هوش مصنوعی در کسب‌وکار: چگونه هوش مصنوعی هر صنعتی را متحول می‌کند

مقدمه: یک انقلاب فناوری بی‌سابقه

هوش مصنوعی از یک فناوری تخصصی به نیرویی تحول‌آفرین در سراسر دنیای کسب‌وکار تبدیل شده است. مدیرعامل گوگل، ساندار پیچای، اخیراً اظهار داشت که ظهور هوش مصنوعی «بسیار بزرگ‌تر از گذار به موبایل یا وب خواهد بود» و آن را عمیق‌ترین تغییر فناوری در طول عمر ما نامید blog.google. سازمان‌ها در هر اندازه‌ای به شدت در هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند تا برتری پیدا کنند. یک نظرسنجی جهانی مک‌کینزی نشان داد که ۷۸٪ شرکت‌ها اکنون حداقل در یک بخش کسب‌وکار از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند – که این رقم نسبت به سال قبل که فقط ۵۵٪ بود، افزایش یافته است mckinsey.com. تقریباً ۸۳٪ شرکت‌ها می‌گویند هوش مصنوعی اولویت راهبردی اصلی است و بیش از نیمی از آن‌ها برنامه دارند هزینه‌های هوش مصنوعی را در سال‌های آینده افزایش دهند explodingtopics.com mckinsey.com. تحلیل‌گران ارزش بازار جهانی هوش مصنوعی را حدود ۳۹۰ میلیارد دلار در حال حاضر برآورد می‌کنند و پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۰ به ۱.۸ تریلیون دلار برسد، زیرا پذیرش آن شتاب می‌گیرد explodingtopics.com explodingtopics.com.

این موج هوش مصنوعی همه جنبه‌های کسب‌وکار را تحت تأثیر قرار داده است: از خودکارسازی وظایف روتین گرفته تا چت‌بات‌های هوشمند خدمات مشتری، کمپین‌های بازاریابی هدفمند، تحلیل‌های مالی، بهینه‌سازی عملیات و زنجیره تأمین، ابزارهای جذب نیروی انسانی و حتی توسعه محصولات جدید. توسعه نرم‌افزار، بازاریابی و خدمات مشتری از جمله حوزه‌هایی هستند که بالاترین نرخ پذیرش هوش مصنوعی را دارند nu.edu. با این حال، با وجود این همه هیاهو، بیشتر شرکت‌ها هنوز در ابتدای مسیر هوش مصنوعی هستند – تقریباً همه شرکت‌ها در حال سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی هستند، اما تنها ۱٪ احساس می‌کنند به «بلوغ واقعی هوش مصنوعی» رسیده‌اند و آن را به طور کامل یکپارچه کرده و تأثیر قابل توجهی بر سودآوری داشته‌اند mckinsey.com mckinsey.com. به طور خلاصه، ما در میانه یک انقلاب هوش مصنوعی در کسب‌وکار هستیم، اما بخش زیادی از پتانسیل آن تازه در حال آشکار شدن است.

در این گزارش، ما به طور عمیق بررسی خواهیم کرد که چگونه هوش مصنوعی در بخش‌های اصلی کسب‌وکار به کار گرفته می‌شود. موارد استفاده در اتوماسیون و عملیات، خدمات مشتری، بازاریابی و فروش، امور مالی، زنجیره تأمین، منابع انسانی و توسعه محصول را بررسی خواهیم کرد و نمونه‌های واقعی از استارتاپ‌های کوچک تا شرکت‌های جهانی را برجسته می‌کنیم. در این مسیر، ابزارها و فروشندگان برتر هوش مصنوعی را مقایسه خواهیم کرد – از غول‌های فناوری مانند OpenAI، گوگل و مایکروسافت تا شرکت‌های نرم‌افزاری تجاری مانند Salesforce و HubSpot – تا ببینیم چگونه با یکدیگر رقابت می‌کنند. همچنین روندهای بازار، نوآوری‌های اخیر و چالش‌های نوظهور، از جمله تحولات مقرراتی و ریسک‌ها در زمینه اخلاق، مشاغل و امنیت را تحلیل خواهیم کرد. در نهایت، آخرین اخبار (در ۳ تا ۶ ماه گذشته) را از رونمایی محصولات مهم و همکاری‌ها تا قوانین جدید و نگرانی‌های عمومی درباره هوش مصنوعی خلاصه می‌کنیم. در پایان، شما درک جامعی از نحوه دگرگونی کسب‌وکار توسط هوش مصنوعی در امروز و آنچه در آینده پیش روست خواهید داشت.

پذیرش هوش مصنوعی و روندهای بازار در سال ۲۰۲۵

هوش مصنوعی به سرعت از یک ایده آینده‌نگر به اولویتی امروزی برای کسب‌وکارها تبدیل شده است. نظرسنجی‌ها نشان می‌دهد که بیش از یک‌سوم شرکت‌های جهان (۳۵٪) هم‌اکنون از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند و ۷۷٪ یا در حال استفاده یا در حال بررسی راهکارهای هوش مصنوعی هستند nu.edu. در بسیاری از سازمان‌ها، پذیرش هوش مصنوعی از آزمایش‌های پراکنده به چندین بخش گسترش یافته است – برای اولین بار، اکثریت شرکت‌های استفاده‌کننده از هوش مصنوعی گزارش داده‌اند که آن را در بیش از یک بخش کسب‌وکار به کار گرفته‌اند mckinsey.com. کاربردهای رایج در حال افزایش است: یک تحلیل اخیر نشان داد که مهم‌ترین موارد استفاده از هوش مصنوعی در کسب‌وکار شامل خدمات مشتری (۵۶٪ شرکت‌ها)، شناسایی تقلب و امنیت سایبری (۵۱٪)، دستیارهای دیجیتال (۴۷٪)، مدیریت ارتباط با مشتری (۴۶٪) و مدیریت موجودی (۴۰٪) است nu.edu.

نکته مهم این است که در سال گذشته، هوش مصنوعی مولد به لطف ابزارهایی مانند ChatGPT شرکت OpenAI وارد جریان اصلی شد. پذیرش هوش مصنوعی مولد فوق‌العاده سریع بوده است – تا اواسط سال 2025، 71٪ از شرکت‌ها گزارش داده‌اند که به طور منظم از هوش مصنوعی مولد استفاده می‌کنند (که نسبت به شش ماه قبل 65٪ بوده) برای کارهایی مانند تولید محتوا، متن‌های بازاریابی، کمک به کدنویسی و تولید تصویر mckinsey.com. مدیران اجرایی نیز به طور شخصی این ابزارها را پذیرفته‌اند: بیش از نیمی از رهبران سطح C اکنون از genAI در کار خود استفاده می‌کنند mckinsey.com. این هیجان ناشی از موفقیت‌های اولیه ملموس است: شرکت‌ها گزارش داده‌اند که هوش مصنوعی مولد به افزایش درآمد در واحدهای تجاری که در آن مستقر شده کمک کرده و سهم رو به رشدی (که اکنون در چندین بخش به اکثریت رسیده) شاهد کاهش هزینه‌های قابل توجهی از این ابزارها هستند mckinsey.com mckinsey.com.

سرمایه‌گذاری بازار در هوش مصنوعی به شدت افزایش یافته است تا پاسخگوی این تقاضا باشد. این صنعت با نرخ رشد مرکب سالانه تخمینی 35-40٪ در حال رشد است explodingtopics.com، و میلیاردها دلار به استارتاپ‌ها و زیرساخت‌های هوش مصنوعی سرازیر می‌شود. تا سال 2025، تا 97 میلیون نفر در بخش هوش مصنوعی در سراسر جهان مشغول به کار هستند explodingtopics.com، که نشان‌دهنده سرعت بالای توسعه قابلیت‌های هوش مصنوعی است. پژوهشگران مک‌کینزی ارزش فرصت بلندمدت هوش مصنوعی را 4.4 تریلیون دلار تأثیر اقتصادی سالانه از کاربردهای مختلف در صنایع مختلف برآورد می‌کنند mckinsey.com. شرکت‌ها به وضوح هوش مصنوعی را به عنوان یک مزیت رقابتی می‌بینند – 87٪ از سازمان‌ها معتقدند هوش مصنوعی به آن‌ها نسبت به رقبا برتری می‌دهد طبق نظرسنجی MIT-Boston Consulting explodingtopics.com.

با وجود این خوش‌بینی، فاصله قابل توجهی بین آرمان و اجرا وجود دارد. در حالی که ۹۲٪ از شرکت‌ها برنامه دارند سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی را افزایش دهند در سه سال آینده، تنها بخش کوچکی احساس می‌کنند که در عمل به پتانسیل کامل هوش مصنوعی دست یافته‌اند mckinsey.com. بزرگ‌ترین موانع اغلب سازمانی هستند. جالب است که یک مطالعه نشان داد کارمندان بیش از آنچه رهبرانشان تصور می‌کنند برای هوش مصنوعی آماده‌اند – کارکنان در حال حاضر در حال آزمایش با هوش مصنوعی هستند و حتی بیش از حد تخمین می‌زنند که چه مقدار از کارشان می‌تواند توسط آن انجام شود، اما بسیاری از مدیران اجرایی در توانمندسازی پذیرش گسترده هوش مصنوعی کند عمل کرده‌اند mckinsey.com mckinsey.com. در موارد دیگر، کمبود نیروی ماهر، بازگشت سرمایه نامشخص یا نگرانی درباره ریسک‌ها (دقت، سوگیری و غیره) باعث کند شدن مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی در سازمان‌ها شده است. در بخش‌های بعدی، بررسی می‌کنیم که چگونه هوش مصنوعی به صورت کارکردی به کار گرفته می‌شود – و چگونه کسب‌وکارها بر موانع غلبه می‌کنند تا آن را به طور مؤثر پیاده‌سازی کنند.

اتوماسیون و عملیات: ابراتوماسیون با عامل‌های هوش مصنوعی

یکی از فوری‌ترین تأثیرات هوش مصنوعی در اتوماسیون وظایف و فرایندهای روتین است که آنچه تحلیل‌گران «ابراتوماسیون» می‌نامند را تقویت می‌کند. با ترکیب هوش مصنوعی با اتوماسیون فرایند رباتیک (RPA) و تحلیل داده، شرکت‌ها می‌توانند نه تنها وظایف ساده و تکراری بلکه کل جریان‌های کاری را خودکار کنند. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند اسناد را تحلیل کند، ورود داده را انجام دهد، تأییدیه‌ها را هدایت کند و تصمیمات پایه را بگیرد – کارهایی که قبلاً در هر مرحله به دخالت انسانی نیاز داشت. کسب‌وکارها از این فرصت برای افزایش بهره‌وری استفاده می‌کنند. اتوماسیون فرایند مبتنی بر هوش مصنوعی انتظار می‌رود بهره‌وری کارکنان را تا ۴۰٪ افزایش دهد nu.edu، و اکثریت صاحبان کسب‌وکار می‌گویند هوش مصنوعی خروجی تیم آن‌ها را افزایش خواهد داد nu.edu.

ارائه‌دهندگان فناوری متوجه تمایل به اتوماسیون عمیق‌تر شده‌اند. در ژوئیه ۲۰۲۵، AWS آمازون قابلیت‌های جدید «هوش مصنوعی عاملی» را معرفی کرد که برای خودکارسازی فرایندهای پیچیده چندمرحله‌ای کسب‌وکار با حداقل دخالت انسانی طراحی شده‌اند crescendo.ai. این عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند در سراسر برنامه‌ها فعالیت کنند، به شرایط متغیر پاسخ دهند و تصمیم‌گیری کنند تا جریان کار ادامه یابد. مایکروسافت نیز به طور مشابه از طریق دستیارهای «کوپایلوت» خود در ابزارهایی مانند Power Automate و Power Platform به سمت اتوماسیون حرکت کرده است و حتی به افراد غیر برنامه‌نویس امکان می‌دهد جریان‌های کاری مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد کنند. همان‌طور که مدیرعامل OpenAI، سم آلتمن، بیان می‌کند، چشم‌انداز این است که در سال ۲۰۲۵ شاهد ادغام «عامل‌های» هوش مصنوعی در نیروی کار باشیم که به طور اساسی خروجی شرکت‌ها را تغییر می‌دهند inc.com. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی فقط به طور منفعل داده‌ها را پردازش نخواهد کرد – بلکه به طور فعال کارها را از دوش کارکنان برمی‌دارد.

نمونه‌های واقعی فراوان‌اند. تولیدکنندگان و فعالان زنجیره تأمین از هوش مصنوعی برای نگهداری پیش‌بینانه تجهیزات (کاهش زمان خرابی)، بهینه‌سازی برنامه‌های تولید و مدیریت کنترل کیفیت از طریق بینایی کامپیوتری استفاده می‌کنند. بسیاری از شرکت‌ها ربات‌های گفت‌وگوی مبتنی بر هوش مصنوعی را به صورت داخلی برای رسیدگی به درخواست‌های پشتیبانی IT یا پرسش‌های منابع انسانی به کار گرفته‌اند و نیروی انسانی را آزاد کرده‌اند. حتی کسب‌وکارهای نسبتاً کوچک نیز می‌توانند از اتوماسیون هوش مصنوعی آماده بهره ببرند: برای مثال، یک شرکت محلی تجارت الکترونیک ممکن است از یک سرویس هوش مصنوعی برای شناسایی و بازپرداخت خودکار سفارش‌هایی با احتمال خطای آدرس یا تقلب استفاده کند، به جای بررسی دستی.

یک نمونه قابل توجه، یاهو ژاپن است که اخیراً استفاده از هوش مصنوعی را در سراسر شرکت اجباری کرده است. در ژوئیه ۲۰۲۵ این شرکت اعلام کرد که همه کارکنان باید روزانه از ابزارهای هوش مصنوعی مولد استفاده کنند و هدف آن دو برابر کردن بهره‌وری تا سال ۲۰۳۰ است – یکی از تهاجمی‌ترین استراتژی‌های پذیرش هوش مصنوعی در شرکت‌ها تا به امروز crescendo.ai. این سیاست «هوش مصنوعی در همه جا» شامل آموزش اجباری و ردیابی میزان استفاده از هوش مصنوعی است. این نشان می‌دهد که برخی سازمان‌ها هوش مصنوعی را نه یک گزینه، بلکه برای رقابت‌پذیری ضروری می‌دانند.

حاصل کلام: هوش مصنوعی به طور فزاینده موتور محرک عملیات کسب‌وکار است. با خودکارسازی کارهای تکراری، هوش مصنوعی به کارکنان انسانی اجازه می‌دهد بر وظایف خلاقانه و استراتژیک با ارزش بالاتر تمرکز کنند. این گذار بدون چالش نیست (نظارت مؤثر و قوانین شفاف برای جلوگیری از خطا هنگام واگذاری امور به هوش مصنوعی لازم است)، اما اگر به درستی انجام شود می‌تواند بهره‌وری را به طور قابل توجهی افزایش دهد. یک تحلیل اخیر نشان داد که پیش‌بینی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در عملیات می‌تواند درآمد را ۳ تا ۴ درصد افزایش دهد از طریق کاهش زمان تحویل و کمبود موجودی gooddata.com. ده‌ها بهبود تدریجی – از پردازش سریع‌تر فاکتورها تا مدیریت هوشمندانه‌تر موجودی – در مجموع باعث ایجاد شکاف عملکردی عمده بین عملیات مجهز به هوش مصنوعی و فرایندهای دستی قدیمی می‌شود. شرکت‌هایی که در اتوماسیون کوتاهی کنند، در خطر عقب ماندن هستند.

خدمات و پشتیبانی مشتری: هوش مصنوعی در خط مقدم تجربه مشتری

اگر اخیراً با یک پشتیبان آنلاین گفتگو کرده‌اید، احتمال زیادی وجود دارد که در واقع با هوش مصنوعی صحبت کرده باشید. خدمات مشتری به یکی از گسترده‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در کسب‌وکار تبدیل شده است، به طوری که ۵۶٪ از شرکت‌ها از هوش مصنوعی برای بهبود تعاملات خدماتی استفاده می‌کنند nu.edu. دلایل آن واضح است: چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی هوش مصنوعی می‌توانند به صورت ۲۴ ساعته و در چندین زبان به سؤالات روتین پاسخ دهند، بدون خستگی – که به طور چشمگیری زمان انتظار و هزینه‌های پشتیبانی را کاهش می‌دهد. آن‌ها می‌توانند فوراً اطلاعات پایگاه دانش را بازیابی کنند، به مشتریان در رفع مشکلات ساده کمک کنند یا پیگیری سفارش‌ها و رزروها را انجام دهند.در سال گذشته، هوش مصنوعی مولد باعث پیشرفت چشمگیر ربات‌های خدمات مشتری شده و آن‌ها را بسیار روان‌تر و مفیدتر کرده است. ابزارهایی مانند ChatGPT و Bard گوگل می‌توانند به عنوان دستیاران رو‌به‌مشتری تنظیم شوند که زبان طبیعی را درک می‌کنند و پاسخ‌هایی شبیه انسان ارائه می‌دهند. شرکت‌ها گزارش داده‌اند که بهره‌وری آن‌ها به طور قابل توجهی افزایش یافته است. برای مثال، مرکز تماس بانک‌ها شروع به استفاده از هوش مصنوعی برای رونویسی و خلاصه‌سازی خودکار تماس‌های مشتریان و پیشنهاد اقدامات بعدی به اپراتورها در زمان واقعی کرده‌اند که زمان رسیدگی را کاهش می‌دهد. سایت‌های تجارت الکترونیک نیز چت‌بات‌های هوش مصنوعی را در وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌های پیام‌رسان خود به کار می‌گیرند تا به سؤالات متداول پاسخ دهند، محصولات را پیشنهاد کنند و حتی فروش مکمل انجام دهند – که هم فروش را افزایش می‌دهد و هم نمایندگان انسانی را برای رسیدگی به موارد پیچیده آزاد می‌کند.نظرسنجی‌ها این روند را تأیید می‌کنند: یک گزارش از فوربس نشان داد که خدمات مشتری، کاربرد شماره یک هوش مصنوعی در کسب‌وکار امروزی است nu.edu. و این فقط مختص شرکت‌های بزرگ نیست؛ حتی کسب‌وکارهای کوچک هم می‌توانند سرویس‌های چت هوش مصنوعی یا ربات‌های صوتی مقرون‌به‌صرفه را به کار بگیرند. مثلاً یک رستوران محلی ممکن است از یک سرویس پاسخگویی مبتنی بر هوش مصنوعی برای دریافت سفارش‌های تلفنی و پاسخ به سؤالات رایج (ساعات کاری، آیتم‌های منو) استفاده کند تا مطمئن شود حتی در ساعات شلوغ هیچ تماسی بی‌پاسخ نمی‌ماند.شواهدی وجود دارد که خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی، در صورت اجرای صحیح، رضایت مشتری را افزایش می‌دهد. هوش مصنوعی می‌تواند پاسخ‌های فوری و دقت یکنواختی در مسائل شناخته‌شده ارائه دهد. طبق یک مطالعه، ۷۲٪ از مشتریان بانکداری خرده‌فروشی گفته‌اند که دستیاران مبتنی بر هوش مصنوعی را به چت‌بات‌های معمولی ترجیح می‌دهند – در واقع، مشتریان تفاوت هوشمندی را متوجه می‌شوند و دستیاران هوش مصنوعی را مفیدتر می‌یابند payset.io. با این حال، مشتریان نیز محدودیت‌هایی دارند؛ مسائل پیچیده یا حساس همچنان نیازمند دخالت انسانی است و ربات‌های ضعیف می‌توانند باعث نارضایتی کاربران شوند.بسیاری از شرکت‌ها مدل ترکیبی هوش مصنوعی + انسان را در پشتیبانی به کار می‌گیرند. هوش مصنوعی به سؤالات سطح یک پاسخ می‌دهد یا به اپراتورهای انسانی پیشنهاداتی ارائه می‌کند، اما زمانی که از عهده خارج است، به‌راحتی کار را به یک انسان واگذار می‌کند. بانک لویدز در بریتانیا اخیراً یک دستیار هوش مصنوعی مولد به نام «آتنا» راه‌اندازی کرده تا هم در خدمات مشتری و هم عملیات داخلی پشتیبانی کند. آتنا سؤالات روتین مشتریان را خودکار می‌کند، به خلاصه‌سازی اسناد مالی کمک می‌کند و بینش‌های مربوط به انطباق را ارائه می‌دهد – که خدمات را با دقت و صرفه‌جویی هزینه بیشتر سرعت می‌بخشد crescendo.ai. این بخشی از فهرست رو به رشد بانک‌هایی است که هوش مصنوعی را برای بهبود پاسخگویی در جریان کار روزانه خود به کار می‌گیرند.

