کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کار

تصمیم گرفتم مقالاتی که خودم تو زمینه‌های مختلف تهیه کردم و به نام خودم هست رو تو سایت خودم هم قرار بدم شاید مورد استفاده افراد مختلفی بشه و بتونن ازش استفاده کنند
اولین مقاله‌ای که میخواهم نشر بدم با موضوع کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کار هست که تو سال 1401 منتشر شد.

 

چکیده: توسعه هوش مصنوعی (AI) در سال 1950 با شک و تردیدهای زیادی آغاز شد. با توسعه فناوری های اطلاعاتی، شک و تردیدهای مرتبط با هوش مصنوعی در حال کاهش و کاربرد آن در حال افزایش است. هوش مصنوعی کاربرد ویژه ای در مدیریت سیستم پیچیده و همچنین کمک به انسان در انواع مختلف فرآیندها نشان داده است.

یکی از پرکاربردترین هوش مصنوعی در مشاغلی است که برای پشتیبانی از فرآیند تصمیم گیری، ساخت انواع مختلف شبیه سازی و همچنین پایه ای برای توسعه مزیت رقابتی سازمان استفاده می شود. با پیاده سازی سیستم هوش مصنوعی در بخش های مختلف یک سازمان، امکان افزایش عملکرد فرآیندهای تجاری و همچنین افزایش رضایت از خدمات یا محصولاتی که سازمان ها دارند، وجود دارد. برخی از نمونه های استفاده از هوش مصنوعی در کسب و کار عبارتند از بازاریابی، تحقیق و توسعه، تولید و مدیریت کیفیت. هوش مصنوعی این امکان را فراهم میآورد تا علاوه بر جلوگیری از اشتباهات و خطاهای انسانی فرایندها و راهکارهای جدیدی برای دستیابی به هدف را تحقق بخشد.

کلمات کلیدی: هوش مصنوعی، مزیت رقابتی، فراگیری ماشین، عملکرد سازمانی، مدیریت کیفیت، تحقیق و توسعه، کسب و کار

. مقدمه

ابتکار توسعه سیستم هوش مصنوعی  (AI) در سال 1950 آغاز شد. با ظهور ابتکار، شک و تردیدهای متعددی در مورد کاربرد آن  به وجود آمد. بنابراین، شک و تردید در نتیجه به اصطلاح زمستان هوش مصنوعی دارد که به میزان قابل توجهی سرعت توسعه (AI) را کاهش می دهد. در ابتدای توسعه (AI)، یک چالش مربوط به کمبود سیستم های کامپیوتری و همچنین فناوری های کامپیوتری وجود دارد. علاوه بر این، چالشی نیز در رابطه با سرعت چنین سیستم هایی وجود دارد که به اندازه کافی خوب نیستند. با توسعه علوم کامپیوتر و کامپیوتر به طور کلی، توسعه هوش مصنوعی در حال افزایش است. اولین استفاده از هوش مصنوعی در وزارت دفاع ایالات متحده بود که در آن استفاده اصلی از سیستم هوش مصنوعی جمع آوری و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها بود. در سال 1990، هوش مصنوعی در صنعت بازی مورد استفاده قرار گرفت.

در سالهای اخیر نیز محبوبیت هوش مصنوعی رو به افزایش است زیرا نرم افزار شطرنج هوش مصنوعی نشان داد که می تواند در بازی شطرنج در برابر انسان ها پیروز شد. پس از استفاده در صنعت بازی، هوش مصنوعی پتانسیل بالایی از خود نشان داد و مبنایی برای عملکرد عادی انواع مختلف نوآوری‌های تکنولوژیکی دیگر مانند روبات‌ها و سایر سیستم‌های خودکار فراهم کرد. به دلیل افزایش محبوبیت هوش مصنوعی، امروزه هوش مصنوعی اغلب در انواع مختلف علوم مورد استفاده قرار می گیرد که در آن امکان تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها مبنایی برای فرآیند تصمیم گیری می شود. یکی از محبوب‌ترین روش‌های استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی است که در آن هوش مصنوعی کاربرد ویژه‌ای را در مورد روش‌های تشخیصی نشان داد. علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند در مهندسی عمران، کسب و کار و غیره مورد استفاده قرار گیرد.

با این حال، با توسعه سیستم هوش مصنوعی، خطرات مربوط به امکان جایگزینی انسان و همچنین سوء استفاده از سیستم هوش مصنوعی به روش های مختلف نیز وجود دارد. بر این اساس، در مورد استفاده از هوش مصنوعی در حل مشکلات روزمره و فرآیند تصمیم گیری، نیاز به توسعه انواع مختلف سیاست ها و اخلاقیات وجود دارد. علاوه بر این، توسعه (AI) در آینده منجر به بازتعریف نیاز برای مشاغل خاص و امکان جایگزینی نیروی انسانی در برخی بخش‌ها خواهد شد. لازم به ذکر است که هوش مصنوعی در سازمان تجاری کاربرد خاصی دارد که در آن مدیریت سازمانی این فرصت را خواهد داشت که از طریق شبیه سازی تصمیمات دقیق تری اتخاذ کند. به عبارت دیگر، با کمک هوش مصنوعی برخی از بخش‌ها و آموزش‌ها در سازمان‌ها بازطراحی خواهند شد.

این مقاله بر اساس تحقیقات ثانویه انجام شده است. هدف اصلی مقاله نشان دادن کاربرد و مزایای استفاده از هوش مصنوعی در کسب و کار روزمره و همچنین استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت کیفیت سازمان است. مقاله به پنج فصل تقسیم شده است. فصل اول تاریخچه کوتاه را شرح می دهد و معرفی کوتاهی از هوش مصنوعی ارائه می دهد. فصل دوم در مورد هوش مصنوعی و ویژگی های آن است. فصل سوم کاربرد هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف سازمانی را توضیح می‌دهد. فصل چهارم در مورد پیاده سازی هوش مصنوعی در سیستم سازمانی و همچنین بلوغ سیستم هوش مصنوعی در سازمان است. فصل پنجم بحث در مورد تحقیق انجام شده و فصل ششم نتیجه گیری است.

2. هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یک رشته علمی جدید است که با هدف ایجاد نظریه‌ها، مکانیسم‌های جدید و ایجاد کاربردها و امکانات جدید ایجاد سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی شبیه به انسان و بی‌ظرافتی مشابه آنها است. به عنوان رشته علمی، هوش مصنوعی شامل انواع مختلفی از سیستم‌ها می‌شود که ویژگی‌هایی شبیه به انسان دارند و همچنین سیستم‌هایی که در زمینه رفتار، شبیه به انسان هستند. علاوه بر این، هوش مصنوعی شامل سیستم‌هایی می‌شود که تفکر منطقی دارند و همچنین سیستم‌هایی که شبیه انسان‌ها ایجاد شده‌اند  [16]

هدف اصلی از توسعه یک سیستم هوش مصنوعی ایجاد سیستمی است که بتواند جایگزین انسان ها در زمینه طرز تفکر و همچنین ایجاد جایگزین هایی برای تصمیم گیری شود. علاوه بر این، هوش مصنوعی به جز جایگزینی انسان ها، در جهت حمایت از تصمیم گیری یا تجزیه و تحلیل داده ها در سازمان ها است. هوش مصنوعی همچنین می تواند مربوط به سیستم های خودکاری باشد که امکان تفکر دارند یا سطح هوش قابل توجهی دارند که بر اساس آن سیستم می تواند تصمیم گیری کند و رفتار خود را با توجه به ویژگی های محیط تطبیق دهد. در عمل، هوش مصنوعی اغلب مربوط به روبات‌هایی است که سیستم محرک خود را برای حرکت دارند و همچنین حسگرهایی که سیستم از آنها برای اسکن محیط استفاده می‌کند. علاوه بر این، با پیشرفت علم و فناوری، هوش مصنوعی فرصت ها و امکانات جدیدی را در انواع مختلف نرم افزارها پیدا می کند که بیشتر برای تجزیه و تحلیل داده ها و همچنین به عنوان پایه ای برای تصمیم گیری از جمله برای تجزیه و تحلیل سناریو، انواع مختلف شبیه سازی ها و غیره استفاده می شود.[25]

هنگامی که به تعریف هوش و انواع هوش می‌پردازیم، چندین طبقه‌بندی مختلف وجود دارد مانند هوش جادار که به امکان مدیریت سیستم در محیط مربوط می‌شود، هوش زبانی که مربوط به استفاده از کلمات یعنی صحبت انواع مختلف است. از زبان ها و درک نمادها در زبان، هوش اجتماعی که به مقابله در موقعیت های اجتماعی مربوط می شود، هوش شناختی که مربوط به حل مسائل پیچیده است و … پس صرف نظر از نوع هوش، هوش امکانی برای ایجاد و یافتن حل مسئله پیچیده و همچنین یادگیری بر اساس شرایط شناسایی شده در محیط.

لازم به ذکر است که انواع مختلف هوش مکمل یکدیگر هستند و اگر سیستم فقط یک نوع هوش داشته باشد عملکرد آن ناقص است و این بدان معناست که سیستم قادر به تطبیق کامل با شرایط محیط یا حل نخواهد بود. مشکل شناسایی شده[4]. یکی از چالش هایی که در سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی شناسایی می شود، عدم امکان ارتباط هوش هیجانی با انواع مختلف هوش مانند هوش شناختی و غیره است. این چالش منجر به ناتوانی سیستم هوش مصنوعی در واکنش به موارد خاص می شود. محرکی که از محیط می آید و می تواند منجر به مشکلات مربوط به مشکلاتی شود که دارای مولفه عاطفی هستند، یعنی حرکت اشتباه سیستم هوش مصنوعی در صورت استفاده از هوش مصنوعی برای مقاصد پزشکی یا استفاده حمایتی می تواند منجر به احساس درد شود. کارکنان پزشکی زمانی که در حال انجام یک عمل پزشکی بر روی بیمار هستند.

صرف نظر از چالش‌های توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی، هوش مصنوعی پتانسیل رو به رشدی در استفاده از آن در انواع مختلف سیستم‌ها مانند سیستم تجاری، سیستم مراقبت‌های بهداشتی، سیستم لجستیک و غیره نشان می‌دهد.

2.1. حوزه های کاربردی هوش مصنوعی در کسب و کار

زمینه های کاربرد هوش مصنوعی با طراحی سیستم هوش مصنوعی تعیین می شود. به طور عمده، هوش مصنوعی را می توان در انواع مختلف سیستم های خودکار مانند بازی های رایانه ای، سیستم های تولید خودکار، سیستم های خبره ای که مبتنی بر دانش سازمانی موجود است، استفاده کرد اما با هوش مصنوعی می توان چنین پایگاهی را به طور موثر مدیریت کرد و یک سازمان می تواند تحلیل های موجود را انجام دهد. دانش بسیار ساده تر علاوه بر این، یکی از کاربردهای سیستم هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی است که در آن می توان از چنین سیستمی برای درک آسان تر گفتار افراد با تلفظ مشکل یا ارتباط با افراد دارای اختلال گفتاری استفاده کرد[23]. . یکی از مزایای اصلی استفاده از هوش مصنوعی، جمع آوری و تجزیه و تحلیل پایگاه های داده بزرگ و ایجاد پایگاهی برای تصمیم گیری است [9]

در جدول 1 زمینه های استفاده از هوش مصنوعی در انواع مختلف فعالیت ها شرح داده شده است. یکی از مزایای اصلی استفاده از هوش مصنوعی، جمع آوری و تجزیه و تحلیل پایگاه های داده بزرگ و ایجاد پایگاهی برای تصمیم گیری است.

در جدول 1 برخی از احتمالات استفاده از هوش مصنوعی توضیح داده شده است. به موازات توسعه علم و فناوری، به شناخت‌های جدید در مورد امکان استفاده از هوش مصنوعی و همچنین طراحی‌های جدید سیستم هوش مصنوعی نیز می‌رسد. علاوه بر این، با توسعه مفهوم شهر هوشمند و همچنین با افزایش نگرانی در مورد ایمنی در منطقه شهری، هوش مصنوعی در ردیابی انواع مختلف شاخص های مربوط به ایمنی ساکنان در منطقه شهری و همچنین ایمنی کاربرد ویژه ای پیدا می کند. ترافیک. از سوی دیگر، نویسندگان مختلف در تحقیقات خود توضیح می‌دهند که 30 درصد از سازمان‌هایی که در فهرست 30 سازمان موفق جهان قرار دارند، از نوعی هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. علاوه بر این، روندها نشان می دهد که تا سال 2030 تقریباً 50 درصد از موفق ترین سازمان ها از نوعی یادگیری ماشینی برای بهبود فرآیندهای تجاری در سازمان استفاده می کنند [27] علاوه بر مزایا، خطر استفاده نادرست از هوش مصنوعی و همچنین این خطر وجود دارد که هوش مصنوعی به این نتیجه برسد که انسان برای عملکرد طبیعی برخی از بخش‌های سیستم ضروری نیست. در نتیجه استفاده و پیاده سازی هوش مصنوعی می تواند کارایی و اثربخشی کسب و کار و همچنین مدیریت سیستم را افزایش دهد. علاوه بر این، استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند منجر به جایگزینی انسان‌های مرتبط با ریسک و این امکان برای هوش مصنوعی شود که مدیریت سیستم را به تنهایی به عهده بگیرد.

