قادة الفكر
كيف تمكن الأسس الموثوقة للبيانات من تمكين المنظمات من التحديث والتطوير والحصول على الثقة في اعتماد الذكاء الاصطناعي
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
ما هي البيانات التي تمتلكها مؤسستك؟ من أين أتت؟ وما هي الأنظمة التي تتدفق من خلالها هذه البيانات؟
في عام 2026، إذا لم تتمكن من الإجابة على هذه الأسئلة، فإنك لا تمتلك الأسس الموثوقة للبيانات لتحديثها وتطويرها واعتماد الذكاء الاصطناعي بالثقة.
المحادثة حول الذكاء الاصطناعي الآن تحدث على مستوى تجريد خاطئ. الجميع يتناقشون حول أحدث النماذج وتكاملات Copilot وغيرها. لكن السؤال الحقيقي هو ما إذا كنت تعرف بياناتك جيدًا بما يكفي لثقة أي نظام ذكاء اصطناعي!
هنا تنتهي الأرض وتبدأ المحيطات
رسمت خرائط القرون الوسطى وحيوانات خيالية على أجزاء الخريطة التي لم يتم استكشافها. يظهر عبارة “هنا تنتهي الأرض وتبدأ المحيطات” على كرة الأرض. يعني ذلك ، نحن لا نعرف ما يوجد هنا – افترض الأسوأ!
تملك معظم مؤسسات البيانات مناطق مثل هذه. هناك الأراضي الحديثة المخططة جيدًا (قواعد البيانات الإنتاجية والنظم العاملية الأساسية) ، ثم هناك كل شيء آخر. قواعد البيانات الظل ، قاعدة البيانات التجريبية تحت مكتب شخص ما ، أو بيئة التثبيت المحددة لاختبار التكامل مع البيانات الإنتاجية.
لا يمكنك التنقل في أراضي لم يتم تخطيطها ، ولا يجب عليك بناء أنظمة ذكاء اصطناعي على أسس غير مخططة.
ماذا نعرف عن المناظر الطبيعية؟
هذا ليس مجرد استعارة افتراضية. تقرير حالة مناظر قواعد البيانات لعام 2026 من Redgate ، الذي استطلع أكثر من 2000 محترف تكنولوجيا المعلومات في جميع أنحاء العالم ، يعطي نظرة على ما تبدو عليه هذه المناطق غير المخططة في الممارسة.
- 74٪ من المنظمات الآن تقوم بتشغيل منصات قواعد بيانات متعددة ، مع 25٪ تشغيل أكثر من أربعة. لا تعيش البيانات فقط في مكان واحد ؛ إنها موزعة عبر المنصات وبيئات السحابة والأنظمة القديمة. لكل منصة سيطرات الوصول الخاصة بها ، أنماط الاستعلام الخاصة بها ، والخصائص الخاصة بها. عندما تكون البيانات متجزئة إلى هذا الحد ، فإن السؤال ليس ما إذا كنت تمتلك نقاط عمياء ؛ بل كم عدد نقاطك العمياء!
- 39٪ لا تزال تعتمد على الاختبار والتشغيل اليدوي. كل عملية تثبيت يدوية تحمل مخاطر ، قائمة التحقق التي قد لا يتم اتباعها ، أصل البيانات غير واضح ، ومدة صلاحية البيانات غير واضحة.
- 47٪ من المنظمات متعددة المنصات قد واجهت مشاكل أمنية أو خصوصية. هنا تنتهي الأرض وتبدأ المحيطات!
على الرغم من هذه القضايا البارزة ، 58٪ من المنظمات على استعداد لقبول مخاطر أعلى من أجل كفاءة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، لا يتعين أن يكون الأمر كذلك إذا كان لديك الأسس الصحيحة.
تحديث
معظم مشاريع تحديث قواعد البيانات لا تفشل لأن التكنولوجيا لا تعمل. تفشل لأن لا أحد يفهم تمامًا النظام القديم ، مثل الإجراءات المخزنة التي تشفر القواعد التجارية التي لم يتم توثيقها وعقود البيانات الضمنية بين الأنظمة التي توجد فقط في أذهان الأشخاص الذين غادروا.
هذا هو سياج تشيسترتون المطبق على ملكية البيانات: قبل إزالة شيء ، يجب أن تفهم لماذا تم بناؤه بهذه الطريقة!
في الممارسة ، يعني ذلك معاملة تغييرات قاعدة البيانات بنفس القوة مثل رمز التطبيق. التحكم في الإصدار ، التثبيت التلقائي ، العمليات القابلة للتكرار ؛ الممارسات التي اعتمدتها فرق التطبيقات منذ سنوات لا تزال نادرة للغاية على جانب قاعدة البيانات. عندما تكون تغييرات قاعدة البيانات يدوية وغير مسجلة ، كل خطوة في عملية التحديث تحمل مخاطر خفية. لا يمكنك النقل بثقة ما لا يمكنك تثبيته بثقة.
