10 استراتژی درآمدزایی هوش مصنوعی

به گزارش خبرنگار اجتماعی خبرگزاری تسنیم، دکتر فرهاد نیلی، اقتصاددان، استاد مدعو دانشگاه شریف، نماینده پیشین ایران در بانک جهانی و رئیس سابق پژوهشکده پولی و بانکی، در سخنرانی خود در کنفرانس بین‌المللی مدیریت فناوری و نوآوری اظهار کرد: به نظر من، ابعاد مختلف هوش مصنوعی، از جمله فلسفی، اخلاقی، ریگولاتوری، آکادمیک و زیست‌محیطی، می‌توانند کنار گذاشته شوند و بر یک موضوع اصلی، یعنی مانیتایز کردن این فناوری، تمرکز شود.

وی افزود: هوش مصنوعی هزینه‌های بالایی دارد و برای ورود به این حوزه، سرمایه‌گذاری سنگین و پذیرش ریسک بالا الزامی است. یکی از دغدغه‌های مهم در حوزه کسب‌وکار هوش مصنوعی این است که چگونه می‌توان فعالیت‌های مرتبط با این فناوری را به خلق ارزش و درآمدزایی تبدیل کرد.

ضرورت مانیتایز کردن هوش مصنوعی

دکتر نیلی تصریح کرد: فرایند توسعه هوش مصنوعی از جذب نیروهای نخبه و تشکیل تیم‌های تخصصی تا تهیه سخت‌افزار و ایجاد دیتابیس و الگوریتم‌ها، هزینه‌بر است. بسیاری از این تلاش‌ها ممکن است در ابتدا با شکست مواجه شوند تا نهایتاً یک پایلوت موفق ایجاد شود. چالش اصلی اینجاست که چگونه این پایلوت را در مقیاس وسیع پیاده‌سازی کرده و به نقطه سر به سر اقتصادی رساند.

وی تأکید کرد: استراتژی مانیتایز کردن باید به‌گونه‌ای باشد که درآمدزایی و پایداری اقتصادی را تضمین کند. در این مسیر، نمی‌توان یک استراتژی واحد را برای تمامی مدل‌های کسب‌وکار پیشنهاد داد، بلکه هر حوزه نیازمند راهکار خاص خود است.

استراتژی‌های درآمدزایی در هوش مصنوعی

نیلی در ادامه سخنان خود به تشریح 10 استراتژی درآمدزایی هوش مصنوعی پرداخت و گفت: اولین استراتژی، ارائه هوش مصنوعی به‌عنوان یک سرویس است که روی فضای ابری قابل‌استفاده باشد. این روش، نیازمند مقیاس‌پذیری است و می‌تواند بر اساس حق اشتراک یا مصرف کاربران قیمت‌گذاری شود. به‌عنوان مثال، شرکت‌هایی مانند فناوران یا همکاران سیستم که توان سرمایه‌گذاری دارند، می‌توانند از این مدل بهره ببرند.

وی افزود: استراتژی دوم، قیمت‌گذاری تبعیضی است که بر اساس توانایی پرداخت مصرف‌کنندگان و ویژگی‌های سرویس‌ها، هزینه‌ها را تعیین می‌کند. متأسفانه در کشور ما، ریگولاتورها از این نوع قیمت‌گذاری استقبال نمی‌کنند و بر یکسان‌سازی قیمت‌ها اصرار دارند.

نیلی همچنین به استراتژی سوم یعنی مدل پریمیوم اشاره کرد و توضیح داد: در این مدل، یک سرویس پایه به‌صورت رایگان ارائه می‌شود و کاربران برای دسترسی به امکانات بیشتر باید هزینه پرداخت کنند. این مدل توسط شرکت‌هایی مانند گوگل توسعه داده شده و در بسیاری از موارد موفق بوده است.

وی ادامه داد: استراتژی‌های دیگر شامل استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی تقاضا، بهینه‌سازی فرایندها و افزودن قابلیت‌های جدید به محصولات و خدمات موجود است. این استراتژی‌ها بسته به نیاز و کشش بازار، می‌توانند ارزش‌آفرینی کنند.

