7 مشاكل رئيسية تمنع إدخال الذكاء الاصطناعي في عملك

رؤى من 10000 محلل ومتخصص في تكنولوجيا المعلومات ومدير تنفيذي – كل شيء عن الذكاء الاصطناعي. إذا لم تكن على دراية بموضوع الذكاء الاصطناعي وتريد أن تفهم ما هو من تجربة الشركات الحقيقية، تأكد من قراءة هذا المقال!

لقد أظهر الذكاء الاصطناعي بالفعل أنه يمكنه القيام بالعديد من الأشياء المفيدة وتبسيط عمل الشركة، خاصة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي في التسويق. لكن لديها حواجز تمنع حتى الآن الذكاء الاصطناعي من السيطرة على العالم والشركات من إدخاله في العمليات. نحن نحلل هذه الحواجز مع لدينا وكالة WGG وأخبرك بما يجب عليك فعله.

المشكلة الرئيسية: الذكاء الاصطناعي التوليدي يحتاج إلى نظام غذائي

احصل على إجابة لأي طلب، وابتكر قانونًا وقم بتحليل السوق: كل هذا لا يكفي لكي يعمل الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية.

بعد الطفرة التي شهدها الذكاء الاصطناعي، أدرك الباحثون أنه لا يكفي الاستثمار في القدرات التقنية للذكاء الاصطناعي على أمل أن يغير العمل ويحسنه. أصبحت البيانات التي تم التحقق منها أكثر أهمية. ترغب الشركات في غرس قيمة التحقق من الحقائق في الذكاء الاصطناعي: بعد ذلك، سيتغير كل شيء.

“تتبنى الشركات الذكاء الاصطناعي بسرعة كبيرة بحيث أصبحت موثوقية البيانات ذات قيمة متزايدة. لغرس هذه القيمة في الذكاء الاصطناعي، تحتاج إلى غرسها في البيانات التي تغذيها. تخيل أن الذكاء الاصطناعي لديه نظام غذائي: يمكنه تناول الوجبات السريعة، أو ربما يمكنه تناول المنتجات التي أثبتت جدواها. ببساطة، لن يحقق الذكاء الاصطناعي ربحًا حقيقيًا للشركات إلا عندما يتم تغذيته ببيانات دقيقة. وتظهر تحليلاتنا الحاجة الملحة إلى معلومات موثوقة الآن أكثر من أي وقت مضى. – ويندي باتشيلدر، كبير مسؤولي البيانات في Salesforce

لكن الأمر لا يتعلق فقط بموثوقية البيانات: فهناك مشكلات أخرى تعيق تقدم الشركات. نتحدث عنهم أدناه.

6 أسباب أخرى تجعل الذكاء الاصطناعي صعب التنفيذ

البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات للشركات ليست جاهزة للذكاء الاصطناعي

قواعد بيانات الشركة وبنيتها الفنية ليست جاهزة بعد للذكاء الاصطناعي. لا يزال هناك عدد قليل من الأدوات داخل البنية التحتية التي يمكن مزامنتها بسهولة مع الذكاء الاصطناعي: ببساطة لأن الذكاء الاصطناعي شيء جديد، وعندما تم إنشاء البنية التحتية، لم تكن لديه مهمة العمل مع الذكاء الاصطناعي.

لا يوجد نظام بيانات موحد

إذا كان لا يزال لديك جميع معلوماتك مخزنة في عشرات الجداول والمستندات والتطبيقات، فهناك سبب للتفكير في نوع من النظام الأساسي الموحد أو نظام تخزين مدروس جيدًا.

بدون نظام بيانات منظم، لن يحقق الذكاء الاصطناعي نتائج.

عدم دقة البيانات

يقتصر الذكاء الاصطناعي على بيانات الشركة والبيانات مفتوحة المصدر، لذلك قد لا يقدم الصورة الكاملة أو يستخدم معلومات غير موثوقة.

أقسام المبيعات والخدمات هي الأقل ثقة في دقة البيانات، وأقسام التحليلات هي الأكثر ثقة.

قضايا أخلاقية

أولاً، لا يتخذ الذكاء الاصطناعي دائمًا قرارات بناءً على قيمة الحياة البشرية، على الرغم من أنه في بعض الأحيان يمكن وضعه كشرط.

ثانيًا، يعمل الذكاء الاصطناعي بناءً على بيانات من الإنترنت، وهو مليء بالصور النمطية غير الأخلاقية. على سبيل المثال، عند البحث عن “طبيب”، من المرجح أن يظهر الرجال، و”معلم” امرأة، و”امرأة” ربة منزل، وما إلى ذلك.