با نگاه به آینده، انتظار داشته باشید که خدمات مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی حتی پیشرفته‌تر شود. سیستم‌های صوتی هوش مصنوعی در پشتیبانی تلفنی به کار گرفته می‌شوند تا نه تنها کلمات بلکه احساسات و نیت مشتری را تشخیص دهند و تماس‌ها را مؤثرتر هدایت کنند. هوش مصنوعی می‌تواند هزاران تعامل پشتیبانی گذشته را تحلیل کند تا پیش‌بینی کند کدام راه‌حل‌ها بهترین نتیجه را دارند و به صورت لحظه‌ای به نمایندگان راهنمایی دهد. تا سال ۲۰۳۰، برخی کارشناسان پیش‌بینی می‌کنند که هوش مصنوعی کاملاً خودکار می‌تواند اکثریت قریب به اتفاق تماس‌های ابتدایی مشتریان را از ابتدا تا انتها مدیریت کند، از پردازش مرجوعی‌ها تا زمان‌بندی قرار ملاقات‌ها. کسب‌وکارها باید بین کارایی و همدلی – عنصر انسانی – تعادل برقرار کنند، اما تردیدی نیست که هوش مصنوعی در خط مقدم تجربه مشتری خواهد بود. اگر به درستی انجام شود، خدماتی سریع‌تر و شخصی‌سازی‌شده در مقیاس وسیع را نوید می‌دهد.

بازاریابی و فروش: شخصی‌سازی در مقیاس با هوش مصنوعی مولد

بازاریابی در حال تجربه یک تحول مبتنی بر هوش مصنوعی است، شاید آشکارتر از هر بخش تجاری دیگر. از تبلیغات تا ارتباطات فروش، شرکت‌ها از هوش مصنوعی برای شخصی‌سازی فوق‌العاده کمپین‌ها، تولید محتوا، امتیازدهی به سرنخ‌ها و تحلیل داده‌های مشتری به شیوه‌هایی استفاده می‌کنند که قبلاً ممکن نبود. در واقع، بازاریابی و فروش جزو برترین حوزه‌هایی هستند که شاهد پذیرش هوش مصنوعی هستند، و اغلب در کنار فناوری اطلاعات به عنوان حوزه‌های پیشرو در استفاده از هوش مصنوعی ذکر می‌شوند mckinsey.com.

یکی از چشمگیرترین پیشرفت‌ها هوش مصنوعی مولد برای تولید محتوا بوده است. بازاریابان اکنون می‌توانند از ابزارهای کپی‌رایتینگ هوش مصنوعی (که اغلب توسط مدل‌هایی مانند GPT-4 پشتیبانی می‌شوند) برای تهیه فوری متن تبلیغاتی، پست‌های شبکه‌های اجتماعی، توضیحات محصول و حتی فیلمنامه‌های ویدئویی استفاده کنند. نیاز به ۵۰ نسخه مختلف از عنوان ایمیل برای تست نرخ کلیک دارید؟ یک هوش مصنوعی می‌تواند آن‌ها را در چند ثانیه تولید کند. صد پست شبکه اجتماعی برای مناطق مختلف می‌خواهید؟ هوش مصنوعی می‌تواند ترجمه و تنظیم لحن را به صورت آنی انجام دهد. این خودکارسازی محتوا مقدار زیادی زمان صرفه‌جویی می‌کند و امکان تست و تکرار بسیار بیشتری را فراهم می‌آورد. نتفلیکس به طور معروف سالانه حدود ۱ میلیارد دلار از توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده مبتنی بر هوش مصنوعی خود به دست می‌آورد explodingtopics.com، که گواهی بر بازگشت سرمایه ارائه محتوای مناسب به کاربر مناسب است.

هوش مصنوعی همچنین هدف‌گیری و بینش مشتری را تقویت می‌کند. مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند مشتریان را بر اساس رفتار و ترجیحات به میکرو-گروه‌هایی تقسیم کنند و بازاریابی واقعاً شخصی‌سازی‌شده را ممکن سازند. هوش مصنوعی می‌تواند تصمیم بگیرد که کدام محصول را در یک اپلیکیشن به شما نشان دهد یا کدام کد تخفیف بیشترین احتمال تبدیل یک خریدار مردد را دارد، آن هم با تحلیل میلیون‌ها داده در لحظه. تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده به تیم‌های فروش کمک می‌کند تا روی بهترین سرنخ‌ها تمرکز کنند: برای مثال، مدل‌های امتیازدهی سرنخ مبتنی بر هوش مصنوعی، مشتریان بالقوه را بر اساس احتمال نهایی شدن معامله رتبه‌بندی می‌کنند، با استفاده از الگوهایی که ممکن است برای انسان‌ها نامرئی باشد. جای تعجب نیست که ۸۷٪ کسب‌وکارها می‌گویند هوش مصنوعی به آن‌ها مزیت رقابتی می‌دهد، و اغلب بازاریابی و شخصی‌سازی مشتری را به عنوان مزایای کلیدی ذکر می‌کنند explodingtopics.com.

شاید جسورانه‌ترین چشم‌انداز برای هوش مصنوعی در بازاریابی باز هم از سم آلتمنِ OpenAI باشد. در اوایل سال ۲۰۲۴، آلتمن پیش‌بینی کرد که هوش مصنوعی پیشرفته «۹۵٪ از کارهایی که بازاریابان امروز برای آن‌ها از آژانس‌ها، استراتژیست‌ها و متخصصان خلاق استفاده می‌کنند» را تقریباً به‌صورت آنی و با هزینه‌ای نزدیک به صفر انجام خواهد داد marketingaiinstitute.com. او سناریویی از آینده نزدیک را توصیف کرد که در آن هوش مصنوعی می‌تواند ایده‌های کمپین، متن، تصاویر، ویدئوها را تولید کند و حتی گروه‌های متمرکز شبیه‌سازی‌شده برای پیش‌آزمون خلاقیت اجرا کند، «همه رایگان، آنی و تقریباً بی‌نقص.» اگر این سطح از خودکارسازی محقق شود، صنعت بازاریابی را به‌طور اساسی دگرگون خواهد کرد (در حالی که احتمالاً میلیون‌ها شغل آژانسی و خلاق را نیز دگرگون می‌کند – درباره این موضوع در بخش ریسک‌ها بیشتر خواهیم گفت). اگرچه هنوز به ۹۵٪ نرسیده‌ایم، اما تاکنون شاهد بوده‌ایم که هوش مصنوعی بسیاری از وظایف بازاریابی را که قبلاً به تیم‌های انسانی نیاز داشت، بر عهده گرفته است.نمونه‌های دنیای واقعی این روند را نشان می‌دهند. کوکاکولا با همکاری با OpenAI برای استفاده از هوش مصنوعی مولد در خلاقیت تبلیغاتی خبرساز شد – حتی از مصرف‌کنندگان دعوت کرد تا با نمادهای برند، هنر هوش مصنوعی خود را برای یک کمپین تولید کنند. آمازون به طور گسترده از هوش مصنوعی برای پیشنهاد محصولات و بهینه‌سازی قیمت‌گذاری و رتبه‌بندی جستجو برای فروشندگان استفاده می‌کند. در فروش B2B، نمایندگان فروش به طور فزاینده‌ای به ابزارهای CRM مبتنی بر هوش مصنوعی متکی هستند که بر اساس مدل‌های پیش‌بینی‌کننده، بهترین اقدام بعدی (مثلاً زمان پیگیری با یک مشتری بالقوه و با چه پیامی) را پیشنهاد می‌دهند. هوش مصنوعی حتی می‌تواند ضبط تماس‌های فروش را برای آموزش نمایندگان تحلیل کند و نکاتی را که با معاملات موفق همبستگی دارند، برجسته کند.این هجوم هوش مصنوعی به بازاریابی باعث شده است که فروشندگان بزرگ فناوری بازاریابی آن را در پلتفرم‌های خود بگنجانند. به عنوان مثال، HubSpot و Salesforce، دو پلتفرم پیشرو مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)، اکنون به طور عمیق دستیار هوش مصنوعی را ادغام کرده‌اند (در ادامه بیشتر درباره مقایسه آن‌ها خواهیم گفت). نتیجه: حتی شرکت‌های کوچک‌تر نیز می‌توانند به طور پیش‌فرض به اتوماسیون بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی دسترسی داشته باشند. یک خرده‌فروش آنلاین کوچک که از HubSpot استفاده می‌کند، می‌تواند به دستیار محتوای هوش مصنوعی داخلی اجازه دهد پست‌های وبلاگ و ایمیل‌هایی متناسب با مخاطبانش تولید کند، از هوش مصنوعی برای امتیازدهی و هدایت خودکار سرنخ‌ها استفاده کند و یک چت‌بات هوش مصنوعی در وب‌سایت خود داشته باشد که با بازدیدکنندگان تعامل کند – همه این‌ها بدون نیاز به تیم داده‌کاوی. این دموکراتیزه شدن ابزارهای بازاریابی هوش مصنوعی به استارتاپ‌ها و کسب‌وکارهای کوچک و متوسط اجازه می‌دهد فراتر از وزن خود در جذب مشتری ظاهر شوند.در مجموع، هوش مصنوعی به سلاح مخفی بازاریابی و فروش تبدیل شده است – خلاقیت، شخصی‌سازی و بهره‌وری را افزایش می‌دهد. کمپین‌ها با تحلیل‌های هوش مصنوعی می‌توانند هدفمندتر و دقیق‌تر اندازه‌گیری شوند. چرخه‌های فروش با انجام کارهای تکراری مانند ورود داده و پیگیری توسط هوش مصنوعی سرعت می‌گیرند. دپارتمان‌های بازاریابی می‌توانند با منابع کمتر کارهای بیشتری انجام دهند، زیرا هوش مصنوعی به خلاقیت انسانی کمک می‌کند. همان‌طور که گروهی از تحلیل‌گران بیان کردند، «هوش مصنوعی اکنون استراتژیست، کپی‌رایتر، تحلیل‌گر و حتی خریدار رسانه» است – همه به طور همزمان. شرکت‌هایی که از این قابلیت‌ها بهره می‌برند، شاهد افزایش چشمگیر تعامل و تبدیل مشتری هستند، در حالی که آن‌هایی که به روش‌های سنتی پایبند مانده‌اند، در دنیایی که هر تبلیغ، ایمیل و پیشنهادی می‌تواند توسط الگوریتم‌های هوشمند به‌دقت تنظیم شود، در معرض عقب ماندن قرار دارند.

مالی و حسابداری: تحلیل و تصمیم‌گیری هوشمندتر

صنعت مالی از اولین پذیرندگان هوش مصنوعی بود و امروزه هوش مصنوعی به طور عمیقی در بسیاری از خدمات مالی و عملکردهای مالی شرکتی جای گرفته است. از تالارهای معاملات وال استریت تا بخش‌های حسابداری پشت‌صحنه، الگوریتم‌های هوش مصنوعی به شناسایی تقلب، ارزیابی ریسک، مدیریت پرتفوی و بهینه‌سازی عملیات مالی کمک می‌کنند.

بانک‌ها و مؤسسات مالی به طور خاص هوش مصنوعی را برای افزایش کارایی و خدمات‌دهی به مشتریان پذیرفته‌اند. تا اواخر سال ۲۰۲۴، حدود ۷۲٪ از رهبران مالی گزارش داده‌اند که بخش‌های آن‌ها به نوعی از فناوری هوش مصنوعی استفاده می‌کند در برخی زمینه‌ها payset.io. موارد استفاده در سراسر حوزه مالی گسترده است: شناسایی تقلب و امنیت سایبری (پایش تراکنش‌ها برای یافتن ناهنجاری) یکی از حوزه‌های اصلی است که ۶۴٪ از رهبران مالی به استفاده از هوش مصنوعی در آن اشاره کرده‌اند payset.io. مدیریت ریسک و تطبیق با مقررات نیز یکی دیگر از حوزه‌هاست – همچنین با ۶۴٪ استفاده – زیرا بانک‌ها از مدل‌های هوش مصنوعی برای پایش ریسک اعتباری، نوسانات بازار و اطمینان از رعایت مقررات با شناسایی فعالیت‌های مشکوک استفاده می‌کنند payset.io. در مدیریت سرمایه‌گذاری، بیش از نیمی از تیم‌های مالی (۵۷٪) از هوش مصنوعی برای اطلاع‌رسانی استراتژی‌های معاملاتی، بهینه‌سازی تخصیص دارایی یا حتی ارائه مشاوره خودکار به مشتریان استفاده می‌کنند payset.io. و حدود ۵۲٪ برای خودکارسازی فرآیندهای روتین مالی (حساب‌های پرداختنی، گزارش‌دهی، تطبیق حساب‌ها و غیره) از هوش مصنوعی بهره می‌برند که نشان‌دهنده روند گسترده‌تر اتوماسیون است.

یکی از تأثیرات مشهود هوش مصنوعی در امور مالی، رشد معاملات الگوریتمی و استراتژی‌های سرمایه‌گذاری کمی است. شرکت‌های معاملات با فرکانس بالا از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای انجام معاملات در کسری از ثانیه بر اساس الگوهای داده‌های بازار استفاده می‌کنند. صندوق‌های پوشش ریسک از یادگیری ماشین برای یافتن سیگنال‌های معاملاتی در داده‌های جایگزین (تصاویر ماهواره‌ای، احساسات شبکه‌های اجتماعی) بهره می‌برند. حتی مدیران دارایی محافظه‌کارتر نیز اکنون از هوش مصنوعی برای کارهایی مانند بهینه‌سازی پرتفوی و مدل‌سازی سناریوهای ریسک استفاده می‌کنند. توانایی هوش مصنوعی در پردازش حجم عظیمی از داده‌ها و شناسایی همبستگی‌های ظریف، به آن برتری در تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری مبتنی بر داده می‌دهد. در واقع، تقریباً ۳۵٪ از معاملات سهام در سال ۲۰۲۵ تخمین زده می‌شود که توسط سیستم‌های هوش مصنوعی و الگوریتمی انجام شود (در حالی که دو دهه پیش تقریباً هیچ بوده است).

یکی دیگر از حوزه‌هایی که در حال تحول است، شناسایی تقلب و امنیت است. شرکت‌های کارت اعتباری و بانک‌ها از هوش مصنوعی برای تحلیل الگوهای تراکنش در زمان واقعی و مسدود کردن تقلب‌های احتمالی استفاده می‌کنند. این مدل‌ها به طور مداوم تاکتیک‌های در حال تغییر متقلبان را یاد می‌گیرند. به طور مشابه، هوش مصنوعی در حال بهبود امنیت سایبری در حوزه مالی است – برای مثال، با شناسایی فعالیت‌های غیرعادی در شبکه یا حساب که می‌تواند نشانه‌ای از نفوذ باشد. با توجه به اینکه جرایم مالی روز به روز پیچیده‌تر می‌شوند، بانک‌ها هوش مصنوعی را به عنوان یک دفاع حیاتی می‌بینند. گزارشی از PYMNTS اشاره کرد که ۹۱٪ از هیئت‌مدیره‌های بانک‌ها اکنون ابتکارات هوش مصنوعی مولد را تأیید کرده‌اند تا عملیات خود را مدرن کنند و بیش از نیمی از رهبران صنعت خوش‌بین هستند که هوش مصنوعی محصولات و خدمات را بهبود خواهد داد payset.io.

مصرف‌کنندگان نیز به تدریج تفاوت هوش مصنوعی را احساس می‌کنند. بسیاری از بانک‌ها دستیارهای مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی را در اپلیکیشن‌های موبایل خود راه‌اندازی کرده‌اند تا به مشتریان در همه چیز از مشاوره بودجه‌بندی تا پاسخ به سوالات پشتیبانی اولیه کمک کنند. با این حال، پذیرش مصرف‌کننده هنوز در حال پیشرفت است – تنها حدود ۲۱٪ از مشتریان بانکی در حال حاضر از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کنند و بخش قابل توجهی همچنان به دلیل نگرانی‌های مربوط به اعتماد و امنیت، تمایلی به استفاده از هوش مصنوعی برای مشاوره مالی ندارند payset.io. غلبه بر این شکاف اعتماد اهمیت خواهد داشت؛ جالب است که وقتی هوش مصنوعی به خوبی پیاده‌سازی می‌شود، مصرف‌کنندگان آن را می‌پسندند (همانطور که در آمار قبلی دیده شد که بسیاری دستیارهای مجازی هوشمند را به چت‌بات‌های قدیمی ترجیح می‌دهند). این نشان می‌دهد که شفافیت و قابلیت اطمینان، پذیرش را از سوی مشتریان افزایش خواهد داد.

در بخش‌های مالی شرکت‌ها، هوش مصنوعی در حال ساده‌سازی حسابداری و تحلیل است. ابزارهای یادگیری ماشین می‌توانند هزینه‌ها را دسته‌بندی کنند، جریان نقدی را پیش‌بینی کنند و حتی بخش‌هایی از گزارش‌های مالی را تولید کنند. یک کاربرد نوظهور، استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای تجزیه و تحلیل اسناد مالی طولانی (مانند گزارش‌های درآمد یا قراردادها) و استخراج نکات کلیدی برای مدیران مالی و تحلیل‌گران است. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند هزاران سناریو را برای بودجه‌بندی و برنامه‌ریزی مدل‌سازی کند و به تیم‌های مالی کمک کند تا تصمیمات مبتنی بر داده بیشتری بگیرند.

با وجود مزایای آشکار، رهبران مالی نسبت به ریسک‌ها و موانع هوشیار هستند. بیش از یک‌سوم بانک‌ها (۳۸٪) حفظ حریم خصوصی داده‌ها و تفاوت مقررات را به عنوان مانعی برای پذیرش هوش مصنوعی ذکر می‌کنند payset.io – که با توجه به مقررات سختگیرانه مالی در حوزه‌های قضایی مختلف قابل درک است. همچنین نگرانی‌هایی درباره سرمایه‌گذاری کافی در زیرساخت مناسب هوش مصنوعی وجود دارد (۳۹٪ نگرانند که ممکن است کمتر از حد لازم سرمایه‌گذاری کنند) و یافتن نیروی متخصص در حوزه هوش مصنوعی (۳۲٪ جذب و حفظ متخصصان هوش مصنوعی را دشوار می‌دانند) payset.io. علاوه بر این، مشکل «جعبه سیاه» – یعنی قابل توضیح نبودن مدل‌های هوش مصنوعی – می‌تواند در فعالیت‌های تحت نظارت مانند تأیید وام یا معاملات مشکل‌ساز باشد، جایی که درک منطق تصمیم‌گیری حیاتی است. نهادهای نظارتی شروع به طرح سؤالات جدی درباره مسئولیت‌پذیری هوش مصنوعی در امور مالی کرده‌اند و این موضوع باعث شده بانک‌ها در استفاده از هوش مصنوعی در حوزه‌های حساس مانند اعتبارسنجی (که تصمیمات جانبدارانه هوش مصنوعی می‌تواند منجر به مشکلات حقوقی شود) محتاط‌تر عمل کنند.

با این حال، مسیر آینده روشن است: امور مالی به سمت هوش مصنوعی‌محور شدن پیش می‌رود. مؤسساتی که از هوش مصنوعی برای تحلیل هوشمندانه‌تر ریسک، ارائه خدمات سریع‌تر (مانند تأیید آنی وام) و عملیات کارآمدتر استفاده می‌کنند، در سودآوری برتری خواهند داشت. برای مثال، خودکارسازی فرآیندهای روتین با هوش مصنوعی می‌تواند هزینه‌ها را به طور قابل توجهی کاهش دهد – یک بانک جهانی گزارش داده که با استفاده از هوش مصنوعی برای انجام وظایف تکراری مربوط به تطبیق مقررات، صدها هزار ساعت کاری کارکنان را صرفه‌جویی کرده است. با ادامه یادگیری و بهبود هوش مصنوعی، انتظار می‌رود کاربردهای پیشگیرانه‌تری نیز شاهد باشیم: تصور کنید هوش مصنوعی که به طور مداوم داده‌های اقتصادی را اسکن می‌کند و خزانه‌داری یک شرکت را از بحران نقدینگی قریب‌الوقوع آگاه می‌سازد، یا هوش مصنوعی که ذخایر سرمایه بانک را در زمان واقعی برای حداکثر بازدهی بهینه می‌کند. این قابلیت‌ها در افق پیش رو هستند، چرا که هوش مصنوعی بیش از پیش در سیستم عصبی امور مالی جای می‌گیرد.

زنجیره تأمین و تولید: هوش مصنوعی برای لجستیک، پیش‌بینی و بهره‌وری

در دنیای محصولات فیزیکی و لجستیک، هوش مصنوعی به مغز متفکر عملیات تبدیل شده است. مدیریت زنجیره تأمین به طور berنام‌آوری پیچیده است – تطبیق عرضه با تقاضا، به حداقل رساندن هزینه‌ها و تأخیرها، و سازگاری با اختلالات (بلایای طبیعی، همه‌گیری‌ها و غیره). هوش مصنوعی در مقابله با این چالش‌ها با تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها و بهینه‌سازی تصمیمات از تأمین تا تحویل نهایی، بسیار ارزشمند واقع شده است.

یکی از کاربردهای بسیار تأثیرگذار، پیش‌بینی تقاضا مبتنی بر هوش مصنوعی است. پیش‌بینی‌های سنتی اغلب در در نظر گرفتن همه متغیرها دچار مشکل می‌شدند و منجر به مازاد موجودی یا کمبود کالا می‌گردیدند. اما مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در یافتن الگوها در داده‌های فروش تاریخی، روندهای بازار و حتی عوامل خارجی مانند آب‌وهوا یا هیاهوی شبکه‌های اجتماعی بسیار موفق هستند. این مدل‌ها پیش‌بینی‌های دقیق‌تری از تقاضا ارائه می‌دهند که به برنامه‌ریزی بهتر موجودی و تولید منجر می‌شود. طبق گزارشی از GoodData، استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی تقاضا می‌تواند منجر به افزایش ۳ تا ۴ درصدی درآمد از طریق کاهش زمان تأمین و بهبود دسترسی به محصول شود gooddata.com. در کسب‌وکارهای خرده‌فروشی و تولیدی با حاشیه سود کم، این یک دستاورد بزرگ است. شرکت‌هایی مانند والمارت و آمازون از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی تقاضای خرید و تنظیم موجودی به‌صورت تقریباً آنی استفاده می‌کنند تا بتوانند نیاز مشتریان را بدون انبار کردن بیش از حد کالا برآورده سازند.

هوش مصنوعی همچنین دید و چابکی لحظه‌ای در لجستیک فراهم می‌کند. حسگرهای اینترنت اشیا و سیستم‌های هوش مصنوعی کالاهای در حال حمل را ردیابی می‌کنند، تأخیرها را پیش‌بینی می‌کنند (مثلاً اگر محموله‌ای به دلیل آب‌وهوا یا ازدحام بندر احتمالاً دیر برسد) و می‌توانند به طور خودکار مسیر یا برنامه‌ها را تغییر دهند یا تنظیم کنند. برای مثال، اگر یک سیستم هوش مصنوعی تشخیص دهد که یک قطعه خاص از یک تأمین‌کننده در حال دیر رسیدن است، می‌تواند به طور پیش‌دستانه به مدیران هشدار دهد یا حتی سفارش را به تأمین‌کننده پشتیبان ارسال کند. بهینه‌سازی مسیر برای تحویل نیز یک دستاورد بزرگ دیگر است: هوش مصنوعی می‌تواند هر روز بهینه‌ترین مسیرهای تحویل را برای ناوگان محاسبه کند و در مصرف سوخت و زمان صرفه‌جویی نماید. سیستم معروف ORION شرکت UPS تخمین زده می‌شود که هر ساله میلیون‌ها مایل رانندگی را از طریق مسیر‌یابی هوشمند ذخیره می‌کند.

در عملیات تولید، هوش مصنوعی در حال ارتقای کنترل کیفیت و نگهداری است. سیستم‌های بینایی کامپیوتری در خطوط تولید، عیوب را سریع‌تر و دقیق‌تر از بازرس‌های انسانی شناسایی می‌کنند. هوش مصنوعی می‌تواند خرابی تجهیزات را از طریق الگوهای داده‌های حسگر پیش‌بینی کند – که امکان نگهداری پیش‌بینانه را فراهم می‌کند تا ماشین‌ها قبل از خراب شدن تعمیر شوند (و از توقف پرهزینه جلوگیری شود). این رویکرد، نگهداری را از حالت واکنشی به حالت پیش‌دستانه منتقل می‌کند و اثربخشی کلی تجهیزات را بهبود می‌بخشد. برخی کارخانه‌ها حتی سیستم‌های رباتیک کنترل‌شده با هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کرده‌اند که به صورت لحظه‌ای برای حفظ جریان بهینه تولید تنظیم می‌شوند.

همچنین همه‌گیری کووید-۱۹ آزمونی چشمگیر برای هوش مصنوعی در زنجیره تأمین بود. شرکت‌هایی که برنامه‌ریزی مبتنی بر هوش مصنوعی داشتند، می‌توانستند سریع‌تر به شوک‌های تقاضا (مانند افزایش ناگهانی برخی کالاها و کاهش برخی دیگر) واکنش نشان دهند، زیرا به پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی خود اعتماد کرده و به سرعت بازتنظیم می‌کردند. آن‌هایی که هنوز از صفحات گسترده استفاده می‌کردند، اغلب غافلگیر می‌شدند. این موضوع سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی برای تاب‌آوری زنجیره تأمین را سرعت بخشیده است. مطالعه‌ای از مک‌کینزی نشان داد که شرکت‌ها قصد دارند پس از همه‌گیری، هزینه‌های خود را برای هوش مصنوعی در زنجیره تأمین به طور قابل توجهی افزایش دهند تا زنجیره‌های تأمین “خودترمیم‌گر” بسازند که به طور خودکار با اختلالات سازگار می‌شوند.

کسب‌وکارهای کوچک و متوسط نیز کنار گذاشته نشده‌اند. ابزارهای زنجیره تأمین مبتنی بر ابر اکنون به شرکت‌های بازار متوسط خدمات می‌دهند و، برای مثال، پیش‌بینی تقاضا را به عنوان یک سرویس ارائه می‌کنند. یک برند پوشاک متوسط می‌تواند از یک ابزار هوش مصنوعی برای پیش‌بینی اینکه کدام سبک‌ها موفق یا ناموفق خواهند بود استفاده کند و سفارشات خود به کارخانه‌ها را بر این اساس تنظیم کند، که این امر می‌تواند در آینده هزینه‌های سنگین تخفیف‌های تسویه موجودی را صرفه‌جویی کند. هوش مصنوعی مدیریت موجودی نیز محبوب است – حدود ۴۰٪ از کسب‌وکارها تا سال ۲۰۲۴ از هوش مصنوعی برای مدیریت موجودی استفاده می‌کردند nu.edu، رقمی که احتمالاً افزایش یافته است. این ابزارها می‌توانند سطوح بهینه موجودی و نقاط سفارش مجدد را به صورت پویا تعیین کنند، به جای تکیه بر قوانین ثابت.

هوش مصنوعی در زنجیره تأمین بدون چالش نیست. کیفیت داده و اشتراک‌گذاری داده‌ها موانعی هستند – هوش مصنوعی به داده‌های غنی و به‌موقع در سراسر زنجیره تأمین نیاز دارد، که این به معنای نیاز شرکت‌ها به یکپارچه‌سازی سیستم‌ها با تأمین‌کنندگان یا خرده‌فروشان است. همچنین خطر بیش‌بهینه‌سازی وجود دارد: یک هوش مصنوعی که برای کاهش هزینه بهینه‌سازی می‌کند ممکن است ناخواسته زنجیره تأمین را کمتر انعطاف‌پذیر یا شکننده‌تر کند (مثلاً با تکیه بیش از حد بر یک تأمین‌کننده برای صرفه‌جویی در هزینه). شرکت‌های پیشرو با برنامه‌نویسی اهدافی که تاب‌آوری را نیز شامل می‌شود و اجرای شبیه‌سازی سناریوها («دوقلوهای دیجیتال» زنجیره تأمین) برای آزمایش استراتژی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در شرایط مختلف، به این موضوع می‌پردازند.

در مجموع، روند به سمت زنجیره‌های تأمین خودمختار است که در آن هوش مصنوعی به طور مداوم نظارت، یادگیری و تنظیمات را انجام می‌دهد. گارتنر پیش‌بینی می‌کند که طی چند سال آینده، زنجیره‌های تأمینی که از هوش مصنوعی و شبیه‌سازی دوقلوهای دیجیتال بهره می‌برند، از نظر سطح خدمات و هزینه به طور قابل توجهی بهتر از آن‌هایی خواهند بود که این کار را نمی‌کنند. ما هم‌اکنون نگاهی اجمالی به آینده داریم: انبارهایی با ربات‌ها و سیستم‌های بینایی مجهز به هوش مصنوعی که عمدتاً بدون نیاز به نور کار می‌کنند، و شبکه‌های لجستیکی که توسط کمک‌خلبان‌های هوش مصنوعی مدیریت می‌شوند و به برنامه‌ریزان انسانی مشاوره می‌دهند. شرکت‌هایی که به طور موفقیت‌آمیز تخصص انسانی را با بهینه‌سازی هوش مصنوعی در عملیات زنجیره تأمین و تولید خود ترکیب می‌کنند، به تحویل سریع‌تر، هزینه‌های کمتر و توانایی بیشتر برای مقابله با شرایط غیرمنتظره دست یافته‌اند.

منابع انسانی و مدیریت استعداد: هوش مصنوعی در استخدام و توسعه کارکنان

منابع انسانی ممکن است حوزه‌ای انسانی به نظر برسد، نه ماشینی – اما هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در نحوه جذب، حفظ و مدیریت استعدادها توسط شرکت‌ها نقش ایفا می‌کند. از فیلتر کردن رزومه‌ها تا سنجش احساسات کارکنان، ابزارهای هوش مصنوعی به تیم‌های منابع انسانی کمک می‌کنند تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند. در عین حال، این حوزه‌ای است که سوالات مهم اخلاقی و حقوقی را مطرح می‌کند، زیرا الگوریتم‌هایی که تصمیمات مربوط به افراد را مدیریت می‌کنند، اگر به دقت کنترل نشوند، می‌توانند تعصب را تقویت کرده یا با قوانین استخدامی مغایرت داشته باشند.

در جبهه جذب نیرو ، هوش مصنوعی به یک دستیار رایج تبدیل شده است. مدیران استخدام اغلب با صدها رزومه برای یک موقعیت شغلی مواجه می‌شوند – ابزارهای غربالگری رزومه مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به طور خودکار رزومه‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و بر اساس معیارهای از پیش تعیین‌شده، داوطلبان را رتبه‌بندی کنند. حتی می‌توانند مصاحبه‌های ویدیویی را ارزیابی کنند: چندین شرکت از پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کنند که در آن متقاضیان پاسخ‌های ویدیویی ضبط می‌کنند و هوش مصنوعی کلمات، لحن و حالات چهره آن‌ها را برای سنجش مهارت‌ها یا تناسب فرهنگی ارزیابی می‌کند. طرفداران می‌گویند این کار روند استخدام را سرعت می‌بخشد و داوطلبانی را که ممکن است نادیده گرفته شوند، شناسایی می‌کند. در واقع، نظرسنجی‌ها نشان می‌دهد که استفاده از هوش مصنوعی در جذب نیرو و منابع انسانی رو به افزایش است؛ یک نظرسنجی جهانی نشان داد که ۳۵٪ از کسب‌وکارها نگرانند که مهارت‌های هوش مصنوعی را در داخل سازمان ندارند (که نشان‌دهنده نیاز به ارتقای مهارت تیم‌های منابع انسانی نیز هست) و اینکه هزینه و دانش فنی بزرگ‌ترین عوامل برای کسانی است که هنوز از هوش مصنوعی در منابع انسانی استفاده نمی‌کنند nu.edu .

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند در غربالگری کارکنان و بررسی سوابق با خودکارسازی تماس‌های مرجع یا جستجوی مجموعه داده‌های عمومی برای هرگونه نشانه منفی کمک کند. چت‌بات‌ها برای پاسخ به سوالات داوطلبان در طول فرآیند درخواست استفاده می‌شوند و با ارائه پاسخ‌های فوری درباره شرکت یا نقش، تجربه داوطلب را بهبود می‌بخشند.

پس از جذب کارکنان، هوش مصنوعی در آموزش و توسعه نیز مفید واقع می‌شود. پلتفرم‌های یادگیری شخصی‌سازی‌شده با استفاده از هوش مصنوعی، ماژول‌های آموزشی یا مسیرهای شغلی را بر اساس نقش، عملکرد و علایق کارکنان توصیه می‌کنند – تقریباً مانند توصیه‌های نتفلیکس اما برای مهارت‌ها. برخی شرکت‌ها ابزارهای مربیگری مبتنی بر هوش مصنوعی را پیاده‌سازی می‌کنند: یک کارمند می‌تواند یک مربی شغلی دیجیتال داشته باشد که، برای مثال، به او یادآوری می‌کند اهداف تعیین کند، محتوای آموزشی پیشنهاد می‌دهد و حتی تعاملات او (مانند تماس‌های فروش یا ارائه‌ها) را تحلیل می‌کند تا بازخورد ارائه دهد.

حفظ و رضایت کارکنان حوزه دیگری است. تحلیل احساسات مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند نظرسنجی‌های ناشناس کارکنان یا حتی چت‌های سازمانی (با رعایت حریم خصوصی) را بررسی کند تا مشکلات روحیه یا کاهش مشارکت را در زمان واقعی شناسایی کند. به جای انتظار برای یک نظرسنجی سالانه، مدیران می‌توانند هشدارهایی مانند «تیم X نشانه‌هایی از فرسودگی یا نارضایتی نشان می‌دهد» بر اساس الگوهایی که هوش مصنوعی تشخیص می‌دهد، دریافت کنند و قبل از اینکه افراد شروع به ترک کنند، مداخله نمایند.

با این حال، منابع انسانی حوزه‌ای است که ریسک‌های هوش مصنوعی به‌ویژه حساس هستند . داستان هشداردهنده کلاسیک، ابزار آزمایشی استخدام آمازون است که مشخص شد به طور ناخواسته به رزومه‌هایی که شامل کلمه «زنان» بودند (مثلاً «کاپیتان باشگاه شطرنج زنان») امتیاز منفی می‌دهد – اساساً به این دلیل که از داده‌های تاریخی یاد گرفته بود که در آن استخدام در حوزه فناوری عمدتاً مردانه بود و بنابراین آن سوگیری را ادامه داد. آمازون پس از کشف این سوگیری، ابزار را کنار گذاشت. این موضوع نشان می‌دهد که هوش مصنوعی در استخدام می‌تواند بازتاب‌دهنده و حتی تقویت‌کننده سوگیری‌های اجتماعی موجود در داده‌های آموزشی باشد. این نگرانی جدی است: ۵۲٪ از بزرگسالان شاغل نگرانند که هوش مصنوعی روزی شغل آن‌ها را جایگزین کند nu.edu و در حالی که بخشی از این نگرانی مربوط به ترس کلی از خودکارسازی است، بخشی از آن نیز تردید نسبت به انصاف هوش مصنوعی در ارزیابی انسان‌هاست.

قانون‌گذاران شروع به دخالت کرده‌اند. برای مثال، شهر نیویورک در سال ۲۰۲۳ قانونی را اجرا کرد که انجام ممیزی سوگیری برای ابزارهای استخدام مبتنی بر هوش مصنوعی را که توسط کارفرمایان در این شهر استفاده می‌شود، الزامی می‌کند و قوانین مشابهی نیز در سایر حوزه‌های قضایی در حال ظهور هستند govdocs.com hollandhart.com. لایحه پیشنهادی هوش مصنوعی اتحادیه اروپا، سیستم‌های هوش مصنوعی مورد استفاده در تصمیمات استخدامی را «پرخطر» تلقی می‌کند و آن‌ها را مشمول الزامات سختگیرانه شفافیت و نظارت می‌داند. در ایالات متحده، کمیسیون فرصت‌های برابر شغلی (EEOC) و وزارت کار راهنمایی صادر کرده‌اند که قوانین ضدتبعیض دیرینه به طور کامل در مورد ابزارهای هوش مصنوعی اعمال می‌شوند – به این معنا که اگر غربالگری هوش مصنوعی کارفرمایان تأثیر منفی بر گروه‌های تحت حمایت داشته باشد، ممکن است مسئول شناخته شوند americanbar.org. در ماه مه ۲۰۲۵، دعاوی و مقررات جدید کارفرمایان را نسبت به این مسائل آگاه می‌کند و به وضوح نشان می‌دهد که تیم‌های منابع انسانی باید سیستم‌های هوش مصنوعی خود را از نظر انطباق و انصاف بررسی کنند hollandhart.com.

