مدیریت کسب و کارها در آینده چگونه خواهد بود؟ – نویسنده: علی عبادی نیا

مدیریت کسب و کارها در آینده: نقش هوش مصنوعی در تحول

امروزه هوش مصنوعی (AI) به یکی از عوامل اصلی تحول مدیریت کسب‌وکارها تبدیل شده است. نظرسنجی‌های جهانی نشان می‌دهد که سازمان‌ها با سرعت زیادی در حال به‌کارگیری هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری و اتوماسیون هستند؛ برای مثال در جدیدترین نظرسنجی مک‌کینزی مشخص شد حدود ۶۵٪ شرکت‌ها به طور منظم از هوش مصنوعی مولد (GenAI) استفاده می‌کنند و حدود ۷۵٪ افراد پیش‌بینی کرده‌اند که این فناوری در سال‌های آینده تغییرات قابل توجهی در صنایع آن‌ها ایجاد خواهد کرد . همچنین، پژوهش‌ها نشان می‌دهند ۷۹٪ مدیران ارشد استراتژیک معتقدند هوش مصنوعی، اتوماسیون و تحلیل داده مهم‌ترین عوامل موفقیت کسب‌وکار در دو سال آینده هستند . در واقع، هوش مصنوعی با ایجاد دیدگاه‌هایی نوین و تحولات بنیادی در مدل‌های کسب‌وکار، مدیران سازمان‌ها را مجبور کرده است نحوه رهبری و تصمیم‌گیری خود را بازنگری کنند .

روندهای جهانی مدیریت کسب‌وکار

در سطح جهانی، روندهای مهمی مدیریت کسب‌وکارها را تحت تاثیر قرار می‌دهند. نخست پذیرش گسترده هوش مصنوعی در سازمان‌ها است؛ برای مثال، پذیرش کلی هوش مصنوعی در کسب‌وکارها در سال ۲۰۲۴ به حدود ۷۲٪ افزایش یافته است . درصد بالایی از سازمان‌ها نیز از AI در بیش از یک حوزه کسب‌وکار (مثلاً بازاریابی، خدمات مشتری، توسعه محصول) استفاده می‌کنند . همزمان، رهبران کسب‌وکار با ترکیب هوش مصنوعی مولد، تلاش می‌کنند فرایندهای دستی و تکراری را خودکار کرده و بهره‌وری را افزایش دهند .

• دیجیتالی شدن و داده‌محوری: سازمان‌های پیشرو، تصمیمات خود را بر اساس تحلیل داده‌های کلان و هوش مصنوعی می‌گیرند و به سرعت از تغییرات بازار آگاه می‌شوند .

• چابکی و یادگیری سازمانی: مدیران تمرکز خود را بر سازگاری با تغییرات سریع فناوری، یادگیری مداوم و بهبود سریع می‌گذارند تا پاسخگوی بازار پویا باشند .

• اولویت رقابتی با هوش مصنوعی: مطابق نظرسنجی‌ها، بیش از ۸۰٪ از رهبران تجاری قصد دارند هوش مصنوعی را در سال‌های آتی پیاده‌سازی کنند تا با اتوماسیون امور عادی، هزینه‌ها را کاهش و خدمات را بهبود بخشند . در عین حال، نیاز به زیرساخت‌های منعطف و نیروی انسانی ماهر برای مهارت‌یابی با AI نیز به چشم می‌خورد.

مدل‌های مدیریتی آینده

مدل‌های آینده در مدیریت سازمان‌ها بر اساس ترکیبی از تمرکززدایی، خودمختاری تیم‌ها و قدرت‌بخشی هوش مصنوعی شکل می‌گیرند. در سازمان‌های مدرن، سازمان‌های شبکه‌ای و چابک به جای سلسله‌مراتب خشک، به یکدیگر متصل عمل می‌کنند. برای مثال شرکت Haier چین، مدیریت خود را به بیش از ۴۰۰۰ واحد کوچک مستقل تقسیم کرده است تا چابکی و خلاقیت را افزایش دهد . چنین رویکردی به از بین بردن بوروکراسی و شکل‌گیری سامانه‌های «شرکت درون شرکت» منجر می‌شود؛ یعنی تیم‌های کوچک و خودگردان که با بهره‌گیری از ابزارهای هوش مصنوعی به سرعت اقدام می‌کنند .

