عملیاتی‌سازی یادگیری ماشین در فرآیندها: چالش ها،چارچوب ها  4 گام اصلی استقرار یادگیری ماشین

مقدمه

یادگیری ماشین پتانسیل فوق‌العاده‌ای برای بالا بردن کارایی فرآیندها دارد. اما برای خلق ارزش واقعی و ماندگار، به چیزی فراتر از صرفاً داشتنِ بهترین الگوریتم‌ها نیاز دارید.

در حالی که سازمان‌ها به دنبال نوسازی و بهینه‌سازی فرآیندهای خود هستند، یادگیری ماشین (ML) به عنوان ابزاری قدرتمند برای پیشبرد اتوماسیون، هر روز نقش پررنگ‌تری پیدا می‌کند.

تفاوت اصلی اینجاست:  اتوماسیون‌های معمولی و مبتنی بر قانون (Rule-based) ، معمولاً فقط برای کارهای روتین، استاندارد و قابل پیش‌بینی مناسب‌اند. اما یادگیری ماشین می‌تواند از پسِ فرآیندهای پیچیده بربیاید و مهم‌تر از آن، در گذر زمان یاد می‌گیرد؛ ویژگی‌ای که باعث می‌شود دقت و کارایی سیستم روزبه‌روز بهتر شود.

چالش عدم خروج از حالت پایلوت(Pilot Purgatory): علیرغم موفقیت‌های اولیه در پروژه‌های آزمایشی، بسیاری از سازمان‌ها در گذر از مرحله پایلوت به استقرار گسترده و پایدار دچار شکست می‌شوند — به‌ویژه هنگامی که قرار است از قابلیت‌های پیچیده‌تر یادگیری ماشین در فرآیندهای واقعی استفاده شود.

آمارها در مورد شکست در Scale کردن ML

آمارها هم این موضوع را تایید می‌کنند؛ مثلاً نظرسنجی های اخیر نشان می‌دهد که:

• تنها حدود ۱۵ درصد از شرکت‌ها موفق شده‌اند اتوماسیون را در بخش‌های مختلف کسب‌وکارشان توسعه دهند (Scale کنند).
• و فقط ۳۶ درصد گفته‌اند که الگوریتم‌های یادگیری ماشین آن‌ها توانسته از مرحله آزمایشی عبور کند و واقعاً عملیاتی شود.

چالش اصلی:  دانشِ ثبت‌نشده و شکاف اطلاعاتی

یکی از چالش‌های مرکزی این است که دانش سازمانی درباره یک فرآیند خاص، به ندرت جایی به صورت کامل و مدون ثبت شده است. بسیاری از تصمیم‌گیری‌ها آنقدر پیچیده‌اند که نمی‌توان آن‌ها را به سادگی در قالب چند قانون خشک و ساده خلاصه کرد.

علاوه بر این، منابع اطلاعاتی که برای توسعه یادگیری ماشین (ML) وجود دارند، معمولاً دو ایراد دارند:  یا آنقدر کلی‌گویی می‌کنند که به کار نمی‌آیند، و یا آنقدر فنی و تخصصی هستند که نمی‌شود آن‌ها را عملیاتی کرد. (به همین دلیل است که رهبران سازمان‌ها اغلب برای هدایت تیم‌هایشان در مسیر پذیرش این الگوریتم‌ها، بدون راهنما و سردرگم می‌مانند).

چرا این تلاش ارزشش را دارد؟

ارزش نهفته در عملیاتی‌سازی یادگیری ماشین بسیار چشمگیر است. سازمان‌های پیشرو که موفق به ادغام یادگیری ماشین در فرآیندهای هسته‌ای خود شده‌اند، دستاوردهای قابل‌توجهی کسب کرده‌اند:

• کارایی فرآیندها را تا ۳۰ درصد یا بیشتر افزایش دهند.
• و همزمان درآمدشان را بین ۵ تا ۱۰ درصد بالا ببرند.

