إحداث ثورة في تحليلات البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

برز الذكاء الاصطناعي التوليدي كتقنية رائدة، إذ وفّر استخداماتٍ قيّمة ومتميزة في مجال تحليل البيانات. وقد أحدث جيل الذكاء الاصطناعي ثورةً في مجال تحليل البيانات من خلال تقديمه قدراتٍ غير مسبوقة في معالجة البيانات وتفسيرها وتوليد القيمة. ومنذ ظهوره لأول مرة عام ٢٠٢٢، دأبت المؤسسات على استكشاف سُبُل استخدام جيل الذكاء الاصطناعي لتحسين تجارب العملاء، وخفض التكاليف، وزيادة الكفاءة. تتناول هذه المقالة وجهة نظري حول كيفية تأثير جيل الذكاء الاصطناعي على كيفية تفاعل المؤسسات مع بياناتها وتحليلها واستخلاص القيمة منها.

التحدي التجاري المتعلق بتحليلات البيانات

البيانات شريان الحياة لأي مؤسسة، لكن توليد رؤى قيّمة من كمّ هائل من البيانات أشبه بمحاولة تحويل التبن إلى ذهب. هذا يذكرني بالمفارقة الساخرة من قصيدة "قصيدة البحار القديم"، حيث قال: "ماء، ماء في كل مكان، ولا قطرة ماء للشرب"، إلا أنني هنا أستبدلها بـ "بيانات، بيانات في كل مكان، ولا قيمة تُرى". لا تزال الشركات تكافح لتوليد قيمة من البيانات، حيث تزداد تعقيدًا، وغالبًا ما تأتي من مصادر متباينة. إن الحجم الهائل للبيانات، والمعلومات المنعزلة بين الأقسام، والتعقيد في هياكل البيانات وأنواعها، يجعل من شبه المستحيل تفسير بياناتك وبناء فهم مشترك لها عبر مجالات متعددة. كما أن 80% من البيانات غير مهيكلة (مثل رسائل البريد الإلكتروني، ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، ومقاطع الفيديو، والملفات الصوتية، والمستندات) ويصعب الوصول إليها لأغراض التحليل. غالبًا ما يواجه مستخدمو الأعمال غير التقنيين تحديات مع أدوات التحليل المعقدة، وينتهي بهم الأمر إلى توظيف علماء بيانات مهرة مع ارتفاع الميزانيات بشكل كبير. وعلاوة على ذلك، تتطور البيانات بمرور الوقت، ولا يمكن لصناع القرار أن يفوتوا فرصة الحصول على رؤى في الوقت الفعلي للبقاء في صدارة التطورات.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي التحليلي الشائعة

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

يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي على نماذج لغوية كبيرة (LLMs)، وهي نماذج تعلم عميق واسعة النطاق مُدرّبة مسبقًا على كميات هائلة من البيانات. تستطيع هذه المحولات توليد نصوص وصور ومقاطع فيديو ورسوم بيانية وتقارير وملخصات بناءً على مُوجّه. والمُوجّه هو تعليمة تُوجّه أداة الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى ما يجب فعله، مثل "لخّص هذه التدوينة في 50 كلمة أو أقل". يُنشئ مطورو جيل الذكاء الاصطناعي نماذج ذكاء اصطناعي، مبنية على كميات هائلة من البيانات، يُمكن لمستخدمي الأعمال استخدامها لاتخاذ القرارات أو التنبؤات أو التوصيات. بخلاف الأنظمة التقليدية القائمة على القواعد حيث تُبرمج الخوارزميات بشكل صريح، يتفوق الذكاء الاصطناعي التوليدي القائم على البيانات في تعلم الأنماط والعلاقات والسلوكيات من البيانات التي يواجهها.

من بين استخدامات جيل الذكاء الاصطناعي المتعلقة بالبيانات أتمتة تنظيف البيانات ومعالجتها المسبقة، وتوليد الرؤى الآنية، ونمذجة السيناريوهات التنبؤية، وإعداد التقارير والتصورات الآلية. على سبيل المثال، يمكن لشركة بيع بالتجزئة استخدام جيل الذكاء الاصطناعي لتحليل أنماط شراء العملاء، وتقديم توصيات تسويقية مخصصة، والتنبؤ بمتطلبات المخزون، وحتى تحسين استراتيجيات التسعير. وهنا يبدأ سحر جيل الذكاء الاصطناعي، وقائمة استخداماته واسعة ومتنامية باستمرار. باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكنك تحويل تحليلات البيانات من عملية معقدة تستغرق وقتًا طويلاً، لا يفهمها إلا المتخصصون، إلى أداة اتخاذ قرارات ذكية ومرنة وسهلة الاستخدام.

