ما هي البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي؟

إنّ البيانات المُعدّة والمُدارة بشكل صحيح هي الركيزة الأساسية لنجاح الذكاء الاصطناعي—وكما يقول المثل السائد: "المدخلات الرديئة تعطي مخرجات رديئة". البيانات الدقيقة والمكتملة والمتسقة تحقق أداءً أفضل ومكاسب في الإنتاجية من الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. وفي الوقت نفسه، تساعد إستراتيجية البيانات الخاصة بالبيانات المحوكمة والمحمية بشكل جيد على ضمان الامتثال التنظيمي وحماية خصوصية المستخدمين.

مع تزايد أهمية القرارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي كميزة تنافسية، تدرك العديد من المؤسسات أن ممارسات إدارة البيانات التقليدية قد لا تكون كافية لتوفير بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي. وفقًا لدراسة استقصائية أجراها معهد IBM Institute for Business Value عام 2024، فإن 29% فقط من قادة التكنولوجيا يوافقون بشدة على أن البيانات المؤسسية لديهم تلبي معايير الجودة، وإمكانية الوصول، والأمن اللازمة لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي التوليدي (gen AI) بكفاءة.¹

لتحقيق الجاهزية المستدامة للبيانات وتبني الذكاء الاصطناعي، يمكن للمؤسسات التركيز على بضع ممارسات أساسية للبيانات: الوصول الموحد، والحوكمة، والأمن، والدعم. من خلال إرساء هذه العناصر الأساسية، يمكن للمؤسسات ضمان جاهزية بياناتها فعلياً لعصر الذكاء الاصطناعي — وتحويل الذكاء الاصطناعي بذلك من تجربة مكلفة إلى محرك قوي للقيمة المؤسسية.

فبدون وجود بيانات موثوقة وعالية الجودة وتتم إدارتها بشكل جيد، فإن نتائج أدوات الذكاء الاصطناعي قد تكون مخيبة للآمال في أفضل الأحوال—بل وقد تكون غير دقيقة، أو منحازة، أو تشكل خطراً على الخصوصية في أسوأ الأحوال.

تساعد البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي في ضمان أن تقنيات الذكاء الاصطناعي تقدم قيمة تجارية حقيقية ورؤى قابلة للتنفيذ من خلال تمكين:

إن المؤسسات التي تكافح لتحقيق العائد على الاستثمار (ROI) من مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها غالباً ما تواجه عوائق كبيرة تتعلق بالبيانات للوصول إلى الجاهزية الحقيقية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك:

• تشتت البيانات وتجزئتها
• جودة بيانات رديئة
• العوائق التشغيلية والفجوات في المهارات
• مخاطر الأمن والحوكمة

صوامع البيانات هي آفة النظم البيئية الحديثة للبيانات. إنَّ انتشارها مدفوعٌ بعدة عوامل، بدءاً من الهيكل التنظيمي والثقافة المؤسسية، وصولاً إلى تعقيد تكنولوجيا المعلومات والقيود التنظيمية. تخلق هذه التجزئة في البيانات عوائق أمام كلٍّ من العمليات اليومية والمبادرات الاستراتيجية، مثل الذكاء الاصطناعي.

البيانات غير المتصلة غير فعالة بطبيعتها وغالبًا ما تكون غير منظمة، مما يتطلب خطوات إضافية لإعداد البيانات واستخدامها بفعالية. إنها غير متسقة على مستوى المؤسسة، كما أنها أكثر صعوبة في الإدارة فيما يتعلق بالمتطلبات التنظيمية وسياسات الخصوصية. تُبطئ هذه المشكلات بشكل كبير من عملية الوصول إلى البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي وإعدادها، مما قد يؤدي إلى زيادة تكلفة برامج الذكاء الاصطناعي وتعقيدها.

تنشأ رداءة جودة البيانات من مصادر متنوعة. في حين أن صوامع البيانات وتجزئتها تُعد مثالاً واحداً، فإن الأسباب الشائعة الأخرى تشمل ممارسات إدارة جودة البيانات غير المتسقة، والأنظمة والبنى القديمة، وتحديات التكامل. في كثير من الأحيان، يكون الأمر مزيجًا من العديد من هذه العوامل.

