فهرست

استراتژی هوش مصنوعی

۱۰ پلتفرم برتر مدیریت هوش مصنوعی

توسط کیتی ویلر

۱۵ اکتبر ۲۰۲۵

۸ دقیقه مطالعه

اشتراک‌گذاری

اشتراک‌گذاری

مجله AI برخی از برترین پلتفرم‌های مدیریت هوش مصنوعی (AI Governance) در سراسر جهان را معرفی می‌کند.

با افزایش قوانین و مقررات در سراسر جهان، کسب‌وکارها تحت فشار هستند تا استراتژی‌های جدیدی را پیاده‌سازی کنند، و این موضوع نیاز به پلتفرم‌های مدیریت هوش مصنوعی را ضروری می‌سازد.

همزمان که شرکت‌ها برای استقرار سیستم‌های یادگیری ماشین (ML) و برنامه‌های هوش مصنوعی مولد (Gen AI) با یکدیگر رقابت می‌کنند، قانون‌گذاران دیگر صرفاً ناظر نیستند.

قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا، که در مراحل مختلف در حال اجراست، طبقه‌بندی‌های مبتنی بر ریسک را تعیین کرده است.

در همین حال، ایالت‌های آمریکا به دنبال تدوین چارچوب‌های قانونی متفرقه خود هستند و بازارهای آسیا-اقیانوسیه – به رهبری چارچوب مدیریت هوش مصنوعی مدل سنگاپور – به توسعه رویکردهای خاص هر بخش ادامه می‌دهند.

این حرکت نظارتی، که با موارد برجسته سوگیری الگوریتمی (algorithmic bias) و نقض حریم خصوصی داده‌ها (data privacy breaches) همراه شده، مدیریت (governance) را از یک مزیت اختیاری به یک ضرورت تجاری تبدیل کرده است.

رؤسای ارشد ریسک اکنون با چالش پیاده‌سازی کنترل‌هایی دست‌وپنجه نرم می‌کنند که همه چیز را از توسعه مدل تا نظارت بر استقرار و گزارش‌دهی انطباق‌پذیری در محیط‌های ابر ترکیبی (hybrid cloud) شامل می‌شود.

پلتفرم‌های بررسی شده در اینجا، برخی از برترین ابزارهایی را که سازمان‌ها برای مقابله مستقیم با این چالش‌ها به کار می‌گیرند، نشان می‌دهند.

۱۰. پلتفرم AI Agentic C3 AI

استفان احیکیان، مدیرعامل C3 AI | اعتبار: C3 AI

شرکت: C3 AI

مدیرعامل: استفان احیکیان

تخصص: توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی سازمانی با تمرکز بر هوش مصنوعی مولد (Gen AI) و عامل‌محور (agentic AI) برای کاربردهای با ارزش بالا

C3 AI جایگاه ویژه‌ای در صنایعی پیدا کرده است که خطا در آن‌ها قابل قبول نیست – دفاع، نفت و گاز، و خدمات مالی.

از آنجایی که این‌ها بازارهایی نیستند که بتوانید یک مدل را پیاده‌سازی کنید و به بهترین‌ها امیدوار باشید، این پلتفرم نیازمندی‌های خاص هر حوزه را که ابزارهای عمومی معمولاً نادیده می‌گیرند، برطرف می‌کند.

تمرکز C3 AI بر قابلیت توضیح‌دهی (explainability) و کنترل‌های دقت است، که در مواقعی که خرابی سیستم می‌تواند منجر به تحقیقات نظارتی یا بلایای عملیاتی شود، از اهمیت بالایی برخوردار است.

C3 AI به جای دنبال کردن بازار گسترده، سازمان‌هایی را هدف قرار می‌دهد که مدیریت مستقیماً با ایمنی عملیاتی و تعهدات گزارش‌دهی اجباری تلاقی دارد.

۹. چارچوب Viya Agentic AI

جیمز (جیم) گودنایت، مدیرعامل SAS | اعتبار: SAS

شرکت: SAS

مدیرعامل: جیمز گودنایت

تخصص: مدیریت و تحلیل یکپارچه، شامل چارچوب‌های هوش مصنوعی عامل‌محور و کنترل سیاست‌های مستقل

SAS مدیریت و تحلیل را دو روی یک سکه می‌داند.

این پلتفرم به طور خودکار عناصر داده‌های تحت نظارت را شناسایی کرده و حفاظت‌های لازم را بدون نیاز به طبقه‌بندی دستی هر داده توسط تیم‌ها اعمال می‌کند.

خروجی‌های گزارش‌دهی آن با الزامات GDPR (آیین‌نامه عمومی حفاظت از داده‌ها) و CCPA (قانون حریم خصوصی مصرف‌کننده کالیفرنیا) مطابقت دارد، که زمان قابل توجهی را در طول ممیزی‌ها صرفه‌جویی می‌کند.

آنچه SAS را متمایز می‌کند، حرکت آن به سمت قابلیت‌های مدیریت مستقل است – استفاده از یادگیری ماشین (ML) برای تنظیم سیاست‌ها بر اساس ارزیابی‌های ریسک متغیر و به‌روزرسانی‌های نظارتی.

۸. ServiceNow AI Control Tower

بیل مک‌درموت، رئیس و مدیرعامل ServiceNow

شرکت: ServiceNow

مدیرعامل: بیل مک‌درموت

تخصص: مرکز متمرکز که استراتژی، مدیریت، اداره و عملکرد هوش مصنوعی سازمانی را به هم متصل می‌کند

ServiceNow برج کنترل (Control Tower) خود را با گسترش قابلیت‌های اتوماسیون گردش کار (workflow automation) که زیربنای کسب‌وکار مدیریت خدمات فناوری اطلاعات (IT service management) آن هستند، ساخت.

