شرکتها در حال تسریع پذیرش هوش مصنوعی تولیدی (Generative AI) هستند و از مرحله آزمایش و پایلوت به سمت تولید در مقیاس کامل حرکت میکنند. بر اساس نظرسنجی معیار اجرایی رهبری هوش مصنوعی و داده (AI & Data Leadership Executive Benchmark Survey) در سال 2025 رندی بین، در حال حاضر 24% از شرکتها هوش مصنوعی تولیدی را در مرحله تولید مستقر کردهاند—که در مقایسه با سال گذشته، افزایش چشمگیر 4 برابری را نشان میدهد. در حالی که این رشد سریع نشاندهنده اشتیاق و پتانسیل است، چالشهای قابل توجهی را برجسته میکند که سازمانها برای باز کردن قفل ارزش کامل هوش مصنوعی تولیدی باید به آن رسیدگی کنند.
پذیرش هوش مصنوعی تولیدی واقعی است و به سرعت در حال رشد است. با این پذیرش، مشتریان متوجه چالش اطمینان از صحت، مرتبط بودن و قابل توضیح بودن خروجیهای مدلهای زبان بزرگ (LLM) میشوند. این امر باعث شده است که بسیاری از شرکتها زیرساخت داده خود را دوباره ارزیابی کنند. در نتیجه، سازمانها به رویکردهای مدرن مدیریت داده مانند فابریک داده (data fabric) روی میآورند، که گارتنر آن را اینگونه تعریف میکند: "یک مفهوم طراحی نوظهور در مدیریت و یکپارچهسازی داده که از دسترسی به داده در سراسر کسبوکار از طریق یکپارچهسازی داده انعطافپذیر، قابل استفاده مجدد، توسعهیافته و گاهی خودکار پشتیبانی میکند."
چالشهای رو به رشد مقیاسبندی هوش مصنوعی تولیدی
همزمان با حرکت سازمانها از پایلوت هوش مصنوعی تولیدی به عملیاتی کردن آن، چالشهای داده آنها پیچیدهتر و مهمتر میشوند. در مرحله پایلوت، پروژهها معمولاً از مجموعهدادههای انتخابشده و از پیش آمادهشده استفاده میکنند. اما در مرحله تولید، هوش مصنوعی نیاز دارد که با محیطهای داده دنیای واقعی که اغلب تکهتکه هستند، در زمان واقعی ادغام شود. این تغییر، سه چالش حیاتی را تشدید میکند:
مرتبط: اکوسیستم باز اترنت، زنجیره تامین زیرساخت هوش مصنوعی را باز میکند
-
دقت و ارتباط: برای اینکه مدلهای هوش مصنوعی تولیدی، بینشهای عملی ارائه دهند، به دادههای با کیفیت بالا و مرتبط از نظر متنی نیاز دارند. با این حال، محیطهای داده پراکنده و مجزا، اطمینان از دقت و سازگاری مورد نیاز برای خروجیهای قابل اعتماد هوش مصنوعی را دشوار میکنند.
-
نگرانیهای مربوط به حکمرانی: با توجه به اینکه برنامههای هوش مصنوعی، دادههای حساس و تنظیمشده را مدیریت میکنند، شرکتها باید کنترلهای سختگیرانهای را بر امنیت داده، انطباق و شفافیت اعمال کنند. بسیاری از معماریهای موجود، موفق به تعبیه حکمرانی در مقیاس نمیشوند، به خصوص هنگام ادغام با مدلهای زبان بزرگ (LLM).
-
سازگاری با فناوری قدیمی: بخش عمدهای از زیرساخت داده زیربنایی در شرکتها، مربوط به قبل از هوش مصنوعی یا حتی قبل از ابر است، که ادغام هوش مصنوعی در سیستمهای موجود را دشوار میکند. ابزارهای قدیمی و سیستمهای داده مجزا نمیتوانند نیازهای گردش کار مدرن هوش مصنوعی را برآورده کنند.
این چالشها پیامدهای گستردهای دارند. به گفته گارتنر، تا سال 2026، سازمانهایی که موارد استفاده از هوش مصنوعی را از طریق شیوههای داده آماده هوش مصنوعی فعال و پشتیبانی نمیکنند، شاهد شکست و رها شدن بیش از 60% از پروژههای هوش مصنوعی خواهند بود.
مرتبط: 3 دلیل برای اینکه چرا مدیران ارشد اطلاعات (CIO) شرطبندی بزرگی روی AIOps میکنند
رویکردهای سنتی مدیریت داده - متکی بر خطوط لوله ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری)، یکپارچهسازی دستی و تکثیر داده - دیگر برای پشتیبانی از مقیاس، سرعت و نیازهای حکمرانی هوش مصنوعی تولیدی کافی نیستند. شرکتها به یک رویکرد معماری جدید نیاز دارند.
