هل البنية التحتية لبياناتك مهيأة للذكاء الاصطناعي؟

ملخص: إن إنشاء الأنطولوجيا "نظام التوصيف" هو استثمار أساسي في سبيل تهيئة البنية التحتية للبيانات في شركتك لتحقيق فوائد الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. فقد ولى زمن تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي الصغيرة التي يزدهر كلّ منها على حدة. وكي تكون هذه المشاريع قادرة على المنافسة يجب أن تعتمد على بيانات من جميع أنحاء الشركة والبيانات المخزنة في عدة أشكال مختلفة في كثير من الأنظمة المختلفة. يحدد نظام التوصيف الروابط بين البيانات بطريقة يمكن للذكاء الاصطناعي الاستفادة منها. ستكون الشركات في موقع أفضل لبناء أنظمة التوصيف إذا حددت المجالات الأولى لمشكلات البحث التي تحتاج بشدة إلى ربط البيانات بعضها ببعض قبل البدء بوضع مبادئ التنظيم لنظام التوصيف نفسه.

تعمل جميع الشركات اليوم على إدارة مجموعة كبيرة من المواقع الإلكترونية والتطبيقات الذكية والأنظمة التكنولوجية للتعامل مع المشترين وإدارة كل أمور الشركة، بدءاً من الزبائن والعملاء وصولاً إلى المخزون والمنتجات. وكل هذه الأنظمة تولّد البيانات بلا توقف. لكن حتى بعد عدة أجيال من الاستثمارات ومليارات الدولارات التي أنفقت على عمليات التحول الرقمي، لا تزال الشركات تواجه صعوبات في استخدام البيانات لتحسين خدمة العملاء وخفض التكاليف وتسريع العمليات الأساسية التي تمنح المؤسسة ميزة تنافسية.

كان من المفترض أن يساعد الذكاء الاصطناعي في ذلك، لكن كما أخبرني أحد المسؤولين التنفيذيين في إحدى الشركات الكبيرة في مجال التأمين على الحياة (سيث): "أنفقت جميع الشركات المنافسة وغالبية المؤسسات التي لها نفس حجم شركتنا في القطاعات الأخرى ما لا يقلّ عن بضعة ملايين من الدولارات على مبادرات الذكاء الاصطناعي التي باءت بالفشل". لماذا؟

عرفت السبب من خلال خبرتي التي اكتسبتها من عملي على مدى 20 عاماً مع الشركات في مجال تكنولوجيا المعلومات، وهو أن الوعود التي يقدمها موردو تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لا تثمر إلا إذا كانت أنظمة البيانات في الشركة مهيأة كما يجب للذكاء الاصطناعي. فالبيانات محتجزة في وحدات عمل منفصلة ولا يمكن الوصول إليها وهي ذات بنية تنظيمية رديئة والأهم هو أنها ليست مرتبة على نحو يتيح استخدامها لدعم عمل الذكاء الاصطناعي. ومن أجل جني فوائد الذكاء الاصطناعي يجب على الشركات إنشاء ما يسمى الأنطولوجيا أو "نظام التوصيف" (ontology)، وهو نظام لتمثيل العلاقات بين بيانات الشركة بصورة شاملة.

قد تكون قد قرأت نصيحة بأن عليك البدء بمبادرات الذكاء الاصطناعي الصغيرة. (وقد اقترحت ذلك بنفسي قبل بضعة أعوام). وصحيح أن نهج الذكاء الاصطناعي المخفف أو "أيه آي لايت" (AI Lite) قد يولد بعض النجاحات السريعة، لكن مع التزايد الحتمي لمبادرات الذكاء الاصطناعي في المؤسسة، تصبح نتائج التجارب المتفرقة أكثر وضوحاً. وعندما تغذي برامج الذكاء الاصطناعي هذه ببيانات من مصادر مختلفة وغير ملائمة أحياناً فستجد نفسك عالقاً في متاهة معقدة، وسرعان ما ستتشكل لديك مجموعة كبيرة من برامج الذكاء الاصطناعي التجريبية التي تستخدم مرة واحدة المتصلة بأنظمة البيانات الحالية على نحو يجعلها عاجزة عن توليد فوائد استراتيجية أوسع لشركتك.

لكن الذكاء الاصطناعي أصبح متطوراً لدرجة تستدعي اتباع نهج أكثر شمولاً يجمع بيانات شركتك بأكملها، وهنا يأتي دور الأنطولوجيا (أو نظام التوصيف).