حتى أكثر نماذج الذكاء الاصطناعي تقدماً تتأثر بالبيانات رديئة الجودة، مما يؤدي إلى مخرجات غير موثوقة، وغير دقيقة، وقد تكون متحيزة. العواقب قد تكون وخيمة: خسائر مالية ناتجة عن مشاريع الذكاء الاصطناعي الفاشلة، وضرر يلحق بالسمعة جراء القرارات الانحيازية، أو تراجع الثقة في القيمة الإجمالية للذكاء الاصطناعي.

الخبرة البشرية تظل حاسمة لتطبيق الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن التقدم السريع للذكاء الاصطناعي والتقنيات الجديدة يؤدي إلى تحول في الأدوار الوظيفية واتساع فجوة مهارات الذكاء الاصطناعي. تتأخر العديد من المؤسسات في تدريب الموظفين وصقل مهاراتهم، ويرجع ذلك غالباً إلى صيغ التعلم غير الفعالة، أو قيود الميزانية، أو عدم كفاية الوصول إلى الأدوات والبيانات المناسبة.

بدون المواهب التقنية الكافية، قد تجد فرق البيانات الحالية نفسها مستنزفة. إنهم يديرون بيئات بيانات معقدة ومنعزلة، بينما يواجهون في الوقت نفسه ضغوطًا لتوفير بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي وبسرعة للمشاريع الهامة.

ابن مهارات البيانات الأساسية مع IBM® SkillsBuild: ابدأ التعلم مجاناً.

مع تجزئة البيانات وتعقيدها، تبرز حقيقة مفادها أن البيانات الحساسة والمحمية غالباً ما تكون موزعة عبر وحدات العمل، ومنصات البيانات، ومستودعات الحفظ. يثير هذا التشتت في البيانات مخاوف بشأن الامتثال والتحكم في الوصول والثقة.

إنَّ توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي للمؤسسات دون تطبيق الأطر المناسبة للأمن والحوكمة يزيد من التعرض للمخاطر والتعقيدات التنظيمية. إنّ المؤسسات التي تدرك هذا العائق ولكنها تكافح من أجل معالجته قد تواجه جموداً في مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. بالنسبة لأولئك الذين لا يدركون ذلك، فإن المخاطر تتفاقم مع تقدمهم في العمل وتوسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي.

يعتمد الذكاء الاصطناعي الحديث (وخاصة الذكاء الاصطناعي التوليدي) على كميات كبيرة من البيانات لتقديم قيمة حقيقية. لحسن الحظ، لا يقتصر توليد البيانات على المؤسسات الكبرى فحسب. تُنتج المؤسسات بمختلف أحجامها كميات هائلة من البيانات سنويًا من خلال مواقعها الإلكترونية، ووسائل التواصل الاجتماعي، وأنظمتها الداخلية، وتفاعلات العملاء.

ومع ذلك، فإن معظم المؤسسات لا تستغل بياناتها بالشكل الأمثل. تشير التقديرات إلى أن نحو 1% فقط من بيانات الشركات يتم الاستفادة منها في النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) التقليدية.²

لماذا تترك مثل هذا الوقود القيم للذكاء الاصطناعي يذهب سدى؟ لأن معظم بيانات المؤسسات غير منظمة. فهي تفتقر إلى تنسيق محدد مسبقاً، وتأتي من مصادر بيانات متنوعة مثل ملفات PDF، ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، والصور، والرسائل الفورية، والرسائل الإلكترونية. أقل من 1% من هذه البيانات غير المنظمة موجود في تنسيق مناسب للاستخدام المباشر من قِبل الذكاء الاصطناعي.³ بمعنى آخر، الغالبية العظمى من بيانات الشركات ليست جاهزة للاستخدام في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

في حين تظل البيانات المنظمة ذات قيمة هائلة، فإن الفشل في استغلال إمكانات البيانات غير المُهيكلة — المتنوعة، والمرنة، والغنية بالرؤى — يُعد خطأً استراتيجياً وعائقاً كبيراً أمام توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.

