تستعد LLMs لجعل أدوات ذكاء الأعمال المتثاقلة أسهل وأسرع في الاستخدام

في الوقت الحالي، غالبًا ما تستخدم المؤسسات الكبيرة أدوات “ذكاء الأعمال” (BI) لمعرفة ما يجري في عملياتها. وقد أدى هذا إلى ظهور العديد من الكائنات المتثاقلة في عالم البرمجيات. الآن، أغلقت شركة Fluent الناشئة في المملكة المتحدة جولة استثمارية أولية بقيمة 7.5 مليون دولار بقيادة Hoxton Ventures وTiferes Ventures لتطبيق نماذج اللغات الكبيرة القائمة على الذكاء الاصطناعي (LLMs) على قواعد بيانات الأعمال، مما يجعلها أسهل بكثير في استجوابها من قبل رجل الأعمال العادي.

في الأساس، تتصل أدوات ذكاء الأعمال بقاعدة بيانات الأعمال، باستخدام SQL لإنشاء تصورات وإنشاء لوحات معلومات ذكاء الأعمال. هناك شركات ضخمة تشارك في هذا المجال: Tableau (المملوكة لشركة Salesforce)، وPower BI (المملوكة لشركة Microsoft)، وLooker (المملوكة لشركة Google)، وQuickSight (المملوكة لشركة Amazon) على سبيل المثال لا الحصر.

وحجم السوق لهذا كبير. وفقًا لأحد التقارير، قُدر حجم سوق ذكاء الأعمال العالمي بـ 27.11 مليار دولار في عام 2022 ومن المتوقع أن ينمو من 29.42 مليار دولار في عام 2023 و54.27 مليار دولار بحلول عام 2030. وتعتقد جارتنر أنه يمكن أن يكون أكبر، إذا تم تطبيق الذكاء الاصطناعي وإدارات إدارة الأعمال على نطاق أوسع. .

ومع ذلك، تقضي فرق البيانات قدرًا كبيرًا من الوقت في إنشاء لوحات المعلومات هذه، خاصة للمؤسسات الكبيرة. وهناك دائمًا التحدي المتمثل في جعل الأشخاص ينظرون إليها فعليًا – وهي مهمة صعبة عندما تتذمر فرق البيانات من فكرة تلبية الطلبات التي قد يستغرق إنشاؤها أيامًا.

بدلاً من ذلك، يريد Fluent أن يكون “طبقة محادثة”، باستخدام شهادات LLM باللغة الطبيعية، والتي تقع على رأس مستودع بيانات الشركة. فهو يترجم هذه الأسئلة إلى SQL ويقوم تلقائيًا بإنشاء تلك الإجابات بشكل أسرع بكثير. لذلك، يمكن لأي شخص، بغض النظر عن المهارات التقنية أو سياق العمل، طرح الأسئلة باللغة الإنجليزية البسيطة حول بياناته والحصول على رؤى، كما تقول الشركة.

وبطبيعة الحال، من المرجح أن يعني هذا تحسنا كبيرا في أوقات الاستجابة. أخبرني روبرت فان دن بيرغ، الرئيس التنفيذي لشركة Fluent، خلال إحدى المقابلات: “ينتقل المستشارون من الانتظار لمدة أسبوعين للحصول على نظرة ثاقبة إلى 30 ثانية. وهذا يعني أنهم يطرحون المزيد من الأسئلة، ويستخدمون البيانات بشكل أكبر في وظائفهم، وتصبح البيانات شيئًا في متناول أيديهم الآن. ومن بين عملاء Fluent بالفعل Bain & Company.

على الرغم من اعترافه بأن Fluent “تستخدم في المقام الأول نموذج GPT4 الخاص بـ Azure OpenAI”، إلا أنه شدد على أن هذه ليست شركة ناشئة ذات “مجمع OpenAI”.

هذا النهج التبسيطي لا ينجح في إنشاء لغة SQL دقيقة وبالتالي إجابات صحيحة لأسئلة البيانات في سياق أدوات ذكاء الأعمال، كما ادعى: “من خلال 18 شهرًا من العمل، تمكنا من بناء طريقة لتحقيق دقة البيانات.” إجابات يمكن لمؤسسات مثل Bain & Company الوثوق بها والاستفادة منها عبر مؤسساتها.”

وقال إيان ويبر، الشريك في Bain & Company، في بيان داعم: “لقد ساعدتنا منصة Fluent على الاستفادة من حاملي شهادات LLM في استجواب وتقديم رؤى من مجموعات البيانات المعقدة الكبيرة. يتيح Fluent لمستشارينا الحصول بسرعة على الإجابات التي يحتاجونها بكفاءة ودقة، خاصة بالنسبة للأسئلة المعقدة للغاية أو المحددة للوحات بيانات البيانات المعدة مسبقًا.

قال فان دن بيرغ: “هل كل ما يريده مستخدمو الأعمال حقًا هو الحصول على إجابات للأسئلة؟ إنهم لا يريدون القيام بالنمذجة. يريدون أن يعرفوا كيف كان أداء هذا العميل مقابل هذا العميل؟ أو كيف حالنا هنا؟ وكيف يتم أداء هذه الحملة التسويقية؟”. وقال إن اللاعبين الآخرين في السوق يستهدفون مستخدمي البيانات، في حين يستهدف Fluent سوق الأعمال، وليس البيانات.

لقد أصبحت مساحة الاستعلام باللغة الطبيعية ممكنة في الآونة الأخيرة فقط، لذا فهي أقل من كونها سوقًا مزدحمة.

على سبيل المثال، Metabase هو تطبيق مفتوح المصدر للتحليلات وذكاء الأعمال يسمح للمستخدمين بإنشاء لوحات معلومات بسهولة أكبر. جمعت الشركة التي يقع مقرها في سان فرانسيسكو مبلغ 51 مليون دولار حتى الآن.

Einblick، هي شركة أمريكية تم الاستحواذ عليها مؤخرًا بواسطة Databricks (التي تستعد للاكتتاب العام). ويبدو أنها أقرب لاعب إلى Fluent في السوق، إلا أن Fluent تدعي أن عروضها تميل نحو المستخدمين الأكثر تقنية ضمن فرق البيانات.

Thoughtspot، التي حصلت على تقييم بقيمة 4 مليارات دولار، لديها الآن أيضًا نظام استعلام باللغة الطبيعية.