آینده فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی - انتقال اطلاعات آیریک

هوش مصنوعی (AI) به یک جنبه مهم از آینده تبدیل شده است. این موضوع به اندازه‌ای که به فناوری اطلاعات (خدمات آی تی) مرتبط است، به بسیاری از صنایع دیگر نیز اعمال می‌شود. فقط یک دهه پیش، فناوری هوش مصنوعی به نظر می‌رسید که چیزی مستقیم از داستان‌های علمی تخیلی است؛ امروز، ما آن را در زندگی روزمره بدون آنکه متوجه شویم، استفاده می‌کنیم – از تحقیق در مورد هوش تا شناسایی چهره، شناسایی صدا و اتوماسیون.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (M.L.) روش‌های محاسباتی سنتی را تحت تأثیر قرار داده و نحوه عملکرد و انجام عملیات روزمره بسیاری از صنایع را تغییر داده است. از تحقیق و تولید گرفته تا مدرنیزه کردن جریان‌های مالی و بهداشت و درمان، هوش مصنوعی پیشرفته همه چیز را در مدت زمان نسبتاً کوتاهی تغییر داده است.

هوش مصنوعی و فناوری‌های مرتبط تأثیر مثبتی بر نحوه کارکرد بخش فناوری اطلاعات داشته‌اند. به زبان ساده، هوش مصنوعی یک شاخه از علم کامپیوتر است که به دنبال تبدیل کامپیوترها به ماشین‌های هوشمند است که در غیر این صورت، بدون مداخله مستقیم انسان ممکن نخواهد بود. با استفاده از آموزش مبتنی بر کامپیوتر و الگوریتم‌های پیشرفته، می‌توان از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای ایجاد سیستم‌هایی استفاده کرد که قادر به تقلید رفتارهای انسانی، ارائه راه‌حل‌هایی برای مسائل دشوار و پیچیده، و توسعه شبیه‌سازی‌ها با هدف تبدیل به هوش مصنوعی در سطح انسانی هستند.

طبق آمار، بازار هوش مصنوعی انتظار می‌رود تا سال 2025 به 190 میلیارد دلار برسد. تا سال 2021، هزینه جهانی بر روی سیستم‌های شناختی و هوش مصنوعی به 57.6 میلیارد دلار خواهد رسید، در حالی که 75 درصد از برنامه‌های شرکتی از فناوری‌های هوش مصنوعی استفاده خواهند کرد. از نظر تولید ناخالص داخلی ملی، انتظار می‌رود هوش مصنوعی چین را 26.1 درصد و ایالات متحده را 14.5 درصد تا سال 2030 تقویت کند.

در سطح محلی‌تر، حدود 83 درصد از کسب‌وکارها می‌گویند که هوش مصنوعی یک اولویت استراتژیک است، در حالی که 31 درصد از حرفه‌ای‌های خلاق، بازاریابی و IT به سرمایه‌گذاری در فناوری‌های هوش مصنوعی در 12 ماه آینده نگاه می‌کنند. به همین ترتیب، حدود 61 درصد از حرفه‌ای‌های کسب‌وکار هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را به‌عنوان مهم‌ترین ابتکار داده‌ای خود در سال آینده نشان می‌دهند. علاوه بر این، حدود 95 درصد از مدیران کسب‌وکار که در استفاده از داده‌های کلان مهارت دارند، همچنین از فناوری‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.

تأثیر هوش مصنوعی در فناوری اطلاعات

تحول دیجیتال و پذیرش فناوری‌های هوش مصنوعی توسط صنایع منجر به پیشرفت‌های جدیدی شده است که برای حل و بهینه‌سازی بسیاری از چالش‌های اصلی در صنعت IT طراحی شده است. در بین تمامی کاربردهای فناوری، هوش مصنوعی در هسته توسعه تقریباً هر صنعتی قرار دارد و فناوری اطلاعات یکی از اولین‌هاست. ادغام سیستم‌های هوش مصنوعی با فناوری اطلاعات، بار توسعه‌دهندگان را با بهبود کارایی، افزایش بهره‌وری و تضمین کیفیت کاهش داده است. اگر توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های IT در مقیاس بزرگ تقریباً غیرممکن بود، با توسعه عملکردهای الگوریتمی پیشرفته توسط هوش مصنوعی این امر اکنون ممکن شده است.

