هل نظام البيانات الخاص بك جاهز للذكاء الاصطناعي؟ كيف يمكن للشركات ضمان جاهزية أنظمتها للتحول إلى الذكاء الاصطناعي

كما هو الحال مع العملة في المستقبل، فإن جمع البيانات هو عملية مألوفة للشركات. ومع ذلك، فإن الحقبة السابقة من التكنولوجيا وأدواتها قيدت الشركات بالبيانات البسيطة والمنظمة، مثل المعلومات التعاملية ومكالمات العملاء ومراكز الاتصال. ومن هناك، تستخدم العلامات التجارية تحليل المشاعر لمعرفة كيف يشعر العملاء تجاه منتج أو خدمة.

توفر أدوات و khảيات الذكاء الاصطناعي الجديدة فرصة رائعة للشركات لتجاوز البيانات المنظمة والوصول إلى مجموعات بيانات معقدة وغير منظمة، مما يفتح قيمة أكبر للعملاء. على سبيل المثال، يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة (LLM) تحليل التفاعلات البشرية واستخراج رؤى حاسمة تثري تجربة العملاء (CX).

ومع ذلك، قبل أن تتمكن المنظمات من استغلال قوة الذكاء الاصطناعي، هناك العديد من الخطوات التي يجب اتخاذها لتحضير أنظمتها للتكامل مع الذكاء الاصطناعي، وأحد أهم هذه الخطوات (وأسهلها إغفالًا) هو تحديث نظام البيانات الخاص بهم. فيما يلي بعض أفضل الممارسات والاستراتيجيات التي يمكن للشركات الاستفادة منها لجعل أنظمة البيانات الخاصة بهم جاهزة للذكاء الاصطناعي.

استخدام نظام البيانات

يجب على الشركات جمع وتنظيم بياناتها في مستودع مركزي أو نظام بيانات لتصبح جاهزة للذكاء الاصطناعي. نظام البيانات الخاص بشركة هو البنية التحتية التي تخزّن وتهيئ جميع البيانات، والهدف الرئيسي منها هو جعل البيانات متاحة للأشخاص المناسبين في الوقت الذي يحتاجون إليه لاتخاذ قرارات مدفوعة بالبيانات أو الحصول على صورة شاملة لبياناتهم. للأسف، لا تفهم معظم الشركات نظام بياناتها الحالي، سواء بسبب القيود التقليدية أو البيانات المتناثرة أو سيطرة الوصول الضعيفة أو مزيج من هذه الأسباب.

لتحقيق فهم أعمق لنظام البيانات الخاص بهم، يجب على الشركات العمل مع شريك يمكنه تقديم حلول الذكاء الاصطناعي، مثل منصة توجيه الذكاء الاصطناعي التوليفي الموحد. يمكن لهذه المنصة تمكين الشركات من تعزيز التجارب والابتكار عبر نماذج اللغة الكبيرة والتطبيقات الأصلية للذكاء الاصطناعي والإضافات المخصصة – وأهم من ذلك – مخازن البيانات. يمكن لهذه المنصة أيضًا أن تعمل كمنصة عمل للذكاء الاصطناعي آمنة ويمكن توسيعها وتخصيصها، مما يساعد الشركات على الحصول على فهم أعمق لنظام البيانات الخاص بهم، مما يحسن حلول الأعمال التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

لا يزيد فهم نظام البيانات الخاص بالشركة فقط من فعالية حلول الذكاء الاصطناعي، بل يساعد المنظمات أيضًا على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بطريقة أكثر مسؤولية وتوجيهًا نحو أمن البيانات. تستمر البيانات في أن تصبح أكثر تفصيلاً بفضل العمليات والقدرات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، مما يؤكد الحاجة إلى مطابقة فنية مع متطلبات الأمن والامتثال لأفضل ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول.