وقتی صحبت از دلایلی که سازمان‌ها سیستم‌های هوش مصنوعی را در کسب و کار پیاده‌سازی می‌کنند، می‌شود، تحقیقات انجام شده در سال 2017 نشان داد که تقریباً 84 درصد از سازمان‌ها هوش مصنوعی را برای رقابت با سایر سازمان‌های موجود در بازار پیاده‌سازی می‌کنند. علاوه بر این، تحقیقات نشان داد که 75 درصد از سازمان معتقدند که پیاده‌سازی هوش مصنوعی می‌تواند در نتیجه امکان نفوذ به بازارهای جدید و همچنین ترس از نفوذ سازمان رقابتی به بازار را داشته باشد.

جدول 1. حوزه استفاده و شرح هوش مصنوعی در کسب و کار

حوزه استفاده	توضیح کوتاه
مراقبت های بهداشتی	در مراقبت های بهداشتی، هوش مصنوعی می تواند برای تجزیه و تحلیل انواع مختلف روش های تشخیص پزشکی استفاده شود. در چنین مواردی، هوش مصنوعی می‌تواند مبتنی بر یادگیری داده‌های تحلیل شده قبلی باشد که در فصل 2.2 توضیح داده شده است، و همچنین می‌تواند با سرعت و دقت بیشتری یک مشکل سلامتی را شناسایی کند. علاوه بر این، می توان از هوش برای کمک به پزشکی در هنگام انجام انواع روش های پزشکی مانند روش های جراحی، آموزش پزشکی و غیره استفاده کرد. با توسعه و امکانات هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی، نیاز کمتری به امور پزشکی وجود دارد. زیرا هوش مصنوعی می تواند برای انجام فرآیندهای پیچیده تصمیم گیری و ارائه تشخیص به بیمار استفاده شود. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند تصمیمات بسیار دقیق‌تر و دقیق‌تری در مورد درمان براساس روش‌های تشخیصی پزشکی که قبلاً آنالیز شده است، بگیرد.
لجستیک	در فعالیت لجستیک، تمرکز بر هزینه ها و بهینه سازی است. هوش مصنوعی می تواند برای تجزیه و تحلیل هزینه های موجود در سیستم حمل و نقل و لجستیک و برای یافتن فرصت های بهینه سازی در فرآیند لجستیک استفاده شود. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند برای مدیریت سیستم خودکار در انباری که ربات‌ها در آن انواع مختلف کالا را حمل می‌کنند، استفاده شود. همچنین امکان استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت انبار در انبار وجود دارد که در نتیجه هزینه های مربوط به انبارها کاهش می یابد.
مهندسی عمران	استفاده از هوش مصنوعی در مهندسی عمران بیشتر مربوط به ایجاد شبیه سازی سازه های برنامه ریزی شده و برای محاسبات پیچیده ریاضی است که برای ایجاد و ساخت انواع مختلف سازه ها ضروری است. با ایجاد سیستم های خبره، هوش مصنوعی می تواند در فرآیند تصمیم گیری و همچنین برای بهینه سازی طراحی و ساخت ساختمان ها استفاده شود. علاوه بر این، امکان استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت وسایل نقلیه در محوطه ساختمان و همچنین استفاده از ربات ها برای انجام عملیات های مختلف در ساختمان وجود دارد.
مدیریت و کسب و کار	بیشتر استفاده از هوش مصنوعی مربوط به کسب و کار و سازمان های مدیریتی است. هوش مصنوعی در سازمان می تواند برای تجزیه و تحلیل انواع مختلف داده ها مانند داده هایی که محیطی را که در آن سازمان وجود دارد، تجزیه و تحلیل گزینه های مختلف برای یافتن یک بهینه و غیره استفاده کند. همچنین می توان از هوش مصنوعی برای ایجاد و مدیریت دانش سازمانی با دانش استفاده کرد. تکنیک های معدن. همچنین هوش مصنوعی را می توان در بخش های مختلف سازمان برای انواع مختلفی از فعالیت هایی که در چنین بخش هایی انجام می دهند، استفاده کرد.

وقتی صحبت از عملکرد سیستم هوش مصنوعی می شود، باید اشاره کرد که عملکردها با صلاحیت فنی و فناوری سازمان تعیین می شود. شایستگی فنی مربوط به ماشین‌ها و دستگاه‌ها و شایستگی فناورانه مربوط به امکان استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی در انجام وظایف مختلف در سازمان است. بنابراین، امکانات استفاده از هوش مصنوعی در کسب و کار با تحول دیجیتال مشخص می شود و تحول دیجیتال، اجرای نوآوری های فنی و فناوری را به همراه دارد که می تواند شایستگی سازمان را افزایش دهد.

