تفيد التقارير أن أكثر من ثلاثة أرباع المؤسسات تستخدم الذكاء الاصطناعي في وظيفة عمل واحدة على الأقل. يوضح هذا كيف أدركت المؤسسات قدرة الذكاء الاصطناعي على إعادة تعريف العمليات وتبسيط العمليات.
ولكن حتى مع هذه الفوائد المتصورة، فإن فعالية الذكاء الاصطناعي تعتمد بشكل كبير على سلامة البيانات التي تقوده.
نائب الرئيس الأول لإدارة المنتجات في شركة Precisely.
إن المنظمات متحمسة لمستقبل الذكاء الاصطناعي، لكن العوائد الملموسة لم تتحقق بعد من قبل الكثيرين. يعد ضمان الجودة المثلى للبيانات وممارسات إدارة البيانات القوية كجزء من استراتيجية قوية لسلامة البيانات أمرًا بالغ الأهمية لتسخير قدرات الذكاء الاصطناعي بشكل كامل وتجنب الأخطاء المكلفة.
يعد إنشاء عقلية قوية للجودة والحوكمة عبر المؤسسة أمرًا بالغ الأهمية أيضًا حيث يجب أن يكون هناك وضوح حول السياسات والأدوار وأهداف العمل الشاملة.
جودة البيانات: تحقيق الدقة والموثوقية
ومن بين هذه الممارسات الأساسية لسلامة البيانات، غالبًا ما تشكل جودة البيانات تحديًا كبيرًا. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يؤثر على 60% من برامج بيانات المؤسسات، إلا أن 12% فقط أفادوا بوجود بيانات ذات جودة كافية وإمكانية الوصول إليها لتنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.
وهذا يسلط الضوء على الحاجة الملحة للاستثمار الاستراتيجي في إدارة جودة البيانات.
إن قوة الذكاء الاصطناعي تقاس بقوة البيانات التي تكمن خلفه، فالبيانات غير المكتملة أو غير الدقيقة أو القديمة تعرقل حتى نماذج اللغات الكبيرة الأكثر تطوراً (LLM). يصبح هذا أمرًا بالغ الأهمية عندما يتعلق الأمر بالتخصيص في إصدار توصيات استراتيجية أو توفير تجارب مخصصة للعملاء.
ومن خلال الاستفادة من البيانات ذات الجودة الرديئة، تخاطر الشركات بتأخير اتخاذ القرار، وزيادة التكاليف، وبالتالي استياء العملاء.
على سبيل المثال، تعتمد الخوارزميات المستخدمة في خدمات البث على التركيبة السكانية التفصيلية للعملاء – مثل العمر والموقع والتفضيلات – لتقديم التوصيات ذات الصلة التي تبني الثقة مع المستخدم.
ومع ذلك، عندما تكون البيانات غير دقيقة، فإنها تخلق اقتراحات منحرفة تفشل في تلبية توقعات العملاء. وبالتالي، فإن ضمان دقة البيانات وتوقيتها وموثوقيتها أمر بالغ الأهمية. وبدون بيانات جيدة الصيانة، لن تنتج نماذج الذكاء الاصطناعي الرؤى القيمة اللازمة للابتكار والنمو.
في حين أنه لا توجد منظمتان تواجهان نفس التحديات بالضبط، فإن العديد منها تعاني من مشكلات أساسية مماثلة. يتضمن ذلك جمع إدخالات مكررة من مصادر متعددة أو تخزين بيانات عامة تفتقر إلى القيمة – وإن كانت صحيحة.
ومن خلال تضمين عمليات التحقق الآلية التي تقارن البيانات الواردة بمعايير العالم الحقيقي، يمكن للمؤسسات ضمان بقاء بياناتها جديرة بالثقة وقيمة وجاهزة للاستخدام. وهذا يسهل اتخاذ قرارات أقوى تعتمد على البيانات، وتحسين كفاءة التكلفة، وتدفق الإيرادات.
أهمية حوكمة البيانات القوية
ويجب أيضًا دعم البيانات الموثوقة والدقيقة من خلال إطار حوكمة قوي يضمن الامتثال للوائح التنظيمية المتطورة.
في المشهد التكنولوجي اليوم، تدير المؤسسات في جميع أنحاء العالم قوانين البيانات المعقدة بشكل متزايد بما في ذلك التزامات القانون العام لحماية البيانات (GDPR) المتطورة والتغييرات التشريعية الأخيرة، مثل قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي وقانون البيانات (الاستخدام والوصول).
وفي حين أنها مصممة لمعالجة المخاطر الناشئة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات، فإنها تشكل أيضًا تحديًا كبيرًا.
ويتمثل العلاج في الإدارة الفعالة للبيانات: فهي تساعد المؤسسات على فهم بياناتها، ومكان تخزينها، ومن يملكها، وكيف يتم استخدامها. إنه مطلوب في أساس أي استراتيجية ناجحة لاعتماد الذكاء الاصطناعي. وبدون وجود أنظمة إدارة البيانات الصحيحة، لا يمكن للمؤسسات تلبية اللوائح الأخلاقية ولوائح الخصوصية.
من منظور عملي، يعد اتباع نهج مخصص لإدارة البيانات أمرًا بالغ الأهمية لإدارة الأنظمة الداخلية المتعددة. غالبًا ما يؤدي دمج البيانات واستخدامها عبر مصادر متنوعة إلى حدوث تعقيدات بسبب الاختلافات في التنسيقات والمعايير ومستويات الجودة.