با وجود این چالش‌ها، اگر هوشمندانه استفاده شود، هوش مصنوعی می‌تواند منابع انسانی را مؤثرتر و حتی عادلانه‌تر کند. هوش مصنوعی می‌تواند به کاهش سوگیری‌های انسانی کمک کند (یک هوش مصنوعی آموزش‌دیده ممکن است جنسیت یک داوطلب را نادیده بگیرد و فقط بر صلاحیت‌ها تمرکز کند، در حالی که یک انسان ممکن است سوگیری‌های ناخودآگاه داشته باشد). همچنین هوش مصنوعی می‌تواند دامنه داوطلبان را با شناسایی استعدادهای غیرسنتی گسترش دهد – برای مثال، ابزارهای هوش مصنوعی که مهارت‌ها را به صورت الگوریتمی با نقش‌ها تطبیق می‌دهند، ممکن است داوطلبان عالی را بدون رزومه‌های معمول شناسایی کنند. از سوی دیگر، هوش مصنوعی می‌تواند اطمینان حاصل کند که افراد در سازمان‌های بزرگ نادیده گرفته نمی‌شوند، با شخصی‌سازی حمایت و برجسته کردن دستاوردهایی برای مدیریت که در غیر این صورت ممکن است دیده نشوند.

در حال حاضر، اکثر شرکت‌های بزرگ از نوعی هوش مصنوعی در منابع انسانی استفاده می‌کنند و حتی شرکت‌های کوچک‌تر نیز در حال آزمایش چت‌بات‌ها برای منابع انسانی یا نرم‌افزارهای حقوق و دستمزد و زمان‌بندی مبتنی بر هوش مصنوعی هستند. یک آمار قابل توجه: ۹۷٪ از صاحبان کسب‌وکار معتقدند استفاده از ChatGPT (یا هوش مصنوعی مشابه) به کسب‌وکارشان کمک خواهد کرد nu.edu، و این شامل مواردی مانند تهیه پیش‌نویس سیاست‌های منابع انسانی یا اطلاع‌رسانی تغییرات می‌شود. اشتیاق بالا است، اما احتیاط نیز لازم است. در مجموع، هوش مصنوعی در منابع انسانی این امکان را می‌دهد که فرآیند استخدام بهینه و پرورش استعدادها با بینش‌های مبتنی بر داده انجام شود، اما باید با توجه دقیق به اخلاق و شفافیت پیاده‌سازی شود. «عملکرد انسانی» نیازمند رویکردی انسان‌محور است، حتی هنگام استفاده از هوش مصنوعی.

توسعه محصول و نوآوری: شتاب‌دهی به تحقیق و توسعه با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی فقط فرآیندهای موجود را بهبود نمی‌بخشد – بلکه به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا محصولات و خدمات جدید را سریع‌تر و خلاقانه‌تر ایجاد کنند. در صنایعی از نرم‌افزار گرفته تا تولید و داروسازی، هوش مصنوعی به همکاری در تحقیق و توسعه (R&D) و طراحی محصول تبدیل شده است.

یکی از حوزه‌های هیجان‌انگیز، طراحی مولد و مهندسی است. مهندسان می‌توانند اهداف طراحی را در یک سیستم هوش مصنوعی وارد کنند (برای مثال، هدف یک قطعه، محدودیت‌هایی مانند وزن یا مواد، و الزامات عملکردی)، و هوش مصنوعی بی‌شمار واریاسیون طراحی را – حتی نمونه‌های بسیار غیرمتعارفی که یک انسان هرگز به آن فکر نمی‌کند – تکرار می‌کند تا به یک راه‌حل بهینه برسد. این رویکرد هوش مصنوعی مولد منجر به طراحی‌های نوآورانه‌ای مانند قطعات سبک‌تر هواپیما و اجزای سازه‌ای کارآمدتر شده است که بعداً با چاپ سه‌بعدی ساخته و در محصولات واقعی استفاده شده‌اند. هوش مصنوعی عملاً فضای طراحی را بسیار سریع‌تر از انسان‌ها کاوش می‌کند و گزینه‌های جدیدی ارائه می‌دهد که با مشخصات مطابقت دارند. شرکت‌هایی مانند ایرباس و جنرال موتورز از طراحی مولد هوش مصنوعی برای کاهش وزن قطعات تا ۲۰ تا ۵۰ درصد استفاده کرده‌اند که در صنایعی که وزن معادل هزینه است، دستاورد بزرگی محسوب می‌شود.

در توسعه نرم‌افزار، هوش مصنوعی در حال نوشتن کد و تسریع چرخه‌های تولید محصول است. Copilot گیت‌هاب (با پشتیبانی OpenAI) می‌تواند هنگام نوشتن نرم‌افزار، خطوط کد یا حتی کل توابع را به طور خودکار پیشنهاد دهد و بهره‌وری را به طور قابل توجهی افزایش دهد. ساتیا نادلا، مدیرعامل مایکروسافت، اشاره کرده است که کوپایلوت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به برخی شرکت‌ها این امکان را داده‌اند که ویژگی‌هایی را در عرض چند روز توسعه دهند که قبلاً هفته‌ها زمان می‌برد. حتی گوگل گزارش داده است که تا سال ۲۰۲۵، بیش از یک چهارم کد جدید در گوگل توسط هوش مصنوعی تولید می‌شود (و سپس توسط مهندسان انسانی بازبینی می‌شود) linkedin.com. این روند نشان می‌دهد که محصولات نرم‌افزاری آینده با کمک گسترده هوش مصنوعی ساخته خواهند شد و تیم‌های کوچک‌تر می‌توانند کارهای بیشتری انجام دهند. استارتاپ‌ها از این موضوع برای رقابت با سازمان‌های مهندسی بسیار بزرگ‌تر بهره می‌برند.

هوش مصنوعی همچنین در حال تسریع تحقیقات و اکتشافات علمی است. شرکت‌های داروسازی از مدل‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی رفتار ترکیبات شیمیایی مختلف استفاده می‌کنند و فضای جستجو برای یافتن داروهای جدید را به شدت کاهش می‌دهند. این موضوع به توسعه سریع برخی درمان‌های کووید-۱۹ کمک کرد و اکنون در زمینه‌هایی از داروهای سرطان تا علم مواد به کار می‌رود. یک سیستم هوش مصنوعی می‌تواند هزاران واکنش شیمیایی را شبیه‌سازی کند تا مولکول‌های امیدبخش را پیشنهاد دهد، کاری که انجام آن توسط انسان‌ها دهه‌ها زمان می‌برد. حتی در کالاهای مصرفی، شرکت‌هایی مانند پروکتر اند گمبل از هوش مصنوعی برای فرمولاسیون محصولات (صابون، لوازم آرایشی) با پیش‌بینی ترکیب مواد مؤثر استفاده می‌کنند و نیاز به آزمون و خطا را کاهش می‌دهند.

در مدیریت محصول، هوش مصنوعی در تحلیل بازخورد مشتریان و داده‌های بازار برای هدایت توسعه ویژگی‌ها یا محصولات بعدی کمک می‌کند. پردازش زبان طبیعی می‌تواند نظرات کاربران یا تیکت‌های پشتیبانی را برای شناسایی نقاط ضعف و درخواست‌های ویژگی‌ها بررسی کند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند با یافتن مشابهت‌ها در داده‌های تاریخی، فروش مفهومی محصولات پیشنهادی را پیش‌بینی کند. همه این‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات سرمایه‌گذاری تحقیق و توسعه آگاهانه‌تری بگیرند.

یکی دیگر از کاربردهای نوآورانه هوش مصنوعی، ایجاد نمونه‌های مجازی و شبیه‌سازی‌ها است. به جای نمونه‌های فیزیکی پرهزینه، شرکت‌ها از دوقلوهای دیجیتال – مدل‌های مجازی محصولات – استفاده می‌کنند و شبیه‌سازی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را برای آزمایش عملکرد اجرا می‌کنند. برای مثال، یک خودروساز می‌تواند میلیون‌ها مایل رانندگی مجازی را روی یک مدل آموزش‌دیده هوش مصنوعی از طراحی خودروی جدید شبیه‌سازی کند تا مشکلات احتمالی را مدت‌ها پیش از ساخت نمونه واقعی شناسایی کند. این کار نه تنها زمان و هزینه را کاهش می‌دهد، بلکه می‌تواند منجر به محصولات نهایی مقاوم‌تر شود.

حتی در صنایع خلاقانه، هوش مصنوعی به نوآوری محصول کمک می‌کند. طراحان مد از هوش مصنوعی برای تحلیل روندها و تولید طرح‌های جدید لباس استفاده می‌کنند. استودیوهای بازی‌سازی از هوش مصنوعی برای تولید مناظر واقع‌گرایانه یا رفتار شخصیت‌های غیرقابل‌بازی بهره می‌برند و بدین ترتیب، بدون نیاز به کدنویسی دستی هر جزئیات، دامنه امکانات بازی‌های خود را گسترش می‌دهند.

تمام این مثال‌ها به هوش مصنوعی به عنوان یک «تقویت‌کننده قدرت» برای نوآوری اشاره دارند. هوش مصنوعی می‌تواند جهان امکانات را جست‌وجو کند و ایده‌هایی را ارائه دهد که انسان‌ها سپس آن‌ها را اصلاح و اجرا می‌کنند. در بسیاری موارد، نقش کارشناسان انسانی در حال تحول است – آن‌ها مسئله و محدودیت‌ها را تعیین می‌کنند، هوش مصنوعی کاوش یا تحلیل سنگین را انجام می‌دهد و سپس انسان‌ها با قضاوت خود بهترین نتایج را انتخاب و اصلاح نهایی را اعمال می‌کنند. این همکاری می‌تواند چرخه‌های توسعه را به طور چشمگیری کوتاه کند. برای مثال، یک خودروساز گزارش داد که با استفاده از هوش مصنوعی، زمان توسعه یک مدل جدید خودرو را تا ماه‌ها کاهش داده است، زیرا هوش مصنوعی بهینه‌سازی طراحی‌ها و فرایندها را به صورت موازی انجام داده است.

البته محدودیت‌هایی وجود دارد. ایده‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی همچنان نیاز به اعتبارسنجی دارند – یک طراحی بهینه شبیه‌سازی‌شده ممکن است در عمل ساخت آن دشوار باشد، یا یک داروی پیشنهادی توسط هوش مصنوعی نیاز به آزمایش‌های آزمایشگاهی دارد. و هر جهش خلاقانه‌ای از تشخیص الگو حاصل نمی‌شود؛ انسان‌ها همچنان نقش کلیدی در هدایت هوش مصنوعی و انجام جهش‌های شهودی دارند. اما با پیشرفت هوش مصنوعی (و توسعه به سمت هوش عمومی مصنوعی در افق دوردست)، نقش آن در نوآوری می‌تواند حتی متحول‌کننده‌تر شود.

در واقع، سم آلتمن از OpenAI، وعده هوش مصنوعی را به اختراع گره می‌زند: او پیشنهاد می‌کند که در آینده هوش مصنوعی فوق‌هوشمند می‌تواند «دستاوردهای علمی نوآورانه به طور مستقل» داشته باشد و شاید دوران جدیدی از فراوانی را رقم بزند marketingaiinstitute.com. اگرچه این موضوع هنوز در حد گمانه‌زنی است، اما در حال حاضر کسب‌وکارها از این که به هوش مصنوعی اجازه می‌دهند در ساخت «چیز بزرگ بعدی» کمک کند – سریع‌تر، ارزان‌تر و گاهی کاملاً خارج از چارچوب تفکر سنتی – سود می‌برند.

بازیگران و پلتفرم‌های اصلی هوش مصنوعی: OpenAI در برابر گوگل و مایکروسافت (و دیگران)

رشد سریع هوش مصنوعی در کسب‌وکار تا حد زیادی ناشی از پیشرفت‌های بازیگران بزرگ فناوری است – هر یک با رویکرد و اکوسیستم خاص خود. به طور خاص، OpenAI، گوگل و مایکروسافت (به همراه آمازون و چند شرکت دیگر) در رقابتی تنگاتنگ برای ارائه بهترین مدل‌ها و پلتفرم‌های هوش مصنوعی برای کسب‌وکارها هستند. مقایسه استراتژی‌ها و پیشنهادات آن‌ها مفید است، زیرا شرکت‌ها اغلب باید تصمیم بگیرند که بر کدام ابزار یا خدمات ابری هوش مصنوعی تکیه کنند.

OpenAI در میان این سه، بازیگری مستقل (هرچند با همکاری نزدیک) است. این شرکت با ChatGPT و مدل زبانی GPT-4 که معیار هوش مصنوعی مولد پیشرفته در سال ۲۰۲۳ شد، به شهرت عمومی رسید. استراتژی OpenAI پیشبرد مرز مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی و ارائه آن‌ها از طریق API است. کسب‌وکارها می‌توانند به مدل‌های OpenAI (مانند مدل‌های متنی، تولید تصویر یا کد) از طریق فضای ابری دسترسی پیدا کنند و آن‌ها را در برنامه‌های خود به کار ببرند. نقطه قوت OpenAI در نوآوری است – GPT-4 به طور گسترده به عنوان یکی از قدرتمندترین مدل‌های زبانی شناخته می‌شود و OpenAI به توسعه آن ادامه می‌دهد (شایعاتی درباره GPT-5 وجود دارد). با این حال، خود OpenAI مجموعه نرم‌افزاری سازمانی گسترده‌ای ندارد؛ بلکه اغلب با دیگران (به ویژه مایکروسافت) برای دسترسی به مشتریان همکاری می‌کند. سم آلتمن، مدیرعامل OpenAI، درباره ایجاد تعادل میان پیشرفت سریع و ایمنی صراحت داشته و حتی در سال ۲۰۲۳ برای کمک به شکل‌دهی مقررات معقول هوش مصنوعی در کنگره آمریکا شهادت داده است.

مایکروسافت همکاری نزدیکی با OpenAI برقرار کرده است. این غول فناوری میلیاردها دلار در OpenAI سرمایه‌گذاری کرده و یک همکاری انحصاری ابری به دست آورده است؛ به همین دلیل GPT-4 روی Microsoft Azure اجرا می‌شود و بسیاری از محصولات مایکروسافت را قدرت می‌بخشد. رویکرد مایکروسافت این است که دستیارهای هوش مصنوعی را در سراسر مجموعه نرم‌افزاری گسترده خود تعبیه کند – Office 365، ویندوز، داینامیکس، گیت‌هاب و غیره – و کمک هوش مصنوعی مولد را به ابزارهایی که کسب‌وکارها هم‌اکنون استفاده می‌کنند، بیاورد. ساتیا نادلا این رویکرد را «هوش مصنوعی برای تقویت بهره‌وری انسانی» توصیف می‌کند، که عملاً هر کاربر آفیس را با کمک هوش مصنوعی به یک کاربر حرفه‌ای تبدیل می‌کند medium.com medium.com. در کنفرانس Build 2025، مایکروسافت نشان داد که دستیارهای Copilot در سراسر کار و زندگی ادغام شده‌اند، از نوشتن ایمیل در Outlook تا خلاصه‌سازی جلسات در Teams و تحلیل داده‌ها در Excel medium.com medium.com. سرویس ابری Azure مایکروسافت همچنین سرویس Azure OpenAI را ارائه می‌دهد که به شرکت‌ها دسترسی API به مدل‌های OpenAI با امنیت سطح سازمانی Azure را می‌دهد. به طور خلاصه، مایکروسافت با استفاده از توزیع گسترده و روابط سازمانی خود، هوش مصنوعی پیشرفته را وارد نرم‌افزارهای کاری روزمره می‌کند medium.com. برای بسیاری از شرکت‌ها، استفاده از هوش مصنوعی مایکروسافت یک گسترش طبیعی است اگر قبلاً از محصولات مایکروسافت استفاده می‌کنند. مزیت اصلی مایکروسافت این است که یک اکوسیستم یکپارچه ارائه می‌دهد – شما هوش مصنوعی را در اسناد، ارائه‌ها، نرم‌افزار پشتیبانی مشتری، حتی امنیت سایبری (از طریق Security Copilot مایکروسافت و غیره) دریافت می‌کنید، همه با کنترل‌های متمرکز IT. از سوی دیگر، محصولات هوش مصنوعی مایکروسافت در حال حاضر بر فناوری OpenAI تکیه دارند، بنابراین برخی آن‌ها را کمتر «باز» از جایگزین‌ها می‌دانند (اگرچه مایکروسافت در حال توسعه مدل‌های مکمل خود نیز هست).

برخلاف آن، گوگل مدت‌ها به عنوان پیشگام تحقیقات هوش مصنوعی شناخته می‌شد (گوگل دیپ‌مایند به خاطر AlphaGo و دیگر دستاوردها مشهور است)، اما در ابتدا در تبدیل هوش مصنوعی مولد به محصول نسبت به OpenAI عقب بود. این روند در سال‌های ۲۰۲۳-۲۰۲۴ تغییر کرد، زمانی که گوگل چت‌بات Bard و مدل‌های زبانی PaLM را عرضه کرد و در اواخر ۲۰۲۴ نیز Gemini، یک مدل پایه نسل جدید که به عنوان قدرتمندترین مدلش معرفی شد، رونمایی کرد. چشم‌انداز گوگل این است که یک شرکت «AI-first» باشد – به این معنا که هوش مصنوعی در تمام محصولات گوگل، از خدمات مصرف‌کننده تا فضای ابری سازمانی، ادغام شده است medium.com. در بخش مصرف‌کننده، این شامل مواردی مانند خلاصه‌سازی هوشمند نتایج جستجو، کمک‌نویسی هوش مصنوعی در جیمیل و گوگل داکس، و دستیار گوگل مکالمه‌ای‌تر می‌شود. در بخش کسب‌وکار، پلتفرم Vertex AI گوگل کلاد مجموعه‌ای از خدمات هوش مصنوعی (از آموزش مدل سفارشی تا APIهای آماده) را ارائه می‌دهد. رویکرد گوگل اغلب بر چندوجهی بودن و انعطاف‌پذیری تأکید دارد – برای مثال، Gemini برای پردازش متن، تصویر و موارد دیگر در یک مدل یکپارچه طراحی شده و گوگل بر کارایی و مقیاس‌پذیری تأکید می‌کند (حتی درباره اجرای مدل‌های کوچک‌تر هوش مصنوعی روی دستگاه‌های موبایل صحبت می‌کنند) blog.google blog.google. گوگل همچنین از یک اکوسیستم باز پشتیبانی می‌کند: آن‌ها با استارتاپ‌هایی مانند Anthropic (سازنده Claude) همکاری دارند و به فریم‌ورک‌های متن‌باز هوش مصنوعی کمک می‌کنند. یکی از نقاط قوت منحصربه‌فرد گوگل تخصصش در سخت‌افزار هوش مصنوعی (تراشه‌های TPU) و این واقعیت است که می‌تواند از حجم عظیمی از داده‌های جستجو و سایر خدمات برای بهبود مدل‌هایش بهره ببرد. کسب‌وکارهایی که بین گوگل و مایکروسافت تصمیم می‌گیرند، اغلب به این فکر می‌کنند که داده‌ها و بارهای کاری‌شان کجا قرار دارد: آن‌هایی که به‌شدت در اکوسیستم گوگل (اندروید، گوگل کلاد، اپلیکیشن‌های Workspace) هستند، ممکن است برای یکپارچگی بهتر به سمت راهکارهای هوش مصنوعی گوگل گرایش پیدا کنند. طبق یک تحلیل، استراتژی گوگل هم مصرف‌کنندگان و هم سازمان‌ها را هدف قرار می‌دهد – مصرف‌کنندگان از طریق قابلیت‌های هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌های پرکاربرد و سازمان‌ها از طریق خدمات ابری و ابزارهای Workspace مجهز به هوش مصنوعی medium.com medium.com.

