از داده تا ارزش: نقش هوش مصنوعی در نوآوری مدل‌های کسب‌وکار و مدیریت دانش

هوش مصنوعی به‌عنوان یکی از فناوری‌های تحول‌آفرین، زمینه‌ساز ایجاد مدل‌های نوین کسب‌وکار و تسهیل فرآیند تجاری‌سازی دانش در سازمان‌ها و صنایع مختلف شده است. ادغام ظرفیت‌های هوش مصنوعی با فرآیندهای نوآورانه کسب‌وکار، علاوه بر خلق ارزش، امکان بهبود کارایی، افزایش انعطاف‌پذیری و توسعه خدمات دیجیتال را فراهم می‌کند. با این حال، تجاری‌سازی دانش مبتنی بر هوش مصنوعی با چالش‌هایی همچون محدودیت‌های زیرساختی، ملاحظات حقوقی و اخلاقی، مقاومت فرهنگی و کمبود چارچوب‌های استاندارد مواجه است. مزایای این رویکرد شامل ارتقای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، تقویت نوآوری باز و ایجاد اکوسیستم‌های دیجیتال است، در حالی که معایب آن می‌تواند شامل هزینه‌های بالای پیاده‌سازی و ریسک‌های سازمانی باشد. این مقاله با بررسی ادبیات علمی موجود و تحلیل مدل‌های کسب‌وکار مبتنی بر هوش مصنوعی، ابتدا چالش‌ها و مزایای آن را شناسایی کرده و سپس راهکارهایی مانند طراحی چارچوب‌های خلق و جذب ارزش، مدل‌های اکوسیستمی همکاری محور و بهره‌گیری از ظرفیت‌های دیجیتال‌سازی را ارائه می‌دهد. همچنین، مدلی تلفیقی برای تجاری‌سازی دانش در استارتاپ‌های هوش مصنوعی معرفی می‌شود. نتایج این پژوهش نشان می‌دهد که موفقیت در تجاری‌سازی دانش هوش مصنوعی مستلزم توازن میان فرصت‌های فناورانه، الزامات اقتصادی و ملاحظات اجتماعی است و می‌تواند راهنمایی ارزشمند برای مدیران، سیاست‌گذاران و پژوهشگران باشد.

from data to value: the role of artificial intelligence in business model innovation and knowledge management

artificial intelligence (ai) has emerged as a transformative technology that enables new business models and facilitates the commercialization of knowledge across various industries. integrating ai with innovative business processes creates value, enhances efficiency, improves flexibility, and supports the development of digital services. nonetheless, ai-based knowledge commercialization faces challenges such as infrastructural constraints, legal and ethical concerns, cultural resistance, and the absence of standardized frameworks. while it offers advantages including data-driven decision-making, open innovation, and digital ecosystem development, it also entails high implementation costs and organizational risks. this study, through a review of existing literature and analysis of ai-based business models, identifies these opportunities and challenges, and proposes solutions such as value creation frameworks, collaborative ecosystem models, and the effective use of digitalization. furthermore, it introduces an integrative model for knowledge commercialization in ai startups. the findings indicate that success in ai knowledge commercialization requires a balance between technological opportunities, economic imperatives, and social considerations, and can serve as a valuable guide for managers, policymakers, and researchers.