ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) مجموعه‌ای از نرم‌افزارها و فناوری‌ها هستند که با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و یادگیری ماشین، به بهبود و خودکارسازی فرآیندهای مختلف در کسب‌وکارها کمک می‌کنند.

این ابزارها قادرند داده‌ها را تحلیل کرده، الگوها و روندها را پیش‌بینی کنند، و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تری را امکان‌پذیر سازند. از جمله کاربردهای این ابزارها می‌توان به بهینه‌سازی تولید، خودکارسازی خدمات مشتری، تحلیل داده‌های بزرگ، و افزایش بهره‌وری در زمینه‌های مختلف اشاره کرد. ابزارهای مبتنی بر AI می‌توانند نوآوری را تحریک کرده و به شرکت‌ها در رقابت‌پذیری و رشد در بازارهای پویا کمک کنند.

همه چیز راجب هوش مصنوعی 

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence یا AI) شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که به ساخت سیستم‌ها و ماشین‌هایی می‌پردازد که توانایی انجام وظایفی را دارند که به طور معمول به هوش انسانی نیاز دارند. این وظایف شامل یادگیری از تجربه، تشخیص الگوها، حل مسئله، درک زبان طبیعی، و حتی انجام فعالیت‌های خلاقانه می‌شود. در ادامه، جنبه‌های مختلف هوش مصنوعی بررسی می‌شود:

1. تاریخچه هوش مصنوعی:

آغاز مفهومی: ایده هوش مصنوعی به دهه 1940 و 1950 برمی‌گردد، زمانی که دانشمندان و فیلسوفان درباره امکان ساخت ماشین‌هایی که بتوانند مانند انسان فکر کنند، بحث می‌کردند.

شروع عملی: اولین برنامه‌های کامپیوتری که قابلیت‌های ابتدایی هوش مصنوعی را نشان دادند در دهه 1950 توسعه یافتند. جان مک‌کارتی در سال 1956 اصطلاح "هوش مصنوعی" را معرفی کرد.

توسعه در دهه‌های بعد: پیشرفت در پردازش داده‌ها و افزایش توان محاسباتی در دهه‌های 1970 تا 1990، به بهبود الگوریتم‌ها و کاربردهای عملی AI کمک کرد. با این حال، چالش‌های فنی و محدودیت‌های محاسباتی باعث شد که رشد هوش مصنوعی به صورت دوره‌ای دچار رکود شود.

2. انواع هوش مصنوعی:

• هوش مصنوعی ضعیف (Narrow AI): این نوع هوش مصنوعی برای انجام یک کار خاص طراحی شده است و در آن زمینه به خوبی عمل می‌کند. مثال‌های بارز آن شامل دستیارهای صوتی مانند Siri و Alexa، سیستم‌های توصیه‌گر مانند Netflix، و ماشین‌های خودران است.
• هوش مصنوعی قوی (General AI): این نوع هوش مصنوعی هنوز در مرحله تحقیق و توسعه است و هدف آن ایجاد ماشینی است که بتواند هر وظیفه‌ای را که یک انسان قادر به انجام آن است، به خوبی انجام دهد.
• هوش مصنوعی فوق‌العاده (Superintelligent AI): این نوع هوش مصنوعی فرضی است و از نظر توانایی‌های شناختی از انسان‌ها فراتر می‌رود. بسیاری از دانشمندان در مورد خطرات و پیامدهای آن بحث می‌کنند.

3. فناوری‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی:

• یادگیری ماشین (Machine Learning): زیرمجموعه‌ای از AI که بر اساس ساخت الگوریتم‌هایی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح از داده‌ها یاد بگیرند و بهبود پیدا کنند. یادگیری ماشین شامل یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی است.
• شبکه‌های عصبی (Neural Networks): الهام‌گرفته از ساختار مغز انسان، این شبکه‌ها از لایه‌های متعددی از گره‌ها یا "نورون‌ها" تشکیل شده‌اند که داده‌ها را پردازش کرده و الگوها را شناسایی می‌کنند. این شبکه‌ها به ویژه در یادگیری عمیق (Deep Learning) کاربرد دارند.
• پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing یا NLP): بخشی از AI که به تعامل بین کامپیوترها و زبان انسان می‌پردازد. این شامل ترجمه زبان، تشخیص گفتار، و تولید متن است.
• بینایی ماشین (Computer Vision): این فناوری به کامپیوترها امکان درک و تفسیر تصاویر و ویدئوها را می‌دهد. کاربردهای بینایی ماشین شامل تشخیص چهره، تحلیل تصاویر پزشکی، و رانندگی خودکار است.

