به گزارش ایتنا و به نقل از Analytics Insight، اولین قدم تعیین اهداف است؛ باید بدانید آیا به دنبال اتوماسیون، تحلیل داده‌ها، تولید محتوا یا افزایش تعامل با مشتری هستید. هر هدف، ابزار مناسب مخصوص خود را دارد: از پلتفرم‌های یادگیری ماشین گرفته تا ابزارهای پردازش زبان طبیعی، کامپیوتر ویژن و مدل‌های مولد محتوا.

سازگاری و سهولت کار با زیرساخت‌های فعلی اهمیت دارد. اگر از نرم‌افزارهایی مثل  Salesforce، مایکروسافت ۳۶۵ یا Google Workspace  استفاده می‌کنید، باید مطمئن شوید ابزار هوش مصنوعی مدنظرتان امکان یکپارچگی با این سیستم‌ها را دارد. برای کسانی که دانش فنی ندارند، راهکارهای بدون کدنویسی یا کم‌کد گزینه‌ای عالی محسوب می‌شوند. امنیت و کیفیت داده نیز موضوعی حیاتی است؛ ابزار انتخابی باید با قوانین رمزنگاری و حفاظت داده از جمله GDPR سازگار باشد و راهکارهایی برای رمزنگاری انتها به انتها داشته باشد.

ابزارهایی مثل چت‌جی‌پی‌تی، کلاود، گوگل جمینای، Microsoft Copilot  و IBM WatsonX جزو محبوب‌ترین‌ها و پیشروهای سال ۲۰۲۵ هستند. این پلتفرم‌ها علاوه بر سهولت کار و امکانات تخصصی، پشتیبانی و منابع آموزشی گسترده به کاربران ارائه می‌دهند و در زمینه‌های تولید محتوا، پشتیبانی، تحلیل داده و خودکارسازی کسب‌وکار بسیار موفق عمل می‌کنند.

شخصی‌سازی و انعطاف‌پذیری در انتخاب ابزار نیز مهم است؛ بسیاری از پلتفرم‌های متن‌باز مانند TensorFlow و PyTorch برای توسعه‌دهندگان مناسبند و ابزارهای SaaS مثل Jasper و DataRobot امکان استفاده سریع و تخصصی را برای تیم‌ها فراهم می‌آورند.

در نهایت، مقایسه دقیق مدل‌های قیمت‌گذاری و ارزیابی بازگشت سرمایه باید در دستور کار قرار گیرد تا بهترین نتیجه حاصل شود. با رعایت این اصول، می‌توانید مطمئن باشید ابزاری انتخاب می‌کنید که به شکلی هوشمندانه و بلندمدت به اهداف شما خدمت می‌کند.