ورود فابریک داده: معماری انتخابی برای هوش مصنوعی تولیدی
فابریک داده به عنوان موثرترین طرح معماری برای مقابله با چالشهای مقیاسبندی هوش مصنوعی تولیدی ظهور کرده است. فابریک داده با فعال کردن اتصال یکپارچه، هوشمندی و حکمرانی در سراسر محیطهای داده توزیعشده و متنوع، سازمانها را قادر میسازد تا زیرساخت مورد نیاز برای هوش مصنوعی قابل اعتماد و مقیاسپذیر را ایجاد کنند. به گفته لورا کرفت و اهتisham Zaidi از گارتنر، "... بسیاری از ابتکارات در حالت پایلوت گیر میکنند و نمیتوانند به مرحله تولید مقیاس پیدا کنند، زیرا مهندسی مناسب در جای خود قرار ندارد. فابریک داده این مشکل را حل میکند."
در هسته خود، یک فابریک داده، منابع داده ناهمگون را، چه در محل و چه در ابر، در یک معماری واحد و متصل به هم متحد میکند. این لایه یکپارچه نه تنها دسترسی و تجزیه و تحلیل دادهها را در زمان واقعی آسانتر میکند، بلکه فراداده، زمینه و حکمرانی مورد نیاز برای ارائه بینشهای دقیق، مرتبط و قابل اعتماد توسط هوش مصنوعی تولیدی را نیز فراهم میکند.
در اینجا نحوه رسیدگی فابریک داده به چالشهای مقیاسبندی هوش مصنوعی تولیدی آورده شده است:
-
دقت و ارتباط: فابریک داده با ادغام منابع داده در سراسر محیطهای ترکیبی، سیلوها را از بین میبرد و مدلهای هوش مصنوعی را قادر میسازد تا به طور مستقیم از منبع به تمام دادههای مرتبط دسترسی داشته باشند. این امر، دسترسی بلادرنگ به دادههای بهروز، زمینهای و دقیق را تضمین میکند. علاوه بر این، استفاده از فراداده فعال و مدلسازی معنایی از منابع مختلف به ارائه زمینه مورد نیاز هوش مصنوعی برای پیشبینی دقیقتر و ارائه بینشهای معنادارتر کمک میکند.
به عنوان مثال، یک موسسه مالی را در نظر بگیرید که از هوش مصنوعی تولیدی برای شناسایی تقلب استفاده میکند. بدون یک معماری داده یکپارچه، تکهتکه شدن دادهها در سیستمهای تراکنش، پایگاههای داده مشتری و فیدهای خارجی میتواند منجر به نقاط کور در تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی شود. فابریک داده اتصال یکپارچه و مرتبط بودن را تضمین میکند و به مدل اجازه میدهد تا ناهنجاریها را با دقت بیشتری تشخیص دهد.
-
نگرانیهای مربوط به حکمرانی: حکمرانی در طراحی خود فابریک داده تعبیه شده است و به شرکتها اجازه میدهد تا سیاستهای انطباق و امنیتی را به طور مداوم در تمام منابع داده اعمال کنند. ویژگیهایی مانند کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)، تبار end-to-end و اجرای خودکار خطمشی، تضمین میکنند که دادهها ایمن و سازگار باقی میمانند، حتی زمانی که برنامههای هوش مصنوعی با اطلاعات حساس تعامل دارند.
به عنوان مثال، یک ارائهدهنده خدمات بهداشتی که از هوش مصنوعی تولیدی برای تشخیص بیمار استفاده میکند، میتواند با اطمینان عملیات هوش مصنوعی خود را مقیاسبندی کند، زیرا میداند که دادههای بیمار تحت مقررات HIPAA (قانون قابلیت انتقال و پاسخگویی بیمه سلامت) محافظت میشود. فابریک داده هم انطباق و هم شفافیت را تضمین میکند، که برای اعتماد به خروجیهای تولید شده توسط هوش مصنوعی بسیار مهم است.
