گشت‌وگذار در دنیای هوش مصنوعی AI؛ تکنولوژی هوشمندی که غوغا به‌پا کرد کوئرا‌بلاگ

با این تفاسیر، فقدان عدم وجود قوانین جهانی مربوط به حوزه هوش مصنوعی همچنان احساس می‌شود. اگر قرار باشد هوش مصنوعی قابلیت‌هایی فراتر از خلاصه‌سازی متون و تهیه فهرست درخواست‌هایتان ارائه دهد، به مواردی همچون دسترسی به برنامه‌های حمل‌ونقل، برنامه‌های صفحه گسترده و خرید بلیط نیاز دارد. به همین جهت در سال 2023، شاهد چندین تلاش آزمایشی برای ارائه این قابلیت‌ها تحت عنوان «مدل‌های مبتنی بر عامل» یا «دستیارهای هوشمند» بودیم، اما هیچ‌یک مورد توجه قرار نگرفتند. انتظار نداریم که فعالیت این مدل‌ها از سال آینده میلادی آغاز شود، بلکه می‌خواهیم گامی روبه‌جلو بردارند، قابلیت‌های قانع‌کننده‌تری از خود نشان دهند و از عهده انجام برخی فرآیندهای دشوار مانند ارسال مطالبات بیمه به‌خوبی برآیند. یکی از حوزه‌هایی که رفته‌رفته و با طی شدن مسیر هوش مصنوعی درون سازمان‌ها اهمیت بیشتری پیدا می‌کند، میزان و برنامه سرمایه‌گذاری برای هوش مصنوعی درون کسب‌وکارها است.

با تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوها و روندهای پنهان را کشف کنند و به ما امکان دهند با دقت بیشتری به آینده نگاه کنیم. هوش مصنوعی با قابلیت پردازش حجم بالایی از داده‌ها و شناسایی الگوهای پیچیده، می‌تواند تحلیل‌های بازار را بهبود بخشد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق قادرند از داده‌های تاریخی و لحظه‌ای بازار، پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهند که به کسب‌وکارها در اتخاذ تصمیمات بهتر کمک می‌کند. یکی از مزایای اصلی یادگیری ماشین در پیش‌بینی‌های مالی، توانایی آن در پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده است. بازارهای مالی به دلیل نوسانات و تغییرات سریع، نیازمند تحلیل‌های دقیق و به‌روز هستند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادرند با سرعت بالا و دقت زیاد، داده‌های تاریخی و جاری را تحلیل کرده و الگوهای قابل توجهی را استخراج کنند.

سهام یک شرکت را با بررسی ارزش ذاتی آن، از جمله دارایی‌های مشهود، صورت‌های مالی، اثربخشی مدیریت، ابتکارات استراتژیک و رفتارهای مصرف‌کننده، ارزیابی می‌کنند. از طرفی، بازار سهام یک بازار عمومی است که در آن شما می‌توانید سهام شرکت‌های پذیرفته‌شده در بورس را بخرید و بفروشید. هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده‌ای در زمینه پیش‌بینی به کار گرفته می‌شود و افق‌های جدیدی را در زمینه‌های مختلف از جمله آب و هوا، بازارهای مالی، مراقبت‌های بهداشتی و حتی رفتار انسان می‌گشاید. الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، الگوها و روندهای پنهان را کشف می‌کنند و به ما امکان می‌دهند آینده را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنیم. با این حال، استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های بزرگ با چالش‌هایی نیز همراه است. بنابراین، اطمینان از کیفیت و دقت داده‌ها قبل از استفاده از آن‌ها در مدل‌های هوش مصنوعی ضروری است.

به همین دلیل، پیش بینی‌های هوش مصنوعی باید به عنوان ابزاری کمکی برای تصمیم گیری استفاده شوند و نه تنها معیار نهایی. ترکیب این پیش بینی‌ها با تحلیل‌های انسانی و در نظر گرفتن عوامل کیفی می‌تواند اعتمادپذیری نتایج را افزایش دهد و تصمیمات آگاهانه تری را در پی داشته باشد. اما اگر بتوان هوش مصنوعی وارد سیستم آموزشی کرد، این امکان به وجود می‌آید که با توسعه آینده هوش مصنوعی و پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده، دانش‌آموزان مطابق با استعدادهای خود وارد یک رشته تحصیلی یا شغلی شوند. حدود 77 درصد دستگاه‌هایی که در زندگی شخصی یا در سازمان‌ها استفاده می‌شوند، به‌نوعی از هوش مصنوعی بهره می‌برند و پیش‌بینی می‌شود که تا سال 2030، این فناوری معادل 15.7 تریلیون دلار به اقتصاد جهانی کمک کند. این فناوری در بیشتر حوزه‌ها مانند حمل‌ونقل، مالی، گردشگری، دیجیتال مارکتینگ و ارز دیجیتال وارد شده و با ایجاد تاثیرات چشمگیر، عامل مهمی در توسعه و رشد سازمان‌ها محسوب می‌شود.

استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی، حمل‌ونقل، امنیت شبکه، بانک‌داری و غیره در حال حاضر تا حدودی در ایران رایج است و امید داریم در آینده‌ای نه‌چندان دور، فناوری‌های پیشرفته‌تری در این زمینه ساخته شوند. زیرشاخه‌های هوش مصنوعی به 10 حوزه تقسیم می‌شوند که در ادامه آن‌ها را نام خواهیم برد. هوش مصنوعی خودآگاه قادر به شناخت خود به‌عنوان موجودی مستقل از محیط، درک افکار، احساسات و تصمیم‌ها، دلیل وجودش در جهان و تصمیم‌گیری براساس منافع و انتخاب‌های خودش است. ابتدایی‌ترین انواع سیستم‌های هوش مصنوعی کاملا واکنشی بودند که نه توانایی تشکیل خاطرات و نه استفاده از تجربیات گذشته برای گرفتن تصمیمات فعلی را داشتند. اتحادیه مذکور از رشد سخت‌افزارهای هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کند، توسعه فناوری AIهای غیرانحصاری را پیش می‌برد و معیارها، منابع و استانداردهای جهانی را برای توسعه هوش مصنوعی ایده‌آل می‌سازد. EU AI Act یک مقررات پیشنهادی است که هدف ایجاد چهارچوب جامع برای توسعه، استقرار و استفاده از هوش مصنوعی در اتحادیه اروپا را در عین حفظ حقوق و ارزش‌های اساسی دنبال می‌کند.

برای مثال صنعت سلامت، دارای بالاترین درصد در دو سطح بالایی بوده که به ترتیب 26 و 22 درصد را نشان می‌دهد. با تمام این اوصاف نمی‌توان از نقش مهم و حیاتی ساختار حکمرانی بر هوش مصنوعی در آمادگی سازمان‌ها و برای ارزش‌آفرینی کسب‌وکار غافل شد. اینها تنها تعدادی از صنایعی هستند که با ابزارهای پیش‌بینی هوش مصنوعی متحول شده‌اند. یکی از موارد لیست پیش بینی هوش مصنوعی برای سال ۲۰۲۵ که می‌توان گفت جنبه منفی دارد، همین موضوع است. پیش بینی هوش مصنوعی برای سال ۲۰۲۵ یکی از موضوعات جذاب برای خیلی از کاربران است که می‌تواند در عملکرد و برنامه ریزی آنها برای سال آینده تاثیر داشته باشد. همچنین داده‌های به دست ‌آمده از کاربران نگرانی‌هایی را در مورد حریم خصوصی ایجاد می‌کنند.

از جمله این پیشرفت‌ها می‌توان به بهبود الگوریتم‌های یادگیری ماشین، افزایش قدرت پردازشی و توسعه مدل‌های زبان طبیعی پیشرفته‌تر اشاره کرد. یکی از مزایای اصلی استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های بزرگ، توانایی آن در پردازش حجم عظیمی از داده‌ها در زمان کوتاه است. این قابلیت به تحلیلگران اجازه می‌دهد تا به سرعت به تغییرات بازار واکنش نشان دهند و تصمیمات بهتری بگیرند. علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با استفاده از داده‌های تاریخی، الگوهای رفتاری بازار را شناسایی کرده و از این اطلاعات برای پیش‌بینی روندهای آینده استفاده کنند. این امر به ویژه در بازارهای مالی که تحت تأثیر عوامل متعددی قرار دارند، بسیار حائز اهمیت است.

