يقوم تكامل الذكاء الاصطناعى بتعديل عملية الأعمال وكيفية عمل الموظفين ، ولكنه يتطلب أيضًا تكاملًا مع البنية التحتية والأنظمة. هذا هو المكان الذي سيعمل فيه بعض موظفيها الأكثر ذكاءً من الناحية الفنية ، وسوف يرغبون في مناقشة أساليب وأفكار تكامل التكنولوجيا. معظم CIOs ليست مهندسي برمجيات ، لكنهم مسؤولون عن وجود معرفة عملية بجميع الأشياء حتى يتمكنوا من إجراء حوارات ذات معنى مع موظفيهم التقنيين للمساعدة في تحديد اتجاه التكنولوجيا. ماذا تحتاج مديري المعلومات إلى معرفتها عن الجانب الفني لتكامل الذكاء الاصطناعي؟
1. التكامل الفني لمنظمة العفو الدولية يدور حول تضمين الذكاء الاصطناعي في الأنظمة وسير العمل
الافتراض هنا هو أنه بحلول الوقت الذي يدخل فيه موظفوك في قرارات التصميم والأدوات التقنية ، تم بالفعل تحديد حالة العمل وتطبيق الذكاء الاصطناعى. الآن المهمة تقرر كيفية التأثير على التضمين الفني وتكامل الذكاء الاصطناعي في البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات والتطبيقات التي ستدعم عملية الأعمال.
2. النمذجة هو الأول وقبل كل شيء
أنظمة الذكاء الاصطناعى مبنية على النماذج التي تستخدم مخازن البيانات ، والخوارزميات للاستعلام ، والتعلم الآلي الذي يوسع مجموعة المعرفة من الذكاء الاصطناعى لأن الذكاء الاصطناعى يتعرف على أنماط المنطق الشائعة في البيانات ويقوم باستيعاب المعرفة منها. هناك العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة للاختيار من بينها. في معظم الحالات ، تستخدم الشركات نماذج الذكاء الاصطناعى المحددة مسبقًا من البائعين ثم التوسع عليها. في حالات أخرى ، تختار الشركات بناء نماذجها “من الصفر”.
يعني البناء من نقطة الصفر عادة أن المنظمة لديها مجموعة علمية للبيانات على متن الطائرة مع خبرة في بناء نموذج الذكاء الاصطناعي. توفر أطر النماذج المشتركة من الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال ، TensorFlow ، Pytorch ، Keras ، وغيرها) موارد وأدوات البرمجيات.
تقنيات بناء نموذج الذكاء الاصطناعي هذه ليست مألوفة لمعظم موظفي تكنولوجيا المعلومات. تستخدم التقنيات الرسوم البيانية للبيانات لإنشاء تدفقات البيانات والهياكل التي تحدد كيفية انتقال البيانات عبر الرسم البياني. يجب تحديد التدفقات التشغيلية للمنطق الذي يعمل على البيانات. يوفر برنامج بناء النماذج أيضًا تطوير الخوارزمية ، والتدريب النموذجي ، وتعريفات قواعد الأعمال ، والتعلم الآلي الذي ينفذه النموذج من تلقاء نفسه لأنه “يتعلم” من البيانات التي تستوعبها.
قد لا يعرف هذه الأشياء ، لكنها لا تستطيع تجاهلها. تحتاج تقنية المعلومات ومديرات تخدير مديرية تقنية المعلومات على معرفة عملية على الأقل بكيفية عمل تقنيات بناء نموذج OpenSource هذه ، لأنه لا محالة ، يجب أن تتفاعل هذه النماذج مع البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات والبيانات.
3. تأتي البنية التحتية بعد ذلك
كيفية دمج نظام الذكاء الاصطناعي مع البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات الحالية هو حيث يمكن لمراقبة المعلومات توقع حوار كبير مع موظفيها التقنيين.
يجب دمج الذكاء الاصطناعى بسلاسة مع الجزء العلوي إلى الأسفل المكدس إذا كانت ستعمل. هذا يعني مناقشة كيف وأين سيتم تخزين البيانات من الذكاء الاصطناعي ، مع أن قواعد بيانات SQL و NOSQL هي المفضلة في وقت مبكر. يجب أن يتم ربط البرامج الوسيطة التي تمكن الذكاء الاصطناعى من التفاعل مع أنظمة تكنولوجيا المعلومات الأخرى. معظم نماذج الذكاء الاصطناعى هي مفتوحة المصدر ، والتي يمكن أن تبسيط التكامل-ولكن لا يزال التكامل يتطلب استخدام واجهات برمجة تطبيقات الوسيطة (واجهات برمجة التطبيقات) مثل REST (واجهة برمجة تطبيقات نقل الحالة التمثيلية) ، والتي تدمج نظام الذكاء الاصطناعي مع الموارد المستندة إلى الإنترنت ؛ أو GraphQL (لغة استعلام الرسم البياني ،) التي تسهل دمج البيانات من مصادر متعددة.
يقرر كيفية نشر متاجر البيانات المثلى ، وتخزين البنية التحتية والموصلات اللازمة لدعم الذكاء الاصطناعي ، ومن المحتمل أن تكون هناك خيارات مختلفة (والتكاليف) للنشر. هذا هو المكان الذي يحتاج فيه مدير المعلومات إلى الحوار مع الموظفين التقنيين.