یک مثال واقعی:

در یک شرکت خدمات درمانی، یک مدل پیش‌بینی طراحی شد که پرونده‌های خسارت را بر اساس ریسک دسته‌بندی می‌کرد. نتیجه شگفت‌انگیز بود:  تعداد پرونده‌هایی که به صورت خودکار پرداخت می‌شدند ۳۰ درصد افزایش یافت و حجم کارهای دستی تا یک‌چهارم (۲۵٪) کم شد.

علاوه بر این سودهای آنی، سازمان‌ها می‌توانند فرآیندهایی بسازند که هم مقیاس‌پذیر هستند و هم مقاوم؛ فرآیندهایی که پتانسیل آزادسازی ارزش را برای سال‌های طولانی خواهند داشت.

چارچوب 4 مرحله ای برای عملیاتی سازی یادگیری ماشین

فناوری یادگیری ماشین (ML) و کاربردهای آن با سرعتی سرسام‌آور در حال تغییر و تحول هستند؛ سرعتی که گاهی باعث می‌شود مدیران و رهبران احساس کنند زیر بار این حجم از تغییرات دفن شده‌اند و نمی‌دانند از کجا شروع کنند.

برای عبور از این پیچیدگی و رهایی از سردرگمی، سازمان‌های پیشرو و مدرن از یک رویکرد ۴ مرحله‌ای استفاده می‌کنند. این رویکرد به آن‌ها کمک می‌کند تا یادگیری ماشین را از یک ایده انتزاعی، به یک ابزار کاملاً عملیاتی در فرآیندهای روزمره خود تبدیل کنند.

گام اول:  ایجاد صرفه به مقیاس و مهارت (Economies of Scale and Skill)

مشکل کارِ جزیره‌ای:

از آنجا که فرآیندهای تجاری معمولاً طولانی هستند و از چندین واحد مختلف در شرکت عبور می‌کنند، تیم‌ها اغلب اشتباه می‌کنند و فقط روی اتوماسیونِ آن بخش کوچکی تمرکز می‌کنند که تحت کنترل خودشان است.

تجربه نشان داده که این یک اشتباه بزرگ است. وقتی گروه‌های مختلف در سازمان به صورت جزیره‌ای (Siloed) و جداگانه روی پروژه‌ها کار می‌کنند (و نه در طول کل فرآیند):  ۱. توجیه اقتصادی و تجاریِ استفاده از یادگیری ماشین ضعیف می‌شود. ۲. منابع ارزشمند سازمان بی‌دلیل پخش و پلا شده و هدر می‌روند. ۳. این تلاش‌های پراکنده به ندرت می‌توانند از مرحله تست اولیه فراتر بروند و بزرگ شوند. ۴. مسائل حیاتی مثل یکپارچه‌سازی مدل و حاکمیت داده به راحتی فراموش می‌شوند.

راه حل:  نگاهِ سرتاسری(End-to-End)

 به جای اینکه یادگیری ماشین را تکه‌تکه روی مراحل جداگانه اعمال کنید، باید فرآیندها را طوری طراحی کنید که از سر تا ته (End-to-End) خودکار شوند. این رویکرد هوشمندانه، روی نقاط مشترک و هم‌افزایی‌ها دست می‌گذارد. بسیاری از مراحل فرآیند دارای عناصر یکسانی هستند، مثل:

• نوع ورودی‌ها
• پروتکل‌های بازبینی
• کنترل‌ها و نظارت
• نحوه پردازش و مستندسازی

هر کدام از این عناصر مشترک، یک فرصت طلایی برای استفاده از یادگیری ماشین هستند.