از سوی دیگر، بسیاری از سازمان‌ها مدل ترکیبی (Hybrid) را اتخاذ می‌کنند: پایه‌های فناوری و حاکمیت AI در سطح کل شرکت متمرکز است، ولی نوآوری‌ها و پروژه‌های خاص در چارچوب‌های پروژه‌ای یا واحدهای مستقل به پیش می‌روند . در چنین مدلی، بخش‌های فناوری اطلاعات و مدیریت ارشد مسئول ایجاد زیرساخت و قوانین مشترک هستند، و واحدهای تجاری در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در حوزه‌های خودمختار عمل می‌کنند. به طور خلاصه، مدل‌های مدیریتی آینده شامل عناصری مانند:

• سازمان‌های خودگردان و چابک: واحدهای کوچک که می‌توانند به سرعت تصمیم بگیرند و با داده‌محوری عمل کنند .

• رهبری اکوسیستمی و مشارکتی: تمرکز بر نقش «هماهنگ‌کننده استراتژیک» به جای صدور دستورات از بالا به پایین (به‌ویژه در شرکت‌های بزرگ) .

• تمرکززدایی هوشمند: ترکیب تمرکز برای مدیریت داده و امنیت با آزادی تیم‌ها در توسعه راه‌حل‌های نوآورانه، که باعث تعادل بین سرعت عمل و کنترل مؤثر می‌شود .

• آموزش و مهارت‌های جدید: مدیران آینده باید درک عمیقی از هوش مصنوعی و داده‌کاوی داشته باشند تا در تصمیمات پیچیده از تحلیل‌های هوشمند بهره‌مند شوند .

نقش هوش مصنوعی در بهبود تصمیم‌گیری

هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های حجیم، بهبود دقت پیش‌بینی‌ها و کاهش خطای انسانی، تصمیم‌گیری در سازمان‌ها را بهبود می‌بخشد. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند الگوها و روابط پیچیده را در داده‌ها کشف کرده و پیشنهادهای مبتنی‌بر شواهد ارائه دهند. برای مثال، هوش مصنوعی قادر است داده‌های ناهمگن و با ساختار پیچیده را به سرعت پردازش کند و سیگنال‌های مهم را از نویز تشخیص دهد . بر خلاف تصمیم‌گیری سنتی که به تخصص محدود انسانی متکی است، سیستم‌های هوشمند می‌توانند از تجربه‌های گذشته (داده‌ها) یاد بگیرند و به مرور زمان دقت تصمیمات را افزایش دهند .

مزایای اصلی AI در تصمیم‌گیری عبارتند از:

• سرعت و دقت بالاتر: هوش مصنوعی می‌تواند در کسری از ثانیه حجم زیادی از داده‌های مالی، بازار و مشتری را تحلیل کند و الگوهای پنهان را شناسایی نماید . این امر تصمیم‌های راهبردی را سریع‌تر و بر پایه واقعیت‌های عینی امکان‌پذیر می‌سازد.

• پیش‌بینی روندها و رفتار مشتری: با تکنیک‌های پیش‌بینی و تحلیل رفتار، AI می‌تواند روندهای بازار و نیازهای مشتریان را با دقت بیشتری تخمین بزند و مدیران را در تنظیم استراتژی‌های آینده‌نگر یاری کند .

• کاهش سوگیری‌های انسانی: هوش مصنوعی توانایی غلبه بر محدودیت‌های ذهنی مانند خستگی تصمیم‌گیری یا سوگیری‌های ناخودآگاه را دارد؛ به عنوان مثال سیستم‌های مولد AI می‌توانند در تصمیم‌گیری‌های تحت فشار اطلاعات بیشتری را در نظر بگیرند که برای انسان دشوار است .

