تتمثل إحدى السمات المميزة للابتكار الناجح عندما تحصل المؤسسات على طيبة بما يكفي لحل التحديات اليوم التي يمكنها التركيز على استثمارات التكنولوجيا المستقبلية واستخدام حالات الاستخدام. عندما يصبح التنبؤ على المدى الطويل ، ندخل في عالم العزل المستقبلي ، حيث تزن CIO وفرقهم خيارات تكنولوجيا المعلومات واستثماراتها على المدى القريب لدعم أهداف الابتكار القفزة البعيدة.
يضيف عزل المستقبل في عصر الذكاء الاصطناعى طبقة من عدم اليقين عندما يتعلق الأمر بالتخطيط للقدرات المتطورة بسرعة واستخدام الحالات التي قد لا تكون موجودة بعد. ومع ذلك ، يمكن للمؤسسات أن تكتسب الثقة في الذكاء الاصطناعي المستقبلي من خلال إعادة التفكير في كيفية جمع وتنظيم البيانات الأساسية التي تغذي الذكاء الاصطناعي.
عزل المستقبل للمجهول
إنه يدور حول تلبية احتياجات المؤسسات الحالية مع توسيع ما يمكن تحقيقه من خلال التكنولوجيا في المستقبل. في السابق ، استلزم FuturePracking التراخيص المحدثة ، وتوقع ترقيات البرامج أو مشكلات نهاية الحياة ، وإضافة البنية التحتية لتلبية متطلبات السعة الجديدة المخطط لها.
الآن ، تقوم الطبيعة ذاتية الحكم الذاتي والقابلة للتطوير من الذكاء الاصطناعي بتحويل استراتيجيات الابتكار المستقبلية هذه. نفس خوارزميات التعلم الذاتي ومخطط الدقة التلقائية التي تسمح للبشر بالتراجع والسماح لـ AI باتخاذ المزيد من القرارات والرؤى المستقلة أيضًا تعقيد التنبؤات التي يجب أن تؤخذ منظمة العفو الدولية ، أو السماح لها بأخذ نفسها ، في المستقبل.
فكر في الذكاء الاصطناعي المستقبلي باعتباره تدور حول مبدأ DevOps المتمثل في “التصميم للمجهول” ، حيث يصمم المطورين تطبيقات على أمل أن تظل متاحة للتقنيات المستقبلية. اليوم ، أصبحت مسألة عزل المستقبل بالنسبة للمجهول ، بالنظر إلى الطبيعة ذاتية الحكم الذاتي لمنظمة العفو الدولية والإمكانيات التي لا نهاية لها لحالات الاستخدام الجديدة.
كلما فهمنا هذه الطبيعة المتطورة باستمرار لمنظمة العفو الدولية – وهو سوق يستعد لتحقيق معدل نمو سنوي مركب 37.3 ٪ حتى 2030 -كلما فهمنا مدى ارتباط المقاومة المستقبلية بمستوى البرمجة والترخيص ، وأكثر علاقة بمستوى البيانات والبنية التحتية. تطورت البرامج من أحد المركزين في التصميم المتمحور حول البيانات ، حيث أصبحت البيانات إدخالًا أساسيًا لتطوير التطبيق.
دعم تطور الذكاء الاصطناعى من خلال القابلية للتوسع في طبقة البيانات
المفارقة في الذكاء الاصطناعي في المستقبل هي أن دعم نموه على المدى الطويل يتطلب تعديلات دقيقة وفورية. يجب على CIOs و CTOs وغيرها من قادة التكنولوجيا التأكد من أن فرقهم تغطي القواعد الأساسية في طبقة البيانات لضمان المرونة. هذا ما نسميه “قابلية” لاستيعاب حالات الاستخدام الجديدة وغير المتوقعة لمنظمة العفو الدولية.
يبدأ تحقيق القابلية للتوسعة بضمان معايير البيانات المتسقة وتوافرها في جميع الأوقات. للابتكار والنمو ، تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعى إلى وصول غير مقيد إلى قواعد البيانات والمصادر ، مما يتطلب معايير متسقة وبيانات تعريف عبر أنظمة مختلفة للموثوقية. علاوة على ذلك ، يجب تأمين البيانات باستخدام بروتوكولات المصادقة الديناميكية التي تسهل الوصول السلس والآمن.
