مشاوره اندازه گیری سطح بلوغ هوش مصنوعی در سازمان
بر اساس مدل شرکت مایکروسافت
مدل Responsible AI Maturity Model یا RAI MM با هدف ارائه چارچوبی ساختاریافته و عملی توسط شرکت مایکروسافت برای سازمان‌ها طراحی شده است تا بتوانند هوش مصنوعی را به شکلی کارامد، مسئولانه، اخلاقی و قابل اعتماد مستقر و مدیریت کنند
اهداف مدل ارزیابی بلوغ هوش مصنوعی
اهداف این مدل چند وجهی هستند و به جنبه‌های استراتژیک، عملیاتی، فرهنگی و اجتماعی توجه دارند که شامل موارد زیر است
ایجاد آگاهی و درک مشترک از هوش مصنوعی مسئولانه:
یکی از اهداف اصلی این مدل، افزایش آگاهی سازمان‌ها درباره اهمیت هوش مصنوعی مسئولانه و اصول کلیدی آن مانند عدالت، شفافیت، حریم خصوصی، پاسخگویی و قابلیت اطمینان است. بسیاری از سازمان‌ها ممکن است از AI استفاده کنند، اما درک کاملی از تأثیرات اجتماعی، اخلاقی و قانونی آن نداشته باشند
این هدف چگونه محقق می‌شود:
با تعریف سطوح بلوغ از نهفته تا پیشرو، سازمان‌ها می‌توانند وضعیت فعلی خود را شناسایی کنند و نقاط ضعف خود را در زمینه میزان آگاهی همه جانبه از آن تشخیص دهندارائه معیارهایی که نشان می‌دهد چه زمانی یک سازمان از بی‌اطلاعی Latent به آگاهی اولیه Emerging رسیده است
ارائه راهنمایی برای برنامه‌ریزی استراتژیک
این مدل به سازمان‌ها کمک می‌کند تا یک نقشه راه استراتژیک برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی تدوین کنند هدف این است که سازمان‌ها از اقدامات پراکنده و بدون هدف به سمت یک برنامه منسجم و هدفمند حرکت کنند
این هدف چگونه محقق می‌شود:
این چارچوب با استفاده از 24 بُعد مختلف مانند فرهنگ سازمانی، زیرساخت‌ها، و مهارت‌ها حوزه‌های کلیدی سازمان ها را ارزیابی و اولویت‌بندی می کند تا مدیران بتوانند از اطلاعات آن در تعیین اهداف کوتاه‌مدت و بلندمدت برای حرکت از یک سطح بلوغ به سطح بعدی مثلاً از Developing به Realizing ارائه ابزارهای عملی مثل کارگاه‌های استراتژیک و مستندات اجرایی از مهم ترین اهداف این مدل در اینباره است.
تقویت همکاری های بین‌رشته‌ای در سازمان
هوش مصنوعی مسئولانه یک موضوع اجتماعی فنی Sociotechnical است که نیازمند همکاری بین تیم‌های فنی مانند دانشمندان داده، تیم‌های کسبوکار مانند مدیران محصول و کارشناسان اخلاق یا حقوق است هدف این مدل، ایجاد این هم‌افزایی است
این هدف چگونه محقق می‌شود؟
تأکید بر نقش تیم‌های چندرشته‌ای در سطوح بالاتر مثلاً Realizing و Leading تشویق به توسعه مهارت‌های متنوع در سازمان، از جمله مهارت‌های فنی و غیرفنی مثلاً درک مسائل اخلاقی و ایجاد فرآیندهایی که همکاری بین دپارتمان‌ها را تسهیل می‌کند دیگر اهداف این مدل است
ارتقای اعتماد ذینفعان مشتریان، کارکنان، جامعه
هدف دیگر این مدل، اطمینان از این است که استفاده از AI به گونه‌ای باشد که اعتماد ذینفعان حفظ شود این مهم شامل کاهش ریسک‌های مرتبط با AI مثلاً تبعیض، نقض حریم خصوصی و افزایش شفافیت است
پیاده‌سازی اصول هوش مصنوعی در سطوح بالاتر مثلاً مستندسازی تصمیمات AI در سطح Realizing ارائه گزارش‌های شفاف درباره عملکرد و تأثیرات سیستم‌های AI در سطح Leading کاهش آسیب‌های احتمالی AI با ارزیابی مداوم ریسک‌ها می تواند این هدف را محقق کند
تسهیل پیاده‌سازی عملی اصول هوش مصنوعی مسئولانه
این مدل فراتر از تئوری است و هدفش تبدیل اصول انتزاعی هوش مصنوعی به اقدامات عملی در سازمان است که شامل پیاده‌سازی فرآیندها، ابزارها و سیاست‌هایی است که اصول اخلاقی را به واقعیت تبدیل کنند