فهو تمثيل متسق للبيانات وعلاقاتها في شركتك، ونموذج لجميع العناصر التي تدخل في أنظمة المعلومات المتعددة وتربط بعضها ببعض، فتربط المنتجات والخدمات والحلول والعمليات والبنى التنظيمية والسياسات وخصائص العملاء وأساليب التصنيع والمعارف والمعلومات والمحتوى والبيانات بمختلف أنواعها. ونظام التوصيف هو الدعامة الأساسية للمعلومات في مؤسستك. ومن دون اتباع نهج مدروس متسق لوضع نظام التوصيف وتطبيقه وتطويره ستتطور أنظمة الذكاء الاصطناعي بطريقة مجزأة لأنها ستفتقر إلى الدعامة التي ستمنحها الذكاء الكافي لتحقيق الأثر المطلوب. إن نظام التوصيف هو جوهر بنية المعلومات في الشركات القائمة على الذكاء الاصطناعي، وهو استثمار سيستمر في توليد الأرباح مع تزايد انتشار الذكاء الاصطناعي.

بناء نظام توصيف في شركة "أبلايد ماتيريالز" (Applied Materials)

فلنلق نظرة على إحدى شركات خدمات التعامل التجاري بين الشركات (B2B)، وهي "أبلايد ماتيريالز" (Applied Materials)، وعلى طريقة تطويرها لنظام التوصيف من أجل استعراض هذه الفوائد. (قدمت لها خدمات استشارية في هذا المشروع).

تعمل شركة "أبلايد ماتيريالز" مع شركات تصنيع أشباه الموصلات من أجل إصلاح المشكلات التي تبطئ الإنتاج أو تعطله في مصانع أشباه الموصلات. وهي مشكلات قد تكلف ملايين الدولارات يومياً إلى أن تتم معالجتها. حتى وقت ليس ببعيد كانت المعلومات اللازمة لاستمرار العمل في المصنع موزعة بين 14 نظاماً مختلفاً ضمن شركة "أبلايد ماتيريالز"، وكان الأخصائيون التقنيون يقضون ما يصل إلى 40% من وقتهم في البحث عن أجوبة. يتمتع كلّ مصنع بميزاته الخاصة، ولذلك فإن تحديد الجواب المناسب لمشكلة مصنع ما هو أمر أساسي وصعب في آن. وكان الأخصائيون التقنيون يحتاطون من الخسارة عن طريق تخزين أجهزة الصيانة مع مجموعة من المكونات المكلفة، ما يؤدي إلى تقييد عشرات ملايين الدولارات في المخزون.

كان هؤلاء الأخصائيون بحاجة إلى تجربة ثابتة وفعّالة، لكن بناءها يستدعي من شركة "أبلايد ماتيريالز" التوصل إلى طريقة لتنظيم مصادر المعلومات المختلفة المتاحة للأخصائيين التقنيين ودمجها في واجهة بينية واحدة.

شمل نظام التوصيف الذي طورناه للشركة جميع المفردات والعلاقات والتسلسلات الهرمية المتعددة في جميع الأنظمة التي استخدمها الأخصائيون التقنيون. وحدد النظام العلاقة بين الاسم المختصر الذي يستخدمه أحد الأنظمة للإشارة إلى قطعة ما ورقم التخزين الذي يستخدمه نظام آخر للإشارة إلى نفس القطعة. قمنا بعمليات تحليل وتصنيف لمستندات استكشاف الأخطاء وإصلاحها باستخدام نظام "تحليل النصوص" الذي يتعلم من مستند نموذجي ثم يستخرج المعلومات من المستندات المماثلة ويتيح الوصول إلى كلّ المعلومات بلغة مشتركة. عندما انتهينا كنا قد أنشأنا لغة مشتركة مع مجموعة أساسية من العلاقات التي تربط المعلومات في أنظمة إدارة العلاقات مع العملاء في الشركة وأنظمة تتبع بطاقات الخدمة وقاعدة بيانات الحلول وفهارس القطع وجميع الأنظمة الأخرى.

وما أن أنشأنا نظام التوصيف كان علينا تطبيقه على جميع البيانات الأساسية وربطه بتجربة الأخصائيين التقنيين وإتاحة الوصول إليه من واجهة بينية مشتركة. وما أن تم وسم كل شيء دمجت شركة "أبلايد ماتيريالز" نظام التوصيف في عدة أنظمة وعمليات وطبقته على المستندات الحالية ودمجته في سير العمل لإنشاء مستندات وحلول جديدة، ووصلته بأنظمة تخطيط موارد المؤسسة وإدارة الأصول الرقمية. وبذلك استطعنا إنشاء النظام الجديد الذي كنا نحلم به والذي يساعد الأخصائيين التقنيين الميدانيين على الحصول على المعلومات التي يحتاجون إليها تحديداً بفاعلية ومن أي مصدر يناسب المهمة التي يعملون عليها، فمجموعات المحتوى المنطقية التي تم تنظيمها بطرق تتوافق مع طريقة تفكيرهم في المشكلات التي كانوا يعملون على حلها و"نماذجهم الذهنية" ساعدتهم على تحديد مواقع المعلومات التي ستحقق لهم أكبر فائدة ممكنة وفقاً للسياق، مثل دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها.

