قادة الفكر
مفتاح الحلول الذكية الناجحة؟ البيانات السلوكية
في السنوات الأخيرة ، لم يكن سرا أن انتشار الابتكارات التكنولوجية قد أثر على العالم. أصبحت الذكاء الاصطناعي التوليدي ، على وجه الخصوص ، شائعة بشكل متزايد ، مع أدوات مثل ChatGPT التي وصلت إلى 100 مليون مستخدم بعد شهرين فقط من إطلاقها. لكن هذه الحلول الذكية المتقدمة لا قيمة لها بدون بيانات ذات معنى وذات جودة.
للأسف ، عملية تحقيق هذه النوعية من البيانات ليست دائمًا بسيطة – تحتاج الشركات إلى التقاط البيانات ومعالجتها بطريقة تزيل الانحياز ، وتنسيقها بسهولة لاستخدامها من قبل الذكاء الاصطناعي. خاصة مع بدء شركات الذكاء الاصطناعي مثل OpenAI و Anthropic في النهاية ببيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ، يزداد أهمية جمع بيانات قابلة للاستخدام وذات معنى.
كما يتوسع عالم الذكاء الاصطناعي ، يجب على الشركات فهم التأثير الذي تتركه البيانات الجيدة مقابل البيانات الرديئة على الحلول الذكية وأهمية البيانات السلوكية في بناء أدوات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي وتدريبها وتعزيزها.
تأثير البيانات الجيدة مقابل البيانات الرديئة على الحلول الذكية
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات لتعلم الأنماط وصنع التنبؤات وتنفيذ المهام. إذا كانت بيانات التدريب معيبة أو غير دقيقة أو تحتوي على أخطاء ، يمكن أن تنتج النموذج نتائج متحيزة وغير موثوقة ، وتجربة مستخدم سيئة ، وثغرات أمنية ، ومخاطر تنظيمية. في الواقع ، تقدر شركة Gartner أن جودة البيانات الرديئة تكلف المنظمات 12.9 مليون دولار في السنة.
تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات جيدة ، من ناحية أخرى ، يسمح للشركات باتخاذ قرارات أفضل وأكثر معلومات ، وتنفيذ عمليات موثوقة ، وتقليل مشاكل الامتثال ، وتجنب العواقب الباهظة. يمكن أن يؤدي ذلك أيضًا إلى تحسين تجارب العملاء والمستفيدين ، وزيادة الإيرادات والحصة السوقية ، وتقليل المخاطر. بدون بيانات شاملة وذات معنى ودقيقة ، ستواجه الشركات صعوبات في بناء وإدارة هذه التطبيقات والأطر الذكية المعقدة المتزايدة.
صعود البيانات السلوكية
يمكن أن تساعد البيانات السلوكية من التفاعلات مع المنتجات والخدمات الشركات على الحصول على رؤى عميقة لنمذجة الذكاء الاصطناعي. في الواقع ، تقدر شركة McKinsey & Company أن الشركات التي تستفيد من رؤى السلوك العملاء تتفوق على أقرانها بنسبة 85٪ في نمو المبيعات وأكثر من 25٪ في الهامش الإجمالي.
تصف البيانات السلوكية التفاعلات بين المستخدمين والبيئات الرقمية ، وكشفة تفاصيل حول التفضيلات والأنماط. تعتبر هذه البيانات عنصر أساسي لاكتشاف مشاعر وراء نقرات المستخدم. على سبيل المثال ، يمكن أن تكشف البيانات السلوكية عن مقاييس حيوية مهمة مثل مدة الجلسة ، والوقت النشط على الموقع ، وعدد رسائل الخطأ ، أو النقرات الميتة لتزويد الشركات برؤية أوضح لتجربة المستخدم والتفضيلات ونقاط الإحباط.
