مشكلة "مصدر الحقيقة"
تواجه فرق الذكاء الاصطناعي في الشركات الكبرى سؤالاً صعباً واحداً.
"ما هي الإجابة الصحيحة؟"
هذا السؤال لا يأتي من النموذج، بل يأتي من قطاع الأعمال.
على نطاق صغير، يبدو هذا الأمر سهلاً. أما على نطاق الشركات الكبرى، فيتحول إلى مشكلة معمارية ضخمة. فمعظم الشركات لا تملك مصدراً واحداً للحقيقة، بل تملك مصادر متعددة.
تستخدم الشركات أنظمة عديدة:
- CRM
- ERP
- أنظمة التذاكر (Ticketing systems)
- قواعد البيانات الداخلية
- جداول البيانات
- منصات التوثيق
كل نظام يحتوي على بيانات، وكل نظام يتغير بمرور الوقت. فقد يوجد عميل واحد في ثلاثة أماكن مختلفة بثلاث حالات مختلفة.
الذكاء الاصطناعي لا يخلق هذه المشكلات، بل يكشفها.
قبل الذكاء الاصطناعي، كان البشر يتعاملون مع البيانات غير المنظمة؛ حيث كان الموظفون يعرفون أي التقارير قديمة، ويعرفون قواعد البيانات التي يمكن الوثوق بها.
يفتقر الذكاء الاصطناعي إلى هذا الحدس. فعندما يسحب الذكاء الاصطناعي البيانات من مصادر متعددة، فإنه يرى كل نسخة من الحقيقة في آن واحد.
إذا قال نظام إن العميل "نشط" (Active) وقال نظام آخر إنه "موقوف" (Suspended)، فسيصطدم الذكاء الاصطناعي بحائط مسدود. لا يوجد نظام معطل هنا، بل المشكلة تكمن في "الملكية" (ownership).
من الأخطاء الشائعة الاعتقاد بأن زيادة البيانات تحسن الذكاء الاصطناعي. فغالباً ما تؤدي زيادة البيانات إلى مزيد من الارتباك، كما تؤدي كثرة عمليات الربط (integrations) إلى المزيد من التكرار والتضارب.
أنظمة الاسترجاع (Retrieval systems) تجد البيانات ذات الصلة، لكنها لا تجد البيانات الموثوقة (authoritative data).
يجب عليك تحديد:
- أي نظام يملك حالة العميل؟
- أي نظام يملك الأسعار؟
- أي نظام يملك المخزون؟
هذه القرارات تتبع الحوكمة (governance)، وليس الخوارزميات.
لإصلاح ذلك، يجب عليك تحديد تسلسل هرمي للمصادر. فليست كل الأنظمة متساوية، ويجب عليك تصنيفها إلى:
- مصدر أساسي (Primary source)
- مصدر ثانوي (Secondary source)
- مصدر احتياطي (Fallback source)
هذا يلغي التخمين؛ حيث تقرر البنية التحتية الحقيقة قبل أن يرى النموذج البيانات حتى.
يعتمد نجاح الذكاء الاصطناعي في الشركات على الحوكمة أكثر من اعتماده على اختيار النموذج. إذا لم تحدد الملكية، فستواجه:
- إجابات غير متسقة
- نتائج متضاربة
- أتمتة غير موثوقة
- انخفاض ثقة المستخدمين
إذا رأى المستخدمون الذكاء الاصطناعي يغير رأيه، فسيتوقفون عن استخدامه.
توقف عن التعامل مع الذكاء الاصطناعي كمشكلة استرجاع، وابدأ في التعامل معه كمشكلة ملكية بيانات.
السؤال الأصعب ليس ما يجب أن يجيب عليه النموذج، بل السؤال الأصعب هو: ما هي الحقيقة الفعلية؟
Source: https://dev.to/karan2598/the-source-of-truth-problem-every-enterprise-ai-team-faces-2m2k
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi