الذكاء الاصطناعي و تحليل البيانات
الذكاء الاصطناعي و تحليل البيانات
تتصدر صناعة الذكاء الاصطناعي العناوين الرئيسية باستمرار ولسبب وجيه. لقد حولت بالفعل الصناعات في جميع أنحاء العالم ، والشركات تتسابق لفهم كيفية دمج هذه التكنولوجيا الناشئة.
يتزايد تأثير الذكاء الاصطناعى على التسويق ، حيث من المتوقع أن يصل إلى حوالي 40 مليار دولار بحلول عام 2025. معظم منظمات الإدارة الجماعية على دراية بالذكاء الاصطناعى ، لكن الكثير منهم ما زالوا غير متأكدين وغير مدركين لحجم الفوائد وكيف يمكنهم تبني الذكاء الاصطناعي لتحسين التسويق.
على صعيد اخر, في العالم اليوم ، تولد جميع المؤسسات كميات هائلة من البيانات من مصادر متنوعة. سواء أكانت من أنظمة المؤسسات نفسها ، أو من وسائل التواصل الاجتماعي أو من مصادر أخرى عبر الإنترنت ، أو من الهواتف الذكية وغيرها من أجهزة الحوسبة المتطورة، فإن هذه البيانات ذات قيمة كبيرة للمؤسسات التي لديها الأدوات اللازمة للاستفادة من ذلك. يُطلق على هذه الأدوات ادوات تحليل البيانات.
اذاً, لما لا نربط الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات ؟
تحليلات البيانات هي عملية تحويل مجموعة بيانات خام إلى معرفة مفيدة. من خلال الاستفادة من التطورات الجديدة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يهدف هذا المزج إلى تطوير أنظمة تساعد على أتمتة عملية تحليل البيانات.
هناك علاقة متبادلة بين البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعى: تعتمد الأخيرة بشكل كبير على الأولى للنجاح ،اليوم ، نريد أكبر قدر ممكن من البيانات – ليس فقط لإلقاء نظرة أفضل على مشاكل العمل التي نحاول حلها ، ولكن لأنه كلما زاد عدد البيانات التي نضعها في نماذج التعلم الآلي ، كلما كان ذلك أفضل
و مثال على ذلك اطلاق نظام Clara من شركة KPMG للمراجعه المالية لأن التقدم في التكنولوجيا وانفجار البيانات والحاجة إلى أن تكون أكثر ملاءمة في التقارير المالية هي التي تقود عملية تحويل المراجعه للـAI. استجابةً لذلك ، اطلقت المؤسسه منصة المراجعه العالمية الجديدة الخاصة بها Clara.
ببساطه,تحتاج الشركات إلى الجمع بين قوة الحدس البشري والذكاء الآلي لزيادة الذكاء المعزز. وبشكل أكثر تحديداً ، يحتاج نظام الذكاء الاصطناعي إلى التعلم من البيانات ، وكذلك من البشر ، حتى يتمكن من أداء وظيفته.