این هدف با تعریف معیارهای مشخص برای هر سطح بلوغ مثلاً وجود ابزارهای نظارت در هر سطح مانندDeveloping و ارائه راهکارهای عملی برای مدیریت داده‌ها، زیرساخت‌ها و فرآیندهای تصمیم‌گیری مبتنی بر AI تمرکز بر مقیاس‌پذیری و ادغام هوش مصنوعی در عملیات روزمره در سطوح بالاتر محقق می شود
ترویج نوآوری مسئولانه و رهبری صنعت
هدف نهایی این مدل، کمک به سازمان‌ها برای تبدیل شدن به رهبران صنعت در زمینه هوش مصنوعی مسئولانه است
تاریخچه پیدایش مدل اندازه گیری بلوغ هوش مصنوعی:
مدل Responsible AI Maturity Model نتیجه یک تلاش هدف مند و چند جانبه است که در پاسخ به نیاز روزافزون به چارچوب‌هایی برای مدیریت مسئولانه هوش مصنوعی (Responsible AI) توسعه یافته است تاریخچه پیدایش این مدل به ترکیبی از پیشرفت‌های فناوری، تحولات اجتماعی، و تعهد مایکروسافت به اصول اخلاقی در AI بازمی‌گردد
این مدل در پاسخ به نیازی جهانی برای مدیریت مسئولانه هوش مصنوعی شکل گرفت که از اصول اولیه مایکروسافت در سال 2016 شروع شد و با تحقیقات گسترده در سال‌های 20202021 به بلوغ رسید، و در سال 2022 به صورت یک چارچوب عملی ارائه شد پیدایش آن نتیجه ترکیبی از نوآوری داخلی مایکروسافت، همکاری با متخصصان، و پاسخ به تحولات اجتماعی و فناوری بود این مدل همچنان در حال تکامل است تا با نیازهای جدید، مثل ظهور AI مولد و مقررات سخت‌گیرانه‌تر همگام شود
تشریح مدل ارزیابی بلوغ هوش مصنوعی
این مدل شامل پنج سطح بلوغ است که نشان‌دهنده پیشرفت سازمان در پیاده‌سازی هوش مصنوعی مسئولانه (Responsible AI) هستند این سطوح به صورت عملیاتی طراحی شده‌اند تا سازمان‌ها بتوانند وضعیت فعلی خود را ارزیابی کرده و مسیر رشد خود را برنامه‌ریزی کنند در ادامه، هر سطح با جزییات بیشتری تشریح می شود
1 سطح نهفته یا نهان (Latent)
در این سطح، سازمان هیچ آگاهی یا اقدام مشخصی در زمینه هوش مصنوعی مسئولانه نکرده است. استفاده از AI، اگرچه ممکن است وجود داشته باشد اما بدون توجه به اصول اخلاقی، شفافیت یا تأثیرات اجتماعی است
ویژگی‌های این سطح: فقدان استراتژی یا سیاست‌های مرتبط با هوش مصنوعی، عدم شناخت از اصول مسئولانه AI (مانند عدالت، حریم خصوصی، شفافیت). عدم وجود یا وجود داده‌های پراکنده، غیرساختاریافته و مدیریت نشده. زیرساخت‌های فناوری برای پشتیبانی از AI محدود یا نامناسب است.هیچ تیمی برای مدیریت پروژه‌های AI وجود ندارد
معیارها: عدم وجود بحث یا آموزش درباره هوش مصنوعی در سازمان ، نادیده گرفتن ریسک‌های مرتبط با AI ، فقدان بودجه یا منابع برای پروژه‌های AI مسئولانه
2 سطح در حال ظهور (Emerging)
در این سطح، سازمان شروع به آگاهی از اهمیت هوش مصنوعی مسئولانه کرده و اقدامات اولیه‌ای را آغاز کرده است، اما این تلاش‌ها هنوز پراکنده و بدون ساختار هستند
ویژگی‌های این سطح:بحث‌های اولیه درباره هوش مصنوعی در میان مدیران یا تیم‌های فنی شروع شده است پروژه‌های کوچک و آزمایشی (مثل یک مدل پیش‌بینی ساده) در حال آزمایش هستند، اما بدون سیاست‌های مشخص داده‌ها ممکن است جمع‌آوری شده باشند، اما هنوز به طور کامل پاکسازی یا سازمان‌یافته نیستند در این سطح منابع محدود است مثلاً چند نفر از کارکنان با دانش پایه هوش مصنوعی در دسترس هستند اما شایستگی ها در سطح وسیع وجود ندارد
