هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل محللي البيانات؟ حقيقة.

يتسلل الذكاء الاصطناعي إلى كل ركن من أركان الحياة العملية مؤخرًا - رسائل البريد الإلكتروني، وانتقاء الأسهم، وحتى تخطيط المشاريع. وهذا يطرح، بطبيعة الحال، سؤالًا مُقلقًا: هل محللو البيانات هم التاليون في قائمة الاستبعاد؟ الإجابة الصريحة تكمن في مكانٍ ما بين الاثنين. صحيح أن الذكاء الاصطناعي بارع في تحليل الأرقام، ولكن ماذا عن الجانب الإنساني المُعقد لربط البيانات بقرارات العمل الفعلية؟ لا يزال هذا الأمر مرتبطًا بالإنسان إلى حد كبير.

دعونا نلقي نظرة على هذا الأمر دون الانزلاق إلى الضجيج التكنولوجي المعتاد.

مقالات قد ترغب في قراءتها بعد هذه المقالة:

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

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

🔗 أدوات الذكاء الاصطناعي Power BI التي تعمل على تحويل تحليل البيانات
كيف يستخدم Power BI الذكاء الاصطناعي لتحسين رؤى البيانات.

لماذا يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل جيد في تحليل البيانات؟

الذكاء الاصطناعي ليس ساحرًا، لكنه يتمتع ببعض المزايا المهمة التي تجذب المحللين إلى الانتباه:

• السرعة : يتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة بشكل أسرع من أي متدرب آخر.

• اكتشاف الأنماط : يلتقط الشذوذ والاتجاهات الدقيقة التي قد يغفلها البشر.

• الأتمتة : تتعامل مع الأجزاء المملة - إعداد البيانات، والمراقبة، وتحويل التقارير.

• التنبؤ : عندما يكون الإعداد قويًا، يمكن لنماذج التعلم الآلي التنبؤ بما هو محتمل بعد ذلك.

الكلمة الطنانة في هذه الصناعة هي التحليلات المعززة - الذكاء الاصطناعي المدمج في منصات BI للتعامل مع أجزاء من خط الأنابيب (التحضير → التصور → السرد). [Gartner][1]

وهذا ليس نظريًا. تُظهر الاستطلاعات باستمرار كيف تعتمد فرق التحليلات اليومية على الذكاء الاصطناعي في التنظيف والأتمتة والتنبؤات - وهو النظام الخفي الذي يُبقي لوحات المعلومات نشطة. [أناكوندا][2]

من المؤكد أن الذكاء الاصطناعي يستبدل أجزاءً من العمل. لكن العمل نفسه؟ لا يزال قائمًا.

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

حيث يتفوق الذكاء الاصطناعي بالفعل على البشر ⚡

دعونا نكون واقعيين: الذكاء الاصطناعي يفوز بالفعل في هذه المجالات -

• التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة والفوضوية دون شكوى.

• كشف الشذوذ (الاحتيال، الأخطاء، القيم المتطرفة).

• التنبؤ بالاتجاهات باستخدام نماذج التعلم الآلي.

• إنشاء لوحات معلومات وتنبيهات في الوقت الفعلي تقريبًا.

مثال على ذلك: قام أحد تجار التجزئة في السوق المتوسطة بدمج خاصية كشف الشذوذ في بيانات المرتجعات. رصد الذكاء الاصطناعي ارتفاعًا مفاجئًا في الأسعار مرتبطًا بإحدى وحدات التخزين. دقق محلل في الأمر، ووجد صندوقًا في مستودع مُصنّف بشكل خاطئ، وأوقف خطأً عرضًا ترويجيًا مُكلفًا. لاحظ الذكاء الاصطناعي ذلك، لكن قرر .

حيث لا يزال البشر يحكمون 💡

الأرقام وحدها لا تُدير الشركات. البشر هم من يُصدرون الأحكام. يقول المحللون:

• تحويل الإحصائيات الفوضوية إلى قصص يهتم بها المسؤولون التنفيذيون بالفعل .

• اطرح أسئلة غريبة مثل "ماذا لو" والتي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي حتى صياغتها.

