مستقبل شركةك من خلال استراتيجية الذكاء الاصطناعي: كيف يمكن أن تساهم قاعدة بيانات قوية في تحقيق الابتكار المستدام

سرعة التطور في السنوات القليلة الماضية قد ألقت بظلالها على قادة الأعمال، وجعلت من الصعب عليهم مواكبة تدفق القدرات الجديدة التي تظهر في السوق. عندما تعتقد الشركات أنها تتقدم في اللعبة، يأتي إعلان جديد ليحول انتباهها ويوقف التقدم. هذا الوضع قد أدى إلى تفكير المديرين التنفيذيين على المدى الطويل في استراتيجياتهم الرقمية، وتعزيز قدرتهم على الابتكار المستدام.

مفهوم الابتكار المستدام يختلف عن الاستدامة نفسها (التي تتعلق عادةً بالتأثير على المناخ)، ويركز على أن التكنولوجيا الناشئة تحتاج إلى بيئة مناسبة لتنمو. بعبارة أخرى، التحول الرقمي لا يتعلق فقط بتحويل التكنولوجيا المتاحة حاليًا، بل يتعلق أيضًا بإنشاء قاعدة بيانات قوية تكون في وضع جيد لاستخدام أي تكنولوجيا قد تظهر في المستقبل. هذه القاعدة هي أساس الابتكار نفسه، وتسمح للشركات ببناء نموذج تحليلي على أساسها (مع دمج الذكاء الاصطناعي) لتقديم رؤى تدفع التغيير. هذا النوع من البيئة غالبًا ما يكون مصدرًا لمبدأ “الفشل السريع. التعلم السريع” لأنها توفر فرصة للفرق لاختبار أفكار جديدة وتجربتها.

مع تحول حمى الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي العام من التجربة إلى التنفيذ، تقوم الشركات بتأمين استثماراتها من خلال إنشاء طبقة بيانات قوية ومهندسة جيدًا تكون متاحة ومنظمة ومهيأة لتحمل اختبار الزمن.

معالجة الفجوة في البيانات

في حين أن التكنولوجيا اللامعة التي تواجه العملاء تلقى كل الانتباه، فإن تحليل البيانات في الخلفية هو الذي يقوم بعمله الحقيقي في الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي العام. يفهم معظم القادة هذا الآن، لكن برامج الذكاء الاصطناعي والجهود المبذولة لجمع البيانات يمكن أن تتقدم جنبًا إلى جنب، حيث يتم تجميع البيانات في مكان واحد قبل تغذيتها إلى برامج الذكاء الاصطناعي. بدلاً من النظر إلى برنامج البيانات وعمليات الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي العام كمنشآت منفصلة، يجب ربط الجهودين لضمان ترتيب البيانات بشكل صحيح وإعداده للاستهلاك. هذا يعني أنه على الرغم من وجود كميات كبيرة من البيانات المتاحة، يتعين على القادة النظر في مقدار ما هو جاهز للاستخدام لتشغيل مشاريع الذكاء الاصطناعي. الواقع هو أن القليل من البيانات جاهز للاستخدام. بطريقة ما، تكرر المنظمات الجهود من خلال الحفاظ على بيانات منفصلة عن الذكاء الاصطناعي، ويمكن أن يكون ربطهما بشكل أوثق ميزة تمييزية لتحسين الكفاءة وتقليل التكاليف وتبسيط العمليات.

وفقًا لشركة بوسطن كونسالتينغ جروب، الشركات التي استثمرت وقتًا في دمج برامج البيانات وبرامج الذكاء الاصطناعي منذ البداية شهدت نموًا متجاوزًا مقارنة بمقارنيها. بعد كل شيء، لا يمكن للشركات تطوير الذكاء الاصطناعي بدون إصلاح البيانات أولًا، والقادة يبتعدون عن الحقل باستخدام قدراتهم الأكثر نضجًا لتحسين التصور والترتيب وضمان تبني استخدامات أكثر تميزًا ومتطورة للبيانات والذكاء الاصطناعي. ونتيجة لذلك، الشركات التي ربطت البيانات بتطوير الذكاء الاصطناعي لديها أربع مرات أكثر من الحالات التي تم تنفيذها واعتمادها عبر أعمالها مقارنة بالمتأخرين في البيانات والذكاء الاصطناعي، ولكل حالة يطبقونها، يكون التأثير المالي متوسطًا خمس مرات أكبر.

لتعزيز أساس بياناتك، ابدأ bằng طرح بعض الأسئلة الرئيسية

تذكر أن القدرة على نقل البيانات (سواء كانت على الموقع أو من خلال هجرة السحابة) ليست هي نفسها جعلها جاهزة للاستخدام بالذكاء الاصطناعي. لضمان أن تكون البيانات مهيأة للاستهلاك (أي أن تكون قابلة للتحليل من أجل رؤى الذكاء الاصطناعي)، يتعين على الشركات أولاً النظر في بعض الأسئلة الهامة:

