البيانات والذكاء الاصطناعي من أبرز مجالات التكنولوجيا المتطورة باستمرار. فالبيانات تُمكّن الذكاء الاصطناعي من التعلم والتكيف، بينما يُمكّن الذكاء الاصطناعي المؤسسات من استخلاص رؤى قيّمة من مجموعات بياناتها الضخمة. في عام ٢٠٢٣، سيكون من المهم أن يكون خبراء تكنولوجيا المعلومات على دراية تامة بأحدث اتجاهات البيانات والذكاء الاصطناعي، حيث تواصل هذه التقنيات تشكيل مشهد الأعمال.
من أبرز نقاط الضعف التي تواجهها الشركات في عصر البيانات هذا هو السعي الدؤوب للبقاء في صدارة المنافسة. فالكم الهائل من البيانات المُولَّدة قد يُرهق الشركات، مما يُصعِّب استخلاص رؤى قيّمة. علاوة على ذلك، تتطلب تعقيدات عمليات الأعمال المتطورة باستمرار تحليلات أكثر تطورًا لتحسين عملية اتخاذ القرارات.
من خلال تبني أهم اتجاهات البيانات والذكاء الاصطناعي في عام 2023 ، يمكن للمؤسسات معالجة مجالات المشاكل هذه وفتح آفاق جديدة للتطوير والإنتاجية.
دعونا نلقي نظرة على أهم 10 اتجاهات للبيانات والذكاء الاصطناعي في عام 2023 والتي يجب أن تكون على رادارك:
الاتجاه 1: تحسين القيمة
يجد معظم المسؤولين التنفيذيين في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي صعوبة في تحديد القيمة المالية التي يُولّدونها للمؤسسة. لذا، فإنّ مجموعة متكاملة من كفاءات إدارة القيمة، مثل سرد قصص القيمة، وتحليل تدفق القيمة، وتصنيف الاستثمارات وتحديد أولوياتها، وتقييم نتائج الأعمال، ضرورية لتحسين القيمة من بيانات المؤسسة وتحليلاتها وتقنيات الذكاء الاصطناعي، لضمان تحقيق القيمة المتوقعة.
يتعين على قادة D&A إنشاء قصص قيمة تربط مبادرات D&A وأولويات مهمة للمنظمة لتحقيق أقصى قيمة.
الاتجاه الثاني: التحكم في مخاطر الذكاء الاصطناعي
لقد عرّض ازدهار استخدام الذكاء الاصطناعي الشركات لمخاطر جديدة، مثل المخاطر الأخلاقية، وتشويه بيانات التدريب، وتجنب كشف الاحتيال، وهي مخاطر ينبغي معالجتها. لا يقتصر التحكم في مخاطر الذكاء الاصطناعي على الالتزام بالمبادئ التوجيهية، بل إن وجود لوائح تنظيمية ملزمة وممارسات واعية في مجال الذكاء الاصطناعي يُعدّان أساسيين لبناء الثقة بين الشركاء، وتشجيع تبني الذكاء الاصطناعي واستخدامه.
الاتجاه الثالث: الشفافية
الشفافية سمة مميزة لأنظمة البيانات والذكاء الاصطناعي. فهي تساعد على فهم السلوكيات وتوفر إجابات لأي أسئلة قد تطرأ نتيجة استخدامها.
تُمكّن الشفافية الشركات من تقليل الوقت اللازم لتحديد الأسباب الكامنة التي تؤثر على أداء الأعمال. كما تُسهّل اتخاذ قرارات عمل صائبة وعملية باستخدام معلومات موثوقة وصحيحة. يحتاج قادة تحليل البيانات وتحليلها إلى تقييم أدوات شفافية البيانات لفهم متطلبات المستخدمين وتحديد مدى ملاءمتها للنظام البيئي المؤسسي الجماعي.
الاتجاه الرابع: مشاركة البيانات أمر أساسي
تتضمن مشاركة البيانات تبادل المعلومات داخليًا (بين الأقسام أو عبر القنوات) وخارجيًا (بين جهات خارجة عن سيطرة مؤسستك أو بينها). يمكن للشركات أن تُحوّل البيانات إلى عنصر واحد، حيث تُطوّر أصول البيانات والذكاء الاصطناعي كمنتج قابل للتسليم أو عنصر مشترك.
تُعزز الجهود المشتركة لمشاركة البيانات، بما في ذلك تلك الخارجية، قيمة مشاركة البيانات من خلال إضافة موارد بيانات حديثة قابلة لإعادة الاستخدام. اعتمد تصميمًا يُمكّن من إنشاء إطار عمل واحد لمشاركة البيانات عبر مصادر بيانات داخلية وخارجية متنوعة.
الاتجاه الخامس: استدامة التوزيع والتحليل
إن إمكانات استدامة التحليل والتحليل هائلة. واليوم، أصبح خبراء التحليل والتحليل أكثر وعيًا بتأثيرهم المتزايد في مجال الطاقة. فإلى جانب تقديم رؤى قيّمة لمشاريع الشركات البيئية والاجتماعية والحوكمة (ESG)، يسعون أيضًا إلى تبسيط عملياتهم لتحسين الاستدامة.