در حالی که قابلیت های هوش مصنوعی به سرعت بهبود می یابد، الگوریتم های پشت مدل های هوش مصنوعی نیز تکامل خواهند یافت. پیشرفت‌ها در طراحی‌های الگوریتم، هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا کارآمدتر کار کند و برای افراد بیشتری با دانش فنی کمتر در دسترس باشد. اپل می‌تواند این ویژگی‌ها را از طریق یک سرویس جدید و مجزا عرضه کند، یا اینکه آن‌ها را با دستیار صوتی فعلی خود، سیری، ترکیب کند و یک «سیری بهبودیافته» را در دسترس کاربران قرار دهد. شاید اپل احساس کند که سیری دیگر کارایی گذشته را ندارد، اما درحال‌‎حاضر میلیون‌ها نفر در جهان هر 10 ثانیه یک‌بار، عبارت «هی سیری» را به‌ زبان می‌آورند. درنتیجه آن‌ها باید در مورد ادعاهای خود مراقب باشند و نسبت به تبلیغات‌شان وسواس به‌‌ خرج دهند. راهبران ارشد یک نقش حیاتی در توانایی سازمان برای ارزش‌آفرینی با هوش مصنوعی بازی می‌کنند.

همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند به کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی در فرآیندهای مالی کمک کند. با خودکارسازی تحلیل‌ها و فرآیندهای تصمیم‌گیری، شرکت‌های مالی می‌توانند هزینه‌های عملیاتی خود را کاهش داده و بهره‌وری را افزایش دهند. این امر به ویژه در بازارهای پرنوسان و رقابتی اهمیت دارد، جایی که سرعت و دقت در تصمیم‌گیری می‌تواند تفاوت بین سود و زیان را تعیین کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی برای تقویت پیش بینی‌های خود از منابع لحظه ای و به روز مانند داده‌های اینترنت اشیا (IoT)، تجزیه وتحلیل اخبار، تصاویر ماهواره ای و اطلاعات محیطی نیز بهره می‌برد. این داده‌های به روز و ترکیب آن با محاسبات پیشرفته، توانایی AI در ارائه پیش بینی‌های دقیق تر را افزایش می‌دهد. با این روش ها، هوش مصنوعی به ابزاری قدرتمند تبدیل شده که می‌تواند آینده را با دقت بیشتری ترسیم کرده و روندهای نوظهور را پیش بینی کند.

به لطف پیشرفت های اخیر در حوزه ی یادگیری عمیق، هوش مصنوعی در حال حاضر موتورهای جستجو، مترجمان آنلاین، دستیاران مجازی و تصمیمات بازاریابی و فروش متعددی را تقویت می کند. متأسفانه انتظار ایجاد تغییرات در مقررات فدرال ایالات‌متحده طی سال 2024 دور از انتظار است؛ زیرا دولت و رأی‌دهندگان ایالات متحده بیشتر درگیر انتخابات سال آینده خواهند بود و تمرکز کمی پیرامون قوانین هوش مصنوعی وجود خواهد داشت. هر چه سازمان‌ها درک بیشتری از این مسیر و زیروبم آن داشته باشند، تغییر از سمت زیرساخت‌های سنتی به فضای ابری به شکل قابل‌ملاحظه‌ای افزایش پیدا خواهد کرد. شکل 2 نشان می‌دهد که چگونه تمرکز روی رشد می‌تواند منجر به افزایش ارزش‌آفرینی سازمان‌ها از هوش مصنوعی باشد و در خلال مرحله رشد تا درک کامل هوش مصنوعی میزان ارزش‌آفرینی را از 20 به 27 درصد افزایش دهد. با استفاده از این سیستم ها، خودروها قادر خواهند بود رفتار سایر رانندگان را پیش بینی کرده و واکنش‌های دقیق تری نسبت به شرایط جاده و محیط اطراف داشته باشند. این تغییرات می‌تواند به کاهش تصادفات جاده ای، ترافیک و بهبود ایمنی عمومی کمک کند.

مندلسون معتقد است که در مقیاسی بسیار بزرگ‌تر، هوش مصنوعی تاثیر عمده‌ای بر پایداری، تغییرات آب‌وهوا و مسائل زیست‌محیطی خواهد گذاشت. دکتر ریواس باور دارد که هوش مصنوعی به‌زودی جایگزین برنامه‌نویسان نخواهد شد؛ به‌خصوص تا زمانی که هوش مصنوعی عمومی (AGI) به‌طور کامل توسعه یابد. امکاناتی همچون تولید محتوای متنی، نوشتن و اصلاح کد، تولید تصاویر منحصربه‌فرد و چشم‌نواز، ساخت صوت و آوا، تولید ویدیوهای خلاقانه و تقریبا هر چیزی که فکرش را بکنید، توسط این ابزارهای مولد ممکن شد. رباتیک و هوش مصنوعی ارتباط تنگاتنگی با یکدیگر دارند؛ اما درعین‌حال تفاوت‌های مشهودی را شامل می‌شوند. روزنامه‌نگاری با کمک AI کمک می‌کند تا جریان کار رسانه‌ای ساده‌تر شود و زمان، هزینه‌ها و پیچیدگی‌ها کاهش یابند. Google Translate ابزاری است که چندین کاربرد هوش مصنوعی را به‌طور یک‌جا در خود جای داده است.