اتضح أن الذكاء الاصطناعي متحيز مسبقًا لأنه يعمل بناءً على بيانات من الإنترنت، ويحتوي على صور نمطية وتحيزات. وهذا ما يسمى تحيز الذكاء الاصطناعي.

لا يوجد جمع بيانات النظام واستراتيجية البيانات

يقول 41% من القادة أن استراتيجية البيانات الخاصة بهم تتوافق جزئيًا فقط مع أهدافهم أو لا تتوافق على الإطلاق. وهذا يعني عدم وجود تحليلات متماسكة لبيانات المستخدم والسوق. وبدون ذلك، سيكون من الصعب تنفيذ الذكاء الاصطناعي: فهو ببساطة لن يكون لديه ما يمكن تحليله.

32% فقط من المديرين التنفيذيين والمحللين يقومون بقياس ودراسة قيمة تسييل البيانات.

التهديدات الأمنية

يقول 78% من المحللين والمديرين التنفيذيين وقادة تكنولوجيا المعلومات أنهم يجدون صعوبة في تحقيق أهداف العمل بسبب مشاكل البيانات، بما في ذلك أمن البيانات.

أولاً، بدأت السوابق في الظهور بالفعل حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل مواد الكتب بشكل غير قانوني، على سبيل المثال. على الرغم من أن المؤلفين لم يوافقوا على ذلك.

ثانيًا، ليس هناك وضوح: ماذا سيحدث للبيانات المحملة في الذكاء الاصطناعي. ومن غير الواضح ما إذا كانت ستصبح جزءًا من معرفة الذكاء الاصطناعي أم لا. وقد تكون هناك معلومات سرية حول كل من المستخدمين والشركة.

يؤدي هذا إلى تعارض: يمكنك تطبيق الذكاء الاصطناعي وتحقيق الأهداف بمساعدته، لكن هذا يهدد أمن الشركة والمستخدمين.

كيفية تنفيذ الذكاء الاصطناعي وحل المشكلات المذكورة أعلاه: 4 نصائح

النصيحة رقم 1: استثمر في معلومات الذكاء الاصطناعي المثبتة للحصول على استنتاجات موثوقة عند المخرجات

يخطط 79% من المحللين والمديرين التنفيذيين للاستثمار في تصور البيانات والذكاء الاصطناعي، و75% في تدريب وتطوير الذكاء الاصطناعي باستخدام البيانات التي تم التحقق منها.

لتلقي معلومات تم التحقق منها لتحميلها في الذكاء الاصطناعي، استثمر في التحليلات: بالاستعانة بمصادر خارجية أو داخلية.

نصيحة رقم 2: قم بتغيير أسلوبك في إدارة المعلومات لتقليل خطورة البيانات

لقد كتبنا بالفعل أعلاه أنه بدون نظام بيانات موحد، سيكون من الصعب تنفيذ الذكاء الاصطناعي. ولذلك، يقوم المديرون بتنظيم المعلومات بحيث تكون أسهل في الاستخدام، وليس فقط تخزينها.

على سبيل المثال، يقوم 85% من المحللين ومديري تكنولوجيا المعلومات بإدارة البيانات للتحكم في جودة المعلومات والتحقق من صحتها. إذا لم يتم ذلك، فسيبدأ الذكاء الاصطناعي في استهلاك بيانات منخفضة الجودة ويؤدي إلى نتائج غير صحيحة.

لقد اتضح أن الذكاء الاصطناعي يعد حافزًا لتنظيم كيفية تنظيم الشركة لقواعد البيانات وكيفية استخدامها.

فالشركات الأكثر نضجا (تلك التي تتم فيها إدارة البيانات بشكل منهجي وقياسها في كل مرحلة) من المرجح أن ترى فوائد الذكاء الاصطناعي في إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البيانات، على سبيل المثال.

تحدث خطورة البيانات عندما تكون المعلومات داخل الشركة متناثرة عبر أنظمة مختلفة أو في أماكن يصعب تصديرها ودمجها وتحليلها.

ولمكافحة الجاذبية، يقوم المسؤولون التنفيذيون والمحللون بإدارة البيانات باستخدام أساليب مختلفة ويعتمدون بشكل متزايد على الحلول المختلطة أو المحلية.