برای سازمان‌هایی که از ServiceNow برای مدیریت ریسک، انطباق‌پذیری و حاکمیت شرکتی (GRC) و سیستم‌های تیکتینگ استفاده می‌کنند، این امر یک رابط کاربری آشنا برای نظارت بر پروژه‌های هوش مصنوعی ایجاد می‌کند.

این پلتفرم عوامل هوش مصنوعی مستقل (autonomous AI Agents) را ردیابی می‌کند در حالی که مسیرهای حسابرسی (audit trails) را که حسابرسان خارجی ناگزیر درخواست می‌کنند، حفظ می‌نماید.

آنچه این رویکرد را عملگرایانه می‌کند، یکپارچه‌سازی آن است – به جای پیاده‌سازی یک ابزار مدیریت دیگر، شرکت‌ها می‌توانند ابتکارات هوش مصنوعی را از طریق سیستمی مدیریت کنند که برای مدیریت فناوری به طور کلی استفاده می‌شود.

۷. SAP Joule

کریستین کلاین، مدیرعامل SAP

شرکت: SAP

مدیرعامل: کریستین کلاین

تخصص: پلتفرم عامل هوش مصنوعی که به عنوان «دروازه اصلی» مدیریت برای سیستم‌ها و داده‌های سازمانی یکپارچه عمل می‌کند

کریستین کلاین، مدیرعامل SAP، Joule را به عنوان تنها نقطه ورود برای تعاملات هوش مصنوعی در سراسر پلتفرم فناوری کسب‌وکار (Business Technology Platform) خود قرار داده است.

به جای پراکنده بودن کنترل‌های مدیریت در ده‌ها سیستم، Joule آن‌ها را در لایه تعامل (interaction layer) متمرکز می‌کند.

این پلتفرم به بیش از ۴۰ موتور هوش مصنوعی متصل می‌شود در حالی که سیاست اخلاق جهانی هوش مصنوعی (Global AI Ethics Policy) SAP را در هر نقطه تماس (touchpoint) اعمال می‌کند.

برای هزاران سازمانی که عملکردهای اصلی مانند مدیریت سرمایه انسانی (Human Capital Management) را بر روی زیرساخت SAP اجرا می‌کنند، این امر ردیابی را بدون کابوس پیاده‌سازی چارچوب‌های مدیریتی جداگانه در هر سیستم زیرین فراهم می‌کند.

این یک راه‌حل عملگرایانه برای مشکلی است که در غیر این صورت برای پایگاه مشتریان SAP غیرقابل حل می‌شد.

۶. Salesforce Responsible AI

مارک بِنیوف، مدیرعامل مایکروسافت

شرکت: Salesforce

مدیرعامل: مارک بِنیوف

تخصص: هوش مصنوعی متمرکز بر اعتماد که مستقیماً در CRM تعبیه شده و اصول انصاف، امنیت و رضایت را در اولویت قرار می‌دهد

Salesforce یک انتخاب معماری آگاهانه انجام داده است: کنترل‌های مدیریت را مستقیماً در پلتفرم CRM خود تعبیه کند، نه اینکه آن‌ها را به عنوان محصولات جداگانه بفروشد.

هوش مصنوعی مستقر شده در گردش کارهای فروش، خدمات و تجارت اکنون در همان چارچوب امنیتی و انطباق‌پذیری سایر داده‌های مشتری عمل می‌کند.

این امر به ویژه برای کاهش سوگیری در تعاملات با مشتری، که پیامدهای تبعیض‌آمیز نه تنها ریسک قانونی ایجاد می‌کنند بلکه به شهرت آسیب می‌رسانند و ترمیم آن‌ها سال‌ها طول می‌کشد، حائز اهمیت است.

برای شرکت‌هایی که داده‌های مشتری را از طریق Salesforce پردازش می‌کنند، این رویکرد یکپارچه به این معنی است که یک رابطه کمتر با فروشنده برای مدیریت و یک چارچوب یکپارچه برای حسابرسی وجود دارد، که برای تیم‌های فناوری اطلاعات پرکار جذابیت زیادی دارد.

۵. Oracle AI Data Platform

کِلِی مگویرک و مایک سیسیلییا، مدیران عامل اوراکل

شرکت: Oracle

مدیرعامل: کِلِی مگویرک و مایک سیسیلییا

تخصص: یکپارچه‌سازی داده‌ها و مدل‌های سازمانی با کنترل‌های قوی بر حریم خصوصی و مدیریت داده‌ها

پیشنهاد Oracle با AIDP (پلتفرم داده هوش مصنوعی) واضح است: بیشتر شکست‌های مدیریت به این دلیل اتفاق می‌افتند که خطوط لوله داده (data pipelines) و زنجیره‌های ابزار هوش مصنوعی (AI toolchains) به عنوان قلمروهای جداگانه عمل می‌کنند.

اوراکل با اعمال کنترل‌ها در لایه داده – جایی که مشکلات معمولاً منشأ می‌گیرند – قصد دارد قبل از اینکه مشکلات به سمت پایین دست (downstream) سرازیر شوند، از آن‌ها پیشگیری کند.

نکته اصلی این است که این رویکرد بر تعهد به زیرساخت پایگاه داده اوراکل متکی است.

برای سازمان‌هایی که از قبل در زیرساخت اوراکل سرمایه‌گذاری کرده‌اند، این پلتفرم راهکاری جامع ارائه می‌دهد.