استراتژی هوش مصنوعی چیست؟

استراتژی هوش مصنوعی چیست و چرا هر کسب‌وکاری به آن نیاز دارد؟

این مقاله به بررسی معنای استراتژی هوش مصنوعی، انواع مختلف استراتژی‌های هوش مصنوعی که باید بدانید، و اینکه چگونه به عنوان یک رهبر می‌توانید با یک استراتژی هوش مصنوعی شروع کنید، می‌پردازد و بررسی میکند چرا یک کسب و کار به استراتژی هوش مصنوعی نیاز دارد و استراتژی هوش مصنوعی در سطوح مختلف یک کسب و کار‌چگونه است.

 

استراتژی هوش مصنوعی چیست؟

استراتژی هوش مصنوعی ممکن است یک اصطلاح پیچیده کسب‌وکاری به نظر برسد، اما به سادگی یک چشم‌انداز یا برنامه سطح بالا برای ادغام هوش مصنوعی در سازمان است، به گونه‌ای که با اهداف کلی کسب‌وکار و اتوماسیون شما همسو باشد. این برنامه سطح بالا می‌تواند:

• استراتژی هوش مصنوعی در سطح محصول
• استراتژی هوش مصنوعی در سطح کسب‌وکار
• استراتژی هوش مصنوعی در سطح سازمانی
• استراتژی  استارتاپ هوش مصنوعی

جزئیات برنامه اغلب با بزرگی چشم‌انداز نسبت معکوس دارد. بنابراین، هرچه چشم‌انداز بزرگتر باشد، اهداف گسترده‌تر هستند تا زمانی که هر هدف به یک نقشه راه برای اجرا تقسیم شود.

 

بیشتر بخوانید : استراتژی چیست؟

چرا کسب‌وکارها به استراتژی هوش مصنوعی نیاز دارند؟

بنابراین اکنون سوال این است که چرا یک سازمان به استراتژی هوش مصنوعی نیاز دارد؟ چرا نمی‌توانید فقط به اجرا بپردازید یا با برنامه‌ریزی کم، یک خرید آماده انجام دهید؟

همانطور که دیل کارنگی (Dale Carnegie) می‌گوید، “یک ساعت برنامه‌ریزی، می‌تواند 10 ساعت کار را برای شما صرفه‌جویی کند”  هوش مصنوعی می‌تواند ماه‌ها تاخیر و هزینه‌های غیرضروری را برای شما صرفه‌جویی کند. بیایید ببینیم چگونه یک استراتژی هوش مصنوعی می‌تواند مفید باشد.

 

استراتژی هوش مصنوعی در سطح محصول

این استراتژی، یک استراتژی هوش مصنوعی مورد نیاز است تا شما زیرساخت های اولیه اساسی را داشته باشید تا اطمینان حاصل کنید که یک پروژه هوش مصنوعی می‌تواند از یک ایده به یک ابزار مفید برای ایجاد نتایج معنی‌دار در کسب‌وکار تبدیل شود. زیرساخت های اولیه در این سطح، می‌توانند داده‌های مورد نیاز برای پشتیبانی از ابتکار پرسنلی که خطوط داده شما را می‌سازند و مدل‌های مربوطه را توسعه می‌دهند، معیارهای ردیابی موفقیت، یا راه‌حل‌های آماده رقیب که باید برای ادغام در نظر بگیرید، باشند. بدون این سطح از برنامه‌ریزی دقیق، شما حتماً با موانعی روبرو خواهید شد که شما را ماه‌ها عقب می‌اندازند.

 

تعریف مسئله	منابع انسانی	داده ها
نقطه درد (مشکل) مزایای راه حل معیار های موفقیت کاربران تحت تاثیر	تولید داده  ساخت مدل ساخت پایپ لاین داده یکپارچه سازی عملکرد	استراتژی جمع آوری داده ها قالب داده ها حجم داده ها کیفیت داده ها منبع داده ها
استقرار	اخلاق	ازمون گیری
آنی محاسبات لبه ای پایش/بازخورد	ریسک های احتمالی ارزیابی ایمنی برنامه کاهش ریسک	آزمون های توسعه ای آزمون های بتا معیار های ارزیابی داده های ارزیابی

 