لكنني ما زلتُ في البداية. يُظهر الرسم البياني أعلاه المزيد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل الأول في تحليلات البيانات، بما في ذلك: الاختبار باستخدام SQL أو Python من خلال توليد استعلامات أو أكواد من موجهات اللغة الطبيعية، والتوليد الآلي للبيانات الوصفية من خلال طلب إنشاء أوصاف ووسوم لمجموعات البيانات من الجيل الأول، وإنشاء روبوت محادثة لتقديم دعم عملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع بناءً على سياسات مؤسستك ووثائقها، ورؤى الأعمال التوليدية (BI) من خلال طلب إنشاء لوحات معلومات أو تصورات لبياناتك من الجيل الأول، وحتى استخدام الجيل الأول لإجراء تحليلات لمرة واحدة لمجموعة بيانات معينة.

البدء باستخدام Gen AI في تحليلاتك

قبل استخدام جيل الذكاء الاصطناعي في عمليات التحليلات أو ذكاء الأعمال، تأكد أولاً من جاهزية بياناتك. يمكن أن تساعدك هذه التدوينة بعنوان "هل بياناتك جاهزة لجيل الذكاء الاصطناعي" في هذه العملية. تحويل النص إلى SQL/Python: سد الفجوة التقنية.

تحويل النص إلى SQL/Python: سد الفجوة التقنية

من بين قدرات جيل الذكاء الاصطناعي التي أجدها مثيرة للاهتمام بشكل خاص قدرته على تحويل طلبات اللغة الطبيعية إلى استعلامات SQL دقيقة. تخيل مدير تسويق يرغب في فهم شرائح العملاء دون خبرة تقنية عميقة. بدلاً من الاعتماد على مهندسي البيانات، يمكنه الآن ببساطة إدخال "أرني أفضل 10% من العملاء من حيث الإنفاق السنوي الذين أجروا عمليات شراء في الأشهر الثلاثة الماضية" في جيل الذكاء الاصطناعي والحصول على إجابة!

يحوّل الذكاء الاصطناعي التوليدي هذا الطلب السهل القراءة إلى استعلام SQL معقد، مسترجعًا المعلومات الدقيقة المطلوبة. صحيح أن هذه الإمكانية توفر الوقت، لكن ما أراه فعالًا بشكل خاص هو أنها تُمكّن المستخدمين غير التقنيين من إجراء تحليلات بيانات معقدة بشكل مستقل. يستطيع الذكاء الاصطناعي التوليدي بمفرده كسر الحواجز وتسهيل الوصول إلى البيانات في جميع مؤسساتك.

يتجاوز الذكاء الاصطناعي التوليدي توليد SQL، إذ يُسرّع سير عمل علوم البيانات بتحويل أوصاف اللغة الطبيعية إلى شيفرة بايثون كاملة الوظائف. يستطيع علماء البيانات ومحللوها الآن وصف متطلباتهم التحليلية بلغة إنجليزية بسيطة، ويُولّد النظام نصوص بايثون المُناسبة لمعالجة البيانات، والتحليل الإحصائي، وتطوير نماذج التعلم الآلي. لمعرفة المزيد حول هذا الموضوع، قد يكون من المفيد الاطلاع على هذه التدوينة بعنوان "الذكاء الاصطناعي التوليدي في تحليلات البيانات - كيف يُسهّل الذكاء الاصطناعي الوصول إلى البيانات" .

الذكاء الاصطناعي المحادثي: تحويل المطالبات إلى رؤى ذات معنى

يمتلك جيل الذكاء الاصطناعي القدرة على توليد توصيات ذكية واقتراحات سياقية ذات تأثير ملموس. لنأخذ هذه السيناريوهات العملية: يستخدم مقدم رعاية صحية جيل الذكاء الاصطناعي لتحليل نتائج المرضى في أقسام متعددة، أو تحدد سلسلة تجزئة فرص البيع المتبادل من خلال توليد تحليلات سلوكية معقدة للعملاء. يمكن لجيل الذكاء الاصطناعي تقديم توصيات من خلال تحديد الأنماط الخفية المحتملة في البيانات، واقتراح تحليلات إضافية ذات صلة، وتسليط الضوء على المخاطر أو الارتباطات المحتملة التي قد لا تكون واضحة فورًا، وتقديم رؤى سياقية تُعزز 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 قد يحصل أيضًا على رؤى إضافية حول فرص النمو المحتملة، أو الاتجاهات الموسمية، أو قطاعات السوق الناشئة.