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

• ترسيخ الرؤى في الحوافز والاستراتيجية الحقيقية.

فكر في الأمر بهذه الطريقة: قد تصرخ الذكاء الاصطناعي "انخفضت المبيعات بنسبة 20٪"، ولكن الشخص فقط هو الذي يمكنه أن يفسر، "هذا لأن أحد المنافسين قام بحيلة - وهذا هو ما إذا كنا سنواجهها أو نتجاهلها".

الاستبدال الكامل؟ غير محتمل 🛑

من المغري أن نخشى الاستحواذ الكامل. لكن السيناريو الواقعي؟ الأدوار تتغير ، ولا تختفي.

• أقل عمل شاق، وأكثر استراتيجية.

• البشر يحكمون، والذكاء الاصطناعي يتسارع.

• إن رفع المهارات هو الذي يقرر من سينجح.

وبالنظر إلى الوضع عن كثب، يرى صندوق النقد الدولي أن الذكاء الاصطناعي يعمل على إعادة تشكيل الوظائف المكتبية - ليس من خلال إلغائها بشكل مباشر، بل من خلال إعادة تصميم المهام حول ما تقوم به الآلات على أفضل وجه. [صندوق النقد الدولي][4]

أدخل "مترجم البيانات" 🗣️

ما هو الدور الصاعد الأكثر رواجًا؟ مترجم تحليلات. شخص يتقن لغة "النموذج" و"مجلس الإدارة". يُحدد المترجمون حالات الاستخدام، ويربطون البيانات بقرارات واقعية، ويُحافظون على تطبيق الأفكار عمليًا. [ماكينزي][5]

باختصار: يضمن المترجم أن تجيب التحليلات على الصحيحة - حتى يتمكن القادة من التصرف، وليس مجرد التحديق في الرسم البياني. [ماكينزي][5]

الصناعات تتأثر بشكل أقوى (وأكثر ليونة) 🌍

• الأكثر تأثرًا : التمويل، وتجارة التجزئة، والتسويق الرقمي - القطاعات سريعة الحركة والتي تعتمد بشكل كبير على البيانات.

• التأثير المتوسط : الرعاية الصحية وغيرها من المجالات المنظمة - الكثير من الإمكانات، ولكن الرقابة تؤدي إلى إبطاء الأمور [NIST][3].

• الأقل تأثرًا : العمل الإبداعي والثقافي. مع ذلك، حتى هنا، يُساعد الذكاء الاصطناعي في البحث والاختبار.

كيف يحافظ المحللون على أهميتهم 🚀

فيما يلي قائمة مرجعية "للتحضير للمستقبل":

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

• مضاعفة الجهود في سرد ​​القصص والاتصالات .

• استكشف التحليلات المعززة في Power BI وTableau وLooker [Gartner][1].

• تطوير الخبرة في المجال - معرفة "السبب"، وليس فقط "ماذا".

• ممارسة عادات المترجم: صياغة المشكلات، وتوضيح القرارات، وتحديد النجاح [ماكينزي][5].

اعتبر الذكاء الاصطناعي مساعدًا لك، وليس منافسًا لك.

خلاصة القول: هل ينبغي للمحللين القلق؟ 🤔

سيتم بعض مهام المحللين المبتدئين ، وخاصةً أعمال التحضير المتكررة. لكن المهنة لا تزال في طور الانقراض، بل إنها في طور التطور. يُركز المحللون الذين يتبنون الذكاء الاصطناعي على الاستراتيجية ورواية القصص واتخاذ القرارات، وهي أمور لا يمكن للبرمجيات تزييفها. [صندوق النقد الدولي][4]

هذا هو الترقية.

مراجع

1. أناكوندا. تقرير حالة علوم البيانات ٢٠٢٤. الرابط

2. جارتنر. التحليلات المُعزَّزة (نظرة عامة على السوق وإمكانياتها). رابط

3. الاصطناعي (AI RMF 1.0) - الرابط

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

5. ماكينزي وشركاه. مترجم تحليلات: الوظيفة الجديدة التي لا غنى عنها. رابط

ابحث عن أحدث الذكاء الاصطناعي في متجر مساعد الذكاء الاصطناعي الرسمي

معلومات عنا