استفاده از AI در حوزه پزشکی امکاناتی نظیر پاسخ‌دهی به پرسش‌های عمومی، چت‌بات‌هایی برای کمک به بیماران، نوبت‌دهی هوشمند، صدور صورت‌حساب و تکمیل فرآیندهای اداری را به‌همراه دارد. کشاورزان و مزرعه‌داران می‌توانند از این تحلیل‌ها برای شناسایی الگوها و ترندها استفاده کنند تا شرایط مزرعه و محصولات را بهبود دهند. هوش مصنوعی به‌طور گسترده در صنعت مالی برای کشف تقلب، ترید الگوریتمی، امتیازدهی به اعتبار حساب‌ها و سرمایه‌گذاران و ارزیابی ریسک استفاده می‌شود. AI کاربردهای گسترده‌ای در صنایع و حوزه‌های مختلف دارد که در ادامه هر یک از آن‌ها را شرح خواهیم داد. هربار که سیستم AI یک‌بار داده‌ها را پردازش می‌کند، عملکرد خود را مورد آزمایش و اندازه‌گیری قرار می‌دهد و به این شکل دانش و تخصصش را گسترش می‌دهد. این پیشرفت در ابتدا کوچک به‌نظر می‌رسید، اما خبر از پیشرفت قابل توجهی در ربات‌های صوتی، جست‌وجوی مبتنی بر صوت و دستیارهای صوتی دیگر مانند Alexa و Google Home داد.

در طول سال‌ها، ALICE جوایز و افتخارات زیادی مانند جایزه Loebner را در سه سال متوالی (2000، 2001 و 2004) به دست آورد. علاوه بر این، فیلم Her در سال 2013، ساخته اسپایک جونز از این ربات الهام گرفته است. یکی دیگر از رویدادهای دلگرم‌کننده در اوایل دهه 1980، احیای پیوندگرایی (Connectionism) در آثار جان هاپفیلد (John Hopfield) و دیوید روملهارت (David Rumelhart) بود. اختراع پس از Unimate به‌عنوان یک کشف بزرگ در تایم‌لاین هوش مصنوعی ثبت شد؛ زیرا با موفقیت این ربات صنعتی، بازار هوش مصنوعی هنوز پررونق بود. طراحی یک مدل انفرادی چالش‌برانگیز و هزینه‌بر است؛ به عبارت دیگر، قرار دادن مجموعه‌ای از مدل‌های کوچک‌تر، خاص و چندوجهی ممکن است به همان اندازه یک مدل انفرادی مؤثر باشد و همچنین از روش‌های به‌روزرسانی ساده‌تری حمایت کند. بنابراین، سال ۲۰۲۴ به عنوان یک دوره متفاوت در ساختار پارامترهای مختلف به یاد می‌رود.

یکی از نشانه‌های جدید در این صنف، پروتکل مجازی است که تاکنون ۱۰،۳۵۹ درصد رشد داشته و رالی را ارسال کرده است. این افزایش باعث شده که قیمت آلت کوین از ۰.۰۲۹ دلار به ۳.۱۴۱ دلار در زمان نوشتن این مقاله برسد. اگر در عصر هوش مصنوعی رقابت‌های سیاسی و تمایلات جنگ‌افروز کنترل نشود، AI ممکن است با بدترین نیت‌ها به‌کار گرفته شود. تعداد واحدهای درسی در مقطع دکترا AI در ایران بین 36 الی 50 واحد آموزشی، 24 واحد رساله و تحقیقات است. این تعداد واحد براساس نوع ارائه دانشگاه، دروس پیش‌نیاز و هم‌نیاز متفاوت خواهد بود. کورسرا می‌گوید که به‌طورکل، میزان درآمد هر متخصص هوش مصنوعی بسته به مهارت‌ها و دانش او متغیر است؛ اما انتظار می‌رود که حقوق دریافتی ماهانه‌اش رقمی بیش از حقوق پایه باشد.

