إحداث ثورة في تحليلات البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

لقد برز الذكاء الاصطناعي التوليدي كتكنولوجيا رائدة من خلال توليد بعض حالات الاستخدام المذهلة والقيمة في مجال تحليل البيانات. لقد أحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي اضطرابًا في مشهد تحليل البيانات من خلال تقديم قدرات غير مسبوقة في معالجة البيانات وتفسيرها وتوليد القيمة. منذ ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي لأول مرة على الساحة في عام 2022، كانت المؤسسات تستكشف طرقًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين تجارب العملاء وتقليل التكاليف وزيادة الكفاءة. هذه التدوينة هي وجهة نظري حول كيفية تشكيل الذكاء الاصطناعي التوليدي لكيفية تفاعل المؤسسات مع بياناتها وتحليلها واستخلاص القيمة منها.

التحدي التجاري حول تحليلات البيانات

البيانات هي شريان الحياة لأي منظمة، ولكن توليد رؤى ذات مغزى من كمية هائلة من البيانات يشبه محاولة تحويل التبن إلى ذهب. هذا يذكرني بالسخرية المائية من قصيدة Rime of the Ancient Mariner، الذي قال "الماء، الماء في كل مكان، ولا قطرة للشرب"، إلا أنني هنا أغير ذلك إلى "البيانات، البيانات في كل مكان، ولا قيمة لترى". لا تزال الشركات تكافح من أجل توليد القيمة من البيانات، حيث أصبحت بياناتها معقدة بشكل متزايد وغالبًا ما تأتي من مصادر متباينة. إن الحجم الهائل للبيانات، والمعلومات المنعزلة عبر الإدارات، والتعقيد في هياكل البيانات وأنواعها يجعل من المستحيل تقريبًا تفسير وإنشاء فهم مشترك لبياناتك عبر مجالات متعددة. هناك أيضًا حقيقة مفادها أن 80٪ من البيانات غير منظمة (مثل رسائل البريد الإلكتروني ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي ومقاطع الفيديو وملفات الصوت والمستندات) ولا يمكن الوصول إليها بسهولة للتحليلات. غالبًا ما يواجه مستخدمو الأعمال غير الفنيين تحديات مع أدوات تحليلية معقدة وينتهي بهم الأمر إلى توظيف علماء بيانات مهرة مع ارتفاع الميزانيات بشكل كبير. علاوة على ذلك، تتطور البيانات بمرور الوقت، ولا يمكن لصناع القرار أن يفوتوا فرصة الحصول على رؤى في الوقت الفعلي للبقاء في الطليعة.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التحليلي التوليدي الشائعة

الآن بعد أن ذكرت بعض التحديات المتعلقة بالبيانات التنظيمية، سأشارككم رؤيتي حول كيفية مجيء جيل الذكاء الاصطناعي لإنقاذنا.

تعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي على نماذج لغوية كبيرة، وهي نماذج تعلم عميقة واسعة النطاق تم تدريبها مسبقًا على كميات هائلة من البيانات. يمكن للمحولات إنشاء نصوص وصور ومقاطع فيديو ورسوم بيانية وتقارير وملخصات بناءً على مطالبة. المطالبة هي تعليمات تخبر أداة الذكاء الاصطناعي التوليدي بما يجب القيام به، مثل "تلخيص منشور المدونة هذا في 50 كلمة أو أقل". ينشئ مطورو الذكاء الاصطناعي التوليدي نماذج الذكاء الاصطناعي، والتي تستند إلى كميات كبيرة من البيانات، والتي يمكن لمستخدمي الأعمال استخدامها لاتخاذ القرارات أو التنبؤات أو التوصيات. على عكس الأنظمة التقليدية القائمة على القواعد حيث يتم برمجة الخوارزميات صراحةً، يتفوق الذكاء الاصطناعي التوليدي القائم على البيانات في تعلم الأنماط والعلاقات والسلوكيات من البيانات التي يواجهها.

من بين حالات الاستخدام المتعلقة بالبيانات للذكاء الاصطناعي الجيلي أتمتة تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا، وتوليد الرؤى في الوقت الفعلي، ونمذجة السيناريوهات التنبؤية، وإعداد التقارير والتصور الآليين. على سبيل المثال، يمكن لشركة البيع بالتجزئة استخدام الذكاء الاصطناعي الجيلي لتحليل أنماط شراء العملاء، وإنشاء توصيات تسويقية مخصصة، والتنبؤ بمتطلبات المخزون، وحتى تحسين استراتيجيات التسعير. وهنا تبدأ سحر الذكاء الاصطناعي الجيلي، وقائمة حالات الاستخدام واسعة النطاق ومتنامية باستمرار. باستخدام الذكاء الاصطناعي الجيلي، يمكنك تحويل تحليلات البيانات الخاصة بك من عملية معقدة تستغرق وقتًا طويلاً ولا يستطيع فهمها إلا المتخصصون إلى أداة صنع قرار رشيقة وسهلة الوصول وذكية.

