أدى تخزين البيانات إلى ظهور ذكاء الأعمال.
كانت هذه نقطة لا تُنسى ذكرها لي المحلل مايك فيرجسون عندما أجريت معه مقابلة إحدى مقالاتنا التي تحتفل بالذكرى الخمسين لمجلة كمبيوتر ويكلي.
وقال في عام 2016: “كان من الضروري أن يتم تخزين البيانات وكان يستهدف بشكل مطلق سوق ذكاء الأعمال. حتى ذلك الحين، كل ما كان لدينا هو تلك الأوراق المطبوعة باللونين الأخضر والأبيض، الصادرة من أنظمة قواعد بيانات المعاملات، لتقديم التقارير منها.
كان هناك ثالوث يعمل في ذلك الوقت، في التسعينيات والعقد الأول من القرن الحادي والعشرين تخزين البيانات, إيتل و ذكاء الأعمال البرنامج الذي يعني تغييرًا جذريًا في تحليلات البيانات.
نحن على بعد عامين فقط من الذكرى السنوية الستين لـ Computer Weekly، ويمكننا أن نطرح نقطة مماثلة حول ما يبدو وكأنه جيل جديد من ذكاء الأعمال. سمها ما شئت. ربما يكون الذكاء الاصطناعي الجديد أو ذكاء الأعمال المبني على الذكاء الاصطناعي. ولكن هناك تماثل منطقي: كما كان تخزين البيانات بالنسبة لذكاء الأعمال (مثل Cognos، وBusiness Objects، وMicostrategy، بالإضافة إلى البائعين الجدد نسبيًا مثل Qlik، وTableau، وThoughtspot) كذلك فإن عقدًا ونصف من مخازن بيانات Hadoop، وبحيرات البيانات وحتى مستودعات البيانات مخصصة لجيل جديد ناشئ من ذكاء الأعمال وإدارة المعرفة. مدفوعا ب الذكاء الاصطناعي التوليدي.
لقد اختارت Databricks مصطلح “AI/BI”، باعتباره المصطلح الذي يشير إلى “نوع جديد من ذكاء الأعمال” المنبثق من منصة البيانات الخاصة بها. في قمة Data+AI الأخيرة (المعروفة سابقًا باسم قمة سبارك) في سان فرانسيسكو كشفت عن هذا. جزء من ذلك هو واجهة المحادثة “AI/BI Genie”.
يؤكد المزود أن منتجه “سيعمل على إضفاء الطابع الديمقراطي على التحليلات والرؤى لأي شخص في المؤسسة”.
تتميز Databricks AI/BI على حسابها بمجموعة من التجارب التكميلية: “لوحات المعلومات، وهي واجهة منخفضة التعليمات البرمجية مدعومة بالذكاء الاصطناعي لإنشاء لوحات معلومات سريعة وتفاعلية وتوزيعها؛ وGenie، وهي واجهة محادثة لمعالجة الأسئلة المخصصة والمتابعة من خلال اللغة الطبيعية.
ويقال أن كلاهما يقودهما أ نظام الذكاء الاصطناعي المركب التي “تتعلم باستمرار من الاستخدام عبر مجموعة البيانات الكاملة للمؤسسة، بما في ذلك خطوط أنابيب ETL، والنسب، والاستعلامات الأخرى”.
مركب الذكاء الاصطناعي
من خلال “نظام الذكاء الاصطناعي المركب”، يقصد المؤسس المشارك لشركة Databricks والرئيس التنفيذي للتكنولوجيا Matei Zaharia وزملاؤه المفكرون “نظام يتعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي باستخدام مكونات تفاعلية متعددة، بما في ذلك الاستدعاءات المتعددة للنماذج أو المستردات أو الأدوات الخارجية. في المقابل، نموذج الذكاء الاصطناعي هو مجرد نموذج إحصائي، على سبيل المثال، محول يتنبأ بالرمز المميز التالي في النص.
وكما قدم ذكاء الأعمال الأصلي البيانات في شكل تقارير لمحترفي الأعمال، في مجالات التمويل والموارد البشرية والعمليات والمبيعات وما إلى ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي/ذكاء الأعمال مخصص لمجموعة واسعة من مستخدمي الأعمال. تشتهر Databricks بكونها مزودًا تقنيًا، أسسها أكاديميون ومحبوبون من مهندسي البيانات، ومهندسي ML Ops، وعلماء البيانات، وبقية التقنيين المتشددين.