2.2. مفاهیم هوش مصنوعی

مفاهیم هوش مصنوعی را می توان بر اساس توانایی آن برای یادگیری به هوش مصنوعی ضعیف و هوش مصنوعی قوی تقسیم کرد. هوش مصنوعی ضعیف مربوط به سیستمی است که به دنبال تقلید از انسان و همچنین تقلید از روش تصمیم گیری انسان است. از سوی دیگر هوش مصنوعی قوی با تفکر فعال و فرآیند تصمیم گیری مستقل مرتبط است که یکی از ویژگی های انسان است. با این حال، با توسعه فناوری، به اصطلاح هوش مصنوعی برتر نیز توسعه می یابد که می تواند به راحتی بر انسان ها و نحوه تفکر و تصمیم گیری انسان غلبه کند

وقتی صحبت از هوش مصنوعی ضعیف به میان می آید، استفاده از سیستم هوش مصنوعی ضعیف با دستیابی به اهداف خاصی مشخص می شود که طبیعتاً دستیابی به آنها آسان است. بنابراین، چنین سیستم هایی می توانند مسائل ساده را بدون نیاز به بررسی جایگزین حل کنند. نمونه هایی از این سیستم ها سیستم ناوبری است که زبان های مختلف را تشخیص می دهد و همچنین سیستم هایی برای تشخیص انواع نمادها [14] پیاده‌سازی و استفاده از هوش مصنوعی ضعیف در عمل محدود است و مربوط به سیستم‌هایی است که تنها یک عملکرد دارند که طبیعتاً کار با آن آسان است. از سوی دیگر، سیستم‌های هوش مصنوعی قوی قادر به حل مشکلات پیچیده‌ای هستند که نیازمند تفکر منطقی و ساختاری است که مشخصه انسان است [6]. این نوع هوش را می توان تهدیدی برای انسان دانست زیرا می تواند به خودکفایی یعنی مستقل از انسان تبدیل شود. علاوه بر این، توسعه چنین هوشی را می توان فرصتی برای حل مشکلاتی که انسان قادر به حل آنها نیست و همچنین مدیریت سازمان در نظر گرفت.

سیستم های هوش مصنوعی امکان و ویژگی های یادگیری را دارند. یادگیری هوش مصنوعی به نوع سیستم هوش مصنوعی و همچنین طراحی آن بستگی دارد. انواع مختلفی از یادگیری وجود دارد که مشخصه سیستم هوش مصنوعی ضعیف و همچنین سیستم هوش مصنوعی قوی است. اساساً یادگیری هوش مصنوعی را می توان به یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی تقسیم کرد. یادگیری مبتنی بر عملکرد عادی هوش مصنوعی است و همچنین نشان دهنده فرصتی برای سازمان برای ایجاد دانش جدید و استفاده از آن برای مدیریت سازمان است.

2.2.1 یادگیری ماشینی هوش مصنوعی در کسب و کار

یادگیری ماشینی فرآیند یادگیری است که مشابه یادگیری انسان است. از طریق یادگیری ماشینی، تجربه مبتنی بر هوش مصنوعی یعنی جمع‌آوری داده‌های تجربی از طریق تجربه موجود در محیط، در حال ایجاد دانش و ذخیره آن است و با هر چرخه جدید یادگیری، حل مشکل کارآمدتر و مؤثرتر می‌شود. یادگیری ماشینی یکی از مفاهیمی است که اغلب در موتورهای جستجوی اینترنتی مورد استفاده قرار می گیرد و به عنوان سیستم هوش مصنوعی ضعیف طبقه بندی می شود[2]. بنابراین، یادگیری ماشینی با هدف شناخت الگوهایی است که بر اساس آنها الگوریتم های ایجاد شده است. الگوریتم های ایجاد شده سیستم را قادر می سازند تا موقعیت را تشخیص دهد و رفتار خود را مطابق با وضعیت شناسایی شده شکل دهد. این نوع یادگیری اغلب برای شبیه سازی ترافیک در تقاطع هایی استفاده می شود که تعداد زیادی وسیله نقلیه در تقاطع در حال نوسان هستند. با شناسایی الگوهای وسایل نقلیه، هوش مصنوعی می‌تواند الگوریتمی برای پیش‌بینی آینده و مدیریت جریان ترافیک از طریق تقاطع‌ها ایجاد کند  [19]این نوع سیستم ها اغلب در آمار و برای طراحی سیستم هوش مصنوعی استفاده می شوند [20].

2.2.2. یادگیری عمیق

یادگیری عمیق شبیه به یادگیری ماشینی است با این تفاوت که در هنگام یادگیری، هوش مصنوعی شبکه های عصبی ایجاد می کند. علاوه بر این، یادگیری عمیق نیاز به مداخله اپراتور انسانی دارد زیرا انسان نمونه ای برای هوش مصنوعی در مورد چگونگی حل مشکل است. این نوع یادگیری در یادگیری چند لایه استفاده می شود و اغلب برای ایجاد برنامه های پیچیده ای که برای حل مسائل پیچیده طراحی شده اند استفاده می شود [12]. هنگامی که صحبت از یادگیری عمیق می شود، باید تاکید کرد که اغلب برای انتزاع داده ها استفاده می شود، که پایه ای برای ایجاد سطوح مختلف یادگیری و نشان دادن داده هایی است که پایه یادگیری هایی است که از هوش مصنوعی استفاده می کنند. یادگیری عمیق را می‌توان در سیستم‌های مختلف هوش مصنوعی که حوزه‌هایی مانند تشخیص گفتار، تشخیص عکس‌ها، سیستمی که آزمایش‌های دارویی را امکان‌پذیر می‌کند و برای تجزیه و تحلیل تشخیص سم‌شناسی یا برای سیستم برای کمک یا ارائه توصیه‌هایی برای حل مشکلات را پوشش می‌دهد، استفاده کرد. هوردری، یوهانیز، و شمس الدین، 2016). با در نظر گرفتن امکاناتی که از استفاده از یادگیری عمیق ناشی می شود، می توان از آن برای اهداف مختلفی مانند ایمنی در زمینه تشخیص چهره یک فرد خطرناک و غیره استفاده کرد [26].

