مقاله انگلیسی با ترجمه مراحل پذیرش هوش مصنوعی در هوش تجاری: از برون سپاری تا سیستم های انسان محور

مشخصات مقاله  فهرست مطالب نمونه ترجمه مقاله انگلیسی خرید ترجمه مقالات مرتبط

عنوان فارسی:

مراحل پذیرش هوش مصنوعی در هوش تجاری: از برون سپاری تا سیستم های انسان محور

عنوان انگلیسی:

AI Adoption Phases in Business Intelligence: From Outsourcing to Human-Centered Systems

کد محصول: M1959

سال نشر: ۲۰۲۵

نام ناشر (پایگاه داده): SenticNet

نام مجله: SenticNet

نوع مقاله: علمی پژوهشی (Research articles)

متغیر : ندارد

فرضیه: ندارد

مدل مفهومی: ندارد

پرسشنامه : ندارد

تعداد صفحه انگلیسی:  5 صفحه PDF

تعداد صفحه ترجمه فارسی:   13 صفحه WORD

قیمت فایل ترجمه شده:  69000 تومان

برای دانلود رایگان مقاله انگلیسی بر روی دکمه ذیل کلیک نمایید

وضعیت ترجمه: این مقاله به صورت کامل ترجمه شده برای خرید ترجمه کامل مقاله بر روی دکمه ذیل کلیک نمایید (لینک دانلود بلافاصله بعد از خرید نمایش داده می شود)

مقالات مرتبط با این موضوع: برای مشاهده سایر مقالات مرتبط با این موضوع (با ترجمه و بدون ترجمه)  بر روی دکمه ذیل کلیک نمایید

چکیده

یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی (AI) با هوش تجاری (BI) به شدت حائز اهمیت است، زیرا به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که حجم زیادی از اطلاعات را به‌سرعت پردازش کرده و الگوها و روندهایی را شناسایی کنند که ممکن است در حالت عادی نادیده گرفته شوند. در این مقاله کوتاه، ما یک چارچوب پنج‌مرحله‌ای برای پذیرش هوش مصنوعی در زمینه BI ارائه می‌دهیم که بر اساس تجربیاتمان با شرکت‌های کوچک و متوسط (SME) در سنگاپور و سایر نقاط جهان تدوین شده است. این مسیر با مرحله نخست یعنی هوش مصنوعی برای  هوش تجاری ۱.۰ آغاز می‌شود، که در آن کسب‌وکارها به خدمات هوش مصنوعی برون‌سپاری‌شده متکی هستند؛ این خدمات در دسترس بوده اما با قابلیت‌های محدود هستند. با افزایش تمایل سازمان‌ها برای کنترل بیشتر، مرحله هوش مصنوعی برای هوش تجاری ۲.۰  پدیدار می‌شود، که بر توسعه درون‌سازمانی هوش مصنوعی با تمرکز بر قابل‌تفسیر بودن مدل‌ها تأکید دارد تا کاربران بهتر آن‌ها را درک کنند. در مرحله هوش مصنوعی برای هوش تجاری ۳.۰ ، مفهوم قابل‌توضیح بودن نیز به آن افزوده می‌شود تا فرآیند تصمیم‌گیری هوش مصنوعی برای کاربران شفاف شود. گذار به هوش مصنوعی برای هوش تجاری ۴.۰ ، عنصر اعتماد را به‌عنوان عامل کلیدی معرفی می‌کند تا اطمینان حاصل شود مدل‌های هوش مصنوعی نه‌تنها مفید و قدرتمند، بلکه وفادار به داده‌هایی هستند که تحلیل می‌کنند. در نهایت، مرحله هوش مصنوعی برای هوش تجاری ۵.۰ با طراحی مبتنی بر انسان همراه می‌شود و از طریق ارائه بازخورد مستمر و سازگاری، فرآیند تصمیم‌گیری را بهبود می‌بخشد. این تکامل مرحله‌به‌مرحله، بازتابی از افزایش نیاز به شفافیت، اعتماد و همکاری در BI مبتنی بر هوش مصنوعی است که در نهایت هوش مصنوعی را از یک ابزار ساده به یک شریک قابل‌اعتماد در استراتژی تجاری تبدیل می‌کند.

