وعلى الرغم من وجود اللبنات الأساسية للنجاح، يُظهر الاستبيان أن برامج التدريب المطبقة بشكل غير متسق ما زالت تعيق نمو ابتكارات الذكاء الاصطناعي في المنطقة، حيث يتلقى الخبراء الحاليون فقط، مثل علماء البيانات المؤهلين، التدريب الضروري لتعزيز مهارات البيانات.

ولتسليط الضوء على مدى الحاجة لهذه المهارات، يوافق 97% من العاملين في منطقة الخليج على ضرورة توفير التدريب لجميع العاملين في مجال البيانات في المنطقة لإطلاق العنان لقيمة الشركات. ويعمل الموظفون الذين يفتقرون إلى التدريب الرسمي بشكل متزايد في الظلام، أي دون القدرة على الوصول إلى البيانات الحيوية، ما يزيد من العبء على فرق علوم البيانات.

ويسلط البحث الضوء على الوقت الكبير الذي يقضيه علماء البيانات كل أسبوع في حلقة من المهام التي يمكن أن يكملها العمال ذوو المهارات الأقل تقدماً باستخدام تقنيات الأتمتة. يقضي 27% من علماء البيانات تسع ساعات على الأقل كل أسبوع في مهام البيانات الأساسية مثل التنظيف والمزج والتشكيل، كما يقضي 14% من علماء البيانات الذين شملهم الاستطلاع 30 ساعة على الأقل في نفس المهام.

وأفاد 54% من علماء البيانات هؤلاء بأن شركاتهم "لا تستفيد استفادة كاملة من البيانات"، بينما أفاد 49% بأن الموظفين يفتقرون إلى المهارات اللازمة لمواجهة التحديات الحالية للشركات.
الرابط

لماذا لا يجدي الذكاء الاصطناعي نفعاً في بعض الشركات؟
على الرغم من أن الشركات باتت توظف عدداً أكبر من علماء البيانات مقارنة بأي وقت مضى، تشير التقديرات إلى أن حوالي 90٪ من عمليات الاستثمار في مبادرات الذكاء الاصطناعي تضيع هدراً، لأن عدداً قليلاً للغاية من نماذج الذكاء الاصطناعي التجارية يتم تحويلها فعلياً إلى منتجات. السبب؟ أن البيانات وفرق علوم البيانات لا تُستخدم بالطريقة الصحيحة.

إذا كنت تعمل في شركة ناشئة سريعة النمو تحاول بناء منتج يعمل بالذكاء الاصطناعي، ووجدت أن الذكاء الاصطناعي لا يجدي نفعاً في شركتك، فإليك بعض المشكلات التي من المحتمل أنك تواجهها، وكيفية تجنبها:

مشاكل متعلقة بالبيانات
تكمن العقبة الأولى أمام الحصول على عائد من استثمارك في الذكاء الاصطناعي في البيانات. غالباً ما تكون البيانات داخل الشركة مفككة. تستخدم الفرق المختلفة مصادر بيانات مختلفة من المفترض أن تحتوي على نفس المعلومات. وهذا هو السبب في أن الاتفاق على مصدر واحد للبيانات والوصول إلى مرحلة "نضج البيانات" هو خطوة أولى حاسمة في رحلة الذكاء الاصطناعي. لذا، فمهما كانت الضغوط لا تتعجل في هذه المرحلة. إذا كانت البيانات المستخدمة غير دقيقة، فلن تكون النتائج أو التوصيات التي يقدمها فريق علوم البيانات دقيقة أيضاً.

مشاكل متعلقة بالتقنية
عمليات التكديس التكنولوجي المعقدة هي العقبة الشقيقة لمشاكل البيانات. غالباً ما توجد البيانات في العديد من الأماكن المختلفة. معظمها بيانات خاصة بكل إدارة، وبعضها قد يكون على السحابة الإلكترونية، والبعض الآخر على الخادم، كما توجد بعض البيانات الأساسية في جداول بيانات سيئة التنسيق. ويمثل التنقل بين هذه الأماكن كابوساً في علم البيانات. في المؤسسات الكبيرة، يعد انتظار فريق التحليل الذكي للأعمال ليقوم بالبحث عن البيانات الضرورية بمثابة عائق شائع للغاية أمام فريق علوم البيانات.

