تقليديًا، كانت الجداول الإلكترونية الأداة المعتمدة لتحليل البيانات بسبب بساطتها واستخدامها الواسع. ومع ظهور الروبوتات الدردشة GenAI المستقلة على الويب والتطبيقات، تحول الطريقة التي يحلل بها المستخدمون بيانات الجدول الإلكتروني. تتيح هذه الروبوتات إجراء تحليل بشكل بديهي وسهل، وتجسر الفجوة بين إدخال البيانات التقليدي والتحليل المعقد.
من بين مزايا الروبوتات الدردشة GenAI الرئيسية أنها تلغي الحاجة إلى برمجيات تحليل بيانات وذكاء الأعمال (ABI) المتخصصة وعلوم البيانات وتعلم الآلة (DSML)، مما يجعل تحليل البيانات أكثر إمكانية لجمهور أوسع. يمكن للمستخدمين الآن تحليل البيانات ضمن عملياتهم التجارية دون القيود المفروضة بواسطة برامج التحليلات التقليدية.
أدى هذا التوفر المتزايد إلى زيادة في العمل في مجال البيانات والتحليلات خارج منصات ABI، أو صناديق التحليلات، أو سياسات الأمان. بينما توفر هذه التنفيذ السريع لقدرات الذكاء الاصطناعي فوائد كبيرة، إلا أنها تطرح أيضًا تحديات في مجال الحوكمة. قد يتم تجاوز ممارسات الحوكمة الجيدة، بصورة مقصودة أو غير مقصودة، مما يتسبب في مخاطر محتملة.
تتوقع Gartner أنه بحلول عام 2025، سيتجاوز 40% من مستخدمي منصات ABI العمليات الحوكمية باستخدام الروبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي الجيلية لمشاركة المحتوى التحليلي الذي تم إنشاؤه من الجداول الإلكترونية. كما أن الجداول الإلكترونية، التي تُشار إليها في كثير من الأحيان بأنها “صيت الجرادة من أدوات التحليلات”، أثبتت صلابتها على الرغم من التغيرات المُخربة في السوق. مع القدرة على تحليل الجداول الإلكترونية مباشرة من خلال الشات بوت، من المتوقع أن ينمو استخدام الأنظمة الإيجابية (المخازن السببية للبيانات)؛
نظرًا إلى المستقبل، تتوقع Gartner أن يضم أكثر من 70% من بائعي البرمجيات المستقلين (ISVs) القدرات GenAI في تطبيقاتهم الشركاتية بحلول عام 2026. وهذا يمثل زيادة كبيرة عن نسبة التبني الحالية التي تقل عن 1%. تمثل سهولة استخدام الاستعلام اللغوي الطبيعي الممكن بالذكاء الاصطناعي (NLQ) بدون الحاجة إلى منصة ABI خطرًا على البائعين التقليديين والاستثمارات التي قام بها قادة البيانات والتحليلات (D&A).
توصيات لقادة الحوكمة التحليلية
للتنقل في المنظر المتطور لتحليلات الذكاء الاصطناعي، يجب على قادة D&A النظر في التوصيات التالية:
– التركيز على تدريب الذكاء الاصطناعي ورفع المهارات: قم بتطوير وحدات تدريبية للمحللين التجاريين ومستهلكي التحليل المعزز للاستفادة الكاملة من فوائد GenAI. سيسهل هذا استخدام الأدوات الذكاء الاصطناعي بشكل آمن وفعال لتحليل البيانات.
– اعتماد التخطيط الاستراتيجي لتحليلات الذكاء الاصطناعي: ضع استخدام روبوتات الدردشة NLQ خارج منصات ABI كعامل تكنولوجي ضمن استراتيجية المنظمة ونموذج التشغيل. وسيكون هذا حاسمًا لتأمين مستقبل سير العمل في تحليل البيانات.
– ضمان أن جهود التكامل تعزز القابلية للتركيب: يجب على منصات ABI التكامل مع النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) للبقاء ذات أهمية في سوق تفضل المستخدمين تضمين التحليلات في سير العمل الطبيعي. ينبغي على المشترين تقييم خيارات التكامل المتاحة لـ LLM كإضافات لتطبيقات الطرف الثالث.
– تعزيز الذكاء الجماعي من خلال التعاون في التحليلات: شجع على مشاركة أفكار التحليل الناتجة من روبوتات الدردشة GenAI لتعزيز ثقافة التعاون وتعزيز المشاركة في التعلم المشترك. قم بتطبيق آليات حكومية تكيفية لمعالجة الهلوسة من روبوتات الدردشة الذكاء الاصطناعي وتحسين تفسير البيانات.
The source of the article is from the blog macholevante.com