كيف يقود الذكاء الاصطناعي النتائج للمؤسسات ذات البيانات الناضجة

تريد كل مؤسسة تحسين العمليات التشغيلية مع الحفاظ على انخفاض التكاليف. ولهذا السبب انتشر الذكاء الاصطناعي على الساحة العالمية في السنوات الأخيرة. ترى الشركات الوعد بأدوات الأتمتة القوية، وأنظمة اقتراح البيانات والاستجابة لها، والقدرات التوليدية لمنصات مثل ChatGPT من OpenAI، أو Gemini من Google، أو Anthropic’s Claude، وترغب في إضافتها إلى حزام أدواتها المتنامي باستمرار.

في صناعة البناء والتشييد، نرى العملاء يعتمدون على أدوات الذكاء الاصطناعي لتلخيص وتتبع عناصر القائمة أثناء استكمالهم للمشاريع، وتبادل الأفكار لمسودات طلب المعلومات (RFI)، وغيرها من مهام المراجعة والتحليل التي تعمل على تسريع العملية بشكل كبير من التصميم الأولي للبناء النهائي. يعد الذكاء الاصطناعي نعمة هائلة، وأوصي أي شركة تتطلع إلى تحسين جودة عروضها بتطبيق الذكاء الاصطناعي حيثما أمكنها ذلك.

ومع ذلك، فإنني أطرح أيضًا على هذه المنظمات سؤالاً بسيطًا: “هل ستوفر البيانات المتوفرة لديك الآن النتائج التي تبحث عنها؟”

لا يعد تحسين جودة البيانات أمرًا مبهرجًا مثل اختيار أحدث نموذج لغة كبير، ولكنه أمر بالغ الأهمية لفعالية الذكاء الاصطناعي – مما يضمن أن المعلومات التي تحصل عليها مفيدة لشركتك وعملائك. فهو يتطلب تحولًا أساسيًا في كيفية تعامل شركتك مع بياناتها، بدءًا من فهم الارتباط بين البيانات والنتائج لاستيعاب تلك المعلومات وتحويل أعمالك مع وضع السياسات والعمليات التي تركز على البيانات في الاعتبار.

متعلق ب:التحضير لهندسة البرمجيات المعززة بالذكاء الاصطناعي

كيف تؤثر جودة البيانات على نتائج الذكاء الاصطناعي

تحدد جودة البيانات التي تستخدمها المخرجات التي تحصل عليها من نماذج الذكاء الاصطناعي. بدون بيانات عالية الجودة، فإنك تتسبب فعليًا في ترك عملك لمكاسب الإنتاجية (والأرباح المحتملة) على الطاولة. حتى أقوى خوارزميات الذكاء الاصطناعي لا يمكنها فعل الكثير إلا إذا كانت بياناتك غير دقيقة أو غير متسقة. خمسة وعشرون بالمائة من البيانات عالية الجودة غير متاحة للاستخدام العام لذلك، لضمان أفضل النتائج الممكنة، من الضروري إعطاء الأولوية للبيانات عالية الجودة الخاصة بالمؤسسة عند تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

عند التحقق من جودة بيانات مؤسستك، انتبه إلى العيوب الخطيرة التالية التي يمكن أن تؤدي إلى نتائج سيئة في مجال الذكاء الاصطناعي:

متعلق ب:هل ذهبنا إلى أبعد من اللازم مع الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات؟

كيف تتعامل المنظمات ذات البيانات الناضجة مع جودة البيانات

بمجرد أن تفهم الشكل الذي قد تبدو عليه العيوب المحتملة في بياناتك، يمكنك تصحيحها. من خلال خبرتي، فإن المؤسسات التي تعالج الأسباب الجذرية لمشاكل جودة البيانات الخاصة بها تستعد لتحقيق أقصى استفادة من عمليات تكامل الذكاء الاصطناعي. أنجحهم يشتركون في أربع خصائص مشتركة:

1. ينظرون إلى بياناتهم باعتبارها أحد الأصول

ويتوقع المحللون تخزين البيانات العالمية الوصول إلى 200 زيتابايت بحلول عام 2025. ستقوم كل مؤسسة بتخزين البيانات ومعالجتها كجزء من العمليات اليومية. ومع ذلك، فإن الأشخاص الذين يحصلون على أفضل النتائج من نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم يدركون أن البيانات ليست مجرد شيء يشغل مساحة رقمية – إنها أصل يجب تنميته وتنميته بيد ثابتة.