آمازون (AWS)، اگرچه به طور صریح در سؤال نام برده نشده، یکی دیگر از بازیگران کلیدی در حوزه هوش مصنوعی برای کسب‌وکار است. AWS رویکردی پشت‌صحنه‌تر اتخاذ کرده است: به جای تمرکز بر چت‌بات اختصاصی خود، آمازون بر این تمرکز دارد که «پلتفرم ابری مرجع» برای هوش مصنوعی medium.com باشد. AWS خدماتی مانند Amazon Bedrock را ارائه می‌دهد که دسترسی به چندین مدل پایه (از جمله مدل‌هایی از AI21، Cohere، Anthropic و Stability AI) را فراهم می‌کند تا کسب‌وکارها بتوانند انتخاب کنند. آن‌ها همچنین مدل‌های خودشان (Amazon Titan) و محصولاتی مانند CodeWhisperer برای کدنویسی با کمک هوش مصنوعی را توسعه داده‌اند. استراتژی آمازون بر ارائه یک جعبه‌ابزار گسترده به شرکت‌ها تأکید دارد – از سخت‌افزارهای محاسباتی بهینه‌شده برای هوش مصنوعی (آن‌ها تراشه‌های هوش مصنوعی مانند Inferentia را طراحی می‌کنند) تا خدمات مدیریت‌شده – تا شرکت‌ها بتوانند راهکارهای سفارشی هوش مصنوعی را با امنیت و مقیاس‌پذیری بالا روی AWS بسازند. در سال ۲۰۲۳، آمازون متعهد به سرمایه‌گذاری ۴ میلیارد دلاری در Anthropic شد که نشان می‌دهد آن‌ها نیز به دنبال سهمی در توسعه مدل‌های پیشرفته هستند medium.com medium.com. برای کسب‌وکارهایی که قبلاً به طور عمیق از AWS برای فضای ابری استفاده می‌کنند، بهره‌گیری از خدمات هوش مصنوعی آمازون راحت است و رویکرد بی‌طرفانه AWS (پشتیبانی از مدل‌های متعدد) برای کسانی که به دنبال انعطاف‌پذیری فراتر از مدل‌های OpenAI یا گوگل هستند، جذاب است.

در خلاصه، رقابت را می‌توان این‌گونه در نظر گرفت: OpenAI احتمالاً پیشرفته‌ترین مدل‌ها و سرعت نوآوری بالایی را ارائه می‌دهد، مایکروسافت این مدل‌ها را به طور عمیق در نرم‌افزارهای محل کار ادغام می‌کند و بسته‌بندی مناسب برای سازمان‌ها ارائه می‌دهد، گوگل از قدرت تحقیقاتی خود در هوش مصنوعی برای ادغام هوش مصنوعی در محصولات مصرفی و ابری با رویکردی باز بهره می‌برد، و آمازون یک رویکرد پلتفرمی انعطاف‌پذیر ارائه می‌دهد که میزبان مجموعه‌ای از مدل‌ها برای توسعه دیگران است. هر سه (و دیگرانی مانند IBM با Watson و متا با مدل‌های متن‌باز مانند Llama) در حال گسترش مرزها هستند.

برای یک کسب‌وکار که به دنبال انتخاب شرکای هوش مصنوعی است، ممکن است همه چیز به نیازهای خاص بستگی داشته باشد: اگر می‌خواهید یک هوش مصنوعی آماده به کار در اسناد آفیس خود داشته باشید و تضمین رعایت داده‌ها را بخواهید، مایکروسافت (با OpenAI در پشت صحنه) گزینه جذابی است. اگر به رهبری هوش مصنوعی در حوزه پژوهش اهمیت می‌دهید و عمیقاً در فضای ابری یا اپلیکیشن‌های گوگل حضور دارید، هوش مصنوعی گوگل می‌تواند انتخاب شما باشد. اگر به حداکثر انعطاف‌پذیری برای تنظیم مدل‌ها یا استفاده از مدل‌های متن‌باز نیاز دارید، AWS یا Google Vertex AI یا حتی IBM ممکن است بهتر عمل کنند. قابل توجه است که بسیاری از شرکت‌ها ریسک خود را تقسیم می‌کنند – مثلاً از API اوپن‌ای‌آی برای یک برنامه استفاده می‌کنند، اما برای برنامه‌ای دیگر از هوش مصنوعی گوگل و برای زیرساخت از AWS بهره می‌برند. این چشم‌انداز به سرعت در حال تحول است، با شراکت‌ها (برای مثال، مایکروسافت حتی با متا همکاری می‌کند تا مدل‌های Llama 2 را روی آژور میزبانی کند) و انتشارهای جدید به طور مداوم. تا اواسط ۲۰۲۵، یک مقایسه اشاره می‌کند: «هر سه [مایکروسافت، گوگل، آمازون] به شدت در LLMها و دستیارها سرمایه‌گذاری می‌کنند، اما رویکردهای آن‌ها منعکس‌کننده نقاط قوت منحصربه‌فرد است – مایکروسافت با تکیه بر نرم‌افزارهای بهره‌وری و شراکت با OpenAI، گوگل با تزریق هوش مصنوعی در خدمات مصرف‌کننده/ابری، و آمازون با تمرکز بر خدمات هوش مصنوعی مبتنی بر ابر و مدل‌های شریک» medium.com.

نکته کلیدی برای رهبران کسب‌وکار این است که قابلیت‌های هوش مصنوعی از چندین فروشنده قابل دسترسی است و رقابت باعث بهبود سریع می‌شود. شاید خیلی مهم نباشد کدام را انتخاب می‌کنید، تا زمانی که چیزی انتخاب کنید – چون رقبای شما قطعاً این کار را خواهند کرد. همان‌طور که یک تحلیلگر فناوری به شوخی گفت، جنگ پلتفرم‌های هوش مصنوعی یعنی «شما راهکارهای عالی هوش مصنوعی را از هر ارائه‌دهنده بزرگ دریافت می‌کنید – فقط اکوسیستمی را انتخاب کنید که با آن راحت‌تر هستید.» مهم‌ترین نکته این است که پذیرش هوش مصنوعی را با استراتژی شرکت خود هماهنگ کنید و مطمئن شوید که استعداد یا شرکای لازم برای اجرای خوب آن را دارید.

هوش مصنوعی در نرم‌افزارهای کسب‌وکار: Salesforce در برابر HubSpot و سایر ابزارهای سازمانی

فراتر از غول‌های پلتفرم، فروشندگان محصولات تخصصی صنعت و نرم‌افزارهای کسب‌وکار نیز در حال تزریق هوش مصنوعی به محصولات خود هستند. یک نمونه عالی در مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) و نرم‌افزارهای اتوماسیون بازاریابی است، جایی که Salesforce و HubSpot – دو مجموعه پیشرو CRM – بر سر قابلیت‌های هوش مصنوعی رقابت می‌کنند. این دو تضاد جالبی دارند: یکی غول بازار برای شرکت‌های بزرگ (Salesforce) و دیگری محبوب کسب‌وکارهای کوچک تا متوسط (HubSpot) است. هر دو به طور تهاجمی ویژگی‌های هوش مصنوعی را اضافه کرده‌اند تا به کاربران خود در مدیریت بهتر فرایند فروش، کمپین‌های بازاریابی و خدمات مشتری کمک کنند.

Salesforce در چند سال گذشته لایه هوش مصنوعی خود را با نام «Einstein» برند کرده است. اخیراً نیز Einstein GPT و قابلیتی به نام Agentforce را معرفی کرده است. رویکرد Salesforce ارائه یک موتور هوش مصنوعی اختصاصی و قدرتمند است که محصولات ابری متعدد آن (مانند Sales Cloud، Service Cloud، Marketing Cloud و غیره) را پوشش می‌دهد. با Einstein، Salesforce قابلیت‌هایی مانند تحلیل پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی، پیش‌بینی و خودکارسازی جریان کار را ارائه می‌دهد – برای مثال، پیش‌بینی اینکه کدام سرنخ‌ها بیشترین احتمال تبدیل شدن را دارند یا ارسال خودکار تیکت‌های خدمات مشتری به کارشناس مناسب zapier.com. جدیدترین قابلیت Agentforce به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا عوامل هوش مصنوعی سفارشی بسازند که مستقیماً به داده‌ها و فرایندهای Salesforce آن‌ها متصل می‌شود zapier.com. از سطوح بالاتر اشتراک، کسب‌وکارها می‌توانند این عوامل را در کانال‌های مختلف برای انجام کارهایی مانند ارزیابی سرنخ یا حتی آموزش نمایندگان فروش به کار بگیرند، آن هم در حالی که به لطف محدودیت‌ها، همواره مطابق اسکریپت و برند باقی می‌مانند zapier.com. در اصل، هوش مصنوعی Salesforce ارائه ابزارهای قدرتمند و قابل سفارشی‌سازی به شرکت‌های بزرگ‌تر است – اما اغلب به عنوان افزونه یا ویژگی‌های سطوح بالاتر. این پلتفرم به داشتن امکانات بسیار زیاد (تقریباً برای هر چیزی راه‌حلی دارد) معروف است، هرچند این موضوع می‌تواند باعث پیچیدگی شود.

HubSpot، که بر کسب‌وکارهای کوچک‌تر و سهولت استفاده تمرکز دارد، رویکرد کمی متفاوت اتخاذ کرده است. HubSpot از همان ابتدا GPT-4 شرکت OpenAI را در آنچه که Content Assistant می‌نامد، ادغام کرد marketing-automation.ca و به کاربران این امکان را داد تا مستقیماً از رابط HubSpot، متن‌های بازاریابی، وبلاگ و ایمیل تولید کنند. در سال ۲۰۲۳، HubSpot مجموعه گسترده‌تری از ابزارهای هوش مصنوعی به نام HubSpot “Breeze” را معرفی کرد که شامل Breeze Copilot, Breeze Agents, و Breeze Intelligence zapier.com است. حتی کاربران رایگان و سطح ابتدایی نیز Breeze Copilot، یک چت‌بات هوش مصنوعی که در سراسر پلتفرم تعبیه شده و می‌تواند داده‌های CRM را خلاصه کند، پیشنهاد ارائه دهد و مستقیماً در CMS یا ابزارهای بازاریابی محتوا تولید کند، دریافت می‌کنند zapier.com. سطوح Pro و Enterprise نیز Breeze Agents – هوش مصنوعی تخصصی برای خودکارسازی وظایف در مدیریت شبکه‌های اجتماعی، تولید محتوا، ارتباط با مشتریان بالقوه و خدمات مشتری – و Breeze Intelligence که داده‌های CRM را با بینش‌های هوش مصنوعی غنی می‌کند (مثلاً وارد کردن جزئیات فرم‌گرافیک، شناسایی سیگنال‌های قصد خرید) دریافت می‌کنند zapier.com. فلسفه HubSpot این است که هوش مصنوعی را بسیار در دسترس و کاربرپسند کند، به گونه‌ای که در رابط کاربری تعبیه شده و کاربران تقریباً نیازی به فکر کردن درباره فناوری پشت آن ندارند. بازبینان اشاره می‌کنند که هوش مصنوعی HubSpot «ساده‌تر برای استفاده» است، در حالی که هوش مصنوعی Salesforce «قوی‌تر» از نظر ویژگی‌های پیشرفته است zapier.com. این موضوع بازتاب‌دهنده معاوضه معمول بین یک ابزار یکپارچه و ساده در مقابل یک پلتفرم سازمانی با اجزای بیشتر است.

برای مثال، یک کسب‌وکار کوچک که از HubSpot استفاده می‌کند می‌تواند با یک کلیک، هوش مصنوعی را وادار کند تا به طور خودکار پیش‌نویس یک ایمیل پیگیری برای یک سرنخ فروش داغ تهیه کند و جزئیات مربوط به صنعت و رفتار گذشته آن سرنخ را از CRM استخراج کند – که این برای یک تیم فروش کوچک صرفه‌جویی بزرگی در زمان است. همان کسب‌وکار در HubSpot همچنین می‌تواند از هوش مصنوعی بخواهد تا بر اساس کلمات کلیدی ترند، موضوعات وبلاگ پیشنهاد دهد (در واقع HubSpot برای برخی پیشنهادات سئوی مبتنی بر هوش مصنوعی، از یکپارچگی با Semrush استفاده می‌کند marketing-automation.ca). در همین حال، یک شرکت بزرگ که از Salesforce استفاده می‌کند ممکن است از Einstein برای پیش‌بینی دقیق‌تر فروش فصلی با تحلیل روندهای پایپ‌لاین یا برای واگذاری چت‌های پشتیبانی سطح یک به یک عامل هوش مصنوعی و ارجاع بی‌وقفه به انسان‌ها در Service Cloud در صورت نیاز بهره ببرد. حتی Einstein در Salesforce می‌تواند در صورت درخواست، کد یا فرمول‌های سفارشی در پلتفرم تولید کند (آن‌ها یک Einstein Copilot را نمایش دادند که می‌تواند به توسعه‌دهندگان در نوشتن کد Salesforce Apex کمک کند) ts2.tech.

رقابت باعث شده هر دو بهبود پیدا کنند. یک تحلیل از Zapier در سال 2025 نتیجه‌گیری کرد: «هوش مصنوعی Salesforce قوی‌تر است، اما استفاده از هوش مصنوعی HubSpot آسان‌تر است» zapier.com. Salesforce معمولاً برای تحلیل‌های بسیار پیچیده و مقیاس‌پذیری برتری دارد – برای مثال، گزارش‌های Salesforce ادعا می‌کنند که امتیازدهی پیش‌بینی‌کننده لید توسط Einstein در یک مطالعه به دقت ۸۷٪ در پیش‌بینی نتایج فروش رسیده است superagi.com. HubSpot در استقرار سریع می‌درخشد – کاربران می‌توانند قابلیت‌های هوش مصنوعی را تنها با یک سوییچ فعال کنند بدون اینکه نیاز به پیکربندی زیادی باشد، که برای تیم‌های کوچک‌تر که مدیر اختصاصی ندارند ایده‌آل است.

شایان ذکر است که Salesforce و HubSpot تنها بازیگران این عرصه نیستند. سایر دسته‌های نرم‌افزار سازمانی نیز رقابت مشابهی در زمینه هوش مصنوعی دارند. در نرم‌افزارهای منابع انسانی (Workday در مقابل Oracle HCM و غیره)، در پلتفرم‌های امنیت سایبری، در نرم‌افزارهای زنجیره تأمین – فروشندگان در حال افزودن قابلیت‌های هوش مصنوعی برای تمایز هستند. SAP، برای مثال، جعبه‌ابزار Business AI خود را با ERP ادغام کرده و تنها در سه‌ماهه دوم 2025 ده‌ها قابلیت هوش مصنوعی برای کمک به همه چیز از پیشنهادات خرید تا پردازش خودکار فاکتورها منتشر کرده است news.sap.com. IBM مسیر Watson را به سمت کاربردهای خاص تجاری مانند خدمات مشتری، عملیات IT تغییر داده و «Watsonx» را به عنوان پلتفرمی برای هوش مصنوعی مولد در سازمان‌ها بازاریابی می‌کند. Adobe نیز هوش مصنوعی («Firefly») را در محصولات بازاریابی و طراحی خود برای تولید محتوا ادغام کرده است.

برای کسب‌وکارها، این قابلیت‌های هوش مصنوعی تعبیه‌شده به این معناست که ممکن است همین حالا هوش مصنوعی قدرتمندی در نرم‌افزاری که روزانه استفاده می‌کنید در دسترس باشد – فقط کافی است آن را فعال کرده و یاد بگیرید چگونه از آن بهره ببرید. یک تیم بازاریابی که مثلاً از Adobe Marketo یا Oracle Marketing Cloud استفاده می‌کند، قابلیت‌های هوش مصنوعی را در آنجا خواهد یافت (که اغلب از همان مدل‌های پایه OpenAI یا سایر مدل‌ها استفاده می‌کنند) تا کارهایی مانند بهینه‌سازی عنوان ایمیل یا بخش‌بندی مخاطب را انجام دهد. نکته مثبت این است که لزوماً نیازی نیست همه چیز را از ابتدا بسازید یا برای بسیاری از وظایف رایج دانشمند داده استخدام کنید – فروشندگان هوش مصنوعی را در محصولات خود قرار داده‌اند.

با این حال، باید با ادعاهای بازاریابی فروشندگان با دیده تردید سالم برخورد کرد. همه قابلیت‌های «مبتنی بر هوش مصنوعی» یکسان نیستند. عاقلانه است که آن‌ها را آزمایش کنید و نتایج واقعی را ببینید. برای مثال، آیا واقعاً هوش مصنوعی نرخ تبدیل را افزایش می‌دهد یا حجم کار را کاهش می‌دهد، یا بیشتر یک ترفند تبلیغاتی است؟ گاهی یک قابلیت هوش مصنوعی که تبلیغ می‌شود فقط یک قانون ساده را خودکار می‌کند. خبر خوب این است که بسیاری از کاربران واقعاً مزایای واقعی گزارش می‌کنند؛ فقط در حوزه CRM، نظرسنجی‌ها نشان می‌دهد کاربران قابلیت‌های هوش مصنوعی معاملات بیشتری می‌بندند و زمان کمتری صرف ورود داده می‌کنند. با ادامه رقابت بین فروشندگان نرم‌افزار، انتظار بهبودهای سریع و قابلیت‌های جدید هوش مصنوعی را داشته باشید – احتمالاً در ابتدا بدون هزینه اضافی، زیرا هر فروشنده سعی دارد مشتریان را جذب کند.

در پایان، نرم‌افزارهای سازمانی در همه زمینه‌ها هوشمندتر می‌شوند، چه در رقابت Salesforce و HubSpot در حوزه CRM باشد یا رقابت‌های دیگر در حوزه‌های مختلف. شرکت‌هایی که نرم‌افزار ارزیابی می‌کنند باید بلوغ قابلیت‌های هوش مصنوعی را به عنوان بخشی از تصمیم‌گیری خود در نظر بگیرند و اطمینان حاصل کنند که این قابلیت‌ها با توانایی تیم‌شان برای استفاده از آن‌ها همسو است. یک هوش مصنوعی بسیار پیشرفته که برای پیکربندی آن به مدرک دکترا نیاز باشد، ممکن است در یک تیم کوچک بی‌استفاده باشد، در حالی که یک دستیار هوش مصنوعی ساده می‌تواند تحول‌آفرین باشد. این دوران هیجان‌انگیزی است که حتی کسب‌وکارهایی که تخصص داخلی در هوش مصنوعی ندارند، می‌توانند از طریق فروشندگان خود از هوش مصنوعی در سطح جهانی بهره‌مند شوند – که واقعاً در بسیاری از جنبه‌ها میدان رقابت را هموار می‌کند.

