پتروشیمی هوشمند

به گزارش گروه رسانه‌ای شرق،

مریم مرامی

 

در جهانی که داده‌ها ارزشمندترین خوراک صنایع شده‌اند، بخش قابل توجهی از تصمیم‌گیری‌ها همچنان بر پایه تجربه‌های فردی، عادت‌های تثبیت‌شده و قضاوت‌های انسانی انجام می‌شوند. تصمیم‌هایی که الزاما با واقعیت‌های پیچیده صنعت همخوان نیستند. این شکاف میان ظرفیت‌های هوش مصنوعی و رویکرد مدیریتی، معمولا مسئله‌ای فنی تلقی نمی‌شود و بیشتر اوقات به حاشیه می‌رود.

نتیجه اما روشن است: اتلاف منابع، کاهش بهره‌وری، افزایش خطا و عقب‌ماندن از رقابت جهانی. چالش اصلی محدود به فناوری نیست؛ شیوه‌ تصمیم‌گیری تعیین‌کننده است. هوش مصنوعی فقط زمانی معنا پیدا می‌کند که ذهنیت مدیریتی، پذیرای تحلیل داده‌محور باشد. در غیر این صورت، پیشرفته‌ترین ابزارها نیز به پروژه‌هایی مقطعی، نمایشی و کم‌اثر تبدیل می‌شوند. این یادداشت تلاش می‌کند فراتر از توصیف وضعیت موجود، ریشه‌های این فاصله را بررسی کند و نشان دهد چگونه با اصلاح نگاه مدیریتی، فرهنگ سازمانی و زیرساخت‌های تصمیم‌سازی، می‌توان پتروشیمی را به مسیر بهره‌وری واقعی و تصمیم‌گیری هوشمند بازگرداند.

ورود به عصر داده‌ها

در گذشته، خوراک فیزیکی -نفت، گاز و مواد اولیه- مهم‌ترین منبع ارزش‌آفرینی در صنایع پتروشیمی بود. اما امروز، داده‌ها به جایگاهی هم‌تراز و گاه فراتر از خوراک رسیده‌اند. آنچه در دل خطوط تولید و فرایندهای پیچیده رخ می‌دهد، نه‌تنها دیگر با تجربه و مشاهده قابل فهم نیست بلکه مدیریت آن بدون تحلیل داده امکان‌پذیر نیست. هوش مصنوعی و ابزارهای تحلیل داده، امکان پیش‌بینی دقیق، کاهش ریسک و بهینه‌سازی منابع را فراهم کرده‌اند. این فناوری‌ها دیگر انتخابی لوکس و نمایشی نیستند؛ به ضرورت تصمیم‌گیری صنعتی تبدیل شده‌اند. در جهان پیشرفته، واحدی که نتواند داده‌های خود را به اطلاعات عملیاتی و تصمیم‌های هوشمند تبدیل کند، بی‌سروصدا از رقابت حذف می‌شود. با این حال، در بسیاری از صنایع ما، داده هنوز «ابزار کمکی» تلقی می‌شود، نه زیرساخت تصمیم‌گیری. چرا؟ بخشی از پاسخ، به فرهنگ سازمانی بازمی‌گردد؛ جایی که تصمیم‌گیری سنتی، تجربه فردی و عادت‌های قدیمی همچنان بر تحلیل داده اولویت دارند. بخش دیگر به محدودیت زیرساخت‌ها و کمبود نیروی متخصص مربوط است.

اما ریشه اصلی این مسئله عمیق‌تر و در نگرش و فرهنگ سازمانی نهفته است. از منظر روان‌شناسی شناختی، انسان به‌طور طبیعی به آنچه ملموس است اعتماد بیشتری دارد. نفت، تجهیزات و مواد اولیه قابل دیدن و لمس‌اند؛ اما داده‌ها ناملموس‌اند. ذهن سازمانی ما هنوز با این «ناملموسِ اثرگذار» کنار نیامده است. نتیجه، مقاومتی پنهان اما پایدار است که سال‌ها عادت سازمانی، سلسله‌مراتب تصمیم‌گیری و سوگیری‌ها آن را شکل داده‌اند. به همین دلیل، در بسیاری از واحدها داده‌ها جمع‌آوری می‌شوند، گزارش می‌شوند، اما به تصمیم عملیاتی تبدیل نمی‌شوند. مسئله صرفا کمبود زیرساخت نیست؛ نوع نگاه به تصمیم‌گیری تعیین می‌کند که داده به مزیت رقابتی تبدیل شود یا به آرشیوی خاموش. ورود به عصر داده‌ها، پیش از آنکه پروژه‌ای فناورانه باشد، یک تغییر ذهنی است؛ تغییری که اگر رخ ندهد، حتی پیشرفته‌ترین فناوری‌ها نیز در حاشیه تصمیم‌گیری باقی می‌مانند.