متعلق ب:كيف يمكن لصناع القرار أن يثقوا بالذكاء الاصطناعي المهلوس؟

وهذا يعني أن إدارة البيانات ليست مجرد مشكلة يتعين على قسم تكنولوجيا المعلومات لديك التعامل معها. فهو يحتاج إلى موافقة أصحاب المصلحة الرئيسيين، ويفضل أن يكون ذلك من خلال دمجه في هيكل مؤسستك على المستوى التنفيذي. سيساعدك القيام بذلك على تطوير حلول أكثر فعالية مصممة خصيصًا لتلبية الاحتياجات الفريدة لمؤسستك. وسوف تساعدك أيضًا على الاستفادة من هذه البيانات في جميع أنحاء العمل لتحسين عروض المنتجات الخاصة بك، بما في ذلك أي نماذج ذكاء اصطناعي تستخدمها.

يعد جمع البيانات الآلي وسيلة حاسمة لتعظيم قيمة البيانات. يمكن أن يكون الإدخال اليدوي خاطئًا، ويستغرق وقتًا طويلاً، ومحدود النطاق. معظم الشركات التي تحتاج إلى معلومات دقيقة لاتخاذ القرار تفعل ذلك بفعالية من خلال إنشاء أكبر عدد ممكن من حواجز الحماية مثل الاقتراحات والقيم المحتملة ومعلومات الطرف الثالث والقوائم المنسدلة القياسية.

2. يبنون عمليات موحدة

تعد بيانات الطرف الأول أحد عوامل التمييز الرئيسية في السوق. عند الحصول على البيانات عالية الجودة وفحصها بشكل صحيح، يمكن أن تمنحك ميزة تنافسية مع رؤى لا يمكن لأي مؤسسة أخرى الوصول إليها. ونتيجة لذلك، يجب جمع بياناتك من مصادر موثوقة ومعالجتها بشكل موحد بحيث يمكن الوصول إليها في جميع أنحاء المؤسسة وتأمينها ضد الهجمات الإلكترونية.

تساعد العمليات الموحدة المنظمات على تحقيق هذه الأهداف. فهي تضمن الاتساق والدقة بغض النظر عن كيفية استيعاب البيانات، أو القسم الذي يجمعها، أو من يستخدمها. كما أنها تساعد على كسر الصوامع وتحسين إمكانية الوصول داخل المنظمة، وهو أمر بالغ الأهمية لتطوير نهج موحد وشامل لتخزين البيانات. قم ببناء هذه العمليات في بروتوكولات جمع البيانات والتدريب والاستخدام، وفرضها عبر المؤسسة للحصول على نتائج أفضل.

3. يقومون بتثبيت سياسات شاملة لإدارة البيانات

تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى التدريب على البيانات لتقديم نتائج دقيقة. ومع ذلك، يمكن كشف هذه البيانات (سواء عن غير قصد أو من خلال نشاط ضار) دون وجود سياسات فعالة لإدارة البيانات.

تملي هذه السياسات كيفية استخدام البيانات، سواء كان من الممكن تعريضها لنماذج الذكاء الاصطناعي للتدريب أو استبعادها جزئيًا أو كليًا. كما أنها تساعد نماذجك على التوافق مع لوائح الأمان والخصوصية الحكومية والصناعية المطلوبة. سيؤدي تحسين وتنفيذ سياسات إدارة البيانات في مؤسستك إلى تعزيز موقفها الأمني ​​مع تحسين الجودة الشاملة لمخرجاتها.

4. يستثمرون في تدريب الموظفين

أقل من نصف المديرين التنفيذيين يعتقدون ذلك ويتمتع قادتهم بالمعرفة اللازمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي بأمان وفعالية. إن الاستثمار في فرص التدريب على جمع البيانات واستخدام الذكاء الاصطناعي لن يؤدي إلا إلى جعل القوى العاملة لديك أكثر قدرة على الحصول على نتائج أفضل من أي أدوات متاحة لها. يساعد التدريب أيضًا على جذب تأييد الموظفين الذين يشككون في كيفية تحسين الذكاء الاصطناعي لسير عملهم مع تهدئة المخاوف بشأن العوائق المحتملة المتعلقة بالخصوصية أو الأمان.

ومن خلال التغلب على هذه التحديات، ستتمكن من بناء أساس مرتكز على البيانات لمؤسستك. لن يساعدك ذلك فقط على التنقل في مشهد الذكاء الاصطناعي سريع التغير؛ سيساعدك ذلك على التكيف مع مستقبل رقمي متزايد مع الحفاظ على بيانات عالية الجودة، مهما كان ما يأتي في الأفق.