نیروی کار گران و بالا بودن هزینه از چالشهای استفاده از هوش مصنوعی

بازار؛ گروه اقتصاد دیجیتال: هوش مصنوعی (AI) عامل مهم هر شرکتی است که فناوری را هدایت می کند. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی به کسب‌وکار فرصت‌های زیادی برای تغییر و تحول می‌دهد تا از زنجیره ارزش استفاده کند. اتخاذ و ادغام فناوری‌های هوش مصنوعی صرف نظر از اینکه چقدر برای کسب‌وکار مناسب به نظر می‌رسد، همچون یک ترن هوایی است. این در حالی است که گزارش Deloitte می گوید، حدود ۹۴ درصد از شرکت ها در هنگام اجرای آن با مشکلات احتمالی هوش مصنوعی مواجه می شوند.

فقدان دانش فنی
برای ادغام، استقرار و پیاده سازی برنامه های کاربردی هوش مصنوعی در سازمان، باید از پیشرفت ها و فناوری های فعلی هوش مصنوعی و همچنین کاستی های آن آگاهی داشت. فقدان دانش فنی مانع پذیرش این حوزه تخصصی در بیشتر سازمان ها شده است. در حال حاضر، تنها ۶ درصد از شرکت‌ها با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی، اقدامات و تحولات را با چالشهای کمتری انجام می دهند. سازمان به یک متخصص برای شناسایی موانع در فرآیند استقرار نیاز دارد. چراکه منابع انسانی ماهر همچنین به کار تیمی در ردیابی راه حل های AI/ML کمک می کند.

قیمت
سازمان‌های کوچک و متوسط وقتی صحبت از پذیرش فناوری‌های هوش مصنوعی به میان می‌آید، مشکل زیادی دارند، زیرا این یک امر پرهزینه است. حتی شرکت های بزرگی مانند فیس بوک، اپل، مایکروسافت، گوگل، آمازون (FAMGA) بودجه جداگانه ای را برای پذیرش و پیاده سازی فناوری های هوش مصنوعی اختصاص می دهند.

جمع آوری و ذخیره سازی داده ها
یکی از بزرگترین مشکلات هوش مصنوعی، جمع آوری و ذخیره سازی داده ها است. سیستم‌های هوش مصنوعی تجاری به داده‌های حسگر به عنوان ورودی آن وابسته هستند. برای اعتبار سنجی هوش مصنوعی، انبوهی از داده های حسگر جمع آوری می شود. مجموعه داده های نامربوط ممکن است باعث مشکل شود زیرا ذخیره و تجزیه و تحلیل آنها دشوار است. هوش مصنوعی زمانی بهترین عملکرد را دارد که داده های باکیفیت خوبی در اختیار داشته باشد. چراکه الگوریتم قوی می شود و با رشد داده های مربوطه عملکرد خوبی دارد. سیستم هوش مصنوعی زمانی که داده های با کیفیت کافی به آن وارد نمی شود، به شدت از کارایی آن کاسته می شود.

نیروی کار کمیاب و گران قیمت
همانطور که در بالا ذکر شد، پذیرش و استقرار فناوری‌های هوش مصنوعی به متخصصانی مانند دانشمندان داده، مهندسان داده و سایر SME ها (کارشناسان موضوع) نیاز دارد. این کارشناسان در بازار فعلی گران و کمیاب هستند. از این رو بنگاه های کوچک و متوسط ​​از بودجه محدود خود آنطور که باید برای جذب نیروی انسانی بر اساس نیاز پروژه اقدام نمی کنند.

مسئولیت
اجرای برنامه های هوش مصنوعی با مسئولیت زیادی همراه است. هر فرد خاصی باید بار هر نوع نقص سخت افزاری را تحمل کند. پیش از این، تشخیص اینکه آیا یک حادثه نتیجه اقدامات یک کاربر، توسعه دهنده یا سازنده است، نسبتا آسان بود.