• كيف تتطابق بياناتنا مع النتائج التجارية المحددة؟ نماذج الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى بيانات منقحة ومرتبطة وسياقية لتكون فعالة. في المراحل الأولى، يجب على الشركات تغيير تفكيرها من كيفية الحصول على البيانات وتخزينها إلى كيفية استخدامها لاتخاذ قرارات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي في وظائف محددة. عندما تعمّن الشركات حالات استخدام محددة أثناء تخزين وتنظيم بياناتها، يمكن الوصول إليها بسهولة أكبر عند وقت تطوير عمليات جديدة مثل الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي العام أو الذكاء الاصطناعي العام.
• ما هي العوائق التي تقف في طريقنا؟ عندما أجرى مكينزي استطلاعًا على 100 قائد تنفيذي في الصناعات حول العالم، وجد أن نصفهم تقريبًا واجه صعوبة في فهم المخاطر الناجمة عن تحولات البيانات والتحليلات الرقمية – وهو ببساطة أعلى نقطة ألم في إدارة المخاطر. في عجلة لبدء إنتاج النتائج، يمكن للشركات في كثير من الأحيان التضحية بالاستراتيجية من أجل السرعة. بدلاً من ذلك، يجب على القادة دراسة جميع الزوايا بدقة والتفكير في المستقبل ومحاولة التخفيف من أي خطر محتمل.
• كيف يمكننا تحسين بياناتنا لزيادة الكفاءة؟ مع زيادة الحاجة إلى البيانات، يصبح من الشائع أن يركز المديرون على أقسامهم فقط. هذا النوع من التفكير المنغلق يؤدي إلى تكرار البيانات وتباطؤ سرعة استرجاع البيانات، لذلك يجب على الشركات أولوية التواصل والتعاون العابر للوظائف من البداية.

أفضل الممارسات الأربعة لتطوير أساس بيانات قوي

الشركات التي تستثمر في طبقة البيانات اليوم تضع نفسها في وضع جيد لتحقيق نجاح الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل في المستقبل. إليك أربع ممارسات جيدة لمستقبل استراتيجية البيانات:

1. ضمان جودة البيانات وحوكمتها

• إنشاء سلالة البيانات وإدارة البيانات الوصفية والتحقق التلقائي من الجودة
• استخدام كتالوجات البيانات القوية بالذكاء الاصطناعي لتحسين الاكتشاف والتصنيف
• تبسيط إدارة البيانات لضمان حوكمة سلسة للبيانات المنظمة والغير منظمة ونمذجة التعلم الآلي والكشوف والتقارير والملفات

مثال جيد على شركة تستخدم الذكاء الاصطناعي لضمان جودة البيانات وحوكمتها هو إس إيه بي، التي تدمج قدرات التعلم الآلي في مجموعة إدارة البيانات لتحديد وتصحيح عدم الاتساق في البيانات، وبالتالي تحسين جودة البيانات بشكل عام وممارسات حوكمة البيانات القوية عبر منصاتها.

2. تعزيز أمان البيانات والخصوصية والامتثال

• تنفيذ أمان الثقة الصفرية من خلال تشفير البيانات في حالة السكون والانتقال
• استخدام الكشف عن التهديدات القوية بالذكاء الاصطناعي لتحديد الشذوذ ومنع الاختراقات
• ضمان الامتثال للتنظيمات العالمية مثل التنظيم العام لحماية البيانات والخصوصية، وتحديث التقارير والتدقيق باستخدام الذكاء الاصطناعي

شركة واحدة تقوم بأشياء مبتكرة في سلسلة التوريد الرقمية وإدارة المخاطر الثالثة هي بلاك كايت. منصة بلاك كايت توفر بسرعة وفعالية استخلاصًا لمعلومات حول الأطراف الثالثة وسلاسل التوريد، وتعطي الأولوية للنتائج في لوحة تحكم مبسطة يمكن فرق إدارة المخاطر استيعابها وإغلاق الفجوات الأمنية الحرجة بسهولة.

3. استكشاف الشراكات الاستراتيجية

• تقييم القدرات التحليلية المتقدمة الخاصة بك ودراسة أداء البيانات الحالية
• البحث عن شركاء يمكنهم دمج الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات والتحليلات في منصة سهلة الإدارة

بعض حلول الشراكة القائمة على السحابة التي يمكن أن تساعد في بنية البيانات من أجل نجاح الذكاء الاصطناعي هي: (أ) داتابريكس، الذي يدمج مع الأدوات الحالية ومساعدة الشركات على بناء وتوسيع وحوكمة البيانات والذكاء الاصطناعي (بما في ذلك الذكاء الاصطناعي العام ونمذجة التعلم الآلي الأخرى)؛ و(ب) سنوفليك، الذي يعمل على منصة تسمح بالتحليل المتزامن للبيانات مع انخفاض التأخير.

4. تعزيز ثقافة مدفوعة بالبيانات

• توفير وصول مفتوح إلى البيانات من خلال تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي ذاتية الخدمة التي تستخدم الاستعلام باللغة الطبيعية لجعل رؤى البيانات متاحة للجميع
• تطوير مهارات الموظفين في أدبية الذكاء الاصطناعي والبيانات، وتدريب الفرق على الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي العام وعملية حوكمة البيانات
• تشجيع التعاون بين علماء البيانات والمهندسين والفرق التجارية لتسهيل مشاركة البيانات وتوليد رؤى أكثر شمولاً

مثال رئيسي على شركة تروج بنشاط لثقافة مدفوعة بالبيانات التي تعتمد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي هو أمازون، التي تستخدم بيانات العملاء على نطاق واسع لتحسين توصيات المنتجات وتحسين اللوجستيات واتخاذ قرارات تجارية مدروسة عبر عملياتها.

بناء أساس بيانات للمستقبل

وفقًا لمسح حديث أجرته كيه بي إم جي، يتوقع 67% من قادة الأعمال أن يغير الذكاء الاصطناعي بشكل جوهري أعمالهم في غضون عامين قادمين، ويشعر 85% بأن جودة البيانات ستكون أكبر عائق أمام التقدم. هذا يعني أنه من الوقت لإعادة التفكير في البيانات نفسها، مع التركيز ليس فقط على التخزين، بل على القابلية للاستخدام والكفاءة. من خلال وضع أسس البيانات في الترتيب الآن، يمكن للشركات تأمين استثماراتها في الذكاء الاصطناعي ووضع نفسها في وضع جيد للابتكار المستدام.