قال علي قدسي، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Databricks، في البيان الصحفي الذي أعلن فيه عن الذكاء الاصطناعي/ذكاء الأعمال: “يحتاج حل ذكاء الأعمال الذكي حقًا إلى فهم الدلالات الفريدة والفروق الدقيقة للأعمال التجارية للإجابة بشكل فعال على أسئلة مستخدمي الأعمال.
“نعتقد أن هذا يتطلب نهجًا مختلفًا عن الطريقة التي تم بها تصميم برمجيات ذكاء الأعمال في الماضي – نهج يضع نظام الذكاء الاصطناعي في مركز البنية وهو مصمم للاستفادة من نقاط قوة أنظمة الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى استكمال نقاط الضعف لديها معالجة تحديات فهم وتعلم هذه الفروق الدقيقة. إن إطلاق الذكاء الاصطناعي/ذكاء الأعمال هو خطوة نحو بناء مثل هذا النظام”.
وفي نفس البيان، أضاف فيليكس بيكر، رئيس خدمات البيانات في Sega Europe الدعم. “في Sega، نهدف إلى ترفيه العالم بتجارب إبداعية ومبتكرة، ويلعب ذكاء البيانات دورًا مهمًا في تحقيق هذا الهدف. نحن نستخدم Databricks AI/BI لمساعدة صناع القرار على طرح أسئلة مخصصة في الوقت الفعلي حول سلوك المستهلك دون الحاجة إلى الاعتماد على خبراء البيانات لدينا لإنشاء لوحات المعلومات والاستعلامات. الآن يمكن لأعضاء فريقنا الحصول على رؤى تفصيلية حول مبيعات الألعاب وبيانات اللعب بمجرد السؤال باللغة الطبيعية.
“سيمكننا الذكاء الاصطناعي/ذكاء الأعمال من إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات، وزيادة الإنتاجية، وتعزيز سرعة اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات في جميع أنحاء Sega”.
في المحادثة التي دارت خلال هذا الحدث، زودني ريتشارد توملينسون، مدير تسويق المنتجات في Databricks، بسياق المنتج الذي يستحق إعادة إنتاجه.
وقال: “نحن نحاول الجمع بين ذكاء الأعمال والذكاء الاصطناعي. لقد كانت لدينا دائمًا طريقة لعملائنا للقيام بلوحة معلومات خفيفة الوزن على Databricks كجزء من عرض SQL. بدأ المزيد والمزيد من العملاء في استخدامه وإعجابهم به، لذلك قمنا بالكثير من الهندسة وراء ذلك.
“ثم مع ثورة الذكاء الاصطناعي، بدأنا نفكر “ماذا لو تمكنا من إعادة تصميم وإعادة تشغيل ذكاء الأعمال من الألف إلى الياء باستخدام ماجستير في القانون؟”
“Genie، وهي الواجهة الشبيهة بالدردشة، عبارة عن خمسة أو ستة برامج LLM مختلفة. لذلك عندما تطرح سؤالاً، أول شيء ستراه هو أنه يفكر، وهذا يعني أن كل هؤلاء الحاصلين على ماجستير إدارة الأعمال يجرون محادثة قصيرة لمعرفة الطريقة الصحيحة للإجابة على السؤال. والشيء الرائع الآخر بشأنه هو أننا بنيناه بشكل واضح بحيث أنه عندما يكون متأكدًا من إجابته بنسبة أقل من 95%، فإنه سيقول فقط: “لا أعرف”. هل تريد أن تشرح لي؟ يمكن أن يكون مفهومًا تجاريًا مثل المخضض الذي لا يعرفه. لذلك تخبره بما هو، فهو يفهمه ثم يطبق هذا المنطق في المرة التالية التي يُسأل فيها.
