شعار زيفيرنت

يمكن لثقافة البيانات الراسخة أن تشكل تحديًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي الجديدة 

التاريخ:

قد يكون لدى الشركة القديمة ثقافة بيانات راسخة ، مع إجراءات راسخة قد تكون عملت بشكل جيد تاريخيًا ، مما يجعل الانتقال إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي أمرًا صعبًا. (مصدر الصورة: Getty Images) 

بقلم جون بي ديزموند ، محرر اتجاهات الذكاء الاصطناعي 

الشركات التي تأسست لفترة طويلة - عقود أو حتى قرن أو أكثر - مع الآلاف من الموظفين في العديد من وحدات الأعمال على مستوى العالم ، مع أنظمة معلومات مبنية على مدار سنوات عديدة على منصات متعددة ، لديها ثقافات بيانات راسخة قد تشكل تحديات أمام تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي.  

تشير ثقافة البيانات إلى توقع استخدام البيانات لاتخاذ القرارات وتحسين الأعمال ، مما يجعل الشركة تعتمد على البيانات. يمكن أن تعمل الشركة القائمة على البيانات بشكل سلمي ، مع التحكم في العمليات والعمليات التجارية المعقدة والقيام بالمهمة. قد يتمكن المستخدمون من الوصول إلى البيانات التي يحتاجون إليها ويتم تشجيعهم على تقديم تحليلهم ، حتى لو كانت الرؤى غير مرحب بها.   

ثم يسأل أحدهم ما إذا كان بإمكان الشركة القيام بذلك مثل Netflix أو Amazon ، مع وجود خوارزميات AI في الخلفية تقدم توصيات وتوجه المستخدمين ، مثل شركة Silicon Valley الناشئة. قد لا تكون قادرة على الوصول إلى هناك من هنا.  

توم أوتول ، أستاذ بكلية كيلوج للإدارة

صرح توم أوتول ، الأستاذ في كلية كيلوج للإدارة ، "ربما تكون هذه الشركات العظيمة قد بنت أعمالًا ناجحة للغاية ومثيرة للإعجاب" ، كما كتب مؤخرًا في الشرق الأوسط.  

ومع ذلك ، فإن العديد من الشركات القديمة لديها هياكل وأنظمة تنظيمية لتكنولوجيا المعلومات تسبق مستخدم تحليلات البيانات والآن الذكاء الاصطناعي. قد تكون ثقافة البيانات الموجودة مقاومة للتغيير. في العديد من الشركات ، يُستشهد بالثقافة باعتبارها التحدي الأساسي للتنفيذ الناجح للذكاء الاصطناعي.   

صرح أوتول ، الذي كان قبل العمل في الأوساط الأكاديمية مسؤول التسويق بشركة يونايتد إيرلاينز ، "غالبًا ما تكون المنظمات القائمة مجزأة ومنفصلة وضيقة الأفق في استخدامها للبيانات ، مع وجود عوائق راسخة أمام مشاركة المعلومات". قد لا تكون الأسئلة الموجهة للسلطة المؤسسة موضع ترحيب ، خاصةً إذا كان المسؤول التنفيذي الأعلى لا يحب الإجابات. 

لتكرار نهج Silicon Valley ، قدم المؤلف هذه الاقتراحات:  

احصل على الراحة مع الشفافية. من المحتمل مشاركة البيانات التي كانت موجودة سابقًا داخل قسم واحد فقط على نطاق أوسع عبر فريق القيادة. يجب أن تكون بيانات أداء الأعمال شفافة.  

رفع مستوى المساءلة. يتبع مزيد من المساءلة الشفافية المتزايدة. يجب تقديم البيانات لإثبات أن استراتيجية معينة أو إطلاق منتج معين فعال.  

تقبل الإجابات غير المرحب بها. يمكن لتحليل البيانات أن يتحدى الافتراضات التقليدية ، على سبيل المثال من خلال إظهار الأداء كان أقل مما كان يعتقد ، أو أن الحكمة التقليدية لم تكن ذكية.   

صرح O'Toole أن "إنشاء ثقافة البيانات أمر حتمي للتقدم المستمر في أداء الأعمال واعتماد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي". 

يُظهر الاستطلاع قلقًا من أن مشكلات جودة البيانات ستؤدي إلى فشل الذكاء الاصطناعي 

ما يقرب من 90٪ من المشاركين في استطلاع أجرته Alation ، وهي شركة تساعد المؤسسات على تكوين ثقافة بيانات فعالة ، قلقون من أن مشكلات جودة البيانات يمكن أن تؤدي إلى فشل الذكاء الاصطناعي.   

آرون كلب ، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي للبيانات والتحليلات ، Alation

"صرح آرون كالب ، الشريك المؤسس و كبير مسؤولي البيانات والتحليلات ، في حساب على مدونة Alation"البيانات السيئة ، بدورها ، يمكن أن تنبع من مشاكل مثل معايير البيانات غير المتسقة ، وعدم الامتثال للبيانات ، ونقص إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات ، والتعهيد الجماعي ، والفهرسة ". ذكر متلقي الاستطلاع أن هذه الأسباب هي الأسباب الرئيسية لفشل الذكاء الاصطناعي. 

سأل الاستبيان الأخير الذي أجرته الشركة المؤسسات عن كيفية نشرها للذكاء الاصطناعي وما هي التحديات التي تواجهها عند القيام بذلك. أظهرت النتائج وجود علاقة بين وجود ثقافة بيانات من الدرجة الأولى وأن تكون أكثر نجاحًا في تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي.  

