تم طرح تحليلات الويب المتقدمة في عام 2009-2010 عندما تم نقل الكثير من الخوارزميات والعمل الرائع الذي قامت به المجموعات من معامل الأبحاث إلى الصناعة وحين بدأنا في تطبيقه ذلك على العديد من الشركات
المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Algo8.ai (الذكاء الاصطناعي شريك في عملية تنمية الهند)
الآراء التي عبر عنها المساهمون تعبر عن وجهة نظرهم الخاصة.
في الوقت الذي أصبحت فيه الحوسبة والتخزين أرخص سعرًا، ازداد سعر قواعد البيانات الكبيرة. وتحولت كافة الكلمات التي تُستخدم في إجمالي المشاركات إلى آلات وأصبحت هي محور التعلم الآلي العميق، بينما لم يكن لدى المستخدمين الأوائل لهذه التقنية سوى مصدر واحد للحقيقة. والآن، يعد التعلم من هذا المصدر الوحيد للبيانات هو المرحلة الرئيسية.
خلق فرص العمل
لقد خلقت هذه الموجة الكثير من الوظائف الجديدة وظهر منصب محللو البيانات في أغلب هذه الوظائف، حيث يعملون لصالح الشركات الأمريكية التي كانت تستثمر في هذا المجال. وأسفر الأمر إلى ظهور وظيفة محلل البيانات الكبيرة، ومن ثم عالم في البيانات ومهندس التعلم الآلي وتغير مفهوم هذه الوظائف وأصبح أكثر وأكثر تحديدًا في طبيعته.
والآن، مع منتجات البيانات هذه، والاستجابة إلى هذا الواقع، وخلق المزيد من البيانات، يزداد تواجد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في عالمنا. واكتسب “الابتكار المؤسسي” زخمًا في جميع أنحاء العالم وبالأحرى في الهند، مع زيادة كبيرة في عدد الشركات التي تحدد قنوات مختلفة للاستفادة من هذا الأمر من أجل تعزيز أجندة مشروعات قوية لتحقيق الابتكار.
السيناريو الهندي
لقد كانت الهند متأخرة، و الآن فقط عندما قامت الشركات الشبيهة بشركة جيو ببناء فرق عملهم في بالو ألتو، بدأت الشركات الأخرى في تبنيها. ومن الدوافع الأخرى التي ساعدت في ذلك، شركات الكلاود التي تبني قواعدها وتروج لكميات هائلة من البيانات و التحليلات العميقة، كخدمة ذات قيمة مضافة في الهند.
لكن الشركات تهتم بالحصول على حلول. والحقيقة هي أن حلول الذكاء الاصطناعي تتغذى على البيانات. يشبه الأمر المحرك القائم على نمط معين يمكن أن يخلق قواعد جديدة للشركات. ويمكن أن تكون هذه القواعد غير بديهية بالفعل، ولكنها في نفس الوقت سببية للغاية فيما يتعلق بمؤشرات الأعمال الهامة.
على سبيل المثال، وجدنا أنه عندما أنشأنا محركًا مُعزز بالتعلم الآلي لأحد تجار التجزئة الرائدين في الهند، كانت مبيعات متاجره في مدن الدرجة الثانية ناجمة بشكل أساسي من وجود المعابد / المساجد في منطقة المتجر نفسه.
البنية التحتية
لذا، فإن نضج جمع البيانات، والتخزين، والحوكمة، والحوسبة، والاستهلاك هو ما يتعين على الشركات أن تبنيه أولاً. وهذا ليس امتدادًا لمبادرات تكنولوجيا المعلومات التقليدية ولكنه محور مستقل داخل الشركة. فالمعرفة الدقيقة لسبب إعادة تكوين معرفة معينة بعمق من خلال البيانات، هو القدرة على بناء ثقافة البيانات هذه.
