تومرتو – Stock.adobe.com
الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) لم يعد مجرد كلمة طنانة؛ إنها صناعة تعيد تشكيل القوة التحويلية. لقد تجاوزنا حاليًا مرحلة “الضجيج” الأولية للذكاء الاصطناعي، ونحن الآن في ما يسميه جارتنر “قاع خيبة الأمل”. ويعني هذا بشكل أساسي أن الجميع يدركون أن التنفيذ الناجح للذكاء الاصطناعي ليس سهلاً مثل التوصيل والتشغيل. بدون جودة البيانات وإعدادها وإدارتها بشكل فعال، ستفشل الشركات عند محاولتها تحقيق القيمة بنجاح من الذكاء الاصطناعي. ولتحقيق أقصى قدر من فوائد الذكاء الاصطناعي واعتماده بنجاح في عام 2025، يجب على قادة الأعمال أولاً وضع الأساس – بدءاً بالبيانات.
الدور الحاسم للبيانات في الذكاء الاصطناعي
البيانات هي حجر الزاوية في الذكاء الاصطناعي. وبدون بيانات دقيقة وذات صلة ومنظمة بشكل جيد، لا يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تعمل بفعالية. تعد سلامة وجودة البيانات التي يعالجها الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية لتقديم رؤى دقيقة تؤدي بدورها إلى اتخاذ قرارات ونتائج عمل أفضل. تخيل أنك تسكب الشوكولاتة الساخنة في خزان الوقود بسيارتك وتتوقع أن يعمل – هذا هو ما يعنيه إدخال بيانات غير دقيقة في الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
البيانات السيئة – غرينش الذي دمر الذكاء الاصطناعي
يمكن أن يكون لاستخدام الذكاء الاصطناعي مع بيانات منخفضة الجودة أو سيئة التنظيم آثار سلبية كبيرة:
- نتائج الذكاء الاصطناعي المعيبة: يمكن أن تؤدي البيانات غير الكاملة وغير المتسقة إلى نتائج منحرفة ونتائج غير مسؤولة بسبب النماذج المتحيزة. يؤثر ضعف جودة البيانات بشكل مباشر على دقة وموثوقية القرارات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، مما قد يؤدي إلى تضليل العمليات والاستراتيجيات التجارية.
- الآثار القانونية والمالية: يمكن أن تؤدي البيانات غير الصحيحة إلى تداعيات قانونية ومالية خطيرة. يمكن أن تؤدي التقارير غير الدقيقة وعدم الامتثال للوائح إدارة البيانات إلى فرض غرامات وإجراءات قانونية والإضرار بسمعة المنظمة. يعد ضمان دقة البيانات واكتمالها أمرًا حيويًا للحفاظ على الامتثال وتجنب الأخطاء المكلفة. وهذا مهم بشكل خاص في القطاعات التي تحتوي على كميات كبيرة من البيانات الحساسة، مثل الرعاية الصحية والخدمات المالية.
- الاعتبارات الأخلاقية: تعد خصوصية البيانات وأمنها أمرًا بالغ الأهمية في مشهد الذكاء الاصطناعي. تعد الحماية من الهجمات والانتهاكات السيبرانية أمرًا ضروريًا للحفاظ على الثقة والنزاهة في أنظمة الذكاء الاصطناعي. تتضمن الاعتبارات الأخلاقية أيضًا حماية المعلومات الشخصية والحساسة، والتأكد من توافق ممارسات الذكاء الاصطناعي مع قوانين ومعايير حماية البيانات.
- الفرص التجارية الضائعة: يمكن أن يؤدي سوء جودة البيانات وتنظيمها إلى عدم الثقة في مخرجات الذكاء الاصطناعي وضياع الفرص بسبب الرؤى غير الموثوقة. قد تفشل الشركات في الاستفادة من الاتجاهات والأنماط القيمة إذا كان أساس بياناتها ضعيفًا، مما يؤثر في النهاية على قدرتها التنافسية وإمكانات نموها.