رفع مستوى إدارة البيانات وأمانها

يجب على إطارات إدارة البيانات الخاصة بالشركات أن تخضع لتجديد كبير لتصبح جاهزة للذكاء الاصطناعي. إطارات إدارة البيانات هي اختراع حديث نسبيًا يركز على أصول البيانات التقليدية. ومع ذلك، اليوم، بالإضافة إلى البيانات المنظمة، تحتاج الشركات إلى استخدام البيانات غير المنظمة، مثل معلومات التعريف الشخصية ورسائل البريد الإلكتروني وآراء العملاء، إلخ، والتي لا يمكن لإطارات إدارة البيانات الحالية التعامل معها.

كما أن الذكاء الاصطناعي التوليفي (Gen AI) يقوم بتغيير نمط إدارة البيانات من القواعد إلى الحواجز. تحتاج الشركات إلى تحديد الحدود، بدلاً من الاعتماد على القواعد الصارمة، لأن نجاحًا أو فشلًا واحدًا لا يكشف عن أي شيء مفيد بشكل خاص. من خلال تحديد الحدود، وحساب معدل نجاح محدد على مجموعة بيانات معينة، وقياس ما إذا كانت الإخراجات لا تزال ضمن تلك المعايير، يمكن للشركات تحديد ما إذا كانت حلول الذكاء الاصطناعي تتوافق فنيًا أو إذا كانت تحتاج إلى تعديلات دقيقة.

يجب على المنظمات تنفيذ واعتماد أدوات وطرق و منهجيات جديدة لإدارة البيانات. تستخدم العلامات التجارية الرائدة تقنيات التعلم الآلي لتأتمتة إدارة البيانات وضمان الجودة. على سبيل المثال، من خلال وضع السياسات والحدود مسبقًا، يمكن لهذه الشركات تأتمتة تنفيذ معايير البيانات بسهولة أكبر. تشمل ممارسات إدارة البيانات الجيدة الأخرى تنفيذ بروتوكولات معالجة وتخزين البيانات الصارمة، و匿 اسمية البيانات حيثما أمكن، وقيود جمع البيانات غير المبرر.

كما أن المنظومة التنظيمية الحالية حول جمع البيانات الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي لا تزال تتطور، وقد تؤدي عدم الامتثال إلى غرامات وضرر بالسمعة. سيتطلب التنقل في هذه القواعد الجديدة إطارًا شاملاً لإدارة البيانات يلاحظ قوانين حماية البيانات المحددة لمناطق عمل الشركة، مثل قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي.

كما يجب على الشركات تحسين أدبيات البيانات في جميع أنحاء المنظمة. تحتاج الشركات إلى إجراء تغييرات على جميع المستويات، وليس فقط مع الأشخاص الفنيين، مثل المهندسين أو علماء البيانات. ابدأ بتقدير النضج البياناتي، وتقييم كفاءات أمان البيانات عبر الأدوار المختلفة. يمكن لهذا التقييم أن يكشف عن عدم توافق في لغة الأعمال بين الفرق. بعد وضع معايير أساسية، يمكن للشركات تنفيذ خطط لتعزيز أدبيات البيانات وزيادة الوعي بأمانها.

تعزيز قدرات معالجة البيانات

إذا لم يكن واضحًا بعد، فإن البيانات غير المنظمة هي التل الذي ستهزم أو تنتصر عليه العلامات التجارية. كما ذكرنا سابقًا، يمكن أن تشمل البيانات غير المنظمة معلومات التعريف الشخصية ورسائل البريد الإلكتروني وآراء العملاء وأي بيانات لا يمكن تخزينها في ملف نصي عادي أو ملف PDF أو جدول بيانات Microsoft Excel، إلخ. تجعل طبيعة البيانات غير المنظمة صعبًا تحليلها أو إجراء عمليات بحث فيها. لا يمكن لمعظم أدوات وتكنولوجيا البيانات دمج البيانات غير المنظمة وتحويلها إلى أفعال، خاصة في سياق التفاعلات اليومية مع العملاء.

