مارتن فريدريك من شركة Snowflake: جودة البيانات مفتاح النمو المدفوع بالذكاء الاصطناعي

في عالم يسارع فيه الشركات لتنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي، يكتشف الكثيرون أن نجاح المشاريع يتوقف مباشرة على جودة البيانات التي يمتلكونها. هذا التبعية تجعل العديد من المبادرات الطموحة تتوقف، دون أن تتجاوز مرحلة التجريب الأولي.

مارتن فريديك، القائد الإقليمي لهولندا وبلجيكا ولوكسمبورغ في شركة سنوفليك، تحدث مع AI News ليكشف عن السر وراء تحويل هذه التجارب إلى مولدات إيرادات حقيقية. فريديك يقول: “لا يوجد استراتيجية للذكاء الاصطناعي بدون استراتيجية للبيانات. تطبيقات الذكاء الاصطناعي والنماذج فعالة فقط بقدر ما تكون البيانات التي تعتمد عليها جيدة، وبدون بنية بيانات موحدة ومُحكمة، حتى النماذج الأكثر تقدماً قد تفشل.”

تحسين جودة البيانات هو السر وراء نجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي. فعندما تعتبر التكنولوجيا هي الهدف النهائي، غالباً ما تتعثر المشاريع. فريديك ينصح: “الذكاء الاصطناعي ليس الوجهة – إنه وسيلة لتحقيق أهداف عملك.” عندما تتعثر المشاريع، فإن السبب يعود غالباً إلى عدة أسباب شائعة: عدم توافق المشروع مع احتياجات العمل، عدم التواصل بين الفرق، أو فوضى البيانات.

إذا تم وضع الأسس بشكل صحيح، فإن العائد يكون ملموسًا. وجدت دراسة حديثة لشركة سنوفليك أن 92% من الشركات تحقق بالفعل عوائد على استثماراتها في الذكاء الاصطناعي. الأمر الرئيسي، يكرر فريديك، هو وجود منصة “آمنة ومُحكمة ومركزية” لبياناتك من البداية.

ليس الأمر متعلقاً بالتكنولوجيا فقط، بل يتعلق بالأشخاص أيضًا. حتى مع أفضل التقنيات، يمكن أن تفشل استراتيجية الذكاء الاصطناعي إذا لم تكن ثقافة الشركة مستعدة لذلك. أحد أكبر التحديات هو جعل البيانات متاحة للجميع، وليس فقط لعدد قليل من علماء البيانات. لجعل الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل واسع النطاق، يجب بناء أسس قوية في “الأشخاص والعمليات والتكنولوجيا”.

القفزة التالية تتجه نحو الذكاء الاصطناعي الذي يستطيع التفكير بنفسه. فالاختراق الحقيقي الذي نشهده الآن هو ظهور وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم فهم والتفكير في جميع أنواع البيانات مهما كانت جودتها؛ من البيانات المرتبة بشكل جيد في جداول، إلى المعلومات غير المهيكلة في الوثائق والفيديوهات والرسائل.

تتيح الأدوات الجديدة للموظفين، بغض النظر عن مستوى مهاراتهم التقنية، طرح أسئلة معقدة بلغة عربية بسيطة والحصول على الإجابات مباشرة من البيانات.

هذه الخطوة تجاه ما يسمى “الاستقلالية الموجهة نحو الهدف”. حتى الآن، كان الذكاء الاصطناعي مساعدًا مفيدًا يجب توجيهه باستمرار. “تطلب سؤالًا، تحصل على إجابة؛ تطلب كودًا، تحصل على مقتطف,” يلاحظ فريديك.

الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي مختلف. يمكنك أن تعطي وكيلًا هدفًا معقدًا، وسيجد الخطوات الضرورية بنفسه، من كتابة الكود إلى سحب المعلومات من تطبيقات أخرى لتقديم إجابة كاملة. هذا سيتمكن من أتمتة أكثر الأجزاء مضيعة للوقت في عمل عالم البيانات، مثل “تنظيف البيانات المملة” و “ضبط النموذج المتكرر”.

النتيجة؟ إنه يحرر عقولك الأكثر إشراقًا للتركيز على ما يهم حقًا. هذا يرفع أشخاصك “من الممارس إلى الاستراتيجي” ويسمح لهم بخلق قيمة حقيقية للعمل. هذا لا يمكن أن يكون إلا أمراً جيداً.

شركة سنوفليك هي راعي رئيسي لمعرض AI & Big Data Expo Europe لهذا العام وسيكون لديها مجموعة من المتحدثين يشاركون رؤاهم العميقة خلال الحدث. تفضل بزيارة جناح سنوفليك في الرقم 50 لمعرفة المزيد من الشركة حول جعل الذكاء الاصطناعي للشركات سهلًا وفعالًا وموثوقًا.

ترغب في معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة من قادة الصناعة؟ تفضل بزيارة معرض AI & Big Data Expo الذي يقام في أمستردام وكاليفورنيا ولندن. هذا الحدث الشامل هو جزء من TechEx ويتم تنظيمه جنبًا إلى جنب مع أحداث تكنولوجيا رائدة أخرى، انقر هنا لمزيد من المعلومات.

يتم تشغيل AI News بواسطة TechForge Media. استكشف الأحداث التكنولوجية القادمة والندوات عبر الإنترنت هنا.