مثال کاربردی:  الگوهای تکرارشونده

فرض کنید چندین بخش مختلف در شرکت شما با چالش‌های مشابهی درگیرند؛ مثلاً همه آن‌ها با پردازش اسناد (مثل فاکتورها، پرونده‌های خسارت یا قراردادها) یا پیدا کردن خطاها و ناهنجاری‌ها مشکل دارند. چون این مشکلات در بخش‌های مختلف شبیه هم هستند، سازمان می‌تواند آن‌ها را دسته‌بندی کند و به عنوان موارد استفاده الگو (Archetype Use Cases) در نظر بگیرد. به این ترتیب، به جای حل تک‌تک مشکلات، می‌توان راهکار یادگیری ماشین را به صورت یکجا و انبوه برای همه آن‌ها پیاده کرد.

مزایای استراتژی دسته‌بندی (Bundling)

تجمیع یا بسته‌بندی کردنِ ابتکارات اتوماسیون به این روش، چند برگ برنده بزرگ برای سازمان دارد:

۱. سودآوری بیشتر(ROI):  توسعه یادگیری ماشین پرهزینه است. وقتی پروژه‌ها را دسته‌بندی می‌کنید، بازگشت سرمایه (ROI) بسیار جذاب‌تری ایجاد می‌شود، چون با یک بار هزینه فنی، چندین مشکل حل می‌شوند.

۲. استفاده مجدد از دانش(Knowledge Reuse):  این روش به تیم اجرایی اجازه می‌دهد تا دانش و تجربه‌ای را که از یک پروژه به دست آورده، برای صیقل دادن و بهبود پروژه بعدی استفاده کند. به زبان ساده، لازم نیست برای هر پروژه جدید، چرخ را دوباره اختراع کنند.

۳. شتاب در پیشرفت:  نتیجه نهایی این است که سازمان‌ها می‌توانند توانایی‌های خود را سریع‌تر توسعه دهند و پروژه‌ها را با سرعت بیشتری گسترش دهند.

یک مثال واقعی:  

یک سازمان متوجه شد که چندین پروژه مختلفش، همگی بر پایه فناوری پردازش زبان طبیعی (NLP) بنا شده‌اند. با تشخیص این الگوی مشترک، آن‌ها توانستند از یک تکنولوژی واحد برای همه استفاده کنند و در زمان توسعه راهکارهای آینده، صرفه‌جویی عظیمی انجام دهند.

گام دوم:  ارزیابی قابلیت‌ها و انتخاب روش توسعه (Assess Capability Needs)

نقشه راه قابلیت‌ها و روش‌های ساخت

همان الگوهای کاربردی (Archetype Use Cases) که در گام اول شناسایی کردیم، مثل یک قطب‌نما به ما می‌گویند که شرکت به چه قابلیت‌هایی نیاز دارد:

• مثلاً اگر تمرکز شرکت روی بهبود کنترل‌ها باشد، باید روی قابلیت‌هایی مثل تشخیص ناهنجاری سرمایه‌گذاری کند.
• اما اگر شرکت در تلاش برای مهاجرت به کانال‌های دیجیتال باشد، احتمالاً باید وزن بیشتری به تکنولوژی‌های پردازش زبان و استخراج متن بدهد.

چگونه مدل‌های ML را بسازیم؟

برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین مورد نیاز، شرکت‌ها معمولاً سه راه پیش رو دارند:

۱. ساخت مدل‌های کاملاً سفارشی(Tailored Models):  

• روش:  تیم داخلی شرکت، مدل را از صفر و مخصوص نیازهای خود می‌سازد.
• ویژگی:  این کار نیاز به سرمایه و زمان قابل‌توجهی دارد، اما نتیجه نهایی یک راهکار منحصر‌به‌فرد (bespoke) است که دقیقاً با نیازهای خاص شرکت همخوانی دارد.

۲. استفاده از پلتفرم‌های کم‌کد/بدون‌کد(Platform-based Solutions):  

• روش:  استفاده از پلتفرم‌های آماده‌ای که رویکردهای Low-code یا No-code دارند. این روش به افراد غیرمتخصص هم اجازه می‌دهد مدل بسازند.