مشاكل متعلقة بالثقافة
عادة ما تفتقر فرق التقنية إلى فهم الأهداف التجارية. وينطبق هذا الأمر بشكل خاص على علم البيانات، الذي لا يزال مجالاً جديداً نسبياً. لذا، فإنها تعتمد على الدعم من رجال الأعمال الذين يعرفون الأهداف التي يحتاجون فيها إلى نموذج ذكاء اصطناعي. ومع ذلك، عادةً ما يتم عزل علم البيانات عن الفرق التجارية التي تم تصميمه أساساً لتقديم الدعم لها.
التغلب على كل هذه المشكلات يعني بناء فريق بيانات يركز على النتائج، ويمكنه التعاون بشكل وثيق مع باقي الفرق الأخرى في الشركة.
الرابط (إنجليزي)

ثورة تحول الطائرات المسيرة إلى برمجيات تعمل بمعزل عن البشر
في مدينة سان دييجو الأميركية، تعمل شركة شيلد إيه آي (Shield AI) الدفاعية الناشئة على تصميم برمجية لتسيير الطائرات المسيرة دون أي تدخل بشري. وقال براندون تسينج، الشريك المؤسس للشركة، إن برمجيتها المسماة هايفمايند (Hivemind)، تتيح للطائرات المسيرة "الدخول إلى المباني من دون نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) ومن دون اتصالات، لاستكشاف المبنى قبل أن يدخله الجنود". ويرى تسينج أنه في نهاية المطاف يمكنه تصور برمجياته وهي تشغل جميع أنواع الطائرات التجارية المسيرة، كتلك التي تقوم بعمليات التسليم مثلاً.

شركة شيلد إيه أي هي واحدة من عشرات الشركات التي تعمل على طرق لقلب طريقة استخدام الطائرات المسيرة، عن طريق تحويلها من كاميرات طيران موجهة للتصويب والقصف إلى أجهزة حاسوب ذاتية القيادة يمكنها العمل في شكل مجموعات وبث البيانات مباشرة إلى السحابة.

كانت هناك قفزات هائلة في تصاميم الطائرات المسيرة وعمر بطارياتها، لكن الابتكارات الحقيقية لا تأتي في الأجهزة وإنما في قدراتها الحاسوبية. وتشير إحصائيات من مودال إيه أي (ModalAI)، وهي وحدة انبثقت عن شركة كوالكوم لصناعة الرقائق تبيع التكنولوجيا لشركات الطائرات المسيرة، إلى أن نحو 65 شركة ناشئة في الولايات المتحدة تحاول تزويد الطائرات المسيرة بأحدث البرمجيات والذكاء الاصطناعي.

وبحسب لورينز ماير، الرئيس التنفيذي لشركة أوتيريون (Auterion)، وهي منصة برمجيات مفتوحة المصدر للطائرات المسيرة، فإن سوق الطائرات المسيرة التي بلغت قيمتها 13.4 مليار دولار العام الماضي، على شفا ثورة. وقال: "إنها تشبه الحوسبة إلى حد ما. كانت مثيرة للاهتمام في السبعينيات، وكانت توجد في بعض المباني لمعالجة السجلات الضريبية. لكن أجهزة الحاسوب غيرت حياتنا بعد أن بدأت تتحدث مع بعضها البعض. وستتغير طريقة استخدامنا للطائرات المسيرة بشكل جذري بمجرد أن تبدأ في الاتصال بالشبكة ".

وفي يونيو الماضي، أشارت وزارة الطيران الفدرالية الأميركية إلى حدوث زيادة ضخمة في استخدام الطائرات المسيرة المسجلة التي تعمل في المجال الصناعي، من 12 ألفاً في عام 2015 إلى نحو 500 ألف بحلول عام 2020. وقالت: يبدو أن الصناعة "في نقطة انعطاف تظهر مراحل قوية من النمو".
الرابط