هوش مصنوعی: ابزار لوکس یا زیرساخت حیاتی؟

هوش مصنوعی تنها یک گزینه نمایشی یا فناوری لوکس برای صنایع نیست. هوش مصنوعی امروز ضامن بهره‌وری، کاهش ریسک و تصمیم‌گیری هوشمند است. این فناوری صرفا ابزار پیش‌بینی نیست؛ آینه‌ای است که کیفیت تصمیم‌گیری انسانی را بی‌رحمانه منعکس می‌کند. بسیاری از سازمان‌ها از خود فناوری هراسی ندارند؛ آنچه از آن می‌گریزند، تصویری است که این آینه از شیوه‌ تصمیم‌گیری‌شان بازمی‌گرداند. این واقعیت به‌ویژه در صنایعی مانند پتروشیمی اهمیت دارد؛ جایی که کوچک‌ترین خطا می‌تواند هزینه‌ای هنگفت، توقف تولید یا ریسک‌های ایمنی جدی به همراه داشته باشد. کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت پتروشیمی گسترده و متنوع است:

 پیش‌بینی خرابی تجهیزات: حسگرها و الگوریتم‌ها می‌توانند زودتر از انسان نشانه‌های اختلال را شناسایی کنند، توقف‌های ناگهانی را کاهش دهند و هزینه‌های نگهداری را بهینه سازند.

 بهینه‌سازی مصرف انرژی: تحلیل داده‌های فرایندی، مصرف انرژی را هدفمند می‌کند. این رویکرد به کاهش ضایعات و افزایش بهره‌وری می‌انجامد.

 مدیریت هوشمند زنجیره تأمین و لجستیک: هوش مصنوعی با پیش‌بینی تقاضا و مدیریت ذخایر، سرعت و دقت پاسخ به بازار را افزایش می‌دهد.

کشورهایی مانند ژاپن، کره جنوبی و آلمان توانسته‌اند این قابلیت‌ها را به مزیت رقابتی پایدار تبدیل کنند. آنها صرفا به جمع‌آوری داده بسنده نمی‌کنند؛ داده‌ها را تحلیل می‌کنند، از آنها الگو می‌سازند و بر پایه آن تصمیم‌های کلیدی و پیش‌بینی‌های دقیق می‌گیرند. در این کشورها، داده بخشی از فرایند تصمیم‌سازی است، نه خروجی گزارش‌دهی. با این حال، در بسیاری از واحدهای صنعتی ما، داده‌ها هنوز به مرحله تحلیل مؤثر و اقدام عملیاتی راه پیدا نکرده‌اند. ابزارها در دسترس‌اند، اما زیرساخت و فرهنگ استفاده از آنها شکل نگرفته است. این عقب‌ماندگی را نمی‌توان صرفا به کمبود یا محدودیت فناوری نسبت داد؛ بخش مهمی از آن ریشه در تصمیم‌هایی دارد که سال‌هاست به چالش کشیده نشده‌اند؛ تصمیم‌هایی که در دل یک رویکرد سنتی تصمیم‌سازی شکل گرفته‌اند و همچنان با سوگیری‌های شناختی، مقاومت در برابر تغییر و ساختارهای تثبیت‌شده سازمانی همراه‌اند. در چنین فضایی، تفکر کوتاه‌مدت و اتکا به تجربه فردی بر تحلیل داده اولویت دارد. نتیجه آن است که برخی کشورها داده را به موتور رقابت‌پذیری تبدیل کرده‌اند، درحالی‌که ما اغلب در مرحله جمع‌آوری، ثبت و بایگانی باقی مانده‌ایم. پرسش اساسی اینجاست: آیا مسئله واقعا فناوری است، یا نگرش مدیریتی و منطق سازمانی ما نیز نیازمند تحول عمیق‌تری است؟

وضعیت کنونی ایران

بهره‌گیری از هوش مصنوعی در صنعت پتروشیمی ایران هنوز محدود و اغلب در کنار روش‌های سنتی باقی مانده است. در بسیاری از واحدها، این فناوری نه به‌عنوان زیرساختی حیاتی، بلکه به‌عنوان ابزاری جانبی دیده می‌شود. داده‌ها جمع‌آوری می‌شوند، گزارش می‌شوند اما به‌ندرت به مرحله تحلیل مؤثر و تصمیم‌گیری عملیاتی می‌رسند. چالش‌ها چندلایه و به‌هم‌ پیوسته‌اند:

 داده‌های ناقص و نامنظم: بسیاری از اطلاعات فرایندی پراکنده، ناهماهنگ یا از نظر کیفی غیرقابل اتکا هستند.

