چگونه رهبران می‌توانند از هوش مصنوعی برای مدیریت داده‌ها و تصمیم‌گیری استفاده کنند
در اقتصاد دیجیتال امروزی، داده دیگر صرفاً یک دارایی نیست—بلکه شریان حیاتی هر سازمان با عملکرد بالا محسوب می‌شود. از هوش تجاری گرفته تا بهره‌وری عملیاتی، موفقیت به طور فزاینده‌ای به میزان توانایی شرکت‌ها در استفاده، تحلیل و اقدام بر اساس داده‌ها بستگی دارد. با این حال، پیچیدگی و هزینه مدیریت داده‌ها در مقیاس وسیع بیش از هر زمان دیگری افزایش یافته است. بر اساس یک نظرسنجی اخیر از مؤسسه پژوهشی Pew، ۸۱٪ از مصرف‌کنندگان نگران هستند که جمع‌آوری داده‌ها بیش از مزایا، خطراتی را به همراه دارد که نشان‌دهنده چالش‌های فزاینده‌ای است که سازمان‌ها در مدیریت و حفاظت از اطلاعات با آن مواجه‌اند. با پیشرفت‌های سریع در زمینه هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی، رهبران اکنون فرصت‌های بی‌سابقه‌ای برای تبدیل داده‌ها به یک مزیت استراتژیک دارند—البته در صورتی که بتوانند ریسک‌ها و ملاحظات اخلاقی مرتبط با آن را مدیریت کنند.
افزایش هزینه‌های مدیریت داده
سازمان‌ها با سرعتی تصاعدی در حال تولید داده هستند و طبق گزارش Rivery، حجم داده‌های جهانی تا سال ۲۰۲۵ از ۱۸۱ زتابایت فراتر خواهد رفت. با این حال، ذخیره‌سازی حجم عظیمی از اطلاعات به‌تنهایی کافی نیست؛ شرکت‌ها باید اطمینان حاصل کنند که داده‌ها ایمن، قابل‌دسترس و قابل‌استفاده هستند.
بار مالی مدیریت داده قابل‌توجه است، اما هزینه‌های عملیاتی آن می‌تواند حتی چالش‌برانگیزتر باشد. حسین رهنما، در مقاله‌ای از Harvard Business Review با عنوان "قوانین جدید حریم خصوصی داده‌ها" اشاره می‌کند که تا ۹۰٪ از بودجه‌های IT صرف مدیریت پیچیدگی‌های داخلی داده‌ها می‌شود و فضای کمی برای نوآوری واقعی باقی می‌گذارد. اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی فرصتی را برای کاهش چشمگیر این هزینه‌ها فراهم می‌کند و به سازمان‌ها امکان می‌دهد تمرکز خود را از حفظ زیرساخت‌ها به ایجاد ارزش واقعی تجاری تغییر دهند.
نیلو رحمانی، مدیرعامل Thoras.ai توضیح می‌دهد: "چالش واقعی فقط هزینه ذخیره‌سازی داده نیست—بلکه فهمیدن و استفاده از آن است." تخمین زده می‌شود که ۸۰٪ از زمان حل مشکلات فنی صرفاً به شناسایی علت اصلی مشکل اختصاص می‌یابد، که یک ناکارآمدی پرهزینه است که هوش مصنوعی می‌تواند آن را حل کند. تجزیه‌وتحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند الگوها را شناسایی کند، مشکلات را پیش‌بینی کند و فرآیند عیب‌یابی را خودکار سازد، که این امر منجر به کاهش زمان خرابی و افزایش قابلیت اطمینان می‌شود. با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند عملیات داده‌ای خود را ساده کرده و در عین حال سرعت و دقت تصمیم‌گیری را افزایش دهند.
هوش مصنوعی و پیچیدگی مدیریت داده
مدیریت مؤثر داده‌ها فراتر از صرفاً ذخیره‌سازی است—بلکه نیازمند هوش لحظه‌ای است تا اطمینان حاصل شود که سازمان‌ها از داده‌های مناسب در زمان مناسب استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی نقشی حیاتی در تمایز داده‌های معنادار از داده‌های بی‌اهمیت ایفا می‌کند و به شرکت‌ها کمک می‌کند تا بر بینش‌هایی که موجب رشد می‌شوند، تمرکز کنند.