بيانات الاختبار هي النقطة العمياء الأخرى. المنظمات التي تسعى لتحديث ملكية البيانات الخاصة بها تحتاج إلى التحقق من أن كل شيء يعمل على الجانب الآخر. ومع ذلك ، فإن الاختبار ضد نسخ البيانات الإنتاجية يخلق مشاكله الخاصة: يمكن أن تنتهي البيانات الحساسة في بيئات ذات سيطرات الوصول الأضعف ، لا أحد يتبع كيف طويلة الأمد ، والالتزامات بالامتثال تتبع البيانات سواء كنت قد قمت بنسخها أم لا. بيانات الاختبار الموثوقة والمناسبة التي لا تحمل هذه المخاطر هي شرط مسبق لتحديث قاعدة البيانات بأمان.
المنظمات التي تحدث بنجاح تعاملات قاعدة البيانات DevOps وإدارة بيانات الاختبار كاهتمامات من الدرجة الأولى ، وليس كأفكار ثانوية تثبتها بعد بدء الهجرة.
الحوكمة
هناك إغراء لمعاملته حوكمة الذكاء الاصطناعي كتمارين بسيطة للسياسة: 1) كتابة وثيقة ، 2) نشر إطار و 3) وضع علامة على الامتثال. لكن الحوكمة التي توجد فقط في الوثائق هي مسرحية. الحوكمة الحقيقية تعني بناء أنظمة تجعل أفضل الممارسات خيارًا افتراضيًا ، وليس شيئًا يجب على الناس تذكره.
الحوكمة الحقيقية تعني أيضًا رؤية متسقة لخط أنابيب تثبيت قاعدة البيانات والاستعلامات التي تعمل في الإنتاج ومكان تدفق البيانات الحساسة. يعني ذلك معرفة (عمليًا ، وليس نظريًا) ما هي البيانات التي يصل إليها نظام الذكاء الاصطناعي ، من أين أتت ، ومن الذي وافق على استخدامها.
هذا ليس تطلعًا مجردًا. التنظيم يتحرك بشكل مباشر في هذا الاتجاه. قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي يصنف أنظمة الذكاء الاصطناعي حسب مستوى المخاطر ويفرض التزامات محددة حول حوكمة البيانات والقابلية للتتبع والإشراف البشري للتطبيقات عالية المخاطر.
ISO 42001 ، المعيار الدولي لأنظمة إدارة الذكاء الاصطناعي ، يذهب إلى أبعد من ذلك؛ إنه يتطلب من المنظمات إثبات كيفية إدارة جودة البيانات وأصالتها ومدى حياتها عبر أنظمة الذكاء الاصطناعي مع أدلة قابلة للفحص.
الخيط المشترك هو أن المنظمين لن يسألوا عما إذا كنت كتبت سياسة حوكمة. سيسألون عما إذا كنت تستطيع إظهار لهم كيف يعمل:
هل يمكنك تتبع البيانات التي أبلغت عن قرار معين؟
هل يمكنك إثبات أن المعلومات الحساسة تم التعامل معها وفقًا لقواعدك الخاصة؟
هل يمكنك إثبات أن التحكمات التي وصفها على الورق تعمل في الإنتاج؟
اعتماد الذكاء الاصطناعي بالثقة
مرة واحدة تتمكن من الإجابة على هذه الأسئلة ، لقد بنيت أساسًا صلبًا وتبحث عن vị trí رائع لاعتماد الذكاء الاصطناعي. لديك الآن ثقة في مدخلاتك ، وليس أكثر من مشاكل الخردة في الخردة.
المنظمات التي تحصل على قيمة حقيقية من الذكاء الاصطناعي ليست بالضرورة تلك التي تملك النماذج الأكثر تقدمًا. إنها تلك التي قامت ببناء الأرضية المملة ، وتسجيل البيانات ، وتحديد الأنساب ، وتأتمتة التثبيت ، وأمان سيطرات الوصول ، واختبار جودة البيانات.
عندما تبلغ المنظمات عن مخاوف بشأن الأمان والدقة والامتثال ، فإنهم يقولون في الواقع إنهم لا يثقون بأسسهم الخاصة بما يكفي لثقة ما يتم بناؤه فوقها.
لا تقع في الفخ نفسه. تحديث ، حوكمة ، واعتماد الذكاء الاصطناعي بالثقة.
هل أنت مستعد للاعتماد على الذكاء الاصطناعي؟
المنظمات التي تريد اعتماد الذكاء الاصطناعي يجب أن تكون قادرة على الإجابة على هذه الأسئلة الثلاثة بثقة:
- هل يمكنك إنتاج قائمة شاملة لمكان وجود البيانات الحساسة عبر ملكيتك؟
- هل يمكنك تتبع أصل البيانات من المصدر إلى نقطة حيث يستهلكها نموذج الذكاء الاصطناعي؟
- إذا سألك المنظمون غدًا أين توجد معلومات التعريف الشخصية ، هل يمكنك التحقق من أنها ليست في أي من بيئات الاختبار الخاصة بك؟
إذا لم تتمكن ، ابدأ من هناك! بناء خريطة مناظر البيانات الخاصة بك واستكشافها بدقة. لا المزيد من التنانين!
