تعزيز معرفة الذكاء الاصطناعي من خلال نشر البيانات: بناء ثقافة تعتمد على البيانات

البيانات هي جوهر كل شيء. على مدى العقد الماضي، كان هناك الكثير من الحديث عن البيانات الضخمة وكيفية جمع المنظمات وتخزين كميات هائلة منها. ولكن من المدهش أن جزءًا كبيرًا من البيانات لا يزال غير مستغل، بسبب الافتقار إلى معرفة البيانات.

وفقًا لتقرير صادر عن Data Camp في عام 2023 ، يعتقد 78% من القادة في الولايات المتحدة و89% من القادة في المملكة المتحدة أن معرفة البيانات مهمة لمهام فريقهم اليومية.

معسكر بيانات المصدر

إن معرفة البيانات هي القدرة على استكشاف البيانات وفهمها لاستخراج رؤى مفيدة منها. ويعتبر الموظفون الذين يفهمون البيانات ويتساءلون عنها ويجادلون بشأنها ويهتمون عادةً بسياقها بدلاً من النظر إليها بمعزل عن غيرها من الموظفين متمكنين من البيانات. وبدلاً من المشاعر الغريزية، يقدر الموظفون المتمكنون من البيانات البيانات، ويوازنون بين قراراتهم والخبرة والتفكير النقدي والأهم من ذلك البيانات.

وكشف القادة الذين شملهم الاستطلاع أيضًا أن الموظفين الذين يتمتعون بمعرفة البيانات أدى إلى اتخاذ قرارات دقيقة (63%)، والقدرة على الابتكار (48%)، والقدرة على خلق تجارب أفضل للعملاء (41%)، وصفات أكثر قيمة للفريق. وبالنسبة للمؤسسات، تعد هذه الصفات ضرورية لتحقيق النجاح وزيادة قيمة المؤسسة. بالإضافة إلى ذلك، يلعب الوصول المحدود إلى البيانات والأدوات والموارد عالية الجودة دورًا رئيسيًا في الحد من معرفة البيانات لدى المؤسسات.

نشر البيانات - طريقة فعالة لتعزيز معرفة البيانات

يمكن أن يكون تعميم البيانات محركًا أساسيًا لتحسين معرفة البيانات في جميع أنحاء مؤسستك. من خلال خفض الحواجز الفنية، يمكن حتى للموظفين غير الفنيين الوصول إلى البيانات لتحسين ذكائهم في مجال البيانات. وكما تساعد المكتبة في تسهيل القراءة، فإن الوصول إلى البيانات يساعد الموظفين على فهمها واستخدامها بشكل أفضل.

إن البيانات التي لا تتوفر على قدر كاف من الديمقراطية تظل حبيسة مخازن بيانات تقنية معقدة تخضع لقيود صارمة وواسعة النطاق على الوصول إليها. ويتطلب الوصول إلى هذه البيانات من مهندسي البيانات بناء خطوط أنابيب البيانات والتنقل بين سياسات الحوكمة، وهو ما يتطلب الوقت والجهد والموارد. ويحتاج الموظفون المهتمون باستكشاف البيانات أيضًا إلى الحصول على إذن للوصول إليها، مما يجعل العملية أكثر تعقيدًا وصعوبة. ونتيجة لذلك، فإن الوصول إلى مجموعات بيانات متعددة والجمع بينها لاستكشاف الاتجاهات والتحقق من صحة الأفكار لا يستحق الموارد المطلوبة للوصول إلى البيانات وتنقيتها.

تعمل استراتيجية إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات على تمكين مستهلكي البيانات من الأدوات والصلاحيات اللازمة للوصول إلى مجموعات البيانات ذات الصلة، مما يعزز تبادل البيانات عبر الأقسام ومخازن البيانات. وهذا يسمح للموظفين باستكشاف البيانات الجديدة وتوسيع فهمهم، وتشجيع المناقشات عبر المجالات.

ورغم أن إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات قد يؤثر إيجاباً على معرفة البيانات، إلا أن النظام قد ينهار في غياب التدريب الفعال. ولنتأمل هنا الديمقراطية، حيث يمكن للناخبين المتعلمين أن يحدثوا كل الفارق. وعلى نحو مماثل، يتطلب إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات أن يكون الموظفون مدربين ومتعلمين جيداً. ومن الضروري أن تكون المعرفة الأساسية بالإحصاءات، مثل المتوسطات والوسيطات والانحرافات المعيارية، إلى جانب معرفة الفرق بين الارتباط والسببية والإشارة مقابل الضوضاء.