زیرساخت داده‌ای منسجم

به عنوان مثال، در اوایل سال 2020، یکی از سازمان های مشهور در حوزه بهداشت و درمان می‌خواست یک ابزار هوش مصنوعی برای استخراج خودکار اطلاعات خاص از سوابق بالینی، که عمدتاً حاوی متن آزاد بود، توسعه دهد. آنها سال‌ها این کار استخراج اطلاعات را به صورت دستی برای دریافت بازپرداخت از شرکت‌های بیمه انجام می‌دادند. اما همانطور که عمیق‌تر به پروژه می‌پرداختیم، به طور شوکه‌کننده‌ای کشف شد که هیچ یک از آن داده‌ها در دسترس نبود. چه اتفاقی افتاد؟

به عنوان بخشی از فرآیند دستی شرکت، آنها داده‌ها را مستقیماً از سوابق بالینی کپی کرده و در فرم‌های شخص ثالث برای بازپرداخت چسبانده بودند. متاسفانه، پس از ارسال فرم‌ها، شرکت هیچ سوابقی از اطلاعاتی که کپی کرده بودند، نگه نداشت. این به این معنی بود – هیچ داده تاریخی برای هوش مصنوعی وجود نداشت. در نتیجه، شرکت مجبور شد ابتدا فرآیندهای دستی خود را با در نظر گرفتن جمع‌آوری داده‌ها تقویت کند. این آنها را شش ماه کامل عقب انداخت.

این یک مشکل رایج برای بسیاری از شرکت‌ها است، جایی که داده‌های لازم برای ساخت محصول هوش مصنوعی اغلب وجود ندارد، در قالب اشتباه است، یا هنوز جمع‌آوری نشده است. این فقط داده برای آموزش مدل نیست، بلکه داده برای ارزیابی و یادگیری بیشتر در مورد مشکلی است که حل می‌کنید.

زیر ساخت های اولیه برای هر محصول هوش مصنوعی بسته به اینکه آیا شما یک راه‌حل موجود را سفارشی می‌کنید، از ابتدا می‌سازید، یا یک راه‌حل آماده می‌خرید، می‌تواند کمی متفاوت به نظر برسد.

 

استراتژی هوش مصنوعی در سطح کسب‌وکار

در سطح کسب‌وکار، یک استراتژی هوش مصنوعی مورد نیاز است تا اطمینان حاصل شود که شما فرصت‌های هوش مصنوعی را دنبال می‌کنید که بیشترین بهبود را در سود نهایی، بهره‌وری یا تصمیم‌گیری شما ایجاد می‌کنند. برخی از عوامل محرک این تصمیمات شامل شدت مشکلاتی است که با آنها روبرو هستید، در دسترس بودن داده، آمادگی زیرساخت، در دسترس بودن منابع مشترک و در بسیاری از موارد، باید اطمینان حاصل کنید که ابتکارات انتخاب شده با اهداف گسترده‌تر کسب‌وکار همسو هستند.

 

برنامه ریزی استراتژی هوش مصنوعی

برای جلوگیری از اینکه ابتدا به سراغ ابتکارات اشتباه بروید (یعنی مشکلات کم‌اثر، مشکلات بدون داده، مشکلات بدون پذیرش)، نیاز به برنامه‌ریزی دارید، که می‌تواند به شما کمک کند در پیاده‌سازی هوش مصنوعی در واحد کسب‌وکار خود بسیار استراتژیک عمل کنید.

به عنوان مثال، اگر یک مشکل جدید داده‌ای برای توسعه و ارزیابی در دسترس ندارد، ممکن است بخواهید ابتدا فرآیند را به صورت دستی شروع کنید. و با انجام این کار، به ابتکار هوش مصنوعی آینده خود به روش‌های زیر کمک می‌کنید:

1. ایجاد یک عملکرد پایه، برای انجام تست (A/B Testing) 
2. تولید داده‌های با کیفیت بالا
3. درک بهتر مشکل
4. استفاده از تخصص حوزه در توسعه راه‌حل هوش مصنوعی خود در آینده

به طور خلاصه، استراتژی هوش مصنوعی در سطح واحد کسب‌وکار در درجه اول ایجاد یک نقشه راه منطقی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی برای به حداکثر رساندن تأثیر است.