4. کاربردهای هوش مصنوعی:

صنعت و تولید: AI در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید، پیش‌بینی خرابی‌ها، و مدیریت زنجیره تأمین نقش دارد.

سلامت و پزشکی: هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌ها، توسعه داروها، تحلیل تصاویر پزشکی و حتی ارائه مشاوره‌های پزشکی کاربرد دارد.

مالی و بانکی: AI به تحلیل بازارهای مالی، تشخیص تقلب، ارائه مشاوره‌های سرمایه‌گذاری و اتوماسیون فرآیندهای بانکی کمک می‌کند.

حمل و نقل: ماشین‌های خودران، مدیریت ترافیک، و بهینه‌سازی مسیرها از جمله کاربردهای AI در این حوزه هستند.

خدمات مشتری: ربات‌های چت و دستیارهای مجازی به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا خدمات بهتری به مشتریان ارائه دهند و بهره‌وری را افزایش دهند.

5. چالش‌ها و مسائل اخلاقی:

حریم خصوصی و امنیت: استفاده گسترده از AI برای جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها، نگرانی‌هایی را در مورد حریم خصوصی و امنیت اطلاعات ایجاد کرده است.

تعصبات الگوریتمی: الگوریتم‌های AI می‌توانند تعصبات ناخواسته‌ای را که در داده‌های آموزشی وجود دارد، تقویت کنند و منجر به تصمیم‌گیری‌های ناعادلانه شوند.

بیکاری ناشی از اتوماسیون: هوش مصنوعی ممکن است به جایگزینی نیروی کار انسانی در برخی صنایع منجر شود که این موضوع نگرانی‌هایی در مورد بیکاری و نابرابری اقتصادی به همراه دارد.

هوش مصنوعی در جنگ و سلاح‌های خودمختار: استفاده از AI در توسعه سلاح‌های خودمختار نگرانی‌های جدی در مورد اخلاقیات و امنیت جهانی ایجاد کرده است.

6. آینده هوش مصنوعی:

توسعه هوش مصنوعی قوی: دانشمندان در تلاشند تا به سمت توسعه هوش مصنوعی قوی که قادر به درک و انجام وظایف متنوعی باشد، حرکت کنند.

ترکیب AI با دیگر فناوری‌ها: هوش مصنوعی به همراه فناوری‌هایی مانند اینترنت اشیا (IoT)، بلاک‌چین، و رباتیک، قابلیت‌های جدیدی ایجاد می‌کند.

قوانین و مقررات: با گسترش استفاده از AI، نیاز به تدوین قوانین و مقرراتی که استفاده از این فناوری را کنترل و هدایت کند، بیشتر احساس می‌شود.

7. آموزش و تحقیقات در هوش مصنوعی:

تحقیقات علمی: دانشگاه‌ها و موسسات تحقیقاتی در سراسر جهان به طور فعال در حال تحقیق و توسعه تکنولوژی‌های جدید در زمینه هوش مصنوعی هستند.

آموزش: آموزش مهارت‌های AI در سطح جهانی در حال گسترش است و برنامه‌های آموزشی مختلفی برای تربیت متخصصین در این زمینه وجود دارد.

معرفی ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی

ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) به طور گسترده‌ای در صنایع مختلف برای بهبود کارایی، خودکارسازی فرآیندها، و ارتقای تجربیات کاربران مورد استفاده قرار می‌گیرند. در ادامه به معرفی برخی از انواع ابزارهای AI و کاربردهای آنها پرداخته می‌شود:

1. دستیارهای مجازی و چت‌بات‌ها:

دستیارهای صوتی (مثل Siri، Alexa، Google Assistant): این دستیارهای مجازی می‌توانند دستورات صوتی کاربران را اجرا کرده و به سوالات آن‌ها پاسخ دهند. آن‌ها در گوشی‌های هوشمند، اسپیکرهای هوشمند، و حتی خودروها مورد استفاده قرار می‌گیرند.

چت‌بات‌ها: این ابزارها برای ارائه خدمات مشتری، پاسخگویی به سوالات، و حتی انجام تراکنش‌ها در وبسایت‌ها و برنامه‌های موبایلی مورد استفاده قرار می‌گیرند. چت‌بات‌ها می‌توانند به صورت ۲۴/۷ فعال باشند و بار کاری تیم‌های پشتیبانی را کاهش دهند.

2. ابزارهای پردازش زبان طبیعی (NLP):

ابزارهای ترجمه زبان (مثل Google Translate): این ابزارها با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانند متن‌ها و گفتارها را به زبان‌های مختلف ترجمه کنند. آنها به طور مستمر با استفاده از یادگیری ماشین بهبود می‌یابند.

