چگونه شرکت‌های پیشرو در حوزه هوش مصنوعی از ابزارهای AI استفاده می‌کنند

مردم از هوش مصنوعی برای کارهای شگفت‌انگیزی استفاده می‌کنند: پاسخگویی به تماس‌ها با صدای خودشان، تشخیص بیماری‌های حیوانات خانگی، یا حتی زنده کردن خاطرات عشق‌های ازدست‌رفته. ما امیدواریم که به‌زودی بتواند به‌جای ما در جلسات شرکت کند تا بتوانیم کمی استراحت کنیم.

اما فراتر از جذابیت‌های نمایشی، هوش مصنوعی در حال دگرگون کردن شیوه انجام کارها در تیم‌ها است. از تولید پیش‌نویس‌های اولیه تا خودکارسازی تحلیل داده‌ها، سازمان‌ها راه‌های هوشمندانه‌ای برای افزایش بهره‌وری و خلق دانش جدید پیدا کرده‌اند.

اما وقتی صحبت از مدیریت این دانش گسترده به میان می‌آید، هنوز راهنمای مشخصی وجود ندارد.

در پژوهشی که اخیراً انجام داده‌ایم، متوجه شدیم که تنها سه درصد از سازمان‌ها از هوش مصنوعی برای مدیریت دانش استفاده می‌کنند، با وجود این که می‌دانند این ابزار می‌تواند به آن‌ها در جستجوی سریع اطلاعات و استخراج ارزش بیشتر کمک کند.

برای درک بهتر این موضوع، به سراغ چند شرکت که در لیست Forbes AI 50 قرار دارند رفتم. جالب اینجاست که ۹۴ درصد از این شرکت‌ها مشتری Notion هستند. در ادامه آنچه از آن‌ها آموختیم را مرور می‌کنیم.

با موفقیت‌های کوچک شروع کنید

مسیر پذیرش هوش مصنوعی با پیروزی‌های کوچک و اثرگذار آغاز می‌شود.

مثال شرکت Synthesia :

این شرکت روند ورود کارکنان جدید را با استفاده از ویدیوهای معرفی تولیدشده توسط AI متحول کرده است.
الکساندرو وویکا (Alexandru Voica)، مدیر امور شرکتی و سیاست‌گذاری، توضیح می‌دهد:
“زمانی که کارکنان جدید به شرکت ملحق می‌شوند، از آن‌ها می‌خواهیم یک ویدیوی کوتاه با Synthesia بسازند تا خود را معرفی کنند.”
این کار ساده دو هدف را محقق می‌کند: هم کارمندان را با محصول آشنا می‌کند و هم نیاز کسب‌وکار به معرفی افراد را حل می‌کند.

url: www.synthesia.io

مثال شرکت Wiremind:

تیم به سرپرستی چارلز پیر(Charles Pierre)، مدیر ارشد فناوری، توانسته با تمرکز بر کارهای داده‌محور و وقت‌گیر، موفقیت‌های کوچک اما ارزشمندی کسب کند، مانند:

• تولید خودکار تصویرسازی‌های داده برای برنامه‌ریزی استراتژیک

• مقایسه خودکار داده‌های تست و تولید

• اعتبارسنجی مجموعه داده‌های پیچیده برای پژوهش‌های عمیق‌تر

url: www.wiremind.io

برای وویکا (Voica) و پیر(Pierre)، پذیرش موفق هوش مصنوعی به‌معنای یافتن موارد استفاده تحول‌آفرین از همان ابتدا نیست. بلکه شروع از کاربردهای کوچک و عملی می‌تواند ارزش هوش مصنوعی را نشان دهد و باعث پذیرش گسترده‌تر آن شود.

فرهنگ آزمایشگری را ترویج دهید

شرکت‌های پیشرو در هوش مصنوعی دریافته‌اند که پذیرش معنادار این فناوری نیازمند اجبار نیست، بلکه باید فضایی ایجاد شود تا تیم‌ها خودشان به کاربردهای مفید AI پی ببرند.

به‌عبارت دیگر، پذیرش AI به میزان تمایل افراد برای آزمایش آن بستگی دارد.

وویکا پیشنهاد می‌دهد:

“به جای تمرکز روی جذابیت‌های ظاهری، روی کاربردهای واقعی فکر کنید و محیطی ایجاد کنید که پذیرش ارگانیک AI را در بین کارمندان تسهیل کند. اگر به افراد اجازه دهید آزمایش کنند، در نهایت پذیرش فناوری جدید برایشان آسان‌تر خواهد شد.”

