بلندمدت منطقی‌تر است یا همکاری با ارائه‌دهندگان ابر عمومی یا فروشندگان زیرساخت‌های هوش مصنوعی.
استعداد :
در حال حاضر، یافتن متخصصان با تجربه در حوزه هوش مصنوعی بسیار دشوار است. تقاضا بسیار بالا بوده و از آنجا که این رشته نسبتاً جوان است، تعداد متخصصان آموزش دیده در این حوزه محدود است. این مسئله با چالش مواجه شدن در جستجوی افرادی که نه تنها در زمینه هوش مصنوعی ماهر هستند، بلکه تجربه در علم مواد نیز دارند، ترکیب می‌شود و شما در جستجوی متخصصان در یک استخر استعداد کم عمق ماهیگیری خواهید کرد.
سازمان‌ها ممکن است به جای جستجوی تخصص خارجی، به آموزش کارکنان فعلی خود فکر کنند. به‌ویژه مهندسینی که دانش حوزه‌ای را دارند که در پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی برای پاسخ به سؤالات مهم در این زمینه ضروری است.
مدل کسب و کار :
مدل کسب و کار ما هنوز نمی‌دانیم که در پنج یا 10 سال آینده چگونه خواهد بود. اما با توجه به پیشرفت‌هایی که در 12 تا 18 ماه گذشته دیده‌ایم، می‌توانیم به اطمینان حاکم شویم که برنامه‌های فردا نسبت به امروز به شدت پیشرفت کرده‌اند. این ممکن است به این معنی باشد که نوآوری اصولاً تبدیل به یک کالای جدید خواهد شد. این واقعاً چیزی شگفت‌آور است و اگر صادق باشیم، شنیدن این موضوع احتمالاً برای مردم ترسناک است. اما به همین دلیل است که برای رهبران کسب‌وکار بسیار مهم است که شرکت‌های خود را در جلوی خط فناوری نگه دارند و به اندازه کافی جسارت داشته باشند که مدل‌های کسب‌وکار خود را به جای اینکه توسط استارت‌آپ‌ها تهدید شوند، به‌روز کنند.
ملموس بودن :
مهم است که کسب‌وکارها در مقابل برنامه‌های هوش مصنوعی که کاملاً تأیید نشده‌اند، مراقبت نمایند. باید واضح بگویم که هوش مصنوعی مولد یک مد نیست و تبلیغات بی‌دلیل نیست. اما باید توجه داشت که شروع‌ها و بن‌بست‌های نادرستی وجود خواهد داشت و برخی از برنامه‌های به ظاهر امیدوارکننده قطعاً ناکام خواهند ماند و به فناوری‌های شکست‌خورده منتهی خواهند شد.
سازمان‌ها با مراقبت و توجه به اصول، می‌توانند از اینکه یک پروژه ناموفق در حوزه هوش مصنوعی به فاجعه تبدیل نشود، اطمینان حاصل کنند. در عوض، آماده خود را به منظور بهره‌برداری از مزایایی که برای افرادی که با اطمینان در جهت پیشرفت در زمینه هوش مصنوعی حرکت می‌کنند، آماده کنند.