۳. خرید راهکارهای نقطه‌ای(Point Solutions):  

• روش:  خرید نرم‌افزارهای آماده برای حل یک مشکل خاص.
• ویژگی:  این روش سریع‌تر و آسان‌تر است، اما محدودیت‌هایی دارد و باید آماده باشید که قیدِ برخی ویژگی‌های خاص را بزنید.

تصمیم‌گیری بین این گزینه‌ها نیازمند ارزیابی فاکتورهای به هم پیوسته‌ای است؛ از جمله اینکه آیا یک مجموعه داده خاص می‌تواند در حوزه‌های متعدد استفاده شود یا خیر، و اینکه مدل‌های یادگیری ماشین (ML) چگونه در تلاش‌های گسترده‌تر برای اتوماسیون فرآیندها جای می‌گیرند.

به کارگیری یادگیری ماشین در یک فرآیند تراکنشی ساده (مانند بسیاری از عملکردهای اداری و پشتیبانی در بانکداری) راه خوبی برای شروع و پیشرفت اولیه در اتوماسیون است، اما احتمالاً منجر به ایجاد یک مزیت رقابتی پایدار نخواهد شد. در چنین شرایطی، احتمالاً بهترین کار استفاده از راهکارهای مبتنی بر پلتفرم است که از قابلیت‌های سیستم‌های موجود بهره می‌برند.

گام سوم:  آموزش حینِ کار به مدل‌ها (Give models ‘on the job’ training)

عملیاتی کردن یادگیری ماشین، فرآیندی داده-محور (Data-centric) است. چالش اصلی در اینجا شناسایی مراحل اتوماسیون نیست، بلکه پیدا کردن داده‌های باکیفیتی است که الگوریتم‌ها بتوانند آن‌ها را تحلیل کنند و از آن‌ها یاد بگیرند. این مسئله اغلب به مدیریت و کیفیت داده‌ها برمی‌گردد؛ مثلاً زمانی که شرکت‌ها چندین سیستم قدیمی و منسوخ (Legacy systems) دارند و داده‌ها در سراسر سازمان به صورت دقیق پاکسازی و نگهداری نمی‌شوند.

چالش محیط‌های سه‌گانه

 با این حال، حتی اگر شرکتی داده‌های باکیفیتی داشته باشد، ممکن است نتواند از آن‌ها برای آموزش مدل ML استفاده کند، به‌ویژه در مراحل اولیه طراحی مدل. معمولاً استقرار مدل‌ها در سه محیط مجزا و متوالی انجام می‌شود:

1. محیط توسعه(Developer Environment):  جایی که سیستم‌ها ساخته می‌شوند و به راحتی قابل تغییر هستند.
2. محیط تست (UAT):  یا تست پذیرش کاربر؛ جایی که کاربران می‌توانند عملکرد سیستم را تست کنند، اما نمی‌توانند سیستم را تغییر دهند.
3. محیط عملیاتی/تولید(Production Environment):  جایی که سیستم نهایی به صورت زنده و در مقیاس وسیع در دسترس کاربران نهایی قرار می‌گیرد.

اگرچه مدل‌های ML می‌توانند در هر یک از این محیط‌ها آموزش ببینند، اما محیط عملیاتی (Production) معمولاً بهترین گزینه است زیرا از داده‌های دنیای واقعی استفاده می‌کند (مشابه نمودار ۳). با این وجود، نمی‌توان از همه داده‌ها در هر سه محیط استفاده کرد، به‌ویژه در صنایع به شدت تحت نظارت (مثل بانکداری یا درمان) یا صنایعی که نگرانی‌های جدی در مورد حریم خصوصی دارند.

 

 

چالش‌های توسعه هوش مصنوعی در صنایع نظارت‌شده

به عنوان مثال در یک بانک، الزامات قانونی و مقررات سفت‌وسخت به این معنی است که توسعه‌دهندگان نمی‌توانند در محیط توسعه آزادانه آزمون و خطا کنند یا اصطلاحاً دستشان برای هر کاری باز باشد.

