متابعة – أمل علوي
على مدار السنوات الماضية، كانت الكلمة الرائجة في عالم تكنولوجيا الأعمال هي “البيانات الضخمة”، التي تشير إلى جمع المؤسسات كميات هائلة من المعلومات التي يمكن استخدامها لاستكشاف طرق تشغيل جديدة وابتكار استراتيجيات فعالة. ومع ذلك، تتضح مشكلة جديدة تتعلق بكيفية استخدام هذه البيانات: فالتحديات التي واجهتها الشركات في الاستفادة من البيانات الضخمة ما زالت قائمة، ويبدو أن التكنولوجيا الحديثة، مثل الذكاء الاصطناعي، تعيد هذه المشاكل إلى السطح مرة أخرى.
ما هي التحديات التي تعيق الذكاء الاصطناعي في تحقيق وعوده؟
ت stem أغلب المشكلات من موارد البيانات نفسها. لنلقِ نظرة على مصادر المعلومات المستخدمة في يوم عمل عادي:
في الشركات الصغيرة والمتوسطة:
جداول بيانات مخزنة على حواسيب المستخدمين أو في Google Sheets وOffice 365.
منصات إدارة علاقات العملاء (CRM).
تبادل البريد الإلكتروني بين الزملاء والعملاء والموردين.
مستندات Word وPDF والنماذج الإلكترونية.
تطبيقات المراسلة.
في الشركات الكبرى:
جميع ما سبق، بالإضافة إلى:
أنظمة تخطيط موارد المؤسسة (ERP).
تدفقات البيانات في الوقت الحقيقي.
بحيرات البيانات.
قواعد بيانات متفرقة وراء منتجات متعددة.
الوضع الحالي للبيانات القابلة للاستخدام في الذكاء الاصطناعي
أظهرت دورة الضجيج الخاصة بشركة Gartner للذكاء الاصطناعي لعام 2024 أن البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي تتجه نحو صعود في دورة الضجيج، حيث من المتوقع أن تصل إلى “هضبة الإنتاجية” خلال 2-5 سنوات. العديد من المؤسسات، باستثناء الأكبر منها، تفتقر إلى الأسس اللازمة لبناء هذه الأنظمة، وقد يستغرق الأمر 1-4 سنوات أخرى للحصول على مساعدة في استخدام الذكاء الاصطناعي.
تحويل البيانات لتكون جاهزة للذكاء الاصطناعي
تظل عملية تحويل البيانات لتكون جاهزة للاستخدام في الذكاء الاصطناعي ذات صلة كبيرة اليوم، وربما أكثر من أي وقت مضى. يجب على الشركات التي ترغب في الاستفادة من هذه التكنولوجيا تجربة العديد من منصات معالجة البيانات المتاحة حاليًا، وبدء مشاريع تجريبية لتقييم فعالية التقنيات الناشئة.
أنظمة إعداد البيانات الحديثة
تتمثل ميزة أحدث أنظمة إعداد وتجميع البيانات في أنها مصممة لتحضير موارد المعلومات الخاصة بالمؤسسات بحيث يمكن استخدامها من قبل منصات خلق القيمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. تشمل هذه الأنظمة، على سبيل المثال، حواجز أمان مُشفرة لضمان الامتثال وحماية المستخدمين من الوصول إلى بيانات متحيزة أو حساسة تجاريًا.
التوازن بين الفرصة والمخاطر والتكلفة
ومع ذلك، لا تزال تحديات إنتاج موارد بيانات متماسكة وآمنة ومُصاغة بشكل جيد قائمة. مع تزايد البيانات التي تجمعها المؤسسات، يصبح تجميع موارد البيانات المحدثة عملية مستمرة. بينما يمكن اعتبار البيانات الضخمة أصلًا ثابتًا، يجب معالجة البيانات التي تدخل في الذكاء الاصطناعي وتحضيرها في أقرب وقت ممكن.
تظل الحالة الحالية توازنًا ثلاثيًا بين الفرصة والمخاطر والتكلفة. لم يكن اختيار البائع أو المنصة بهذه الأهمية للشركات الحديثة من قبل.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