يستشهد قادة البيانات الذين نشروا الذكاء الاصطناعي بالبيانات غير المكتملة باعتبارها المشكلة الأولى التي تؤدي إلى فشل الذكاء الاصطناعي. "هذا لأنه عندما تذهب للبحث عن البيانات لإنشاء النماذج - سواء كان ذلك من أجل ابتكار المنتجات أو الكفاءة التشغيلية أو تجربة العملاء - فإنك تكشف عن أسئلة حول دقة البيانات وجودتها وتكرارها وشمولها" ، صرح كالب.  

Aretec ، شركة تركز على علم البيانات وتعمل على تحقيق الكفاءة والأتمتة للوكالات الفيدرالية ، تساعد العملاء على التعامل مع البيانات القديمة من خلال الاستفادة من خدمات الذكاء الاصطناعي نفسها لدمج وتحسين مجموعات البيانات الضخمة والمتنوعة.   

في وظيفة على أريتيك مدونة ، المشكلات التي يرونها باستمرار والتي تعيق تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي هي:   

تجزئة البيانات. بمرور الوقت ، تنتهي البيانات اللازمة لدعم العمليات مجزأة عبر مستودعات بيانات متعددة. يمكن أن يكون البعض خارج وكالة أو مخزنًا لدى شركات خاصة. تؤدي البيانات المجزأة في النهاية إلى "جزر" من البيانات المكررة وغير المتسقة ، مما يؤدي إلى تكبد تكاليف دعم البنية التحتية غير الضرورية. 

تناقضات البيانات. تحتاج العديد من الوكالات الحكومية إلى تجميع سجلات البيانات الواردة من مجموعة متنوعة من المصادر ، والسجلات ليست دائمًا بتنسيق أو محتوى متسق. حتى عندما يتم تطبيق معايير صارمة ، فمن المرجح أن تتطور المعايير بمرور الوقت. كلما طالت مدة عودة السجلات ، زادت فرصة التباين.  

منحنيات التعلم. العديد من التحديات الناشئة عن إدارة البيانات القديمة ثقافية وليست فنية. أمضى الموظفون ذوو المهارات العالية سنوات في تعلم كيفية القيام بعملهم بكفاءة وفعالية. قد يرون أن أي تغيير مقترح يضر بموقفهم ، وبالتالي يكون له تأثير سلبي على إنتاجيتهم ومعنوياتهم.  

استبيان NewVantage اكتشف أن استثمار الذكاء الاصطناعي قويًا ونجاحًا سريعًا 

وجد استطلاع حديث من NewVantage Partners أن شركات Fortune 1000 تستثمر بكثافة في مبادرات البيانات والذكاء الاصطناعي ، حيث أبلغ 99 ٪ من الشركات عن استثمارات. ومع ذلك ، وجد التحديث السنوي التاسع للمسح أن الشركات تواجه صعوبة في الحفاظ على الزخم ، وفقًا لحساب حديث في هارفارد بيزنس ريفيو.  

تم العثور على اتجاهين هامين من 85 شركة شملها الاستطلاع. أولاً ، أفادت الشركات التي استثمرت بشكل مطرد في البيانات الضخمة ومبادرات الذكاء الاصطناعي أن وتيرة الاستثمار في تلك المشاريع تتسارع ، حيث أبلغت 62٪ من الشركات عن استثمارات تزيد عن 50 مليون دولار.   

النتيجة الرئيسية الثانية هي أنه حتى الشركات الملتزمة تكافح من أجل جني قيمة من استثماراتها في البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي ومن الجهود المبذولة لتصبح مدفوعة بالبيانات. "غالبًا ما تكون الشركات السائدة مثقلة ببيئات البيانات القديمة ، والعمليات التجارية ، ومجموعات المهارات ، والثقافات التقليدية التي يمكن أن تكون مترددة في التغيير ، ويبدو أنها تواجه تحديات أكبر مع زيادة الطلبات ، وزيادة حجم البيانات ، وتسعى الشركات إلى إنضاج قدراتها في البيانات ، " المؤلف ، راندي بين ، الرئيس التنفيذي ومؤسس NewVantage Partners ، الذي أنشأ الاستطلاع.  

قالت 24٪ فقط من الشركات المستجيبة إنها تعتقد أن مؤسستها كانت مدفوعة بالبيانات في العام الماضي ، بانخفاض عن 37.8٪ في العام السابق. وأفادت 92٪ من الشركات أنها لا تزال تكافح مع التحديات الثقافية المتعلقة بمواءمة المنظمة ، والعمليات التجارية ، وإدارة التغيير ، والتواصل ، ومجموعات مهارات الأفراد ، والمقاومة ، والافتقار إلى الفهم اللازم لتمكين التغيير.   

"Bتستغرق البيانات الإلكترونية التي تعتمد على البيانات الإلكترونية وقتًا وتركيزًا والتزامًا ومثابرة. صرح بين أن العديد من المنظمات تقلل من الجهد المبذول. 

كانت إحدى التوصيات التي قدمها مؤلفو الدراسة هي أن تركز الشركات مبادرات البيانات على مشاكل العمل المحددة بوضوح أو حالات الاستخدام ذات التأثير العالي.  

اقرأ مقالات المصدر والمعلومات في الشرق الأوسطعلى مدونة Alation، على أريتيك بلوق و في ال هارفارد بيزنس ريفيو. 

كوينسمارت. Beste Bitcoin-Börse في أوروبا
المصدر: https://www.aitrends.com/ai-and-business-strategy/entrenched-data-culture-can-pose-challenge-to-new-ai-systems/

بقعة_صورة

أحدث المعلومات الاستخباراتية

بقعة_صورة