نیلو رحمانی می‌گوید: "تقریباً ۸۵٪ از داده‌های مشاهده‌شده در واقع برای نظارت و بررسی مشکلات مفید نیستند." او اضافه می‌کند که "هوش مصنوعی فرصت فوق‌العاده‌ای را برای شناسایی داده‌های واقعاً مهم فراهم می‌کند، که این امر باعث کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی و بهینه‌سازی عملکرد سیستم می‌شود."
راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین می‌توانند نوسانات حجم کاری در فضای ابری را پیش‌بینی کنند و به شرکت‌ها کمک کنند تا منابع را به‌طور پیشگیرانه تخصیص دهند و از بروز اختلالات سیستمی جلوگیری کنند. این قابلیت پیش‌بینی‌کننده موجب افزایش تاب‌آوری عملیاتی، کاهش زمان خرابی‌های غیرمنتظره و بهبود کلی بهره‌وری می‌شود.
نقش رهبری در استراتژی داده و یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی
توانایی مدیریت و استفاده مؤثر از داده‌ها فقط یک مسئله فناوری نیست—بلکه یک ضرورت مدیریتی است. سازمان‌ها به مدیرانی نیاز دارند که با سواد داده‌ای باشند، بتوانند قابلیت‌های هوش مصنوعی را با اهداف کسب‌وکار همسو کنند و فرهنگی ایجاد کنند که تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را در اولویت قرار دهد.
شرکت مشاوره مک‌کنزی توضیح می‌دهد:
"مالکیت داده‌ها باید در اختیار ذینفعان کلیدی کسب‌وکار باشد. به‌عنوان مثال، مدیر فروش و بازاریابی باید نظارت بر داده‌های مشتری را بر عهده داشته باشد تا استانداردهای کیفیت با نیازهای تجاری همخوانی داشته باشند." به همین ترتیب، زیرساخت داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی باید با یک چشم‌انداز استراتژیک روشن مدیریت شود تا از حمایت همزمان از اهداف فنی و عملیاتی اطمینان حاصل گردد.
با وجود مزایای آشکار، تنها ۳۹٪ از رهبران فناوری در حال حاضر از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای مدیریت زیرساخت‌های ابری استفاده می‌کنند، بر اساس گزارش گروه استراتژی سازمانی (Enterprise Strategy Group). این امر باعث می‌شود که بسیاری از شرکت‌ها همچنان به فرآیندهای دستی و ناکارآمد متکی باشند که تصمیم‌گیری را کند کرده و هزینه‌ها را افزایش می‌دهد. رهبران باید مسئولیت تعریف استراتژی‌های پذیرش هوش مصنوعی را بر عهده بگیرند، ملاحظات اخلاقی را بررسی کنند و اطمینان حاصل کنند که هوش مصنوعی با اهداف کلی کسب‌وکار همسو است.
آینده مدیریت داده مبتنی بر هوش مصنوعی
هوش مصنوعی در آستانه ایجاد تحول در مدیریت داده‌ها است، اما موفقیت به میزان ادغام آن در چارچوب‌های موجود سازمان بستگی دارد. شرکت‌هایی که اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی، تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و مدیریت زیرساختی پیشگیرانه را در آغوش بگیرند، نه‌تنها هزینه‌های خود را کاهش می‌دهند، بلکه با تصمیم‌گیری سریع‌تر و هوشمندانه‌تر، یک مزیت رقابتی نیز به دست خواهند آورد.
رهبران باید تمرکز خود را از صرفاً جمع‌آوری و ذخیره داده به استفاده هوشمندانه از آن تغییر دهند. با استراتژی‌های مناسب مبتنی بر هوش مصنوعی، کسب‌وکارها می‌توانند پتانسیل کامل داده‌های خود را آزاد کنند، نوآوری را هدایت کنند و زیرساختی ایجاد کنند که از رشد پایدار در دنیای مبتنی بر داده حمایت کند. آینده متعلق به سازمان‌هایی است که هوش مصنوعی را نه به‌عنوان جایگزینی برای رهبری، بلکه به‌عنوان یک تقویت‌کننده برای تصمیم‌گیری بهتر، سریع‌تر و هوشمندانه‌تر در نظر می‌گیرند.
اگر به حوزه هوش مصنوعی و کاربردهای آن در مدیریت منابع انسانی علاقمند هستید جهت ثبت نام در مسترکلاس هوش مصنوعی در منابع انسانی با تدریس دکتر محسن سلمان، با کارشناسان آرسا (آکادمی رفتار سازمانی) در ارتباط باشید.