Databricks ليست وحدها
كان أحد المستخدمين الذين تحدثت معهم، بشرط عدم الكشف عن هويته، إيجابيًا بشأن جيني. “لقد كان المفهوم الكامل لذكاء الأعمال المدعم بالذكاء الاصطناعي بمثابة الكأس المقدسة بالنسبة لنا لفترة من الوقت”. وذكر أيضًا مقدمي خدمات آخرين على أنهم يسيرون على نفس المسار. بالنسبة لشركة Databricks، فهي ليست الوحيدة التي تحاول المزاوجة بين الذكاء الاصطناعي – سواء GenAI أو الذكاء الاصطناعي الكلاسيكي – وذكاء الأعمال. لقد تحدثت مؤخرًا مع كاريل كالينز، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Luzmo، وهي شركة برمجيات تحليلية مدمجة، مقرها في بلجيكا.
وقد قدمت شركته ما تسميه “مكون رؤى الذكاء الاصطناعي القابل للتضمين والذي يجلب عملية صنع القرار المستندة إلى البيانات إلى أوسع نطاق من المستخدمين النهائيين. [Embedded] في أي سير عمل، يعيش المكون داخل الأدوات والتطبيقات التي يعتمد عليها المستخدمون، مما يولد رؤى أعمال مصممة خصيصًا لسياق وأهداف أي شخص يتعامل مع البيانات.
وفي البيان الذي أعلن عن هذا قال كالينز: “إن التحول من أطر عمل ذكاء الأعمال التقليدية (BI) إلى أنظمة أكثر ديناميكية تعتمد على Al يمثل قفزة تحويلية في كيفية عمل المؤسسات واتخاذ القرارات، ولكن بالنسبة للعاملين في مجال المعرفة الذين يغرقون في بحر من الأدوات والأدوات المعلومات، يجب دمجها كجزء من طرق عملها الطبيعية.
وجهة نظر
مجتمع ذكاء الأعمال التقليدي بأكمله – سواء كان مجتمع Salesforce لوحة أو نقطة الفكر أو كليكوالباقي – يفكر على نفس المنوال. والأهم من ذلك، أن مؤسسات المستخدمين تبحث عن “الكأس المقدسة” لذكاء الأعمال المعزز بالذكاء الاصطناعي الكلاسيكي والتوليدي.
تتناول الأبحاث الحديثة التي أجرتها Enterprise Strategy Group التقارب الناشئ بين الذكاء الاصطناعي وذكاء الأعمال، في هذا التقرير البحثي: إطلاق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي في التحليلات وذكاء الأعماليقول مؤلفا التقرير، مايك ليون وكريستيان بيري: “نظرًا لأن معدل التغيير في الأعمال غالبًا ما يفوق المعدل الذي يمكن به جمع البيانات وتحليلها، فإن المؤسسات تحتاج إلى المساعدة في ضمان التسليم في الوقت المناسب للرؤى الدقيقة بناءً على الحالة الحالية للأعمال. من خلال تمكين المستخدمين من الوصول إلى البيانات وتحليلها دون الحاجة إلى معرفة متخصصة أو خبرة في الترميز، تساعد الذكاء الاصطناعي في إضفاء الطابع الديمقراطي على التحليلات للأعمال التجارية الأوسع نطاقًا”.
هذا الدافع الأساسي لإضفاء الطابع الديمقراطي على التحليلات هو الدافع الذي ركز عليه مؤسسو Databricks باستمرار. يبدو أن هذا واضح في منتج الذكاء الاصطناعي/ذكاء الأعمال الخاص بهم، ولكن، كما قد تقول العبارة المبتذلة للمحلل القديم، من حيث عدد مستخدمي الأعمال الأوسع الذين يتفاعلون معه، سيخبرنا الوقت.
بالنسبة لبعض السياق التاريخي، فإن التواضع يمنع التوصية بمقالة الذكرى السنوية الخمسين لـ CW، CW@50: إدارة البيانات – خمسة عقود من التنقيب عن قيمة الأعمال.
بريان ماكينا هو أحد كبار المحللين في مجموعة إستراتيجيات المؤسسات في TechTarget، والذي يركز على تطبيقات الأعمال. في السابق، كان محررًا في ComputerWeekly.
مجموعة إستراتيجية المؤسسة هي قسم من TechTarget. لدى محلليها علاقات تجارية مع البائعين.
