لماذا تعاني الشركات البريطانية من صعوبة تحقيق طموحات الذكاء الاصطناعي؟
النقص ليس غالبًا في الأفكار، بل في التركيز غير الموجه والبنية التحتية التي لم تُصمم أبدًا للذكاء الاصطناعي. على الجانب التجاري، تنشر المنظمات مبادرات الذكاء الاصطناعي بشكل واسع عبر المؤسسة، وتجرى تجارب واسعة لكن دون تحقيق تغييرات كبيرة. الآن، يدرك المزيد من القادة أن نهجًا منظمًا للذكاء الاصطناعي، مع مسار متكرر من مفهوم الدليل إلى الإنتاج، هو أساسي لتحقيق القيمة الحقيقية. أكثر المنظمات نجاحًا تتبع نهجًا أولًا للأعمال، تركز على العمليات الأكثر أهمية في الأجزاء الأكثر أهمية من المنظمة، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي تحقيق تأثير ملموس ونتيج مقياسية.
حتى مع وجود استراتيجية صلبة، يواجه العديد من الشركات جدار الواقع التكنولوجي. قليل من المنظمات صمموا معمارية تكنولوجيا المعلومات الخاصة بهم للطبيعة الديناميكية والجائعة للبيانات والمتطلبة من حيث الحسابات لعملاء الذكاء الاصطناعي الحديثين. بدلاً من ذلك، يعتمدون على أنظمة قديمة ومتفرقة، وهي مجموعة من المنصات القديمة والحلول النقطية التي تراكمت على مدار سنوات عديدة. هذه البيئات عملت بشكل جيد بما يكفي للتطبيقات التقليدية المعاملة. اليوم، تقيد الذكاء الاصطناعي: البيانات مقسمة أو بطيئة الوصول، والبنية التحتية غير مرنة، وتكبير نطاق المشروع من الدليل إلى الإنتاج مكلف ومعقد. لا يتوقف مشاريع الذكاء الاصطناعي بسبب ضعف الحالة الاستخدام، بل بسبب عدم قدرتها على دعمها.
لتستفيد بالكامل من الذكاء الاصطناعي، يجب على القادة طرح سؤال صعب: هل البنية التحتية الحالية لدينا منصة إطلاق أم عائق؟ يجب عليهم تقييم ما إذا كانت بياناتهم ومنصاتهم وعملياتهم تشكل أساسًا قويًا ومتوسعًا للذكاء الاصطناعي، أم أنها في الواقع العائق المخفي الذي يحتفظ بالابتكار في مرحلة العرض التقديمي.
كيف تعيق الوصول غير الكافي إلى البيانات وإدارتها تبني الذكاء الاصطناعي؟
يعتمد الذكاء الاصطناعي الفعال على بيانات غنية ومدارة بشكل جيد. كلما كانت الوصول أوسع وأسرع، كلما كانت الأفكار أكثر موثوقية. عندما يُجبر علماء البيانات على التعامل مع استعلامات بطيئة ومخازن متفرقة وإذنات يدوية بدلاً من تحسين النماذج، يتوقف التقدم في طبقة البنية التحتية. نادرًا ما توفر مخازن التخزين والتحليلات القديمة الأداء المتوازن والسيطرة على الحوكمة التي تتطلبها الخوارزميات المتقدمة. في المملكة المتحدة، رفع تشريع مثل قانون استخدام البيانات ووصولها لعام 2025، الذي يراقبه مكتب المفوضية المعلوماتية، المعايير من خلال فرض سيطرات قوية على مشاركة البيانات للذكاء الاصطناعي.
تصور تجارًا إلكترونيًا كبيرًا يفقدون إيرادات بسبب عدم قدرتهم على تحديث محرك التوصيات في الوقت الفعلي، أو مستشفى NHS يؤخر تشخيصات. بدون منصات بيانات متماسكة ومتطابقة، تبطئ الابتكار وتزداد المخاطر التنظيمية بشكل كبير.
