قبل بضع سنوات، كانت الكلمة الطنانة المفضلة في عالم تكنولوجيا الأعمال هي “البيانات الضخمة” – في إشارة إلى المجموعة الضخمة من المعلومات التي تقوم بها المؤسسات والتي يمكن استخدامها لاقتراح طرق لم يتم استكشافها من قبل للعمل، وطرح أفكار حول الاستراتيجيات التي يمكن أن تتبعها بشكل أفضل.
ما أصبح واضحًا بشكل متزايد هو أن المشكلات التي واجهتها الشركات في استخدام البيانات الضخمة لصالحها لا تزال قائمة، وأن التكنولوجيا الجديدة – الذكاء الاصطناعي – هي التي تجعل هذه المشكلات تظهر مرة أخرى على السطح. وبدون معالجة المشاكل التي تحدق بالبيانات الضخمة، ستستمر تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الفشل.
إذًا، ما هي المشكلات التي تمنع الذكاء الاصطناعي من الوفاء بوعوده؟
الغالبية العظمى من المشاكل تنبع من موارد البيانات نفسها. لفهم المشكلة، خذ بعين الاعتبار مصادر المعلومات التالية المستخدمة في يوم عمل عادي جدًا.
في الأعمال التجارية الصغيرة والمتوسطة الحجم:
- جداول البيانات، المخزنة على أجهزة الكمبيوتر المحمولة الخاصة بالمستخدمين، في جداول بيانات Google، وOffice 365 cloud.
- منصة إدارة علاقات العملاء (CRM).
- تبادل البريد الإلكتروني بين الزملاء والعملاء والموردين.
- مستندات Word وملفات PDF ونماذج الويب.
- تطبيقات المراسلة.
في أعمال المؤسسة:
- كل ما سبق، بالإضافة إلى،
- أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP).
- يغذي البيانات في الوقت الحقيقي.
- بحيرات البيانات.
- قواعد بيانات متباينة خلف منتجات متعددة النقاط.
تجدر الإشارة إلى أن القائمة البسيطة أعلاه ليست شاملة، وليس المقصود منها أن تكون كذلك. ما يوضحه هو أنه في خمسة أسطر فقط، هناك حوالي عشرة أماكن حيث يمكن العثور على المعلومات. إن ما تحتاجه البيانات الضخمة (وربما لا يزال يحتاج إليه) وما تعتمد عليه مشاريع الذكاء الاصطناعي أيضًا، هو جمع كل هذه العناصر معًا بطريقة تجعل خوارزمية الكمبيوتر منطقية.
وضعت دورة الضجيج للذكاء الاصطناعي لشركة Gartner العملاقة للتسويق، 2024، البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي على المنحنى التصاعدي لدورة الضجيج، حيث قدرت أنها ستستغرق من 2 إلى 5 سنوات قبل أن تصل إلى “هضبة الإنتاجية”. وبالنظر إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تقوم باستخراج البيانات واستخراجها، فإن معظم المؤسسات – باستثناء تلك ذات الحجم الأكبر – لا تملك الأسس التي يمكن البناء عليها، وقد لا تحصل على مساعدة الذكاء الاصطناعي في هذا المسعى لمدة 1-4 سنوات أخرى.
المشكلة الأساسية التي تواجه تنفيذ الذكاء الاصطناعي هي نفس المشكلة التي واجهتها ابتكارات البيانات الضخمة العنيدة، حيث شقت طريقها في الماضي عبر دورة الضجيج ــ من تحفيز الابتكار، إلى ذروة التوقعات المتضخمة، إلى أدنى مستويات خيبة الأمل، ومنحدر التنوير، إلى هضبة الإنتاجية ــ تأتي البيانات في أشكال عديدة؛ يمكن أن تكون غير متناسقة. وربما تلتزم بمعايير مختلفة؛ وقد تكون غير دقيقة أو متحيزة؛ يمكن أن تكون معلومات حساسة للغاية، أو قديمة وبالتالي غير ذات صلة.
يظل تحويل البيانات بحيث تصبح جاهزة للذكاء الاصطناعي عملية ذات أهمية اليوم (وربما أكثر أهمية) من أي وقت مضى. يمكن لتلك الشركات الراغبة في تحقيق انطلاقة سريعة أن تجرب العديد من منصات معالجة البيانات المتوفرة حاليًا، وكما أصبحت النصيحة الشائعة، قد تبدأ بمشاريع منفصلة كأسرة اختبار لتقييم فعالية التقنيات الناشئة.
تتمثل ميزة أحدث أنظمة إعداد وتجميع البيانات في أنها مصممة لإعداد موارد المعلومات الخاصة بالمؤسسة بطرق مصممة لاستخدام البيانات بواسطة منصات إنشاء القيمة للذكاء الاصطناعي. ويمكنها، على سبيل المثال، تقديم حواجز حماية مشفرة بعناية من شأنها أن تساعد في ضمان الامتثال للبيانات، وحماية المستخدمين من الوصول إلى المعلومات المتحيزة أو الحساسة تجاريًا.
لكن التحدي المتمثل في إنتاج موارد بيانات متماسكة وآمنة وحسنة الصياغة يظل مشكلة مستمرة. نظرًا لأن المؤسسات تحصل على المزيد من البيانات في عملياتها اليومية، فإن تجميع موارد البيانات الحديثة التي يمكن الاعتماد عليها يعد عملية مستمرة. عندما يمكن اعتبار البيانات الضخمة أصلًا ثابتًا، يجب إعداد البيانات الخاصة لاستيعاب الذكاء الاصطناعي ومعالجتها في أقرب وقت ممكن من الوقت الفعلي.
وبالتالي فإن الوضع يظل قائماً على توازن ثلاثي بين الفرصة، والمخاطر، والتكلفة. لم يسبق أن كان اختيار البائع أو النظام الأساسي أمرًا بالغ الأهمية للأعمال الحديثة.
(المصدر: “داخل كلية إدارة الأعمال” بقلم دارين ونيل مرخص بموجب CC BY-NC 2.0.)
هل تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة من قادة الصناعة؟ اطلع على معرض الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة الذي يقام في أمستردام وكاليفورنيا ولندن. يعد هذا الحدث الشامل جزءًا من TechEx ويقام في مكان مشترك مع الأحداث التكنولوجية الرائدة الأخرى. انقر هنا لمزيد من المعلومات.
يتم تشغيل AI News بواسطة TechForge Media. استكشف الأحداث والندوات عبر الإنترنت القادمة الأخرى المتعلقة بتكنولوجيا المؤسسات هنا.