یکی از بزرگترین چالش‌های هوش مصنوعی این است که رهبران سازمانی از داده‌هایی که در پشت آن قرار دارد، نحوه آموزش هوش مصنوعی یا نحوه‌ی رفتار آن در موقعیت‌های خاص درک کمی دارند یا اصلاً درک نمی‌کنند. اینجاست که خطر در کمین است – اعتماد، عدم اطمینان و ناتوانی در تأیید پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی بزرگترین چالش کسب و کارها محسوب می‌شود.
هوش مصنوعی در دهه گذشته مورد توجه بسیاری از سازمان‌ها و شرکت‌ها قرار گرفته است. کسب‌وکارها تلاش می‌کنند تا هوش مصنوعی را برای تحقق کامل پتانسیل آن ادغام کنند؛ اما این امر با مجموعه‌ای از موانع همراه است.
هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به یک موضوع اصلی در دنیای تجارت است و شرکت‌هایی مانند گوگل، نتفلیکس، آمازون و سایرین از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهره‌مند می‌شوند. کسب‌وکارهای کوچک و متوسط و همچنین شرکت‌های بزرگ، همگی تحت تأثیر قرار گرفته‌اند.
کسب‌وکارها تحت فشار قرار گرفته‌اند تا از فناوری‌های هوش مصنوعی استفاده کنند تا بتوانند در رقابت باقی بمانند. انتشارات متعددی وجود دارد که نیاز به گنجاندن هوش مصنوعی را در رویه‌های تجاری نشان می دهد؛ زیرا ثابت شده است که هوش مصنوعی برای عملکرد موفق شرکت‌ها سودمند است. بر اساس تحلیل Accenture، هوش مصنوعی ممکن است کارایی شرکت را تا 40 درصد و سودآوری را تا 38 درصد افزایش دهد.
با این حال، نمی‌توان مشکلاتی را که سازمان‌ها در پیاده‌سازی هوش مصنوعی با آن مواجه شده‌اند، نادیده گرفت. این موانع باعث می‌شود که چشم‌انداز ادغام موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی اگر نگوییم غیرممکن؛ اما دور از ذهن به نظر برسد. چالش‌های متعددی در پذیرش هوش مصنوعی در بخش کسب‌وکار وجود دارد، به‌عنوان مثال: قدرت محاسباتی، کمبود اعتماد، دانش محدود، سطح انسانی، حریم خصوصی و امنیت داده‌ها، مشکل تعصب و کمبود داده.
بنابراین، با توجه به موارد ذکر شده ورود و پذیرش گسترده‌ی هوش مصنوعی (AI) فرصت‌ها و چالش‌هایی را برای سازمان‌ها و مشاغل به همراه دارد که در ادامه به آن می‌پردازیم:
جابجایی شغل
هوش مصنوعی پتانسیل خودکارسازی وظایف و نقش‌های مختلف را دارد که منجر به از دست دادن شغل یا تغییر در الزامات شغلی می‌شود. این امر می‌تواند باعث ایجاد اختلال در نیروی کار شود و سازمان‌ها را ملزم به کسب مهارت جدید یا ارتقاء مهارت کارکنان خود کند.
نگرانی‌های اخلاقی
سیستم‌های هوش مصنوعی گاهی اوقات می‌توانند تصمیم‌های مغرضانه یا غیرمنصفانه بگیرند که منجر به دوراهی‌های اخلاقی می‌شود. سازمان‌ها باید اطمینان حاصل کنند که الگوریتم‌های هوش مصنوعی منصفانه، شفاف و پاسخگو هستند و با استانداردهای قانونی و اخلاقی مطابقت دارند.
حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
هوش مصنوعی بر حجم وسیعی از داده‌ها، اغلب شامل اطلاعات حساس یا شخصی، متکی است. سازمان‌ها باید از حریم خصوصی داده‌ها و اقدامات امنیتی قوی برای محافظت در برابر نقض یا سوء‌استفاده از داده‌ها اطمینان حاصل کنند.
عدم شفافیت
برخی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه الگوریتم‌هایی که مبتنی بر یادگیری عمیق یا شبکه‌های عصبی هستند، می‌توانند پیچیده و تفسیر آنها دشوار باشد. این عدم شفافیت می‌تواند توضیح تصمیمات مبتنی بر هوش مصنوعی را برای سهامداران یا نهادهای نظارتی برای سازمان‌ها چالش‌برانگیز کند.
یکپارچه‌سازی و سازگاری
یکپارچه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی با زیرساخت‌ها و فناوری‌های موجود می‌تواند پیچیده و پرهزینه باشد. مسائل مربوط به سازگاری، چالش‌های یکپارچه‌سازی داده‌ها و نیاز به زیرساخت‌های اضافی می‌تواند برای سازمان‌ها موانعی ایجاد کند.
اعتماد و پذیرش
فناوری‌های هوش مصنوعی هنوز نسبتاً جدید هستند و برخی افراد یا سازمان‌ها ممکن است در اعتماد یا پذیرش کامل آنها مردد باشند. ایجاد اعتماد و اطمینان از پذیرش در میان ذینفعان برای اجرای موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی بسیار مهم است.
بازتاب: هوش مصنوعی جایگزین چه مشاغلی خواهد شد - علی ناصرحجتی
بازتاب: هوش مصنوعی جایگزین چه مشاغلی نخواهد شد - علی ناصرحجتی
بازتاب: بقای شرکت‌ها در عصر دیجیتال - علی ناصرحجتی