إنشاء القيمة للأعمال من خلال الذكاء الاصطناعي (AI) له أساس أساسي لا يمكن تجاهله: ما يغذي الذكاء الاصطناعي. ثورة هذه التكنولوجيا جلبت فوائد لا يمكن تصورها وغيرت تمامًا الطريقة التي ترى بها الشركات البيانات في استراتيجياتها. ومع ذلك، لا تزال هناك مسافة مهمة يجب قطعها لكي تكون هذه الابتكار التحويلي حقًا ذا أهمية للشركات. لا تزال العديد من الذكاءات الاصطناعية تعتمد على معلومات خاطئة أو ذات جودة منخفضة. وبالتالي، يقدمون فقط نتائج بنفس المستوى. المفهوم المعروف بـمدخل غير صالح، مخرجات غير صالحة(يدخل القمامة، يخرج القمامة) لم يكن ذلك أبدًا أكثر صحة.
مع التقدم في الذكاء الاصطناعي التوليدي وزيادة القدرة الحاسوبية، نشهد توليد المعلومات والسياقات بكميات استثنائية. للاستفادة من كل هذا الإمكانات، فإن استخدام بيانات دقيقة وموثوقة كأساس للذكاء الاصطناعي هو المفتاح. في النهاية، هم الوقود الذي يغذي خوارزميات الذكاء الاصطناعي، ولذلك فإن الشركات والمنظمات التي لا تستثمر في قاعدة بيانات قوية قد تتأخر في تنفيذ هذه الحلول. أو أسوأ. قد يتبنون التكنولوجيا بشكل خاطئ ويحولون هذه المبادرة إلى مشكلة كبيرة.
لكي تنتج الذكاء الاصطناعي نتائج دقيقة ومفيدة، يجب أن تعكس البيانات التي تدعمه واقع السوق والشركة دون أخطاء أو تحريفات. يتطلب ذلك أن يكونوا متنوعين، يتم جمعهم من مصادر مختلفة، لتقليل التحيزات وضمان أن تكون التطبيقات أقل عرضة لاتخاذ قرارات غير عادلة. بالإضافة إلى ذلك، من الضروري التفكير في التحديث المستمر للمعلومات ودقتها، لأنه عندما تكون غير محدثة أو غير صحيحة، فإنها تنتج إجابات غير دقيقة، مما يضر بمصداقيتها. البيانات المحدثة تتيح لنماذج الذكاء الاصطناعي مواكبة الاتجاهات، والتكيف مع سيناريوهات متعددة، وتقديم أفضل النتائج الممكنة.
في السوق المالية، على سبيل المثال، يمكن أن تؤدي البيانات غير الصحيحة إلى تحليلات وتوقعات غير مناسبة لمخاطر الائتمان، مما يؤدي إلى الموافقة على قروض للعملاء المتخلفين عن السداد أو الرفض للمسددين الجيدين. في القطاع اللوجستي، المعلومات غير المحدثة وذات الجودة المنخفضة تتسبب في مشاكل في التوزيع مع مبيعات منتجات خارج المخزون، مما يؤدي إلى تأخيرات في التسليم. وبالتالي، فقدان العملاء.
أمان البيانات أيضًا هو أمر أساسي. تركهم عرضة للخطر في تطبيقات الذكاء الاصطناعي يشبه ترك باب الخزنة مفتوحًا، مما يعرضهم لسرقة معلومات حساسة أو التلاعب بالأنظمة لإحداث تحيزات. فقط من خلال الأمان يمكن حماية الخصوصية والحفاظ على سلامة النموذج وضمان تطويره المسؤول.
البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي تحتاج أيضًا إلى أن تكون قابلة للتحديد ومتاحة في النظام، وإلا ستكون بمثابة مكتبة مليئة بالكتب مغلقة. المعرفة موجودة، لكنها لا يمكن استخدامها. لكن، من المهم هنا التأكيد على أهمية منح الوصول للأشخاص والمناطق الصحيحة. نفس البيانات يمكن الوصول إليها بكاملها من قبل منطقة واحدة، أي بشكل كامل ومفصل. في حالة أخرى، يمكن أن يُسمح فقط بالوصول إلى تجميع البيانات بشكل مختصر. ليس دائمًا ستكون البيانات المعينة متاحة للجميع بنفس الطريقة. المعلومات القابلة للتحديد، الممكنة باستخدام بيانات التعريف التجارية والفنية، تكشف عن الإمكانات الحقيقية للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي، بحيث يمكن لهذه الأدوات أن تتعلم وتتكيف وتنتج رؤى مبتكرة.
أخيرًا، يجب أن تكون البيانات في التنسيق الصحيح لتجارب التعلم الآلي أو تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM). تسهيل استهلاك المعلومات يساعد على فتح إمكانيات أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه، بحيث تصبح قادرة على استيعابها ومعالجتها بسهولة وتحويلها إلى أفعال ذكية وإبداعية.
الطريق لتعظيم إمكانات الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية يمر، حتمًا، بجودة البيانات التي تغذيه. الشركات والمنظمات التي تدرك أهمية قاعدة بيانات قوية وآمنة ومحدثة تتقدم على المنافسة، وتحول الذكاء الاصطناعي إلى حليف استراتيجي وميزة تنافسية في السوق. هذه الحقبة الجديدة من الابتكار التي نعيشها تتطلب من الشركات الاستثمار في المكون الصحيح — بياناتها — لتحريك آلة الذكاء الاصطناعي في الاتجاه الصحيح، مما يجلب منظورًا جديدًا للأعمال.
