ما يمكن أن يتعلمه الأملون في الذكاء الاصطناعي التوليدي من تجارب الحوسبة السحابية

الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) هنا ليبقى، مع استمتاع المنظمات في جميع أنحاء العالم بقدرات التكنولوجيا. بالفعل، 72% من المنظمات تقرير استخدام GenAI حاليًا إما على نطاق واسع أو بشكل متقطع وأخرى 26% تجري تجارب مع التكنولوجيا. ومع ذلك، فإن هذه المرحلة الجديدة من اعتماد GenAI لا تزال في الأيام الأولى.

وفقًا لـ McKinsey، فقط 1% من مسؤولي الشركات يصفون عمليات نشر GenAI بأنها “ناضجة”، مما يعني أن التكنولوجيا متكاملة بالكامل في عمليات العمل وتدفع نتائج أعمال كبيرة. إغلاق هذا الفجوة في النضج يتطلب تصحيحًا مستمرًا للمسار، غالبًا ما يعود إلى عوائق النشر، مثل النفقات الكبيرة، وعدم الثقة في التكنولوجيا غير المثبتة، والمخاطر التنظيمية. إذا كانت هذه التحديات تبدو مألوفة، فهي كذلك – عندما قفزت فرق تكنولوجيا المعلومات للاستمتاع بالسحابة كالشيء الكبير التالي، ظهرت العديد من نفس العوائق.

تختلف موجات التكنولوجيا الجديدة في بعض الجوانب. في حين تم تنفيذ الحوسبة السحابية في أنظمة أكثر حرجة في البداية، يتم تبني GenAI بسرعة أكبر في مراحل تجريبية واستخدامات حالية مخصصة في الغالب لتحسين الكفاءة والانتاجية. ومع ذلك، فإن منحنى التعلم مشابه: كلاهما يدفع المنظمات إلى التفكير والعمل بشكل مختلف.

من خلال التفكير في تجارب سابقيهم في الحوسبة السحابية، يمكن للمستقبلين في GenAI اليوم وضع أنفسهم لمستقبل أفضل إطلاعًا.

إدارة التكلفة والمخاطر والتغيير: التعلم من الأخطاء السحابية

العودة إلى الزمن عندما بدأت تكنولوجيا السحابة في اكتساب الزخم، قامت العديد من المنظمات بتقليل تعقيد الهجرة وتقدير مدى توفير التكاليف على المدى القصير. ونتيجة لذلك، سقطت معظم تلك المنظمات نفسها في ثلاث فخاخ رئيسية: إدارة التكلفة السيئة، وتكوين الأمان، والمقاومة الطبيعية التي ت伴ي التغييرات الثقافية والتنظيمية.

علمتنا الحقبة السحابية أن عملية “رفع وتنقل” الأحمال العمل – نقلها إلى السحابة دون تحديث – غالبًا ما فشلت في تقديم القيمة. وبالمثل، تتوقف مبادرات GenAI بشكل متكرر عندما تحاول المنظمات ربط بيانات تراثية أو غير منظمية أو غير موثقة جيدًا بنماذج جديدة قوية دون تحديث أساس البيانات. في الواقع، يمكن لمشاريع GenAI تقديم نتائج مخيبة أو حتى تعزيز عدم الكفاءة الحالية. الدرس: لا يمكن للتكنولوجيا وحدها التغلب على الضعف الأساسي.

مثل تكنولوجيا السحابة التي كشفت عن فجوات في الحوكمة والمهارات والاستراتيجية طويلة الأمد، كذلك فعلت GenAI. إذا قام الموظفون بتبني أدوات GenAI دون إشراف أو استخدام التكنولوجيا خارج نطاق سياسة الاستخدام المقبولة، فقد يظهر مخاطر تكنولوجيا الظل مرة أخرى، إلى جانب صعوبات تأمين خطوط أنابيب GenAI وضمان الامتثال على نطاق واسع. ستستمر هذه الموازانات في الظهور随ما يتحرك GenAI من التجربة إلى التكامل الواسع النطاق للمؤسسة، مما يتطلب الإطارات الأمنية المتين نفسها، وخطط الاستجابة للطوارئ، والهياكل الحوكمة الموجودة داخل السحابة.

علاوة على إدارة المخاطر، فإن انتشار التكلفة غير المدارة هو مشكلة طويلة الأمد في التكنولوجيا. السحابة ليست استثناءً، و随ما تواصل الشركات دمج GenAI في عمليات العمل، تواجه تصاعدًا في النفقات.