تحلیل احساسات: ابزارهایی که قادرند احساسات را از متن‌های نوشته شده یا گفتاری تشخیص دهند، می‌توانند به شرکت‌ها در تحلیل بازخوردهای مشتریان و بهبود محصولات یا خدمات کمک کنند.

3. پلتفرم‌های تحلیل داده‌ها:

ابزارهای یادگیری ماشین (مثل TensorFlow، PyTorch): این پلتفرم‌ها به توسعه‌دهندگان و محققان امکان می‌دهند تا مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی پیچیده را ایجاد و آموزش دهند. آن‌ها ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی نتایج ارائه می‌دهند.

ابزارهای تحلیل کلان‌داده‌ها: این ابزارها قادرند داده‌های بزرگ را تحلیل کرده و الگوها و روندهای مهم را استخراج کنند. آن‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا تصمیم‌گیری‌های استراتژیک بهتری داشته باشند.

4. ابزارهای بینایی ماشین:

تشخیص چهره: این فناوری برای تشخیص و شناسایی چهره‌ها از تصاویر یا ویدئوها استفاده می‌شود. کاربردهایی مانند احراز هویت، امنیت، و شخصی‌سازی تجربه کاربر را شامل می‌شود.

تحلیل تصاویر پزشکی: ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس یا MRI را تحلیل کرده و به پزشکان در تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها کمک کنند.

5. ابزارهای خودکارسازی فرآیندهای تجاری (RPA):

روبات‌های نرم‌افزاری: این ابزارها می‌توانند وظایف تکراری و روزمره مانند پردازش داده‌ها، مدیریت ایمیل‌ها، یا انتقال اطلاعات بین سیستم‌ها را خودکار کنند. ابزارهای RPA به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا بهره‌وری را افزایش داده و خطاهای انسانی را کاهش دهند.

6. ابزارهای پیش‌بینی و توصیه‌گر:

سیستم‌های توصیه‌گر (مثل Netflix، Amazon): این سیستم‌ها بر اساس رفتار و علایق کاربران، محتوای مناسب را به آن‌ها پیشنهاد می‌دهند. این فناوری بهبود تجربه کاربر و افزایش تعامل را به همراه دارد.

پیش‌بینی تقاضا و موجودی: ابزارهایی که با تحلیل داده‌های گذشته و جاری، تقاضای آینده را پیش‌بینی می‌کنند. این قابلیت در مدیریت زنجیره تامین و کاهش هدررفت‌ها بسیار مفید است.

7. ابزارهای امنیت سایبری:

تشخیص تهدیدات: ابزارهای مبتنی بر AI که به صورت خودکار شبکه‌ها و سیستم‌ها را برای شناسایی تهدیدات و نفوذهای احتمالی تحلیل می‌کنند. این ابزارها قادرند به صورت بلادرنگ تهدیدات را شناسایی و پاسخ دهند.

شناسایی الگوهای مخرب: با استفاده از یادگیری ماشین، این ابزارها می‌توانند الگوهای رفتارهای مشکوک را شناسایی کرده و حملات سایبری را قبل از وقوع متوقف کنند.

8. ابزارهای بهینه‌سازی تولید و مدیریت منابع:

مدیریت هوشمند انرژی: ابزارهایی که از AI برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در صنایع مختلف استفاده می‌کنند. این ابزارها به کاهش هزینه‌ها و بهبود پایداری محیط زیست کمک می‌کنند.

مدیریت منابع انسانی: ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی که می‌توانند فرآیندهای جذب، استخدام و مدیریت عملکرد کارکنان را بهبود بخشند.

9. ابزارهای خلاقانه:

تولید محتوا (مثل GPT-3): این ابزارها می‌توانند متن، تصاویر، موسیقی و حتی ویدئو تولید کنند. آنها به نویسندگان، طراحان و تولیدکنندگان محتوا کمک می‌کنند تا فرآیندهای خلاقانه را سرعت ببخشند.

ویرایش و تولید ویدئو: ابزارهای AI که قادرند ویدئوها را به صورت خودکار ویرایش کنند، محتوای تبلیغاتی بسازند یا حتی جلوه‌های ویژه به ویدئوها اضافه کنند.

بهترین هوش مصنوعی های رایگان 

چندین هوش مصنوعی رایگان وجود دارد که در دسترس عموم قرار دارند و می‌توانند در زمینه‌های مختلف مورد استفاده قرار گیرند. در ادامه به معرفی برخی از بهترین هوش مصنوعی‌های رایگان می‌پردازیم:

1. GPT-3 Playground (OpenAI)

کاربرد: تولید متن، پاسخ به سوالات، ایجاد مکالمه و بسیاری موارد دیگر.