الخطوات الأساسية لطلب بياناتك وتجهيز الذكاء الاصطناعي
تعد البيانات عالية الجودة والمنظمة بشكل جيد أمرًا ضروريًا للذكاء الاصطناعي لتقديم رؤى دقيقة وقيمة. يتضمن وضع أساس متين للذكاء الاصطناعي عدة خطوات رئيسية:
- إجراء تدقيق للبيانات: ابدأ بمراجعة بياناتك الحالية للتأكد من دقتها واكتمالها وأهميتها. يتضمن ذلك تقييم جودة البيانات، وتنظيف التكرارات، وتحديث المعلومات القديمة. ستحدد المراجعة الشاملة الثغرات والتناقضات التي يجب معالجتها. تعد ممارسات نظافة البيانات الجيدة، مثل التدقيق المنتظم والتنظيف والتحديث، أمرًا حيويًا للحفاظ على سلامة البيانات وموثوقيتها.
- تحديد أولويات إدارة البيانات: تعد الإدارة الفعالة للبيانات أمرًا ضروريًا للاستعداد للذكاء الاصطناعي. تعد مركزية البيانات لتحسين جودتها ودقتها خطوة حاسمة. سيؤدي التخلص من الصوامع واعتماد ممارسات فعالة لإدارة البيانات إلى تبسيط الوصول إلى البيانات ومعالجتها، مما يسهل تكامل الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر سلاسة.
- الاستفادة من التعلم الآلي: يعد استخدام البيانات التاريخية لإجراء التنبؤات وتسهيل اعتماد الذكاء الاصطناعي بمثابة نهج استراتيجي. ويضمن تقييم بيئة تكنولوجيا المعلومات بأكملها، بما في ذلك قواعد البيانات والبنية التحتية والتحليلات، أن المنظمة مستعدة لدعم مبادرات الذكاء الاصطناعي. يمكن أن توفر الاستفادة من التعلم الآلي رؤى قيمة حول الاتجاهات السابقة، مما يساعد في اتخاذ القرار في المستقبل.
- تحديث البنية التحتية للبيانات الخاصة بك: يعد تحديث البنية التحتية للبيانات الخاصة بك هو الخطوة الأولى نحو تبني التقنيات الذكية. تتضمن هذه العملية دمج البيانات الخارجية للحصول على رؤية شاملة، وتبسيط التحليل وتجميع التقارير، وتمكين التحليلات في الوقت الفعلي، وتعزيز استخدام التكنولوجيا الذكية. يعمل التحديث على توفير الوقت وتحسين المرونة والقدرة على التكيف، مما يسهل توسيع نطاق جهود الذكاء الاصطناعي.
وضع الأسس
يعد إعداد بياناتك الخطوة الأولى الحاسمة نحو التنفيذ الناجح للذكاء الاصطناعي. من خلال إجراء عمليات تدقيق شاملة للبيانات، وتحديد أولويات إدارة البيانات، وتحديث البنية التحتية للبيانات الخاصة بك، يمكن لشركتك وضع أساس متين للذكاء الاصطناعي. يجب أن تنظر إلى استراتيجية البيانات الخاصة بك باعتبارها امتدادًا طبيعيًا لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي الشاملة لديك.
سيؤدي الاستثمار في هذا الإعداد إلى إطلاق العنان للإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى زيادة قيمة الأعمال بشكل كبير ووضع مؤسستك لتحقيق النجاح على المدى الطويل في عالم يعتمد على الذكاء الاصطناعي.
مارتن بريرلي هو قائد ممارسة البيانات والذكاء الاصطناعي الجواب، مزود التحول الرقمي وشريك خدمات Microsoft في المملكة المتحدة لعام 2024. يقع مقرها الرئيسي في مانشستر، وتوفر السحابة العامة والخاصة، والأمن، وتطبيقات الأعمال، والأكواد المنخفضة، وخدمات البيانات لآلاف العملاء، من المؤسسات إلى الشركات الصغيرة والمتوسطة ومؤسسات القطاع العام .
اقرأ المزيد عن الذكاء الاصطناعي والأتمتة والروبوتات