چالش های اخلاقی
یکی از مشکلات مهم هوش مصنوعی که هنوز باید حل شود، اخلاق و تشخیص خوب از بد است. روشی که توسعه‌دهندگان از لحاظ فنی ربات‌های هوش مصنوعی را به کمال می‌رسانند، جایی که می‌تواند به طور بی‌عیب و نقصی از مکالمات انسانی تقلید کند، و تشخیص تفاوت بین یک دستگاه و نماینده خدمات مشتری واقعی را دشوارتر می‌کند. الگوریتم های هوش مصنوعی بر اساس آموزش داده شده به آن پیش بینی می کنند. الگوریتم بر اساس فرض داده هایی که روی آن آموزش دیده است، چیزها را برچسب گذاری می کند. از این رو، به سادگی صحت داده ها را نادیده می گیرد، به عنوان مثال- اگر الگوریتم بر روی داده هایی آموزش داده شود که منعکس کننده نژادپرستی یا تبعیض جنسیتی است، نتیجه پیش بینی به جای اصلاح خودکار، آن را منعکس می کند.

زیر ساخت محاسباتی مناسب
راه حل های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به سرعت محاسباتی بالایی نیاز دارند که فقط توسط پردازنده های سطح بالا ارائه می شود. نیازهای زیرساختی بزرگ‌تر و قیمت‌گذاری مرتبط با این پردازنده‌ها مانعی در پذیرش عمومی فناوری هوش مصنوعی آن‌ها شده است. در این سناریو، محیط محاسبات ابری و پردازنده‌های متعددی که به صورت موازی کار می‌کنند، جایگزینی قوی برای پاسخگویی به این نیازهای محاسباتی ارائه می‌دهند. همانطور که حجم داده های موجود برای پردازش به طور تصاعدی افزایش می یابد، نیازهای سرعت محاسبات با آن افزایش می یابد. توسعه راه حل های زیرساخت محاسباتی نسل بعدی ضروری است.

چالش های حقوقی
یک برنامه هوش مصنوعی با الگوریتم اشتباه و حاکمیت داده می تواند چالش های قانونی را برای شرکت ایجاد کند. به طوری که یکی از بزرگترین مشکلات هوش مصنوعی است که یک توسعه دهنده در دنیای واقعی با آن مواجه است. الگوریتم ناقص ساخته شده با مجموعه ای نامناسب از داده ها می تواند ضربه بزرگی در سود یک سازمان ایجاد کند. یک الگوریتم اشتباه همیشه پیش بینی های نادرست و نامطلوب انجام می دهد. مشکلاتی مانند نقض داده ها می تواند نتیجه ضعف و ضعف حاکمیت داده باشد – اما چگونه؟ برای یک الگوریتم، PII کاربر (اطلاعات شناسایی شخصی) به عنوان یک اصل اولیه عمل می کند که ممکن است به دست هکرها بیفتد. در نتیجه سازمان در دام چالش های قانونی گرفتار شود.

 جایگزینی با هوش مصنوعی
تفاوت زیادی بین پتانسیل واقعی سیستم هوش مصنوعی و انتظارات این نسل وجود دارد. رسانه ها می گویند که هوش مصنوعی، با قابلیت های شناختی خود، جایگزین مشاغل انسان خواهد شد. با این حال، صنعت IT چالشی در دستان خود دارد تا به این انتظارات عالی رسیدگی کند و با بیان دقیق اینکه هوش مصنوعی فقط ابزاری است که فقط می تواند با مغز انسان کار کند. هوش مصنوعی قطعاً می‌تواند نتیجه چیزی را تقویت کند که جایگزین نقش‌های انسانی مانند اتوماسیون کارهای معمول، بهینه‌سازی هر کار صنعتی، پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده و غیره شود.

مشکل در ارزیابی فروشندگان
در هر زمینه در حال ظهور، خرید فناوری بسیار چالش برانگیز است زیرا هوش مصنوعی به ویژه آسیب پذیر است. کسب‌و کارها برای اینکه بدانند دقیقا چگونه می‌توانند از هوش مصنوعی به طور مؤثر استفاده کنند، با مشکلات زیادی روبرو هستند، زیرا برخی از سازمان‌ها اغراق می‌کنند. درست است که فناوری هوش مصنوعی یک تحول گرانقیمتی است زیرا نمی توانید بر تغییرات اساسی که در سازمان ایجاد می کند نظارت کنید. با این حال، برای اجرای آن، یک سازمان به متخصصانی نیاز دارد که یافتن آنها دشوار است. برای پذیرش موفقیت آمیز، به یک پردازش محاسباتی درجه بالا نیاز دارد. بنگاه‌ها باید به جای اینکه عقب بمانند و این فناوری نوآورانه را نادیده بگیرند، روی اینکه چگونه می‌توانند مسئولانه این مشکلات هوش مصنوعی را کاهش دهند، تمرکز کنند.