2.2.3. شبکه های عصبی هوش مصنوعی در کسب و کار

شبکه های عصبی شبیه مغز انسان هستند. این نوع یادگیری هوش مصنوعی شامل چندین عنصر است که به طور متقابل در شبکه مرتبط هستند و یادگیری را بر اساس مثال امکان‌پذیر می‌کنند. شبکه های عصبی از چندین گره تشکیل شده اند و هر گره وظیفه ای برای انجام فعالیت دارد تا از نتیجه ای که شبکه برای آن ایجاد شده است اطمینان حاصل کند. از این نوع شبکه می توان برای نظارت و بهینه سازی سیستم ها و فرآیندهای پیچیده استفاده کرد [18]. آنها می توانند با شرایط موجود در محیط سازگار شوند و همچنین می توانند از طریق تعداد فزاینده ای از داده هایی که در محیط قرار دارند توسعه یابند. در عمل، شبکه های عصبی برای شناسایی راه حلی برای مسائلی که خطی نیستند استفاده می شود. بنابراین، مشکلاتی که نیاز به تجزیه و تحلیل دقیق و جستجوی راه حل دارند. اساس عملکرد عادی شبکه عصبی، گره هایی هستند که وظیفه اتصال شبکه و تماس با محیط را دارند. علاوه بر این، هر نود تابعی دارد که بر اساس آن ورودی بر اساس عملکرد شبکه عصبی در خروجی منتقل می شود [8]. شبکه نورون به دلیل توسعه صنعت 4.0 و همچنین با توسعه داده های بزرگ و ذخیره حجم زیادی از داده های مختلف در پایگاه های داده کاربرد ویژه ای دارد که بر اساس آن داده های جمع آوری شده می تواند برای اهداف مختلف مورد استفاده قرار گیرد که با توجه به آنها مشخص می شود. طراحی، یعنی فرم آنها. علاوه بر این، یکی از پرکاربردترین اهداف شبکه عصبی، تصمیم گیری است زیرا تحلیل شبکه عصبی و بر اساس تحلیل انجام شده، می تواند تصمیمی ایجاد کند[17]. استفاده از شبکه عصبی اغلب هنگام ایجاد یک سیستم هوش قوی است زیرا شبکه های عصبی مشابه فرآیند یادگیری انسان ها هستند. به عبارت دیگر، آن سیستم هوش مصنوعی را بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده، گسترش و ایجاد دانش مرتبط با موقعیت خاص را قادر می‌سازد و بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده در آینده امکان تصمیم‌گیری را فراهم می‌کند.

3. کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کار

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در کسب و کار بسیار زیاد است و مزایا علاوه بر آن با توسعه صنعت 4.0 و همچنین با افزایش استفاده از هوش مصنوعی حاصل می شود. با جمع‌آوری و ایجاد مقادیر زیادی داده، سازمان‌ها می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی، انواع مختلفی از شبیه‌سازی‌ها را انجام دهند که می‌تواند منجر به شناسایی روندهای آینده و همچنین نیازهای سهامداران در محیط سازمانی شود. از سوی دیگر، هوش مصنوعی می‌تواند برای انجام تحلیل ریسک و همچنین ارائه شبیه‌سازی اقدامات احتمالی با هدف کاهش ریسک استفاده شود.

لازم به ذکر است که امکان استفاده از هوش مصنوعی با شایستگی سازمانی، مهمترین شایستگی فنی و فناوری تعیین می شود. علاوه بر این، سازمان برای استفاده از هوش مصنوعی باید تحول دیجیتالی کسب و کار را انجام دهد. تحول دیجیتال با هدف تغییر مدل کسب و کار یعنی تبدیل روش سنتی انجام کسب و کار و تبدیل سازمان به حوزه مجازی است. سازمان علاوه بر تغییر پارادایم کسب و کار، کارایی و اثربخشی فرآیندها را به میزان قابل توجهی افزایش می دهد.

3.1. مدیریت ارتباط با مشتری هوش مصنوعی در کسب و کار

ضرورت مدیریت ارتباط با مشتری از این واقعیت ناشی می شود که مدیریت ارتباط با مشتریان می تواند به عنوان نتایج باعث افزایش وفاداری مشتری و همچنین امکان شناسایی کلیه نیازهای مشتری شود. علاوه بر این، تمرکز بر مشتری نیز یکی از الزامات سیستم مدیریت کیفیت توصیف شده با استاندارد  ISO9001:2005 است.

هوش مصنوعی در پاسخ به سوالاتی که مشتریان برای سازمان ارسال می کنند کاربرد پیدا می کند. چنین پاسخ هایی می تواند مبتنی بر شناسایی نیازهایی باشد که مشتری دارد و همچنین شناسایی مشکلات چهره مشتری. علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند در پاسخگویی خودکار به سوالات و درخواست های مشتری نیز استفاده شود. یکی از نمونه ها پاسخگویی به تماس های تلفنی و همچنین پاسخگویی به سوالات در شبکه های اجتماعی است.

چنین سیستم هایی مبتنی بر یادگیری ماشین هستند و هدف اصلی زمانی که سازمانی از چنین سیستمی استفاده می کند افزایش کارایی و اثربخشی سیستم است. از طریق یادگیری ماشین، زمان دریافت پاسخ مشتری کاهش می‌یابد و همچنین امکان جمع‌آوری انواع مختلف داده‌های مربوط به مشتری وجود دارد که می‌توان آن‌ها را به صورت اضافی تجزیه و تحلیل کرد و نتیجه‌گیری کرد که بر اساس آن می‌توان دستیار مجازی ایجاد کرد. چنین دستیار می تواند برای جایگزینی نیاز به نیروی کار انسانی استفاده شود و می تواند هزینه ها را در این فرآیند کاهش دهد [3]. در عمل، بسیاری از سازمان ها تصمیم به ایجاد یک دستیار مجازی و استفاده از آن برای ارتباط با مشتریان می گیرند. چنین سازمان هایی کاهش 30 درصدی در حجم کار کارکنان را ثبت می کنند که به این معنی است که کارمندان می توانند روی وظایف مختلف متمرکز شوند [11]. کاهش حجم کار به‌ویژه در مراکز تماس که در آن‌ها هوش مصنوعی می‌تواند تمام تماس‌هایی را که توسط هوش مصنوعی پاسخ داده نمی‌شود به اپراتور انسانی هدایت کند و به همه تماس‌هایی که توسط هوش مصنوعی پاسخ داده می‌شود پاسخ دهد. بنابراین، هوش مصنوعی می‌تواند به تمام سوالاتی که تکرار می‌شوند یا اغلب پرسیده می‌شوند پاسخ دهد. علاوه بر این، استفاده از هوش مصنوعی در مراکز تماس می تواند منجر به ایجاد خودکار داده هایی شود که می توانند تجزیه و تحلیل شوند و برای اهداف آینده مورد استفاده قرار گیرند.

در تحلیل ادبی، نویسندگان متوجه می‌شوند که روند ایجاد و استفاده از انواع مختلف دستیار مجازی در قالب یک آواتار وجود دارد. مشتریان می توانند سؤالی بپرسند و آواتار بر اساس سؤالات قبلی و تماس قبلی با سایر مشتریان پاسخ خواهد داد [11]. به طور کلی، تمام سیستم های هوش مصنوعی که برای ارتباط با مشتری استفاده می شوند، بر اساس کلمات کلیدی و همچنین الگوهای شناسایی شده قبلی هستند. به عبارت دیگر، با تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، هوش مصنوعی در حال جمع آوری دانش در مورد مشتری است و می تواند از دانش ایجاد شده برای حل مشکلات آینده استفاده کند .  [13,22]با وجود مزایا، اگر مشتریان مفاهیم جدید و فناوری های جدید مانند هوش مصنوعی را نپذیرند، یک سازمان می تواند با چالش هایی روبرو شود که مربوط به جایگزینی محصولات است.

