يُظهر التنبؤ باتجاهات تطوير الذكاء الاصطناعي في عام 2025 أن جودة البيانات وإدارتها ستصبح عوامل رئيسية للشركات لتطبيق الذكاء الاصطناعي بنجاح، كما أن أهميتها أكثر أهمية من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدي نفسها. تحتاج الشركات إلى الاهتمام بحلول الذكاء الاصطناعي المرنة والقابلة للتطوير، والاستثمار في البيانات عالية الجودة في الوقت الفعلي، وإنشاء منصات مفتوحة لتحقيق التكامل السلس بين الأنظمة المختلفة. سوف تتعمق هذه المقالة في الدور المركزي لبيانات الأعمال الخاصة في دفع تطوير الذكاء الاصطناعي، والأهمية الحاسمة للمنصات المفتوحة في تعزيز ابتكار الذكاء الاصطناعي وتكامل البيانات.
مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في القطاع الصناعي، يشير الخبراء إلى أن جودة البيانات وإدارة البيانات ستكون أكثر أهمية من التقنيات التوليدية. بحلول عام 2025، يجب على الشركات التركيز بشكل أكبر على الحلول المرنة والقابلة للتطوير عند اعتماد الذكاء الاصطناعي، بدلاً من الاعتماد فقط على الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI).
ملاحظة لمصدر الصورة: يتم إنشاء الصورة بواسطة الذكاء الاصطناعي وموفر خدمة ترخيص الصورة Midjourney
وفقًا لمحللي شركة Qlik، فإن المفتاح لتحقيق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي هو أن تستثمر الشركات في البيانات عالية الجودة وفي الوقت الفعلي وبناء منصات مفتوحة تتيح التكامل السلس بين النظم البيئية المختلفة. على الرغم من تأثير نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) في استخراج البيانات، فإن العديد من المؤسسات غالبًا لا تستخدمها بكامل إمكاناتها عند العمل مع بياناتها غير المنظمة.
قال تشارلي فرح، كبير مسؤولي التكنولوجيا للتحليلات والذكاء الاصطناعي في شركة Qlik: "ستحدد الثقة وجودة البيانات نجاح الذكاء الاصطناعي في عام 2025. وستكون الحلول التي تمكن المستخدمين من الاستعلام عن مجموعات البيانات باستخدام اللغة الطبيعية مطلوبة لتلبية الطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي. إن القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي تكمن في مساعدة الشركات على تشغيل البيانات بشكل مسؤول، وتحقيق التوازن بين الابتكار والتحكم والأمن والامتثال.
تشير التوقعات إلى أنه بحلول عام 2025، ستكون بيانات الأعمال الخاصة عنصرًا أساسيًا يقود نتائج الذكاء الاصطناعي المتقدمة. ومع وصول أداء نماذج الذكاء الاصطناعي إلى حدوده تدريجيًا، سيصبح استخدام بيانات الأعمال هو المفتاح لتحسين كفاءة الذكاء الاصطناعي واكتساب ميزة تنافسية في الصناعة.
يوضح مارك فزاكيرلي، المدير الإقليمي لشركة Qlik في أستراليا ونيوزيلندا: "إن بيانات الأعمال هي ما يدفع الذكاء الاصطناعي إلى الأمام، ولكنها ليست مجرد بيانات - إنها بيانات خاصة، وفي الوقت الفعلي، ومتكاملة بشكل جيد ".
ومع ظهور الذكاء الاصطناعي الذكي المستقل، يمثل هذا تطورًا كبيرًا في تكنولوجيا الأعمال. للاستفادة بشكل فعال من الذكاء الاصطناعي الذكي المستقل، يوصي الخبراء في Qlik بنشر منصات مفتوحة ومحايدة لتجنب قيود أنظمة الملكية التي يمكن أن تعيق الابتكار. وتضمن مثل هذه المنصات التدفق المستمر للبيانات وتسهل القدرات التعاونية للذكاء الاصطناعي.
وأكد تشارلي فرح: "يعتمد نجاح الذكاء الاصطناعي على الأنظمة التي يمكنها التكامل بسلاسة بين المنصات السحابية وضمان التدفق المستمر للبيانات. وتحد الأنظمة البيئية المغلقة من الابتكار وتحبس الشركات في التكنولوجيا القديمة. مع AWS، تمنع منصة Snowflake، وهي منصة محايدة تتكامل مع بيئات مثل Databricks، من تجزئة البيانات وتمكين الذكاء الاصطناعي من العمل كوحدة موحدة وقابلة للتكيف.
يشير هذا التركيز على دور البيانات وحوكمتها إلى تحول داخل الصناعة نحو استراتيجية ذكاء اصطناعي أكثر مسؤولية. وهذا يسلط الضوء أيضًا على المزايا التي ستجلبها الحلول المحددة التي تدمج بيانات الملكية والأنظمة المفتوحة.
تسليط الضوء على:
سوف تهيمن جودة البيانات والحوكمة على نجاح الذكاء الاصطناعي، وليس التقنيات التوليدية.
في عام 2025، ستكون بيانات الأعمال الخاصة في قلب تعزيز كفاءة الذكاء الاصطناعي والقدرة التنافسية.
ستعمل المنصات المفتوحة والأنظمة المحايدة على تعزيز ابتكار الذكاء الاصطناعي والتكامل السلس للبيانات.
بشكل عام، سيعتمد نجاح الذكاء الاصطناعي في المستقبل على التركيز على جودة البيانات وإدارتها، بالإضافة إلى اعتماد المؤسسات لمنصات مفتوحة ومرنة. ستصبح بيانات الأعمال الخاصة والأنظمة المفتوحة عوامل رئيسية للمؤسسات للحصول على مزايا تنافسية، وتعزيز تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في اتجاه أكثر أمانًا وموثوقية ومسؤولية.