علاوه بر این، پیچیدگی الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌تواند منجر به مشکلاتی در تفسیر نتایج شود. به عبارت دیگر، درک چگونگی رسیدن الگوریتم به یک پیش‌بینی خاص ممکن است دشوار باشد، که این امر می‌تواند اعتماد به نتایج را کاهش دهد. با وجود این چالش‌ها، فرصت‌های قابل توجهی نیز در استفاده از هوش مصنوعی در بازارهای مالی وجود دارد. یکی از این فرصت‌ها، توانایی هوش مصنوعی در تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها در زمان کوتاه است. این قابلیت به تحلیل‌گران اجازه می‌دهد تا الگوهای پنهان و روابط پیچیده بین متغیرهای مختلف را شناسایی کنند که ممکن است با روش‌های سنتی قابل شناسایی نباشند.

بنابراین از نگاه IBM، AI تهدیدی برای نیروی کار به‌حساب نمی‌آید؛ بلکه نیاز به مهارت‌های جدید و افرادی با توانایی‌های بیشتر خواهد داشت. AI در حوزه‌های مختلفی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی، رباتیک و سیستم‌های مستقل کاربرد دارد. کتابخانه‌هایی مانند NLTK، spaCy و ترانسفورماتورها می‌توانند در کار با وظایف NLP مفید باشند. جالب است بدانید که افراد با رده‌های بالای سازمانی مانند مدیران ارشد و افراد Senior، بیش از افراد با سابقه کاری پایین از AI استفاده می‌کنند. به‌‎عنوان مثال، DALL-E می‌تواند تصاویر اشیایی را ایجاد کند که در دنیای واقعی وجود ندارند؛ مانند گربه‌ای که بال دارد یا سگی که در وسط شهر پاریس به یک پایه تکیه داده است.

این فناوری به ویژه در حوزه‌های خدمات مشتری می‌تواند تحول بزرگی ایجاد کند، به طوری که عامل‌های هوش مصنوعی به طور یکپارچه در کانال‌های مختلف مانند آنلاین، حضوری و موبایل از مشتریان پشتیبانی کنند. در حقیقت، بازار سهام بستری برای معامله سهام و مشتقات یک شرکت با قیمت توافقی است. با توسعه بازار سهام، مردم علاقه‌مند به پیش‌بینی قیمت سهام هستند، به‌خصوص پیش بینی قیمت سهام با هوش مصنوعی که در حال حاضر پیشرفت در این موضوع را دوچندان کرده است. هرچند به دلیل ماهیت پویا و در معرض تغییرات سریع در قیمت سهام، پیش‌بینی قیمت سهام بدون فناوری نیز یک کار چالش‌برانگیز بوده است. بنابراین، تحلیلگران مالی، محققان و دانشمندان داده به بررسی تکنیک‌های تحلیلی برای تشخیص روندهای بازار سهام ادامه می‌دهند. در این مقاله سعی می‌کنیم پیش بینی قیمت سهام با هوش مصنوعی را قبل و بعد از ظهور این فناوری بیان کنیم.

در دنیای امروز، با سرعت بی‌سابقه‌ای که بازارهای مالی و داده‌های مرتبط با آن در حال تکامل هستند، نیاز به تحلیل‌های دقیق و داده‌محور اکنون بیش از هر زمان دیگری احساس می‌شود. تصمیم‌گیری در بازارهای سرمایه‌گذاری به شدت وابسته به سرعت و دقت تحلیل داده‌هاست. با ظهور هوش مصنوعی و فناوری‌های جدید مانند یادگیری ماشین، تحولات چشمگیری در این حوزه به وجود آمده است. پلتفرم‌هایی مانند AlphaSense، Kensho و Numerai به عنوان ابزارهای پیشرفته‌ای شناخته می‌شوند که توانایی تغییر شیوه‌های تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی‌های مالی را دارند. در این مقاله به بررسی این پلتفرم‌ها و نحوه استفاده آن‌ها از هوش مصنوعی در بازارهای مالی خواهیم پرداخت.