3.2. بازاریابی و فروش هوش مصنوعی

یکی از اهداف اصلی هر سازمانی نیازها و نیازهای آینده نگری است که مشتری دارد. به همین دلیل، در تاریخ، بسیاری از سازمان‌ها تصمیم می‌گیرند تا انواع مختلفی از متخصصان را در زمینه‌های مختلف به کار گیرند که اطلاعات و داده‌ها را در یک دوره طولانی جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کنند تا آینده‌نگری در مورد مشتریان و بازار ایجاد کنند. با توسعه هوش مصنوعی، سازمان می تواند چنین متخصصانی را با یک سیستم جایگزین کند که تمام پیش بینی ها را انجام می دهد و همچنین نوع متفاوتی از اطلاعات را به روشی بسیار کارآمد و مؤثر جمع آوری و تجزیه و تحلیل می کند. علاوه بر این، با توسعه هوش مصنوعی و همچنین توسعه یادگیری ماشین، سیستم هوش مصنوعی می تواند سرعت روندهای بازار آینده نگری را افزایش دهد و همچنین می تواند برای اهدافی که در فصل 3.1 توضیح داده شده است، استفاده شود. هنگامی که صحبت از کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی می شود، باید تاکید کرد که هوش مصنوعی می تواند برای انجام انواع مختلف تجزیه و تحلیل پیش بینی استفاده شود که به ویژه زمانی که یک سازمان در حال ایجاد یک استراتژی بازاریابی است، کاربرد دارد. چنین تحلیل پیش بینی به عنوان هدف اصلی باید روندها و نتایج احتمالی استراتژی اجرا را شبیه سازی کند و همچنین می تواند به عنوان پایه ای برای تصمیم گیری مورد استفاده قرار گیرد.

علاوه بر این، هوش مصنوعی در بازاریابی می تواند در زمینه ارائه خدمات خاص مانند دستیار مجازی که می تواند به عنوان برنامه تلفن هوشمند استفاده شود و از چنین برنامه ای برای پیمایش در مرکز خرید یا جاهای دیگر استفاده شود. همچنین امکان استفاده از هوش مصنوعی در شبیه سازی وجود دارد که چگونه مشتری در لباس های جدید بدون نیاز به آزمایش فیزیکی لباس به نظر می رسد. یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در توصیه لباس بر اساس ویژگی های فیزیکی مشتری است [21]. بنابراین، بر اساس سیستم هوش مصنوعی در بازاریابی را می توان به سیستم هایی تقسیم کرد که صدای مشتری را تشخیص می دهند، سیستم هایی که چهره و حالات چهره مشتری را تشخیص می دهند، سیستم هایی که انواع مختلف متن را تولید می کنند و متن تولید شده را از طریق پلتفرم های مختلف منتشر می کنند. ، سیستم پشتیبانی تصمیم گیری و غیره   با ظهور سیستم هوش مصنوعی در بازاریابی نیز تاثیر زیادی بر آمیخته بازاریابی دارد که در جدول 2 نشان داده شده است. جدول 2 نشان می دهد که با کمک هوش مصنوعی یک سازمان می تواند برنامه های بازاریابی دقیق تری ایجاد کند و همچنین شخصی سازی کند. طرح با توجه به نیاز مشتریان. همچنین می توان از سیستم هوش مصنوعی در هنگام ایجاد قیمت محصول یا خدمات استفاده کرد تا قیمت تولید شده هزینه های تولید محصول را پوشش دهد.

 

علاوه بر این، هوش مصنوعی به میزان قابل توجهی بر مشتری و سازمان و به ویژه فرآیند ایجاد یک طرح بازاریابی تأثیر می گذارد، هوش مصنوعی می تواند تأثیر بسزایی در کاهش زمان مورد نیاز برای فعالیت های خاص در کمپین بازاریابی داشته باشد. این امر در دست اول به امکان ایجاد و استفاده از تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای عملیاتی‌سازی استراتژی بازاریابی و ایجاد شایستگی‌های جدید تیم بازاریابی مربوط می‌شود. استفاده از هوش مصنوعی در تبلیغات تاثیر بسزایی در جمع آوری داده های مربوط به ارزیابی کارایی و اثربخشی کمپین بازاریابی دارد. علاوه بر این، یک سازمان می تواند با کمک هوش مصنوعی، داده های مربوط به مشتریان و واکنش آنها به کمپین بازاریابی را که مبنای ایجاد برنامه های بازاریابی آینده است، جمع آوری کند. استفاده از هوش مصنوعی در فروش و بازاریابی می تواند برای انجام انواع مختلف تجزیه و تحلیل و استفاده از نتایج تجزیه و تحلیل انجام شده برای بهبود استفاده شود. بنابراین، هوش مصنوعی می‌تواند زمینه‌هایی را پیشنهاد کند که می‌توانند در کمپین بازاریابی بهبود یابند و مدیریت سازمانی می‌تواند تصمیم بگیرد که آیا بهبودهای پیشنهادی خوب هستند یا نه و با توجه به پیشنهادات داده شده گام‌های بعدی را بردارد.

3.3. مدیریت ریسک

سیستم مدیریت کیفیت به عنوان اصل اصلی رویکردی مبتنی بر ریسک دارد. این امر با نیاز به شناسایی ریسک و همچنین تعیین اقدامات برای کاهش خطرات و همچنین کاهش پیامدهای ریسک مرتبط است. هوش مصنوعی در فرآیند مدیریت ریسک می تواند انواع مختلفی از متغیرها را تجزیه و تحلیل کند و زمینه هایی از ریسک را پیشنهاد تا مدیریت سازمانی بتواند از آن حوزه ها اجتناب کند. برای مثال، هوش مصنوعی از طریق تجزیه و تحلیل می‌تواند وام‌های پرخطر، اعتبارات پرخطر و سایر سرمایه‌گذاری‌های پرخطر سازمان را شناسایی کند.