 

استراتژی هوش مصنوعی در سطح سازمانی

استراتژی هوش مصنوعی در سطح سازمانی در مورد آماده‌سازی و تجهیز کل سازمان شما برای هوش مصنوعی است. هوش مصنوعی این اطمینان را حاصل میکند که شما فقط در یک واحد کسب‌وکار منزوی پروژه‌های آزمایشی یک‌باره اجرا نمی‌کنید، بلکه تیم‌ها در سراسر سازمان هوش مصنوعی را در رادار خود دارند، می‌دانند چگونه از منابع لازم برای شروع پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده کنند، می‌دانند چگونه فرصت‌های هوش مصنوعی را شناسایی کنند، و سطح پایه از درک هوش مصنوعی دارند. اجرای یک استراتژی هوش مصنوعی در سطح سازمانی چیزی بیش از یافتن فرصت‌های هوش مصنوعی برای پیگیری در سازمان شما است، بلکه در مورد شناسایی تمام شکاف‌های آمادگی از منظر:

 

 

• بودجه 
• فرهنگ
• زیرساخت 
• داده 
• مهارت‌ها 

همه اینها برای این است که یک شرکت بتواند یک ایده هوش مصنوعی را از مفهوم تا پیاده‌سازی و برداشت منافع قابل اندازه‌گیری – همه با حداقل اصطکاک، به طور مکرر – پیش ببرد، هرمورد  حیاتی است و مجموعه الزامات خاص خود را برای ساخت یک شرکت آماده هوش مصنوعی دارد.

 

بیشتر بخوانید: سطوح استراتژیک سازمان چیست؟

 

آمادگی برای هوش مصنوعی از فرهنگ تا داده

به عنوان مثال، در آمادگی فرهنگی، شش عنصرحائز اهمیت در آماده‌سازی فرهنگی یک شرکت برای هوش مصنوعی وجود دارد که شامل ترس از فناوری، معضلات اخلاقی، عدم قطعیت‌هایی که هوش مصنوعی به همراه دارد و نیاز به داده‌محور بودن بالا است. اگر از نظر فرهنگی برای هوش مصنوعی آماده نباشید، ممکن است در داخل با مقاومت در برابر پذیرش فناوری مواجه شوید، کارکنان شما ممکن است ندانند چگونه در پروژه‌های هوش مصنوعی به طور مؤثر همکاری کنند، و خطراتی که با هوش مصنوعی همراه است، از جمله استراتژی‌های کاهش، ممکن است به خوبی درک نشوند.

یکی دیگر از موارد حیاتی، آمادگی داده است، که در مورد اطمینان از قوی بودن انبار داده شما و جمع‌آوری داده‌ها از فعالیت‌های روزمره کسب‌وکار شما و آمادگی دیجیتالی برای استفاده از مخازن داده شما است. اساساً، این در مورد راه‌اندازی و اجرای استراتژی داده شما است. ساخت هر مورد به زمان زیادی نیاز دارد و یک برنامه به تنهایی کافی نیست، شما به یک برنامه عملی نیاز دارید – چیزی که بتوانید آن را پیاده‌سازی کنید.

 

استراتژی استارتاپ هوش مصنوعی

یک استارتاپ هوش مصنوعی یا یک ابزار هوش مصنوعی یا یک تکنیک هوش مصنوعی را به فروش می‌رساند که می‌توانید در برنامه‌های خود از آن استفاده کنید مانند پرسپکتیو ای پی آی (Perspective API)، یا هوش مصنوعی  بخش بزرگی از محصولات و خدمات این استارتاپ را تشکیل می‌دهد مانند جسپر دات ای آی (Jasper.ai) ، دستیار نوشتن محتوا (content writing assistant).

اگر به دنبال ساخت یک استارتاپ با هوش مصنوعی به عنوان محرک اصلی کسب‌وکار خود هستید، پس یک استراتژی هوش مصنوعی برای محصول شما ضروری است.بسته به اینکه راه‌حل هوش مصنوعی را از ابتدا توسعه می‌دهید یا از یک مدل آماده برای قدرت بخشیدن به برنامه‌های خود استفاده می‌کنید، اولویت‌ها ممکن است کمی متفاوت به نظر برسند. با این حال، با کار با چندین استارتاپ هوش مصنوعی، می‌توانم بگویم که اینها برخی از نگرانی‌های رایج هستند:

 

