خمس اشاعات عن الذكاء الاصطناعي حول العالم

هناك العديد من الشركات قد نجحت في تبني تقنية الذكاء الاصطناعي، لذلك هناك الكثير من المعلومات الخاطئة حول الذكاء الاصطناعي وما يمكنه فعله وما لا يمكنه فعله. سنكتشف خمس اشاعات عن الذكاء الاصطناعي فيما يلي:

الاشاعه الأولى :

يتطلب الذكاء الاصطناعي للمؤسسات نهجًا يبنيها بنفسك. عملك فريد من نوعه وبالتالي يتطلب تطبيقات ذكاء اصطناعي مصممة خصيصًا تم إنشاؤها بواسطة خبراء داخليين من ذوي المهارات العالية أو علماء ومطوري بيانات تابعين لجهات خارجية باهظة الثمن.

الحقيقه :

يجب عليك على حد سواء شراء و بناء التطبيقات. المفتاح هو شراء حلول تجارية جاهزة للعمليات التجارية العامة وتركيز علماء البيانات الداخليين على المشاريع التي من شأنها دفع تميزك التنافسي. على سبيل المثال ، يعد التقليل من تذبذب العملاء هدفًا بالغ الأهمية لجميع مزودي خدمات الاتصالات. من المحتمل أن يكون أفضل حل للذكاء الاصطناعي لتحديد العملاء المستعدين للانشقاق والعروض التي ستقنعهم بالبقاء ملكية خاصة لهذا المزود.

الاشاعه الثانية :

سيقدم الذكاء الاصطناعي بسرعة فوائد تجارية ستغير قواعد اللعبة. تلهم فكرة إطلاق القمر الصناعي المدراء التنفيذيين على الإيمان بالحل التحولي الذي يضاعف الإيرادات على الفور ثلاث مرات .

الحقيقة :

الذكاء الاصطناعي ليس سحراً. الحقيقة هي أن الطريق إلى نجاح الذكاء الاصطناعي يستغرق وقتًا ويركز على بعض الخطوات غير الجذابة التي يجب على المنظمات اتخاذها لجعل الذكاء الاصطناعي يعمل. تحتاج المؤسسات إلى إطار عمل استراتيجي لتقديم حلول مترابطة تزيد من فوائد الذكاء الاصطناعي بدلاً من طرح مجموعة من الحلول غير المتصلة التي تحقق جزءًا بسيطًا من إمكانات الذكاء الاصطناعي.

الاشاعه الثالثه :

مع الذكاء الاصطناعي ، لن نحتاج إلى أشخاص يمكن للمؤسسات تقليل عدد الموظفين بشكل كبير ، لأن الذكاء الاصطناعي يكمل تلقائيًا المهام التي يقوم بها الموظفون الآن.

الحقيقة

يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر قيمة عندما يعزز القدرات البشرية بدلاً من أن يحل محلها. باختصار ، يحتاج الذكاء الاصطناعي والناس إلى بعضهم البعض. يبدأ ذلك بإزالة الذكاء الاصطناعي للعمل الشاق ، والمهام الروتينية التي لا تستفيد من مهارات وخبرات القوى العاملة. ثم يتم تحرير الناس للقيام بالمزيد من الأنشطة الاستراتيجية وذات القيمة المضافة. قد تكون الفائدة الجانبية هي أن أفضل المواهب تصبح أكثر تحفيزًا وإنتاجية والتزامًا بالبقاء مع الشركة.

الاشاعه الرابعه :

كلما زادت البيانات ، كان ذلك أفضل. قم بتجميع أكبر قدر ممكن من المعلومات في بحيرات بيانات أكبر وأكبر ، وسوف تزدهر تحليلات الذكاء الاصطناعي.

الحقيقة

جودة البيانات أهم من الكمية. يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى ما أسميه البيانات الذكية: معلومات عالية الجودة ؛ حتى الآن؛ اكتمال؛ وتطهيرها من الإدخالات الزائدة والقديمة والخاطئة.ومحركات البيانات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي هي مفتاح البيانات الجديرة بالثقة. تعمل أفضل الأمثلة على تنقية وإثراء سجلات الشركة الداخلية قبل أن تستهلكها حلول الذكاء الاصطناعي. يستخرج محرك بيانات رائد للذكاء الاصطناعي بيانات الشركة باستمرار من الممتلكات الرقمية العامة وينظف المقالات الصحفية اليومية لاكتشاف إشارات الشركة مثل "تقدمت الشركة بطلب للإفلاس" أو "الشركة تتوسع دوليًا".

الاشاعه الخامسه :

الذكاء الاصطناعي للمؤسسات يحتاج فقط إلى البيانات والنماذج للنجاح. مسلحًا بنموذج AI قوي ومخزن شامل للبيانات المخصبة ، يمكن للمؤسسات الانتقال بسرعة من التطبيقات التجريبية صغيرة الحجم إلى التطبيقات الكاملة للمؤسسات.

الحقيقة

النماذج والبيانات الصحيحة هي البداية ، لكنها تتطلب جهدًا إضافيًا لتوسيع نطاق التطبيقات لبيئات الإنتاج. تحتاج النماذج عادةً إلى تفصيل أولي وضبط لتلائم "شكل" بيانات العميل. لكن الأسوأ من ذلك ، أنهم يحتاجون أيضًا إلى هذا الضبط على أساس متكرر لضمان بقاء النموذج فعالاً. تاريخياً ، كانت كل هذه الصيانة المكثفة مهمة يدوية مكلفة قام بها علماء البيانات. وعلى الرغم من أن هذا قد يكون تكلفة مقبولة لحل واحد مفصل للذكاء الاصطناعي ، إلا أنه ببساطة ليس نهجًا قابلًا للتطوير عندما تريد إحدى المؤسسات نشر 100 نموذج أو عندما ينشر بائع السحابة 100 نموذج إلى 10000 عميل.