 محدودیت نیروی انسانی متخصص: تعداد مهندسان و تحلیلگرانی که هم صنعت را بشناسند و هم با هوش مصنوعی و داده‌کاوی آشنا باشند، هنوز اندک است.

 سرمایه‌گذاری کوتاه‌مدت: بودجه‌های فناورانه اغلب پروژه‌محور و مقطعی‌اند، نه استراتژیک و زیرساختی.

 مقاومت فرهنگی و مدیریتی: تغییر شیوه‌های سنتی تصمیم‌گیری ساده نیست و در برخی موارد، هوش مصنوعی نه به‌عنوان فرصت، بلکه به‌عنوان تهدید تلقی می‌شود.

برآیند این وضعیت آن است که داده‌ها هنوز به حلقه حیاتی تصمیم‌گیری تبدیل نشده‌اند. بسیاری از فرایندها همچنان بر پایه تجربه فردی، قضاوت انسانی و الگوهای آشنا پیش می‌روند. الگویی که فرصت‌های بهینه‌سازی را محدود می‌کند و امکان پیش‌بینی را کاهش می‌دهد. این فاصله، بیش از آنکه صرفا مسئله‌ای فنی باشد، بازتابی از سوگیری‌های شناختی است. تمایل ناخودآگاه مدیران به تکیه بر تجربه شخصی به جای داده‌های تحلیلی، در کنار عادت‌های سازمانی و ساختارهای مدیریتی، تغییر را کند و پرهزینه می‌کند. در چنین فضایی، فناوری‌های نوین هرچقدر هم در دسترس باشند، به‌سختی به قلب تصمیم‌گیری راه پیدا می‌کنند. اگر این شکاف پر نشود، پیامد آن تنها کاهش بهره‌وری نخواهد بود. ازدست‌رفتن قدرت رقابت، افزایش ریسک‌های عملیاتی و عقب‌ماندن از زنجیره‌های ارزش جهانی، نتایج محتمل این مسیرند؛ مسیری که هرچه زمان بیشتری در آن بگذرد، بازگشت از آن دشوارتر می‌شود.

مسئله‌ای عمیق‌تر از فناوری

عقب‌ماندگی در بهره‌گیری از داده‌ها و هوش مصنوعی در صنایع پتروشیمی، هزینه‌ای آشکار و قابل لمس دارد؛ از فرسایش سرمایه‌ها و افت عملکرد گرفته تا تضعیف جایگاه رقابتی در عرصه بین‌المللی. هر تأخیر در تبدیل داده‌ها به تصمیم‌های هوشمند، به معنای ازدست‌رفتن فرصت است؛ فرصتی برای بهینه‌سازی فرایندها، کاهش خطاها و افزایش توان پیش‌بینی. اما این عقب‌ماندگی صرفا یک مسئله فناورانه نیست. آنچه امروز صنعت را عقب نگه داشته، بیش از هر چیز ریشه در ساختار مدیریتی، عادت‌های تصمیم‌گیری و مقاومت در برابر تغییر دارد. سبک‌هایی که سال‌ها بر تجربه فردی، شهود شخصی و موفقیت‌های گذشته تکیه کرده‌اند و اکنون در برابر شتاب تحولات جهانی، کند و ناتوان شده‌اند. تصور کنید واحدی که امکان کاهش ۱۵ درصدی مصرف انرژی را دارد، اما به دلیل نبود تحلیل داده‌محور، از آن بهره نمی‌برد. یا خط تولیدی که می‌توانست با پیش‌بینی هوشمند، توقف‌های ناگهانی را تا ۳۰ درصد کاهش دهد، اما همچنان به قضاوت‌های لحظه‌ای و عادت‌های قدیمی متکی است.