کاربرد ویژه هوش مصنوعی در شرکت بیمه است. این گونه شرکت ها الزامی به کاهش ریسک مربوط به صدور بیمه نامه و همچنین انجام انواع تحلیل های مرتبط با تحلیل پیش بینی با هدف اصلی کاهش ریسک دارند. لازم به ذکر است که هوش مصنوعی می تواند هنگام بررسی تایید وام های اعتباری و شناسایی ریسک اعتباری مشتری خاص مورد استفاده قرار گیرد. در تاریخ، شرکت‌های بیمه و اعتبار باید متخصصانی را برای انجام تحلیل‌ها بکار گیرند، اما با توسعه هوش مصنوعی، این مشاغل با سیستم‌های هوش مصنوعی جایگزین می‌شوند. مزیت اصلی استفاده از هوش مصنوعی در مورد متخصصان انسانی، کاهش زمان برای تجزیه و تحلیل و همچنین تجزیه و تحلیل بسیار دقیق تر است.

هوش مصنوعی به دلیل پیچیدگی چنین سیستمی کاربرد ویژه ای در مدیریت ریسک در زنجیره تامین نشان داد. در زنجیره تامین، هر سازمانی ریسک‌های خود را دارد و برای تحلیل ریسک همه سازمان‌ها در زنجیره تامین، چالشی است (شوسکو، گرگورویچ و بونتاک، 2019). ضرورت تحلیل ریسک و مدیریت ریسک در زنجیره تامین از این واقعیت ناشی می شود که تاخیر در منابع می تواند منجر به تاخیر در عملکرد عادی کل زنجیره تامین شود. پیچیدگی استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل ریسک در زنجیره تامین با توسعه صنعت 4.0 و فناوری هایی مانند داده های بزرگ و حسگرها در حال کاهش است. چنین فناوری هایی را می توان برای جمع آوری داده های خاص و تجزیه و تحلیل چنین داده هایی برای پیش بینی وضعیت ریسک در آینده استفاده کرد. لازم به ذکر است که مدیریت ریسک برای هوش مصنوعی نیز قابل اعمال است زیرا در صورت عدم کنترل، هوش مصنوعی می تواند به خطری برای انسان و سیستم تبدیل شود، به خصوص اگر سیستم هوش مصنوعی مبتنی بر هوش مصنوعی قوی باشد. چنین سیستم هایی می توانند خودکفا شوند و می توانند تصمیم بگیرند که انسان برای عملکرد عادی سیستم مورد نیاز نیست. بنابراین، این می تواند در نتیجه نیاز به نیروی کار انسانی را کاهش دهد.

3.3. سیستم مبتنی بر دانش

سیستم‌های مبتنی بر دانش یا سیستم‌های خبره، سیستم‌هایی هستند که مدیریت سازمانی می‌تواند از آنها برای فرآیند تصمیم‌گیری و همچنین کمک به حل یک مشکل خاص در سازمان استفاده کند. این نوع سیستم مبتنی بر جمع آوری دانش از انواع مختلف متخصصان برای یک منطقه خاص است. دانش متخصصان ورودی هوش مصنوعی است و هوش مصنوعی، زمانی که پایگاه دانش ایجاد می شود، می تواند از چنین دانشی برای ایجاد پیشنهاد یا کمک به حل مشکل خاص استفاده کند. استفاده از سیستم خبره به ویژه در مدیریت کیفیت کاربرد دارد زیرا مدیریت سازمان می تواند تصمیمات خود را بر اساس حقایق جمع آوری شده استوار کند. علاوه بر این، سیستم های خبره اغلب در سیستم مراقبت های بهداشتی به عنوان کمکی برای کادر پزشکی برای ایجاد و جستجوی راه حل برای شرایط پزشکی خاص استفاده می شود. هنگام انجام تجزیه و تحلیل با چنین سیستمی، کارکنان پزشکی می توانند به طور قابل توجهی کیفیت درمان توصیف شده را افزایش دهند (ابو ناصر، 2017). علاوه بر این، سیستم خبره می تواند برای ایجاد محصولات و طراحی محصول و همچنین ارزیابی عملکرد موجود محصول مورد استفاده قرار گیرد. لازم به ذکر است که برای عملکرد عادی سیستم خبره، سازمان باید پایگاه دانشی ایجاد کند که مبنای انجام انواع تحلیل ها باشد.

4. بحث

هوش مصنوعی شکل پارادایم کسب و کار امروزی را تغییر می دهد. با پیاده‌سازی هوش مصنوعی، بسیاری از سازمان‌ها می‌توانند اثربخشی و کارایی خود را افزایش دهند، اما با بهای سرمایه‌گذاری منابع مالی قابل توجهی، تمام زیرساخت‌های مورد نیاز برای عملکرد عادی چنین سیستمی را تضمین می‌کنند. علاوه بر این، برای پیاده سازی هوش مصنوعی، هر سازمانی باید تحول دیجیتالی را انجام دهد که به تغییرات در عملکرد برخی از بخش های سازمانی مربوط می شود. همچنین، تبدیل دیجیتال به معنای ترجمه روش سنتی انجام کسب و کار به سیستم مجازی یعنی ابر است.

هوش مصنوعی می تواند تأثیر قابل توجهی بر عملکرد سازمانی داشته باشد زیرا سیستم هوش مصنوعی می تواند برای انجام انواع مختلف تجزیه و تحلیل و همچنین به عنوان کمکی برای فرآیند تصمیم گیری استفاده شود. فرآیند تصمیم گیری بر اساس واقعیت مستند، مبنای مدیریت کیفیت در سازمان است. علاوه بر این، با تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده‌ای که هوش مصنوعی می‌تواند انجام دهد، مدیریت سازمانی می‌تواند نحوه تأثیرگذاری تصمیم ممکن بر بخش‌های مختلف سازمان را شبیه‌سازی کند. همچنین در مورد هوش مصنوعی و مدیریت کیفیت، هوش مصنوعی می تواند برای مدیریت ریسک و ارزیابی ریسک که یکی از الزامات سیستم مدیریت کیفیت نیز می باشد استفاده شود.

