البيانات عالية الجودة هي أساس نجاح الذكاء الاصطناعي. يستكشف ياسر شوقي لماذا تُعد البيانات الموثوقة والجاهزة للذكاء الاصطناعي ضرورية للابتكار وقابلية التوسع وقيمة الأعمال على المدى الطويل.

كنت أتحدث مؤخرًا مع والدتي حول ما كانت تطبخه مؤخرًا، وكنت مستمتعًا عندما علمت أنها تستخدم الآن ChatGPT لمساعدتها في ابتكار وصفات جديدة. لم يسعني إلا أن أبتسم لمدى انتشار الذكاء الاصطناعي بالفعل. عندما يكون حتى آباؤنا مرتاحين في التعامل مع مستشاري الطهي من أصحاب الخبرة في مجال الطبخ، فأنت تعلم أن التكنولوجيا قد تجاوزت عتبة جديرة بالملاحظة.

لقد جعلني ذلك أفكر أيضاً. في هذه الحالة، كانت النصيحة التي تلقتها مفيدة. ولكن ماذا لو هلوس الذكاء الاصطناعي، كما يحدث أحياناً، واقترح استبدال السمّاق بالقرفة في طبق شرق أوسطي لذيذ؟ من شبه المؤكد أن ذلك سيفسد النكهة. وماذا لو حدث الشيء نفسه في سياق أكثر خطورة مثل العلاج المنزلي أو النصيحة المالية أو التوصية بالمكملات الغذائية؟ قد تكون العواقب وخيمة.

لقد بقي هذا التبادل الصغير والساحر في ذاكرتي، لأنه استعارة مناسبة لما أراه يحدث في جميع أنحاء الشرق الأوسط مع اندفاع المؤسسات للاستفادة من الذكاء الاصطناعي. مثل والدتي مع وصفاتها، ترى الشركات الوعود وتريد اغتنامها. ولكن بدون رؤية مناسبة للمدخلات التي تستقي منها نماذج الذكاء الاصطناعي، وبدون حوكمة البيانات التي تغذيها، فإنها تعرض نفسها للمخاطر.

لحظة دوت كوم للذكاء الاصطناعي

مع استمرار تبني الذكاء الاصطناعي بوتيرة سريعة، قد يبدو الأمر وكأننا نغامر في منطقة مجهولة. وفي حين أن هذا صحيح بلا شك، إلا أن صناعة تكنولوجيا المعلومات قد وصلت إلى نقطة انعطاف مماثلة من قبل. فمنذ ما يزيد قليلاً عن عقدين من الزمن، شاهد العالم طفرة الدوت كوم في أواخر التسعينيات وهي تعيد كتابة قواعد العمل بين عشية وضحاها تقريباً. في تلك البيئة المفعمة بالحيوية والنشاط، تحطمت العديد من الشركات واحترقت، لكن الشركات التي استثمرت في البنية التحتية القوية وتجربة المستخدم ونماذج الأعمال المستدامة برزت كعمالقة لا تزال صامدة حتى اليوم.

والآن، نحن نعيش لحظة الذكاء الاصطناعي الخاصة بالذكاء الاصطناعي وكما هو الحال مع ثورة الإنترنت، لن يكون الفائزون هم أولئك الذين يقفزون أولاً. سيكون الفائزون هم أولئك الذين يضعون الأسس الصحيحة، خاصةً عندما يتعلق الأمر بالبيانات.

لماذا يجب أن تكون البيانات، وليس فقط الذكاء الاصطناعي، نقطة البداية

من السهل أن تنبهر بالتكنولوجيا نفسها. فقد دخلت النماذج اللغوية الكبيرة، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والتعلم الآلي في الحوار اليومي. ولكن هذه مجرد عوامل مساعدة. الأساس الحقيقي لأي تطبيق ناجح للذكاء الاصطناعي هو منصة بيانات قوية.

إنها حقيقة تعرفها الصناعة منذ فترة طويلة ولكنها غالبًا ما تتجنبها، وهي أن جودة البيانات الرديئة تدمر قيمة الأعمال. وفقًا لشركة Gartner، يُقدر متوسط تكلفة البيانات الرديئة بنحو 10.8 مليون دولار أمريكي سنويًا لكل مؤسسة. ما هي الأسباب؟ المدخلات المكررة، والسجلات القديمة، والتنسيقات غير المتناسقة، والحقول المفقودة، والافتقار إلى حوكمة البيانات وتسلسلها، والأنظمة المجزأة. كل رئيس تنفيذي للبيانات على دراية تامة بهذه التحديات.

ولكن اقلب المعادلة وستجد أن الإمكانات ستحدث تحولاً جذرياً. عندما تكون البيانات دقيقة وكاملة ومتسقة ومتناسقة وفي الوقت المناسب وذات صلة، وهو ما نطلق عليه في إنفورماتيكا ”جاهز للذكاء الاصطناعي“، فإن حالات الاستخدام التي كانت تبدو معقدة للغاية في السابق تصبح فجأة قابلة للتحقيق ودائمة. وذلك عندما تتحول فوضى البيانات إلى قيمة تجارية. لا يتعلق الأمر فقط بنماذج أفضل. بل يتعلق الأمر بإنشاء رؤية واحدة وموثوقة لبيانات المؤسسة يمكن للجميع، من المديرين التنفيذيين إلى موظفي الخطوط الأمامية، الوثوق بها. مثل الطاهي الذي يعرف بالضبط ما يوجد في مخزنه ومدى طراوته، مع البيانات التي يمكنك الوثوق بها، يمكنك طهي شيء غير عادي، دون مفاجآت غير سارة.

