راه پرداخت
رسانه فناوری‌های مالی ایران

پارادوکس دیجیتال ایران: چرا فین‌تک هوشمند می‌شود، اما نوآور نمی‌ماند؟

پارادوکس نوآوری در قلب اقتصاد دیجیتال

محمدمهدی امیرفروغی / با وجود نیروی انسانی ماهر و پتانسیل‌های علمی قابل توجه، اکوسیستم فین‌تک و بانکداری ایران در مسیر استفاده مؤثر از فناوری‌های نوین با چالش‌های عمیقی روبروست. این وضعیت، تناقضی آشکار را نشان می‌دهد؛ در حالی که نیاز به تحولات فناورانه روزبه‌روز بیشتر می‌شود، موانعی فراتر از کمبودهای زیرساختی، مانند مسائل راهبردی، فرهنگی و مدیریتی، جلوی این تحولات را می‌گیرند. این گزارش، با نگاهی به ریشه‌های این چالش‌ها، قصد دارد زنگ خطر را برای سازمان‌های ایرانی به صدا درآورد و بر ضرورت تغییر رویکردها تأکید کند.


وابستگی فناورانه در مقابل توسعه بومی هوش مصنوعی


استفاده از هوش مصنوعی در ایران دو وجه متفاوت دارد. از یک سو، شاهد رشد پروژه‌های کوچک و کاربردی هستیم که بر راه‌حل‌های ساده‌تری مانند چت‌بات‌ها یا تحلیل بازار متمرکزند. اما در سوی دیگر، توانایی توسعه هسته‌های مرکزی و بنیادین هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، به دلیل کمبود زیرساخت‌های پردازشی سنگین مانند GPU و TPU و همچنین تحریم‌ها، عملاً وجود ندارد.

این وابستگی به مدل‌های خارجی، به جای یک راهبرد تحقیق‌وتوسعه فعال، یک رویکرد انفعالی را در پیش گرفته است که شرکت‌ها را به «کاربردی‌سازی» فناوری‌های خارجی برای بازار داخلی محدود می‌کند. این مسیر، انگیزه‌ای برای سرمایه‌گذاری‌های کلان در زیرساخت‌های بومی باقی نمی‌گذارد و توان رقابتی درازمدت را از بین می‌برد.

این وابستگی، ابعاد امنیتی و حقوقی خطرناکی نیز دارد. در ایران، استانداردهای مشخصی برای جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها، حریم خصوصی و اخلاق هوش مصنوعی تعریف نشده است. این خلأ قانونی، شرکت‌ها را در برابر ریسک‌های جدی قرار می‌دهد و فقدان چارچوبی برای مالکیت داده‌ها و آثار تولیدی توسط هوش مصنوعی، سردرگمی‌ها را بیشتر می‌کند. ریشه این مشکلات را می‌توان در یک مانع فرهنگی عمیق‌تر جست‌وجو کرد: «توهم دانایی کامل». این ذهنیت به جای تدوین قوانین آینده‌نگر، به رویکردهای واکنشی پس از بحران می‌انجامد و اعتماد عمومی را نیز تضعیف می‌کند.


مدیریت داده‌ها؛ از سیلوهای سازمانی تا عدم شفافیت


در بسیاری از سازمان‌ها، طرح‌های توسعه و پروژه‌های نوین، به جای اینکه با تکیه بر تحقیقات جامع، تحلیل علمی و استناد به منابع معتبر و آکادمیک آغاز شوند، بیشتر بر تجربه و دیدگاه‌های فردی مدیران متکی هستند. این رویکرد، در نهایت به ناکامی در فرایندهای داده‌محور و کاهش کارایی منجر می‌شود، زیرا فقدان تحقیق و برنامه‌ریزی پیش از اجرا، ریشه بسیاری از پروژه‌های شکست‌خورده است.

مدیریت داده‌ها در سازمان‌های ایرانی با موانع ساختاری و فرهنگی روبروست. یکی از اصلی‌ترین این موانع، وجود «سیلوهای داده» است؛ جایی که داده‌ها در بخش‌های مختلف سازمان جدا از هم نگهداری می‌شوند و امکان یکپارچگی و اشتراک‌گذاری آن‌ها وجود ندارد. این گسستگی، ناشی از ساختارهای سنتی و سلسله‌مراتبی است و باعث می‌شود داده‌ها ناقص، نادرست و تکراری باشند.

فراتر از این، یک مشکل فرهنگی بسیار عمیق‌تر وجود دارد: «عدم شفافیت داده»؛ مدیران، به جای تحلیل داده‌های واقعی عملکرد، بر اساس گزارش‌های از پیش تعیین‌شده داده‌ها را «ایجاد» می‌کنند. این رویکرد، باعث تصمیمات اشتباه و هزینه‌های بالا می‌شود. این پدیده بازتابی از همان فرهنگ «توهم دانایی کامل» است که در آن مدیران از تیم‌های خود «پاسخ‌های قطعی» می‌خواهند و از پذیرش عدم قطعیت دوری می‌کنند. در نتیجه، استفاده از داده‌ها به ابزاری برای توجیه تصمیمات از پیش گرفته شده تبدیل می‌شود.

