کاربرد هوش مصنوعی در نوآوری

خاویر فرس از دانشکده تجارت عالی اس‌آده (Esade) به همراه پترا نیلوند و الکساندر برم از دانشگاه اشتوتگارت، در کتابچه راهنمای نوآوری باز آکسفورد زمینه‌های کلیدی را که کسب‌وکارها می‌توانند برای تقویت نوآوری از هوش مصنوعی استفاده کنند، خلاصه کرده‌اند.

۱. نوآوری در مدل کسب‌وکار:

پایگاه‌های داده‌ای مانند کرانچ‌بیس (Crunchbase) که داده‌های بلادرنگ از صدها هزار استارت‌آپ جهانی را پردازش می‌کنند، می‌توانند برای شناسایی مدل‌های کسب‌وکاری مرتبط با فناوری‌های خاص هر بخش مورد کاوش داده‌ها قرار گیرند. این تحلیل می‌تواند نشان دهد کدام مدل‌ها بیشترین سرمایه‌گذاری را جذب می‌کنند یا به بالاترین نرخ رشد دست می‌یابند و همچنین برای پیش‌بینی مدل‌های کسب‌وکاری که به احتمال زیاد موفق می‌شوند، مورد استفاده قرار گیرد.

۲. کشف فناوری:

پایگاه‌های داده تحقیقات علمی را می‌توان برای شناسایی زمینه‌های نوظهور دانش که مورد توجه زیادی قرار می‌گیرند، تجزیه و تحلیل کرد. این اطلاعات را می‌توان برای پیش‌بینی بازه‌های زمانی تبدیل ایده‌ها به فناوری قابل عرضه به بازار و همچنین انواع محصولاتی که می‌توان در اطراف آن توسعه داد، تجزیه و تحلیل کرد.

۳. مسیرهای فناوری:

برای فناوری‌هایی که در حال حاضر در بازار وجود دارند، هوش مصنوعی می‌تواند ارزیابی کند که بخش‌ها به کجا توجه خود را معطوف کرده‌اند، مناطقی که بیشترین سرمایه‌گذاری را دریافت می‌کنند و حوزه‌هایی که به احتمال زیاد تثبیت می‌شوند، کدامند.

۴. کشف استراتژیک:

رویدادهای گذشته و جاری موجود در پایگاه‌های داده خبری و شبکه‌های دیجیتال را می‌توان با هدف شناسایی سرمایه‌گذاری‌ها، محصولات و جهت‌گیری‌های استراتژیک رقبا تجزیه و تحلیل کرد.

۵. پیش‌بینی نتایج:

داده‌های تاریخی درون یک صنعت (مانند فروش گذشته، تحلیل‌های اجتماعی و سیاسی و اطلاعات جمعیتی) را می‌توان برای بهینه‌سازی پیش‌بینی‌های فروش و پیش‌بینی نتایج تجاری رقبا به کار برد.

۶. تحقیقات بازار:

هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های به دست آمده از میلیون‌ها پست و نظر در شبکه‌های اجتماعی آنلاین را برای ارائه تجزیه و تحلیل لحظه‌ای از درک برند، شناسایی روندهای نوظهور، رهگیری ایده‌های جدید از رقبا و بخش‌بندی گروه‌های کاربری بر اساس اطلاعاتی که به صورت لحظه‌ای به اشتراک می‌گذارند، تجزیه و تحلیل کند.

۷. پیش‌بینی رویدادها:

رویدادهای سلامتی مانند احتمال حمله قلبی یا مستعد ابتلا به بیماری، با توجه به افزایش تعداد پایگاه‌های داده حاوی اطلاعات کد ژنتیکی انسان و در دسترس بودن پرونده‌های پزشکی، با دقت بیشتری قابل پیش‌بینی است. این اطلاعات همچنین می‌تواند توسط شرکت‌های فعال در حوزه علوم زیستی برای توسعه درمان‌های پیشگیرانه و شخصی‌سازی‌شده مورد استفاده قرار گیرد.

امکانات جدید هوش مصنوعی در نوآوری

با گسترش استفاده از هوش مصنوعی فراتر از صرفا ساده‌سازی عملیات به سمت هدایت نوآوری‌ها، کسب‌وکارها در تمام اندازه‌ها به سطوحی از بینش دست پیدا می‌کنند که پیش از این غیرقابل تصور بود. هسته اصلی شایستگی‌های یک شرکت – تصمیم‌گیری در مورد توسعه، محصولات و ثبت اختراعات، تحقیق و توسعه – همگی تحت هدایت هوش مصنوعی قرار خواهند گرفت.

این حوزه جذاب همچنان به برهم زدن روند نوآوری ادامه خواهد داد. با این حال، با افزایش ارزش افزوده هوش مصنوعی برای کسب‌وکار، هرگز نباید از اهمیت اطمینان از ایجاد ارزش افزوده برای جامعه غافل شد.

هوش مصنوعی سناریوهای جدیدی را برای تحقیق و عمل در حوزه‌ای به نام «نوآوری باز» (Open Innovation) ارائه می‌کند، حوزه‌ای که به نظر می‌رسید دیگر حرف جدیدی برای گفتن باقی نمانده است. معرفی هوش مصنوعی به شیوه‌های نوآوری باز، زمینه‌ای جدید برای آزمایش باز می‌کند و امکان دستیابی به جریان‌های جدیدی از اطلاعات و دانش از طریق فرا داده‌ها را فراهم می‌سازد. این امر می‌تواند به ایده‌ها و پروژه‌های جدیدی منجر شود که فراتر از دستاوردهای حوزه سنتی عملیات کسب‌وکار یا بخش فعالیت آن‌ها است.