DevOps: السر إلى بيانات الذكاء الاصطناعي الموثوقة والحوكمة

تغير الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (AI/ML) الصناعات، ويفتحان مجالات جديدة للإيرادات، ويعززان قدرات المطورين والحلول التي يبتكرونها، بغض النظر عما إذا كانت قد أثرت بعد على عملياتك أو منتجاتك بشكل مباشر.

ومع ذلك، فإن المسؤولية الهائلة تأتي مع القوة الضخمة، والابتكار، والفرصة. جميع نماذج الذكاء الاصطناعي تعتمد على البيانات، وفريقك والتكنولوجيا في charge من جودة تلك البيانات، ومصدرها، وامتثالها. لا يهم مدى قوة وموثوقية ضمانات وحمايات مزود البيانات، لا يمكنك الاعتماد عليها.

يحدث التأثير بشكل أسرع من أي وقت مضى، والمخاطر أعلى، والآثار أكثر انتشارًا. تؤثر آثار البيانات الخاطئة، أو غير المصفاة، أو المعالجة بشكل سيء عبر سلسلة الذكاء الاصطناعي: تفقد مصداقية وثقة مستخدميك النهائيين، سواء كانوا عملاء خارجيين يدفعون أو محللين داخليين، إذا استخدمت بيانات غير دقيقة أو غير موثوقة. يمكن ربط هذه “مشاكل البيانات السيئة” غالبًا بالهلوسات في برامج الذكاء الاصطناعي؛ ومع ذلك، قد يكون من الصعب تحديد المشكلات المحددة.

على الرغم من أن شركتك قد تحتاج إلى قدرات الذكاء الاصطناعي لتزدهر، فإن الحفاظ على نزاهة البيانات، ومصدرها، وامتثالها يتطلب نهجًا شاملاً لحوكمة الذكاء الاصطناعي.

أهمية الثقة في بيانات الذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن رؤى ونماذج ومنتجات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لدينا لها إمكانات كبيرة، إلا أنها جيدة بقدر جودة البيانات التي تستند إليها. قد تكون النتائج خاطئة ومخيبة للآمال، أو مدمرة ومحرجة إذا كانت مبنية على أساس خاطئ من مصادر غير دقيقة أو غير موثوقة أو غير مراقبة بشكل كافٍ.

لا يتعلق الأمر فقط بحماية بيانات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك من الأخطاء؛ بل يتعلق أيضًا بالحفاظ على سمعة شركتك وثقة العميل في التكنولوجيا. من الضروري أيضًا تحقيق أقصى عائد على استثمارات الذكاء الاصطناعي وتقديم حلول جديدة وعملية وناجحة باستمرار.

لأن تصحيح الأخطاء التي يتم اكتشافها أثناء الإنتاج أكثر تكلفة بكثير من تلك التي يتم اكتشافها في وقت سابق، يجب على المؤسسات أن تتجه نحو اليسار وتدمج الحوكمة والامتثال في سير عمل بيانات الذكاء الاصطناعي منذ البداية. تؤثر الحوكمة غير الكافية لقاعدة البيانات والبيانات والذكاء الاصطناعي ليس فقط على الأداء ولكن أيضًا على الأرباح النهائية.

الهدف هو حماية كل من العميل والمورد. عندما تتعطل أنظمة الذكاء الاصطناعي، تتضرر ثقة العميل. يمكن أن تؤدي خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي المدارة بشكل سيء إلى آثار سلبية على سمعة المورد وزيادة تكاليف التشغيل، وقد تؤدي أيضًا إلى عقوبات تنظيمية.

تهدف الحوكمة إلى تمكين الفرق من العمل بسرعة وثقة ومرونة بالإضافة إلى منع الضرر. يمكن للمؤسسات أن تنمو في برامج الذكاء الاصطناعي دون المساس بالجودة، شريطة أن تكون الإجراءات الصحيحة متاحة.

مع التحول إلى اليسار، أظهرت مفاهيم DevOps قيمتها بتقليل حوادث الإنتاج عن طريق اكتشاف المشكلات المحتملة وإصلاحها في وقت مبكر.

نقل حوكمة الذكاء الاصطناعي إلى تطوير قواعد البيانات

بغض النظر عن المصدر، تحتوي التكامل المبكر للحوكمة والأمان والامتثال على حماية سلامة بيانات الذكاء الاصطناعي، مما يحمي المستخدمين النهائيين وسمعة المؤسسة. يجب أن تكون أساس حوكمة الذكاء الاصطناعي هو قواعد البيانات التي تحتوي على بيانات المصدر والبيانات التي تم تحويلها واستخدامها عبر الشركة.

