قادة الفكر
مفتاح الحلول الذكية للذكاء الاصطناعي؟ بيانات السلوك
في السنوات الأخيرة، ليس سرا أن انتشار الابتكارات التكنولوجية قد أثر على العالم. وقد أصبحت الذكاء الاصطناعي التوليدي شائعًا بشكل خاص، 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.
لسوء الحظ، عملية تحقيق هذا النوع من البيانات ليست دائمًا بسيطة – تحتاج الشركات إلى التقاط وобработة البيانات بطريقة تُزيل التحيز، وتنسيقها لتقبلها الذكاء الاصطناعي بسهولة. خاصة مع بدء شركات الذكاء الاصطناعي مثل OpenAI وAnthropic بالنفاد من البيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، تزداد أهمية جمع البيانات المفيدة والمناسبة.
مع توسع عالم الذكاء الاصطناعي، يجب على الشركات فهم تأثير البيانات الجيدة مقابل البيانات الرديئة على حلول الذكاء الاصطناعي والدور الحاسم الذي يمكن أن تلعبه بيانات السلوك في بناء وتدريب ودعم الأدوات المدارة بالذكاء الاصطناعي.
تأثير البيانات الجيدة مقابل الرديئة على حلول الذكاء الاصطناعي
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات لتعلم الأنماط والتنبؤات والقيام بالمهام. 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 سوء جودة البيانات وحده يكلّف المنظمات 12.9 مليون دولار سنويًا.
تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات جيدة، من ناحية أخرى، يسمح للمنظمات باتخاذ قرارات أفضل وأكثر إطلاعا، وتنفيذ عمليات موثوقة، وتقليل مشاكل الامتثال، وتجنب العواقب الباهظة. كما يمكن أن يؤدي إلى تجارب أفضل للعملاء والأطراف المعنية، وزيادة الإيرادات والحصة السوقية، وتقليل المخاطر. بدون بيانات شاملة وذات معنى ودقيقة، ستواجه الشركات صعوبات في بناء وإدارة هذه التطبيقات والنظم المعقدة المدارة بالذكاء الاصطناعي.
صعود بيانات السلوك
يمكن لبيانات السلوك من التفاعلات مع المنتجات والخدمات أن توفر للشركات رؤى عميقة لنمذجة الذكاء الاصطناعي. في الواقع، تقدّر شركة McKinsey & Company أن المنظمات التي تستفيد من رؤى السلوك الخاصة بالعملاء تتفوق على نظرائها بنسبة 85٪ في نمو المبيعات وأكثر من 25٪ في الهامش الصافي.
تصف بيانات السلوك التفاعلات بين المستخدمين والبيئات الرقمية، مما يكشف عن تفاصيل حول التفضيلات والأنماط. تعتبر هذه البيانات عنصرًا أساسيًا لفهم مشاعر وراء نقرات المستخدم. على سبيل المثال، يمكن لبيانات السلوك أن تكشف عن معايير حيوية مثل مدة الجلسة، والوقت النشط على الموقع، وعدد رسائل الخطأ، أو النقرات غير النشطة لتزويد الشركات برؤية أوضح حول تفاعل المستخدم، والتفضيلات، وpoints الضيق.
في حين يمكن أن تساعد هذه البيانات الشركات على تحديد العيوب وتحسين تجربة المستخدم، فإنها تحتوي أيضًا على رؤى حيوية للشركات للاستفادة من إمكانيات جديدة لحلول الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التنبؤات الأفضل، ووسائل الأمان المحسنة، والشخصنة المحسنة:
التنبؤ
باستخدام بيانات السلوك، يمكن للشركات استخلاص رؤى قيمة حول سلوك المستخدم والأنماط والتفضيلات والنقاط الحيوية، مما يسمح لها بالتنبؤ بسلوك المستقبل بدقة أكبر، وبالتالي إنشاء تجارب أفضل. على سبيل المثال، يمكن أن تعمل مشاهدات الموقع، واشتراكات النشرة الإخبارية، وأنشطة عربة التسوق، والتفاعلات على وسائل التواصل الاجتماعي كخلفية رقمية، كما يمكن أن تكون مؤشرات على سلوك الشراء في المستقبل. مع هذه البيانات في متناول اليد، سيكون للشركات فكرة أفضل عن سلوك المستهلك، مما يتيح لهم اتخاذ قرارات إستراتيجية أكثر إطلاعا.
تحديد التهديدات
يمكن للشركات استخدام بيانات السلوك لتحديد التهديدات عند تطوير حلول الذكاء الاصطناعي من خلال تحليل أنماط التفاعل للمستخدمين للكشف عن الشذوذ أو النشاطات المشبوهة. من خلال مراقبة معايير 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 بيانات السلوك لمعرفة كيفية تدفق المستخدمين عادة عبر الموقع وتحليل الاختلافات لتحديد ما إذا كان السلوك أو النمط معيبًا أو غير ذلك. هذا النهج الوقائي يسمح للشركات بالتصدي السريع للمخاطر الأمنية، وتقليل المخاطر، وحماية أنظمة الذكاء الاصطناعي.
الشخصنة
مع نمو الذكاء الاصطناعي بسرعة، ستكون التجارب الشخصية للعملاء قريباً هي المعيار. باستخدام بيانات السلوك، يمكن لفريق الهندسة التنبؤ بالسلوك وتailor تجارب المستخدم. يمكن للشركات التي تتبع تاريخ مشتريات المستهلكين وتنمية ملفات تعريف العملاء المحددة بناء ولاء أقوى للعلامة التجارية. مع هذه البيانات، يمكن للمتاجر تقديم تجارب أكثر شخصنة من خلال العروض المستهدفة والفرص المتعلقة بالبيع المتقاطع. على سبيل المثال، يمكن لبيانات السلوك تحديد المتسوقين الذين من المرجح أن يتركون عربات التسوق. يمكن للمتاجر استخدام هذه المعلومات لتقديم خصم شخصي إلى القطاع المستهدف، مما قد يؤدي إلى تحويل المبيعات المفقودة إلى تحويلات.
بيانات السلوك هي مفتاح النجاح
في عصر يتميز بالتقدم التكنولوجي السريع، يعتمد نجاح وفائدة حلول الذكاء الاصطناعي على بيانات ذات معنى ودقة. مع تصاعد الطلب على بيانات جيدة، تبرز بيانات السلوك كموارد حيوية لتطوير الذكاء الاصطناعي. من خلال الاستفادة من الرؤى المستفادة من التفاعلات بين المستخدمين، يمكن للشركات التنبؤ بشكل أفضل بسلوك المستخدم، والكشف عن التهديدات وحماية الأنظمة، وتقديم تجارب شخصية تتنبأ وتتجاوز توقع المستخدم.
مع استمرار تطور مشهد الذكاء الاصطناعي، لا يضمن اعتماد بيانات السلوك فحسب فعالية حلول الذكاء الاصطناعي، بل يفتح أيضًا الطريق لتجارب مستخدم رائعة وممتعة.