سیستم‌های ایمن‌تر

امنیت داده‌ها از اهمیت حیاتی برخوردار است، به ویژه زمانی که صحبت از محافظت از داده‌های شخصی، مالی یا سایر داده‌های محرمانه به میان می‌آید. سازمان‌های دولتی و خصوصی مقادیر زیادی از داده‌های مشتری و داده‌های استراتژیک را ذخیره می‌کنند که نیاز به امنیت دائمی دارد. با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و بهره‌گیری از یادگیری ماشین، هوش مصنوعی می‌تواند سطح لازم از حفاظت را فراهم کند تا لایه‌ای با امنیت بالا در تمامی این سیستم‌ها ایجاد شود. هوش مصنوعی به شناسایی تهدیدات بالقوه و نفوذ داده‌ها کمک می‌کند و همچنین راه‌حل‌ها و تدابیر لازم را برای جلوگیری از هر گونه نقص در سیستم‌های موجود فراهم می‌آورد.

بهره‌وری کدنویسی بهبود یافته

هوش مصنوعی همچنین از مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها استفاده می‌کند که می‌توانند به طور مستقیم به برنامه‌نویسان در شناسایی و رفع باگ‌های نرم‌افزاری و همچنین در نوشتن کد کمک کنند. برخی اشکال هوش مصنوعی توسعه یافته‌اند تا در زمینه کدنویسی پیشنهاداتی ارائه دهند که به نوبه خود به افزایش کارایی، بهره‌وری و ارائه کدی تمیز و بدون باگ برای توسعه‌دهندگان کمک می‌کند. با نگاه به ساختار کد، سیستم هوش مصنوعی قادر است پیشنهادات مفیدی ارائه دهد که نه تنها بهره‌وری کلی را بهبود می‌بخشد، بلکه به کاهش زمان خاموشی در فرآیند تولید کمک می‌کند.

افزایش خودکارسازی

یکی از مزایای اصلی خودکارسازی این است که بسیاری از “کارهای دستی” با حداقل یا بدون دخالت انسان قابل انجام است. با استفاده از برنامه‌های یادگیری عمیق، دپارتمان‌های IT می‌توانند در خودکارسازی فرآیندهای پشت صحنه که می‌توانند صرفه‌جویی‌های مختلفی را ایجاد کرده و ساعات کاری انسانی صرف شده را کاهش دهند، به راهی طولانی بروند. روش‌های متعدد مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین به مرور زمان بهبود خواهند یافت زیرا الگوریتم‌های آنها از اشتباهات خود یاد می‌گیرند و کارایی خود را افزایش می‌دهند.

بهبود استقرار برنامه در طول توسعه نرم‌افزار

زمانی که صحبت از کنترل استقرار برنامه به میان می‌آید، باید به مراحل مختلفی که در توسعه نرم‌افزار وجود دارد، توجه کرد. این بدان معنی است که کنترل نسخه نرم‌افزار در مرحله توسعه حیاتی و بسیار سودمند است. و از آنجایی که هوش مصنوعی به پیش‌بینی مسائل ممکن مربوط می‌شود، به یک ابزار اساسی و بسیار مفید در شناسایی و پیش‌بینی مشکلات در این مرحله تبدیل شده است. بنابراین، این مشکلات می‌توانند بدون هیچ مانع عمده‌ای اجتناب یا اصلاح شوند، به این معنی که توسعه‌دهندگان نیازی به انتظار تا مرحله نهایی قبل از بهبود عملکرد کلی برنامه ندارند.

حتما بخوانید مهم‌ترین تفاوت‌های ویندوز 11 و 10

بهبود تضمین کیفیت

تضمین کیفیت تا حد زیادی به اطمینان از استفاده از ابزارهای مناسب در طول چرخه توسعه مربوط می‌شود. به عبارتی دیگر، روش‌های هوش مصنوعی می‌توانند به مهندسان نرم‌افزار کمک کنند تا ابزارهای صحیح را برای رفع باگ‌ها و مشکلات مختلف در برنامه‌ها استفاده کرده و به طور خودکار آنها را در طول چرخه توسعه تنظیم کنند.

