هوش مصنوعی در موفقیت تجاری آینده نقش خواهد داشت با این که این فناوری جدید نیست و از اواسط قرن بیستم به همگان معرفی شد، امروزه در نقطه عطف خود قرار دارد.
طبق شاخص AI 2021 استنفورد ، سرمایه گذاری جهانی هوش مصنوعی در رکورد 67 میلیارد دلار است. بیست و دومین بررسی مدیرعامل جهانی PWC نشان می دهد.
که 77 درصد از مدیران عامل Fortune 500 در حال برنامه ریزی برای ابتکارات AI هستند یا از قبل آنها را آغاز کرده اند. با توجه به اهمیت روزافزون هوش مصنوعی ، همه نگاه ها به علم داده می پردازد تا نتایج قابل توجهی به دست آورد.
مزیتی که همراه با هوش مصنوعی برای مشاغل به وجود می آید ، دانش رایج در دنیای فناوری است. نظرسنجی جهانی هوش مصنوعی مک کینزی در سال 2020 بیان می دارد.
که هوش مصنوعی بیش از 20٪ از EBIT (درآمد قبل از بهره و مالیات) را برای یک گروه نخبه فعالان در زمینه هوش مصنوعی کمک می کند. علاوه بر این ، بودجه های این شرکت ها بیشتر از رقبای خود در زمینه ابتکارات هوش مصنوعی هزینه می شوند.
با این توانایی ، به جای اینکه به تامین کنندگان خارجی وابستگی داشته باشد ، می توانند راه حل های AI را که آنها در داخل نیاز دارند ، توسعه دهند. در نتیجه هوش مصنوعی در موفقیت تجاری چه به صورت مستقیم و چه غیر مستقیم تاثیر گذار خواهد بود.
عباراتی که در مورد هوش مصنوعی در موفقیت تجاری استفاده می شوندچارچوب اسکرام ، یک روش توسعه چابک محبوب ، نقش یک مالک محصول را به عنوان شخصی که مسئول به حداکثر رساندن ارزش تیم اسکرام است ، تعریف می کند.
چارچوب اسکرام به نقش مالک محصول ، استاد اسکرام و توسعه دهنده بستگی دارد. با این کار ، ما می فهمیم که یک مالک محصول چشم انداز محصول ایجاد می کند ،
چشم انداز را با ذینفعان مرتبط می کند. و پیشینی محصول را ایجاد می کند. چارچوب Scrum همچنین حکم می کند. که یک PO برای داشتن یک تجارت ، تجربه کاربر و همچنین مهارت های فنی و ارتباطی مورد نیاز است.
محصولات مجهز به هوش مصنوعی آشکارا با محصولات نرم افزاری معمولی متفاوت هستند. محصولات هوش مصنوعی از داده ها برای یادگیری الگوهای بدون پشتیبانی توسعه دهنده استفاده می کنند.
برخلاف محصولات نرم افزاری سنتی ، محصولات هوش مصنوعی به تنهایی و در صورت ادامه داده ها بهبود می یابند. یادگیری ماشین ساخت محصولی را تسهیل می کند. که ساخت آن قبل از ظهور هوش مصنوعی
مانند دستگاه های تشخیص گفتار ، رانندگی خودکار و غیره امکان پذیر نیست. از آنجا که محصولات هوش مصنوعی چنین قدرت بی نظیری را دارند. برای AI PO بسیار مهم است که مهارت های خود را
متناسب با خود تنظیم کنند تا بتواند. از هوش مصنوعی در موفقیت تجاری خود استفاده کند.
در مرحله اول ، همه AI PO ها باید از محصولات عملکردی ، شایستگی های آنها و سپس مشکلات ، همه چیز را در مورد محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی بدانند.
در مرحله دوم ، AI PO ها باید به دقت پیش بینی های انجام شده. توسط مدل های AI را کنترل کنند. هوش مصنوعی بر اساس مفروضات آماری است ، بنابراین پیش بینی های آنها برای عدم اطمینان باید رعایت شود.
هوش مصنوعی باید به طراحی برنامه های هوش مصنوعی برای تصمیم گیری انسان در هر کجا که نیاز باشد برسد. زیرا یک پیش بینی اشتباه می تواند. عواقب زیادی به همراه داشته باشد. محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی نیز پویا هستند.
آنها چگونگی واکنش مشتریان به پیش بینی را تشخیص می دهند. به این ترتیب است که سیستم می داند. داده ها را تنظیم کند. سرانجام ، AI PO باید درک کند. که توسعه AI با توسعه نرم افزار و گردش کار آن متفاوت است.
در حالی که توسعه نرم افزار سنتی می تواند. از رویکرد مدولار و ساختاری پیروی کند.
پیشرفت های هوش مصنوعی فرضیه های مختلف را آزمایش می کند. و به سرعت انجام می دهد. درک این نکته که توسعه یادگیری ماشین به تدریج نیست. توسعه نرم افزار سنتی برای انتقال انتظارات با ذینفعان مهم است.
