الجمعة 27 ديسمبر
يعد الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي من أهم التقنيات التي انتشرت بقوة خلال عام 2023، وتتنافس مختلف الشركات للاستفادة من فوائدهم. وتشير تقديرات ماكينزي إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يضيف ما بين 2.6 إلى 4.4 تريليون دولار إلى الاقتصاد العالمي سنويا.
ومع ذلك، يصاحب الذكاء الاصطناعي التوليدي البيانات. ولإعداد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي والتدريب عليها، تحتاج الشركات إلى كميات هائلة من المعلومات. وفي المقابل، تقوم تلك النماذج نفسها أيضًا بتوليد كميات هائلة من البيانات مرة أخرى في العمل. لذا، على كل قائد أعمال أن يتساءل قبل أن يتبنى نهج الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي: هل تتناسب حلول التخزين مع تلك المهمة؟
وفي عام 2024 وما بعده، ستصبح بنية البيانات قابلة للتطوير وآمنة، كما ستفرَق بين الشركات التي تتبنى نهج الذكاء الاصطناعي وتحدد مدى تميزها.
حلول التخزين في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي
لكي يتم تبني نهج الذكاء الاصطناعي التوليدي بنجاح، يجب على الشركات إعادة هيكلة وتصميم وتعزيز مساحة التخزين لإدارة متطلبات إدارة البيانات الضخمة للذكاء الاصطناعي التوليدي إدارة فعالة. ومن خلال القيام بهذا، ستتجنب الشركات البطء المحتمل في العمليات بسبب عدم كفاية مساحة التخزين أو بسبب تصميمها.
وفي الواقع، تعمل أنظمة التخزين التقليدية على مواكبة تزايد البيانات، وفي ظل تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي ومعالجة المهام الجديدة المعقدة، ستزداد الاحتياجات. بمعنى آخر، يجب أن تتماشى منصات التخزين مع البيانات غير المنظمة المعقدة، والمعروفة أيضًا باسم البيانات النوعية qualitative data، والاحتياجات الجديدة للذكاء الاصطناعي التوليدي.
في الواقع، تمثل البيانات غير المنظمة أكثر من 90% من البيانات التي تنشأ كل عام، ويرجع ذلك إلى تزايد البيانات التي ينتجها البشر. كما تحتاج الشركات إلى طرق جديدة لتخزين البيانات الهائلة والمعقدة تخزينًا فعالًا فيما يتعلق بالتكلفة، وتيسير وتسريع الوصول إليها وحمايتها من الهجمات الإلكترونية. كما تعتبر البيانات غير المنظمة على وجه التحديد ذات أهمية للمخترقين، نظرًا لقيمتها وحجمها الهائل.
وبعبارات بسيطة، تريد الشركات وتتوقع أن تتحسن حركة البيانات والوصول إليها وأمانها. ولجأ الكثيرون إلى استراتيجيات "السحابة أولاً" كحل سريع، حيث يتم تخزين البيانات عبر بيئات سحابية عامة متعددة. ويعد هذا حلًا مؤقتًا، حيث ستواجه الشركات على المدى البعيد مخاوف أمنية وتحديات لتحسين البيانات. ولكي يصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي حلًا فعالاً، يجب تيسير وتسهيل الوصول إلى البيانات - وهو أمر لا تستطيع استراتيجية السحابة أولاً توفيره.
يجب على الشركات بدلاً من ذلك أن تعتمد نهج التصميم متعدد السحابات. سيساعدهم ذلك على الاستفادة من إمكانات السحابات المتعددة على المدى القصير والطويل، دون التقيد بالأنظمة المنعزلة للأدوات والخدمات. كما يلائم التصميم السحابي المتعدد إدارة تخزين البيانات وحمايتها وتأمينها في البيئات متعددة السحابات.
الاستثمار في تقنيات التخزين الجديدة
تحتاج الشركات إلى أساليب جديدة ومبتكرة لكي تلبي متطلبات الذكاء الاصطناعي التوليدي المحددة والبيانات الهائلة والمتنوعة. يتضمن تلك التقنيات المتطورة تقنية توزيع البيانات وضغط البيانات وفهرسة البيانات.
تعمل تقنية توزيع البيانات على تعزيز قابلية التوسع وأمان أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال تخزين البيانات عبر مواقع متعددة. على سبيل المثال، يمكن للشركات تزويد مساحة التخزين بسرعة عبر العديد من الطرق، بالإضافة إلى تكرار بياناتها الهامة، مما يمكَن من تخزينها في موقع منفصل واسترجاعها بسهولة في حالة حدوث هجوم إلكتروني.
يواجه العديد من الشركات مشكلة رئيسية آخرى وهي التكلفة. ومع ذلك، يمكن معالجة تلك المشكلة جزئيًا من خلال ضغط البيانات. ومن خلال مسح البيانات غير المرغوب فيها من خلال أساليب ضغط البيانات، يمكن للشركات تقليل احتياجات التخزين. ويتحقق ذلك من خلال تحليل البيانات تحليلًا فعالًا ومسح المعلومات غير الهامة للحصول على نسخة مختصرة. وهذا بدوره يقلل من كم البيانات المخزنة التي تحتاجها الشركة وبالتالي يوفر التكاليف.
تعمل فهرسة البيانات من ناحية أخرى على تعزيز قدرات الاسترجاع، وتساهم في تسريع وتعزيز قدرات البحث والتدريب من خلال تنظيم البيانات تنظيمًا فعالًا.
تعمل هذه التقنيات الثلاث معًا على تعزيز الأداء والكفاءة وتوفير التكاليف. وتلك التقنيات أساسية لقادة الأعمال الذين يرغبون في تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
ولتحقيق النجاح، يتطلب الذكاء الاصطناعي التوليدي أساسًا متينًا للتخزين. ومن الهام أن نضع في الاعتبار أن الطريقة التي تخزن بها الشركات البيانات وإدارتها ستؤدي إلى تعزيز قيمة الأعمال في المستقبل.
يعد الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي من عوامل التمكين الهامة التي تعزز الميزة التنافسية. ومع ذلك، يجب تبني ذلك النهج بشكل صحيح – فلا يمكن تبني الذكاء الاصطناعي دون الاستعداد لتلك الخطوة. هناك فرص هائلة أمامنا، فيجب علينا اغتنامها باستخدام التكنولوجيا المقاومة للمستقبل للاستفادة من فوائدها.