لكنني بدأت للتو. يوضح الرسم البياني أعلاه المزيد من تطبيقات Gen AI في تحليلات البيانات، بما في ذلك: الاختبار على SQL أو Python من خلال إنشاء استعلامات أو أكواد من مطالبات اللغة الطبيعية، وإنشاء بيانات وصفية آلية من خلال مطالبة Gen AI بإنشاء أوصاف وعلامات لمجموعات البيانات، وإنشاء روبوت محادثة لتوفير دعم العملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع بناءً على سياسات مؤسستك ووثائقها، ورؤى الأعمال التوليدية (BI) من خلال مطالبة Gen AI بإنشاء لوحات معلومات أو تصورات لبياناتك، وحتى استخدام Gen AI لإجراء تحليلات لمرة واحدة لمجموعة بيانات معينة

البدء باستخدام Gen AI في تحليلاتك

قبل استخدام Gen AI في عملية التحليلات أو BI، حدد أولاً ما إذا كانت بياناتك جاهزة. يمكن أن تساعدك هذه المقالة في هذه العملية. تحويل النص إلى SQL/Python: سد الفجوة الفنية

من بين القدرات التي أجدها مثيرة للاهتمام بشكل خاص في Gen AI قدرتها على تحويل مطالبات اللغة الطبيعية إلى استعلامات SQL دقيقة. تخيل مدير تسويق يريد فهم تقسيم العملاء دون خبرة تقنية عميقة. بدلاً من الاعتماد على مهندسي البيانات، يمكنهم الآن ببساطة إدخال "أرني أفضل 10% من العملاء حسب الإنفاق السنوي الذين قاموا بعمليات شراء في الأشهر الثلاثة الماضية" في Gen AI والحصول على إجابة!

تترجم الذكاء الاصطناعي التوليدي هذه المطالبة التي يمكن قراءتها من قبل البشر على الفور إلى استعلام SQL معقد، مما يؤدي إلى استرداد المعلومات الدقيقة المطلوبة. توفر هذه القدرة الوقت، نعم، ولكن ما أجد أنه قوي بشكل خاص هو أنها تمكن المستخدمين غير الفنيين من إجراء تحليلات بيانات معقدة بشكل مستقل. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي بمفرده كسر الصوامع وإضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البيانات عبر مؤسساتك.

إلى جانب إنشاء SQL، يخطو الذكاء الاصطناعي التوليدي خطوة أبعد من ذلك ويسرع سير عمل علم البيانات من خلال تحويل أوصاف اللغة الطبيعية إلى كود Python وظيفي بالكامل. يمكن لعلماء البيانات والمحللين الآن وصف متطلباتهم التحليلية باللغة الإنجليزية البسيطة، ويقوم النظام بإنشاء نصوص Python المقابلة للتلاعب بالبيانات والتحليل الإحصائي وتطوير نموذج التعلم الآلي. لمعرفة المزيد حول هذا الموضوع، قد تكون مشاركة المدونة هذه، الذكاء الاصطناعي التوليدي في تحليلات البيانات - كيف يجعل الذكاء الاصطناعي الوصول إلى البيانات أسهل ، مفيدة.

الذكاء الاصطناعي المحادثي: تحويل المطالبات إلى رؤى ذات مغزى

تتمتع تقنية الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد بإمكانية توليد توصيات ذكية واقتراحات سياقية للتأثير في العالم الحقيقي. ضع في اعتبارك السيناريوهات العملية التالية: يستخدم مزود الرعاية الصحية تقنية الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد لتحليل نتائج المرضى عبر أقسام متعددة، أو تحدد سلسلة البيع بالتجزئة فرص البيع المتبادل من خلال توليد تحليلات سلوك العملاء المعقدة. يمكن أن تقدم تقنية الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد توصيات من خلال تحديد الأنماط المخفية المحتملة في البيانات، واقتراح تحليلات إضافية ذات صلة، وتسليط الضوء على المخاطر المحتملة أو الارتباطات التي قد لا تكون واضحة على الفور، وتقديم رؤى سياقية تعزز عملية اتخاذ القرار.

على سبيل المثال، من خلال استخدام Gen AI، قد لا يتلقى مدير المبيعات الذي يستفسر عن الإيرادات الشهرية البيانات المطلوبة فحسب، بل يحصل أيضًا على رؤى إضافية حول فرص النمو المحتملة، أو الاتجاهات الموسمية، أو قطاعات السوق الناشئة.

إنشاء البيانات الوصفية تلقائيًا

هذا هو أحد الاستخدامات المفضلة لدي للذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد، لأنه يمكنه تولي المهام المهمة ولكن قد يكون من الممل أن يقوم بها البشر. يمكن للذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد إنشاء بيانات وصفية غنية وسياقية لمنتجات البيانات تلقائيًا من خلال تحليل محتوى وبنية مجموعات البيانات. يمكنه إنشاء أوصاف شاملة وتحديد واقتراح العلامات ذات الصلة لأصول البيانات.

