أكليك®أعلنت شركة مايكروسوفت، الشركة العالمية الرائدة في مجال تكامل البيانات وجودة البيانات والتحليلات والذكاء الاصطناعي، عن نتائج دراسة جديدة أجريت مع مجموعة Enterprise Strategy Group (ESG) والتي كشفت عن فجوة كبيرة بين الاستثمار في الذكاء الاصطناعي وتنفيذه.
تقرير أبحاث ESG، "جاهزية البيانات للذكاء الاصطناعي التوليدي المؤثريكشف أن الشركات تتجه بشكل عدواني نحو تطوير الذكاء الاصطناعي، لكن العديد منها لا يمتلك خطة منظمة لبناء قواعد البيانات الضرورية للنجاح على المدى الطويل. بينما يزيد 94٪ من الشركات من إنفاقها على المنتجات والخدمات لتمكين جاهزية البيانات للذكاء الاصطناعي، تمكن فقط 21٪ منها من دمج الذكاء الاصطناعي بالكامل في عملياتها. على الرغم من أن معظم المؤسسات تعترف بأن جودة البيانات حاسمة، إلا أن الحوكمة والامتثال وكشف التحيزات لا تزال الفجوات الرئيسية، مما يمنع الشركات من استغلال الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي.
"الشركات تتسابق لاعتماد الذكاء الاصطناعي باستثمار كبير دون استراتيجية متماسكة"، يقول درو كلارك، نائب الرئيس التنفيذي والمدير العام لوحدة أعمال البيانات في Qlik. الذكاء الاصطناعي ليس حلاً مؤقتًا — إنه تحول دائم يتطلب هيكلة وحوكمة وشفافية. بدون خطة واضحة وقواعد بيانات قوية، تزيد الشركات من مخاطرها بدلاً من توليد القيمة.
تسلط الأبحاث الجديدة من Qlik وESG الضوء على عدم التوافق الصارخ بين تبني الذكاء الاصطناعي والاحتياطات اللازمة لضمان نجاحه:
– يتسارع اعتماد الذكاء الاصطناعي، لكن العديد من الشركات تفتقر إلى استراتيجية تنفيذ واضحة:تزيد 94% من المؤسسات إنفاقها على المنتجات والخدمات التي تمكن من جاهزية البيانات للذكاء الاصطناعي، ولكن 21% فقط قامت بدمج الذكاء الاصطناعي بالكامل في عملياتها.
– تقوم الشركات بجمع المزيد من البيانات، ولكنها تواجه صعوبة في جعلها قابلة للاستخدام في مجال الذكاء الاصطناعي:64% من المؤسسات تجمع البيانات من 100 إلى 499 مصدرًا يوميًا، مما يسلط الضوء على مدى تعقيد البيانات.
– الكفاءة التشغيلية هي المقياس الرئيسي، ولكن التأثير الكامل للذكاء الاصطناعي لا يزال غير واضح:57% يقيسون نجاح الذكاء الاصطناعي على أساس الكفاءة التشغيلية، في حين أن عددا أقل يتتبع تأثيره الاستراتيجي على الأعمال.
- إن الفجوات في التحيز والحوكمة والامتثال تخلق مخاطر كبيرة:تحاول 48% من المؤسسات معالجة التحيز في الذكاء الاصطناعي من خلال الشفافية في القرارات المتعلقة بالنماذج ومصادر البيانات.
- جودة البيانات أمر بالغ الأهمية، ولكن الحوكمة لا تزال تشكل تحديًا:47% فقط يوافقون بشدة على أن سياسات الحوكمة الخاصة بهم يتم تطبيقها بشكل متسق، مما يسلط الضوء على الثغرات في الرقابة والامتثال.
"الذكاء الاصطناعي ليس مشكلة تقنية - إنه مشكلة تنفيذ"، يقول ستيفن كاتانتسانو، كبير محللي ESG. تتحرك منظمات جميع القطاعات بسرعة لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي، ولكن بدون التدابير الاحترازية اللازمة، فإنها تواجه مخاطر التعرض لعواقب تنظيمية ومالية وسمعة. على الرغم من اعترافها بأهمية جودة البيانات، إلا أن الغالبية لا تمتلك بعد الحوكمة الضرورية لضمان أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي آمنة ومحايدة. تفسر هذه الفجوة في التنفيذ سبب توقف العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي أو عدم قدرتها على تقديم عائد استثمار ملموس.
تقرير Qlik وESGجاهزية الذكاء الاصطناعي identifica os desafios mais urgentes na execução de IA e fornece estratégias para garantir o sucesso a longo prazo. Para obter insights mais profundos e recomendações de especialistas, acesse o eBook aqui: https://www.qlik.com/us/مكتبة الموارد/البياناتالاستعداد للتأثيرالذكاء الاصطناعي التوليدي