إنشاء البيانات الوصفية تلقائيًا

هذا أحد استخداماتي المفضلة لجيل الذكاء الاصطناعي، إذ يُمكنه تولي مهام مهمة، وإن كانت مُرهقة للبشر. يُمكن لجيل الذكاء الاصطناعي إنشاء بيانات وصفية سياقية غنية لمنتجات البيانات تلقائيًا من خلال تحليل محتوى وهيكل مجموعات البيانات. كما يُمكنه إنشاء أوصاف شاملة، وتحديد واقتراح علامات مناسبة لأصول البيانات.

يمكن لنماذج الوسم الدلالي إنشاء وسوم ذكية واعية للسياق، واستخدام فهم اللغة الطبيعية لتحديد العلاقات الدقيقة بين عناصر البيانات. تُحسّن ميزات الوسم التلقائي إمكانية اكتشاف البيانات وإدارتها، مما يعزز الكفاءة من خلال توفير الوقت اللازم لإنشاء الوسوم يدويًا.

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

روبوتات الدردشة: تعزيز دعم العملاء

تستخدم المؤسسات الذكاء الاصطناعي التحادثي لتحسين خدمات العملاء بمساعدة روبوتات الدردشة. يعمل الذكاء الاصطناعي التحادثي باستخدام التعلم الآلي (ML)، الذي يتعلم من التفاعلات السابقة، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، التي تستجيب للتفاعلات البشرية. تُحاكي روبوتات الدردشة المحادثات البشرية لتحسين تجربة العملاء من خلال توفير ردود فورية على مدار الساعة.

يمكن أن تساعد روبوتات الدردشة في تقليل أو إلغاء أوقات انتظار الاستفسارات الأساسية، ومساعدة المستخدمين في العثور على المعلومات ذات الصلة فورًا. كما تُسهم روبوتات الدردشة في دمج قاعدة المعرفة وتقديم ردود واعية بالسياق للمستخدمين. تُسهم جميع هذه المزايا بشكل كبير في تعزيز رضا المستخدمين، وخفض تكاليف الدعم، وتقديم مساعدة متسقة وشخصية لهم. مع أن جميع هذه المزايا تبدو مربحة، إلا أننا بحاجة إلى التأكد من اختبار روبوتات الدردشة على نطاق واسع مع قيود وحواجز حماية واضحة لضمان دقة الردود وملاءمتها.

Gen BI: إضفاء الطابع الديمقراطي على تحليلات البيانات

هذا أحد تطبيقاتي المفضلة لجيل الذكاء الاصطناعي، لأنني أعتقد أن معظم المستخدمين الداخليين يستفيدون من الوصول المباشر إلى بيانات الشركة. "استخبارات الأعمال التوليدية" هو مصطلح أستخدمه عندما يستخدم مستخدمو الأعمال الذكاء الاصطناعي التفاعلي للوصول إلى بيانات الشركة لإنشاء تصورات ولوحات معلومات مخصصة. وهكذا، تصبح أداة جيل الذكاء الاصطناعي الخاصة بك أداة جيل ذكاء اصطناعي.

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 لسهولة استهلاك التقارير.

ما يفعله جيل ذكاء الأعمال (Gen BI)، في جوهره، هو تسهيل الوصول إلى التحليلات من خلال نقلها من أيدي فريق ذكاء الأعمال إلى المستخدمين مباشرةً. يساعد جيل ذكاء الأعمال (Gen BI) المزيد من المستخدمين غير التقنيين وأصحاب المصلحة على التعامل مباشرةً مع البيانات. يُمكّن دمج الذكاء الاصطناعي في حلول ذكاء الأعمال من إنشاء لوحات معلومات ديناميكية تلقائيًا، وإنشاء مخططات ورسوم بيانية ذكية، وتوصيات تصور تلقائية، وتمثيلات بيانات حساسة للسياق.

الخطوات التالية: تجربة الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي مع بياناتك

في هذه التدوينة، أشرتُ إلى بعض التحديات التي تواجه تحليلات البيانات، وعرضتُ خمس حالات استخدام يُمكنك تجربتها لبدء استخدام جيل الذكاء الاصطناعي في تحليلاتك اليوم. يمتلك جيل الذكاء الاصطناعي القدرة على جعل جميع بياناتك المنعزلة أكثر سهولة في الوصول إليها، وبالتالي أكثر قابلية للاستخدام في كل شيء، من روبوتات الدردشة للعملاء إلى لوحات معلومات المبيعات الثاقبة.

إذا كنت ترغب في تجربتها، فإن AVRIO عبارة عن منصة بيانات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تُولّد تحليلات آنية، ورؤى، وفرصًا، وتوصيات من جميع بياناتك (المنظمة وغير المنظمة) عبر محادثات تفاعلية. تواصل معنا للحصول على عرض توضيحي مُخصّص هنا .