واژگان کلیدی—پذیرش هوش مصنوعی، هوش تجاری

Abstract: The integration of Artificial Intelligence (AI) into Business Intelligence (BI) is vital as it enables businesses to process vast amounts of information quickly and uncover patterns and trends that might otherwise go unnoticed. In this short paper, we propose a five-phase AI adoption in the context of BI drawing from our experience with numerous SMEs in Singapore and internationally. This progression begins with AI for BI 1.0, where businesses rely on outsourced AI services, offering accessible but limited AI capabilities. As organizations seek greater control, AI for BI 2.0 emerges, emphasizing in-house AI development with a focus on interpretability, making AI models more understandable to users. AI for BI 3.0 advances this by adding explainability, clarifying the decision-making processes of AI systems. The transition to AI for BI 4.0 introduces trust as a crucial factor, ensuring AI models are not only useful and robust but also faithful to the data they analyze. Finally, AI for BI 5.0, integrates human-centered design, enhancing decision-making through continuous feedback and adaptation. This phased evolution reflects the growing demands for transparency, trust, and collaboration in AI-driven BI, ultimately transforming AI from a tool into a trusted partner in business strategy.

Index Terms—AI Adoption, Business Intelligence

۱.مقدمه

هوش مصنوعی با به‌کارگیری آنالیز آینده نگر،  قدرت پیش‌بینی روندها و رفتارهای آینده را به هوش تجاری می‌افزاید و به سازمان‌ها کمک می‌کند تصمیماتی کارآمد و مبتنی بر داده بگیرند ([۱]، [۱۷]، [۲۱]). هوش مصنوعی همچنین بینش‌های بلادرنگ ارائه می‌دهد که در صنایعی که نیازمند تصمیم‌گیری‌های سریع هستند، بسیار حیاتی است ([۲]، [۳]، [۲۰]). یکی دیگر از مزایای آن، خودکارسازی وظایف تکراری نظیر پالایش داده‌ها و تهیه گزارش‌هاست که منجر به کاهش خطای انسانی و تمرکز کارکنان بر اهداف راهبردی می‌شود.با بهره‌گیری از پردازش زبان طبیعی (NLP)، هوش مصنوعی،  BI را در دسترس‌تر می‌کند، چراکه به کاربران امکان می‌دهد از طریق واسط‌های گفتگویی با داده‌ها تعامل داشته باشند. این موضوع منجر به دسترسی همگانی‌تر به تصمیم‌گیری مبتنی بر داده می‌شود و اطمینان می‌دهد که حتی کاربران غیر فنی نیز به بینش‌های داده‌ای دسترسی دارند ([۵]، [۱۹]، [۲۳])…

I.INTRODUCTION: By incorporating predictive analytics, Artificial Intelligence (AI) empowers Business Intelligence (BI) to forecast future trends and behaviors, helping organizations make proactive, data-driven decisions [1], [17], [21]. AI also facilitates realtime insights, which are critical for industries where timely decisions can have a substantial impact [2], [3], [20]. Automation of routine tasks like data cleansing and reporting is another advantage, reducing human error and allowing employees to focus on strategic objectives. With natural language processing (NLP), AI makes BI more accessible by enabling users to interact with data through conversational interfaces. This democratizes data-driven decision-making and ensures that insights are available to non-technical users [5], [19], [23]…

۲.هوش مصنوعی برای هوش تجاری ۱.۰ (AIS)

