لماذا تعتمد ثورة الذكاء الاصطناعي على إدارة البيانات الفعالة؟

Partager

الذكاء الاصطناعي ليس حلًا فوريًا لكل مشكلة تجارية. فالمنصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تكون مفيدة فقط بقدر جودة البيانات التي تغذيها. ويمكن أن تؤدي جودة البيانات السيئة إلى مشكلات تشمل تعلم الخوارزميات من معلومات غير صحيحة وتفاقم التحيزات الموجودة. ومواجهة البيانات بشكل مباشر هي المفتاح لإطلاق قوة الذكاء الاصطناعي.

يقول 26% من قادة تكنولوجيا المعلومات إن الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة هو مبادرة تكنولوجية رئيسية تقود استثمارات تكنولوجيا المعلومات، وفقًا لتقرير حالة المدير التنفيذي للمعلومات لعام 2023، ويحتاجون إلى ضمان عدم إهدار هذه الأموال. وتحتاج الشركات إلى استخراج القيمة من بيئة بياناتها الخاصة، بدلًا من مجرد لقطات منها. المشكلة هي أن العديد من الشركات قامت فعليًا بقفل بياناتها بحيث لا يمكن لأي عضو في الفريق الوصول إليها. قد يكون هذا فعالًا في منع اختراقات البيانات، لكنه يمنع الناس أساسًا من فتح صندوق كنز من الأفكار القيمة.

يمكن أن يكون تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات غير منظمة وضارة. ويمكن للتكرارات ومجموعات البيانات غير المكتملة أن تخلق رؤى وقرارات منحازة أو غير دقيقة. في عام 2018، اضطرت أمازون إلى التخلص من أداة توظيف مدعومة بالذكاء الاصطناعي؛ لأنها كانت تفضل وتقترح بشكل غير مقصود المرشحين الذكور. والسبب أنه تم تدريب النظام على بيانات قدم معظمها رجال على مدار فترة 10 سنوات.

تسمية كل قطعة من البيانات أمر بالغ الأهمية أيضًا. إذا لم يتم تصنيفها بشكل صحيح، فلن تتمكن الخوارزميات من تحديد المعلومات ذات الصلة للتعلم منها وأتمتة المهام بدقة التي تكون معقدة أو تستغرق وقتًا طويلًا بالنسبة للبشر. يجب إطلاق البيانات من مخابئها حتى تعرف الشركات بالضبط ما لديها وأين يمكن استخراج القيمة.

رحلة اللياقة البيانية

لاستخدام الذكاء الاصطناعي بكامل إمكاناته، تحتاج المنظمات إلى إعطاء الأولوية لملاءمة البيانات. يبدأ كل شيء بتقييم البيانات الذي يحدد مكان إخفاء البيانات داخل النظام البيئي التكنولوجي. ويمكن لهذه العملية التدقيقية أيضًا تحديد نوع التخزين الذي توجد عليه كل نسخة من البيانات، ومدة الاحتفاظ بها، ووقت آخر وصول إليها ومن قام بذلك.

البيانات الدقيقة والنظيفة ضرورية لحلول الذكاء الاصطناعي لإتمام المهام بفعالية. ويمكن نقل البيانات المجزأة التي تكون مخفية في الظل إلى موقع أكثر ملاءمة. يمكن نقل البيانات الأكثر حاجة للذكاء الاصطناعي إلى تخزين أكثر وصولًا، مع تحويل البيانات ذات الأولوية المنخفضة إلى تخزين أرخص.

مع إزالة أي ملفات مكررة غير ضرورية من المعادلة، يمكن لخوارزميات التعلم الوصول إلى رؤى دقيقة لاستخدامها في الحلول الآلية. ويمكن لهيكل حوكمة فعال في المرحلة النهائية، مع قواعد محددة، أن يوفر خط أنابيب موثوقًا للبيانات المفيدة لتلك الاستثمارات الكبيرة في الذكاء الاصطناعي.

مع ضمان الملاءمة البيانية، يمكن للموظفين الاستفادة من قدرات الخدمة الذاتية. تمنح مجموعات البيانات المتصلة، بدلًا من المنعزلة، المستخدمين القدرة على العثور على إجابات لأسئلتهم من أداة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. ويمكن للبيانات الداخلية والخارجية مع تسميات تعتمد على البيانات الوصفية توفير السياق المناسب. وكذلك قدرات الخدمة الذاتية ضرورية لتقليل التكاليف المرتبطة بعالم البيانات. ويمكن للشركات تجنب نفقات هؤلاء المتخصصين ذوي المهارات العالية بجعل الملاءمة البيانية أولوية.

الملاءمة البيانية مهمة أيضًا عند النظر إلى مستقبل الذكاء الاصطناعي. إذ ستكون تحويلية بشكل كبير من خلال السماح للناس بأن يكونوا أكثر ذكاءً ومنحهم الوصول إلى المعلومات لاتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة. الذكاء الاصطناعي ليس شيئًا جديدًا، ولكنه بالتأكيد أصبح أكثر انتشارًا ويمكن الوصول إليه الآن. تمامًا كما أصبح لدينا الآن جهاز كمبيوتر على كل مكتب، سيكون الذكاء الاصطناعي منتشرًا حقًا في السنوات المقبلة. لكن الأمر يتعلق بإدارة البيانات بشكل صحيح، حيث إنه في غضون 2-5 سنوات ستكون المنظمات التي لا تفعل ذلك في وضع تنافسي غير ملائم.

إطلاق العنان للذكاء الاصطناعي بالبيانات

الحماس للذكاء الاصطناعي واضح، لكن تحقيق إمكاناته الكاملة يعتمد على إدارة بيانات قوية. مع انتشار الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر في عالم الأعمال، من الضروري أن تحافظ المنظمات على بيانات نظيفة، وميسرة، ومُدارة بشكل جيد. فضمان جودة البيانات العالية يمكن أن يزيل الأخطاء في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ويمكّن الشركات من اتخاذ قرارات أسرع وأكثر ذكاءً. والشركات التي تعطي الأولوية لإدارة البيانات بشكل صحيح الآن ستكتسب ميزة تنافسية في المستقبل، بينما تلك التي تتجاهل ذلك ستتخلف عن الركب في بيئة تتمحور حول الذكاء الاصطناعي.

المصدر: Maddyness