قاده التفكير
مفتاح حلول الذكاء الاصطناعي الناجحة؟ البيانات السلوكية
في السنوات الأخيرة، ليس سراً أن انتشار الابتكارات التكنولوجية قد أحدث ثورة في العالم. أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي، على وجه الخصوص، شائعًا بشكل متزايد، مع وصول أدوات مثل ChatGPT 100 مليون مستخدم بعد شهرين فقط من إطلاقه. لكن حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة هذه لا تعد شيئًا بدون بيانات ذات معنى وذات جودة عالية.
ولسوء الحظ، فإن عملية تحقيق هذا النوع من البيانات ليست دائما بسيطة - تحتاج الشركات إلى التقاط البيانات ومعالجتها بطريقة تزيل التحيز، وتنسيقها بحيث يستهلكها الذكاء الاصطناعي بسهولة. خاصة أن شركات الذكاء الاصطناعي مثل OpenAI و Anthropic تبدأ في نفاد البيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، تتزايد أهمية جمع بيانات مفيدة وقابلة للاستخدام.
مع توسع عالم الذكاء الاصطناعي، يجب على الشركات أن تفهم تأثير البيانات الجيدة مقابل البيانات الضعيفة على حلول الذكاء الاصطناعي والدور الحاسم الذي يمكن أن تلعبه البيانات السلوكية في بناء الأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي وتدريبها وتعزيزها.
تأثير الجودة مقابل البيانات الضعيفة على حلول الذكاء الاصطناعي
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات لتعلم الأنماط والتنبؤات وتنفيذ المهام. إذا كانت بيانات التدريب معرضة للخطر أو غير دقيقة أو مليئة بالأخطاء، فقد يؤدي النموذج إلى نتائج متحيزة وغير موثوقة، وتجربة مستخدم سيئة، وثغرات أمنية، ومخاطر تنظيمية. في الواقع، تشير تقديرات مؤسسة جارتنر إلى أن ضعف جودة البيانات وحدها يكلف المؤسسات متوسط التكلفة 12.9 مليون دولار سنويا.
من ناحية أخرى، يتيح تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات عالية الجودة للمؤسسات اتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة، وتنفيذ عمليات موثوقة، وتقليل مشكلات الامتثال، وتجنب العواقب المكلفة. ويمكن أن يؤدي أيضًا إلى تجارب أفضل للعملاء وأصحاب المصلحة، وزيادة الإيرادات وحصة السوق، وتقليل المخاطر. وبدون بيانات شاملة وذات معنى ودقيقة، ستواجه الشركات صعوبة في بناء وإدارة تطبيقات ونظم الذكاء الاصطناعي المتزايدة التعقيد.
صعود البيانات السلوكية
يمكن أن تساعد البيانات السلوكية الناتجة عن تفاعلات المنتجات والخدمات في تزويد الشركات برؤى عميقة لنماذج الذكاء الاصطناعي. في الحقيقة، ماكينزي وشركاه تشير التقديرات إلى أن المؤسسات التي تستفيد من الرؤى السلوكية للعملاء تتفوق على نظيراتها بنسبة 85% في نمو المبيعات وأكثر من 25% في هامش الربح الإجمالي.
تصف البيانات السلوكية تفاعلات المستخدم مع البيئات الرقمية، وتكشف عن التفضيلات والأنماط التفصيلية. إنه يمثل عنصرًا أساسيًا للكشف عن المشاعر الكامنة وراء نقرات المستخدم. على سبيل المثال، يمكن أن تكشف البيانات السلوكية عن مقاييس مهمة مثل مدة الجلسة، أو الوقت النشط في الموقع، أو عدد رسائل الخطأ، أو النقرات الميتة لتزويد الشركات بصورة أوضح عن تفاعل المستخدم والتفضيلات ونقاط الإحباط.