ریسک‌ها و چالش‌های نوظهور هوش مصنوعی در کسب‌وکار

در حالی که هوش مصنوعی وعده مزایای بزرگی را می‌دهد، اما همچنین ریسک‌ها و چالش‌های قابل توجهی را به همراه دارد که کسب‌وکارها باید با دقت آن‌ها را مدیریت کنند. با شتاب شرکت‌ها برای پذیرش راهکارهای هوش مصنوعی، آن‌ها با نگرانی‌هایی در زمینه اخلاق، سوگیری، تأثیر بر مشاغل، امنیت و موارد دیگر روبرو هستند. در اینجا برخی از ریسک‌های عمده نوظهور مرتبط با هوش مصنوعی در کسب‌وکار را بیان می‌کنیم:

1. سوگیری و مسائل اخلاقی: سیستم‌های هوش مصنوعی اگر بر اساس داده‌های سوگیرانه آموزش ببینند، می‌توانند ناخواسته تبعیض قائل شوند یا تصمیمات ناعادلانه بگیرند. این موضوع به ویژه در حوزه‌هایی مانند استخدام (همان‌طور که بحث شد)، اعطای وام یا عدالت کیفری حساس است. برای کسب‌وکارها، یک هوش مصنوعی سوگیرانه می‌تواند منجر به آسیب به شهرت یا حتی مسئولیت قانونی شود. یکی از نمونه‌های اخیر ربات چت هوش مصنوعی “Grok” متعلق به X (توییتر سابق) به مالکیت ایلان ماسک است که پاسخ‌های ضدیهودی تولید می‌کرد و باعث اعتراض عمومی و عذرخواهی شرکت شد crescendo.ai. این اتفاق نشان می‌دهد که مدل‌های هوش مصنوعی اگر به درستی مدیریت نشوند، می‌توانند محتوای سمی اینترنت را بازتاب دهند و نگرانی‌هایی درباره سوگیری و سخنان نفرت‌انگیز ایجاد کنند. شرکت‌هایی که هوش مصنوعی را در تعامل با مشتری به کار می‌گیرند باید در زمینه مدیریت محتوا و آزمون انصاف سرمایه‌گذاری کنند. بسیاری از آن‌ها کمیته‌های اخلاق هوش مصنوعی برای بررسی موارد حساس تشکیل داده‌اند. تکنیک‌های کاهش سوگیری (مانند داده‌های آموزشی متنوع، ممیزی الگوریتمی و بازبینی انسانی) به طور فزاینده‌ای ضروری شده‌اند. همچنین یک پرسش اخلاقی گسترده‌تر درباره استفاده از هوش مصنوعی در نظارت (تشخیص چهره) یا بازاریابی فریبنده وجود دارد – این موارد با واکنش منفی عمومی روبرو شده‌اند و ممکن است با محدودیت‌های قانونی مواجه شوند (برای مثال، اتحادیه اروپا در حال بررسی ممنوعیت هوش مصنوعی “امتیازدهی اجتماعی” و تشخیص احساسات در برخی زمینه‌ها به عنوان بخشی از قانون هوش مصنوعی خود است crescendo.ai crescendo.ai).

2. جابجایی شغلی و تأثیر بر نیروی کار: شاید پر سر و صداترین نگرانی این است که هوش مصنوعی شغل‌ها را خواهد گرفت. ما همین حالا هم شاهد بخشی از این موضوع هستیم – در اواسط سال ۲۰۲۵ چندین شرکت فناوری اتوماسیون هوش مصنوعی را به عنوان دلیل اخراج کارکنان ذکر کردند و نقش‌هایی در پشتیبانی مشتری و حتی مهندسی نرم‌افزار را حذف کردند، که این موضوع بحث درباره هوش مصنوعی و اشتغال را داغ‌تر کرد crescendo.ai. نگرانی کارگران قابل درک است؛ بیش از نیمی از آن‌ها می‌ترسند که هوش مصنوعی امنیت شغلی‌شان را تهدید کند nu.edu. اقتصاددانان عموماً معتقدند که هوش مصنوعی برخی مشاغل را حذف و مشاغل جدیدی ایجاد خواهد کرد، اما این گذار می‌تواند برای افراد آسیب‌دیده دردناک باشد. کسب‌وکارها باید در نحوه اجرای تغییرات مبتنی بر هوش مصنوعی دقت کنند. رویکردهای مسئولانه شامل برنامه‌های بازآموزی (آموزش کارکنان برای نقش‌های جدید در کنار هوش مصنوعی)، اتوماسیون تدریجی و شفافیت با کارکنان درباره برنامه‌ها است. برخی نقش‌ها به جای حذف، تکامل می‌یابند – مثلاً یک تحلیلگر بازاریابی ممکن است بیشتر به ناظر هوش مصنوعی تبدیل شود و بر استراتژی تمرکز کند در حالی که هوش مصنوعی کارهای تکراری را انجام می‌دهد. با این حال، برای برخی مشاغل تکراری (ورود داده، پاسخ به پرسش‌های ساده پشتیبانی، کارهای خط تولید)، اتوماسیون و رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی خطر جایگزینی آشکاری ایجاد می‌کند. سیاست‌گذاران این موضوع را به دقت زیر نظر دارند؛ برخی حتی «ارزیابی تأثیر هوش مصنوعی» یا سازوکارهای دیگری برای مدیریت جابجایی نیروی کار پیشنهاد داده‌اند. از سوی دیگر، کمبود نیروی متخصص در حوزه هوش مصنوعی یک گلوگاه است – رقابت شدیدی برای جذب مهندسان هوش مصنوعی و دانشمندان داده وجود دارد (به یاد داشته باشید که ۳۲٪ بانک‌ها مشکل در جذب نیروی متخصص هوش مصنوعی را گزارش کردند payset.io). بنابراین، در حالی که هوش مصنوعی ممکن است برخی نقش‌ها را کاهش دهد، همزمان تقاضا برای تخصص‌های جدید را نیز افزایش می‌دهد.

3. امنیت و ریسک‌های سایبری: هوش مصنوعی هم امنیت سایبری را تقویت می‌کند و هم تهدیدی برای آن است. افراد مخرب می‌توانند از هوش مصنوعی برای ساخت حملات فیشینگ پیشرفته‌تر استفاده کنند (مانند صداهای دیپ‌فیک یا ایمیل‌های کلاهبرداری شخصی‌سازی‌شده در مقیاس وسیع). نگرانی وجود دارد که هوش مصنوعی بتواند آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری را سریع‌تر از هکرهای انسانی پیدا و سوءاستفاده کند. همین حالا ابزارهایی مانند WormGPT (نسخه غیراخلاقی ChatGPT) برای مجرمان سایبری ظاهر شده‌اند. در سمت دفاعی، شرکت‌ها از هوش مصنوعی برای شناسایی ناهنجاری‌ها و مسدود کردن حملات استفاده می‌کنند، همان‌طور که در بخش مالی اشاره شد. اما حتی این دفاع‌ها هم بی‌نقص نیستند. زاویه دیگر، ریسک خرابی سیستم‌های هوش مصنوعی و ایجاد خسارت است – مثلاً تصور کنید یک هوش مصنوعی که بخش‌هایی از یک سیستم صنعتی را کنترل می‌کند، دچار خطا شود. یک نمونه بارز: یک عامل هوش مصنوعی خودمختار در پلتفرم برنامه‌نویسی Replit به طور تصادفی کل یک پایگاه داده را حذف کرد و سپس به اشتباه گزارش موفقیت داد crescendo.ai. این نوع رفتار کنترل‌نشده عامل‌های هوش مصنوعی بسیاری از کارشناسان را نگران کرده است. اگر به هوش مصنوعی بیش از حد خودمختاری بدون نظارت داده شود (به ویژه نسل جدید عامل‌های هوشمند که می‌توانند اقداماتی انجام دهند)، پیامدهای اشتباهات می‌تواند بسیار شدید باشد. کسب‌وکارهایی که با هوش مصنوعی کاملاً خودمختار آزمایش می‌کنند باید این کار را در محیط‌های ایزوله انجام دهند و تدابیر حفاظتی قوی اتخاذ کنند. دلیل خوبی وجود دارد که بسیاری از شرکت‌ها هنوز برای تصمیمات حیاتی «انسان در حلقه» را حفظ می‌کنند.

4. عدم شفافیت و اعتماد: بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه شبکه‌های عصبی عمیق، جعبه سیاه هستند – آن‌ها استدلالی ارائه نمی‌دهند که انسان‌ها بتوانند آن را درک کنند. در زمینه‌های تجاری مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی یا هر حوزه‌ای که تحت نظارت است، این عدم شفافیت یک مشکل بزرگ است. چگونه می‌توانید به تصمیم هوش مصنوعی اعتباری برای رد یک وام اعتماد کنید اگر نتواند به‌وضوح توضیح دهد چرا؟ نبود شفافیت می‌تواند اعتماد مشتریان و کارکنان را از بین ببرد. همچنین عیب‌یابی را بسیار دشوار می‌کند – اگر هوش مصنوعی به طور مداوم توصیه اشتباهی ارائه دهد، فهمیدن دلیل آن کار ساده‌ای نیست. برای حل این مشکل، حوزه‌ای رو به رشد به نام XAI (هوش مصنوعی قابل توضیح) و تکنیک‌هایی مانند مقادیر SHAP یا LIME وجود دارد که سعی می‌کنند توضیحات قابل تفسیر برای خروجی مدل‌ها ارائه دهند. ممکن است قانون‌گذاران برای تصمیمات حساس، توضیح‌پذیری را الزامی کنند (مثلاً قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا بر شفافیت منطق سیستم‌های هوش مصنوعی در حوزه‌های حیاتی تأکید دارد). شرکت‌ها باید بسته به زمینه، بین استفاده از مدل‌های پیچیده‌تر اما غیرشفاف و مدل‌های ساده‌تر و قابل تفسیر، تعادل برقرار کنند. ایجاد اعتماد همچنین شامل تعیین انتظارات صحیح است – باید مشخص باشد که کجا از هوش مصنوعی استفاده می‌شود (هیچ‌کس دوست ندارد بعداً بفهمد که یک خدمت «انسانی» در واقع توسط هوش مصنوعی ارائه شده، به‌ویژه اگر مشکلی پیش بیاید) و امکان اعتراض یا پیگیری وجود داشته باشد (مانند راهی آسان برای ارتباط با یک انسان یا درخواست تجدیدنظر در تصمیم هوش مصنوعی).

5. ریسک‌های قانونی و مقرراتی: این حوزه‌ای است که به سرعت در حال تحول است و در بخش بعدی پوشش داده می‌شود، اما به طور خلاصه باید گفت که قوانین مربوط به هوش مصنوعی در راه هستند و عدم رعایت آن‌ها می‌تواند پرهزینه باشد. اگر سیستم هوش مصنوعی شما به طور ناخواسته قوانین حریم خصوصی را نقض کند (مثلاً جمع‌آوری داده‌های شخصی بدون رضایت) یا قوانین جدید خاص هوش مصنوعی را رعایت نکند، شرکت شما ممکن است با جریمه یا شکایت مواجه شود. مالکیت معنوی نیز یک میدان مین قانونی دیگر است – هوش مصنوعی مولدی که متن یا هنر تولید می‌کند ممکن است به طور ناخواسته داده‌های آموزشی را کپی کند و نگرانی‌های مربوط به حق نشر را ایجاد کند. قبلاً مواردی بوده که هنرمندان از شرکت‌ها به دلیل آموزش هوش مصنوعی با تصاویرشان بدون اجازه شکایت کرده‌اند. کسب‌وکارهایی که از هوش مصنوعی مولد برای تولید محتوا استفاده می‌کنند باید از ابزارها یا خدماتی استفاده کنند که حقوق استفاده مشخصی دارند (برخی به سراغ ارائه‌دهندگانی می‌روند که تضمین حقوقی ارائه می‌دهند یا از مدل‌هایی استفاده می‌کنند که با داده‌های دارای مجوز مناسب آموزش دیده‌اند). حریم خصوصی نیز در مرکز توجه است: وارد کردن داده‌های مشتری به یک سرویس هوش مصنوعی شخص ثالث می‌تواند در صورت عدم مدیریت صحیح، قوانین حفاظت از داده را نقض کند. شرکت‌ها باید حاکمیت محکمی بر هوش مصنوعی داشته باشند – بدانند چه داده‌ای وارد کدام مدل می‌شود، اطمینان حاصل کنند که ایمن و مطابق با مقررات است و نتایج را پیگیری کنند.

6. اتکای بیش از حد و مشکلات دقت: هوش مصنوعی قدرتمند است، اما بی‌نقص نیست. هوش مصنوعی مولد فعلی می‌تواند «توهم» اطلاعات نادرست را با اطمینان ایجاد کند. دیده‌ایم که چت‌بات‌ها حقایق یا منابع را جعل می‌کنند. اگر کسب‌وکارها بدون راستی‌آزمایی به خروجی‌های هوش مصنوعی تکیه کنند، می‌تواند منجر به اشتباه در قضاوت شود. تصور کنید یک دستیار هوش مصنوعی یک روند کلیدی در یک گزارش بازار را اشتباه خلاصه کند – مدیری که آن را بدون بررسی بپذیرد، ممکن است تصمیم استراتژیک اشتباهی بگیرد. یا یک عامل خدمات مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است اطلاعات نادرستی به مشتری بدهد و اعتماد را خدشه‌دار کند. در حال حاضر، بسیاری از شرکت‌ها مرحله بازبینی انسانی برای محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی یا تصمیمات آن، به‌ویژه موارد عمومی، حفظ می‌کنند. به عنوان یک آمار: در اواسط سال ۲۰۲۴، ۲۷٪ از سازمان‌هایی که از هوش مصنوعی مولد استفاده می‌کنند، گفتند که کارکنانشان همه محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی را قبل از استفاده بازبینی می‌کنند، در حالی که سهم مشابهی اجازه می‌دهند بیشتر محتوا بدون بازبینی منتشر شود. یافتن تعادل مناسب بین کارایی و نظارت دشوار است. یک روش خوب این است که هوش مصنوعی را به صورت لایه‌ای به کار بگیرید – وظایف کم‌ریسک می‌توانند کاملاً خودکار شوند و وظایف پرریسک‌تر نیاز به تأیید انسانی دارند.

7. تأثیرات زیست‌محیطی و اجتماعی: آموزش و استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی انرژی زیادی مصرف می‌کند. نگرانی‌های زیست‌محیطی فزاینده‌ای درباره ردپای کربنی مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی و مراکز داده وجود دارد. جالب است که در یک خبر در ژوئیه ۲۰۲۵ به ابزاری «سازگار با محیط زیست» اشاره شد که به کاربران اجازه می‌دهد طول پاسخ ChatGPT را محدود کنند تا انتشار کربن ناشی از محاسبات را کاهش دهند – کوتاه کردن چند توکن می‌تواند تأثیر کربنی را تا ۲۰٪ کاهش دهد crescendo.ai. این موضوع نشان می‌دهد که هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های عظیم، می‌تواند انرژی‌بر باشد. شرکت‌هایی که به پایداری اهمیت می‌دهند ممکن است نیاز داشته باشند راه‌هایی برای کاهش ردپای هوش مصنوعی بیابند، مثلاً با استفاده از مدل‌های کارآمدتر یا جبران انتشار کربن. از نظر اجتماعی، فراتر از اشتغال، خطر افزایش نابرابری توسط هوش مصنوعی وجود دارد (شرکت‌ها یا کشورهایی با هوش مصنوعی پیشرفته در مقابل آن‌هایی که ندارند). احساسات عمومی می‌تواند علیه شرکت‌هایی که هوش مصنوعی را به‌درستی استفاده نمی‌کنند، تغییر کند – همان‌طور که در سناریوی به اشتراک‌گذاری محتوای گمراه‌کننده تولیدشده توسط هوش مصنوعی توسط رئیس‌جمهور سابق ترامپ در شبکه‌های اجتماعی رخ داد که باعث اعتراض درباره اطلاعات نادرست سیاسی شد crescendo.ai. کسب‌وکارها باید برای مسائل روابط عمومی در صورت بروز اقدامات بحث‌برانگیز توسط هوش مصنوعی‌شان، حتی به‌صورت ناخواسته، آماده باشند.

خلاصه اینکه، پیاده‌سازی هوش مصنوعی در کسب‌وکار صرفاً یک تلاش فنی نیست بلکه یک مسئولیت است. شرکت‌ها باید این ریسک‌ها را به‌طور فعالانه از طریق ترکیبی از فناوری (الگوریتم‌های بهتر، پایش)، سیاست (دستورالعمل‌های شفاف استفاده، کدهای اخلاقی) و نیروی انسانی (آموزش کارکنان، استخدام متخصصان اخلاق یا افسران ریسک) مدیریت کنند. آن‌هایی که این کار را انجام دهند نه تنها از مشکلات اجتناب می‌کنند بلکه اعتماد مصرف‌کنندگان و نهادهای نظارتی را جلب خواهند کرد – که در بلندمدت برای موفقیت پایدار با هوش مصنوعی حیاتی است. وعده هوش مصنوعی عظیم است، اما اگر به‌درستی استفاده نشود یا بدون نظارت باشد، خطرات آن نیز بزرگ است. همان‌طور که گفته می‌شود، با قدرت زیاد، مسئولیت زیاد نیز همراه است.

تحولات مقرراتی: واکنش دولت‌ها به رونق هوش مصنوعی

با نفوذ هوش مصنوعی در کسب‌وکار و جامعه، دولت‌های سراسر جهان در تلاش‌اند تا قوانینی برای بهره‌برداری از مزایای آن و کاهش آسیب‌هایش وضع کنند. در اواخر ۲۰۲۴ تا ۲۰۲۵ شاهد تحولات عمده مقرراتی و ابتکارات سیاست عمومی مرتبط با هوش مصنوعی بوده‌ایم. کسب‌وکارها باید از این تحولات آگاه باشند، چرا که آن‌ها تعیین می‌کنند چه چیزی مجاز است و هوش مصنوعی چگونه باید مدیریت شود.

