بواسطة كين كابلان
تسير العديد من الشركات بخطى سريعة نحو تنفيذ الذكاء الاصطناعي، بينما لا تزال أخرى غير متأكدة من كيفية استخدامه في إدارة أعمالها. في كلتا الحالتين، يتعين على مديري تكنولوجيا المعلومات والفرق التقنية اتخاذ العديد من الخيارات مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي بسرعة البرق.
يشعر البعض أن القطار يغادر المحطة ويجب عليهم الصعود الآن، وفقًا لشون دوناهيو، مدير الحلول الأول في نوتانيكس.
قال: “الذكاء الاصطناعي ليس خيارًا”. “إنه ليس سوقًا مضاربة. تعرف الشركات أنها يجب أن تتجه نحو الذكاء الاصطناعي؛ لكنها لم تحدد بعد حالات الاستخدام التي ستتعامل معها أولاً.” وأشار دوناهيو إلى أن هذا قد يكون بسبب عدم فهم الكثيرين تمامًا كيف يمكن لمنظماتهم الاستفادة من استخدام الذكاء الاصطناعي. وقارن ذلك عندما قدم توماس إديسون المصباح الكهربائي في عام 1888.
قال: “كان مذهلاً عند النظر إليه لأول مرة، وكانت العرض يثير الدهشة، لكن الناس لم يفهموا كيفية استخدام الكهرباء، خاصةً لأنه لم يكن هناك بنية تحتية توصل الكهرباء إلى منازلهم.”
يعد اعتماد الذكاء الاصطناعي تحديًا يواجهه العديد من مديري تكنولوجيا المعلومات أثناء نظرهم إلى المستقبل. قبل القفز إلى الداخل، يجب على فرقهم امتلاك المعرفة العملية والمهارات والموارد لتنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.
تحديات الذكاء الاصطناعي واحتياجات البنية التحتية
لجعل عمليات تكنولوجيا المعلومات جاهزة للذكاء الاصطناعي، يقوم القادة المتطلعون بإعادة تقييم نظام تكنولوجيا المعلومات بالكامل لبناء البنى التحتية المناسبة للتعامل مع الوظائف المدعومة بالذكاء الاصطناعي الحالية والمستقبلية.
قال راجيف راماسوامي، رئيس ومدير تنفيذي لشركة نوتانيكس: “يتطلب الأمر علماء بيانات ومهندسي ذكاء اصطناعي ومهندسي تشغيل التعلم الآلي ، ثم يحتاج أيضًا إلى أشخاص جيدين في البنية التحتية ، بالإضافة إلى المطورين الذين يبنون التطبيقات.” وأضاف: “مجموعة الأدوات التي تحتاجها لتجميع تطبيقات الذكاء الإصنعاي وإطلاقها في السوق ليست سهلة أيضًا. بالإضافة إلى ذلك ، هناك نقص في الأجهزة.”
تنفيذ الذكاء الإصنعاي مكلف ويتطلب تدريب نماذج ذكائية استثمارًا كبيرًا. قال راماسوامي: ”لتحقيق الإمكانيات ، عليك الانتباه لما سيستغرق الأمر لإنجاز ذلك ، وكم سيكلّف ، والتأكد أنك تحصل على فائدة.” وتابع قائلاً: “ثم عليك إنجاز ذلك.”
تحولت GenAI بسرعة من تقنية تجريبية إلى أداة عمل أساسية ، حيث تضاعفت معدلات الاعتماد أكثر من الضعف بحلول عام 2024 وفقاً لدراسة حديثة أجراها مركز أبحاث AI at Wharton بجامعة بنسلفانيا.. ارتفع الاستخدام الأسبوعي للذكاء الإصنعاي بين قادة الأعمال من 37% إلى 72% وأبلغت المنظمات عن زيادة بنسبة 130% في الإنفاق على الذكاء الإصنعاي منذ عام 2023.
لا تُجهز البنية التحتية التقليدية لتكنولوجيا المعلومات للتعامل مع متطلبات عالية الكثافة مثل تدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أو معالجة تدفقات البيانات الكبيرة وفي الوقت الحقيقي. وأشار محترفو تكنولوجيا المعلومات أنه سيكون تشغيل تطبيقات الذكاءات الإصنعاوية على بنيتهم التحتية الحالية تحديًا كبيرًا وفقاً لتقرير Enterprise Cloud Index الذي أصدرته نوتانيكس أوائل عام 2024.
استخدم دوناهيو تشبيه سيارة عملي يظهر هذا التحدي قائلاً: “سيارتي لعام 1949 ليست قادرة على الوفاءِ بمطالب الأداء اليوم.” وأضاف “أنا سعيد بقيادتها ولكنني أعلم أنها لن تنافس أبداً على الطريق السريع.” بمعنى آخر, تحافظ معظم بنى تكنولوجيا المعلومات الحالية على الوضع الراهن لكنها لن تلبي بكفاءة الطلبات المكثفة الناتجة عن أحمال العمل الخاصة بالذكاءات الإصنعاوية.
كما تطورت تصاميم السيارات الجديدة لتلبية معايير السلامة الأعلى وكفاءة الوقود والأداء, يجب أن تتطور بنى المؤسسات التقنية لتوفير قوة حساب أكبر ومرونة وكفاءة للتعامل مع تطبيقات ذكاءات إصنعاوية, كما قال دوناهيو.