بهینه‌سازی بهتر سرور

اغلب، سرور میزبان با میلیون‌ها درخواست در روز بمباران می‌شود. هر زمان که این اتفاق بیفتد، سرور نیاز دارد تا وب‌سایت‌هایی را که کاربران درخواست کرده‌اند، باز کند. به دلیل جریان مداوم درخواست‌ها، برخی از سرورها ممکن است غیرقابل پاسخ شوند و در طولانی‌مدت دچار کاهش سرعت شوند. هوش مصنوعی می‌تواند به بهینه‌سازی خدمات میزبانی کمک کند تا خدمات مشتری را بهبود بخشد و عملیات کلی را افزایش دهد. با پیشرفت نیازهای IT، استفاده از هوش مصنوعی برای ادغام نیازهای نیروی انسانی IT و فراهم آوردن یک ادغام بدون درز بین عملکردهای فعلی کسب‌وکار و فناوری افزایش خواهد یافت.

ثبت درخواست خدمات آی تی

آیا شرکت‌ها باید هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کنند؟

راه‌های زیادی وجود دارد که سازمان‌ها می‌توانند هوش مصنوعی را در عملیات خود ادغام کنند. یکی از رایج‌ترین دلایل، بهینه‌سازی فرآیندهای شرکت است. به عنوان مثال، می‌توان از هوش مصنوعی برای ارسال یادآوری‌های خودکار به دپارتمان‌ها، اعضای تیم و مشتریان استفاده کرد. همچنین می‌توان از آن برای نظارت بر ترافیک شبکه و همچنین انجام انواع مختلفی از کارهای تکراری و روزمره استفاده کرد که در غیر این صورت زمان زیادی از افراد را می‌گیرد. این به نوبه خود به آنها اجازه می‌دهد تا وقت و انرژی خود را بر روی جنبه‌های مهم‌تر کسب‌وکار متمرکز کنند.

یک مزیت دیگر برای سازمان‌هایی که به دنبال پیاده‌سازی هوش مصنوعی هستند، در زمینه تجربه شخصی مشتری است که این فناوری می‌تواند ارائه دهد. این شامل همه چیز از توصیه‌ها، پاسخ به سوالات، کمک به کاربران برای پیدا کردن محصولات و موارد دیگر است. همچنین، می‌توان از هوش مصنوعی توسط کسب‌وکارها برای گردآوری حجم زیادی از داده‌ها استفاده کرد که می‌تواند به بینش‌های استراتژیک و هوش تجاری منجر شود که در غیر این صورت کشف نمی‌شدند.

در واقع، حدود 84٪ از کسب‌وکارها می‌گویند که هوش مصنوعی به آنها کمک می‌کند تا به یک مزیت رقابتی دست یابند و یا آن را حفظ کنند. به همین ترتیب، حدود 75٪ از شرکت‌ها بر این باورند که این فناوری به آنها اجازه می‌دهد به کسب‌وکارها و پروژه‌های جدید وارد شوند. علاوه بر این، حدود 80٪ از رهبران فناوری، هوش مصنوعی را به عنوان ابزاری برای افزایش بهره‌وری و ایجاد شغل‌های جدید می‌بینند. همچنین، حدود 79٪ از مدیران اجرایی می‌گویند که هوش مصنوعی کارهای آنها را آسان‌تر و کارآمدتر خواهد کرد، در حالی که 36٪ این فناوری را به عنوان یک هدف اصلی برای آزاد کردن کارکنان برای تمرکز بر وظایف خلاقانه‌تر می‌بینند.

اما برای بسیاری از شرکت‌ها، چشم‌انداز پیاده‌سازی هوش مصنوعی ممکن است چالش‌برانگیز و ناآشنا به نظر برسد. در واقع، حدود 37٪ از مدیران اجرایی می‌گویند که مانع اصلی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌هایشان، عدم درک مدیران از نحوه کار فناوری‌های نوظهور است. خوشبختانه، زمانی که هوش مصنوعی با دپارتمان IT جفت می‌شود، ادغام آن بسیار آسان‌تر خواهد بود.

برای آگاهی از قیمت ها و ثبت درخواست پشتیبانی می توانید با تماس با شرکت انتقال اطلاعات آیریک، پشتیبان صفر تا صد دپارتمان شبکه وآی تی ، اطلاعات لازم را کسب کنید. تلفن تماس 91009908-021 که در داخل سایت شرکت نیز ثبت شده است.

