استخدام کارمندان بدون جیره و مواجب

به گزارش پایگاه خبری بانکداری الکترونیک، طبق پیش بینی آی دی سی فیوچر اسکیپ دو سوم از ۲۰۰۰ مدیر شرکتهای استراتژیک در جهان استراتژی اصلی خود را بر دگرگونی های دیجیتال متمرکز نموده اند.
بخش عمده این استراتژی باید شامل راه حل های مبتنی بر (یادگیری ماشین) باشد. اجرای این اصول می تواند بر ارزش گذاری مشتریان بر این شرکت ها تعیین کننده باشد.
اگر می خواهید در بازی بمانید نباید منتظر باشید و باید سریعتر وارد چالش دنیای دیجیتال شوید. در حالی که فناوری آموزش ماشین همواره در حال پیشرفت است، الگوریتم های آموزش ماشین از سیل عظیمی از داده های ساختار یافته و یا ساختار نیافته تغذیه می کنند، داده هایی از نوع (متن، تصویر، ویدیو، صوت، زبان بدن و حالات صورت) که بعد جدیدی از کاربردهای بی حد و حصر آن در زمینه بهداشت، درمان، بازی های کامپیوتری و ماشین الات خودگردان نمایان خواهد شد. به طور خلاصه، زبان ماشین افراد، کسب و کار و هر چیز دیگری را به طور هوشمندانه ای به یکدیگر متصل می کند.
در حقیقت سناریوی زبان ماشین نوع تعاملات بین مشتریان و شرکتها را به کلی عوض خواهد کرد و فضای کاملا جدیدی را در کسب و کار بوجود خواهد آورد. با این حال این فقط در صورتی امکان پذیر است که مدیران مشاغل بتوانند بین هوش مصنوعی و آموزش ماشین تفاوت قائل شوند. یادگیری ماشینی، پیشرفت به واسطه تمرین را در کامپیوترها پیاده سازی می کند. یادگیری ماشینی اصطلاحی گسترده است و هرگونه فعالیتی که به کامپیوتر اجازه دهد به صورت مستقل پیشرفت نماید را در بر می گیرد. به بیان دقیق تر، این فناوری به هر سیستمی اشاره دارد که در آن عملکرد ماشین در اجرای یک وظیفه، صرفاً از طریق تجربه اجرای همان فعالیت، بهبود یابد.
یاد گیری ماشین به نوعی واقعیت پشت پرده هوش مصنوعی است و امروزه موجود است. یادگیری ماشین می تواند داده هایی را که در پس توانایی های انسان نهفته است تجزیه و تحلیل کند. در واقع یادگیری ماشین می تواند با انسان محاوره داشته باشد و حالات و عکس العمل های انسان را تشخیص دهد و نسبت به آنها واکنش نشان دهد.
هوش مصنوعی، هر چیز هوشمند را در بر می گیرد، درست همانند شبکه های عصبی که نمونه ای از یادگیری ماشینی به شمار می رود، یادگیری ماشینی نیز بخشی از هوش مصنوعی محسوب می گردد. با این حال، تعریف حوزه هوش مصنوعی آنقدر گسترده است که در واقع نمی توان مفهوم خاصی را از آن استنباط کرد. اگرچه شاید برخیها فضای دیوانه وار فیلمهای علمی – تخیلی را متصور شوند، اما در حقیقت هم اکنون به پیشرفت هایی در این زمینه دست یافته ایم که در سال های نه چندان دور، دست نیافتنی بودند.
فناوری یادگیری ماشین و برنامه های کاربردی برای زندگی و کسب و کار برای درک بهتر از وسعت برنامه های کاربردی سازگار با یادگیری ماشین به معرفی برخی از فناوری های موجود میپردازیم: گوگل هم در آمازون اکو ، اپل سیری و اس آ پی آپکامینگ کاپیتول در دیجیتال اسیستانت هر دوی این ابزارها تجربه تعاملی برای کاربران از طریق فناوری پردازش زبان انسان بوجود می آورند. با استفاده از زبان ماشین این تجربه می تواند به قله های بالاتری دست پیدا کند.
فناوری یادگیری ماشین کاربر را وادار با یادگیری کار با سیستم نمی کند بلکه خود با کاربر سازگار است. این فناوری چیزی بیش از یک رابط جدید کاربری است بلکه منجر به شکل گیری هوش مصنوعی می شود. راههای نا محدودی که یادگیری ماشین می تواند در آن استفاده شود شامل مراقبت های پزشکی کامل و سفارشی است. یکی دیگر از استفاده های یادگیری ماشین پیش بینی نیازهای مشتریان با توجه به بررسی الگوی خرید آنهاست.
از ماشین های آموزش دیده همچنین برای انجام امور مالی در فروشگاهها به عنوان جایگزین منابع انسانی می توان بهره برد. مزایای کسب و کار یادگیری ماشین فرایند کسب وکار با استفاده از فناوری یادگیری ماشین به صورت خودکار در می آید و بدنبال آن می توان از مزایای سیستم های خودکار بهره برد. مشتریان می توانند از فناوری برای دستیابی به سرعت بالا و نتایج مطلوب بهره ببرند. با تغییر محیط کسب و کار ماشین آلات پیشرفته به طور مداوم خود را به روز رسانی و تطبیق می کنند. یادگیری ماشین همچنین به کسب و کارها کمک می کند تا به نوآوری به همراه بهترین مدل کسب و کار و بهترین خروج دست یابند. فناوری یادگیری ماشین قادر است تا بینشی که فراتر از توانایی انسان بوجود آورد که از داده های عظیم مشتق شده است.
به عنوان یک نتیجه گیری، مدل کسب و کار قادر خواهد بود تا در زمان مناسب از فرصت های خرید و فروش استفاده کند و آنها را تبدیل به معاملاتی شیرین کند. با خودکارسازی عملیات و بهینه سازی آن میزان رشد کسب و کار افزایش خواهد یافت. علاوه بر این روند کسب و کار با سرعت بیشتر و هزینه کمتر پیش خواهد رفت. یادگیری ماشین منجر به کمترین خطای انسانی و قوی ترین امنیت سایبری خواهد شد. 
  گام دیگری که می تواند یک کسب و کار را به یادگیری ماشین نزدیک کند تولید مناظر پیچیده است. عصر بانک اطلاعاتی به پایان رسیده و کسب و کارها نیازمند کسب داده از منابع متنوعی همچون مشتریان، شرکا و تولید کنندگان هستند. ابتدای کار با یادگیری ماشین آسان نیست و نیازمند درک خوبی از موضوع و داشتن تخصص خاص در شرکت است. نقطه آغاز بهتر برای بسیاری از شرکتها اعتماد به نرم افزارهای موجود مربوط به یادگیری ماشین است.
و کلام آخر اینکه کسب و کار باید شروع به جمع آوری اجزای لازم و ضروری برای ساخت محصولات هوش مصنوعی از جمله پلت فرم های عظیمی که توانایی اداره حجم بالای داده که از چندین منبع مختلف وارد سیستم می شود را داشته باشد. شناسایی افرادی که قبلا با این سیستم کار کرده اند نیز مهم است.
مترجم شکوفه برزگر ملکی
پایان پیام/