تعتبر التدابير الأمنية المعززة وإطار الحوكمة أمران حاسمان حيث تسعى المؤسسات لحماية الملكيات الفكرية وبيانات العملاء داخل نماذج ذكاءات إصنعاوية . وهذا يدفع مديري التكنولوجيا للبحث عن بنى تحتية يمكنها إدارة ذكاءات إصنعيا بشكل استراتيجي وآمن وأن تكون مرنة بما يكفي للتعامل مع الابتكار والتحديات المستقبلية .
إدارة بنى تحتية تقنية معلومات تعمل بالذكائيات الإنسائية
وفقاً لدوناهيو, تستكشف فرق تقنية المعلومات ثلاثة عناصر رئيسة : اختيار نماذج اللغة , الاستفادة من خدمات السحابة , وبناء نموذج تشغيل هجين متعدد السحب للحصول على أفضل ما تقدمه الخدمات المحلية والعامة .
قال : “ نجد أن عدد قليل جداً جداً جداً سيقوم ببناء نموذج لغوي خاص بهم.” وذلك لأن بناء نموذج لغوي داخلي يشبه بناء سيارة داخل المرآب باستخدام قطع غيار احتياطية.”
تبحث الشركات عن نماذج لغوية قائمة على السحابة ولكن يجب عليها التدقيق بعناية حول قدراتها الأمنية وحوكمة البيانات بينما تتحكم بالتكاليف بمرور الوقت . قال : “إذا كانت هذه الأمور لا تخيفني بعيداً عن استخدامها مع ملكيتي الفكرانية وبيانات الشركة الخاصة بي , فسأدرك نهاية الشهر بأنني أدفع للمقدمي الخدمات الضخمة لأن تطبيق استنتاجاتي الخاص بالذكائيات الإنسائية – تلك النافذة الصغيرة التي يستخدمها موظفيني لطرح الأسئلة – تستخدم وحدات معالجة الرسوم البيانية السحابيه , وهذه ليست رخيصة.”
هذا يقود فرق تقنية المعلومات الى خطوة ثالثة : التفكير خارج النماذج القائمة علي السحابة والنظر الى حلول مصممة عمداً وبشكل محدد لمعالجة وظائف ذكائيات إسنعية .
وأشار دوناهيو الى حل Nutanix’s GPT-in-a-Box الشامل والمُعد مسبقاً والذي يجمع بين الأجهزة والبرامج لدعم نشر النماذج الإنسائية مباشرةً محلياً أو عبر الإنترنت أو عند الأطراف . تم تصميم هذا النظام لتبسيط نشر وتشغيل نماذج GPT بتوفير جميع المكونات اللازمة ضمن حزمة واحدة متكامله لدمجم الجيل الجديد للذكائيات الإنسائية وتطبيقات AI/ML ضمن بنيتها الأساسية بينما تبقي البيانات والتطبيقات تحت السيطرة لفريق IT .
وأوضح دوناهيو ان GPT-in-a-Box يسمح للنظم الموجودة بتبسيظ العمليات اللازمة لاستيعاب قدرات AI . وقد قلل تعقيد اختيار المكونات المتوافقة وضبط البرمجيات وتحسين الأداء .
من خلال التحكم بكامل المجموعة بما فيها الأجهزة والبرامج وطبقات AI, يمكن لفرق IT تنفيذ تدابير أمن قوية مصممة لحماية بيئات AI بما فيها تشفير البيانات وضوابط الوصول الآمنة للكشف عن الاختراق . كما يسمح GPT-in-a-Box الفرق بإدارة الأداء عبر الاستفادة المثلى للموارد للوصول بكفاءة الى البيانات بالموقع الصحيح .
إدارة التطبيقات والبيانات عبر الأنظمة الهجين متعددة السحب
وفقاً لدوناهيو, يجب ان تكون البنية الأساسية هي محور استراتيجية اعتماد الـAI وهناك نموذج سحابي واحد يبدو أنه سيكون ناجحا بشكل خاص وهو الهجين متعدد السحب
قال : “الهجين متعدد السحب هو المكان المناسب”. وأضاف ” يتحدث الـAI فقط للهجين متعدد السحب لأن مجموعتك البيانية ستكون موجودة بكل مكان وستحتاج لاستخدام حل مثل التخزين الموحد لجمع وإدارة تلك البيانات تحت سقف واحد”.
توفر بيئات الهجن متعددةالسحب تكامل موارد الحوسبة المختلفة وأنواع تخزين البيانات مما يسهل الإدارة الفعالة للبيانات ومعالجتها وهو أمر محوري لأداء نظم الـAI خصوصا عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة موزعة عبر مواقع متعددة.
وقال :”الأشخاص الذين يستخدمون الهجن متعددةالسحب بالفعل سيكون لديهم وقت أسهل لبدء جهودهم المتعلقة بـAI”.
إن إعطاء الأولوية لتحديث البنية الأساسية أمر ضروري للغاية . يتطلب احتضان الـAI بفاعلية إعادة تقييم وتجديد نظم التكنولوجيا الأساسية والتركيز علي المستقبل وتحقيق قابل