وقد ظهرت ممارسات مختلفة، مثل استخدام الطاقة المستدامة بواسطة مراكز البيانات (السحابية)، واستخدام الأجهزة الموفرة للطاقة، واستخدام البيانات الصغيرة وإجراءات التعلم الآلي (ML) الأخرى.
الاتجاه 6: شبكة البيانات الوظيفية
شبكة البيانات هي نمط تصميم يستخدم مجموعة واسعة من البيانات الوصفية لعرض البيانات وفحصها والتوصية بحلول لإدارة البيانات . من خلال جمع دلالات البيانات الأساسية وتحسينها، وتطبيق التحليلات المستمرة على البيانات الوصفية، تُنشئ شبكة البيانات تنبيهات واقتراحات يمكن للبشر والأنظمة تنفيذها. تُمكّن هذه الشبكة المستخدمين من استخدام البيانات بثقة، وتُساعد المطورين الأقل خبرة على التحلي بمرونة أكبر في عملية التكامل والنمذجة.
الاتجاه السابع: تطوير جيل الذكاء الاصطناعي
يُعدّ ChatGPT والذكاء الاصطناعي التوليدي رائدين في تطور اتجاهات البيانات والذكاء الاصطناعي. ستُغيّر هذه الأدوات والبرامج الجديدة للذكاء الاصطناعي طريقة عمل معظم المؤسسات، من حيث القدرة على التكيف والمهارة والامتثال. سيُمكّن الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي المؤسسات من تطبيق الذكاء الاصطناعي في ظروفٍ يستحيل فيها ذلك اليوم، مما يجعل الذكاء الاصطناعي أمرًا لا مفر منه وضروريًا.
الاتجاه الثامن: النظم البيئية المتقاربة والقابلة للتكوين
طُوّرت منصة التحليل والتحليل الرقمي (D&A) ونُفّذت من خلال أنظمة متكاملة للتحليل والتحليل الرقمي (D&A) للعمل معًا من خلال سهولة الربط والحوكمة والتوافق التكنولوجي. ومن خلال تصميم وتجميع ونشر تطبيقات وخدمات قابلة للتخصيص، تُصبح الأنظمة البيئية أكثر قابلية للتكوين.
يمكن بناء أنظمة التحليل والتحليل لتكون أكثر قابلية للتكيف ومرونة مع التصميم المناسب. هذا يسمح لها بالتوسع وتبسيط عملياتها لتلبية متطلبات الأعمال المتزايدة. كما يتيح هذا المجال للتطور مع تغير ظروف العمل والتشغيل.
الاتجاه 9: تحول العميل إلى منشئ محتوى
سيتم استعادة الوقت الذي يقضيه العملاء على لوحات المعلومات المحددة مسبقًا من خلال تجارب المستخدم التفاعلية والديناميكية والمضمنة التي تتناول المحتوى الدقيق حسب الحاجة.
من خلال تمكين مستهلكي المحتوى من خلال رؤى آلية ومضمنة سهلة الاستخدام وتجارب بديهية، يمكن للمؤسسات زيادة اعتماد التحليلات وتأثيرها.
الاتجاه العاشر: يبقى البشر مسؤولين
لا ينبغي أتمتة جميع القرارات. يُعدّ إشراك ودعم العنصر البشري في الأتمتة وصنع القرار المُعزَّز من المواضيع التي ينبغي على مؤسسات التحليل والتحليل الرقمي التركيز عليها بشكل خاص. فالمؤسسة التي تعتمد على البيانات دون وعي أو أهداف محددة ستؤدي إلى أتمتة عمليات صنع القرار دون مراعاة دور العنصر البشري فيها. لذا، ينبغي أن يكون إشراك العنصر البشري في عملية صنع القرار المتعلقة بالبيانات والذكاء الاصطناعي الهدف الرئيسي لبرنامج محو أمية البيانات في كل مؤسسة.
في ظلّ التطور السريع لقطاع الأعمال، شهد عام 2023 طفرةً في اتجاهات البيانات والذكاء الاصطناعي، والتي من المتوقع أن تُعيد تشكيل القطاعات وتُتيح فرصًا واعدة للنمو والنجاح. وبينما نُلقي نظرةً على أهم 10 اتجاهات في البيانات والذكاء الاصطناعي لنُبقيها ضمن اهتماماتنا، يتضح جليًا أن تبني هذه التطورات التكنولوجية أمرٌ بالغ الأهمية للشركات للحفاظ على تنافسيتها وملاءمتها.
في ظل هذا المشهد المتغير، تُعدّ سكوير ون تكنولوجيز مزودًا موثوقًا ومبتكرًا لخدمات البيانات والذكاء الاصطناعي . بفضل قدراتنا وتفانينا، نساعد الشركات على مواكبة ثورة الذكاء الاصطناعي المستمرة واستخدام تقنياته المبتكرة. سكوير ون الشركات من تحديد احتياجاتها الخاصة، وجمع بيانات عالية الجودة، ودمج تقنيات الذكاء الاصطناعي بسلاسة، مما يجعل رحلة تبني الذكاء الاصطناعي سلسة وناجحة.
