هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل محللي البيانات؟ حديث صريح.

تتغلغل تقنيات الذكاء الاصطناعي في كل جوانب الحياة العملية مؤخرًا - من رسائل البريد الإلكتروني إلى اختيارات الأسهم، وحتى تخطيط المشاريع. وبطبيعة الحال، يثير هذا تساؤلًا كبيرًا ومقلقًا: هل سيكون محللو البيانات هم التاليون في قائمة الاستغناء عنهم؟ الإجابة الصريحة، للأسف، تقع بين هذا وذاك. صحيح أن الذكاء الاصطناعي بارع في تحليل البيانات، لكن ماذا عن الجانب البشري المعقد المتمثل في ربط البيانات بقرارات العمل الفعلية؟ لا يزال هذا الجانب يعتمد بشكل كبير على العنصر البشري.

دعونا نحلل هذا الموضوع دون الانزلاق إلى الضجة التقنية المعتادة.

مقالات قد ترغب في قراءتها بعد هذه المقالة:

🔗 أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لمحللي البيانات
أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لتعزيز التحليل واتخاذ القرارات.

🔗 أدوات الذكاء الاصطناعي المجانية لتحليل البيانات
استكشف أفضل حلول الذكاء الاصطناعي المجانية لأعمال البيانات.

🔗 أدوات الذكاء الاصطناعي في Power BI تُحدث تحولاً في تحليل البيانات
كيف يستخدم برنامج Power BI الذكاء الاصطناعي لتحسين رؤى البيانات.

لماذا يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل جيد في تحليل البيانات 🔍

الذكاء الاصطناعي ليس ساحراً، ولكنه يتمتع ببعض المزايا الخطيرة التي تجعل المحللين ينتبهون إليه:

• السرعة : ينجز معالجة مجموعات البيانات الضخمة بسرعة تفوق سرعة أي متدرب على الإطلاق.

• رصد الأنماط : يلتقط الشذوذات والاتجاهات الدقيقة التي قد يغفل عنها البشر.

• الأتمتة : تتولى المهام الروتينية - إعداد البيانات، والمراقبة، وإعداد التقارير.

• التنبؤ : عندما يكون الإعداد متيناً، يمكن لنماذج التعلم الآلي أن تتنبأ بما هو محتمل حدوثه لاحقاً.

المصطلح الرائج في هذا المجال هو التحليلات المعززة - الذكاء الاصطناعي المدمج في منصات ذكاء الأعمال للتعامل مع أجزاء من مسار العمل (الإعداد ← التصور ← السرد). [غارتنر][1]

وهذا ليس مجرد كلام نظري. تُظهر الدراسات الاستقصائية باستمرار كيف تعتمد فرق التحليلات اليومية بالفعل على الذكاء الاصطناعي في التنظيف والأتمتة والتنبؤات - البنية التحتية غير المرئية التي تُبقي لوحات المعلومات فعّالة. [أناكوندا][2]

بالتأكيد، يحل أجزاء من الوظيفة. لكن ماذا عن الوظيفة نفسها؟ ما زالت قائمة.

الذكاء الاصطناعي مقابل المحللين البشريين: مقارنة سريعة جنبًا إلى جنب 🧾

حيث يتفوق الذكاء الاصطناعي بالفعل على البشر ⚡

لنكن واقعيين: الذكاء الاصطناعي يتفوق بالفعل في هذه المجالات -

• التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة والفوضوية دون تذمر.

• الكشف عن الحالات الشاذة (الاحتيال، الأخطاء، القيم المتطرفة).

• التنبؤ بالاتجاهات باستخدام نماذج التعلم الآلي.

• إنشاء لوحات المعلومات والتنبيهات في الوقت الفعلي تقريبًا.

مثال على ذلك: قامت إحدى متاجر التجزئة متوسطة الحجم بدمج نظام كشف الشذوذ في بيانات المرتجعات. رصد الذكاء الاصطناعي ارتفاعًا مفاجئًا مرتبطًا بوحدة تخزين واحدة. قام محلل بالبحث والتدقيق، واكتشف وجود خطأ في تسمية حاوية المستودع، وأوقف خطأً ترويجيًا مكلفًا. لاحظ الذكاء الاصطناعي ذلك، لكن القرار كان بيد .

حيث لا يزال البشر يحكمون 💡

لا تُدار الشركات بالأرقام وحدها، بل يتخذ البشر القرارات الصائبة. المحللون:

• حوّل الإحصائيات غير المنظمة إلى قصص تهم المديرين التنفيذيين فعلاً .

• اطرح أسئلة غريبة من نوع "ماذا لو" لم يقم الذكاء الاصطناعي حتى بصياغتها.

