في مجال الذكاء الاصطناعي، هناك حقيقة غالبًا ما يتم تجاهلها: أداء النموذج يعتمد بشدة على جودة البيانات التي يتلقاها. حتى نفس نموذج الذكاء الاصطناعي، عندما يتم إدخال مجموعات بيانات مختلفة، قد تكون النتائج الناتجة عنه متباينة بشكل كبير.

تظهر هذه الظاهرة بشكل خاص في الأسواق المالية. افترض أننا نقدم لنموذج الذكاء الاصطناعي معلومات سعرية متأخرة أو لمحات سوق غير مكتملة، فإن البيئة السوقية التي "يدركها" الذكاء الاصطناعي ستكون مجرد ظل غامض للعالم الحقيقي، متأخرة دائماً عن الديناميات الفعلية للسوق. في هذه الحالة، فإن القرارات التي يتخذها الذكاء الاصطناعي من المحتمل أن تكون قديمة، وغير قادرة على التكيف مع بيئة السوق المتغيرة بسرعة.

جودة القرار المدعوم بالذكاء الاصطناعي تعتمد أساسًا على الأبعاد السوقية التي يمكنه "رؤيتها". البيانات عالية الجودة وفي الوقت الحقيقي تمكّن الذكاء الاصطناعي من فهم الوضع الحالي للسوق بدقة، وقد تكون قادرة حتى على توقع الاتجاهات المستقبلية. على العكس من ذلك، ستقيد البيانات منخفضة الجودة أو القديمة بشدة قدرة الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرار.

لذلك، عند تطوير وتطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي، يجب علينا ألا نركز فقط على تحسين الخوارزميات والنماذج، بل يجب أن نولي اهتمامًا كبيرًا لجودة البيانات وتوقيتها. فقط من خلال التأكد من أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تلقي معلومات سوق شاملة ودقيقة وفي الوقت الحقيقي، يمكنه تحقيق إمكاناته بالكامل واتخاذ قرارات أكثر دقة وقيمة.

في هذا العصر المدفوع بالبيانات، تتجلى عبارة "البيانات هي الملك" بشكل خاص في مجال الذكاء الاصطناعي. لا يمكن تجاهل أهمية البيانات عالية الجودة، فهي المفتاح الذي يمكّن أنظمة الذكاء الاصطناعي من "رؤية" الحاضر و"توقع" المستقبل.