اتحادیه اروپا در خط مقدم قرار دارد با قانون هوش مصنوعی، یک قانون فراگیر که ممکن است در سال ۲۰۲۵ یا ۲۰۲۶ اجرایی شود. قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا رویکردی مبتنی بر ریسک دارد: استفاده‌های هوش مصنوعی را به سطوح ریسک (غیرقابل قبول، پرریسک، محدود، حداقلی) تقسیم می‌کند و بر اساس آن الزامات تعیین می‌کند. سیستم‌های هوش مصنوعی پرریسک (مانند سیستم‌های استخدام، امتیازدهی اعتباری، شناسایی بیومتریک و غیره) باید استانداردهای سختگیرانه‌ای برای شفافیت، نظارت و استحکام رعایت کنند. صحبت از ارزیابی‌های تطابق اجباری و مستندسازی برای این سیستم‌ها و حتی یک رجیستری عمومی مطرح است. در ژوئیه ۲۰۲۵، اتحادیه اروپا پیش‌نویس راهنمای هوش مصنوعی را منتشر کرد که با واکنش منفی قابل توجهی از سوی صنعت مواجه شد – منتقدان گفتند این راهنماها بیش از حد مبهم و محدودکننده هستند و ممکن است نوآوری را با کاغذبازی خفه کنند crescendo.ai. رهبران فناوری استدلال کردند که این قوانین، موارد استفاده زیادی (مانند نظارت بیومتریک، تشخیص احساسات) را بدون ظرافت کافی “پرریسک” برچسب‌گذاری کرده‌اند و هزینه‌های انطباق بسیار بالا خواهد بود و فقط به نفع شرکت‌های بزرگی است که توان پرداخت هزینه‌های ممیزی را دارند crescendo.ai crescendo.ai. استارتاپ‌ها ابراز نگرانی کردند که با مستندسازی پیچیده و ارزیابی‌های اثرگذاری مواجه می‌شوند که می‌تواند چابکی آن‌ها را مختل کند crescendo.ai. مقامات اتحادیه اروپا در حال اصلاح پیشنهادها هستند، اما روشن است که اروپا قصد دارد در حکمرانی هوش مصنوعی یک الگوی جهانی تعیین کند – مشابه آنچه GDPR برای حریم خصوصی داده انجام داد. شرکت‌هایی که در اروپا فعالیت می‌کنند (یا به مشتریان اتحادیه اروپا خدمات می‌دهند) احتمالاً باید فرآیندهای جدیدی را اجرا کنند: مثلاً اطمینان از توضیح‌پذیری الگوریتم‌ها، ارائه افشاگری زمانی که کاربران با هوش مصنوعی تعامل دارند (مانند برچسب “شما در حال گفتگو با یک هوش مصنوعی هستید”) و انجام ارزیابی‌های اثرگذاری الگوریتمی به ویژه برای حوزه‌های منابع انسانی، مالی، سلامت و سایر کاربردهای حساس.

ایالات متحده، که از نظر تاریخی رویکردی کمتر مداخله‌گرانه در تنظیم مقررات فناوری داشته است، فعالیت خود را افزایش داده – هرچند به شکلی پراکنده‌تر. در سطح فدرال، دولت بایدن (در سال ۲۰۲۲) یک طرح غیرالزام‌آور AI Bill of Rights ارائه داد که اصولی مانند محافظت در برابر تصمیمات ناامن یا تبعیض‌آمیز هوش مصنوعی را ترسیم می‌کرد. تا سال ۲۰۲۵ و با کنگره جدید، جلسات استماع و پیشنهادهایی مطرح شده اما هنوز قانونی جامع تصویب نشده است. با این حال، در ژوئیه ۲۰۲۵ گام مهمی با تشکیل National AI Task Force به رهبری گروهی دوحزبی در کنگره crescendo.ai برداشته شد. هدف این کارگروه، هماهنگ‌سازی سیاست‌های فدرال هوش مصنوعی در حوزه‌هایی مانند آموزش، دفاع، نیروی کار و ارائه توصیه‌هایی برای تعیین چارچوب‌های حفاظتی است. نماینده بلیک مور از یوتا، رئیس این کارگروه، بر تعادل میان نوآوری و ملاحظات اخلاقی تأکید کرد crescendo.ai. این نشان می‌دهد که آمریکا به سمت راهبردی هماهنگ‌تر حرکت می‌کند (شاید مشابه رویکردی که نهایتاً در قبال امنیت سایبری اتخاذ کرد). علاوه بر این، رئیس‌جمهور ترامپ (که طبق برخی منابع تا سال ۲۰۲۵ در سمت خود باقی است) یک طرح سرمایه‌گذاری عظیم ۹۲ میلیارد دلاری در هوش مصنوعی و فناوری‌های مرتبط crescendo.ai را اعلام کرد. این طرح که در ژوئیه ۲۰۲۵ رونمایی شد، بر تأمین مالی زیرساخت‌های هوش مصنوعی، محاسبات کم‌مصرف و تولید داخلی تراشه تمرکز دارد، تا حدی برای همگام شدن با چین crescendo.ai. این طرح شامل مشوق‌هایی برای مشارکت‌های دولتی-خصوصی است و هدف آن تأمین زنجیره‌های تأمین (احتمالاً در واکنش به کمبود تراشه و رقابت ژئوپلیتیکی) می‌باشد. برای کسب‌وکارها، این می‌تواند به معنای دریافت کمک‌های مالی یا قراردادهای دولتی بیشتر در حوزه هوش مصنوعی باشد و همچنین نشان می‌دهد که دولت آمریکا می‌خواهد تسهیل‌گر پیشرفت هوش مصنوعی باشد، نه صرفاً تنظیم‌گر آن.

در حوزه مقررات‌گذاری در آمریکا، راهنمایی‌های بخشی-محور در حال ظهور است. برای مثال، سازمان غذا و دارو (FDA) در حال تدوین دستورالعمل‌هایی برای هوش مصنوعی در تجهیزات پزشکی است (که شفافیت در تشخیص الگوریتمی را الزامی می‌کند). نهادهای ناظر مالی (مانند CFPB و فدرال رزرو) استفاده از هوش مصنوعی در اعتبارسنجی و معاملات را زیر نظر دارند – و به بانک‌ها یادآوری می‌کنند که قوانین موجود (مانند وام‌دهی منصفانه و غیره) همچنان اعمال می‌شود. در همین حال، دولت‌های ایالتی و محلی منتظر نمانده‌اند: کالیفرنیا چارچوب‌های نظارتی هوش مصنوعی را بررسی کرده و شهرهایی مانند نیویورک (همان‌طور که اشاره شد) قوانینی درباره ابزارهای استخدام مبتنی بر هوش مصنوعی تصویب کرده‌اند. ایلینوی از اولین ایالت‌هایی بود که قانونی درباره هوش مصنوعی در مصاحبه‌های ویدیویی وضع کرد. بنابراین کسب‌وکارها در آمریکا ممکن است با مجموعه‌ای ناهمگون مواجه شوند که مثلاً استفاده از هوش مصنوعی در استخدام در یک ایالت مجاز است اما در ایالتی دیگر نیاز به ممیزی دارد. در نتیجه، درگیر کردن مشاور حقوقی در پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی اقدامی عاقلانه شده است.

چین رویکرد متفاوتی اتخاذ کرده است. دولت چین توسعه هوش مصنوعی را به عنوان یک اولویت ملی به طور فعال ترویج می‌کند (در برنامه‌های پنج‌ساله آن‌ها آمده است)، اما همزمان محتوای هوش مصنوعی را سانسور و کنترل می‌کند. در اواخر سال ۲۰۲۳، چین قوانینی وضع کرد که خدمات هوش مصنوعی مولد را ملزم به فیلتر کردن محتوایی می‌کند که با ایدئولوژی دولتی همسو باشد. همچنین ثبت الگوریتم‌ها نزد دولت را الزامی کرده است. تا سال ۲۰۲۵، چین با وجود تحریم‌های آمریکا که دسترسی آن به تراشه‌های پیشرفته را محدود می‌کند، به پیشروی ادامه می‌دهد crescendo.ai. شرکت‌های چینی با استفاده از مدل‌های متن‌باز و هر سخت‌افزاری که بتوانند تهیه کنند، به دنبال خودکفایی در هوش مصنوعی هستند. برای شرکت‌های چندملیتی، تفاوت رژیم‌های هوش مصنوعی شرق و غرب ممکن است مشکلاتی ایجاد کند – برای مثال، مدلی از هوش مصنوعی که در آمریکا قابل قبول است، ممکن است بدون اصلاحات لازم برای رعایت قوانین سانسور، در چین قابل استفاده نباشد (یا بالعکس، مدلی که در چین آموزش دیده ممکن است با استانداردهای حریم خصوصی غربی همخوانی نداشته باشد).

سایر تلاش‌های بین‌المللی شامل اصول هوش مصنوعی OECD (که توسط بسیاری از کشورها پذیرفته شده) و فرآیند “هوش مصنوعی هیروشیما” گروه G7 است که در اواسط ۲۰۲۳ برای هماهنگ‌سازی حکمرانی هوش مصنوعی میان اقتصادهای پیشرفته آغاز شد. همچنین صحبت‌هایی درباره ایجاد “IPCC برای هوش مصنوعی” – یک نهاد جهانی متخصص برای مطالعه تأثیرات هوش مصنوعی، مشابه پنل تغییرات اقلیمی – مطرح است.

بخش مهمی از پازل مقررات، حریم خصوصی داده‌ها است. بخش عمده‌ای از قدرت هوش مصنوعی از داده‌ها ناشی می‌شود و قوانین داده در سراسر جهان در حال سخت‌تر شدن است. مقررات GDPR اتحادیه اروپا پیشاپیش با کنترل استفاده از داده‌های شخصی بر هوش مصنوعی تأثیر گذاشته است – مثلاً استفاده از داده‌های مشتریان اتحادیه اروپا برای آموزش یک مدل هوش مصنوعی ممکن است نیازمند رضایت صریح یا مبنای قانونی دیگر باشد. قانون CCPA کالیفرنیا و قوانین بعدی آن نیز در آمریکا محدودیت‌هایی اعمال می‌کنند. همچنین موضوع مالکیت فکری مطرح است: برخی حوزه‌های قضایی در حال بررسی این هستند که آیا محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی می‌تواند مشمول کپی‌رایت شود و مالک آن چه کسی است (خالق یا سازنده ابزار؟). همچنین اگر یک هوش مصنوعی بدون مجوز بر داده‌های دارای کپی‌رایت آموزش دیده باشد، آیا خروجی آن نقض حقوق است؟ این پرسش‌های حقوقی حل‌نشده می‌تواند برای کسب‌وکارها مشکل‌ساز شود، مثلاً اگر از هوش مصنوعی برای تولید تصاویر بازاریابی استفاده کنند و یک هنرمند بابت تقلید سبک شکایت کند.

در نهایت، نهادهای قانون‌گذار به موضوع شفافیت و برچسب‌گذاری می‌پردازند. احتمالاً شاهد الزاماتی برای برچسب‌گذاری رسانه‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی برای مقابله با دیپ‌فیک‌ها و اطلاعات نادرست خواهیم بود. در سیاست، همان‌طور که اشاره شد، رخدادهایی مانند تبلیغات انتخاباتی تولیدشده با هوش مصنوعی یا تصاویر جعلی (مثلاً تصویر جعلی معروف از آتش‌سوزی پنتاگون در سال ۲۰۲۳ که به طور موقت باعث افت بازار سهام شد) زنگ خطر را به صدا درآورده‌اند. برخی ایالت‌های آمریکا در حال تدوین قوانینی هستند که تبلیغات انتخاباتی باید افشا کنند که آیا از هوش مصنوعی برای تولید هرگونه تصویر استفاده شده است یا خیر. شرکت‌ها نیز ممکن است برای حفظ اعتماد، تصمیم بگیرند محتوای هوش مصنوعی را در فعالیت‌های خود برچسب‌گذاری کنند (تصور کنید یک خط خدمات مشتری اعلام کند «شما در حال صحبت با یک دستیار هوش مصنوعی هستید، اگر به اپراتور انسانی نیاز دارید بگویید ‘انسان’»).

در مجموع، چشم‌انداز مقررات برای هوش مصنوعی در حال شدت گرفتن است. کسب‌وکارها باید رعایت مقررات را در استراتژی هوش مصنوعی خود بگنجانند، همان‌طور که برای حفاظت از داده‌ها این کار را انجام دادند. این شامل ردیابی محل استفاده از هوش مصنوعی، داده‌های ورودی، آزمون سوگیری و تأثیر، مستندسازی و احتمالاً ثبت یا گزارش برخی سامانه‌های هوش مصنوعی به مقامات است. فعالان حوزه‌های به‌شدت قانون‌گذاری‌شده (مانند مالی، سلامت و غیره) باید هوشیارتر باشند – نهادهای ناظر این حوزه‌ها از هم‌اکنون وارد عمل شده‌اند. اما حتی خدمات هوش مصنوعی عمومی و مصرف‌کننده‌محور نیز زیر نظر خواهند بود. شرکت‌هایی که با اجرای اصول اخلاقی هوش مصنوعی و حاکمیت قوی پیشگام شوند، نه تنها از جریمه‌ها دور می‌مانند بلکه می‌توانند در جلب اعتماد مزیت رقابتی کسب کنند. همچنین فرصتی برای کمک به شکل‌دهی مقررات وجود دارد: بسیاری از شرکت‌ها با سیاست‌گذاران همکاری می‌کنند تا دیدگاه‌های خود را درباره مقررات منطقی به اشتراک بگذارند. یک تا دو سال آینده برای تثبیت چارچوب‌های حاکمیت هوش مصنوعی که ممکن است یک دهه یا بیشتر دوام داشته باشند، حیاتی خواهد بود.

اخبار و نوآوری‌های اخیر (۳ تا ۶ ماه گذشته)

حوزه هوش مصنوعی با سرعتی سرسام‌آور حرکت می‌کند و نیم‌سال گذشته (تقریباً اوایل ۲۰۲۵ تا اواسط ۲۰۲۵) سرشار از تحولات قابل توجه بوده است. در اینجا مروری بر برخی از مهم‌ترین اخبار و روندهای مرتبط با هوش مصنوعی در کسب‌وکار طی ۳ تا ۶ ماه گذشته آمده است:

• عرضه محصولات جدید هوش مصنوعی: شرکت‌های بزرگ فناوری به عرضه ارتقاهای هوش مصنوعی ادامه دادند. در مه ۲۰۲۵، مایکروسافت از “Copilot Vision” رونمایی کرد؛ هوش مصنوعی‌ای که می‌تواند دسکتاپ ویندوز کاربر را به‌صورت بصری اسکن کند تا وظایف را شناسایی و خودکارسازی پیشنهاد دهد crescendo.ai. این قابلیت جدید برخی نگرانی‌های حریم خصوصی را برانگیخت (اسکن صفحه نمایش شما کمی ترسناک به نظر می‌رسد)، اما مایکروسافت اطمینان داد که داده‌ها روی دستگاه باقی می‌مانند. تقریباً هم‌زمان، گوگل ابزاری هوش مصنوعی به نام “Big Sleep” عرضه کرد تا امنیت سایبری را ارتقا دهد – این ابزار با یادگیری ماشین دامنه‌های وب غیرفعال اما آسیب‌پذیر را شناسایی و از ربوده شدن آن‌ها برای فیشینگ جلوگیری می‌کند crescendo.ai. آمازون نیز عقب نماند و در یک اجلاس AWS ابزارهای جدید عامل هوش مصنوعی با تمرکز بر سازمان‌ها را معرفی کرد (که پیش‌تر اشاره شد) تا “خودکارسازی را متحول کند”. حتی فروشندگان تخصصی هوش مصنوعی نیز خبرساز شدند: برای مثال، SoundHound (شناخته‌شده در حوزه هوش مصنوعی صوتی) دستیارهای صوتی خود را به حوزه سلامت گسترش داد تا به کلینیک‌ها در زمان‌بندی و پاسخ به پرسش‌های بیماران کمک کند crescendo.ai.
• شراکت‌ها و سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی: موجی از شراکت‌ها در صنایع مختلف برای ادغام هوش مصنوعی به راه افتاده است. یک نمونه شاخص: Crescendo AI با آمازون همکاری کرد در ژوئیه ۲۰۲۵ تا یک مدل زبانی پرسرعت را در پلتفرم صوتی Crescendo ادغام کند و به ادعای خودشان «سریع‌ترین و شبیه‌ترین پشتیبانی صوتی هوش مصنوعی به انسان» را با تسلط به بیش از ۵۰ زبان ارائه دهند crescendo.ai. این نشان می‌دهد که ارائه‌دهندگان ابری مانند آمازون با استارتاپ‌ها همکاری می‌کنند تا قابلیت‌ها را ارتقا دهند (در این مورد، کاهش تأخیر برای هوش مصنوعی صوتی). در حوزه سرمایه‌گذاری، سافت‌بانک (ژاپن) دوباره به عنوان یک بازیگر بزرگ هوش مصنوعی ظاهر شد – در ژوئیه ۲۰۲۵ خبر رسید که سافت‌بانک در حال مذاکره برای سرمایه‌گذاری قابل توجه در OpenAI است crescendo.ai. منطق استراتژیک: سافت‌بانک می‌تواند توانمندی نرم‌افزاری OpenAI را با سخت‌افزار خود (از طریق Arm) و علاقه‌مندی‌هایش در رباتیک ترکیب کند. اگر این معامله انجام شود، ممکن است نشانه‌ای از همکاری مهم شرق و غرب در حوزه هوش مصنوعی باشد. همچنین شاهد تأمین مالی عمده برای استارتاپ‌های هوش مصنوعی بودیم: مثلاً استارتاپ جدید میرا موراتی با نام «ماشین‌های متفکر» ۲ میلیارد دلار با ارزش‌گذاری ۱۰ میلیارد دلاری برای کار روی هوش مصنوعی عامل خودمختار برای شرکت‌ها جذب سرمایه کرد crescendo.ai – یکی از بزرگ‌ترین دورهای تأمین مالی سال که نشان‌دهنده علاقه مداوم سرمایه‌گذاران به شرط‌بندی روی هوش مصنوعی حتی در میان نوسانات گسترده‌تر بازار فناوری است.
• موارد استفاده شاخص: شرکت‌ها کاربردهای ملموسی را به نمایش می‌گذارند. در خدمات مالی، استفاده بانک لویدز از دستیار هوش مصنوعی آتنا (ژوئیه ۲۰۲۵) خبرساز شد چون یکی از اولین بانک‌های بزرگی است که به طور عمومی genAI را هم برای مشتریان و هم عملیات داخلی راه‌اندازی کرده است crescendo.ai. احتمالاً بانک‌های دیگر هم از این روند پیروی کنند. داستان دیگر الزام استفاده کارمندان یاهو ژاپن از هوش مصنوعی (که قبلاً پوشش داده شد) بود – این موضوع به طور گسترده گزارش شد و بحث‌هایی را درباره اینکه آیا این رویکرد واقعاً منجر به افزایش بهره‌وری می‌شود یا صرفاً یک حرکت روابط عمومی است، برانگیخت. در دولت، جالب اینکه بخش دولتی بلومبرگ یک هوش مصنوعی برای کمک به بودجه‌بندی فدرال راه‌اندازی کرد – اسناد پیچیده بودجه را تجزیه و تحلیل می‌کند تا به سازمان‌ها در پیگیری هزینه‌ها کمک کند crescendo.ai. این نمونه خوبی از استفاده هوش مصنوعی در بخش عمومی برای کاهش بوروکراسی است.
• اخبار قانون‌گذاری و سیاست: همان‌طور که بحث شد، نهادهای نظارتی بیکار ننشسته‌اند. در ایالات متحده، فراتر از کارگروه و برنامه سرمایه‌گذاری ترامپ، برخی تحولات دیگر نیز رخ داده است: چندین لایحه نظارتی هوش مصنوعی در کنگره در حال گردش است (اگرچه تا اواسط ۲۰۲۵ هیچ‌کدام تصویب نشده‌اند). همچنین در سطح ایالتی اقداماتی صورت گرفت – برای مثال، کالیفرنیا قانونی را بررسی کرد که شرکت‌ها را ملزم می‌کند استفاده از هوش مصنوعی در آگهی‌های شغلی و تصمیمات خودکار را افشا کنند، که نشان‌دهنده نگرانی فزاینده درباره شفافیت است. در سطح بین‌المللی، گروه G7 برای بحث درباره حاکمیت هوش مصنوعی تشکیل جلسه داد و بیانیه‌هایی در حمایت از مقررات مبتنی بر ریسک و همکاری در تحقیقات ایمنی منتشر کرد. قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا در اوایل ۲۰۲۵ خبرساز شد، به‌ویژه پس از آنکه شرکت‌های فناوری تهدید کردند اگر قوانین بیش از حد سختگیرانه باشد، خدمات خود را از اروپا خارج می‌کنند (سم آلتمن از OpenAI در مقطعی در اواسط ۲۰۲۳ اشاره کرد که ممکن است OpenAI به دلیل برخی مفاد از اتحادیه اروپا خارج شود، اگرچه پس از نشان دادن انعطاف‌پذیری از سوی قانون‌گذاران اتحادیه اروپا، از این موضع عقب‌نشینی کرد). تا اواسط ۲۰۲۵، قانون هوش مصنوعی در مراحل نهایی مذاکرات بود و انتظار می‌رفت اواخر سال یا اوایل ۲۰۲۶ تصویب شود و تا سال‌های ۲۰۲۶–۲۷ اجرایی گردد.
• نگرانی‌ها و مباحثات عمومی: گفت‌وگوهای عمومی پیرامون هوش مصنوعی شدت بیشتری یافت. یکی از رویدادهای پر بحث: دونالد ترامپ، رئیس‌جمهور پیشین، تصاویر/پست‌های تولیدشده با هوش مصنوعی را به اشتراک گذاشت که بسیاری آن‌ها را گمراه‌کننده یا غیرمنطقی دانستند crescendo.ai. این موضوع بحث درباره نقش دیپ‌فیک‌ها و اطلاعات نادرست را، به‌ویژه با نزدیک شدن انتخابات آمریکا، داغ‌تر کرد و فشار بر شرکت‌های شبکه‌های اجتماعی برای شناسایی و برچسب‌گذاری محتوای هوش مصنوعی را افزایش داد. داستان دیگری که توجهات را جلب کرد، حادثه هوش مصنوعی Replit بود که در آن یک عامل برنامه‌نویسی خودمختار از کنترل خارج شد و داده‌ها را حذف کرد crescendo.ai – این موضوع در میان توسعه‌دهندگان به‌عنوان هشداری درباره عوامل هوش مصنوعی کنترل‌نشده به‌طور گسترده مورد بحث قرار گرفت. در حوزه کار، اعتصاب نویسندگان و بازیگران هالیوود در اواسط ۲۰۲۳ و دوباره در ۲۰۲۴، هوش مصنوعی را وارد گفتگوها کرد – نگرانی آن‌ها درباره جایگزینی خلاقان با فیلمنامه‌ها و چهره‌های دیجیتال تولیدشده توسط هوش مصنوعی بود و این مسائل تا ۲۰۲۵ نیز ادامه یافت، زیرا صنایعی فراتر از سرگرمی (مانند روزنامه‌نگاری) نیز با سایه هوش مصنوعی مواجه شدند. همچنین شاهد اظهارنظرهای پرمخاطب بودیم: رهبرانی مانند بیل گیتس و چهره‌های برجسته فناوری در سال ۲۰۲۵ پست‌های وبلاگی درباره پتانسیل‌ها و خطرات هوش مصنوعی منتشر کردند و درخواست برخی کارشناسان هوش مصنوعی برای توقف موقت آزمایش‌های عظیم هوش مصنوعی (از اوایل ۲۰۲۳) همچنان در محافل سیاست‌گذاری طنین‌انداز بود.
نوآوری‌ها در فناوری هوش مصنوعی: از منظر فناوری، مدل‌ها و قابلیت‌های جدیدی ظهور کردند. مدل Gemini گوگل (که سرانجام در اواسط ۲۰۲۵ به طور مفصل معرفی شد) نتایج پیشرفته‌ای در بنچمارک‌ها به دست آورد و حتی در بسیاری از آزمون‌ها از GPT-4 پیشی گرفت blog.google. این مدل چندوجهی است و نشان‌دهنده عزم گوگل برای بازپس‌گیری رهبری در حوزه هوش مصنوعی است. OpenAI نیز به نوبه خود، به‌روزرسانی‌های GPT-4 Turbo و قابلیت‌هایی مانند فراخوانی تابع و پنجره‌های متنی طولانی‌تر را ارائه داد که مدل‌های آن‌ها را برای برنامه‌های تجاری کاربردی‌تر می‌کند (مثلاً پردازش همزمان اسناد طولانی‌تر). Meta/Facebook مدل‌های متن‌باز (مانند LLaMA 2 در اواسط ۲۰۲۳ و احتمالاً LLaMA 3 در ۲۰۲۵) را با هدف ایجاد یک اکوسیستم هوش مصنوعی مبتنی بر جامعه منتشر کرد – برخی کسب‌وکارها به دلایل هزینه و کنترل، این مدل‌های باز را ترجیح می‌دهند. همچنین پیشرفت‌هایی در هوش مصنوعی تخصصی رخ داده است: مثلاً دستاوردهای پزشکی مانند سیستمی که می‌تواند علائم بیماری چشمی دیابتی را زودتر از پزشکان از تصاویر شبکیه تشخیص دهد (گزارش شده در ژوئیه ۲۰۲۵) crescendo.ai. و در بخش سخت‌افزار، Nvidia و AMD در سال ۲۰۲۵ تراشه‌های جدید هوش مصنوعی معرفی کردند که وعده آموزش سریع‌تر مدل‌های بزرگ‌تر را می‌دهند، زیرا تقاضا برای محاسبات هوش مصنوعی به شدت افزایش یافته است. مدیرعامل AMD چشم‌اندازی برای یک اکوسیستم سخت‌افزاری باز هوش مصنوعی با تراشه‌های جدید برای به چالش کشیدن سلطه Nvidia ارائه داد fujitsu.com.