• اكتشاف التحيز والتسريب والمزالق الأخلاقية (أمر حيوي للثقة) [NIST][3].

• ركّز على الحوافز والاستراتيجيات الحقيقية.

فكر في الأمر بهذه الطريقة: قد يصرخ الذكاء الاصطناعي قائلاً "انخفضت المبيعات بنسبة 20%"، لكن الشخص وحده هو من يستطيع أن يشرح، "هذا لأن أحد المنافسين قام بخدعة - إليك ما إذا كنا سنواجهها أم نتجاهلها"

استبدال كامل؟ غير مرجح 🛑

قد يميل المرء إلى الخوف من الاستحواذ الكامل. لكن ما هو السيناريو الواقعي؟ الأدوار تتغير ، لكنها لا تختفي.

• تقليل الأعمال الروتينية، وزيادة التخطيط الاستراتيجي.

• البشر يتدخلون في عملية التحكيم، والذكاء الاصطناعي يُسرّعها.

• تطوير المهارات هو ما يحدد من يزدهر.

من منظور أوسع، يرى صندوق النقد الدولي أن الذكاء الاصطناعي يُعيد تشكيل وظائف ذوي الياقات البيضاء - ليس بإلغائها تمامًا، بل بإعادة تصميم المهام بما يتناسب مع ما تُجيده الآلات. [صندوق النقد الدولي][4]

أدخل "مترجم البيانات" 🗣️

ما هو الدور الأبرز والأكثر رواجاً؟ مترجم التحليلات. شخصٌ يتقن لغة "النماذج" ولغة "مجالس الإدارة". يُحدد المترجمون حالات الاستخدام، ويربطون البيانات بالقرارات الواقعية، ويحافظون على تطبيق الرؤى عملياً. [ماكينزي][5]

باختصار: يضمن المترجم أن تجيب التحليلات على الصحيحة ، حتى يتمكن القادة من اتخاذ الإجراءات اللازمة، بدلاً من مجرد التحديق في الرسم البياني. [ماكينزي][5]

تضررت الصناعات بشدة (وبشكل أقل) 🌍

• الأكثر تضرراً : قطاعات التمويل والتجزئة والتسويق الرقمي - قطاعات سريعة التغير وكثيفة البيانات.

• تأثير متوسط : الرعاية الصحية وغيرها من المجالات الخاضعة للتنظيم - الكثير من الإمكانات، لكن الرقابة تبطئ الأمور [NIST][3].

• الأقل تأثراً : الأعمال الإبداعية والثقافية المكثفة. مع ذلك، حتى في هذا المجال، يساعد الذكاء الاصطناعي في البحث والاختبار.

كيف يحافظ المحللون على أهميتهم 🚀

إليك قائمة مرجعية "للتأمين ضد المستقبل":

• تعرّف على أساسيات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي (Python/R، تجارب AutoML) [Anaconda][2].

• ضاعف جهودك في سرد ​​القصص والتواصل .

• استكشف التحليلات المعززة في Power BI و Tableau و Looker [Gartner][1].

• طوّر خبرتك في المجال - اعرف "السبب"، وليس فقط "الشيء".

• مارس عادات المترجم: صياغة المشكلات، وتوضيح القرارات، وتحديد النجاح [McKinsey][5].

فكّر في الذكاء الاصطناعي كمساعدك، وليس كمنافس لك.

الخلاصة: هل ينبغي على المحللين أن يقلقوا؟ 🤔

ستُؤتمت بعض مهام المحللين المبتدئين ، لا سيما الأعمال التحضيرية المتكررة. لكن هذه المهنة لا تحتضر، بل تتطور. فالمحللون الذين يتبنون الذكاء الاصطناعي سيتمكنون من التركيز على الاستراتيجية، وسرد القصص، واتخاذ القرارات، وهي أمور لا يمكن للبرمجيات محاكاتها. [صندوق النقد الدولي][4]

هذا هو التحديث.

مراجع

1. أناكوندا. تقرير حالة علوم البيانات لعام 2024. رابط

2. غارتنر. التحليلات المعززة (نظرة عامة على السوق والقدرات). رابط

3. (NIST). إطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي (AI RMF 1.0). رابط

4. صندوق النقد الدولي: الذكاء الاصطناعي سيُحدث تحولاً جذرياً في الاقتصاد العالمي. فلنحرص على أن يعود بالنفع على البشرية. رابط

5. شركة ماكينزي وشركاه. محلل البيانات: الوظيفة الجديدة التي لا غنى عنها. رابط

اكتشف أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي في متجر مساعدي الذكاء الاصطناعي الرسمي

معلومات عنا