الذكاء الاصطناعي التوليدي وعلاقته بعمل تقنيات تحليل البيانات

الشركات والمؤسسات التي لا تستفيد من الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، ستتخلّف ببساطة عن إدراك تدابير الكفاءة التشغيلية، ولن تحصِّل عائداً كبيراً على رأسمالها البشري. فالذكاء الاصطناعي التوليدي بإمكانه أن يوسِّع من قدرة محلل واحد ليجعله قادراً على أداء المهام التي يقوم بها ثلاثة أو أربعة محللين. غير أن الأمر لن يتم من خلال جعله نسخة شبيهة من ذلك المحلِّل، بل سيتعدّى هذا الأمر من خلال أتمتة المهام اليسيرة العادية المتكررة من الحياة اليومية للمحلّلين، كإنشاء وثائق الحوكمة مثلاً. ففي السياق والإطار التاريخي، بإمكان الذكاء الاصطناعي التوليدي إكمال هذه المهام بشكل آني تقريباً.

فما هو الدور الذي سيلعبه الذكاء الاصطناعي التوليدي في توليد الرؤى من مصادر البيانات غير المُنظَّمة؟

لا شك في أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيؤدي دوراً كبيراً في توليد الرؤى من مصادر البيانات غير المُنظَّمة، حيث إنّ أحد أكبر التطلعات التي قد يحققها، هو أنه سيخلق فرصاً جديدة للأتمتة تتسم بأنها مجدية أو سهلة كما لم تكن من قبل. العديد من فرص الأتمتة، هذه ترتبط بتحليل البيانات غير المُنظَّمة. كما سيلعب الذكاء الاصطناعي التوليدي دوراً كبيراً في توليد الرؤى من البيانات غير المُنظَّمة. على سبيل المثال، نستخدم في "ألتريكس" الذكاء الاصطناعي التوليدي في تلخيص وإيجاز تدفقات أتمتة التحليلات بناءً على البيانات شبه المُنظَّمة. وهذه المهمة تعدُّ إحدى مزايا الحوكمة الرائعة التي نوفرها للعملاء الذين يحتاجون إلى توثيق المدخلات والمخرجات والخطوات المَنطقيَّة الرئيسية لسيْر عملهم، غير أنهم في أغلب الأحيان لا يمتلكون الوقت الكافي للقيام بهذه المهمة يدوياً.

تحديد إطار العمل

لدينا قناعة بأن الذكاء الاصطناعي التوليدي واعدٌ جداً، ويحمل في طياته الكثير من الآمال. غير أنه لن يكون الحلّ الجازم والدواء الشافي. ومن الأهمية بمكان، أن ندرك أن هناك تقنيات أخرى للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، قد تكون مناسبة بشكل أفضل لبعض المهام التحليلية. ونتيجة لذلك، فإن أحد التحديات التي تواجهنا هو الإجابة عن سؤال: متى قد يكون الذكاء الاصطناعي التوليدي هو أفضل خيار تكنولوجي لحالة الاستخدام؟ إذ إن الأمر قد يحتاج إلى دمجه مع تقنيات أخرى، أو حتى تجنب الاستعانة به في بعض حالات الاستخدام.

 إن وجود إطار عمل يتسم بالمسؤولية للذكاء الاصطناعي، يعتبر أمراً ضرورياً لضمان دوام مراعاة الجوانب متعددة الأوجه لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول بالنسبة إلى المشاريع، وأن يكون التطبيق أمراً أساسياً بالنسبة إلى المؤسسات. فتبنّي الذكاء الاصطناعي له أثر جليٌ في كل الأعمال، بدءاً من الآثار التقنية والقيمة التجارية، وصولاً إلى الاعتبارات القانونية والأمنية، وحتى تأثيرات القوى العاملة. كما يمكن أن تساعد أطر الذكاء الاصطناعي المسؤولة، المؤسسات على العمل من خلال هذه الاعتبارات بطريقة منهجية ومنظمة.

أتمتة المهام

أما بالنسبة إلى تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي وتغييره لطريقة تفاعل محللي البيانات وعلماء البيانات مع البيانات والأدوات التحليلية، فمن الواضح أنه يقوم بأتمتة المهام اليسيرة العادية المتكررة التي تشكل جزءاً من تحليل البيانات، مثل إعداد البيانات وربطها وتنظيفها، والتي من شأنها أن تشتِّت انتباه محللي البيانات وعلماء البيانات، وتصرفهم عن تحقيق تلك الاكتشافات المذهلة في بياناتهم. فالمحللون وعلماء البيانات هم مفكرون ناقدون ومبدعون. ومتى طبقوا الذكاء الاصطناعي التوليدي بأمان وذكاء، فإن ذلك يمنحهم الحرية في البحث عن أفكار جديدة وأكبر، دون الانغماس في مهام البيانات الإدارية. كما إن هذا الأمر من شأنه أن يجعل المهام التحليلية أسهل، نظراً إلى أنه يسمح لواجهات اللغة الطبيعية بتنفيذ المهام التحليلية.

 يمثل استخدام واجهات اللغة الطبيعية لتنفيذ المهام التحليلية، تحولاً جذرياً في كيفية إجراء تحليل البيانات، نظراً لأنه يعني أن أي شخص سيكون بإمكانه استخلاص رؤى ذات مغزى من البيانات التي يمكن أن تولّد تأثيراً حقيقياً على الأعمال. لقد تأسست "ألتريكس" بناءً على مبدأ توفير التحليلات للجميع، وقد عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على إطلاق العنان لهذه الإمكانات بشكل أسرع من أي وقت مضى.

تقديم النصائح والتعليمات

كما أن الذكاء الاصطناعي التوليدي من شأنه أن يجعل التحليلات المتقدمة أكثر سهولة للمستخدمين غير التقنيين، من خلال أتمتة المهام عبر دورة التحليلات بأكملها. فبدءاً من إعداد البيانات وتنظيفها، ووصولاً إلى ربط مصادر البيانات وتحليلها، حتى من خلال تقديم البيانات، يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي كدليل إرشادي لتقديم النصائح والتعليمات لتحليل البيانات بشكل فعال. على سبيل المثال، تتمتع منصة (Alteryx AI) لتحليلات المؤسسات، بقدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية التي بإمكانها إنشاء عروض تقديمية من خلال (PowerPoint) وأنواع أخرى من وسائل التواصل الوصفي، بطريقة تجعل النتائج التحليلية أكثر قابلية للتناول.