4. جودة البيانات
ستعتمد مجموعة AI عليها لتوفير بيانات الجودة لمنظمة العفو الدولية. يتم تحقيق ذلك بطريقتين: 1) من خلال التأكد من أن جميع البيانات الواردة في مستودع بيانات الذكاء الاصطناعى “نظيفة” (أي ، تم تحويل البيانات بواسطة برنامج مثل ETL (تحميل المستخلص) ، وهي دقيقة وتكون قادرة على التفاعل مع البيانات الأخرى في موارد البيانات. البائعين خارج البائعين للبيانات النظيفة والآمنة ومراجعةهم بشكل دوري ؛
5. أمن الذكاء الاصطناعي
يجب أن تكون البيانات (والوصول إلى البيانات) داخل و AI آمنة في جميع الأوقات. للوصول إلى هذه النقطة ، يجب سن الأمن على مستويات متعددة ، وسوف يستلزم المناقشات الفنية واتخاذ القرارات للوصول إلى هناك.
أولاً وقبل كل شيء هو أمان البيانات. تمت مناقشة الكثير من هذا بالفعل تحت جودة البيانات ، وسيشمل معظم فرق إدارات تكنولوجيا المعلومات.
الثاني هو سلطات وصول المستخدم ومراقبة النشاط. من الذي يحصل على ماذا ، وكيف ستراقب أنشطة المستخدم؟
يمكن للمستخدمين تحديد قوائم التفويض الخاصة بهم ويمكن أن ينفذها – لكن التعقيدات تحدث عندما يتعلق الأمر بمراقبة أنشطة المستخدم. على سبيل المثال ، إذا حدثت أنشطة المستخدم فقط من خلال مستودعات البيانات في الموقع ، فيمكن أن تستخدم المواقع تقنية مثل IAM (إدارة الوصول إلى الهوية) ، مما يمنحه رؤية حبيبية لكل نشاط مستخدم. ومع ذلك ، إذا كان الوصول المستند إلى مجموعة النظراء ، فلن يتمكن IAM من مراقبة هذا النشاط على أي مستوى من التفاصيل. قد يصبح من الضروري استخدام برنامج CIEM (إدارة استحقاق البنية التحتية السحابية) بدلاً من ذلك لاكتساب الملاحظة الحبيبية لنشاط المستخدم في السحابة. ثم هناك تقنيات “المظلة” مثل IGA (إدارة حوكمة الهوية) التي يمكن أن تكون بمثابة إطار شامل لكل من IAM و CIEM.
يجب أن تقرر مجموعة أمن تكنولوجيا المعلومات (و CIO) الاستراتيجية التي يجب تبنيها من أجل الحماية الشاملة لمنظمة العفو الدولية.
أخيرًا ، هناك تهديدات برامج ضارة فريدة من نوعها بالنسبة إلى الذكاء الاصطناعي. نعم ، يمكنك استخدام اكتشاف البرامج الضارة القياسية لدرء الهجمات من الجهات الفاعلة السيئة على بيانات الذكاء الاصطناعي ، تمامًا كما تفعل في البيانات والتطبيقات القياسية – لكن المؤامرة تسمم من هناك. على سبيل المثال ، هناك حقن برامج ضارة في أنظمة الذكاء الاصطناعى يمكنها حقن البيانات غير الدقيقة أو تغيير الملصقات وميزات البيانات. هذه تشوه النتائج المستمدة من تلك البيانات وتؤدي إلى توصيات وقرارات خاطئة. تُعرف هذه الممارسة باسم “تسمم البيانات”.
من المتوقع أن توصل إلى تقنية التحقق من صحة البيانات للبيانات الواردة التي يمكنها اكتشاف محاولات التسمم المحتملة وتوقفها. يمكن أن يتضمن ذلك تقنيات تطهير البيانات ، أو التحقق من مصدر البيانات ، ومن الممكن أن يكون إدخال هذه التقنيات إبطاء نقل البيانات. يحتاج الموظفون التقنيون إلى وزن هذه الخيارات ، ويجب على CIOs إدراج أنفسهم في المناقشات.
خلاصة القول
خلاصة القول واضحة: يجب أن تكون CIOs قادرة على الحوار والمشاركة في القرارات على مستويات منظمة العفو الدولية المتعددة: الاستراتيجية والتشغيلية والتقنية. حتى إذا كانت الشركات لديها مجموعات علمية بيانات مخصصة ، فإن كل من علماء البيانات والمستخدمين سيشاركون في نهاية المطاف في طريقهم إليها ، والتي لا تزال يجب أن تجعل الأمر برمته يحدث.
يمكن لمراكمة مديري الوزراء مساعدة موظفيها وشركاتهم إذا قاموا بتطوير معرفة عملية بكيفية عمل الذكاء الاصطناعي ، بالإضافة إلى فهم الجوانب الاستراتيجية والتشغيلية لمنظمة العفو الدولية – لأن الشركات والموظفين والشركاء التجاريين كلهم بحاجة إلى سماع صوت CIO.