في حين أن إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات يمكن أن يكون له تأثير إيجابي على معرفة البيانات، إلا أنه بدون تدريب فعال، قد ينهار النظام. تمامًا كما لا تعمل الديمقراطية كشكل من أشكال الحكم بشكل جيد مع الناخبين غير المتعلمين، فإن إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات يتطلب أيضًا التعليم والتدريب. يجب أن يفهم العاملون الملمون بالبيانات أساسيات الإحصاء. يجب أن يفهموا مفاهيم المتوسط والوسيط والانحراف المعياري. يحتاجون إلى فهم الفرق بين الارتباط والسببية والإشارة مقابل الضوضاء أمر ضروري.

بفضل التدريب المناسب والوصول إلى المعلومات، يمكن للموظفين توصيل أفكارهم بشكل فعال واتخاذ قرارات مبنية على السرد استنادًا إلى البيانات. ويمكن لهذا المزيج من معرفة البيانات والخبرة التجارية تمكين الموظفين من الاستفادة من البيانات لاتخاذ القرارات المستندة إلى الرؤى، مما يخلق قيمة تجارية كبيرة ويعزز أداء المؤسسة.

إن توفير الأدوات وتغيير العقليات من شأنه أن يحفز أداء الموظفين، الأمر الذي من شأنه أن يزيد من احتمالية رضاهم عن وظائفهم وبقائهم لفترة أطول في الشركة. ووفقًا لشركة Tableau، فإن 80% من الموظفين أكثر ميلاً إلى البقاء في شركة تقدم برامج صقل مهارات البيانات.

مع زيادة إمكانية الوصول، يمكن إلهام الموظفين لتوسيع معارفهم ودفع المزيد من الاستكشاف والفهم. وتؤدي حلقة التغذية الراجعة هذه إلى زيادة المعرفة والمحو الأمية واتخاذ قرارات أفضل والابتكار وزيادة قيمة المؤسسة.

تساعد معرفة البيانات في بناء معرفة الذكاء الاصطناعي

تزدهر الذكاء الاصطناعي التوليدي في صناعة التكنولوجيا. ومع ظهور واستخدام ChatGPT، يمكننا أن نشهد هذا التغيير الهائل. ومع بدء المنظمات في دمج الذكاء الاصطناعي، أصبح تعلم كيفية تعظيم فوائده وتقليل المخاطر أمرًا مهمًا. وهنا يأتي دور معرفة الذكاء الاصطناعي.

وبعبارة بسيطة، فإن "محو أمية الذكاء الاصطناعي هو توسع لمحو أمية البيانات".

مثل معرفة البيانات، تتضمن معرفة الذكاء الاصطناعي المهارات والكفاءات اللازمة لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل فعال. وفي حين تتضمن معرفة الذكاء الاصطناعي كفاءات مهنية إضافية، فإنها تبدأ في نفس المكان الذي تبدأ فيه معرفة البيانات بالتفكير النقدي. ولأنها جديدة نسبيًا في الصناعة، فإن الارتباك بشأن وظائفها وقدراتها واضح. تتطلب معرفة الذكاء الاصطناعي الفهم الأساسي لكيفية عمل الذكاء الاصطناعي. قد لا يحتاج المرء إلى معرفة الرياضيات والإحصاءات المعقدة وراء الخوارزميات ولكن يجب أن يفهم المفاهيم الأساسية.

تتضمن المفاهيم الأساسية التي يجب فهمها الشبكات العصبية وأشجار القرار والانحدار الخطي. من الأهمية بمكان فهم قدرات هذه النماذج، وخاصة ما يمكنها وما لا يمكنها فعله حتى إذا لم تكن هناك حاجة لبناء نموذج انحدار خطي بنفسك.

إن معرفة الذكاء الاصطناعي تشبه معرفة البيانات، فهي تتضمن جمع البيانات ومعالجتها مع فهم تأثيرها على الناتج الناتج عن الذكاء الاصطناعي. كما لا ينبغي إغفال دور البيانات الاصطناعية.

إن تحديد نقاط الضعف في نماذج الذكاء الاصطناعي يعد جزءًا مهمًا من معرفة الذكاء الاصطناعي. ومن الضروري تحديد التحيزات في النماذج لضمان استخدامها بشكل أخلاقي وفعال. تتطور نماذج الذكاء الاصطناعي باستمرار ويمكن أن تتسبب البيانات الجديدة في انحراف النماذج، مما يؤدي إلى مشكلات في الأداء. يجب أن يكون الموظفون الذين يعرفون البيانات على دراية بهذا الخطر.

