لا تساوي قيمة الذكاء الاصطناعي إلا جودة البيانات التي تغذيه. منهجية وحالات استخدام ملموسة لبداية واثقة.
يثير الذكاء الاصطناعي توقعات كبيرة. ومع ذلك، فإن معظم المشاريع التي تفشل لا تتعثر بسبب الخوارزمية، بل بسبب البيانات: ناقصة أو مشتتة أو سيئة التعريف. قبل الحديث عن الذكاء الاصطناعي، يجب الحديث عن البيانات.
البدء بالبيانات
يقوم مشروع البيانات المتين على ثلاثة أسئلة بسيطة: ما البيانات التي نملكها، وما جودتها، ومن المسؤول عنها؟ ويشكّل جرد المصادر وتعريف المؤشرات ووضع قواعد حوكمة واضحة الأساس لكل ما يلي.
حالات استخدام ملموسة
- لوحات قيادة تجمع المؤشرات الرئيسية للنشاط في مكان واحد.
- التنبؤ بالطلب أو المخزون أو السيولة انطلاقاً من البيانات التاريخية.
- كشف الحالات الشاذة: الاحتيال أو أعطال المعدات أو الاستهلاك غير المعتاد.
- مساعدات وثائقية قادرة على إيجاد المعلومة في إجراءاتكم أو عقودكم أو أرشيفكم.
- أتمتة معالجة الوثائق: استخراج المعلومات من النماذج والفواتير والمراسلات.
ذكاء اصطناعي مسؤول
الذكاء الاصطناعي المفيد هو أيضاً ذكاء اصطناعي متحكَّم فيه. يجب معرفة مكان معالجة البيانات، وحماية المعلومات السرية، والإبقاء على التحقق البشري في القرارات المهمة، والقدرة على تفسير مصدر النتائج. وهذه المبادئ ضرورية في البنوك والصحة والقطاع العام.
البدء صغيراً، ثم القياس، ثم التوسع
أفضل نهج هو إطلاق مشروع تجريبي على حالة استخدام محددة، بمؤشرات نجاح محددة مسبقاً. وبعد إثبات القيمة، يمكن توسيع الحل إلى مصالح أخرى.
يساعدكم خبراء البيانات والذكاء الاصطناعي في 2SC-TECH على اختيار حالات الاستخدام المناسبة وتنفيذها بأمان. لنتحدث عن بياناتكم.
الخبرة المرتبطة: البيانات والذكاء الاصطناعي