یکی از مهم ترین ویژگی هایی که هوش مصنوعی می تواند داشته باشد، ارتباط با مشتری است. از آنجایی که یکی از اصولی که استاندارد ISO9001:2015  آن را برجسته می کند، تمرکز بر مشتری است، هوش مصنوعی می تواند در بازاریابی و فروش برای جمع آوری انواع مختلف داده های مربوط به مشتریان استفاده شود. چنین داده هایی را می توان تجزیه و تحلیل کرد و از نتیجه تجزیه و تحلیل برای بهبود محصولات و خدماتی که سازمان ارائه می دهد و در بازار مشارکت می کند استفاده کرد. استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی و فروش می تواند منجر به افزایش رضایت مشتریان شود، زیرا سیستم هوش مصنوعی می تواند تقریباً به تمام سؤالاتی که مشتریان بلافاصله پس از پرسیدن سؤال از مشتری دارند پاسخ دهد. مهم‌تر از همه، سیستم هوش مصنوعی می‌تواند تمام سوالاتی را که مشتری می‌پرسد جمع‌آوری کند و تحلیل‌هایی را انجام دهد تا سازمان بتواند دانش سازمانی ایجاد کند و در آینده از آن برای حل مشکلات یا بهبود محصولات و خدمات استفاده کند. علاوه بر این، هنگامی که صحبت از عدم انطباق به میان می آید، هوش مصنوعی می تواند برای حل مشکلات خاص بر اساس دانش جمع آوری شده در مورد چگونگی حل چنین مشکلاتی استفاده شود. این امکان پذیر است زیرا هوش مصنوعی می تواند از انواع مختلف یادگیری مانند یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و غیره استفاده کند.

وقتی صحبت از دانش سازمانی و هوش مصنوعی به میان می‌آید، تحول دیجیتال و پیاده‌سازی حسگرها و همچنین ایجاد دانای بزرگ، هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا از تکنیک‌های مختلف کاوی دانش استخراج کند. پس از کشف، دانش سازمانی می تواند برای اهداف مختلف مورد استفاده قرار گیرد و می تواند در یک پایگاه دانش ذخیره شود که می تواند مبنایی برای توسعه مزیت های رقابتی در بلند مدت باشد. علاوه بر این، سازمان‌های مختلف بلوغ متفاوتی از سیستم هوش مصنوعی و همچنین تحول دیجیتال در کل دارند. برای دستیابی به سطح بلوغ بالاتر، سازمان باید از آموزش مناسب کارکنان و همچنین صلاحیت فنی و فناوری کل سازمان اطمینان حاصل کند. در فرآیند تحول دیجیتال و پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان، سازمان‌ها می‌توانند با انواع مختلفی از چالش‌ها مواجه شوند که می‌تواند به مقاومت کارکنان سازمان و همچنین مقاومت مدیریت مربوط باشد. بنابراین، برای انجام تحول دیجیتال و پیاده سازی هوش مصنوعی، یک سازمان باید پروژه های خلاقانه ای را برنامه ریزی کند که به تدریج هوش مصنوعی را پیاده سازی کند. همچنین نیاز به ارتباط مناسبی وجود دارد که با هدف اطلاع رسانی به همه کارکنان باشد که چرا سازمان هوش مصنوعی را پیاده سازی می کند و مزایای اصلی هوش مصنوعی در سازمان چیست.

بنابراین، در تحقیقات انجام شده، نویسندگان دریافتند که بین سیستم مدیریت کیفیت و هوش مصنوعی ارتباطی وجود دارد که مدیریت ارتباط با مشتری، افزایش رضایت از محصولات و خدمات، استفاده از هوش مصنوعی در حل مسئله و همچنین رفع علت اصلی یعنی ایجاد بهبودی قابل مشاهده است. که در آینده از وقوع عدم انطباق جلوگیری می کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند تأثیر قابل‌توجهی بر تعالی کسب‌وکار سازمان داشته باشد که امکان انجام تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و برداشتن گام‌هایی بر اساس نتایج تحلیل وجود دارد.

5. نتیجه گیری

توسعه صنعت 4.0 و همچنین نیاز به افزایش کارایی و اثربخشی کسب و کار در نتیجه نیاز به توسعه سیستم جدید مبتنی بر هوش مصنوعی دارد. در نتیجه این امر تغییراتی را در پارادایم انجام کسب و کار نیز ایجاد کرده است زیرا پیاده سازی چنین سیستم هایی به میزان قابل توجهی بر عملکرد عادی سازمان تأثیر می گذارد.

علاوه بر این، با پیاده‌سازی سیستم‌های خودکار، پیچیدگی سازمان در کل از طریق منشور مدیریت افزایش می‌یابد. از آنجایی که ظرفیت دیگر انسان ها محدود است، در مدیریت سیستم پیچیده نیز محدودیت وجود دارد، بنابراین اجرای هوش مصنوعی ضروری می شود.

هوش مصنوعی می تواند در بخش های مختلف سازمانی مورد استفاده قرار گیرد و در انواع مختلف فرآیندهای سازمانی قابل پیاده سازی است. اساساً می توان از آن در بازاریابی، مدیریت روابط با مشتریان، مدیریت ریسک و غیره استفاده کرد. توجه به این نکته حائز اهمیت است که رعایت اصول اخلاقی در هنگام استفاده از هوش مصنوعی به دلیل احتمال سوء استفاده از چنین سیستمی که می تواند منجر به خطرات موجود شود ضروری است.

هوش مصنوعی در انجام تجزیه و تحلیل پیچیده داده هایی که انسان ها در مقایسه با سیستم هوش مصنوعی به زمان بسیار بیشتری نیاز دارند، کاربرد دارد. علاوه بر این، هوش مصنوعی در انجام تجزیه و تحلیل پیش بینی کاربرد دارد که می تواند منجر به افزایش مدیریت کیفیت شود.

هنگامی که هوش مصنوعی در سازمان پیاده سازی می شود، خطر کاهش نیاز به نیروی انسانی نیز وجود دارد و همچنین امکان ایجاد محیط های کاری جدید که خاص هستند و همچنین ایجاد برنامه ها و نرم افزارهایی برای استفاده خاص از هوش مصنوعی وجود دارد. از طریق تحقیقات انجام شده، نویسندگان در این مقاله دریافتند که هوش مصنوعی فرصت بسیار خوبی برای همه سازمان ها دارد و همچنین بسیاری از سازمان های امروزی در حال حاضر از سیستم هوش مصنوعی استفاده می کنند. پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌ها برای همه سازمان‌ها برای کسب مزیت رقابتی ضروری و همچنین امکان‌پذیر است.