اما چالش اصلی اینجاست:

• کیفیت داده:  اگر مدل‌ها با داده‌های نادرست یا مصنوعی (Artificial) آموزش ببینند، عملکرد درستی نخواهند داشت.
• نظارت انسانی:  حتی در صنایعی که قوانین دست‌وپاگیر کمتری دارند، مدیران نگرانی‌های کاملاً به‌جایی دارند؛ آن‌ها نمی‌خواهند که یک الگوریتم بدون هیچ‌گونه نظارت انسانی (Human Oversight)، به‌تنهایی تصمیم‌گیری کند.

راهکار:  نظارت انسانی و استانداردسازی (MLOps)

برای غلبه بر چالش‌های نظارتی، سازمان‌های پیشرو فرآیند را طوری طراحی می‌کنند که امکان بازبینی انسانی (Human Review) روی خروجی‌های مدل وجود داشته باشد.

رویکرد انسان در حلقه(Human-in-the-loop):  تیم توسعه، یک آستانه اطمینان (Threshold of Certainty) مشخص می‌کند:

• اگر اطمینان مدل بالاتر از این حد باشد، ماشین به صورت کاملاً خودمختار عمل می‌کند.
• اگر پایین‌تر باشد، مورد به انسان ارجاع داده می‌شود.

مثال واقعی:

یک شرکت حوزه سلامت با همین روش توانست طی سه ماه، پردازش خودکار (Straight-through processing) پرونده‌ها را از زیر ۴۰٪ به بیش از ۸۰٪ برساند و دقت مدل را به شدت افزایش دهد.

گام چهارم:  استانداردسازی پروژه‌های ML برای استقرار و مقیاس‌پذیری

نوآوری—چه در یادگیری ماشین و چه در هر زمینه دیگر—نیازمند آزمایش است. اما در دنیای تحقیقات، آزمایش‌ها پروتکل دارند تا قابل تکرار باشند و دلایل شکست‌شان مشخص شود. همین منطق باید در ML هم پیاده شود؛ سازمان باید حتی از آزمایش‌های ناموفق هم دانش کسب کند.

نقش کلیدی MLOps:  

بهترین روش برای مدیریت این فرآیند، استفاده از MLOps  است.

• تعریف:  MLOps در واقع همان DevOps است که برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بومی‌سازی شده است.
• هدف:  کوتاه کردن چرخه عمر توسعه مدل و افزایش پایداری آن.
• روش:  خودکارسازی گام‌های تکراری در جریان کاری مهندسان و دانشمندان داده.

اگرچه روش‌های MLOps متفاوت‌اند، اما همگی شامل مجموعه‌ای از گام‌های استاندارد و تکرارپذیر هستند که به سازمان کمک می‌کنند هوش مصنوعی را در مقیاس بزرگ پیاده‌سازی کند (اشاره به نمودارهای بعدی).

فراتر از فناوری:  عامل انسانی و ساختار سازمانی

اگرچه استانداردسازی فنی (مثل MLOps) بسیار راهگشاست، اما سازمان‌ها نباید عامل انسانی را نادیده بگیرند. برای اینکه یادگیری ماشین (ML) واقعاً وارد عملیات روزانه شود، صرفاً داشتن تکنولوژی کافی نیست؛ بلکه نیاز به تشکیل تیم‌های اختصاصی و چندعملکردی  (Cross-functional)  است.

برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ، دو تغییر حیاتی لازم است:

1. اصلاح ساختارهای سازمانی قدیمی.
2. ایجاد قابلیت‌ها و مهارت‌های جدید در کارکنان.

مثال عملی:

همان شرکت حوزه سلامت، مدلی را توسعه داد که سالانه تا ۴۰۰,۰۰۰ متقاضی شغلی را غربالگری می‌کرد.

• نتیجه:  دیگر لازم نبود استخدام‌کنندگان وقتشان را صرف بررسی کوهی از رزومه‌ها کنند.
• چالش جدید:  اما این تغییر نیازمند مهارت‌های جدیدی بود؛ کارکنان باید یاد می‌گرفتند چگونه خروجی‌های مدل را تفسیر کنند و در موارد پیچیده، چگونه مدل را در طول زمان آموزش دهند تا دقیق‌تر شود.