في حين يمكن أن تساعد هذه البيانات الشركات على تحديد العيوب وتحسين تجربة المستخدم ، فإنها تحتوي أيضًا على رؤى حيوية للشركات للاستفادة من فرص جديدة لحلول الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك التنبؤات الأفضل ، ووسائل الأمان المحسنة ، والتعزيز الشخصي:
التنبؤ
باستخدام البيانات السلوكية ، يمكن للشركات الحصول على رؤى قيمة حول سلوك المستخدم والأنماط والتفضيلات ومشاكل المستخدم ، مما يسمح لهم بالتنبؤ بسلوك المستقبل بدقة أكبر ، وبالتالي إنشاء تجارب أفضل. على سبيل المثال ، يمكن أن تعمل مشاهدات الموقع ، واشتراكات النشرة الإخبارية ، وأنشطة حجز العربة ، والتفاعلات على وسائل التواصل الاجتماعي كأثر رقمي ، كما يمكن أن تكون مؤشرات على سلوك الشراء في المستقبل. مع هذه البيانات ، سيكون للشركات فكرة أفضل عن سلوك المستهلك ، مما يتيح لهم اتخاذ قرارات استراتيجية أكثر информية.
تحديد التهديدات
يمكن للشركات الاستفادة من البيانات السلوكية لتحديد التهديدات عند تطوير حلول الذكاء الاصطناعي من خلال تحليل أنماط التفاعل للمستخدمين لتحديد الشذوذ أو النشاطات المشبوهة. من خلال مراقبة مقاييس مثل مدة جلسة المستخدم أو أنماط النقر ، يمكن للشركات الكشف عن انحرافات عن سلوك المستخدم العادي التي قد تشير إلى تهديدات أو نقاط ضعف محتملة. على سبيل المثال ، يمكن لشركة الخدمات المالية استخدام البيانات السلوكية لمعرفة كيفية تدفق المستخدمين عبر الموقع وتحليل الاختلافات لتحديد ما إذا كان سلوك معين أو نمط مشبوه أو احتيالي. يسمح هذا النهج للشركات بالتصدي سريعًا للمخاطر الأمنية ، وتقليل المخاطر ، وحماية أنظمة الذكاء الاصطناعي.
التعزيز الشخصي
مع نمو الذكاء الاصطناعي المتسارع ، ستكون التجارب الشخصية للمستخدمين قريباً هي المعيار. باستخدام البيانات السلوكية ، يمكن لفريق الهندسة التنبؤ بالسلوك وتailor تجارب المستخدم. يمكن للشركات التي تتبع سجلات شراء العملاء وتنمية ملفات العملاء المحددة بناء ولاء العلامة التجارية أقوى. مع هذه البيانات ، يمكن للمتاجر تقديم تجارب أكثر شخصنة من خلال العروض المستهدفة والفرص المتعلقة بالبيع المتقاطع. على سبيل المثال ، يمكن للبيانات السلوكية تحديد المتسوقين الذين من المرجح أن يتركون عربتهم. يمكن للمتاجر استخدام هذه المعلومات لتقديم خصم شخصي إلى القسم المستهدف ، مما قد يحول المبيعات المفقودة إلى تحويلات.
البيانات السلوكية هي مفتاح النجاح
في عصر يتميز بالتقدم التكنولوجي السريع ، يعتمد نجاح وفائدة حلول الذكاء الاصطناعي على بيانات ذات معنى ودقة. مع زيادة الطلب على بيانات جيدة ، تبرز البيانات السلوكية كموارد حيوية لتطوير الذكاء الاصطناعي. من خلال الاستفادة من رؤى المستخدمين من التفاعلات ، يمكن للشركات التنبؤ بسلوك المستخدم وتحديد التهديدات وحماية الأنظمة وتقديم تجارب شخصنة تتنبأ بتوقعات المستخدم وتتجاوزها.
مع استمرار تطور مشهد الذكاء الاصطناعي ، يضمن تبني البيانات السلوكية ليس فقط فعالية حلول الذكاء الاصطناعي ولكن أيضًا يفتح الطريق لتجارب مستخدم محولة وممتعة.
