شرکت‌هایی که روی فناوری هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند، همواره با این پرسش عملی روبه‌رو هستند که چه نوع بهبودی باید به عنوان بازگشت سرمایه در نظر گرفته شود. نتایج یک نظرسنجی جهانی در ماه اوت ۲۰۲۶ نشان می‌دهد که درصد قابل‌توجهی از شرکت‌کنندگان از بهبود بهره‌وری فردی خود خبر داده‌اند، در حالی که بخش کمتری از تأثیر این فناوری بر سود پیش از بهره و مالیات شرکت‌ها سخن گفته‌اند. این فاصله نشان می‌دهد که تسهیل وظایف فردی و ارتقای عملکرد مالی دو دستاورد کاملاً متفاوت محسوب می‌شوند.
این یافته‌ها لزوماً به این معنا نیست که شرکت‌ها شاخص‌های اشتباهی را اندازه‌گیری می‌کنند، بلکه پرسش مفیدی را درباره نحوه پیوند دادن بهبودهای روزمره با نتایج کلان‌تر مطرح می‌سازند. کاهش زمان صرف‌شده برای تهیه اسناد یا هماهنگی جلسات اهمیت دارد، حتی اگر این مزیت بلافاصله به شکل درآمد اضافی نمایان نشود. تحقیقات پیشین نیز نشان داده است که بازطراحی فرایندهای کاری قوی‌ترین ارتباط را با تأثیرگذاری بر سودآوری دارد و نشان می‌دهد بستری که هوش مصنوعی در آن به کار گرفته می‌شود، به اندازه خود ابزار اهمیت دارد.
یک کلید API برای هر مدل اصلی هوش مصنوعی — برخی مدل‌ها رایگان هستند.
رایگان امتحان کنیدبا این حال، سنجش عملکرد همچنان بخش تکمیل‌نشده این مسیر است؛ زیرا بررسی‌ها حاکی از آن است که بخش کوچکی از سازمان‌ها شاخص‌های کلیدی عملکرد را برای راهکارهای هوش مصنوعی مولد ردیابی می‌کنند. بدون داشتن نقطه شروع مشخص، ارزیابی این نکته که آیا یک سیستم جدید توانسته وظیفه موجود را بهبود بخشد یا خیر، به امری دشوار تبدیل می‌شود.
کیرک دریک، بنیان‌گذار شرکت CU 2.0، تصریح می‌کند که کسب‌وکارها باید هنگام بررسی هوش مصنوعی، کار خود را با مشکلات عملیاتی مشخص و تعریف‌شده آغاز کنند. وی با تکیه بر تجربیات خود در پروژه‌های مختلف، استدلال می‌کند که سازمان‌ها ممکن است در تلاش برای دستیابی به تغییرات بنیادین، بهبودهای کوچک اما کاربردی را نادیده بگیرند. تجربه او نشان می‌دهد که پیش از تصمیم‌گیری درباره به‌کارگیری هر فناوری، باید بررسی کرد که کارمندان چه وظایفی را به صورت مکرر انجام می‌دهند.
او نمونه‌ای از یک مشتری را مطرح می‌سازد که اسناد وام را از یک فروشنده در قالب ۱۲ فایل PDF جداگانه دریافت می‌کرد. بر اساس این گزارش، این سازمان روزانه تعداد زیادی از این مجموعه‌ها را دریافت می‌کرده و سه کارمند درگیر ادغام فایل‌ها بوده‌اند. مشکل فوری، مونتاژ اسناد بوده است؛ وظیفه‌ای که به باور او می‌توانست از طریق اتوماسیون نرم‌افزاری ساده حل شود.
چنین تفکیکی از اهمیت بالایی برخوردار است. هوش مصنوعی می‌تواند در توسعه نرم‌افزار کمک کند، در حالی که برنامه حاصل، یک وظیفه متعارف را به انجام می‌رساند. این کارشناس بر این باور است که چنین رویکردی یک نتیجه سودمند بدون نیاز به پیچیده کردن فرایندها است و ارزش بالقوه در کاهش کارهای تکراری نهفته است، نه افزودن پیچیدگی بیشتر به روند کار.
در نهایت، بررسی دقیق چالش‌های عملیاتی و تمرکز بر اصلاح فرایندهای جاری به سازمان‌ها کمک می‌کند تا به جای سردرگمی در میان وعده‌های بزرگ فناوری، ارزش واقعی و ملموس ابزارهای نوین را در فعالیت‌های روزمره خود آشکار سازند.
حسام هاشمی 