اولین مرحله از پذیرش هوش مصنوعی در حوزه هوش تجاری، با عنوان «هوش مصنوعی برای هوش تجاری ۱.۰» شناخته می‌شود و با تکیه بر خدمات هوش مصنوعی برون‌سپاری‌شده مشخص می‌گردد. در این دوره، بسیاری از سازمان‌ها سفر خود در مسیر بهره‌گیری از هوش مصنوعی را با استفاده از پلتفرم‌های شخص ثالث که قابلیت‌های هوش مصنوعی را به‌صورت خدمات ( AIS یا  AiaaS) ارائه می‌دهند، آغاز می‌کنند. این پلتفرم‌ها مدل‌های از پیش ساخته‌شده‌ی هوش مصنوعی را در اختیار کسب‌وکارها قرار می‌دهند که به‌راحتی در سیستم‌های موجود هوش تجاری آن‌ها قابل ادغام هستند. جذابیت AIaaS در دسترسی‌پذیری آن نهفته است: شرکت‌هایی که تخصص داخلی در حوزه هوش مصنوعی ندارند، می‌توانند از توانایی‌های قدرتمند پردازش داده و تحلیل هوش مصنوعی بهره‌مند شوند، بدون اینکه نیاز باشد زیرساخت‌های هوش مصنوعی خود را ایجاد و نگهداری کنند…

II. AI FOR BI 1.0 (AIS) The first phase of Artificial Intelligence adoption in Business Intelligence, known as AI for BI 1.0, is characterized by reliance on outsourced AI services. During this period, many organizations start their AI journey by utilizing thirdparty platforms that offer AI capabilities as a service (AIS or AIaaS). These platforms provide businesses with pre-built AI models that integrate easily into their existing BI systems. The appeal of AIaaS lies in its accessibility: companies without inhouse AI expertise can leverage AI’s powerful data processing and analytical capabilities without needing to invest in building and maintaining their own AI infrastructure…

۷.نتیجه‌گیری

در عصر ذهنیت (یا هوش مصنوعی یا مرگ) ، کسب‌وکارها با چالش پیچیده‌ای به نام پذیرش هوش مصنوعی مواجه هستند که فراتر از دغدغه‌های فنی و مالی است. یکی از موانع اصلی، نیاز به تغییرات سازمانی از جمله بازآموزی و ارتقاء مهارت کارکنان است. با تحول جریان‌های کاری توسط هوش مصنوعی، کارکنان باید خود را با فناوری‌ها و نقش‌های جدید تطبیق دهند، که نیازمند سرمایه‌گذاری در آموزش و توسعه منابع انسانی است. کسب‌وکارها همچنین باید با مقاومت در برابر تغییر مقابله کنند و اطمینان حاصل کنند که کارکنان توانایی کار در کنار ابزارهای هوش مصنوعی را دارند. در همین راستا، ما یک چارچوب پنج‌مرحله‌ای پیشنهاد کردیم که می‌تواند به‌عنوان راهنمای عملی برای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط عمل کند. از مرحله اولیه استفاده از خدمات بروسپاری شده هوش مصنوعی، تا توسعه سیستم‌های پیشرفته و انسان‌محور، هر مرحله از پذیرش هوش مصنوعی قابلیت‌ها و فرصت‌های جدیدی برای کسب‌وکارها به همراه دارد. با بلوغ هوش مصنوعی، انتظارات و خواسته‌هایی که از این سیستم‌ها وجود دارد نیز افزایش می‌یابد. کسب‌وکارها باید از اتکا به فروشندگان خدمات هوش مصنوعی بیرونی برای عملکردهای پایه هوش مصنوعی، به‌سمت توسعه سیستم‌های داخلی گام بردارند که نه‌فقط قابل تفسیر و توضیح‌پذیر هستند، بلکه قابل اعتماد و تعاملی نیز می‌باشند…

VII. CONCLUSION In the age of the “AI or Die” mindset, businesses face the complex challenge of adopting AI, which goes beyond technical and financial concerns. A significant hurdle is the need for organizational change, e.g., retraining and upskilling staff. As AI transforms workflows, employees must adapt to new technologies and roles, requiring investment in training and development. Businesses must also address resistance to change and ensure that employees are equipped to work alongside AI tools. To this end, we proposed a five-phase framework designed to serve as a practical guide for small and medium sized enterprises. From the initial phase of outsourced AI services to the development of sophisticated, human-centered AI systems, each stage of AI adoption brings new capabilities and opportunities for businesses. As AI matures, so too do the expectations and demands placed on these systems. Businesses must transition from relying on external vendors for basic AI functionality to developing in-house systems that are not only interpretable and explainable but also trustable and interactive…