• مدل/فناوری

• آیا از یک راهکار متن‌باز استفاده می‌کنید، آن را می‌خرید یا از ابتدا می‌سازید؟
• چه کسی توسعه یا سفارشی‌سازی مدل، آزمایش و یکپارچه‌سازی را انجام خواهد داد؟
• راهکار چگونه در نرم‌افزار شما ادغام می‌شود یا کاربران چگونه به آن دسترسی خواهند داشت؟

• عملکرد

• چگونه کیفیت ابزار خود را در حل طیف وسیعی از مسائل دیده نشده ارزیابی خواهید کرد؟
• چگونه اطمینان حاصل می‌کنید که کیفیت ابزارهای شما با گذشت زمان ثابت می‌ماند؟

• کسب درآمد

• چگونه از ابزار خود کسب درآمد خواهید کرد؟

• ایمنی

• چگونه اطمینان حاصل می‌کنید که ابزار شما خروجی مورد انتظار را تولید می‌کند؟
• ابزار شما چگونه به جای آزار دادن کاربران، به طور مناسب از کار می‌افتد؟

• پیام‌رسانی

• دقیقاً چه چیزی را می‌فروشید؟ فناوری و کیفیت پشت فناوری یا مزایای محصول برای کاربر نهایی؟

• داده

• چگونه از روز اول جمع‌آوری داده را برای بهبود مدل‌ها، توسعه مدل‌های جدید و غیره آغاز خواهید کرد؟

• پذیرش

• چگونه اطمینان حاصل می‌کنید که به ترس‌ها در مورد هوش مصنوعی رسیدگی می‌کنید و به کاربران جدید کمک می‌کنید تا برای استفاده از راهکار شما آماده شوند؟

• حلقه بازخورد

• چگونه بازخورد کاربران را برای بهبود مستمر پیشنهادات خود جمع‌آوری خواهید کرد؟

 

همانطور که متوجه خواهید شد، این شامل عناصری از استراتژی محصول هوش مصنوعی و برخی استراتژی‌های هوش مصنوعی در سطح سازمانی، همراه با برخی استراتژی‌های کسب درآمد و بازاریابی است. استارتاپ‌های هوش مصنوعی باید پیام‌رسانی، استراتژی کسب درآمد، ثبات کیفیت و حلقه بازخورد خود را اولویت‌بندی کنند، زیرا هوش مصنوعی در مرکز کسب‌وکار آنها قرار دارد. این به این معنی نیست که این عناصر برای محصولات هوش مصنوعی غیر استارتاپی که جریان‌های کاری موجود را تقویت می‌کنند، حیاتی نیستند. فقط اولویت‌ها در آن سناریوها می‌توانند بسیار متفاوت به نظر برسند.

به عنوان مثال، برای یک شرکت بزرگ که به دنبال بهبود یک جریان کاری است، افزایش 50 درصدی بهره‌وری از طریق هوش مصنوعی ممکن است کافی باشد، صرف نظر از دقت مدل، تا زمانی که الزامات کار را برآورده کند. اما برای یک استارتاپ هوش مصنوعی که یک ابزار هوش مصنوعی می‌فروشد، دقت ضعیف یا حتی فقط “قابل قبول” می‌تواند اعتماد خریدار را از بین ببرد.

 

مزایای یک استراتژی موفق هوش مصنوعی

ساخت یک استراتژی هوش مصنوعی مزایای بسیاری را برای کسب‌وکارهایی که هوش مصنوعی را ادغام می‌کنند، چه استارتاپ باشند و چه سازمان‌های جهانی، ارائه می‌دهد. یک استراتژی هوش مصنوعی به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا به طور هدفمند از قابلیت‌های هوش مصنوعی استفاده کنند و ابتکارات هوش مصنوعی را با اهداف کلی کسب‌وکار همسو کنند. استراتژی هوش مصنوعی به قطب‌نمایی برای مشارکت‌های معنادار در موفقیت سازمان تبدیل می‌شود. این استراتژی به ذینفعان قدرت می‌دهد تا پروژه‌هایی را انتخاب کنند که بیشترین بهبود را در فرآیندهای مهمی مانند بهره‌وری، تصمیم‌گیری و سود نهایی ارائه می‌دهند.