اهمیت مدل کسب‌وکار در هوش مصنوعی

دکتر نیلی خاطرنشان کرد: هوش مصنوعی همچنان در حال پیشرفت است، اما برای موفقیت در کسب‌وکار مرتبط با این فناوری، باید مدل‌های اقتصادی آن را با دقت طراحی و بررسی کرد. از حاضران در این همایش دعوت می‌کنم تا با تعامل و همفکری، بهترین راهکارها را برای مانیتایز کردن هوش مصنوعی ارائه دهند.

وی با اشاره به فرصت محدود خود، گفت که قصد دارد به موضوع مهمی بپردازد؛ الزاماتی که برای تکمیل فناوری هوش مصنوعی مورد نیاز است.

نیلی اظهار کرد: ابعاد مختلف هوش مصنوعی مانند ابعاد فلسفی، اخلاقی، رگولاتوری، آکادمیک، اقتصادی و زیست‌محیطی قابل بحث است، اما در این فرصت کوتاه، تمرکز خود را بر چگونگی تبدیل هوش مصنوعی به یک فعالیت اقتصادی پایدار و خلق ارزش قرار می‌دهم.

وی افزود: یکی از مهم‌ترین دغدغه‌های حال حاضر در حوزه بیزینس هوش مصنوعی این است که چگونه می‌توان هزینه‌های بالای این فناوری را پوشش داد و به نقطه سر به سر رسید. برای موفقیت در این حوزه، نیاز به استراتژی‌های مؤثر مانیتایز کردن داریم.

نیلی سپس به معرفی ده استراتژی درآمدزایی در حوزه هوش مصنوعی پرداخت:

1. هوش مصنوعی به‌عنوان سرویس (AI as a Service): ارائه خدمات هوش مصنوعی بر بستر فضای ابری که قابلیت مقیاس‌پذیری دارد. او اشاره کرد که شرکت‌هایی مانند همکاران سیستم می‌توانند با استفاده از این مدل، سرمایه‌گذاری کرده و حق اشتراک مبتنی بر خدمات هوش مصنوعی ارائه دهند.

2. قیمت‌گذاری تبعیضی: نیلی این استراتژی را به عنوان راهکاری برای ارائه قیمت‌های مختلف برای خدمات متفاوت توصیف کرد، اما یادآور شد که این مدل نیازمند حمایت رگولاتوری است.

3. مدل پریمیوم: ارائه خدمات پایه رایگان و دریافت هزینه برای خدمات پیشرفته‌تر، مشابه مدل‌هایی که توسط شرکت‌هایی مانند گوگل استفاده می‌شوند.

4. اتومات‌سازی: وی تأکید کرد که استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرآیندها، اگرچه جذاب است، اما باید با توجه به بازار هدف و شرایط اقتصادی محلی اجرا شود.

5. پیش‌بینی بازار: استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی الگوهای بازار و پیش‌بینی تقاضا، یکی دیگر از استراتژی‌های مورد اشاره نیلی بود.

6. شخصی‌سازی خدمات: او شخصی‌سازی خدمات بر اساس نیازهای مشتریان را به عنوان یکی از استراتژی‌های مؤثر در صنایع بیمه و خدمات حقوقی معرفی کرد.

7. لاک‌کردن مشتری: ایجاد وفاداری در مشتریان از طریق ارائه خدمات منحصر به فرد، از دیگر موارد مورد تأکید نیلی بود.

8. مدل‌سازی داده‌ها: نیلی با اشاره به حجم عظیم داده‌های موجود در ایران، بر اهمیت هوشمندسازی تحلیل داده‌ها برای ایجاد ارزش افزوده تأکید کرد.

9. توسعه پلتفرم‌های مشارکتی (Collaborative Platforms): ایجاد فضاهایی که شرکت‌ها و مشتریان بتوانند به‌صورت همزمان در طراحی و بهبود محصولات نقش داشته باشند. این روش به‌ویژه در بازارهایی که نوآوری سریع مورد نیاز است، بسیار موثر است.

10. تمرکز بر اقتصاد اشتراکی (Shared Economy): ارائه خدمات یا محصولات به‌صورت اشتراکی، به‌جای فروش مستقیم، مانند مدل اوبر یا Airbnb. این استراتژی در کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری منابع موثر است.

وی تأکید کرد که برای موفقیت در این حوزه، نیاز به تعامل و همکاری میان متخصصان و فعالان بازار وجود دارد و از دانشجویان و پژوهشگران خواست که به مطالعه و تحقیق در این زمینه بپردازند.

انتهای پیام/