چگونه محیطی آزمایش‌محور برای AI ایجاد کنیم؟

✅ ۱. تعیین رهبران AI در سازمان
• افراد مطلع در هر بخش را مسئول راهنمایی تیم‌ها کنید.
• یک فضای اشتراکی برای مستندسازی و به‌اشتراک‌گذاری موفقیت‌های AI در فرآیندهای کاری ایجاد کنید.
• تجربیات موفق و ناموفق را بین تیم‌ها به اشتراک بگذارید.

✅ ۲. اختصاص زمان مشخص برای آزمایش هوش مصنوعی
• جلسات هفتگی “ساعت‌های آزمایش AI” برای تست ویژگی‌های جدید برگزار کنید.
• جلسات ماهانه “نمایش و گفتگو” برای اشتراک‌گذاری کاربردهای جالب مانند نوشتن یک شعر شخصی‌سازی‌شده با AI.

پذیرش گسترده زمان می‌برد، اما ارزشش را دارد

حتی اگر همه این موارد را انجام دهید، پذیرش گسترده هوش مصنوعی زمان‌بر خواهد بود. ادو لیبرتی، مدیرعامل Pinecone، می‌گوید:

“به موفقیت پایبند باشید. هوش مصنوعی جادو نیست و پیاده‌سازی آن چالش‌برانگیز است. اما شرکت‌هایی که از اشتباهات درس می‌گیرند، بیشترین بهره را خواهند برد.”

برای غلبه بر این چالش‌ها، شرکت‌های موفق این موارد را در نظر گرفته‌اند:
✔ راهنمای استفاده و بهترین شیوه‌ها (مستندسازی شده در Notion)
✔ آموزش‌های مداوم و منابع پشتیبانی از همکاران
✔ سیستم بازخورد برای بررسی میزان موفقیت ابزارهای AI

دیوید تیبتز، مدیر بازاریابی محصول Notion، می‌گوید:
“هنگامی که AI به‌درستی مورد استفاده قرار گیرد، به تیم‌ها کمک می‌کند تا بر موضوعات واقعاً مهم—مانند تفکر خلاق و استراتژیک—متمرکز شوند.”

افزایش توانمندی امروز، صرفه‌جویی در هزینه‌های آینده

ممکن است تأثیر فوری در افزایش بهره‌وری مشاهده نکنید، اما به‌گفته مایکل گرستنهابر(Michael Gerstenhaber)، معاون محصول در Anthropic، هوش مصنوعی می‌تواند در درازمدت باعث مقیاس‌پذیری توانایی تیم‌ها شود.

وی پیشنهاد می‌دهد:

“رهبران باید ارزیابی کنند که کدام وظایف روتین را می‌توان از طریق AI مقیاس‌بندی یا خودکار کرد، به‌ویژه در تحلیل داده‌ها، کدنویسی، تولید محتوا و تعامل با مشتریان.”

“هوش مصنوعی جایگزین کارمندان نمی‌شود، بلکه توانمندی‌های آن‌ها را افزایش می‌دهد.”

چگونه میزان تأثیر هوش مصنوعی را اندازه‌گیری کنیم؟

علاوه بر پذیرش فناوری، شرکت‌ها باید اثربخشی AI را نیز ارزیابی کنند. در اینجا نحوه سنجش موفقیت آورده شده است:

✅ ۱. میزان پذیرش در میان کارکنان
• بررسی نرخ استفاده در بخش‌های مختلف
• ردیابی تعداد کاربردهای جدید AI
• نظرسنجی از کارکنان درباره میزان رضایت از ابزارهای AI

✅ ۲. صرفه‌جویی در زمان
• ثبت میزان کاهش زمان در وظایف روتین
• (مثلاً Pinecone افزایش ۸ برابری در فعالیت‌های فروش خود را بعد از پیاده‌سازی AI گزارش کرده است.)

✅ ۳. کیفیت خروجی
• کاهش نرخ خطا در تحلیل داده‌ها
• افزایش ثبات در تولید محتوا
• افزایش رضایت مشتریان در تعاملات AI-محور

آینده، یک پیش‌نویس خام است

ما هنوز در مراحل اولیه استفاده از هوش مصنوعی هستیم و پیشرفت‌های بزرگی در راه است.

شرکت‌هایی که AI را به‌عنوان فرضیه‌هایی برای آزمایش می‌بینند، مزیت رقابتی خواهند داشت. هر کاربرد جدید، عادت‌های کاری جدیدی ایجاد می‌کند که در آینده به استاندارد تبدیل خواهد شد.

چارلز پیر از Wiremind می‌گوید:
“ما به AI نه‌تنها به‌عنوان یک ابزار برای افزایش کارایی، بلکه به‌عنوان یک عامل محرک برای نوآوری نگاه می‌کنیم.”

هوش مصنوعی در حال پیشرفت است. شما هم باید باشید. 🚀

منبع: https://www.notion.com/blog/how-leading-ai-companies-are-using-ai