دیتاهاب

۵٪ پروژه‌های هوش مصنوعی هیچ‌وقت از مرحله آزمایشی عبور نمی‌کنن، و مشکل اصلی نه تکنولوژی، بلکه ساختار سازمانیه. خیلی از سازمان‌ها هنوز هوش مصنوعی رو به چشم یه آزمایش علمی می‌بینن، نه یه ابزار واقعی برای حل مشکلات کسب‌وکار.

اما شرکت‌هایی مثل Walmart و JPMorgan Chase نشون دادن که موفقیت در هوش مصنوعی فقط داشتن بهترین الگوریتم‌ها یا متخصصین داده نیست. اون‌ها با ایجاد زیرساخت‌های یکپارچه، مثل پلتفرم‌های متمرکز و تغییرات فرهنگی جدی، تونستن هوش مصنوعی رو از آزمایشگاه به یک ابزار سودآور تبدیل کنن.

این موفقیت‌ها به ما یادآوری می‌کنه که برای رسیدن به ROI مثبت، نیاز به استراتژی‌های دقیق مدیریتی، تیم‌های چندتخصصی و زیرساخت‌های قدرتمند داریم. اما سوالی که ذهن رو درگیر می‌کنه اینه: آیا چنین مدل‌هایی برای کشورهایی مثل ایران قابل اجرا هستن؟ آیا کسب‌وکارهای ما آمادگی چنین تغییراتی رو دارن؟

خارج از مباحث کلیشه ای ، به نظرتون چه موانعی سر راه تجاری سازی هوش مصنوعی در ایران وجود داره؟ تجربه‌هاتون رو با ما به اشتراک بذارید.

👍6

www.tgoop.com/data_hub_ir/896

1.38K viewsJul 1 at 19:04

۵٪ پروژه‌های هوش مصنوعی هیچ‌وقت از مرحله آزمایشی عبور نمی‌کنن، و مشکل اصلی نه تکنولوژی، بلکه ساختار سازمانیه. خیلی از سازمان‌ها هنوز هوش مصنوعی رو به چشم یه آزمایش علمی می‌بینن، نه یه ابزار واقعی برای حل مشکلات کسب‌وکار.

اما شرکت‌هایی مثل Walmart و JPMorgan Chase نشون دادن که موفقیت در هوش مصنوعی فقط داشتن بهترین الگوریتم‌ها یا متخصصین داده نیست. اون‌ها با ایجاد زیرساخت‌های یکپارچه، مثل پلتفرم‌های متمرکز و تغییرات فرهنگی جدی، تونستن هوش مصنوعی رو از آزمایشگاه به یک ابزار سودآور تبدیل کنن.

این موفقیت‌ها به ما یادآوری می‌کنه که برای رسیدن به ROI مثبت، نیاز به استراتژی‌های دقیق مدیریتی، تیم‌های چندتخصصی و زیرساخت‌های قدرتمند داریم. اما سوالی که ذهن رو درگیر می‌کنه اینه: آیا چنین مدل‌هایی برای کشورهایی مثل ایران قابل اجرا هستن؟ آیا کسب‌وکارهای ما آمادگی چنین تغییراتی رو دارن؟

خارج از مباحث کلیشه ای ، به نظرتون چه موانعی سر راه تجاری سازی هوش مصنوعی در ایران وجود داره؟ تجربه‌هاتون رو با ما به اشتراک بذارید.

BY دیتاهاب