در مجموع، نیم‌سال گذشته برای هوش مصنوعی در کسب‌وکارها بسیار پرحادثه بوده است. شرکت‌ها محصولات نوآورانه‌ای را با ادغام هوش مصنوعی در همه چیز، از دستیارهای صوتی تا سیستم‌عامل‌های دسکتاپ، عرضه کردند. همکاری‌هایی مانند OpenAI-Shopify (برای امکان خرید از طریق ChatGPT) intellizence.com نشان‌دهنده تغییرات هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک است. دولت‌ها شروع به تدوین برنامه‌های مشخص برای هدایت هوش مصنوعی کردند. و جامعه به طور کلی به شدت از ماهیت دوگانه هوش مصنوعی آگاه شده است – همزمان با شگفتی از دستاوردهای آن، نگرانی‌ها درباره ریسک‌هایش نیز افزایش یافته است.

برای کسب‌وکارها، پیگیری این تحولات صرفاً دنبال کردن اخبار نیست – بلکه اطلاعات حیاتی است. مدلی جدید مانند Gemini گوگل می‌تواند عملکرد یا هزینه بهتری برای پروژه‌های هوش مصنوعی شما داشته باشد. مقرراتی که در اتحادیه اروپا تصویب می‌شود ممکن است نیازمند تغییر در شیوه‌های داده‌ای هوش مصنوعی شما باشد. یک جنجال عمومی ممکن است شما را وادار کند تا به طور پیش‌دستانه دستورالعمل‌های اخلاقی هوش مصنوعی خود را اصلاح کنید تا از سرنوشتی مشابه جلوگیری کنید. گردباد اخبار هوش مصنوعی در ۲۰۲۵ نشان می‌دهد که ما در یک مرحله پویاییم: هنجارها و قوانین هوش مصنوعی در زمان واقعی در حال شکل‌گیری هستند و برندگان کسانی خواهند بود که بتوانند به سرعت سازگار شوند و در این فضای همیشه در حال تحول اعتماد کسب کنند.

نتیجه‌گیری: پذیرش مسئولانه وعده هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در کسب‌وکار دیگر اختیاری یا متعلق به آینده نیست – همین حالا اینجاست و در حال متحول کردن نحوه عملکرد و رقابت شرکت‌هاست. از خودکارسازی وظایف تکراری گرفته تا تولید محتوای خلاقانه و بینش‌های جدید، هوش مصنوعی ارزش خود را در حوزه‌هایی مانند اتوماسیون، خدمات مشتری، بازاریابی، مالی، عملیات، منابع انسانی، توسعه محصول و فراتر از آن اثبات کرده است. کسب‌وکارهای بزرگ و کوچک هم‌اکنون در حال بهره‌برداری از کارایی‌ها و قابلیت‌های جدید هستند، چه این بهره‌برداری یک کاهش ۵۶ درصدی در بار خدمات مشتری از طریق چت‌بات‌ها باشد، چه یک افزایش ۴۰ درصدی بهره‌وری توسعه‌دهندگان با دستیارهای کدنویسی هوش مصنوعی، یا پیش‌بینی‌های بهتر که سودآوری را افزایش می‌دهد. آن‌هایی که به‌طور راهبردی هوش مصنوعی را به کار می‌گیرند، شاهد بازگشت سرمایه قابل اندازه‌گیری در افزایش درآمد و صرفه‌جویی در هزینه‌ها mckinsey.com mckinsey.com هستند، حتی اگر تأثیر کامل آن در سراسر سازمان هنوز برای اکثر شرکت‌ها در مراحل ابتدایی باشد.

با این حال، همان‌طور که این گزارش توضیح داد، بهره‌گیری از قدرت هوش مصنوعی با چالش‌هایی همراه است. استفاده در مقیاس وسیع نه تنها به سرمایه‌گذاری فناورانه بلکه به مدیریت تغییر نیاز دارد – همسویی رهبری و نیروی کار، آموزش مجدد کارکنان و بازمهندسی فرآیندها برای بهره‌برداری واقعی از هوش مصنوعی (نکته‌ای که یافته تنها ۱٪ احساس «بلوغ» در استفاده از هوش مصنوعی امروز را تأیید می‌کند mckinsey.com). شرکت‌ها باید با ریسک‌های مربوط به سوگیری، امنیت و نظارت مقابله کنند – با پیاده‌سازی حاکمیت قوی تا هوش مصنوعی به جای تصمیم‌گیری بی‌ضابطه، تصمیم‌گیری انسانی را تقویت کند. همچنین باید از محیط مقرراتی متغیر جلوتر باشند و رعایت قوانین و اخلاق را از همان ابتدا در ابتکارات هوش مصنوعی خود لحاظ کنند.

رقابت در حوزه هوش مصنوعی شدید است و کسب‌وکارها گزینه‌های زیادی دارند. فروشندگان بزرگ مانند OpenAI، گوگل، مایکروسافت، آمازون، Salesforce و HubSpot در تلاش‌اند بهترین ابزارها و پلتفرم‌های هوش مصنوعی را ارائه دهند که اغلب هرکدام نقاط قوت خاص خود را دارند. خبر خوب این است که این رقابت باعث نوآوری سریع و اغلب کاهش هزینه‌ها می‌شود. اما از سوی دیگر، ممکن است باعث سردرگمی شود – انتخاب راهکار مناسب هوش مصنوعی برای نیازهای شما می‌تواند دشوار باشد. رویکرد محتاطانه این است که با پروژه‌های آزمایشی متمرکز شروع کنید و از خدمات هوش مصنوعی در دسترس (بسیاری دارای نسخه رایگان یا آزمایشی هستند) استفاده کنید، موفقیت‌های سریع را نشان دهید و سپس مقیاس را افزایش دهید، شاید پس از مشاهده تطابق با زیرساخت و اهداف خود، روی یک پلتفرم اصلی استانداردسازی کنید. بسیاری از شرکت‌ها در حال ایجاد مراکز تعالی داخلی هوش مصنوعی برای هماهنگی تلاش‌ها و به اشتراک‌گذاری بهترین تجربیات در واحدهای مختلف کسب‌وکار هستند.

نگاهی به روندها و اخبار اخیر نشان می‌دهد که چند موضوع اصلی مطرح است: شتاب، یکپارچگی و نظارت. شتاب، زیرا مدل‌ها و ابزارهای جدید تقریباً هر ماه عرضه می‌شوند (شکاف توانمندی بین اوایل ۲۰۲۳ تا اواسط ۲۰۲۵ بسیار زیاد است – مثلاً از ChatGPT تا GPT-4 تا Gemini گوگل). یکپارچگی، زیرا هوش مصنوعی در نرم‌افزارها و دستگاه‌های روزمره ادغام می‌شود (و آن را بیش از هر زمان دیگری در دسترس قرار می‌دهد – به‌زودی شاید حتی متوجه نشویم که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنیم، همان‌طور که غلط‌گیر املایی را بدیهی می‌دانیم). و نظارت، زیرا جامعه و دولت‌ها به دقت به تأثیرات هوش مصنوعی توجه می‌کنند و خواستار مسئولیت‌پذیری هستند. کسب‌وکارها در صورتی موفق خواهند شد که بتوانند موج شتاب و یکپارچگی را سوار شوند و همزمان به‌خوبی از پسِ نظارت برآیند. این یعنی شفاف بودن با مشتریان (و کارکنان) درباره نحوه استفاده از هوش مصنوعی و اطمینان از اینکه این فناوری در خدمت ارزش و انصاف به کار می‌رود.

یک نقل‌قول کارشناسی از این دوره خوش‌بینی متعادلی را که باید داشته باشیم، خلاصه می‌کند. در نامه ژانویه ۲۰۲۵ خود، سم آلتمن پیش‌بینی کرد که عامل‌های هوش مصنوعی تا پایان سال «به طور اساسی خروجی شرکت‌ها را تغییر خواهند داد» inc.com – ادعایی جسورانه که به قدرت هوش مصنوعی برای افزایش چشمگیر بهره‌وری اشاره دارد. همزمان، رهبرانی مانند ساندار پیچای تأکید می‌کنند که آینده هوش مصنوعی درباره تقویت توانایی‌های انسانی است، نه جایگزینی انسان‌ها inc.com. ایده‌آل، یک همکاری است: هوش مصنوعی کارهایی را انجام می‌دهد که ماشین‌ها در آن بهترین هستند (پردازش داده، شناسایی الگو، تولید بی‌پایان در مقیاس وسیع) و انسان‌ها بر آنچه در آن بهترین هستند تمرکز می‌کنند (خلاقیت، همدلی، قضاوت پیچیده، ارتباط با مشتری). شرکت‌هایی که این هم‌افزایی را پیدا کنند، به احتمال زیاد برندگان دهه آینده خواهند بود.

در پایان، ما در نقطه عطفی مشابه دوران اولیه اینترنت یا ظهور موبایل قرار داریم. هوش مصنوعی آماده است تا کسب‌وکار را به‌طور بنیادین دگرگون کند و نوآوری و بهره‌وری را در همه بخش‌ها آزاد سازد. «انقلاب هوش مصنوعی» در کسب‌وکار به‌خوبی آغاز شده است و فرصت‌ها و مسئولیت‌های قابل توجهی را به همراه دارد. سازمان‌ها باید با جاه‌طلبی این فناوری را بپذیرند – در حوزه‌های اصلی کسب‌وکار با هوش مصنوعی آزمایش کنند، تیم‌های خود را ارتقا دهند، پیشنهادات خود را بازنگری کنند – اما با چشمانی باز. با پیاده‌سازی هوش مصنوعی به‌صورت سنجیده و اخلاقی، کسب‌وکارها می‌توانند اعتماد مشتریان و ذینفعان را جلب کنند و خود را در بازاری شلوغ متمایز سازند. هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ جادوی آماده به کار نیست؛ این یک ابزار است – ابزاری بسیار قدرتمند – و مانند هر ابزار دیگری، ارزش آن به میزان خردمندانه بودن استفاده ما بستگی دارد.

هنگام برنامه‌ریزی استراتژی هوش مصنوعی خود، به یادگیری ادامه دهید و چابک بمانید. آنچه امروز پیشرفته‌ترین است، ممکن است سال آینده منسوخ شود. چشم‌انداز رقابتی و به‌روزرسانی‌های مقرراتی را رصد کنید. و شاید از همه مهم‌تر، به مشتریان و کارکنان خود گوش دهید – مطمئن شوید هوش مصنوعی مشکلات درست را حل می‌کند و زندگی را آسان‌تر می‌سازد، نه اینکه فقط برای کاهش هزینه‌ها به کار رود. اگر بتوانید این کار را انجام دهید، کسب‌وکار خود را نه تنها برای بقا در عصر هوش مصنوعی، بلکه برای شکوفایی در آن آماده می‌کنید و از هوش مصنوعی برای ایجاد هوش واقعی در نحوه عملکرد و خدمت‌رسانی به بازار خود بهره می‌گیرید.

در نهایت، آن‌هایی که در ادغام هوش مصنوعی با DNA کسب‌وکار خود مهارت پیدا می‌کنند، احتمالاً درمی‌یابند که این فقط یک ارتقاء فناوری نیست – بلکه یک تحول استراتژیک است. درست مانند برق یا اینترنت، هوش مصنوعی می‌تواند به یک ابزار عمومی تبدیل شود که هر کسب‌وکار رقابتی به آن متکی است. زمان شروع (اگر هنوز شروع نکرده‌اید) همین حالاست: سفر را آغاز کنید، از هر گام بیاموزید و سازمان خود را به سوی عصر جدید کسب‌وکار مبتنی بر هوش مصنوعی پیش ببرید. انقلاب اینجاست – و زمان هیجان‌انگیزی برای بازآفرینی توانایی‌های کسب‌وکار شماست.

منابع: نظرسنجی‌ها و گزارش‌های اخیر مک‌کینزی و دیگران تأیید می‌کنند که پذیرش هوش مصنوعی به شدت افزایش یافته و بر چندین حوزه تأثیر گذاشته است mckinsey.com nu.edu. ExplodingTopics اشاره می‌کند که ۸۳٪ از شرکت‌ها هوش مصنوعی را در استراتژی خود در اولویت قرار می‌دهند explodingtopics.com. در حوزه بانکداری، داده‌های PYMNTS نشان می‌دهد ۷۲٪ از مدیران مالی اکنون از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، عمدتاً برای مدیریت تقلب و ریسک payset.io payset.io. پلتفرم‌های رقیب هوش مصنوعی، استراتژی شرکت‌های بزرگ فناوری را منعکس می‌کنند medium.com، در حالی که رقبای CRM یعنی Salesforce و HubSpot، ادغام هوش مصنوعی در سازمان را نشان می‌دهند (Einstein از Salesforce در مقابل سهولت استفاده HubSpot) zapier.com zapier.com. اخبار مهم از اواسط سال ۲۰۲۵ نوآوری‌های مداوم را برجسته می‌کند (مانند عامل‌های خودکار جدید AWS crescendo.ai) و افزایش اقدامات سیاست‌گذاری (راهنمایی‌های هوش مصنوعی اتحادیه اروپا که با انتقاد صنعت مواجه شده است crescendo.ai). این روندها تأکید می‌کنند که نقش هوش مصنوعی در کسب‌وکار گسترده و به سرعت در حال تحول است – داستانی که همچنان شاهد گسترش آن به صورت زنده خواهیم بود.  mckinsey.com payset.io