چگونه فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی با هم کار می‌کنند؟

علاوه بر استفاده از هوش مصنوعی در تست و توسعه نرم‌افزار که قبلاً به آن اشاره کردیم، این فناوری می‌تواند به روش‌های زیر با فناوری اطلاعات ترکیب شود:

هوش مصنوعی در مدیریت خدمات

فناوری هوش مصنوعی و هوش ماشینی به‌طور گسترده‌ای در مدیریت خدمات نیز مورد استفاده قرار می‌گیرند. با استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت خدمات، شرکت‌ها می‌توانند منابع خود را به‌طور مؤثرتری مدیریت کنند و تحویل‌ها را سریع‌تر و با هزینه کمتر انجام دهند. به لطف قابلیت‌های یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی به شرکت‌های IT نوعی میز خدمت خودکار ارائه می‌دهد که به آن‌ها این امکان را می‌دهد تا تمام داده‌های ورودی خود را تحلیل کرده و پیشنهادات و راه‌حل‌های مناسب را به کاربران ارائه دهند. با استفاده از هوش مصنوعی، آن‌ها قادر خواهند بود رفتار کاربران را پیگیری کرده، پیشنهادهایی ارائه دهند و گزینه‌های خودیاری را برای مؤثرتر کردن فرآیند مدیریت خدمات فراهم کنند. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی تجربه بهتری را از طریق خدمات خودکار به کاربران ارائه می‌دهد.

علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند برای توسعه فناوری بینایی کامپیوتری (CV) استفاده شود که می‌تواند درک بصری از یک توالی از تصاویر، PDF‌ها، ویدئوها و تصاویر متنی را با کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشینی خودکار کند. آنچه که اتفاق می‌افتد این است که بینایی کامپیوتری برخی عملکردهای بینایی انسان را در سطحی بسیار سریع‌تر و دقیق‌تر تکرار می‌کند.

حتما بخوانید سخت افزار مورد نیاز برای نصب ویندوز 11

قابلیت‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق هوش مصنوعی به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا یک درخواست ارائه شده به میز خدمت را تحلیل کنند. هوش مصنوعی تمام درخواست‌های هم‌زمان را پیدا کرده، درخواست‌های جدید را با درخواست‌های قبلاً حل شده مقایسه می‌کند و بر اساس تجربیات گذشته درک آنی می‌کند. نتیجه نهایی یک راه‌حل برای درخواست خواهد بود.

به‌طور کلی، هوش مصنوعی به‌عنوان یک ابزار قدرتمند تجاری می‌تواند به متخصصان IT در فرآیندهای عملیاتی خود کمک کند و رویکردی استراتژیک‌تر را ارائه دهد. با توانایی پیگیری و تحلیل رفتار کاربران، سیستم هوش مصنوعی پیشنهاداتی برای بهینه‌سازی فرآیندها و حتی کمک به توسعه یک استراتژی تجاری جامع ارائه می‌دهد.

هوش مصنوعی برای عملیات IT (AIOps)

هوش مصنوعی برای عملیات IT به استفاده از هوش مصنوعی برای مدیریت فناوری اطلاعات بر اساس یک پلتفرم چندگانه اشاره دارد. فناوری‌های اصلی استفاده شده در AIOps شامل یادگیری ماشینی و داده‌های کلان هستند. این فناوری‌ها پردازش داده و تصمیم‌گیری را به‌صورت خودکار انجام می‌دهند و از داده‌های تاریخی و آنلاین استفاده می‌کنند. نتیجه مورد انتظار از استفاده از AIOps یک تحلیل مداوم است که پاسخ‌هایی را ارائه می‌دهد و امکان پیاده‌سازی مستمر اصلاحات و بهبودها را در زیرساخت‌های IT فراهم می‌کند. پلتفرم AIOps مورد استفاده، مدیریت عملکرد، مدیریت خدمات و خودکارسازی را به‌هم متصل می‌کند تا به هدف مورد نظر خود برسد و می‌توان آن را به‌عنوان یک بهبود مستمر در سیستم‌های اطلاعاتی در نظر گرفت.

دلایل زیادی وجود دارد که چرا AIOps در سال‌های اخیر محبوبیت بیشتری پیدا کرده است. از جمله این موارد می‌توان به حجم فزاینده داده‌های جمع‌آوری‌شده، افزایش تعداد منابع اطلاعاتی و افزایش تعداد تغییرات در سیستم‌های کنترل‌شده اشاره کرد. به همین دلیل، برای متخصصان و کارشناسان نیز سخت‌تر شده است که تمامی این سیستم‌ها را زیر نظر داشته باشند، چه رسد به اینکه به مسائل به‌طور مؤثر پاسخ دهند.