اصول ذهنی کلیدی برای موفقیت در Operationalizing ML

یادگیری ماشین (ML) به ابزاری حیاتی برای خودکارسازی فرآیندها تبدیل شده و شرکت‌های بسیاری مشتاقانه به دنبال استفاده وسیع از آن هستند. اما این مسیر هموار نیست و داشتن طرز فکر درست، شرط اصلی موفقیت است.

برای عبور از این چالش‌ها، باید این سه اصل را در ذهن داشته باشید:

۱. هرچه داده بیشتر، بهتر (داده‌محوری)

برخلاف اتوماسیون‌های قدیمی که فرآیند-محور و مبتنی بر قوانین ثابت بودند، یادگیری ماشین کاملاً داده-محور است. یک ضرب‌المثل رایج در این حوزه می‌گوید سه عنصر اصلی برای موفقیت عبارتند از:  داده، داده و باز هم داده.

۲. اول برنامه‌ریزی، بعد اجرا

هیجان ناشی از وعده‌های هوش مصنوعی گاهی باعث می‌شود مدیران چندین پروژه را همزمان شروع کنند و منابع سازمان را بی‌جهت پخش و مستهلک کنند.

• مسیر یادگیری ماشین پر از چالش است؛ آن را به گام‌های کوچک و مدیریت‌پذیر بشکنید.
• روی نمونه‌های اصلی (Archetypes) تمرکز کنید و ببینید برای بزرگ‌نمایی (Scale) به چه قابلیت‌هایی نیاز دارید.

۳. نگاه جامع و پایان‌به‌پایان(End-to-End)

 اگر از مدیران بخش‌های جداگانه (Siloed) بخواهید فقط روی تک‌موردهای خودشان کار کنند، ارزش اصلی از دست می‌رود.

• باید کل فرآیند را از ابتدا تا انتها بازبینی کنید.
• شیوه‌های کاری فعلی را بشکنید و فرآیندها را طوری از نو طراحی کنید که مناسب همکاری مشترک انسان و ماشین باشد.

نتیجه‌گیری:

یادگیری ماشین (ML) امروزه فراتر از یک ابزار فنی، به یک محرک استراتژیک برای بازتعریف فرآیندهای سازمانی تبدیل شده است. با این حال، خلق ارزش پایدار تنها با داشتن مدل‌های پیشرفته ممکن نیست؛ بلکه عملیاتی‌سازیِ موفق یادگیری ماشین، مستلزم نگاهی جامع، هماهنگ و چهارگانه است:

1. نگاهِ پایان‌به‌پایان (End-to-End) به فرآیندها به جای راه‌حل‌های جزیره‌ای،
2. ارزیابی دقیق قابلیت‌های فنی و سازمانی و انتخاب هوشمندانه بین راهکارهای سفارشی، پلتفرمی یا نقطه‌ای،
3. آموزش مدل‌ها در دنیای واقعی و همراهی با نظارت انسانی (Human-in-the-loop) برای اطمینان از کیفیت و اعتماد،
4. و استانداردسازیِ فرآیندهای استقرار از طریق چارچوب‌هایی مانند MLOps  برای کسب مقیاس‌پذیری و تکرارپذیری.

موفقیت در این مسیر تنها فناوری‌محور نیست؛ بلکه مستلزم بازتعریف ساختارهای سازمانی، تقویت مهارت‌های چند‌عملکردی و فرهنگ‌سازیِ مبتنی بر داده است. سازمان‌هایی که این اصول را در همگامی با چالش‌های واقعیِ حوزه خود (مانند بانکداری یا خدمات درمانی) به کار بگیرند، نه‌تنها بهره‌وری عملیاتی را افزایش می‌دهند، بلکه بنیان‌های مزیت رقابتی بلندمدت را پایه‌ریزی می‌کنند.