طراحی مدل بومی تجاری‌سازی دانش مبتنی بر هوش مصنوعی برای استارتاپ‌های نوپا در مناطق کمتر توسعه‌یافته

ظهور هوش مصنوعی (ai) به‌عنوان یک فناوری تحول‌آفرین و نیروی محرکه اصلی انقلاب صنعتی چهارم، پارادایم‌های موجود در نوآوری و تجاری‌سازی دانش را به شکلی بنیادین دگرگون کرده است. با این‌حال، مزایای این انقلاب فناورانه به طور نامتوازن توزیع شده و یک شکاف هوش مصنوعی در حال ظهور است که استارتاپ‌های نوپا در مناطق کمتر توسعه‌یافته را با چالش‌های مضاعفی در بهره‌برداری از این فرصت‌ها روبرو می‌کند. این مقاله مروری، با رویکردی توصیفی-تحلیلی و با استفاده از سنتز نظام‌مند ادبیات موضوع، به واکاوی عمیق چالش‌های کلیدی این استارتاپ‌ها (شامل موانع مالی، انسانی، زیرساختی و بازاری) می‌پردازد. سپس با ترکیب مبانی نظری تجاری‌سازی دانش، قابلیت‌های راهبردی هوش مصنوعی و الزامات اکوسیستم‌های نوآوری محلی، یک مدل مفهومی بومی برای تجاری‌سازی دانش مبتنی بر ai ارائه می‌دهد. مدل پیشنهادی با عنوان مدل یکپارچه بومی برای تجاری‌سازی دانش هوشمند ، یک چارچوب چرخه‌ای و پویاست که بر چهار فاز اصلی توانمندسازی و زیرساخت، ایده‌پردازی و اعتبارسنجی، توسعه و نمونه‌سازی، و تجاری‌سازی و رشد استوار است. این مدل، نقش پارک‌های علم‌وفناوری را از یک میزبان فیزیکی به یک معمار و سازمان‌دهنده اکوسیستم نوآوری هوشمند ارتقا داده است. همچنین با ارائه راهکارهای عملی و متناسب با شرایط، به دنبال کاهش شکاف دیجیتال، توانمندسازی استعدادهای محلی و تقویت اکوسیستم نوآوری در مناطق کمتر برخوردار ایران است.

designing an indigenous model for ai-based knowledge commercialization for early-stage startups in less-developed regions

the emergence of artificial intelligence (ai) as a transformative technology and a key driver of the fourth industrial revolution has fundamentally altered existing paradigms of innovation and knowledge commercialization. however, the benefits of this technological revolution are unevenly distributed, leading to an emerging ai divide that presents additional challenges for early-stage startups in less-developed regions in capitalizing on these opportunities. this review paper, employing a descriptive-analytical approach and a systematic synthesis of the relevant literature, conducts an in-depth analysis of the key challenges faced by these startups, including financial, human capital, infrastructural, and market-related barriers. subsequently, by integrating the theoretical foundations of knowledge commercialization, the strategic capabilities of ai, and the requirements of local innovation ecosystems, it proposes an indigenous conceptual model for ai-based knowledge commercialization. the proposed model, titled the indigenous integrated model for smart knowledge commercialization, is a cyclical and dynamic framework based on four main phases: empowerment and infrastructure, ideation and validation, development and prototyping, and commercialization and growth. this model elevates the role of science and technology parks from mere physical hosts to architects and orchestrators of a smart innovation ecosystem. by providing practical and context-specific solutions, it aims to reduce the digital divide, empower local talent, and strengthen the innovation ecosystem in iran s less-privileged regions.