للتغلب على تحديات البيانات غير المنظمة، يجب على المنظمات التقاط هذه المعرفة غير الموثقة، واستخراجها، وربطها بقاعدة معرفة الشركات لإنشاء صورة كاملة لنظام البيانات الخاص بهم. في الماضي، كانت هذه العملية شاقة، ولكن الذكاء الاصطناعي يجعلها أسهل وتكلفة منخفضة من خلال جمع البيانات من مصادر متعددة، وتصحيح التناقضات، وإزالة المكررات، وفرز البيانات الهامة عن غير الهامة، إلخ.

مرةً ما يتكامل الذكاء الاصطناعي مع نظام البيانات، يمكنه مساعدة الشركات على توفير 자동ية لمعالجة الأصول المعقدة، مثل الوثائق القانونية والاتفاقيات وتفاعلات مركز الاتصال، إلخ. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا مساعدة الشركات على بناء رسوم معرفية لتنظيم البيانات غير المنظمة، مما يجعل قدرات الذكاء الاصطناعي التوليفي أكثر فعالية. بالإضافة إلى ذلك، يتيح الذكاء الاصطناعي التوليفي للشركات جمع البيانات وتصنيفها بناءً على التشابهات المشتركة، مما يتيح اكتشاف التبعيات المفقودة.

في حين أن هذه الأدوات التحليلية للبيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تفهم وترسم رؤى من البيانات غير المنظمة أو غير المنظمة، يجب على الشركات أيضًا تحديث تكنولوجيا المعلومات الخاصة بهم لدعم هذه المجموعات البيانات المعقدة. يبدأ تجديد تكنولوجيا المعلومات بمراجعة محددة – وهي تقييم للنظم التي تعمل بمستوى يمكنها التكامل مع الابتكارات الحديثة، والتي لا تعمل. يجب على الشركات تحديد النظم الحالية التي يمكنها التكامل مع الأدوات الجديدة.

الحصول على المساعدة لتصبح جاهزًا للذكاء الاصطناعي

جعل نظام البيانات جاهزًا للذكاء الاصطناعي هو عملية متعددة المراحل شاقة تتطلب مستوى عالٍ من الخبرة. لا تملك معظم الشركات مثل هذه المعرفة أو المهارات داخل المنظمة. إذا اختارت شركة الاستفادة من خبرة شريك لتحضير نظام البيانات الخاص بها للتكامل مع الذكاء الاصطناعي، هناك بعض الجوانب التي يجب أن تprior تركز عليها في بحثها.

أولاً، يجب على الشريك المثالي أن يمتلك خبرة تقنية في العديد من التخصصات المتداخلة (وليس فقط الذكاء الاصطناعي)، مثل السحابة والأمان والبيانات وتجربة العملاء، إلخ. إشارة أخرى إلى شريك رائع هو إذا كان يدرك أهمية المرونة. مع تسارع التغيير التكنولوجي، أصبح من الصعب توقع المستقبل. في هذا الصدد، يجب على الشريك المثالي أن لا يحاول تخمين حالة مستقبلية؛ بل يساعد نظام البيانات الخاص بالشركة ورأس المال البشري على أن يصبحا مرونتين بما يكفي للتكيف مع اتجاهات السوق وطلبات العملاء.

بالإضافة إلى ذلك، كما ذكرنا أعلاه، تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي على الجميع، وليس فقط فريق علوم البيانات. إن تمكين الذكاء الاصطناعي هو عمل منظمي شامل. كل موظف يحتاج إلى أن يكون على دراية بالذكاء الاصطناعي، بغض النظر عن مستوياته. يجب على الشريك مساعدة الشركات على سد هذه الفجوة، من خلال الجمع بين الخبرة التجارية والبشرية لمساعدة الشركات على تطوير القدرات اللازمة داخل المنظمة.

es apply to everyone, not just the data science team. AI enablement is an organization-wide endeavor. Every employee needs to be AI-literate, regardless of their level. A partner should help bridge this gap, bringing together business and people expertise to help enterprises develop the necessary capabilities in-house.