این مثال‌ها نشان می‌دهند که هزینه واقعی عقب‌ماندگی فقط در اعداد و نمودارها خلاصه نمی‌شود؛ بلکه در فرصت‌های ازدست‌رفته، تصمیم‌های محافظه‌کارانه و ناتوانی در رقابت مؤثر با بازار جهانی نهفته است. درواقع، سرعت تحول فناوری از سرعت تصمیم‌گیری مدیریتی پیشی گرفته است. بسیاری از سازمان‌ها درگیر پروژه‌های محدود و کوتاه‌مدت‌اند؛ پروژه‌هایی که بیشتر جنبه نمایشی دارند تا تحول‌آفرین. درحالی‌که بهره‌گیری واقعی از داده‌ها و هوش مصنوعی، مستلزم شکل‌گیری یک اکوسیستم هوشمند، یکپارچه و قابل اتکا است، اکوسیستمی که داده را از حاشیه به متن تصمیم‌گیری بیاورد. این ناهماهنگی میان فناوری و مدیریت، اغلب منجر به ناکارآمدی و خطا در تصمیم‌گیری می‌شود. نتیجه طبیعی آن، ازدست‌رفتن مزیت رقابتی است. داده‌ها و هوش مصنوعی که هنوز در بسیاری از سازمان‌ها در حاشیه قرار دارند؛ بیشتر به‌عنوان ابزارهای جانبی یا پروژه‌های کوتاه‌مدت دیده می‌شوند. زمانی می‌توان مسیر آینده صنعت پتروشیمی را روشن‌تر دید که این ابزارها به بخشی جدایی‌ناپذیر از تصمیم‌گیری مدیریتی تبدیل شوند. در غیراین‌صورت، چرخه تصمیم‌های کوتاه‌مدت و ناکارآمد ادامه می‌یابد؛ چرخه‌ای که به‌طور مداوم بهره‌وری، تاب‌آوری و توسعه پایدار را به تأخیر می‌اندازد.

نمونه‌های کاربردی در صنایع پتروشیمی

در جهان امروز، بسیاری از صنایع پتروشیمی، هوش مصنوعی را به بخشی حیاتی از زیرساخت‌های خود تبدیل کرده‌اند. در این صنایع، داده و الگوریتم تنها ابزار جانبی نیستند؛ آنها پایه تصمیم‌گیری‌اند. تصمیم‌ها دیگر فقط به حافظه افراد متکی نیستند؛ آنها از جریان زنده اطلاعات شکل می‌گیرند. به راستی، داده چگونه به تصمیم تبدیل می‌شود و چه موانعی بر سر این مسیر وجود دارد؟ درک این مسیر، کلید بهره‌وری و رقابت‌پذیری است. ژاپن، کره جنوبی و آلمان نمونه‌های روشن این مسیرند.

 در ژاپن، واحدهای تولیدی با تحلیل داده‌های لحظه‌ای کار می‌کنند. خرابی تجهیزات پیش‌بینی می‌شود، توقف‌های ناگهانی کاهش می‌یابد و هزینه‌ها کنترل می‌شوند. کارخانه پیش از بروز بحران، نشانه‌های خطر را در داده‌ها تشخیص می‌دهد؛ داده‌هایی که مبنای تصمیم مدیران قرار می‌گیرند.

 در کره جنوبی، الگوریتم‌های بهینه‌سازی نقش محوری دارند. مصرف انرژی و سوخت کاهش یافته، ضایعات به حداقل رسیده و بهره‌وری افزایش یافته است. هر واحد انرژی دقیقا جایی مصرف می‌شود که بیشترین ارزش را می‌سازد. سؤال مهم این است: چه میزان از تصمیم‌های ما در ایران چنین دقتی دارند؟

 در آلمان، زنجیره تأمین هوشمند شده است. سطح ذخایر بهینه است، واکنش به تغییرات بازار سریع و قابل پیش‌بینی است و تصمیم‌ها پیش از بحران گرفته می‌شوند، نه پس از آن.

این تجربه‌ها نشان می‌دهد هوش مصنوعی فقط ابزار پیش‌بینی نیست؛ بلکه مانند آینه‌ای، کیفیت تصمیم‌گیری انسانی را آشکار می‌کند. بسیاری از سازمان‌ها نه از خود فناوری، بلکه از تصویری که این آینه از شیوه‌های تصمیم‌گیری‌شان نشان می‌دهد، فاصله می‌گیرند. مزیت رقابتی این کشورها در منابع طبیعی نیست؛ در توانایی تبدیل داده به تصمیم و اقدام هوشمند است. اما در ایران، مسئله دقیقا از همین‌ نقطه آغاز می‌شود: آیا می‌توان از داده به تصمیم رسید، یا همچنان در چرخه ثبت، گزارش و بایگانی باقی مانده‌ایم؟

