اهمیت کیفیت داده در موفقیت هوش مصنوعی مولد و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) توانسته صنایع مختلف در سراسر جهان را مجذوب خود کند، اما پشت هر ابزار هوش مصنوعی قدرتمند یک واقعیت انکارناپذیر وجود دارد: کیفیت داده‌هایی که این سیستم‌ها را تغذیه می‌کنند، عامل تعیین‌کننده موفقیت یا شکست است. هرچند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Machine Learning) تحول بزرگی در عملیات سازمان‌ها ایجاد کرده‌اند، ولی دستیابی به بیشترین پتانسیل این فناوری‌ها تنها با استفاده از داده‌های پاک، برگزیده و قابل اعتماد امکان‌پذیر است.

واقعیت داده‌محور در پذیرش هوش مصنوعی امروزه کسب‌وکارها با سرعت به دنبال ادغام فناوری‌های هوش مصنوعی در فرآیندها و تعاملات با مشتریان خود هستند. طبق جدیدترین آمار مک‌کینزی در سال 2024، 65 درصد سازمان‌ها به طور منظم از هوش مصنوعی مولد استفاده می‌کنند که این نرخ نسبت به سال قبل دو برابر شده است. با این حال، تحول واقعی دیجیتال فراتر از افزودن ویژگی‌های هوشمند به فرآیندهای موجود است؛ پیشرفت‌های چشمگیر زمانی رخ می‌دهد که الگوریتم‌های یادگیری ماشین به طور عمیق در سیستم‌های تصمیم‌گیری سازمان‌ها ادغام شوند، امری که فقط با داده‌های قوی و باکیفیت قابل تحقق است.

داده به‌عنوان دارایی استراتژیک، فراتر از هوش مصنوعی سطحی استفاده از راهکارهای هوش مصنوعی بدون توجه کافی به کیفیت داده‌ها، منجر به نتایجی ناامیدکننده خواهد شد. سازمان‌هایی که به دنبال مزیت رقابتی هستند باید همه منابع داده‌ای—چه ساخت‌یافته، چه نیمه‌ساختار یافته و چه غیرساختاریافته—را نه تنها برای ارتقای محصولات بلکه برای کسب بینش‌های استراتژیک و مزایای رقابتی به کار گیرند. داده‌های بی‌کیفیت می‌تواند تعصب، خطا یا حتی مشکلات حقوقی و مقرراتی ایجاد کند و نتایج یادگیری را تضعیف کرده و خروجی هوش مصنوعی را غیرقابل اعتماد می‌سازد. عدم توجه به سلامت داده‌ها، ریسک از بین رفتن منافع عملیاتی و استراتژیک ناشی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را افزایش می‌دهد.

ضرورت کسب‌وکار برای داده‌های پاک و دقیق داده، ستون فقرات هر پروژه موفق هوش مصنوعی است. با وجود پیشرفت‌ها، بیش از 80 درصد سازمان‌ها هنوز با مشکلات کیفیت داده مواجه‌اند و تقریباً 77 درصد شرکت‌هایی که درآمد بالای 5 میلیارد دلار دارند، پیش‌بینی می‌کنند که داده‌های بی‌کیفیت می‌تواند بحرانی جدی در پروژه‌های هوش مصنوعی ایجاد کند. نمونه بارز آن، تعطیلی سرویس Zillow Offers در سال 2021 است که الگوریتم‌های معیوب مبتنی بر داده‌های نامعتبر به خسارات مالی سنگینی منجر شد. این امر اهمیت استفاده از دقیق‌ترین، به‌روزترین و داده‌های اخلاق‌مدار را برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به‌وضوح نشان می‌دهد.

سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با استفاده از داده‌ها می‌آموزند، سازگاری پیدا می‌کنند و پیش‌بینی می‌کنند. فناوری‌هایی مانند بازیابی تقویت‌شده با تولید (RAG) به پایگاه‌های دانش سازمانی در لحظه متصل می‌شوند. اما اگر منابع داده ناقص یا قدیمی باشند، پیشنهادات و تصمیمات هوش مصنوعی کمتر مرتبط یا حتی اشتباه خواهد بود. این موضوع به ویژه در حوزه‌هایی مانند پلتفرم‌های معاملاتی خودکار اهمیت دارد، جایی که تصمیم نادرست بر اساس داده غلط می‌تواند در عرض چند ثانیه فاجعه‌آفرین باشد.

سه ستون اساسی برای تحقق هوش مصنوعی قابل اعتماد برای ایجاد بستر مناسب و موفقیت پروژه‌های هوش مصنوعی، سازمان‌ها باید روی سه پایه اساسی تمرکز کنند:

1. سامانه‌های جامع گردآوری داده اهمیت گردآوری داده‌های باکیفیت حیاتی است. امروزه پلتفرم‌های داده که امکاناتی چون ادغام، تبدیل، پایش کیفیت، کاتالوگ‌گذاری و قابلیت مشاهده‌پذیری را ارائه می‌دهند، برای تهیه داده‌های قابل اتکا ضروری هستند. این امر تضمین می‌کند که مدل‌های هوش مصنوعی در معرض داده‌های متنوع جهت آموزش و آزمایش قرار می‌گیرند، که در افزایش پایداری و کاهش ریسک بیش‌برازش یا رفتار غیرمنتظره مدل موثر است. همه داده‌ها، چه داخلی و چه خارجی، باید به‌صورت اخلاقی و با رضایت مناسب گردآوری شوند تا مسائل قانونی و اعتبار برند به وجود نیاید.