نبود چارچوب قانونی جامع برای حفاظت از حریم خصوصی و امنیت داده‌ها، این چالش‌ها را تشدید می‌کند و اعتماد کاربران را کاهش می‌دهد. در صنعتی داده‌محور مانند فین‌تک که تحلیل داده در آن هنوز به بلوغ کامل نرسیده، این خلأ قانونی انگیزه‌ای برای سازمان‌ها برای سرمایه‌گذاری کافی در زمینه امنیت و شفافیت داده باقی نمی‌گذارد. حل این مشکل تنها با تدوین قوانین میسر نیست، بلکه نیازمند ایجاد یک «فرهنگ اعتماد» و «شفافیت» است.


مقاومت در برابر رویکردهای چابک و ناکامی در مدیریت دانش


پیاده‌سازی رویکردهای چابک (Agile) یک تحول فرهنگی است، نه فقط یک تغییر ابزاری. مقاومت در برابر این تغییر که اغلب از سوی مدیران سنتی سرچشمه می‌گیرد، چالشی اساسی در سازمان‌های ایرانی است. مدیران به جای «پایشگری» فرایندها، به «کنترل‌گری» روی می‌آورند که این رویکرد در تضاد مستقیم با فرهنگ چابک است که بر ریسک‌پذیری، نوآوری و همکاری تأکید می‌کند.

یکی از نتایج اصلی این مقاومت، وابستگی شدید سازمان به افراد کلیدی است. در ایران، دانش سازمانی به جای اینکه در فرایندها و سیستم‌ها ثبت و مستندسازی شود، در ذهن و تجربه افراد باقی می‌ماند. با خروج این افراد، دانش حیاتی و فرایندهای کارآمد نیز از سازمان خارج می‌شوند. این پدیده که با چالش فرار مغزها و مهاجرت متخصصان هم‌زمان شده، ریسک سازمانی را به شدت بالا می‌برد و پایداری آن را تضعیف می‌کند. برای غلبه بر این چالش، باید یک «فرهنگ مدیریت دانش» ایجاد شود تا به جای اتکا به «حافظه فردی»، یک «مخزن دانش» جمعی و در دسترس برای همه به وجود آید.


نقشه چالش‌ها و راهکارهای تحول جامع


چالش‌های موردبررسی در این گزارش، پدیده‌های جداگانه‌ای نیستند، بلکه یک سیستم به هم پیوسته را تشکیل می‌دهند. «فرهنگ سلسله‌مراتبی» و «توهم دانایی کامل»، منجر به «مقاومت مدیران» در برابر تغییر می‌شود که پیامد آن «وابستگی به افراد کلیدی» و «عدم شفافیت داده‌ها» است. این چرخه معیوب در نهایت به «ناکامی در توسعه هسته‌های بومی هوش مصنوعی» و «تصمیم‌گیری‌های داده‌محور» منجر می‌شود.

این تحلیل نشان می‌دهد که حل هر چالش به تنهایی کافی نیست. برای مثال، سرمایه‌گذاری صرف در زیرساخت‌های هوش مصنوعی بدون حل مشکلات فرهنگی در مدیریت داده، نتیجه‌ای نخواهد داشت. راهکار اصلی، یک «تحول جامع» است که بر تغییر نگرش‌ها، فرایندها و فرهنگ سازمانی تمرکز کند.

راهکارهای پیشنهادی در سه سطح راهبردی، فرهنگی و عملیاتی عبارت‌اند از:

  • راهبردی: تدوین راهبرد تحقیق‌وتوسعه فعال به جای واسطه‌گری فناوری، تقویت پیوند صنعت و دانشگاه و ایجاد چارچوب‌های قانونی شفاف برای مدیریت داده‌ها و مالکیت فکری.
  • فرهنگی: تغییر ذهنیت مدیران از «کنترل‌گری» به «پایشگری»، ایجاد فرهنگ داده‌محور و پرسش‌گری و ترویج فرهنگ به اشتراک‌گذاری دانش.
  • عملیاتی: اجرای تدریجی تغییرات چابک و سرمایه‌گذاری هدفمند در آموزش مهارت‌های جدید.

تنها با ایجاد این تحول جامع است که می‌توان اعتماد عمومی را به فناوری‌های داده‌محور بازگرداند، دانش سازمانی را از وابستگی به افراد رها کرد و در نهایت، یک اکوسیستم نوآورانه و پویا را بنا نهاد که قادر به خلق ارزش و رقابت‌پذیری در مقیاس جهانی باشد. آینده فین‌تک در ایران به میزان موفقیت در غلبه بر این موانع «نرم» بستگی دارد.

ارسال یک پاسخ

آدرس ایمیل شما منتشر نخواهد شد.