وينعكس هذا التحدي في نتائج الذكاء الاصطناعي القاتمة: فوفقاً لدراسة الرؤساء التنفيذيين لعام 2025 الصادرة عن معهد IBM Institute for Business Value (IBV)، فإن 16% فقط من مبادرات الذكاء الاصطناعي قد وصلت إلى نطاق المؤسسة.

إنها لحظة حاسمة الآن بالنسبة لقطاع الأعمال. إن نجاح مبادرات الذكاء الاصطناعي أو فشلها يعتمد على مدى فاعلية المؤسسات في إدارة وإعداد بيانات عالية الجودة — بنوعيها المنظمة وغير المنظمة — للذكاء الاصطناعي.

إن البيانات التي تجسد الخصائص التالية يمكنها دعم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الموثوقة والمعتمدة والقيّمة:

• موحدة ومتاحة
• محكومة
• آمنة
• مدعومة

لا يمكن للذكاء الاصطناعي التصرف بناءً على ما لا يمكنه الوصول إليه. إن الخطوة الأولى والأساسية نحو الجاهزية لعصر الذكاء الاصطناعي هي تأسيس وصول موحد للبيانات المؤسسية. ويعني هذا كسر الصوامع وإنشاء رؤية موحدة وسهلة الإدارة للمعلومات المنتشرة عبر قواعد البيانات، وبحيرات البيانات، والتطبيقات، ومستودعات المستندات.

كلما اتسع نطاق الوصول، عظمت الرؤى المستندة إلى البيانات وزادت القيمة التي يمكن للذكاء الاصطناعي تقديمها. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتخطى مجرد تقديم إجابات داخلية، ليبدأ في تحسين تجارب العملاء أو الكفاءة التشغيلية.

إنّ توحيد الوصول إلى البيانات يحوّل أيضاً البيانات المعزولة إلى أصول قابلة لإعادة الاستخدام، مما يسهّل التعامل معها ويرفع من كفاءتها من حيث التكلفة. إنها تدعم أعباء عمل متعددة وتتيح تحقيق وفورات الحجم، مما يحول البيانات إلى مورد استراتيجي.

إن التقنيات مثل تكامل البيانات وبنيات نسيج البيانات تجعل الوصول الموحد أمرًا ممكنًا:

تُحوِّل عملية تكامل البيانات البياناتِ الواردة من البيئات الهجينة ومتعددة السحابة وتُنسّقها، لتصبح في تنسيقات موحدة ومتسقة وجاهزة للاستخدام في حالات استخدام الذكاء الاصطناعي. تكامل البيانات في الوقت الفعلي يدعم تحديداً حالات استخدام الذكاء الاصطناعي والأتمتة.

نسيج البيانات يساهم في إنشاء عرض افتراضي وموحد لجميع بيانات المؤسسة دون الحاجة إلى نقلها فعلياً. فهي تجمع بين قدرات متنوعة مثل كتالوجات البيانات، والبيانات الوصفية الموحدة، وتكامل البيانات، والمحاكاة الافتراضية، والتعلم الآلي لمساعدة المستخدمين على اكتشاف البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي، والوصول إليها، واستخدامها بسرعة.

تساعد حوكمة البيانات الفعّالة في ضمان سلامة البيانات، وأمنها، وجودتها وإمكانية الوصول إليها من خلال سياسات وعمليات ومعايير واضحة. إن التأسيس القوي للحوكمة يحوّل بيانات المؤسسات إلى أصول عالية الجودة، موثوقة، وجاهزة للذكاء الاصطناعي—وهي ركائز أساسية لتطوير ذكاء اصطناعي مسؤول.

تتطور قوانين خصوصية البيانات واللوائح المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بسرعة، وغالبًا ما تتطلب توثيقًا مفصلاً للنماذج. ويشمل ذلك معلومات عن مصدر البيانات، ودورة حياتها، ومدى ملاءمتها للغرض—مدعومةً بعقوبات صارمة في حالة عدم الامتثال. على سبيل المثال، بموجب قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي، يمكن أن تصل العقوبات إلى 35 مليون يورو أو 7% من حجم مبيعات الشركة السنوي العالمي، وذلك حسب نوع الانتهاك.