-
سازگاری با فناوری قدیمی: یکی از مهمترین مزایای فابریک داده، توانایی آن در ادغام یکپارچه با سیستمهای موجود است. فابریک داده به جای اینکه از شرکتها بخواهد زیرساخت قدیمی خود را بازسازی کنند، بر روی ابزارها و پلتفرمهای موجود لایهبندی میشود و نوسازی را بدون مختل کردن عملیات امکانپذیر میکند. به عنوان مثال: یک شرکت تولیدی که از هوش مصنوعی تولیدی برای تعمیر و نگهداری پیشبینیکننده استفاده میکند، نیازی به جایگزینی سیستمهای ERP یا IoT قدیمی خود ندارد. فابریک داده این سیستمها را ادغام میکند و هوش مصنوعی را قادر میسازد تا دادهها را از سراسر کف تولید در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کند.
چرا فابریک داده یک ضرورت استراتژیک است
فابریک داده چیزی بیشتر از یک راه حل برای چالشهای هوش مصنوعی تولیدی است - این یک استراتژی معماری بلندمدت است که با روندهای گستردهتر شرکت در مدیریت داده همسو است. سازمانها به طور فزایندهای مدلهای ابر ترکیبی را اتخاذ میکنند، بر دسترسی به داده در زمان واقعی تمرکز میکنند و در نوآوری مبتنی بر هوش مصنوعی سرمایهگذاری میکنند. فابریک داده از این اولویتها پشتیبانی میکند و در عین حال، یک زیرساخت داده آماده برای آینده ارائه میدهد.
با اتخاذ یک فابریک داده، سازمانها مزایای قابل توجهی مانند زمان سریعتر برای بینش برای تصمیمگیری، اعتماد بیشتر به خروجیهای تولید شده توسط هوش مصنوعی به دلیل حکمرانی داخلی، بهبود کارایی عملیاتی از طریق یکپارچهسازی یکپارچه سیستمهای قدیمی و مدرن، یا توانایی دموکراتیزه کردن دسترسی به داده برای سلفسرویس، توانمندسازی تیمهای فنی و غیر فنی برای استفاده از هوش مصنوعی به دست میآورند. کسانی که این کار را نکنند، با سختتر شدن مدیریت دادههایشان و عدم مقیاسپذیری ابتکارات هوش مصنوعی خود، در معرض خطر عقب ماندن قرار میگیرند.
همانطور که کسبوکارها هوش مصنوعی تولیدی را مقیاسبندی میکنند، باید معماری داده فعلی خود را ارزیابی کنند و گامهای فعالانهای را برای ایجاد شیوههای داده آماده هوش مصنوعی بردارند. پیادهسازی فابریک داده یک راه استراتژیک برای رسیدگی به چالشهای اصلی دقت، حکمرانی و سازگاری است و در عین حال، سازمان را برای رشد آینده آماده میکند.
اولین گام، شناسایی موارد استفاده مهم است که در آن هوش مصنوعی تولیدی میتواند ارزش ایجاد کند و ارزیابی اینکه آیا معماری داده فعلی میتواند از این ابتکارات پشتیبانی کند یا خیر. از آنجا، سازمانها میتوانند پیادهسازی فابریک داده را به صورت مرحلهای آغاز کنند و قبل از گسترش در سراسر شرکت، بر مناطق با اولویت بالا تمرکز کنند.
فابریک داده نه تنها یک راه حل برای چالشهای امروزی است، بلکه یک تغییر اساسی در نحوه رویکرد سازمانها به داده و هوش مصنوعی است. با اتخاذ این معماری، شرکتها میتوانند هوش مصنوعی تولیدی را با اطمینان مقیاسبندی کنند، نوآوری را باز کنند و در دنیایی که به طور فزایندهای مبتنی بر هوش مصنوعی است، رقابتی باقی بمانند.
درباره نویسنده
کیسی لای بنیانگذار و مدیر ارشد استراتژی Promethium، سازنده فابریک داده بومی هوش مصنوعی برنده جایزه است که سازمانها را قادر میسازد تا از طریق هوش مصنوعی تولیدی، ایجاد محصولات داده را خودکار کنند. کیسی سابقه اثبات شدهای در عرضه فناوریهای جدید و مخرب مانند حذف دادههای تکراری، مجازیسازی دادهها و زیرساختهای فوقهمگرا به بازار دارد. کیسی با نزدیک به 20 سال تجربه در صنعت فناوری، در سمتهای اجرایی ارشد متعددی از جمله رهبری عملیات جهانی و مدیریت محصول برای استارتآپها و شرکتهای فهرست Fortune 500 خدمت کرده است. کیسی که خود را "علاقهمند به داده" میداند، کار خود را به عنوان تحلیلگر کسب و کار با کار با داده، پایگاههای داده و راهکارهای هوش تجاری در شرکتهایی مانند EMC، Microsoft و The Federal Reserve آغاز کرد.
مشاهده بیشتر از کیسی لای