2. تعهد به کیفیت داده عملکرد مطلوب هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، مستلزم داده‌هایی است که با شرایط دنیای واقعی و نیازهای کاربردی دقیقاً منطبق باشند. با اینکه تلاش‌های زیادی صورت گرفته، 67 درصد متخصصان داده و تحلیل اعتراف می‌کنند که نسبت به کیفیت داده‌های سازمان خود اطمینان کامل ندارند. برای مقابله با این چالش باید ورودی‌های ناقص یا تکراری را شناسایی و اصلاح کرد، یکپارچگی بین منابع مختلف را سنجید و شیوه‌های اعتبارسنجی سختگیرانه را اجرا کرد. همچنین حذف تعصب داده حیاتی است؛ چرا که داده‌های جانبدارانه هم عدالت تصمیمات هوشمند و هم اعتبار اپلیکیشن‌های سازمانی را به خطر می‌اندازد.

3. اعتماد و چارچوب‌های پیشرفته حاکمیت داده هوش مصنوعی مسئولانه بدون حاکمیت داده قوی ممکن نیست. با توجه به اینکه 42 درصد متخصصان تحلیل داده می‌گویند سازمان‌شان آمادگی لازم برای انطباق با پیچیدگی‌های حقوقی، حریم خصوصی و امنیت داده در پروژه‌های هوش مصنوعی را ندارد، لزوم به‌کارگیری مدل‌های منعطف و پویای حاکمیت داده بیش از پیش احساس می‌شود. رشد AI عامل‌محور (Agentic AI) نیاز به شفافیت و توضیح‌پذیری نتایج را بیشتر می‌کند. سازمان‌ها باید چارچوب‌های AI توضیح‌پذیر را جهت اطمینان از شفافیت، مسئولیت‌پذیری و رعایت مقررات بپذیرند؛ زیرا اعتماد به خروجی هوش مصنوعی از اعتماد به داده‌های زیربنایی آغاز می‌شود.

مقایسه رویکردها و تاثیر بازار کسب‌وکارهایی که کیفیت داده را محور استراتژی هوش مصنوعی خود قرار داده‌اند، همواره عملکرد بهتری نسبت به سازمان‌هایی داشته‌اند که این امر را جدی نگرفته‌اند. با سرمایه‌گذاری در پلتفرم‌های داده جامع، اجرای پروتکل‌های دقیق حکمرانی داده و ترویج فرهنگ امانت‌داری اطلاعات، شرکت‌ها می‌توانند هم قابلیت اطمینان مدل‌های هوش مصنوعی را افزایش داده و هم در بازارهای رقابتی پیشتاز شوند.

ویژگی‌های رایج پلتفرم‌های موفق داده برای هوش مصنوعی شامل پایش بلادرنگ، پاکسازی خودکار داده، رهگیری منشأ داده و مدیریت دسترسی مبتنی بر نقش است. این رویکردهای یکپارچه نسبت به روش‌های پراکنده و جزیره‌ای، مقیاس‌پذیری، انطباق و انعطاف‌پذیری سازمان را در برابر تغییرات قوانین و تحولات بازار به‌مراتب افزایش می‌دهد.

پتانسیل هوش مصنوعی سازمانی؛ موارد استفاده و مزایای استراتژیک داده‌های باکیفیت کلید گشودن موارد پیشرفته استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در صنایع مختلف است:

• در حوزه سلامت، داده‌های دقیق بیماران باعث تشخیص زودهنگام و پیشنهاد درمان‌های شخصی‌سازی‌شده می‌شود.
• در خدمات مالی، کشف تقلب در لحظه، معاملات الگوریتمی و اعتبارسنجی فقط با مجموعه‌های داده پاک و قابل اعتماد امکان‌پذیر است.
• در خرده‌فروشی، داده‌های سالم توانمندساز پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده، زنجیره تأمین بهینه و تحلیل پیش‌بینانه در مدیریت موجودی هستند.

در همه این حوزه‌ها، مزیت رقابتی واقعی از استخراج بینش‌های عملیاتی از داده‌های ساختارمند و دارای حکمرانی نشأت می‌گیرد، نه صرفاً به کارگیری فناوری هوش مصنوعی.

جمع‌بندی: کیفیت داده، پیش‌نیاز موفقیت هوش مصنوعی پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بدون داده‌های باکیفیت و حکمرانی‌شده موفق نخواهند شد. امروزه استراتژی داده و استراتژی هوش مصنوعی به‌شکل جدایی‌ناپذیری به هم پیوسته‌اند. سازمان‌هایی که در زیرساخت داده، حاکمیت اخلاقی و فرهنگ سلامت داده سرمایه‌گذاری کنند، پروژه‌های هوش مصنوعی پایدارتری خواهند داشت و از ارزش‌های تجاری دائمی، اعتماد بالاتر مشتریان و پیشتازی در تحول دیجیتال برخوردار خواهند شد. در مقابل، سازمان‌هایی که به داده اهمیت ندهند، علاوه بر عقب‌ماندن از رقبا، با هزینه‌های اضافی و مشکلات انطباقی مواجه می‌شوند.

در نهایت، توجه به کیفیت داده بیش از آنکه الزام فنی باشد، یک ضرورت استراتژیک است که آینده رشد مبتنی بر هوش مصنوعی را رقم خواهد زد.