لماذا يخطئ الذكاء الاصطناعي في بيانات الأعمال وكيف يمكن تصحيح ذلك

تخطئ حتى نماذج الذكاء الاصطناعي القوية عند التعامل مع بيانات الأعمال، لأنها لا تفهم سياقها: أي ما تعدّه الشركة مبيعات أو عميلًا أو ربعًا مالنيًا.

لماذا يخطئ الذكاء الاصطناعي عند تحليل بيانات الشركة؟

من دون طبقة دلالية، يعمل الذكاء الاصطناعي مع جداول خام ولا يعرف كيف تعرّف الشركة المبيعات والربع والعميل والإيرادات.

لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي في الأعمال إلى طبقة دلالية؟

من دون طبقة دلالية، يعمل الذكاء الاصطناعي مع جداول خام ويضطر إلى تخمين ما تعدّه الشركة مبيعات أو إيرادات أو عميلًا أو ربعًا مالنيًا.

كيف يفسّر الذكاء الاصطناعي بيانات الأعمال تفسيرًا خاطئًا؟

قد يكون الربع تقويميًا أو ماليًا. وقد تعني المبيعات الطلبات المدفوعة أو الشحنات المسلَّمة. ويتطلب كل تعريف حسابات مختلفة.

لماذا يخطئ الذكاء الاصطناعي عند تحليل بيانات الأعمال؟

من دون طبقة دلالية، يعمل الذكاء الاصطناعي مع جداول خام ولا يعرف كيف تعرّف الشركة الربع والمبيعات والإيرادات والعميل، ولذلك يضطر إلى التخمين.

لماذا يخطئ الذكاء الاصطناعي مع بيانات الشركات؟

لأنه يعمل مع جداول خام من دون طبقة دلالية. ومن دون فهم السياق، يضطر الذكاء الاصطناعي إلى التخمين: فالربع قد يكون تقويميًا أو ماليًا، وقد تعني المبيعات الطلبات المدفوعة أو الشحنات المسلَّمة.

كيف نجعل الذكاء الاصطناعي يعمل مع بيانات الأعمال بشكل صحيح؟

يلزم وجود طبقة دلالية، أي مجموعة من التعريفات والقواعد التي تشرح للنموذج المعنى الدقيق لكل مؤشر في سياق العمل.