يمكن لنماذج الوسم الدلالي إنشاء علامات ذكية واعية بالسياق واستخدام فهم اللغة الطبيعية لتحديد العلاقات الدقيقة بين عناصر البيانات. تعمل ميزات الوسم التلقائي على تحسين إمكانية اكتشاف البيانات وإدارتها، مما يعزز الكفاءة من خلال توفير الوقت في إنشاء العلامات يدويًا.

وتعمل البيانات الوصفية الغنية بدورها ليس فقط على تبسيط التعاون من خلال مشاركة الأصول مع أصحاب المصلحة الداخليين أو الخارجيين، بل تسهل أيضًا الامتثال لسياسات وضوابط حوكمة البيانات.

روبوتات الدردشة: تعزيز دعم العملاء

تستخدم المنظمات الذكاء الاصطناعي المحادثة لتحسين خدمات العملاء بمساعدة برامج المحادثة الآلية. تعمل برامج المحادثة الآلية باستخدام التعلم الآلي (ML)، الذي يتعلم من التفاعلات السابقة، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، التي تستجيب للتفاعلات البشرية. تحاكي برامج المحادثة الآلية المحادثات البشرية لتحسين تجربة العملاء من خلال توفير ردود فورية على مدار الساعة.

يمكن أن تساعد برامج المحادثة الآلية في تقليل أو القضاء على أوقات الانتظار للاستفسارات الأساسية ومساعدة المستخدمين في العثور على المعلومات ذات الصلة في الوقت الفعلي. يمكن أن تكون برامج المحادثة الآلية مفيدة في تكامل قاعدة المعرفة وفي تقديم استجابات واعية بالسياق للمستخدمين. كل هذه الفوائد تقطع شوطًا طويلاً في تعزيز رضا المستخدم وتقليل تكاليف الدعم وتقديم مساعدة متسقة ومخصصة للمستخدمين. في حين تبدو كل هذه الفوائد مربحة، نحتاج إلى التأكد من اختبار برامج المحادثة الآلية على نطاق واسع مع قيود وحواجز حماية محددة بوضوح لضمان دقة وأهمية الاستجابات.

Gen BI: إضفاء الطابع الديمقراطي على تحليلات البيانات

هذا هو أحد تطبيقاتي المفضلة للذكاء الاصطناعي من الجيل الأول، لأنني أعتقد أن معظم المستخدمين الداخليين يمكنهم الاستفادة من الوصول المباشر إلى بيانات الشركة. "الذكاء الاصطناعي التوليدي" هو مصطلح أستخدمه عندما يستخدم مستخدمو الأعمال الذكاء الاصطناعي التحادثي للوصول إلى بيانات الشركة لإنشاء تصورات ولوحات معلومات مخصصة. لذا، تصبح أداة الذكاء الاصطناعي من الجيل الأول أداة ذكاء اصطناعي من الجيل الأول.

يمكنك استخدام Gen BI لتوفير تحليلات الذكاء الاصطناعي ذاتية الخدمة، والتي يمكنها دمج معالجة اللغة الطبيعية، وأدوات التأليف لإنشاء لوحات معلومات مخصصة، وتكامل البيانات، والتعاون لتسهيل استهلاك التقارير.

إن ما يفعله Gen BI في الأساس هو إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى التحليلات من خلال إخراجها من أيدي فريق BI وتقديمها مباشرة للمستخدمين. يساعد Gen BI المزيد من المستخدمين غير الفنيين وأصحاب المصلحة على العمل بشكل مباشر مع البيانات. يتيح دمج الذكاء الاصطناعي في حلول BI إنشاء لوحات معلومات ديناميكية تلقائيًا وإنشاء مخططات ورسوم بيانية ذكية وتوصيات تصور تلقائية وتمثيلات بيانات حساسة للسياق.

الخطوات التالية: تجربة Gen AI مع بياناتك

في منشور المدونة هذا، أشرت إلى بعض التحديات التي تواجه تحليلات البيانات وقدمت خمس حالات استخدام يمكنك تجربتها لبدء استخدام Gen AI في تحليلاتك اليوم. يتمتع Gen AI بالقدرة على جعل جميع بياناتك المنعزلة أكثر سهولة في الوصول إليها وأكثر قابلية للاستخدام في نهاية المطاف في كل شيء بدءًا من برامج الدردشة الآلية للعملاء إلى لوحات معلومات المبيعات المفيدة.

إذا كنت ترغب في تجربتها، فإن AVRIO عبارة عن منصة بيانات تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي تولد تحليلات ورؤى وفرص وتوصيات في الوقت الفعلي من جميع بياناتك (المنظمة وغير المنظمة) من خلال محادثات بديهية. تواصل معنا للحصول على عرض توضيحي مخصص هنا .