مرحبا مرة أخرى! نواصل اليوم سلسلة من المنشورات المخصصة لإطلاق
دورة البيانات الضخمة للمدراء . لذلك دعونا نبدأ.
"الذكاء الاصطناعى قريب". هذا ما سمعناه منذ عام 2017 ، وعلى الأرجح سنواصل سماع المزيد. بالنسبة إلى الشركات القائمة التي لا تنتمي إلى Google أو Facebook ، فإن السؤال الطبيعي يطرح نفسه: ماذا لدينا من شأنه أن يسمح لنا بالبقاء على قيد الحياة بعد هذا الانتقال؟
في تجربتنا ، الجواب هو "البيانات". تلتزم الصحافة التجارية أيضًا بوجهة النظر هذه. تمت كتابة مئات المقالات التي تزعم أن
"البيانات عبارة عن نفط جديد" ، وهذا يعني أن الوقود هو الذي سيحرك اقتصاد الذكاء الاصطناعي.
إذا كان الأمر كذلك ، فيمكنك افتراض أن شركتك محظوظة. لقد جمعت كل هذه البيانات وعندما ظهرت منظمة العفو الدولية أخيرًا ، اتضح أنك كنت تحتفظ باحتياطيات النفط. لكن إذا كنت محظوظًا جدًا ، فربما يجب عليك أن تسأل نفسك: "هل نحن محظوظون حقًا؟"
في القياس "البيانات هي النفط" هناك بعض الحقيقة. كوقود لمحرك احتراق داخلي ، هناك حاجة إلى بيانات لكي تعمل منظمة العفو الدولية. يأخذ الذكاء الاصطناعى البيانات الأولية ويحولها إلى شيء مفيد لاتخاذ القرارات. تريد أن تعرف الطقس ليوم غد؟ دعنا نستخدم بيانات الطقس للفترة السابقة. تريد أن تعرف مبيعات الزبادي الأسبوع المقبل؟ دعنا نستخدم البيانات عن المبيعات السابقة من اللبن. الذكاء الاصطناعى عبارة عن آلة تنبؤ بالبيانات.
لكن هل تحتاج الذكاء الاصطناعى إلى بياناتك؟ اليوم ، يُعتقد أن جميع البيانات يمكن أن تكون مفيدة لمنظمة العفو الدولية ، ولكن في الواقع هذا ليس كذلك. نعم ، هناك حاجة إلى بيانات للتشغيل اليومي لجهاز التنبؤ. ولكن على الأرجح هذه ليست البيانات التي لديك الآن. بدلاً من ذلك ، تقوم شركتك بتجميع البيانات التي سيتم استخدامها
لإنشاء جهاز تنبؤ ، وليس لتشغيلها.
لديك الآن بيانات التدريب. يمكن استخدامها كمواد لتعلم الخوارزمية. وبالفعل يتم استخدام هذه الخوارزمية لإنشاء توقعات للإجراءات.
هذا ، نعم ، هذا يعني أن بياناتك قيمة. لكن هذا لا يعني أن عملك سوف ينجو من العاصفة. بمجرد استخدام البيانات لتدريب آلة التنبؤ ، فإنها تنخفض وتصبح عديمة الفائدة لهذا النوع من التنبؤ. استمرار التشابه مع النفط ، قد يحترق البيانات. تضيع بعد الاستخدام. العلماء يدركون هذا. إنهم يقضون سنوات في جمع البيانات ، ولكن بمجرد أن ينتجوا نتائج ، يبدأون في جمع الغبار على رف أو محرك أقراص فلاش منسي. قد يكون عملك في بئر نفطية ، لكن احتياطياتها محدودة. هذا لا يضمن لك أي شيء أكثر في الاقتصاد AI من مجرد قيمة إعادة البيع أكثر ربحية.