يتمثل عدد متزايد من المنظمات التي تحاول تحسين استراتيجية إدارة التكلفة في اللجوء إلى FinOps كحلاً. من خلال الاستفادة من المعلومات التي تتم إدارتها في الوقت المناسب لتحسين التنبؤ وتعزيز المساءلة والتعاون المتقاطع، أثبتت البنية الشاملة لشركة FinOps قيمتها في الحد من الإفراط في الإنفاق وتحقيق القيمة التجارية القصوى. لا تقتصر مبادئ FinOps على إدارة تكاليف السحابة وحدها، بل تقدم خيارًا قابلاً للتطبيق لإنفاق GenAI أيضًا.

وضع دروس السحابة في الممارسة GenAI

بحلول نهاية هذا العام، يتوقع Gartner أن يتم التخلي عن ما لا يقل عن 30% من مشاريع GenAI بعد概念 الإثبات. عندما يتجاوز الهجاء الواقع، فإن الأنماط الخفية وراء فشل مشاريع GenAI – مثل البيانات غير المجهزة، أو ملكية الأعمال غير الواضحة، أو التعقيد غير الضروري – غالبًا ما يبقى غير ملاحظ في عجلة تبني التكنولوجيا الجديدة. يمكن أن يعني التعرف على هذه الإشارات وتحذيرها في وقت مبكر الفرق بين نجاح GenAI ومشروع آخر مهجور. يضع القادة الذين يراقبون هذه العلامات التحذيرية، بدلاً من اختصار العملية، فرقهم في وضع يضمن النجاح على المدى الطويل.

مرة واحدة يتم الموافقة على التنفيذ، يجب على الشركات أن تضع تركيزًا على مشاريع تجريبية صغيرة لاختبار GenAI وتحقيق قيمة العالم الحقيقي بدلاً من القفز إلى توسيع نطاق المؤسسة على الفور. من المهم أن تبدأ الشركات ببعض الحالات المستخدمة المحددة جيدًا، ذات تأثير كبير، مع أهداف عائد الاستثمار واضحة ترتبط بأحتياجات الأعمال الحقيقية.

هذا يضمن الفوز المبكر، ويبني الثقة الداخلية، ويتجنب تبديد الوقت والموارد على التجارب العامة. من خلال ربط تبني GenAI بنتيجة ملموسة – مثل توفير ملخصات الدعم الزبون أو تسريع مراجعات الشفرة – يمكن للمنظمات إظهار القيمة بسرعة، وتحسين نهجها، وتوسيع نطاقها بشكل أكثر استراتيجية. كما يساعد على محاذاة الجهود الفنية مع أهداف الأعمال، وهو ما يفتقر إليه العديد من مشاريع GenAI الحالية.

من هناك، يتمثل الخطوة الحاسمة التالية للاستخدام المسؤول والامتثال في إنشاء ضوابط قوية ومراقبة مستمرة وسياسات حوكمة محددة بوضوح. يمكن أن يكون التعامل مع الخبراء الخارجيين خطوة جيدة في التنقل في المناظر التنظيمية المعقدة والمتطورة باستمرار. من خلال الاستثمار في الأدوات والبنية الصحيحة في وقت مبكر من عملية تنفيذ GenAI، إلى جانب التدريب المستمر، يمكن للمنظمات وضع الأساس للنجاح المستدام.

تحقيق التوازن الصحيح مع الابتكار GenAI

من خلال تطبيق دروس الحقبة السحابية بالانضباط والتبصر، يمكن للمنظمات تجنب الأخطاء باهظة الثمن وفتح إمكانات GenAI الكاملة – بأمان، وطريقة مستدامة، وبتوسع.

من المتوقع أن يبقى GenAI قوة قوية، مع 70% من المديرين التنفيذيين يبلغون عن توقعهم أن تؤثر التكنولوجيا على نماذج أعمالهم خلال السنوات الثلاث القادمة. رقم يزداد إلى 89% بين أولئك الذين يستخدمون بالفعل التكنولوجيا. من الواضح أن القدرة التحويلية لشركة GenAI تثبت قيمتها للم quyếtمين التنفيذيين، ولكن لا يزال التأثير الكبير المستدام يعتمد على معالجة حواجز الثقة والحوكمة والتكامل.