ویژگی‌ها: GPT-3 یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های زبان است که توسط OpenAI توسعه یافته و نسخه رایگان آن از طریق محیط کاربری OpenAI به نام Playground قابل دسترسی است. این ابزار می‌تواند به کاربران کمک کند تا متن‌های خلاقانه بنویسند، سوالات پیچیده را پاسخ دهند و حتی ایده‌های جدیدی ایجاد کنند.

2. Google Colab

کاربرد: اجرای کدهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی.

ویژگی‌ها: Google Colab یک محیط برنامه‌نویسی رایگان است که بر اساس Jupyter Notebook ساخته شده و به کاربران اجازه می‌دهد کدهای Python را در فضای ابری اجرا کنند. Colab ابزارهای لازم برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را فراهم می‌کند و از قابلیت GPU برای تسریع محاسبات استفاده می‌کند.

3. TensorFlow

کاربرد: توسعه و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین.

ویژگی‌ها: TensorFlow یک کتابخانه منبع‌باز است که توسط گوگل توسعه داده شده و برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق و ماشین استفاده می‌شود. این ابزار رایگان و قدرتمند به خصوص در کاربردهای بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی و سایر حوزه‌های AI کاربرد دارد.

4. Hugging Face Transformers

کاربرد: پردازش زبان طبیعی (NLP).

ویژگی‌ها: Hugging Face یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌ها برای کار با مدل‌های زبان مانند BERT، GPT و T5 است. این کتابخانه رایگان است و ابزارهایی برای استفاده سریع از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده ارائه می‌دهد.

5. Keras

کاربرد: ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی.

ویژگی‌ها: Keras یک کتابخانه منبع‌باز و سطح بالا برای یادگیری عمیق است که روی TensorFlow ساخته شده است. این کتابخانه برای توسعه‌دهندگان و محققان، محیطی ساده و کاربرپسند برای ساخت و آموزش مدل‌های شبکه عصبی فراهم می‌کند.

6. IBM Watson Studio

کاربرد: تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین، و توسعه AI.

ویژگی‌ها: IBM Watson Studio پلتفرمی ابری است که ابزارهای مختلفی برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. نسخه رایگان این پلتفرم امکانات مناسبی برای شروع کار با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی دارد.

7. Microsoft Azure Machine Learning Studio (نسخه رایگان)

کاربرد: توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین.

ویژگی‌ها: Azure Machine Learning Studio یک پلتفرم برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین است که ابزارهای مختلفی را برای ایجاد، آموزش، و استقرار مدل‌ها فراهم می‌کند. نسخه رایگان این ابزار امکان استفاده از امکانات اولیه را فراهم می‌کند.

8. DeepAI

کاربرد: تولید متن، تبدیل عکس به نقاشی، ایجاد تصاویر هنری و موارد دیگر.

ویژگی‌ها: DeepAI مجموعه‌ای از ابزارهای رایگان مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد که می‌توانند در کاربردهای خلاقانه مانند تولید متن، ایجاد تصاویر هنری از عکس‌ها و سایر کاربردهای AI استفاده شوند.

9. ChatGPT (OpenAI)

کاربرد: چت و تولید متن.

ویژگی‌ها: ChatGPT، نسخه رایگان از مدل‌های پیشرفته زبان OpenAI است که برای مکالمات تعاملی و تولید متن استفاده می‌شود. این ابزار می‌تواند به کاربران در ایجاد محتوا، پاسخ به سوالات و مشاوره کمک کند.

10. Runway ML

کاربرد: ابزارهای خلاقانه برای هنرمندان، طراحان و فیلم‌سازان.

ویژگی‌ها: Runway ML یک پلتفرم است که ابزارهای مبتنی بر AI را برای کاربردهای خلاقانه مانند ویرایش ویدئو، تولید تصاویر و انیمیشن فراهم می‌کند. نسخه رایگان این پلتفرم امکانات مناسبی برای کار با AI در زمینه‌های خلاقانه ارائه می‌دهد.

خدمات اس دیتا

شرکت اس دیتا (SData) به عنوان یک ارائه‌دهنده خدمات هوش مصنوعی، می‌تواند طیف گسترده‌ای از خدمات را در زمینه ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه دهد. این خدمات شامل موارد زیر می‌باشند:

1. توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی سفارشی:

مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: اس دیتا می‌تواند با استفاده از ابزارهایی مانند TensorFlow، Keras و PyTorch، مدل‌های سفارشی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را برای نیازهای خاص مشتریان توسعه دهد. این مدل‌ها می‌توانند شامل تشخیص الگو، پیش‌بینی، طبقه‌بندی و تحلیل داده‌ها باشند.