یک استراتژی هوش مصنوعی گام‌هایی را مشخص می‌کند که به پروژه‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند تا ایده‌ها را به راه‌حل تبدیل کنند. برای دستیابی به این اهداف، سازمان باید تصمیمات مهمی در مورد داده، استعداد و فناوری بگیرد. یک استراتژی خوب طراحی شده، برنامه‌ای برای مدیریت، تجزیه و تحلیل و استفاده از داده‌ها برای ابتکارات هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. این استراتژی استعداد مورد نیاز برای توسعه، جذب یا حفظ مهارت‌ها در علم داده، یادگیری ماشین (Machine learning) و توسعه هوش مصنوعی را تعیین می‌کند. همچنین خرید سخت‌افزار، نرم‌افزار و منابع رایانش ابری را برای پیاده‌سازی مؤثر هوش مصنوعی هدایت می‌کند.

در اصل، یک استراتژی موفق هوش مصنوعی ضروری است زیرا از اهداف کسب‌وکار پشتیبانی می‌کند، اولویت‌بندی را تسهیل می‌کند، انتخاب‌های استعداد و فناوری را بهینه می‌کند و ادغام سازمان‌یافته هوش مصنوعی را تضمین می‌کند که باعث موفقیت سازمانی خواهد شد.

 

گام‌هایی برای ساخت یک استراتژی موفق هوش مصنوعی

گام‌های زیر معمولاً برای کمک به تدوین یک استراتژی مؤثر هوش مصنوعی استفاده می‌شوند:

فناوری را کاوش کنید

درک درستی از فناوری‌های مختلف هوش مصنوعی، از جمله هوش مصنوعی مولد و هوش مصنوعی عامل (و تفاوت آن‌ها)، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر به دست آورید. موارد استفاده هوش مصنوعی را تحقیق کنید تا بدانید این فناوری‌ها در صنایع مرتبط کجا و چگونه به کار گرفته می‌شوند. مسائلی را که هوش مصنوعی می‌تواند حل کند و مزایایی که می‌توان به دست آورد، فهرست کنید. بخش‌هایی که از آن استفاده می‌کنند، روش‌های آن‌ها و هرگونه مانع را یادداشت کنید.

 

ارزیابی و کشف کنید

سازمان، اولویت‌ها و قابلیت‌های آن را درک کنید. اندازه و قدرت بخش فناوری اطلاعات را که سیستم‌های هوش مصنوعی را پیاده‌سازی و مدیریت خواهد کرد، بررسی کنید. با رؤسای بخش‌ها مصاحبه کنید تا مسائل بالقوه‌ای را که هوش مصنوعی می‌تواند به حل آن‌ها کمک کند، شناسایی کنید.

 

اهداف روشنی را تعریف کنید

مشکلاتی را که سازمان باید حل کند، شناسایی کنید. کدام معیارها باید بهبود یابند؟ فرض نکنید که هوش مصنوعی همیشه پاسخ است – اهداف کسب‌وکاری را انتخاب کنید که برای کسب‌وکار مهم هستند و هوش مصنوعی سابقه موفقی در حل آن‌ها دارد.

 

شرکا و فروشندگان بالقوه را شناسایی کنید

شرکت‌هایی را در حوزه هوش مصنوعی پیدا کنید که در صنعت شما کار کرده‌اند. فهرستی از ابزارها، فروشندگان و مشارکت‌های بالقوه ایجاد کنید و تجربه، شهرت یا قیمت‌گذاری آن‌ها را ارزیابی کنید. خرید را بر اساس مراحل و جدول زمانی پروژه ادغام هوش مصنوعی اولویت‌بندی کنید.

 

یک نقشه راه بسازید

یک نقشه راه ایجاد کنید که موفقیت‌های اولیه را که برای کسب‌وکار ارزش ایجاد می‌کنند، اولویت‌بندی کند. شما باید پروژه‌ها را در سازمان بر اساس نیازهای عملی شناسایی شده انتخاب کنید. ابزارها و پشتیبانی مورد نیاز را تعیین کنید و آن‌ها را بر اساس آنچه برای پروژه حیاتی‌تر است، به طور خاص سازماندهی کنید:

داده ها: می بایست با تعیین اینکه آیا داده‌ها یا مجموعه‌داده‌های جدید یا موجود برای تغذیه مؤثر راه‌حل هوش مصنوعی مورد نیاز خواهند بود، یک استراتژی داده ایجاد کنید. یک چارچوب حاکمیت داده برای مدیریت مؤثر داده‌ها ایجاد کنید.

