تتناول الحلقة الفرق بين تجميع البيانات وبناء قاعدة معرفة حقيقية للذكاء الاصطناعي. يناقش عاصم حجازي تصنيف مصادر المعرفة، ورسم خريطة لبيانات المؤسسة، وتجهيز المعلومات وسياقها بما يساعد على الربط بين المجالات بدلاً من إدخال الملفات بصورة عشوائية.
"مساء الخير، هنكمل النهارده في الحلقة السابعة الخاصة بالبيانات بقى اللي خاصة بالذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي لازم ياخد Knowledge أو معرفة حقيقية من البيانات، ماينفعش أن أنت ترميله بيانات.
اللي بيقول لك البيج ديتا دي البيج ديتا نفعت، طالما أنت عندك بيج ديتا وعندك بيانات كثيرة، لا تمام، أنت جاهز للذكاء الاصطناعي، الكلام ده غلط تماماً. أنا عملت أرتيكل فيها الـ Six Pillars للذكاء الاصطناعي وقلت فيه Structured data وUnstructured data وفي Media data والـ Dashboard وIoT وNetworking. يعني دي بس الـ Pillar أو الركائز الأساسية لتصنيف البيانات عندك في المؤسسة كقائد.
طيب، غير كده، مركزية المعلومات أو الداتا ويرهاوس، ليه مميزاتها وليه عيوبها؟ لازم تعرف أنك كقائد الداتا ويرهاوس فيها إيه؟ لازم يقول لك إيه البيانات الموجودة عندنا في المؤسسة؛ بيانات مخصصة بـ Structure اللي هي منظمة وUnstructured اللي هي منظمة وتشمل جميع إيه اسمه إيه البيانات الموجودة عندك.
خلي بالك الذكاء الاصطناعي، أنت ممكن تقول البيانات دي ما تنفعش، يعني أنا ليه هادخلها في الذكاء الاصطناعي ودي مش هادخلها في الذكاء الاصطناعي؟ أول حاجة لازم تدخل البيانات اللي أنت متاكد أن هي هتفيدك لو الذكاء الاصطناعي قراها أو لو دخلتها على الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي اللي هو، زي ما بيقولوا، الطعام ليه أو الدم بتاع الذكاء الاصطناعي هو البيانات، دي أول حاجة.
تاني حاجة، الذكاء الاصطناعي ببص على البيانات بشكل مختلف تماماً، يعني أنت بتقول إيه: أنا عايز أجمع أجتمع البيانات عن Network، خلاص؟ وأجمع البيانات عن مثلاً IoT، أو أجمع البيانات على Structure data زي الـ ERP System أو الـ CRM System.
طب إش دخل الـ CRM System كـ، إزاي أجمعه مع الـ Network؟ دي سيبها لـ للذكاء الاصطناعي هو اللي ممكن يربط لك الحجات دي مع بعضها. طبعا أنت لو جبت كذا واحد، حتى متخصّص في الـ Networking والشبكات، وواحد متخصص في الـ CRM وERP، يقول لك لا مفيش أي علاقة. خلي الذكاء الاصطناعي يقدر يربط الحجات دي بدونك، يعني الذكاء الاصطناعي ممكن يربط الحجات دي ببعضها أو ببعض.
طيب أنا كقائد، لازم يجي الناس بتوع الـ IT، أو الناس تكنولوجيا المعلومات والناس ذكاء الذكاء الاصطناعي يجهّزوا البيانات بحيث أنها تكون جاهزة للذكاء الاصطناعي بحيث الذكاء الاصطناعي ما يخشلش على أي بيانات كده بس: يلا، خش على One Drive أو أي حاجة على الـ Cloud أو أي حاجة فيها في الـ Folder واقرأ كل حاجة ودخلها، ماينفعش.
اعمل Structured للمعلومات دي الخاصة بالذكاء الاصطناعي، دي مش هنحطها في الذكاء الاصطناعي أو دي آه، خاصة بالذكاء الاصطناعي، بس زي ما قلنا دي بيانات لمشاريع فشلت أو دي بيانات لمشاريع نجحت وهكذا.
أنا تكلمت، وإن شاء الله هنطلع كتاب عليها، اللي هو الـ Six Pillars Data، دي هنطلعها كلمات بالإنكليزي، ممكن إن شاء الله نعرفها في المستقبل. دي مهمة جداً إزاي تعمل Structure للـ Data بتاعتك داخل المؤسسة؛ لا تهمل أي بيانات ولا تدخل أي بيانات على الذكاء الاصطناعي منظّمة، وإلا الذكاء الاصطناعي تدخل له بيانات ملخبطة مش هطلع لك، مش هتفتكرش أن الذكاء الاصطناعي يلا دخل كل حاجة مع بعض أن الذكاء الاصطناعي هي- هيطلع لك النتائج المرجوة.
دي حاجة مهمة جداً لقادة قادة المؤسسات، يمرون لك، زي ما بيسموها Full Mapping على الـ Data structure جوه داخل مؤسستك. وشكراً."
أهم المفاهيم التي يحتاج القادة إلى فهمها لبناء استراتيجية مسؤولة وعملية للذكاء الاصطناعي، من جاهزية البيانات والحوكمة إلى دور الإنسان وقياس الأثر.
Explore article / post