هوش مصنوعی در خودکارسازی فرآیندهای تجاری

همان‌طور که قبلاً اشاره شد، یکی از بزرگ‌ترین مزایای هوش مصنوعی در بخش IT، خودکارسازی است. با قرار گرفتن هوش مصنوعی در تقریباً هر فرآیند کاری، بسیاری از کارها بدون نیاز به دخالت مستقیم انسان انجام می‌شود. قابلیت‌های فناوری‌های یادگیری عمیق به بخش‌های IT اجازه می‌دهد تا بسیاری از فرآیندهای عملیاتی خود را خودکار کنند و به این ترتیب هزینه‌ها را کاهش دهند و کارهای دستی را به حداقل برسانند. علاوه بر این، الگوریتم‌های هوش مصنوعی به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که از تجربیات گذشته یاد بگیرند و به همین دلیل به‌طور مداوم در حال بهبود هستند.

برآورد می‌شود که سیستم‌های هوش مصنوعی به‌زودی قادر خواهند بود به‌طور عمده توسعه نرم‌افزار را خودشان مدیریت کنند و قادر به درک اکثر، اگر نه تمام، نیات پشت یک کد باشند. اگر سیستم‌ها از کدی که ارائه شده راضی نباشند یا نقص‌ها و ناهماهنگی‌هایی پیدا کنند، آن‌ها در زمان واقعی با حداقل کمک انسانی آن را اصلاح خواهند کرد. هوش مصنوعی همچنین به نقطه‌ای خواهد رسید که فرآیند اجرای شبکه‌های شرکتی را خودکار کند. این سیستم قادر خواهد بود الگوهایی را که با اثرانگشت‌های شبکه ایجاد می‌شود درک کند در حالی که واقعاً از سیستم هوش مصنوعی استفاده می‌شود. با استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی، شرکت‌های IT می‌توانند برنامه‌های هوش مصنوعی خود را در دیگر حوزه‌ها تقویت کنند. به‌طور ساده، هوش مصنوعی در اجرای و مدیریت سیستم‌های کامپیوتری کمک خواهد کرد و بنابراین به سایر اشکال محاسبات نیز کمک می‌کند.

هوش مصنوعی در شناسایی تقلب

فناوری‌های مدرن تشخیص تقلب را برای شرکت‌ها بسیار آسان‌تر کرده است. در عین حال، این فناوری همچنین راه‌های مرتکب شدن تقلب توسط مجرمان سایبری را چند برابر کرده است. اکثر کسب‌وکارها باید از یک رویکرد چندلایه برای شناسایی تقلب استفاده کنند که معمولاً شامل تحلیل داده‌های آماری و هوش مصنوعی است. ابزارهای متعددی از هوش مصنوعی در شناسایی تقلب استفاده می‌شوند. در بین آن‌ها، یادگیری ماشینی می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را با سرعتی بسیار بالاتر از انسان‌ها پردازش کند.

این ابزارها همچنین می‌توانند به‌گونه‌ای طراحی شوند که با گذشت زمان سریع‌تر و دقیق‌تر شوند. ابزارهای یادگیری ماشینی قادر خواهند بود الگوهای رفتار تقلب‌آمیز را با بررسی داده‌های تاریخی که شامل شرایط مشابه بوده، شناسایی کنند. سپس بخش IT از داده‌های ترکیبی‌شده استفاده می‌کند تا اقدامات مناسب را در برابر این مجرمان سایبری انجام دهد و همچنین اقدامات پیشگیرانه مؤثرتری برای آینده ایجاد کند.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی در بخش فناوری اطلاعات به‌طور فزاینده‌ای محبوب شده و نشانه‌ای از کاهش آن وجود ندارد. با قابلیت‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، این فناوری بسیاری از حوزه‌های صنعت را متحول کرده و آن‌ها را کارآمدتر، مؤثرتر و متمرکزتر بر وظایف اصلی که نیاز به توجه انسان دارند، می‌کند.

ترجمه شده از : https://www.mycomputercareer.edu/news/the-future-of-i-t-and-artificial-intelligence/