وفي حين أن هذه البيانات يمكن أن تساعد المؤسسات في تحديد العيوب وتحسين تجربة المستخدمين، فإنها تحتوي أيضًا على رؤى بالغة الأهمية للشركات للاستفادة من الإمكانيات الجديدة لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، بما في ذلك التنبؤ بشكل أفضل، وتدابير الأمان المعززة، والتخصيص المحسن:
التنبؤ
ومن خلال تجهيزها بالبيانات السلوكية، يمكن للشركات استخلاص رؤى قيمة حول سلوك المستخدم وأنماطه وتفضيلاته ونقاط الضعف، مما يسمح لها بالتنبؤ بالسلوك المستقبلي بشكل أكثر دقة، وبالتالي خلق تجارب أفضل. على سبيل المثال، لا تعمل مشاهدات موقع الويب، والاشتراكات في الرسائل الإخبارية، وأنشطة عربة التسوق، والتفاعلات على وسائل التواصل الاجتماعي كمسار تنقل رقمي فحسب، بل يمكن أن تكون أيضًا مؤشرات لسلوك الشراء المستقبلي أيضًا. وبوجود هذه البيانات في متناول اليد، سيكون لدى الشركات مؤشر أفضل لسلوك المستهلك، مما يتيح تنبؤات أكثر استنارة واتخاذ قرارات استراتيجية.
تحديد التهديدات
يمكن للشركات الاستفادة من البيانات السلوكية لتحديد التهديدات عند تطوير حلول الذكاء الاصطناعي من خلال تحليل أنماط تفاعل المستخدم بحثًا عن الحالات الشاذة أو الأنشطة المشبوهة. من خلال مراقبة المقاييس مثل مدة جلسة المستخدم أو أنماط النقر، يمكن للشركات اكتشاف الانحرافات عن سلوك المستخدم العادي التي قد تشير إلى تهديدات أو نقاط ضعف محتملة. على سبيل المثال، قد تستخدم شركة خدمات مالية البيانات السلوكية لمعرفة كيفية تدفق المستخدمين عادةً عبر الموقع وتحليل التناقضات لتحديد ما إذا كان سلوك أو نمط معين احتياليًا أم لا. يتيح هذا النهج الاستباقي للشركات معالجة المخاوف الأمنية بسرعة وتخفيف المخاطر وحماية أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
اضافة الطابع الشخصي
نظرًا لأن النمو المتسارع للذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل عالمنا، فإن تجارب العملاء شديدة التخصيص ستصبح قريبًا هي المعيار. باستخدام البيانات السلوكية، يمكن للفرق الهندسية التنبؤ بالسلوكيات وتصميم تجارب المستخدم. يمكن للشركات التي تتتبع تاريخ شراء المستهلكين وتطور ملفات تعريف مفصلة للعملاء أن تبني ولاءً أقوى للعلامة التجارية. ومن خلال تجهيزهم بهذه البيانات، يمكن لتجار التجزئة تقديم تجارب أكثر تخصيصًا من خلال العروض المستهدفة وفرص البيع المتبادل ذات الصلة. على سبيل المثال، يمكن للبيانات السلوكية تحديد المتسوقين الذين هم أكثر عرضة للتخلي عن عربة التسوق الخاصة بهم. يمكن لتجار التجزئة استخدام هذه المعلومات لتقديم خصم مخصص للقطاع المستهدف، مما قد يؤدي إلى تحويل المبيعات المفقودة إلى تحويلات.
البيانات السلوكية هي مفتاح النجاح
في عصر يتسم بالتقدم التكنولوجي السريع، يعتمد نجاح وفائدة حلول الذكاء الاصطناعي على البيانات المفيدة والدقيقة. مع تزايد الطلب على البيانات عالية الجودة، تظهر البيانات السلوكية كمورد محوري لتطوير الذكاء الاصطناعي. ومن خلال الاستفادة من الرؤى المستمدة من تفاعلات المستخدم، يمكن للشركات توقع سلوك المستخدم والتنبؤ به بشكل أفضل، واكتشاف التهديدات وأنظمة الحماية، وتقديم تجارب مخصصة تتوقع توقعات المستخدم وتتجاوزها.
مع استمرار تطور مشهد الذكاء الاصطناعي، فإن تبني البيانات السلوكية لا يضمن فعالية حلول الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يمهد الطريق أيضًا لتجارب مستخدم تحويلية وممتعة.
