هوش مصنوعی به یک لایه داده مصرفی بستگی دارد

یکی از راه‌های فکر کردن به هوش مصنوعی، ابزاری برای مکالمه با داده‌های شماست. اما ساختار پیش نیاز همه ابزارها از جمله هوش مصنوعی است. به منظور استفاده از هوش مصنوعی برای استخراج بینش و اقدام در زمان واقعی، سازمان ها باید ابتدا داده های خود را در یک لایه داده مصرفی سازماندهی کنند.

با این حال، به گفته یک مک کینزی گزارش دهید72 درصد از سازمان‌ها مدیریت داده‌ها را یکی از چالش‌های اصلی می‌دانند که مانع از مقیاس‌پذیری راه‌حل‌های هوش مصنوعی در سراسر سازمان می‌شود. در حالی که بسیاری از این سازمان‌ها از قبل فرآیند پیاده‌سازی هوش مصنوعی را آغاز کرده‌اند، یک لایه داده مصرفی را از دست داده‌اند. در نتیجه، آن‌ها نمی‌بینند که هوش مصنوعی به بهبود تحلیل‌ها یا نتایج تجاری کمک می‌کند.

یکی از پاسخ‌های محبوب به این چالش، استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای ساختاردهی داده‌ها با خودکارسازی و اصلاح فرآیند QA است. این راه‌حل‌ها خوب هستند، اما فقط شما را تا اینجای کار می‌رسانند. با تمام قدرتی که دارد، وقتی صحبت از درک زمینه، نکات ظریف و ابهام می شود، هوش مصنوعی نمی تواند انسان ها را لمس کند. بسیاری از چیزها وجود دارد که هوش مصنوعی نمی تواند انجام دهد و احتمالا هرگز قادر به انجام آنها نخواهد بود. یکی از این وظایف، جهش از داده های خام و بدون ساختار به لایه داده مصرفی است.

رسانه ها را در نظر بگیرید، که اولین و مشتاق پذیرنده هوش مصنوعی بوده اند. به گفته یک Forrester گزارش دهید91 درصد از آژانس های تبلیغاتی ایالات متحده یا در حال حاضر از هوش مصنوعی استفاده می کنند یا در حال بررسی موارد استفاده هستند و از سایر گروه ها از جمله سازمان های بازاریابی و جامعه تجاری عمومی پیشی می گیرند. با هزاران ویژگی تبلیغات دیجیتال، که هر کدام داده‌ها را در قالب‌های مجزا ارائه می‌کنند، وظیفه تجمیع و ساختاربندی این اطلاعات پیچیده است. بدون فرآیندهای دقیق برای هماهنگ سازی و عادی سازی این داده ها، مغایرت ها و نادرستی ها ایجاد می شود. این موضوع در هنگام برخورد با رسانه‌های پولی و ارگانیک که ممکن است مجموعه‌های داده با هم تداخل داشته باشند، بیشتر می‌شود. عدم استفاده از روش‌های موثر حذف مجدد می‌تواند منجر به خطاهای قابل توجه، هزینه‌ها و بینش غیرقابل اعتماد شود. فقط یک سازمان بالغ با داده می تواند این پیچیدگی را برای ایجاد یک لایه داده مصرفی از بین ببرد.

مرتبط:چگونه هوش مصنوعی از مدیریت شبکه برق پشتیبانی می کند

سازمان‌های بالغ دارای چند ویژگی کلیدی هستند:

مرتبط:راه به سوی هوش مصنوعی مقیاس پذیر: ملاحظات حیاتی برای موفقیت سازمانی

راه رسیدن به بلوغ داده ها طولانی است و با ورودی، نظارت، مداخله و رهبری انسانی همراه است. اغلب اوقات، مکالمه هوش مصنوعی به عنوان یک مسابقه بین انسان و ماشین شکل می گیرد. اما در عمل، استفاده از هوش مصنوعی مستلزم همکاری بین انسان و ماشین است. یک لایه داده مصرفی محل برگزاری آن همکاری است. بدون آن لایه، سازمان ها برای مهار قدرت هوش مصنوعی مبارزه خواهند کرد. اما با یک لایه داده مصرفی، افراد می توانند از ابزارهای هوش مصنوعی برای فعال کردن داده ها و دستیابی به نتایج تجاری استفاده کنند.