عند إنشاء حالات استخدام للنماذج التجريبية، يختار رواد الأعمال بعناية سياقات تجريبية لها نتائج واقعية وعملية. وهذا لابد من تأكيده على أساس استكشاف البيانات. فعلى سبيل المثال، تتطلب نماذج التعلم الآلي بيانات أقل بكثير من نماذج التعلم العميق، لذا فإن السياق الذي يتم تصميمه وتطويره مختلف، على الرغم من أنه يمكن استخدام كل منهما لحل مشكلة معينة.
تحتاج الشركات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي في الهند إلى تزويد قادتها بالقدرة على تحقيق التفكير القائم على البيانات. وعلى عكس تكنولوجيا المعلومات، فإن الذكاء الاصطناعي سوف يتطلب مشاركة جادة وفكرًا توجيهيًا من قيادة الشركة، حيث أنه ينطوي على القدرة على تعطيل نماذج العمل الخاصة بها بشكل أساسي.
ما يرغب رواد الأعمال في تحقيقه
1) البدء في تدريب قادتهم وتمكينهم من دمج وامتلاك الذكاء الاصطناعي / تعلم الماكينات في وظائف الأعمال المعنية
2) جعل بياناتهم في محور اهتمامهم وزيادة جمع البيانات لديهم
3) بدء تشغيل النماذج التجريبية لإنشاء منتجات تحاكي الواقع من أجل إحداث تأثير فوري
4) بناء فريق عمل داخلي / خارجي قائم على الذكاء الاصطناعى.
يجب على الشركات والحكومات الاستثمار في خلق المهارات المناسبة. ويمكن القيام بذلك عن طريق إنشاء برامج ابتكار مفتوحة وتشجيع بناء منصات لبناء المهارات يهيمن عليها الذكاء الاصطناعي. تحقيق الدافع الجاد لدعم الأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي هو المطلب الحالي.
يجب استخلاص الخطوات النموذجية من قبل كل من الصين والولايات المتحدة في هذه المجالات. فكل من كندا وفرنسا عدوانيتان تجاه برنامج الذكاء الاصطناعي لديهم، كما أن لديهم خطط حتى عام 2030 حول سبب وكيفية تعزيز الذكاء الاصطناعي. لقد حان الوقت لكي يجتمع كل من المنتجين والمدربين والمتعلمين والمساهمين لبناء نظام هندي قوي من الذكاء الاصطناعي، حيث لا يتم التوقف عن استخدامه في كل مكان. الذكاء الاصطناعي لم يعد أمرًا أكاديميًا، حيث يتم ممارسته في مجالات الصناعة، وهو أداة قوية بما يكفي لدعم الشركات. حيث يجب أن تكون الشركات جاهزة لاحتضان الذكاء الاصطناعي!
عامل مُعزز للشركات الناشئة
لقد رأينا اتجاهًا لدى المؤسسات الكبيرة التي تتطلع الآن إلى تسريع بدء الشركات الناشئة، وهو الأمر الذي يمكن أن يساعدها في فهم هذه الثقافة الجامحة من خلال كونها الجسر بين الابتكار الخارجي والتنظيم. وقد أدى الاهتمام العام في ريادة الأعمال إلى نمو برامج تسريع الشركات الناشئة بالشكل الذي يصب في بناء ثقافة الشركات الناشئة نفسها لإنشاء هذه الشركات بصورة مستعدة للمستقبل. حيث تجري هذه الشركات الناشئة التكنولوجية ومقدمو الحلول في مجال الذكاء الاصطناعي محادثات مع بعض الشركات الكبرى لتشغيل برنامج موجه نحو هدف محدد للشركات. وهذه العوامل المُسرعة موجهة بشكلٍ جيد إلى هذا البرنامج، وتراجع وتحدد الشركات الناشئة لكل مجموعة، وتوفر موجهين وتقوم بإدارة البرنامج نيابة عن الشركة بهدف جعل الشركات الناشئة على مستوى مؤسسي مناسب، ومن ثم تدمجها في أعمال الشركة.