تعمل الحوكمة القوية على تمكين التحليلات المتقدمة واتخاذ القرارات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لتفكيك صوامع البيانات وتحسين الكفاءة التشغيلية. كما أنه يضمن سير العمل بسلاسة وأن نماذج الذكاء الاصطناعي تقدم نتائج موثوقة، بما يتماشى مع سياسات الخصوصية والأمان.
مع استمرار تزايد اعتماد الذكاء الاصطناعي، أصبح إنشاء استراتيجية حوكمة قوية أكثر أهمية من أي وقت مضى. تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على كميات كبيرة من البيانات المتنوعة؛ وأي فجوات في الدقة أو الاتساق أو الامتثال يمكن أن تتصاعد إلى مخاطر كبيرة، بما في ذلك خرق لوائح البيانات.
توفر حوكمة البيانات الهيكل اللازم للتحقق مما إذا كانت بيانات المصدر دقيقة وذات صلة ومتوافقة.
من خلال وجود إطار عمل قوي لإدارة البيانات، يمكن للمؤسسات الاستفادة بكفاءة من البيانات المهمة للحصول على رؤى أكثر دقة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وصنع القرار وإعداد التقارير.
وتعلن المنظمات التي تعطي الأولوية لمبادرات حوكمة البيانات عن مجموعة واسعة من الفوائد: فقد شهدت 58% منها بالفعل تحسينات في جودة البيانات، وتحسين الرؤى والتحليلات. ونتيجة لذلك، فإن التبني مستمر في الارتفاع؛ تعمل حاليًا 71% من المؤسسات باستخدام برنامج محدد لإدارة البيانات.
يتطلب النضج الحقيقي لإدارة البيانات من الشركات تجاوز معايير الصناعة. إن الاعتراف بالامتثال كنقطة انطلاق سيسمح للشركات بتصميم هياكل فريدة لصنع القرار في مجال البيانات، بما يتماشى مع أهدافها الفريدة وتصميمها التنظيمي وثقافتها.
لا يُظهر هذا اتخاذ قرارات أخلاقية قوية ووعيًا تجاريًا فحسب، بل يُظهر أيضًا قيادة ممتازة للبيانات.
فوائد تنفيذ إمكانية ملاحظة البيانات لإدارة البيانات في الوقت الحقيقي
حتى مع جودة البيانات وأطر الإدارة، من الضروري تنفيذ الأدوات التي يمكنها ضمان موثوقية البيانات ودقتها بشكل مستمر. مع استمرار نمو الأنظمة البيئية للبيانات من حيث الحجم والتعقيد، تعد المراقبة في الوقت الفعلي أمرًا أساسيًا لتجنب البيانات غير الصالحة وغير الكاملة.
تعالج أدوات مراقبة البيانات هذا التحدي من خلال إجراء مسح استباقي لخطوط البيانات بحثًا عن الحالات الشاذة والتناقضات.
تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) على تتبع البيانات والكشف عن الأنماط غير المتوقعة التي تؤثر على أداء نموذج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، إذا كانت المؤسسة تتلقى عادةً 10000 تسجيل عميل جديد يوميًا ولكن هذا يتحول فجأة إلى 1000 أو 100000 مستخدم، فهذا يشير إلى وجود مشكلة كبيرة في البيانات.
أدوات المراقبة تشير إلى الحالات الشاذة وتتدخل مبكرًا لمعالجة هذا الوضع غير المؤكد قبل أن تتأثر دقة النموذج. كما أنها تضمن تنفيذ تحويلات البيانات – بما في ذلك الإثراء أو التسوية – بشكل صحيح للحفاظ على سلامة البيانات في جميع أنحاء المؤسسة.
بالطبع، يختلف مسار كل مؤسسة نحو تحقيق نجاح الذكاء الاصطناعي. يسمح اعتماد أطر سلامة البيانات الرسمية للمؤسسات بتحديد توحيد البيانات وإنشاء عمليات ضمان جودة البيانات طويلة المدى ونشر أدوات مراقبة البيانات التي تدعم المراقبة في الوقت الفعلي.
بناء ثقافة التميز في البيانات لتحقيق النجاح على المدى الطويل
ولضمان إطلاق القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يجب على المؤسسات إعطاء الأولوية للجودة والحوكمة وقابلية المراقبة في استراتيجيات سلامة البيانات الخاصة بها، بالإضافة إلى التركيز على التكامل والإثراء. تعتبر هذه العناصر ضرورية لإنشاء ذكاء اصطناعي موثوق وجدير بالثقة ولا ينبغي اعتبارها اختيارية.
ومن خلال اتخاذ هذه الخطوات، يمكن للمؤسسات الاستفادة بشكل كامل من الذكاء الاصطناعي في تخصيص رحلة العميل بدقة، وتسهيل اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً، وتعزيز الكفاءة التشغيلية.
ومن خلال تحديد الأولويات وفهم كل عنصر من عناصر سلامة البيانات، يمكن للمؤسسات تحويل نضجها في مجال الذكاء الاصطناعي وتعزيز قدرتها التنافسية في عالم يعتمد على البيانات بشكل متزايد.
لقد أبرزنا أفضل منشئ مواقع الويب بالذكاء الاصطناعي.
تم إنتاج هذه المقالة كجزء من قناة Expert Insights التابعة لـ TechRadarPro حيث نعرض أفضل وألمع العقول في صناعة التكنولوجيا اليوم. الآراء الواردة هنا هي آراء المؤلف وليست بالضرورة آراء TechRadarPro أو Future plc. إذا كنت مهتمًا بالمساهمة، اكتشف المزيد هنا: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
التعليقات