كما أن المخاوف المتزايدة حول التحيز والدقة، حيث يقلق ما يقرب من نصف الرؤساء التنفيذيين المشمولين بالاستطلاع بشأن هذه المخاطر. في القطاعات ذات المخاطر العالية مثل الرعاية الصحية والمالية، حيث قد يؤثر الذكاء الاصطناعي على قرارات حساسة، فإن حوكمة البيانات القوية أمر بالغ الأهمية لحماية العدالة والثقة.

تُقلل أطر الحوكمة القوية من هذه المخاطر وتدعم جودة البيانات العالية من خلال إجراءات مثل:

• ضوابط الوصول، وتسلسل المستندات، وإرشادات الاستخدام التي تدعم خصوصية البيانات والامتثال التنظيمي
  
  
• معايير واضحة وقابلة للتنفيذ عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي وأدوات مؤتمتة للكشف عن الانحياز من أجل ممارسات بيانات عادلة ودقيقة
  
  
• حلول تنقية البيانات، التحقق من صحة البيانات وإمكانية ملاحظة البيانات التي تساعد في ضمان دقة البيانات ونظافتها وتوفرها في الوقت المناسب
  
  
• أدوات إدارة البيانات الوصفية التي تُصنف مجموعات البيانات باستخدام بيانات وصفية منظمة وإدارية وتوضيحية، لضمان تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على معلومات دقيقة وذات صلة

في حين أن أمن البيانات غالباً ما يُعتبر جزءاً من الحوكمة الأوسع نطاقاً، فإنه يستحق تركيزاً خاصاً عندما يتعلق الأمر بالبيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي. تفرض تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي مجموعة جديدة من تحديات أمن البيانات، مثل تسريب البيانات وهجمات حقن الأوامر، وهو ما يتطلب اتخاذ تدابير استباقية.

يمكن لخرق أمني واحد أن يدمر العائد المالي للمؤسسة. وفقًا لتقرير تكلفة اختراق البيانات لعام 2025 الصادر عن IBM، بلغ متوسط التكلفة العالمية لاختراق البيانات 4.4 مليون دولار أمريكي.

لحماية البيانات طوال دورة حياة الذكاء الاصطناعي (بدءاً من جمع البيانات وإعدادها وحتى التدريب والتخلص منها)، ينبغي للمؤسسات مراعاة ثلاثة مبادئ أساسية لأمن البيانات: الاكتشاف، والحماية، والمراقبة.

البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي لا قيمة لها في معزل عن سياقها. إنها لا تحقق تأثيراً حقيقياً إلا عندما تكون مدعومة بالمهارات البشرية المناسبة والبنية التحتية للبيانات.

لنجاح تبني أنظمة الذكاء الاصطناعي والتوسع فيها، ستتطلب فرق العمل بمختلف وظائفها مستويات متفاوتة من التدريب وإعادة التأهيل. ينبغي على الموظفين تطوير فهم أساسي لمفاهيم الذكاء الاصطناعي، وسير العمل، واتخاذ القرار، والاستخدام المسؤول.

في حين أنه ليس من الضروري أن يصبح الجميع علماء بيانات، فإن ثقافة الإلمام بالبيانات وديمقراطية البيانات يمكن أن تُمكّن الأفراد من استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي بثقة، واتخاذ قرارات قائمة على البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للتدريب على أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وتحديد التحيز أن يعزز الحوكمة من أجل ذكاء اصطناعي موثوق.

ينبغي للمؤسسات أيضاً أن تنظر في مدى جاهزية بنيتها التحتية لتخزين البيانات لتلبية متطلبات الأداء والسعة الخاصة بأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. تتطلب النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، على وجه الخصوص، موارد تخزين هائلة عبر بيئات متعددة. ولتلبيّة هذه الاحتياجات، تبنّت العديد من المؤسسات اليوم حلولاً للتخزين مثل cloud object storage، والتخزين بالذاكرة الوميضية وبحيرات البيانات، ومستودعات البيانات، ومستودعات بحيرات البيانات.