على وجه الخصوص بالنسبة إلى الذكاء الاصطناعى ، من الضروري إضافة سياق عمل مناسب إلى البيانات دون تنسيقها. هذا هو في نهاية المطاف التوازن الأكثر أهمية للضرب في الذكاء الاصطناعي المستقبلي: يمكن أن تضع كمية “تنظيف وتنسيق البيانات” “الصحيح” فقط وضع البيانات لإعادة الاستخدام الواسع مع ابتكار أنظمة الذكاء الاصطناعى. القليل جدًا من التنسيق يترك أهمية البيانات غير قابلة للتشفير ؛ الكثير من التنسيقات وتصبح البيانات جامدة للغاية بالنسبة لوكالة الذكاء الاصطناعي للاستفادة من التطبيقات الجديدة.
مما لا يثير الدهشة ، أن المحللين البشريين تمكنوا من إدارة هذا التوازن الدقيق. ومع ذلك ، فإن التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة قد أطلقت الخوارزميات التي يمكنها الآن تحليل البيانات غير المخصصة لاستخلاص البنية والأنماط الناشئة.
الاستفادة من القدرات الجديدة وحالات الاستخدام
بشرط 90 ٪ من البيانات تنشأ من قبل المؤسسات اليوم بحزم ضمن الفئة غير المهيكلة ، فإن القابلية للتوسعة المناسبة في طبقة البيانات التي تتضمن كل من البيانات المهيكلة وغير المنظمة لعمليات الذكاء الاصطناعى يمكن أن تدفع تطبيقات جديدة قوية في المؤسسة.
على سبيل المثال ، يمكن لـ AI التوليدي الآن أتمتة العديد من وظائف عمليات تكنولوجيا المعلومات ، مما يؤدي إلى إنشاء أداة دعم متعلمة ومدربة للسياق تعيد تعريف الوضع الراهن لما هو متوقع عادة من مستشار الذكاء الاصطناعي. هذا ممكن بفضل خطوط أنابيب البيانات التي تسحب بسرعة في مصادر البيانات المنظمة وغير المهيكلة وتقديمها إلى إطار قابلة للاستخدام للغاية لـ Genai لإدارة تحليلات التكوين بشكل مستقل وتقارير الأخطاء وحل قاعدة المعرفة وإجراءات التشغيل القياسية واتفاقات مستوى الخدمة.
مثال آخر ، يمكن أن يؤدي التوائم الرقمية التي تعمل من الذكاء الاصطناعى بموافقة البيانات المنظمة وغير المهيكلة معًا لنمذجة سلوك البنية التحتية والأنظمة الجديدة قبل بنائها. يتيح ذلك للفرق إدارة المشكلات التشغيلية بشكل استباقي مثل الحد من انقطاع العملية وتقليل وقت التوقف عن العمل في فائدة الطاقة.
تبدأ الذكاء الاصطناعي في المستقبل ببيانات الذكاء الاصطناعي في المستقبل. على الرغم من أنه يمكن ترك التفاصيل الدقيقة للمتخصصين في الفريق ، يجب على قادة التكنولوجيا C-Suite فهم أهمية جهود تمديد البيانات ، حيث يضمن التنفيذ الناجح مستقبل الذكاء الاصطناعي.
عندما تقوم المؤسسات بتحديث بنية البيانات الخاصة بها مع مراعاة ابتكار الذكاء الاصطناعي ، فإنها تضع الأساس للقدرات الجديدة واستخدام الحالات للازدهار. وبالنظر إلى أن معظم المؤسسات تبقي بياناتها المحتملة لمدة سبع سنوات على الأقل للتوافق مع معايير الامتثال الفيدرالية ، فإن هذا الأساس يتوسع باستمرار. تقوم المؤسسات المطلقة بتبسيط إدارة البيانات من أجل الذكاء الاصطناعى ، وكلما زادت استثماراتها المستقبلية في المستقبل وإلغاء قفل قيمة جديدة.
نظرًا لقيام الذكاء الاصطناعى بزيادة الملعب ، يتطور النظام البيئي للبرامج والتكنولوجيا بسرعة ، فقط يخدش سطح إمكاناته التحويلية. تعطل هذه التحولات الحدود التقليدية ، والسباق للابتكارات الفريدة يتكشف في الوقت الفعلي.