معیارها: آگاهی از برخی اصول هوش مصنوعی مثلاً نیاز به شفافیت یا کاهش ریسک، سرمایه‌گذاری محدود در پروژه‌های آزمایشی یا ابزارهای آماده، عدم هماهنگی بین دپارتمان‌ها یا تیم‌ها برای پیاده‌سازی هوش
3 سطح در حال توسعه (Developing)
در این سطح، سازمان یک استراتژی اولیه برای هوش مصنوعی مسئولانه تدوین کرده و تلاش‌های خود را به سمت ساختارمند کردن فرآیندها هدایت می‌کند
ویژگی‌های این سطح:سیاست‌ها و خط‌مشی‌های اولیه برای هوش مصنوعی (مثلاً دستورالعمل‌های اخلاقی) تدوین شده‌اند، داده‌ها تا حد زیادی سازمان‌یافته و قابل استفاده برای مدل‌های AI هستند تیم‌های کوچک متخصص مثلاً تحلیلگران داده یا مهندسان AIدر سازمان وجود دارند استفاده از AI در برخی فرآیندهای خاص (مثلاً پشتیبانی مشتری) شروع شده است. آموزش‌های ابتدایی برای کارکنان درباره هوش مصنوعی ارائه می‌شود
معیارها: تخصیص بودجه مشخص (هرچند محدود) برای پروژه‌های هوش مصنوعی و شروع ارزیابی ریسک‌های مرتبط با AIمثلاً بررسی در مدل‌ها) همکاری اولیه بین دپارتمان‌ها برای هماهنگی پروژه‌ها
وضعیت سازمان: سازمان در این سطح به طور فعال در حال ساخت پایه‌های هوش مصنوعی است و از رویکرد پراکنده به سمت برنامه‌ریزی منسجم حرکت می‌کند
4 سطح در حال تحقق (Realizing)
در این مرحله، هوش مصنوعی مسئولانه به طور کامل در فرآیندهای کلیدی سازمان ادغام شده و نتایج ملموسی تولید می‌کند سازمان به سطح عملیاتی رسیده است
ویژگی‌های این سطح:اصول هوش مصنوعی (مانند عدالت، شفافیت، پاسخگویی) در سیستم‌ها و فرآیندها پیاده‌سازی شده‌اند زیرساخت‌های پیشرفته (مثلاً پلتفرم‌های ابری، ابزارهای مدیریت داده) به طور کامل مستقر هستند فرهنگ داده‌محور و مسئولانه در سازمان نهادینه شده است تیم‌های چندرشته‌ای (شامل دانشمندان داده، کارشناسان اخلاق، و مدیران کسبوکار) به طور هماهنگ کار می‌کنند ابزارها و فرآیندهای مشخص برای نظارت و بهبود مداوم سیستم‌های AI وجود دارد
معیارها: بهبود قابل اندازه‌گیری در عملکرد سازمان (مثلاً کاهش هزینه‌ها یا افزایش اعتماد مشتری) مقیاس‌پذیری پروژه‌های هوش مصنوعی به بخش‌های مختلف سازمان مستندسازی و شفافیت در استفاده از AI (مثلاً گزارش‌های عمومی درباره عملکرد مدل‌ها)
5 سطح پیشرو (Leading)
در بالاترین سطح، سازمان نه تنها در استفاده مسئولانه از AI به بلوغ کامل رسیده، بلکه به یک پیشگام در صنعت تبدیل شده و استانداردهای جدیدی را تعریف می‌کند
ویژگی‌های این سطح: هوش مصنوعی به یک مزیت رقابتی اصلی تبدیل شده و سازمان را از رقبا متمایز می‌کند نوآوری مداوم در توسعه فناوری‌ها و روش‌های جدید هوش مصنوعی دیده می‌شود سازمان در تدوین استانداردهای صنعت یا همکاری با نهادهای بین‌المللی مثلاً در زمینه اخلاق AI مشارکت دارد فرهنگ سازمان کاملاً حول محور داده، اخلاق و مسئولیت‌پذیری شکل گرفته و همه کارکنان درگیر هستند سیستم‌های AI به طور خودکار و مداوم بهبود می‌یابند (مثلاً با یادگیری مداوم)
معیارها: خلق مدل‌های کسبوکار جدید مبتنی بر هوش مصنوعی تأثیرگذاری مثبت در جامعه و صنعت از طریق پروژه‌های AI (مثلاً کاهش نابرابری) و نهایتا سرمایه‌گذاری سنگین در تحقیق و توسعه (R&D) برای پیشرفت‌های بیشتر در هوش مصنوعی
استفاده از مطالب فوق تنها با ذکر منبع مجاز است
جهت دریافت مشاوره اندازه گیری بلوغ هوش مصنوعی در سازمان با ما تماس بگیرید. ایمیل hossein.nourian@gmail.com
حسین نوریان، مشاور مدیریت استراتژیک با رویکرد تحول دیجیتال