پردازش زبان طبیعی (NLP): توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های NLP برای تحلیل متون، ترجمه، چت‌بات‌های هوشمند و جستجوی معنایی می‌تواند یکی از خدمات اصلی اس دیتا باشد.

2. خدمات مشاوره و استراتژی هوش مصنوعی:

مشاوره در انتخاب ابزارها و فناوری‌های AI: اس دیتا می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا ابزارها و فناوری‌های مناسب برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی را انتخاب کنند. این خدمات شامل بررسی نیازها، تدوین استراتژی AI و انتخاب بهترین پلتفرم‌ها برای توسعه و استقرار مدل‌ها می‌شود.

ارزیابی آمادگی سازمان‌ها برای هوش مصنوعی: اس دیتا می‌تواند به ارزیابی آمادگی سازمان‌ها برای پذیرش و اجرای هوش مصنوعی کمک کند و برنامه‌های آموزشی و تغییرات سازمانی مورد نیاز را پیشنهاد دهد.

3. خدمات آموزش و توانمندسازی:

آموزش ابزارهای هوش مصنوعی: برگزاری دوره‌های آموزشی و کارگاه‌ها برای آموزش نحوه استفاده از ابزارهای AI مانند Google Colab، TensorFlow، و PyTorch به تیم‌های داخلی سازمان‌ها.

آموزش یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: اس دیتا می‌تواند دوره‌های آموزشی جامع در زمینه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برگزار کند که شامل تئوری، پیاده‌سازی عملی، و آموزش کاربردهای تجاری این فناوری‌ها باشد.

4. پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی در کسب‌وکارها:

اتوماسیون فرآیندهای تجاری (RPA): اس دیتا می‌تواند به سازمان‌ها در اتوماسیون فرآیندهای تکراری و روزمره با استفاده از روبات‌های نرم‌افزاری کمک کند. این راه‌حل‌ها می‌توانند بهره‌وری را افزایش داده و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند.

تحلیل داده‌ها و بهینه‌سازی: ارائه خدمات تحلیل داده‌ها و بهینه‌سازی فرآیندها با استفاده از هوش مصنوعی برای کمک به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری‌های بهتر و بهبود عملکرد.

5. توسعه و پیاده‌سازی چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی:

چت‌بات‌های هوشمند: توسعه چت‌بات‌های هوشمند برای بهبود خدمات مشتری و پاسخگویی به سوالات متداول، کاهش بار کاری تیم‌های پشتیبانی و افزایش رضایت مشتریان.

دستیارهای مجازی: اس دیتا می‌تواند دستیارهای مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی را برای کمک به مدیریت وظایف روزمره، تنظیم یادآوری‌ها، و انجام تراکنش‌های ساده توسعه دهد.

6. خدمات پردازش تصویر و بینایی ماشین:

تشخیص و طبقه‌بندی تصاویر: اس دیتا می‌تواند مدل‌های بینایی ماشین برای تشخیص و طبقه‌بندی تصاویر توسعه دهد که در زمینه‌هایی مانند پزشکی، امنیت، و تولید صنعتی کاربرد دارد.

تحلیل ویدئو: توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل ویدئو برای کاربردهایی مانند نظارت، امنیت و تحلیل رفتار مشتریان در فروشگاه‌ها.

7. راه‌حل‌های سفارشی‌سازی شده برای صنایع مختلف:

صنعت مالی: اس دیتا می‌تواند راه‌حل‌های هوش مصنوعی را برای تحلیل داده‌های مالی، پیش‌بینی بازار، و شناسایی تقلب در تراکنش‌ها ارائه دهد.

صنعت سلامت: توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری‌ها، تحلیل تصاویر پزشکی و بهینه‌سازی فرآیندهای درمانی.

صنعت تولید: بهینه‌سازی زنجیره تامین، مدیریت موجودی و بهبود فرآیندهای تولید با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی و بهینه‌سازی مبتنی بر AI.

8. پشتیبانی فنی و نگهداری:

پشتیبانی مداوم: ارائه خدمات پشتیبانی و نگهداری برای اطمینان از عملکرد بهینه مدل‌های هوش مصنوعی و پاسخ به مشکلات و نیازهای فنی مشتریان.

بروزرسانی و بهینه‌سازی: اس دیتا می‌تواند مدل‌ها و سیستم‌های موجود را با توجه به تغییرات بازار و نیازهای مشتری به‌روزرسانی و بهینه‌سازی کند.