الگوریتم‌ها: الگوریتم‌ها قوانین یا دستورالعمل‌هایی هستند که ماشین‌ها را قادر می‌سازند یاد بگیرند، داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و تصمیم بگیرند. یک مدل نشان‌دهنده چیزی است که توسط یک الگوریتم یادگیری ماشین آموخته شده است. تعیین کنید چه کسی الگوریتم‌ها را مستقر می‌کند و مدل‌ها را طراحی، توسعه و اعتبارسنجی می‌کند، زیرا برای مدیریت مؤثر این وظایف به تخصص نیاز است.

زیرساخت: تعیین کنید سیستم‌های هوش مصنوعی شما کجا میزبانی می‌شوند و چگونه مقیاس‌پذیر خواهند بود. در نظر بگیرید که آیا روی زیرساخت خود یا روی پلتفرم‌های شخص ثالث مستقر شوید.

استعداد و برون‌سپاری: آمادگی و شکاف‌های مهارتی در سازمان را برای پیاده‌سازی ابتکارات هوش مصنوعی ارزیابی کنید.تعیین کنید که آیا یک خط لوله استعدادی برای پر کردن نقش‌هایی مانند دانشمندان داده و توسعه‌دهندگان وجود دارد یا اینکه مهارت‌ها را می‌توان به صورت داخلی از طریق آموزش توسعه داد. همچنین ارزیابی کنید که آیا وظایف خاصی مانند استقرار و عملیات باید برون‌سپاری شوند.

 

استراتژی هوش مصنوعی را ارائه دهید

استراتژی هوش مصنوعی را به ذینفعان ارائه دهید و اطمینان حاصل کنید که با اهداف کسب و کار همسو است. برای نقشه راه پیشنهادی موافقت کسب کنید. مزایا، هزینه‌ها و نتایج مورد انتظار را به وضوح بیان کنید. بودجه لازم برای اجرای استراتژی را تامین کنید.

 

آموزش را آغاز کنید و یادگیری را تشویق کنید

تیم‌های هوش مصنوعی را ارتقا دهید یا افرادی با تخصص مناسب در هوش مصنوعی استخدام کنید. تیم‌ها را تشویق کنید تا در مورد پیشرفت‌های پیشرفته هوش مصنوعی به‌روز بمانند و روش‌های نوآورانه حل مسئله را کشف کنند.

 

دستورالعمل‌های اخلاقی را تعیین کنید

پیامدهای اخلاقی استفاده مسئولانه سازمان از هوش مصنوعی را درک کنید. به ابتکارات اخلاقی هوش مصنوعی، مدل‌های حاکمیتی فراگیر و دستورالعمل‌های عملی متعهد شوید. مدل‌های هوش مصنوعی را به طور منظم برای سوگیری‌های احتمالی نظارت کنید و شیوه‌های انصاف و شفافیت را برای رسیدگی به نگرانی‌های اخلاقی اجرا کنید.

 

بیشتر بخوانید : استراتژی بازاریابی چیست؟

ارزیابی و نتیجه گیری

با پیشرفت‌های سریع محصولات جدید و فناوری‌های هوش مصنوعی همگام باشید. استراتژی هوش مصنوعی سازمان را بر اساس بینش‌های جدید و فرصت‌های نوظهور تطبیق دهید. پیروی از این مراحل امکان ایجاد یک راهنمای قدرتمند برای ادغام هوش مصنوعی در سازمان را فراهم می‌کند. این ادغام به کسب‌وکار اجازه می‌دهد تا از فرصت‌ها در دنیای پویا هوش مصنوعی بهتر استفاده کند.

 

 نظرات شما برای ما ارزشمند است! برای کمک به ارتقای کیفیت مقالات و تکمیل موضوعات مطرح‌شده، دیدگاه خود را در انتهای این مقاله ثبت کنید. مقالات مرتبط با موضوع استراتژی هوش مصنوعی نیز برای مخاطبان سایت کارمیز به اشتراک گذاشته شده است. همچنین اگر مایل به دریافت مشاوره یا آشنایی بیشتر با امکانات نرم افزار کارمیز هستید، از طریق ارسال فرم با ما در ارتباط باشید.