أساس واحد، العديد من حالات الاستخدام

دعونا نستكشف ذلك عملياً من خلال أخذ مثال أحد البنوك المبتكرة. يحرص فريق التسويق في هذا البنك على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتقديم منتجات مالية فائقة التخصيص. فهم يريدون معرفة متى سيشتري العميل منزلاً أو يبدأ مشروعاً تجارياً أو يرسل ابنه إلى الجامعة حتى يتمكنوا من تقديم عروض مصممة خصيصاً في الوقت المناسب. وفي الوقت نفسه، يريد فريق الكشف عن الاحتيال لديهم استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأنماط المشبوهة في الوقت الفعلي، مما يوفر على العملاء الحاجة إلى الإبلاغ الذاتي.

حالتا استخدام مختلفتان إلى حد كبير. لكنهما يتشاركان في حاجة أساسية واحدة: بيانات سلوكية ومعاملات محدثة ودقيقة. لا يمكن لفريق التسويق التخصيص دون معرفة العميل. ولا يمكن لفريق الاحتيال الحماية دون فهم كيف يبدو ”الطبيعي“. إذا حاول كل فريق بناء خط أنابيب البيانات الخاص به، سينتهي بك الأمر إلى الازدواجية وعدم الكفاءة والرؤى غير المتسقة.

بدلاً من ذلك، من خلال الاستثمار في طبقة بيانات مشتركة وموثوقة، كما نسميها نحن في إنفورماتيكا ”تحويل الفوضى إلى قيمة تجارية“، فإنك تمكّن كل قسم في جميع أنحاء المؤسسة من الابتكار والتوسع والتقدم. وفقًا لماكينزي، يتم إنفاق ما يصل إلى 70% من الجهد المبذول في تطوير حلول الذكاء الاصطناعي على معالجة البيانات ومواءمتها. قم بحل هذه المشكلة مرة واحدة، وستصبح مؤسستك بأكملها أكثر مرونة ومواءمة وجاهزية للذكاء الاصطناعي.

جعل بياناتك جاهزة للذكاء الاصطناعي

إذن كيف يمكنك الوصول إلى ذلك؟ يبدأ الأمر بالاعتراف بأن البيانات ليست مجرد مشكلة في تكنولوجيا المعلومات، بل هي أصل استراتيجي يخص المؤسسة بأكملها. يتضمن إعداد بياناتك للذكاء الاصطناعي ما هو أكثر من مجرد تنظيف جداول البيانات. فهو يتطلب إطار عمل قوي لحوكمة البيانات يضمن النزاهة والامتثال وإمكانية الوصول إليها. ويتطلب بنية تحتية قابلة للتطوير، ومن الأفضل أن تكون مستندة إلى السحابة، ويمكن أن تنمو مع طموحاتك. ويتطلب الاستثمار في محو أمية البيانات، بحيث يفهم موظفوك في جميع الوظائف

كيفية استجواب البيانات وتفسيرها والتصرف بناءً عليها.

والأهم من ذلك كله، يتطلب الثقة. وكما قال روبن ميلر، مدير بيانات المجموعة في شركة لويل: ”الرؤية التي أصفها لزملائي هي أن يكونوا قادرين على الثقة الضمنية في البيانات التي تُعلمهم بها، بغض النظر عن مصدرها في مؤسستنا.“ هذه الثقة هي ما يمكّنهم من العمل. وفي عالم يتحرك بسرعة مثل عالمنا، فإن العمل الموثوق به هو كل شيء.

القيمة طويلة الأجل على الضجة قصيرة الأجل

لا يمكن إنكار الزخم وراء الذكاء الاصطناعي. ولكن هناك خطر حقيقي في مطاردة المكاسب قصيرة الأجل – المشاريع التجريبية التي لا يمكن توسيع نطاقها، والنماذج غير القابلة للتكرار، والمشاريع التي تعد بالكثير ولكنها لا تقدم سوى القليل. ما نحتاجه هو عقلية طويلة الأجل. ويبدأ ذلك بالبيانات.

من خلال إعطاء الأولوية لجودة البيانات والاستثمار في جاهزية الذكاء الاصطناعي من الألف إلى الياء، تضع المؤسسات نفسها في وضع يسمح لها بالتحرك بشكل أسرع وليس أبطأ. فهي تخلق الظروف الملائمة لازدهار الابتكار. فهي تعمل على تسريع قيمة الأعمال من خلال تمكين البيانات من التدفق بحرية وموثوقية وأمان عبر الأنظمة والأقسام والتطبيقات. والأهم من ذلك، أنها تضمن أنه عندما تتوقف دورة الضجيج حتمًا، تستمر استثماراتها في الذكاء الاصطناعي في تحقيق الأرباح.

في سباق نجاح الذكاء الاصطناعي، ليست حالات الاستخدام الأكثر بهرجة هي التي تفوز في السباق، بل أساس البيانات الأقوى.

بقلم ياسر شوقي، نائب الرئيس للأسواق الناشئة (الشرق الأوسط وأفريقيا) في إنفورماتيكا

مقالات ذات صلة

عرض الكل