• ابزارهای پشتیبان تصمیم: داشبوردهای هوشمند و سیستم‌های پشتیبان مبتنی بر AI به مدیران امکان می‌دهند تا سناریوهای مختلف را شبیه‌سازی کرده و انتخاب‌های استراتژیک خود را در محیطی امن و تحلیل‌شده بیازمایند.

استفاده از این قابلیت‌ها باعث می‌شود شرکت‌ها بتوانند بدون تکیه صرف بر شهود انسانی، تصمیمات دقیق‌تری اتخاذ کرده و ریسک‌ها را به نحو مؤثرتری مدیریت کنند .

خودکارسازی فرآیندها با هوش مصنوعی

یکی از برجسته‌ترین تأثیرات هوش مصنوعی در مدیریت کسب‌وکار، اتوماسیون فرایندهاست. با اتکا بر فناوری‌های AI و رباتیک، بسیاری از وظایف تکراری و زمان‌بر می‌توانند بدون مداخله انسان انجام شوند که منجر به افزایش کارایی و کاهش خطا می‌شود . برای مثال:

• خودکارسازی عملیات اداری: سیستم‌های RPA (اتوماسیون فرایند رباتیک) می‌توانند عملیات تکراری مانند ورود داده، صدور گزارش و هماهنگی ایمیل‌ها را به‌طور خودکار انجام دهند .

• مدیریت زنجیره تأمین: شرکت‌های بزرگ از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی موجودی و پیش‌بینی تقاضا استفاده می‌کنند. والت‌مارت با بکارگیری AI در پیش‌بینی تقاضا و تخصیص موجودی، توانسته است کارایی لجستیک خود را بهبود دهد و هزینه‌ها را کاهش دهد . همچنین استفاده از ربات‌های انبارگردانی و بارگیری، سرعت پردازش سفارش‌ها را بالا برده است .

• چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی: برای بهبود خدمات مشتری، بسیاری از کسب‌وکارها از چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند استفاده می‌کنند که به طور شبانه‌روزی به سوالات مشتریان پاسخ می‌دهند، امور ساده را مدیریت می‌کنند و فشار روی تیم پشتیبانی را کاهش می‌دهند .

• اتوماسیون تولید و مهندسی: در صنایع تولیدی، هوش مصنوعی و رباتیک با هم ترکیب می‌شوند تا ماشین‌آلات پیش‌بینی‌کننده نگهداری داشته باشند، خطوط تولید خودتنظیم شوند و با حداقل نظارت انسانی کار کنند.

این خودکارسازی موجب می‌شود نیروی انسانی به وظایف خلاقانه‌تر و راهبردی‌تر اختصاص یابد. در نتیجه سازمان‌ها با کاهش خطا و صرفه‌جویی در زمان و هزینه، می‌توانند مزیت عملیاتی قابل توجهی کسب کنند .

ایجاد مزیت رقابتی

توانمندی‌های هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری بهتر و خودکارسازی فرآیندها به شرکت‌ها کمک می‌کند تا مزیت رقابتی خود را تقویت کنند. بهره‌برداری هوشمندانه از AI منجر به مزایای ملموسی مثل کاهش هزینه‌ها، افزایش درآمد و بهبود تجربه مشتری می‌شود . به طور خاص:

• کاهش هزینه‌ها و بهبود بهره‌وری: شرکت‌ها با اتوماسیون فرایندها و بهینه‌سازی زنجیره تأمین توانسته‌اند هزینه‌های عملیاتی را کاهش داده و زمان پاسخ به بازار را کاهش دهند . برای مثال، والت‌مارت با مذاکره خودکار با تأمین‌کنندگان و پیش‌بینی دقیق‌تر نیاز، به‌طور ملموسی از کاهش هزینه‌ها و افزایش سود گزارش داده است .

• تصمیم‌گیری راهبردی سریع‌تر: زمانی که اطلاعات در دسترس و پردازش‌شده باشد، سازمان می‌تواند به سرعت به تغییرات بازار و تهدیدات واکنش نشان دهد. این امر در رقابت‌های پُرشتاب امروزی یک برتری است .