بغض النظر عن مدى أهمية بياناتك ، قد تكون القدرة على الاستفادة محدودة. كم عدد مصادر البيانات المقارنة؟ إذا كنت أحد موردي اللبن الرائدين ، فإن قواعد بياناتك التي تحتوي على معلومات عن بيع اللبن على مدى السنوات العشر الماضية والبيانات ذات الصلة (السعر ودرجة الحرارة ومبيعات المنتجات ذات الصلة ، على سبيل المثال ، الآيس كريم) سيكون لها قيمة سوقية أقل مما إذا كانت ستكون المالك الوحيد لهذه البيانات. بمعنى آخر ، كما هو الحال مع النفط ، كلما زاد عدد الموردين الذين لديهم بيانات مماثلة لبياناتك ، انخفضت القيمة من بيانات التدريب الخاصة بك. تتأثر قيمة بيانات التدريب الخاصة بك بشكل أكبر بالقيمة التي تم الحصول عليها من خلال زيادة دقة التنبؤات. ستكون بيانات التدريب الخاصة بك أكثر قيمة إذا أدت دقة التنبؤ المحسنة إلى زيادة مبيعات الزبادي بمقدار 100 مليون دولار ، وليس 10 فقط.
علاوة على ذلك ، تعتمد القيمة الحالية للبيانات عادة على الإجراءات المتخذة في الأعمال اليومية - البيانات الجديدة التي يتم الحصول عليها كل يوم والتي تتيح لك استخدام جهازك للتنبؤ بعد التدريب. كما أنه يساعد على تحسينه من خلال التدريب. تعتبر بيانات مبيعات الزبادي التي تبلغ 10 سنوات مفيدة في تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على التنبؤ بمبيعات الزبادي في المستقبل ، لكن التوقعات الحقيقية المستخدمة في إدارة سلسلة التوريد تتطلب بيانات مستمرة على أساس مستمر. وهذه نقطة مهمة لشركات اليوم.
يمكن أن تقوم شركة AI الناشئة التي تحصل على بيانات مبيعات الزبادي السابقة بتدريب نموذج AI للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية. لن يكون قادرًا على استخدام النموذج لاتخاذ القرار ما لم يتلق البيانات التشغيلية الحالية للتدريب. بخلاف الشركات الناشئة ، تقوم الشركات الكبيرة بإنشاء بيانات تشغيلية كل يوم. هذا قيمة. لمزيد من العمليات ، والمزيد من البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لمالك العملية بالفعل استخدام التنبؤ لتحسين العمليات المستقبلية.
في اقتصاد الذكاء الاصطناعي ، تقتصر قيمة البيانات المتراكمة على الفائدة لمرة واحدة لتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي. وتعتمد قيمة بيانات التدريب ، مثل النفط ، على المبلغ الإجمالي - فكلما زاد عدد الأفراد الذين يمتلكونها ، كلما أصبحت أقل قيمة. في المقابل ، لا تقتصر قيمة بيانات التشغيل الحالية على مكسب لمرة واحدة ، بل توفر فائدة دائمة في التشغيل والتحسين اللاحق للجهاز التنبئي. لذلك ، على الرغم من كل الكلام بأن البيانات عبارة عن نفط جديد ، فإن بياناتك القديمة المتراكمة ليست هي الشيء الرئيسي. ومع ذلك ، يمكن أن تؤدي إلى الشيء الرئيسي. تكون قيمتها بالنسبة إلى التوقعات منخفضة ، ولكن إذا وجدت طرقًا لإنشاء دفق بيانات جديد وثابت يوفر ميزة وظيفية من حيث القدرة التنبؤية لـ AI الخاص بك ، فسيوفر ذلك ميزة ثابتة عند ظهورها.
اطرح الأسئلة ، اكتب تعليقاتك ، ولا تنسَ أن يوم غد ، الموافق 10 أبريل ، سيكون
يومًا مفتوحًا ، وسيعقده
دينيس أفاناسييف ، الرئيس التنفيذي لشركة CleverDATA.