يتم تأسيس الإطار الأساسي لحوكمة الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة بتوحيد تحديثات قواعد البيانات تلقائيًا، وحماية وصول خط البيانات، وتقييم البيانات في مرحلة مبكرة في خط البيانات.

1. تأمين خطوط البيانات للذكاء الاصطناعي

في هذه الإجراءات، يكون التأمين ضروريًا حيث يُمكن تحقيق قدرة التوسع وإعادة الإنتاجية عبر خطوط البيانات للذكاء الاصطناعي. بدون التأمين، يكون من الصعب عمليًا إعادة إنشاء والتحقق من التغييرات، مما يترك الشركات عرضة للأخطاء ومشكلات الامتثال.

تنفيذ سير العمل التلقائي يمنح الفرق القدرة على:

• مراقبة التعديلات وتسجيل الإجراءات
• إنشاء سجلات قابلة للتدقيق
• التحقق من مصدر البيانات، بحيث لا تكون الحوكمة مجرد فكرة ثانوية بل ميزة في تطوير الذكاء الاصطناعي

2. تقييد الوصول إلى بيانات الذكاء الاصطناعي

تعتبر قواعد الوصول إلى البيانات القوية والمصممة خصيصًا والقابلة للتكيف ضرورية لحكم الذكاء الاصطناعي من أجل ضمان سلامة البيانات الخاصة، وتوفيرها فقط للمستخدمين المخولين، وجعلها متاحة بسهولة للأشخاص المناسبين.

يمكن تقييد الأذونات بسهولة عن طريق توسيع الأتمتة لإدارة قيود الوصول، مما يقلل من احتمالية الانتهاكات والتغييرات غير القانونية مع الحفاظ على الامتثال. ينبغي توخي الحذر نفسه مرة أخرى: حتى إذا قدمت شركات بيانات الذكاء الاصطناعي وعودًا بإدارة الأمان والامتثال وضوابط الوصول، لا يمكنك الاعتماد عليهم لذلك.

يمكن لمؤسسات قواعد البيانات تطبيق هذه الحمايات بشكل موحد عبر الخط الزمني من خلال تنفيذ DevOps كخدمة في خطوطهم الزمنية. يجب على سير العمل مراقبة من دخل أو غير البيانات ومتى، ويجب أن تقتصر البيانات على أولئك الذين يحتاجون إلى معرفتها. يتم ضمان المساءلة، ويتم تعزيز الأمان بهذا التتبع.

3. التحقق المبكر من البيانات

نظرًا لأن النماذج الذكية تعتمد على بيانات دقيقة ومتوافقة مع اللوائح، يعد التحقق المبكر أمرًا حاسمًا. من خلال معالجة مشاكل الامتثال وجودة البيانات في وقت مبكر في الخط الزمني، يتم تجنب الأخطاء التي من الصعب والمكلف إيجادها وإصلاحها. بالإضافة إلى ذلك، يضمن هذا الأمر النتائج الموثوقة وتعزيز تجارب المستخدم النهائي.

يتيح أتمتة إجراء اختبارات قابلة للتكرار لتوافق النماذج، ودقة البيانات، والامتثال في مراحل التطوير المبكرة، وهو ما يمكن من تقليل المخاطر فيما بعد، ويعزز الشفافية والثقة في تطوير الذكاء الاصطناعي من أجل التحسين المستمر.

تضمن التحقق المبكر أن تتم بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي على أسس قوية وصحيحة من البيانات الداخلية من خلال تمكين الفرق من رصد المشاكل قبل أن تصبح أكثر خطورة. يمكن للمؤسسات توسيع مبادراتها في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل آمن مع الحفاظ على النزاهة والامتثال من خلال فحص البيانات بشكل استباقي أثناء دخولها، تحويلها، وتنقلها عبر مختلف الأنظمة وقواعد البيانات.

الختام

باستخدام تطوير قواعد بيانات DevOps كأساس لخطة حكم الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، تضمن أن يتمكن فرقك من التطور بثقة، النمو بطريقة مسؤولة، والحفاظ على الثقة طوال العملية بأكملها. إدماج الحكم الذاتي، الامتثال، والأمان في عملياتك يحمي شركتك ويضع الأسس لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي توفر فوائد موثوقة وملموسة.