هل بياناتكم جاهزة للذكاء الاصطناعي؟
مراجعة الجاهزية التي تُجرى قبل إنفاق درهم واحد

مشمولة بضمان استرداد ١٠٠٪

مراجعة جاهزية تخبركم بماذا تصلحون قبل الإنفاق على بناء، لا بعده.

ماذا تصلحون قبل بناء أي شيء

إصلاح كل فجوة بيانات بشكل مثالي قبل بدء مشروع ذكاء اصطناعي ليس واقعياً، وليس ضرورياً. المهم هو إصلاح الفجوات التي ستكسر فعلياً النظام المحدد الذي تخططون لبنائه. إذا كنتم تبنون روبوت محادثة يجيب من كتالوج منتجاتكم، يحتاج الكتالوج أن يكون دقيقاً ومكتملاً؛ جدول مبيعاتكم عمره خمس سنوات لا يحتاج لمساً بعد.

التسلسل الذي يعمل أفضل: تحديد مصدر أو مصدرين بيانات يعتمد عليهما نظام الذكاء الاصطناعي المخطط له فعلياً، إصلاحهما تحديداً (توحيد التكرارات، ملء الحقول الناقصة، إدخال البيانات في صيغة متاحة)، وترك كل شيء آخر للمراحل اللاحقة مع توسع المشروع. محاولة تنظيف كل نظام في العمل قبل بدء أي شيء عادة تتحول لمشروع لا يبدأ فعلياً أبداً.

الملكية تستحق التسوية مبكراً أيضاً. يحتاج أحدهم في العمل أن يكون مسؤولاً عن إبقاء البيانات التي يعتمد عليها نظام الذكاء الاصطناعي دقيقة مستقبلاً، سواء كان ذلك تحديث كتالوج المنتجات عند تغيّر الأسعار أو تسجيل عملاء محتملين جدد باتساق في CRM. نظام ذكاء اصطناعي مبني على بيانات جيدة عند الإطلاق سيتدهور إذا لم يمتلك أحد إبقاء تلك البيانات محدّثة.

كيف يبدو "الكافي" فعلياً

"الكافي" ليس نفس المعيار لكل حالة استخدام ذكاء اصطناعي، ونادراً ما يكون "مثالياً". روبوت محادثة يجيب على أسئلة بأسلوب الأسئلة الشائعة من كتالوج منتجات قابل للعمل بمجرد أن يصبح الكتالوج دقيقاً، مكتملاً، وفي مكان واحد، حتى لو كانت بيانات مبيعاتكم التاريخية لا تزال فوضى. نموذج تسجيل عملاء محتملين يحتاج قاعدة أمثلة تاريخية أكبر وأنظف بشكل معتبر، لأنه يتعلّم نمطاً لا يبحث عن حقيقة.

النسخة الصادقة من "الكافي" هي: البيانات تغطي القرارات أو الإجابات المحددة التي يحتاج نظام الذكاء الاصطناعي إنتاجها، متاحة بصيغة يستطيع النظام قراءتها فعلياً، وأحدهم مسؤول عن إبقائها كذلك بعد الإطلاق. هذا سقف أدنى مما يفترضه معظم الأعمال عند البدء، وهو بالضبط ما تهدف مراجعة الجاهزية لإثباته بوضوح، بدلاً من تركه تخميناً حتى يسوء شيء بعد الإطلاق.