حوزه هوش مصنوعی که اکنون بیش از نیم قرن قدمت دارد، سرانجام به برخی از قدیمی‌ترین اهداف خود دست یافت. در طی این سال‌ها AI توانست در سراسر صنعت فناوری به‌شکل موفقیت‌آمیزی استفاده شود؛ اگرچه این به‌کارگیری اغلب پشت پرده رخ می‌داد. در پاسخ به «هوش مصنوعی چیست؟» به‌شکلی جزئی می‌توانیم بگوییم که کلمه هوش به توانایی یادگیری، تفکر، تحلیل و تصمیم‌گیری ماشین اشاره دارد و کلمه مصنوعی ذات ماشین را توصیف می‌کند؛ ماشینی که توسط انسان ساخته شده و ذات آن از طبیعت نیست. متأسفانه، امید به ایجاد تغییرات در مقررات فدرال ایالات متحده در سال ۲۰۲۴ بسیار کمتر است؛ زیرا دولت و نمایندگان ایالات متحده بیشتر به انتخابات سال آینده مشغول خواهند بود و احتمالاً تمرکز کمتری بر روی قوانین هوش مصنوعی خواهد شد. پیش‌بینی می‌شود در سال 2024، مدل‌های هوش مصنوعی مانند دستیارهای هوشمند و مدل‌های چند‌رسانه‌ای مولد، در شرایطی بهتر از حالت کنونی‌شان باشند. برای حل این مشکل، غول‌های فناوری مانند فیسبوک، مایکروسافت و آمازون برای ایجاد تبادل شبکه عصبی باز (ONNX) برای یکپارچه‌سازی مدل‌های شبکه عصبی آموزش‌دیده در چارچوب‌های مختلف همکاری می‌کنند.

همچنین شاهد کاهش شمارش پارامترها خواهیم بود، به‌طوری‌که با وجود نتایج بهتر آموزش یک مدل 500 میلیارد پارامتری، از راه‌های مؤثرتری برای ایجاد این پارامترها استفاده خواهد شد. به‌صورت میانگین می‌توان گفت که سازمان‌هایی پایین‌ترین نمره آمادگی را برای حکمرانی هوش مصنوعی قائل شده‌اند که مقدار آن در مراحل اکتشاف و برنامه‌ریزی، معادل 49 درصد است. ربات‌های معامله‌گر برنامه‌های کامپیوتری هستند که با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، معاملات خودکار و بهینه در بازارهای مالی انجام می‌دهند. این ربات‌ها می‌توانند با سرعت بالا به تغییرات بازار واکنش نشان دهند و معاملات بهتری انجام دهند. تحلیل احساسات فرآیندی است که در آن احساسات و نظرات مشتریان نسبت به محصولات یا خدمات تحلیل می‌شود. این تحلیل به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا درک بهتری از نیازها و انتظارات مشتریان خود داشته باشند.

گام نخست این است که باید تشخیص بدهید سازمان شما در کدام مرحله از بهره‌برداری از هوش مصنوعی قرار دارد. پس از تشخیص اولیه، راهنمای زیر می‌تواند روشن‌گر نقاط تاریکی باشد که در مسیر بهره‌برداری از هوش مصنوعی قرار گرفته است. این نقشه راه یک نکته مهم را نمایان می‌سازد که اهمیت فرهنگ سازمانی و استراتژی کسب‌وکار با پیشرفت شرکت ها در مسیر ارزش‌آفرینی با هوش مصنوعی بیشتر و بیشتر می‌شود. نخستین گام در هر استراتژی هوش مصنوعی، تعیین این نکته است که شما از هوش مصنوعی برای کدام هدف کسب‌وکاری خود بهره می‌برید؟ اگر پاسخ به این پرسش را بدانید، آسان‌تر خواهید توانست که از ابزار و فرایندهای مناسب بهره بگیرید. بهره‌گیری بهینه و بیشینه از هوش مصنوعی تا حدود زیادی بستگی به پاسخ درست به این پرسش دارد. اهداف شفاف کسب‌وکاری برای هوش مصنوعی می‌تواند هم‌ترازی بین پروژه‌های هوش مصنوعی و اهداف استراتژیک را افزایش دهد که در پی آنها، کارایی و خلق درآمد نیز به وجود خواهد آمد.