 در ایران نیز تلاش‌هایی برای ورود هوش مصنوعی به صنعت پتروشیمی آغاز شده است. شرکت ملی صنایع پتروشیمی، دانشگاه‌ها و نهادهای فناورانه وارد این مسیر شده‌اند و پروژه‌ها و تفاهم‌نامه‌هایی تعریف شده است. اما این حرکت‌ها هنوز در مراحل ابتدایی‌اند. استقرار عملیاتی گسترده شکل نگرفته و اثرگذاری بر تصمیم‌های روزمره واحدهای تولیدی محدود مانده است. داده‌ها تولید می‌شوند، اما اغلب به اتاق تصمیم‌گیری راه پیدا نمی‌کنند. بزرگ‌ترین مانع، فرهنگ سازمانی و مقاومت مدیریتی است. محدودیت‌های فنی فقط بخشی از مسئله‌اند. حتی در واحدهایی که تجهیزات و نیروی متخصص وجود دارد، استفاده واقعی اغلب در قالب پروژه‌های کوتاه‌مدت و نمایشی باقی می‌ماند. سوگیری ذهنی مدیران -ترجیح تجربه شخصی بر داده- نقشی تعیین‌کننده دارد. این سوگیری تصادفی نیست؛ در ساختارهای سنتی، تجربه فردی نه‌تنها ابزار تصمیم بلکه منبع قدرت و مشروعیت مدیریتی است. داده، این قدرت را به چالش می‌کشد. همین‌جاست که قطب‌نما وجود دارد، اما مسیر همچنان با حدس انتخاب می‌شود. سازمانی که به داده اعتماد ندارد، شبیه خلبانی است که ابزار ناوبری در اختیار دارد، اما در لحظه تصمیم به آن‌ اتکا نمی‌کند. پرواز ممکن است ادامه یابد، اما خطا دیر یا زود خود را نشان می‌دهد. هوش مصنوعی زمانی ارزش واقعی پیدا می‌کند که داده فقط ثبت و گزارش نشود، بلکه پایه تصمیم‌گیری و رکن استراتژی باشد. وقتی ذهن و ساختار آماده شوند، اثر فناوری آشکار می‌شود: بهره‌وری افزایش می‌یابد، پیش‌بینی‌پذیری تقویت می‌شود و فاصله با صنایع پیشرفته کاهش پیدا می‌کند.

آنچه امروز وضعیت پتروشیمی ایران را توضیح می‌دهد، صرفا فناوری نیست؛ بلکه نحوه نگاه به تصمیم‌گیری است. پرسش نهایی ساده اما سرنوشت‌ساز است: آیا هدف ما صرفا ثبت فعالیت‌هاست، یا آماده‌ایم مسیر بهره‌وری و رقابت پایدار را انتخاب کنیم؟

نقطه تصمیم و راهکارهای هوشمندسازی پتروشیمی

پتروشیمی ایران امروز در وضعیتی حساس قرار دارد؛ نه در آغاز راه است و نه پایان. میان تغییر و عادت معلق مانده است. هوش مصنوعی دیگر فناوری آینده نیست؛ واقعیت امروز رقابت است. تأخیر در درک این واقعیت، سازمان‌ها را آهسته و بی‌صدا از رقابت کنار می‌زند. مسئله فقط خرید نرم‌افزار یا اجرای پروژه‌های محدود نیست؛ مسئله، تغییر ذهنیت است. تغییری در نگاه، اولویت‌ها و ساختار تصمیم‌گیری. این تغییر اما یک‌شبه رخ نمی‌دهد. عبور از این وضعیت، نیازمند انتخابی آگاهانه است؛ انتخاب مسیری که با گام‌های عملی و تدریجی آغاز و به بازتعریف تصمیم‌گیری در صنعت پتروشیمی منتهی می‌شود.

 گام اول: پذیرش فرهنگ داده‌محور

تصمیم‌گیری تجربی باید جای خود را به تحلیل داده دهد. داده‌ها باید مرجع تصمیم باشند، نه پیوست گزارش‌ها یا فایل آرشیوی. تا وقتی داده «مشورت‌دهنده» است و نه «تصمیم‌ساز»، فناوری‌های هوشمند جدی گرفته نمی‌شوند. البته تغییر فرهنگ سازمانی همیشه آسان نیست؛ حتی مدیرانی که مزایای داده‌محوری را می‌دانند، ممکن است ترجیح دهند روش‌های سنتی را حفظ کنند.