يتمتع الموظفون الذين لديهم معرفة بالبيانات بالقدرة على رؤية ما هو أبعد من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التقليدية والابتكار. ويمكنهم أن يصبحوا على دراية بالذكاء الاصطناعي ويتعلموا كيفية توسيع القيمة التي يساهمون بها وتعزيز إنتاجيتهم. إن الحفاظ على شكوك صحية حول جودة البيانات أمر ضروري لمنع نماذج الذكاء الاصطناعي من ارتكاب أخطاء كبيرة أو تضخيم التحيزات.

يمكن للموظفين الذين لديهم معرفة بالبيانات فهم جودة البيانات والفروق الدقيقة المستخدمة لتدريب نماذج البيانات وتفسير سلوكياتها ومخرجاتها.

تنفيذ ديمقراطية البيانات ومحو أمية الذكاء الاصطناعي في المؤسسات

مع انتشار الذكاء الاصطناعي تدريجيًا، سيكون من المهم أن يتمكن الأشخاص من مراقبة الوظائف وتنظيمها. إن وجود موظفين على دراية بالبيانات والذكاء الاصطناعي في مؤسستك يقلل من خطر الأخطاء الكبرى في الذكاء الاصطناعي. ستتمتع المنظمات التي تمتلك غالبية من الموظفين فهمًا لكيفية عمل الذكاء الاصطناعي واختبار الأدوات والبيانات عند توفرها ودمجها في سير العمل بميزة تنافسية. إذا كان بإمكان كل موظف اختبار نموذج ما كلما لاحظ نتيجة غير عادية، فإن احتمالية حدوث أخطاء معينة في الذكاء الاصطناعي ستنخفض.

ستؤثر الطريقة التي يتفاعل بها البشر والآلات مع البيانات بشكل كبير على أداء المنظمة. إن التعاون الأفضل بين البشر والآلات من خلال عدد أقل من الحواجز والاحتكاكات من شأنه أن يزيد من فرصة التعاون حول البيانات ويدفع بأداء المنظمة إلى مستوى أعلى.

لا يؤدي إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات إلى زيادة إنتاجية الموظفين النموذجيين فحسب، بل يفيد أيضًا علماء البيانات ذوي المهارات العالية. من خلال إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات، يمكن لعلماء البيانات الوصول إلى مجموعات بيانات منفصلة قد توجد في جميع أنحاء المؤسسة لتحسين أداء نماذجهم. بدون استراتيجية إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات واكتشاف البيانات، قد لا يدرك علماء البيانات وجود مجموعات بيانات يمكن أن تحسن نموذجهم. بالإضافة إلى ذلك، بدون الوصول إلى جميع البيانات ذات الصلة، قد ينتهي الأمر بعلماء البيانات إلى استخدام مجموعات بيانات رديئة بها أخطاء أو تحيزات يمكن أن تعرض استراتيجية الذكاء الاصطناعي للخطر.

تعزيز معرفة البيانات والذكاء الاصطناعي في المؤسسات

إن دمج ديمقراطية البيانات ومحو الأمية والتدريب في ثقافتك من شأنه أن يؤدي إلى نتائج أفضل. إن سهولة الوصول إلى التدريب هي طريقة بسيطة للمساعدة في تعزيز محو الأمية في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي. قد يتطلب نشر استراتيجية ديمقراطية البيانات المزيد من الاستثمار. إن تسهيل الوصول السلس إلى البيانات يمكّن الفريق من الاستفادة من مهاراته والمساهمة في تحسين الأداء. يمكن للمؤسسات تحديد علماء البيانات ذوي الخبرة الذين يمكنهم تولي الأدوار القيادية لتعزيز محو الأمية في جميع أنحاء المؤسسة.

تعد مشاركة الموظفين في محادثات البيانات والمشاركة في تمارين سرد القصص المتعلقة بالبيانات إحدى الطرق الفعّالة لجعل الموظفين يشعرون بالثقة والتمكين فيما يتعلق بثقافة البيانات والذكاء الاصطناعي. ونتيجة لذلك، تزود المؤسسات موظفيها بعقلية تعتمد على البيانات تساعدهم على اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على رؤى البيانات.