برخی از افراد به پزشکان یا بیمارستان‌ها دسترسی ندارند، اما حتی اگر به پزشک مراجعه نشود می‌توان بیماری‌ها را بر اساس علائم مربوط به تناسب اندام یا تاریخچه پزشکی فرد، تجزیه و تحلیل کرد؛ اینجاست که هوش مصنوعی وارد عمل می‌شود. متخصصان رشته AI در بازار کار تحت عنوان‌هایی همچون پژوهش‌گر هوش مصنوعی، مهندس هوش مصنوعی، برنامه‌نویس هوش مصنوعی، تحلیل‌گر داده و مهندس رباتیک به استخدام شرکت‌های فعال در تکنولوژی، مالی، دارویی و غیره درمی‌آیند. حتی پیشرفته ترین CPU هم ممکن است به تنهایی کارایی یک مدل هوش مصنوعی را بهبود نبخشد. برای استفاده از هوش مصنوعی در مواردی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی یا تشخیص گفتار، شرکت‌ها به پردازنده‌های با کارایی بالا نیاز دارند. در نتیجه، CPU ها می توانند برای وظایف خود به صورت جداگانه کار کنند و کارایی خود را بهبود بخشند. فناوری‌های جدید هوش مصنوعی به این تراشه‌ها برای حل وظایف پیچیده و انجام سریع‌تر آنها نیاز دارند.

A.L.I.C.E، ساخته ریچارد والاس (Richard Wallace)، در سوم نوامبر 1995 در دسترس مردمان سراسر جهان قرار گرفت. علی‌رغم مشکلات به‌وجودآمده در جامعه و اذهان عمومی در دهه 70، ایده‌های جدیدی در برنامه‌نویسی منطقی، استدلال ماشین از داده و بسیاری از زمینه‌های دیگر مورد بررسی قرار گرفت. آلن تورینگ (Alan Turing) اولین کسی بود که تحقیقات قابل‌توجهی در این زمینه انجام داد و نام آن را «هوش ماشینی» (Machine Intelligence) نامید. اگرچه تلاش‌هایی برای جلوگیری از انتشار محتواهای گمراه‌کننده صورت گرفته، اما حذف پست‌های این‌چنینی از سوی گوگل و متا به‌کندی انجام می‌شود و عملکرد ایکس (توییتر سابق) در این زمینه نیز تعریفی ندارد. وجود چنین ابزارهایی قطعاً دموکراسی و عدالت انتخابات را تحت‌الشعاع خود قرار خواهد داد.

بنیان‌گذار علوم کامپیوتر، آلن تورینگ (Alan Turing)، در سال 1947 میلادی اظهار داشت که قبل از پایان قرن، می‌توان در مورد تفکر ماشینی در آینده هوش مصنوعی صحبت کرد. سفارشی‌سازی هوش مصنوعی سازمانی (Customization of Enterprise AI) در حال افزایش است و کسب‌وکارها در سال 2024، پذیرای هوش مصنوعی مولد که به‌طور خاص در زمینه کاری آن‌ها فعالیت می‌کند، هستند. این AIها رفع نیازهای خاص کسب‌وکار را با یکپارچه‌سازی داده‌های اختصاصی برطرف می‌کنند و پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری ارائه می‌دهند. براساس گزارش IBM، هوش مصنوعی می‌تواند با افزایش قابلیت‌های کارکنان، فرصت‌های بیشتری را برای آن‌ها ایجاد کند. درواقع، در نظرسنجی انجام‌شده توسط IBM، مشخص شد که 87 درصد از مدیران شرکت‌کننده بر این باورند که احتمال افزایش کارمندان بیشتر از جایگزینی با هوش مصنوعی مولد است.

حتی گلدمن ساکس بیان می‌کند که 300 میلیون شغل تمام‌وقت ممکن است به‌دلیل اتوماسیون توسط هوش مصنوعی از بین بروند. از طرفی دیگر، در حال حاضر توضیحات شفاف و مستند در مورد اینکه الگوریتم‌های هوش مصنوعی از چه داده‌هایی استفاده می‌کنند و چرا گاهی اوقات تصمیمات غیرامن می‌گیرند، در دست نداریم. نوع دوم انواع هوش مصنوعی از نظر آرنت هینتز شامل ماشین‌هایی است که می‌توانند به داده‌های پیشین استناد کنند. Strong AI از هوش عمومی مصنوعی (Artificial General Intelligence-AGI) و ابر هوش مصنوعی (Artificial Super Intelligence-ASI) تشکیل شده است. هوش عمومی مصنوعی (AGI)، شکلی نظری از AI است که در آن یک ماشین هوشی برابر با انسان دارد. این نوع خودآگاهی AI را توصیف می‌کند که توانایی حل مشکلات، یادگیری و برنامه‌ریزی برای آینده را دارد.