 گام دوم: استقرار زیرساخت داده و فناوری

بزرگ‌ترین اشتباه، دیدن این فناوری به‌عنوان پروژه‌ای کوتاه‌مدت است. پروژه شروع دارد و پایان، اما زیرساخت ماندگار است. هوش مصنوعی باید در قلب عملیات بنشیند: نگهداری، انرژی، تولید و زنجیره تأمین. نه ویترین نوآوری، بلکه ستون تصمیم‌سازی. پروژه‌های کوتاه‌مدت ممکن است نتایج فوری ارائه دهند، اما بدون زیرساخت پایدار، هیچ تغییری در تصمیم‌گیری عملیاتی شکل نمی‌گیرد و سرمایه‌گذاری فناورانه بی‌ثمر خواهد بود.

 گام سوم: توانمندسازی نیروی انسانی

بدون نیروی متخصص، هیچ الگوریتمی کار نمی‌کند. پیوند واقعی میان دانشگاه و صنعت ضروری است؛ نه تفاهم‌نامه‌های ظاهری، بلکه پروژه‌های عملی و مسئله‌محور. انسان است که فناوری را می‌فهمد و به ارزش تبدیل می‌کند. کمبود نیروی متخصص و انگیزه ناکافی برای یادگیری فناوری‌های جدید می‌تواند حتی بهترین ابزارهای هوشمند را ناکارآمد کند. بنابراین سرمایه‌گذاری روی آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی ضروری است.

 گام چهارم: شجاعت مدیریتی در برابر تغییر

مهم‌ترین مانع، فناوری نیست؛ ترس از تغییر، شفافیت و واگذاری بخشی از قضاوت به داده است. مدیری که این ترس را مهار نکند، سازمان را متوقف می‌کند. شجاعت مدیریتی نیازمند حمایت ساختاری و سیاست‌گذاری مناسب است. در نبود این حمایت، حتی مدیران جسور نیز ممکن است فشارهای سازمانی و فرهنگی را تاب نیاورند.

 گام پنجم: اندازه‌گیری و بهبود مستمر

هوش مصنوعی و داده‌محوری فرایندی پویا هستند. سازمان باید عملکرد تصمیم‌ها و نتایج آنها را به‌طور مستمر بررسی کند و از تجربه‌ها بیاموزد. بدون اندازه‌گیری و اصلاح مداوم، حتی بهترین زیرساخت‌ها به بهره‌وری واقعی نمی‌رسند. اکنون زمان انتخاب است: پتروشیمی آینده یا داده‌محور و پیش‌بینی‌پذیر خواهد بود، یا از چرخه رقابت حذف می‌شود. رسیدن به مسیر درست نیازمند اقدام مرحله‌ای و مستمر است؛ از سامان‌دهی داده‌ها تا ورود تدریجی فناوری‌های هوشمند به مرکز تصمیم‌گیری. این تنها راه کاهش فاصله با صنایع پیشرفته جهان است.

سخن آخر

پتروشیمی هوشمند دیگر انتخاب نیست؛ یک الزام رقابتی است و آینده آن به‌ سرعت تصمیم‌ها، فرهنگ داده‌محور و شجاعت مدیریتی وابسته است. داده‌ها و الگوریتم‌ها همچون آینه‌ای هستند که کیفیت تصمیم‌گیری و تاب‌آوری سازمان را نشان می‌دهند.

در عرصه‌ای که پیش‌بینی دقیق و بهره‌وری عملیاتی معیار رقابت است، هر روز تأخیر در هوشمندسازی تصمیم‌ها، فرصت‌ها را از دست می‌دهد و فاصله با رقبا را بیشتر می‌کند. تنها زمانی می‌توان مسیر توسعه پایدار و بهره‌وری واقعی را رقم زد که فناوری، فرهنگ و ساختار تصمیم‌گیری هم‌سو شوند. اقدام امروز، پیش‌نیاز آینده‌ای پایدار و رقابت‌پذیر است. پرسش نهایی ساده اما سرنوشت‌ساز است: آیا آماده‌ایم داده و هوش مصنوعی را به قلب تصمیم‌گیری تبدیل کنیم تا فرصت‌های امروز را از دست ندهیم، یا همچنان در چرخه تجربه‌های گذشته باقی می‌مانیم و فاصله با جهان پیشرفته بیشتر می‌شود؟

 

آخرین مطالب منتشر شده در روزنامه شرق را از طریق این لینک پیگیری کنید.