لذلك، بدأ 75% من المحللين وشركات تكنولوجيا المعلومات بالفعل في ترحيل مستودعات البيانات وبدأوا في نقل قواعد البيانات إلى منصات جديدة.

النصيحة رقم 3: ابحث عن منصات وحلول أعمال جديدة لتخزين البيانات وتحليلها لتنفيذ الذكاء الاصطناعي

يقول 96% من المديرين التنفيذيين والمحللين إن الذكاء الاصطناعي وقواعد البيانات القوية تعمل على تسريع عملية اتخاذ القرار.

تتمثل المعايير الرئيسية للمنصات وقواعد البيانات الجديدة في التخزين السحابي، وقدرات الذكاء الاصطناعي، وسرعة وسهولة استضافة البيانات الجديدة، وسهولة الاستخدام للمستخدمين، والتوافق مع المجموعة التقنية الحالية.

النصيحة رقم 4: ابحث عن العمليات التي يكون فيها الذكاء الاصطناعي مفيدًا، بدلاً من تنفيذها لمجرد تنفيذها

مع ضجيج الأخبار حول الذكاء الاصطناعي، يمكنك أن تصاب بالجنون وتربطه بجميع العمليات المتتالية حتى لا تفوت فرص العصر الجديد. وقد يكون هذا خطأً – فليست كل العمليات تحتاج إلى الذكاء الاصطناعي، فهو لا يؤدي إلى نتائج في كل مكان ولن يبسط العمل في كل مكان.

انظر إلى عمل الشركة بواقعية وقم بتحليل العمليات للعثور على نقاط تطبيق الذكاء الاصطناعي قبل تنفيذها.

نفس الشيء، ولكن أقصر بخمس مرات

استنتاجات من الدراسة. وهذا ما يمنع التنفيذ المناسب للذكاء الاصطناعي في عمل الشركة:

1. البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات ليست جاهزة للذكاء الاصطناعي. من الصعب تحليل البيانات وتحميلها إلى الذكاء الاصطناعي، وإذا قمت بكل شيء يدويًا، فسوف تضيع الكثير من الوقت.
2. لا يوجد نظام بيانات واحد. عندما تعمل أقسام مختلفة على خمس منصات في وقت واحد، ولا يعرف أحد حقًا مكان العثور على بعض المعلومات – في Google Doc أو Miro أو telegram.
3. البيانات غير دقيقة، أو لم يتم التحقق منها، أو غير موجودة. وهذا ما تسمى الشركات ذات النضج المنخفض للبيانات: عندما لا يتم جمع البيانات وتحليلها في كل مرحلة
4. أخلاق مهنية. الذكاء الاصطناعي متحيز لأنه يستخدم المعلومات من الإنترنت. وهناك صور نمطية وبيانات لم يتم التحقق منها.
5. لدى الشركة أهداف، وهناك رغبة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي، ولكن لا توجد استراتيجية منظمة لجمع البيانات وتحليلها. أو لا يوجد شيء على الإطلاق. ونتيجة لذلك، فإن الذكاء الاصطناعي ليس لديه ما يحلله.
6. أمان. أولاً، ليس من الواضح حتى الآن ما إذا كان من القانوني استخدام جميع المعلومات التي يوفرها الذكاء الاصطناعي. ثانيًا، من غير الواضح: ما الذي سيحدث للبيانات التي تقوم بتحميلها إلى الذكاء الاصطناعي لمعالجتها.

ونصائح حول كيفية التغلب على المشاكل المذكورة أعلاه وإدخال الذكاء الاصطناعي في عمل الشركة:

• استثمر في البيانات والتحليلات الموثوقة، سواء من مصادر خارجية أو داخلية، بحيث ينتج الذكاء الاصطناعي نتائج مخرجات صحيحة.
• تغيير أسلوب إدارة البيانات والتقليل من خطورتها. استخدم حلول تخزين البيانات المختلطة لتسهيل تصديرها وتخزينها واستخدامها.
• ابحث عن الأنظمة الأساسية وحلول الأعمال التي سيكون من السهل الاتصال بها ومزامنتها مع الذكاء الاصطناعي.
• البحث عن العمليات التي سيكون فيها الذكاء الاصطناعي مفيدًا حقًا، وعدم تنفيذها بهذه الطريقة، خوفًا من التخلف عن الحضارة.

شكرا لك على قراءة عملنا بعناية. نأمل مخلصين أن تساعدك هذه المعلومات في الاستخدام المثمر لنظام الذكاء الاصطناعي في عملك.