ما هي التحديات البنية التحتية التي تواجهها الشركات عند محاولة تكبير نطاق قدرات الخوادم لمهام الذكاء الاصطناعي المتطلبة؟
تشغيل الذكاء الاصطناعي في الإنتاج هو أمر متطلب من حيث الحسابات، بغض النظر عن النطاق. تتزايد الشركات في نشر الذكاء الاصطناعي للقرارات في الوقت الفعلي والتحليلات المتقدمة والرؤية الحاسوبية والعمليات الذاتية، غالبًا جنبًا إلى جنب مع التطبيقات الحيوية الحالية. هذه الأحمال المتطلبة توضع ضغطًا كبيرًا على البنية التحتية للخوادم. يؤدي الأداء إلى الانخفاض عندما تتنافس الخوادم العامة، واستنتاج الذكاء الاصطناعي، ومعالجة البيانات، والتطبيقات الأساسية على نفس الموارد المحدودة. هذا يقلل من القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي، ويحول المكاسب المحتملة إلى زجاجة عنق مزعجة.
تعتبر البنية التحتية المصممة خصيصًا، التي تضم قدرات حسابية متخصصة مثل وحدات المعالجة الرسومية، ضرورية. تدعم هذه البنية التحتية الأحمال المختلطة المعقدة بكفاءة، وتضمن كلًا من الموثوقية والأداء المتوقع الذي تطلبه العمليات التجارية الحديثة.
كيف يمكن أن تصبح البنية التحتية للشبكة عائقًا حاسمًا لنشر الذكاء الاصطناعي والأداء العام؟
تطالب متطلبات الذكاء الاصطناعي بأكثر من الحسابات والتخزين: تتطلب التكنولوجيا شبكة قوية لتسهيل حركة البيانات الضخمة بين التخزين ووحدات المعالجة والمستخدمين النهائيين. شبكة متزاحمة أو غير موثوقة هي طريق مباشر للفشل، فعليًا تجوع المعالجات القوية للذكاء الاصطناعي من البيانات الأساسية التي تحتاجها. فكر في ذلك كدماغ سريع للغاية متصل بشبكة قديمة بطيئة مثل مودم الهاتف. تشمل العلامات الأوقات الطويلة لنقل البيانات، والازدحام المزمن للشبكة في ساعات الذروة، والاتصالات المقطوعة المزعجة التي يمكن أن تضر بمهام التدريب الحرجة.
أكثر من مجرد مشاكل تشغيلية، تؤدي الشبكة البطيئة بالضرورة إلى تجربة مستخدم متأخرة بشكل مزعج، مما يؤثر مباشرة على رضا العملاء. لتفعيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي حقًا وتقديم رؤى في الوقت الفعلي، فإن بنية شبكة عالية السرعة ومنخفضة التأخير هي شرط أساسي لتدفق بيانات مستمر ومتسق.
ما هي التعقيدات التشغيلية التي تنشأ من البنية التحتية غير المناسبة التي تعيق نشر الذكاء الاصطناعي ومقاييسه المستقبلية؟
يجب أن يكون سفر نموذج الذكاء الاصطناعي من المختبر إلى الإنتاج الحي سلسًا ومتسقًا. ومع ذلك، يجد العديد من المنظمات أنفسهم محملين بشكل غير ضروري بالتعقيدات التشغيلية. إذا كان فريق تكنولوجيا المعلومات الخاص بك يتعب باستمرار في توفير الموارد وإدارة التبعيات البرمجية المعقدة وتكبير نطاق التطبيقات بشكل فعال، فإن البنية التحتية الأساسية تولد فركًا غير ضروري. بيئة صلبة ومكوّنة يدويًا تقمع بشكل فعال التجربة والإبداع والتوزيع الفعال لنماذج الذكاء الاصطناعي.
في السوق التنافسية اليوم، تعد هذه القلة في المرونة عيبًا كبيرًا، خاصة للشركات البريطانية التي تبحث عن الذكاء الاصطناعي للحصول على ميزة تنافسية حيث السرعة إلى السوق هي أمر حاسم. يمكن للبنية التحتية الحديثة تبسيط هذا العملية، من خلال استخدام مجموعات برامج متكاملة وأدوات تلقية. هذا النهج يسلط الضوء على فرق لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسرعة، وإدارتها بسهولة، وتكبير نطاقها حسب الحاجة، مما يحول الابتكار المستمر إلى ميزة تجارية ملموسة.