أدى النظام الناتج إلى تخفيض الوقت الذي كان يستغرقه الأخصائيون التقنيون في البحث عن المعلومات بمقدار النصف، وقدّرت شركة "أبلايد ماتيريالز" قيمة الوقت الذي تم توفيره بعشرات ملايين الدولارات سنوياً. حتى أن هذا النظام مكّن الأخصائيين التقنيين من تخفيض مخزون قطع المكونات. شكّل الذكاء الاصطناعي جزءاً من الحلّ، لكنه كان معتمداً على نظام التوصيف الأساسي الذي أتاح له الوصول إلى البيانات التي يحتاج إليها.

كيف نبني نظام التوصيف؟

كما يمكن أن تتخيل، فإن إنشاء نظام توصيف ملائم لبيانات مؤسستك بأكملها ليس عملية سهلة، وبناء على عملي مع شركات كثيرة في هذا المجال أقترح الخطوات الأساسية التالية:

1- حدد مشكلات البيانات

اعمل على مراجعة المواضع التي تتسبب فيها مشكلات المعلومات ومعوقاتها بإضعاف الأعمال، كما هو الحال في بحث الأخصائيين التقنيين المضني عن الحلول في شركة "أبلايد ماتيريالز". ابحث عن الأسباب الأساسية التي تولد عدداً من المشكلات، فهذا يساعد الموظفين في فهم كيف يؤدي حلّ المشكلة الأكبر المتمثلة في ربنية البيانات إلى توليد فوائد واسعة النطاق في الشركة.

2- ولّد الحلول بناء على الأسباب الأساسية

ابدأ بتخيل ما يمكن أن يبدو عليه الحلّ المحتمل، مثل نظام البحث الأكثر فاعلية الذي كانت شركة "أبلايد ماتيريالز" في أمسّ الحاجة إليه. ابدأ بالمهام التي يؤدي إنجازها على نحو أكثر فاعلية إلى تحقيق أكبر أثر على الأعمال.

3- احرص على أن تفهم حالات الاستخدام

فكر فيمن سيستفيد من كلّ حلّ، مثل موظفي خدمة العملاء ومطوري المنتجات أو العملاء في موقع تجاري إلكتروني، وفكر في المهام المحددة التي ستساعدهم الحلول في أدائها بفاعلية أكبر. طور نموذجاً لما يجب على كل فرد فعله لتحقيق نتيجته المرجوة، ثم تحقق منها عن طريق اختبارها بواسطة الموظفين الذين يقومون بعملهم فعلياً. تعرف على وصفهم للجواب المثالي، ثم طابق طريقة وصفهم مع طرق وصف الموظفين في أدوار أخرى لنفس أنواع المشكلات أو المشكلات ذات الصلة.

4- حدد مبادئ التنظيم في نظام التوصيف

هذه الخطوة أساسية في إنشاء نظام التوصيف. مع معرفة طرق استخدام الموظفين للمعلومات سيصبح بإمكانك البدء بتصميم التفاصيل حول طريقة تنظيم بياناتك وتصنيفها كي تصبح جزءاً من الحلول التي تعمل على إنشائها. في شركة "أبلايد ماتيريالز" مثلاً، كانت تطلق أسماء على المبادئ الأساسية، مثل "حساب" و"مستخدم" و"وحدة عمل" و"حلّ"، وهي تتطابق مع مجموعة مصطلحات مستخدمة ضمن الأنظمة القديمة في الشركة ومع النماذج الذهنية التي وضعها الأخصائيون التقنيون لما يجري في المصنع بأكمله.

ما أن تنشئ نظام التوصيف بهذه الطريقة (وتنشئ نظاماً لصيانته) ستتضاعف الفوائد، إذ يصبح جزءاً جوهرياً من حلول المشكلات الحالية والمستقبلية على حدّ سواء. تذكر أن نظام التوصيف يتطور باستمرار، فمع تغير احتياجات المنتجات والخدمات والأسواق والمنافسين والعملاء ستتمكن عملية تغيير نظام التوصيف المدروسة من الحفاظ على تجدده وفائدته.

يتضح لنا أكثر فأكثر أن الذكاء الاصطناعي سيصبح قادراً على حلّ كثير من هذه المشكلات في المستقبل، سواء كان بواسطة روبوت الدردشة (تشات بوت) المخصص لخدمة العملاء أو نظام يظهر إشارات حول مواضع الكفاءة والقصور في عمل الشركة أو أي من مجالات تطبيقه التي لا تحصى. ونظام التوصيف على اعتباره تمثيلاً لأهم الأمور ضمن الشركة وما يميزها هو ما يوحد هذه الحلول ويجعلها أكثر من مجرد علاج مؤقت سرعان ما يصبح غير قابل للاستخدام. إذا كنت تعتقد أن الذكاء الاصطناعي هو مستقبل الأعمال، الأمر الذي استنتجته بنفسي وواثق منه، فإنشاء نظام التوصيف هو استثمار أساسي في سبيل تهيئة البنية التحتية للبيانات في شركتك لتحقيق فوائد هذا المستقبل. وإذا تم التعامل مع هذا المفهوم وتطبيقه كما يجب فسيحقق وعود الذكاء الاصطناعي على نحو مستدام.