• نوآوری در محصولات و خدمات: هوش مصنوعی امکان شخصی‌سازی گسترده محصولات و خدمات را فراهم می‌کند. تحلیل دقیق داده‌های مشتری به شرکت‌ها کمک می‌کند خدمات تازه‌ای ارائه دهند و سطح رضایت و وفاداری مشتری را ارتقا دهند .

• تعالی در تجربه مشتری: چت‌بات‌های هوشمند، پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده و پاسخگویی ۲۴ ساعته به مشتریان، موجب جذب و حفظ مشتریان بیشتر می‌شود و شرکت را در بازار رقابتی متمایز می‌سازد .

در نتیجه شرکت‌هایی که هوشمندانه AI را در مدیریت خود ادغام می‌کنند، نه‌تنها فرایندهای خود را کارآمدتر می‌کنند، بلکه می‌توانند گام‌هایی جلوتر از رقبا بردارند و سریع‌تر به تغییرات بازار پاسخ دهند .

نمونه‌های موفق جهانی

در سطح جهانی نمونه‌های متعددی از شرکت‌هایی که هوش مصنوعی را در مدیریت خود بکار برده‌اند مشاهده می‌شود. به عنوان مثال:

• والت‌مارت: این غول خرده‌فروشی با یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی و اتوماسیون در زنجیره تأمین خود، موفق به بهبود پیش‌بینی تقاضا و خودکارسازی مذاکرات با تأمین‌کنندگان شده است. به گزارش‌ها، استفاده از سیستم‌های هوشمند مذاکره موجب امضای ۶۸٪ توافقنامه‌ها و کاهش ۱.۵٪ در هزینه‌ها شده است . همچنین «استفاده از GPT-4» در تخصیص موجودی و قابلیت «متن به سفارش» (Text-to-Shop) تجربه مشتری را بهبود بخشیده است .

• Haier (چین): این شرکت تولیدی بزرگ ساختار خود را به هزاران واحد خودگردان تقسیم کرده است تا چابکی را افزایش دهد. هر واحد مانند یک کسب‌وکار کوچک عمل می‌کند و از هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری سریع و مستقل استفاده می‌کند . این رویکرد موجب شده Haier به سرعت با تغییرات بازار هماهنگ شود.

• صنایع فناوری و مالی: بسیاری از بانک‌ها، شرکت‌های فناوری مانند گوگل، آمازون و مؤسسات بیمه نیز به هوش مصنوعی روی آورده‌اند. برای مثال صنعت بیمه در سال گذشته ۳۵۷٪ افزایش هزینه در پروژه‌های هوش مصنوعی مولد (GenAI) را تجربه کرده است که نشان‌دهنده رقابت شدید برای نوآوری است .

این نمونه‌ها نشان می‌دهند که شرکت‌های پیشرو با استفاده استراتژیک از هوش مصنوعی، هم در کارایی عملیاتی خود تحول ایجاد می‌کنند و هم با ارائه محصولات و خدمات نوآورانه، مزیت رقابتی کسب می‌کنند .

نتیجه‌گیری

در مجموع، مدیریت کسب و کارها در آینده به شدت تحت تأثیر فناوری هوش مصنوعی قرار خواهد گرفت. سازمان‌هایی که از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های بزرگ، خودکارسازی عملیات و پشتیبانی از تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند، قادر خواهند بود کارایی و نوآوری خود را بهبود دهند . در این مسیر، توسعه مهارت‌های داده‌کاوی و رهبری دیجیتال برای مدیران بسیار حیاتی است. در نهایت می‌توان انتظار داشت کسب‌وکارهای هوشمند به کمک هوش مصنوعی، سریع‌تر از رقبا حرکت کرده و پاسخگویی موثرتری به نیازهای بازار داشته باشند.

منابع: اطلاعات ارائه‌شده در این مقاله بر اساس گزارش‌ها و مقالات معتبر (نظیر McKinsey، WEF، AWS و سایر پژوهش‌های صنعتی) ، با نظرات شخصی علی عبادی نیا و همچنین با کمک Deep Research GPT جمع‌آوری شده است .