Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
تعد إدارة حوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي السحابية المختلطة أمرًا صعبًا ولكنه ضروري. نظرًا لأن 73٪ من المؤسسات تتبنى استراتيجيات السحابة المختلطة، فإن تحقيق التوازن بين الامتثال والأمان وقابلية التوسع أمر بالغ الأهمية. تكلف الحوكمة السيئة الشركات ما معدله 12.9 مليون دولار سنويًا وتتسبب في 85٪ من حالات فشل مشاريع الذكاء الاصطناعي بسبب مشكلات البيانات. المخاطر عالية: انتهاكات مثل كابيتال ونفي عام 2019 أسفرت عن غرامات بقيمة 190 مليون دولار.
تقارن هذه المقالة ثلاث منصات - prompts.ai، حوكمة آي بي إم واتسون إكس، و مايكروسوفت أزور AI - على قدرتها على تبسيط الحوكمة في الإعدادات المختلطة. تتمتع كل منها بنقاط قوة في الأتمتة والامتثال وقابلية التوسع، ولكنها تلبي الاحتياجات المختلفة:
يعتمد اختيار النظام الأساسي المناسب على حجم مؤسستك واحتياجات الامتثال ومجموعة التقنيات الحالية. تعد أطر الحوكمة القوية ضرورية لتحقيق التوازن بين الابتكار والأمن وكفاءة التكلفة في بيئات الذكاء الاصطناعي المختلطة.
يعمل prompts.ai على إصلاح المشكلات الكبيرة في التعامل مع قواعد بيانات الذكاء الاصطناعي السحابية المختلطة. من خلال مزج التشغيل الآلي لتدفق العمل مع إعداد القواعد، تجعل هذه الأداة من السهل مراقبة البيانات في العديد من الأماكن، مثل الكثير من السحابات والأنظمة المحلية. يهدف بنائه إلى الإصلاح نعمل معًا المشاكل، مما يجعل من السهل على المجموعات التعامل مع بياناتها. تهدف الأجزاء الرئيسية مثل فرز البيانات وأتمتة القواعد والإعدادات المتزايدة إلى عقبات القواعد هذه.
يحتوي prompts.ai على أدوات قوية تتجاوز إعدادات القواعد العادية. هذه هي ضوابط القاعدة الرئيسيةوالفرز العميق للبيانات والدخول في الإدارة التي تعمل بشكل جيد في البيئات المختلطة. من خلال الربط بنماذج المحادثات الكبيرة، فإنه يوفر المزيد، مثل قائمة البيانات ومعالجة البيانات الوصفية وتتبع مسار البيانات الكامل.
الجزء العلوي هو نظام فرز البيانات القائم على الذكاء الاصطناعي، والذي يقوم بفرز البيانات من تلقاء نفسه حسب ما يعرضه وأين يناسب. هذا يقلل من الحاجة إلى القيام بذلك يدويًا، مع الحفاظ على القواعد نفسها في الإعدادات المختلطة. إنها تتعامل مع المعلومات الخاصة بشكل صحيح، بغض النظر عن مكان إقامتها أو العمل عليها.
بالنسبة للمجموعات في الولايات المتحدة التي تتعامل مع قوانين صارمة مثل GDPR و HIPAA و CCPA، فإن prompts.ai يجعل القواعد بسيطة. تعمل الأداة على التأكد من اتباع القواعد ومراقبتها بشكل صحيح، مما يساعد في وظائف مثل البيانات التي يطلبها الشخص والاستعداد للتدقيق. السجلات موجودة للمساعدة في عمليات التحقق من القواعد.
أيضًا، تعمل أدوات التقرير التلقائي على إنشاء لوحات مباشرة وتحذيرات، مما يتيح لفرق القواعد رؤية مخاوف القواعد وإصلاحها بسرعة. تساعد هذه الخطوة الجاهزة المجموعات على تجنب الغرامات وإبقائها سريعة، حتى مع وجود قواعد صارمة.
يعمل prompts.ai أيضًا على زيادة مدى نجاحه من خلال جعل الأشياء تلقائية، واستبعاد الكثير من العمل اليدوي في القواعد. يتم إجراء أشياء مثل فرز البيانات والدخول في عمليات الموافقة والتحقق من القواعد تلقائيًا، مع وضع علامة على الحالات الفردية من تلقاء نفسها للتحقق منها.
الأدوات نعيش ونعمل معًا يعمل على تعزيز العمل الجماعي، والسماح لفرق القواعد بوضع القواعد، والإجابة على المشكلات، والتحقق من القواعد معًا. يؤدي ذلك إلى تسريع عملية الاختيار والإدارة بشكل أفضل وكسر الكتل التي غالبًا ما توقف قواعد البيانات في إعدادات السحابة المختلطة.
تم تصميم prompts.ai للنمو مع مجموعتك، وهو يدعم العمل عبر الكثير من موفري السحابة والأنظمة المحلية. إنها نموذج الدفع أولاً بأول مع تتبع الرمز المميز يوفر طريقة رخيصة لتطوير القواعد مع زيادة احتياجات البيانات.
هذا النمو جيد للمجموعات التي تكبر في أعمال الذكاء الاصطناعي. تعمل الأداة على التأكد من تعيين القواعد ومراقبتها بنفس الطريقة، حتى مع ارتفاع أكوام البيانات والوصول إليها. يُشارك تتبع الرموز نظرات واضحة حول استخدام البيانات والتكاليف، مما يساعد المجموعات على ضبط خططها السحابية المختلطة مع الحفاظ على القواعد الصارمة. هذه النظرة المفتوحة هي المفتاح لخلط الأفكار الجديدة مع خطط المال بطرق قواعد بيانات الذكاء الاصطناعي.
يعمل IBM watsonx.governance على تسهيل وضع قواعد الذكاء الاصطناعي في كل من الإعدادات السحابية والمختلطة من خلال جعل العمليات تلقائية ومسؤولة عن المخاطر والتحقق من اتباع القواعد. إنه يتعامل مع المهمة الصعبة المتمثلة في مراقبة نماذج وتطبيقات ووكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال أدوات أخرى وإعدادات مختلطة. بينما يستخدم prompts.ai القواعد التي يمكن أن تتغير، تبحث watsonx.governance في التحكم القوي في دورة الحياة وتقليل المخاطر للمهام الكبيرة. هنا، ننتقل إلى أجزائه الرئيسية، مثل وضع القواعد، واتباع القواعد، وجعل الأشياء تلقائية، والقدرة على النمو، وهو ما يضيف إلى ما يمكن لـ prompts.ai القيام به.
يقدم IBM watsonx.governance خطة كاملة لمشاهدة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها، من صنعها إلى استخدامها ومراقبة استمرارها. مع أمان IBM Guardium بالذكاء الاصطناعي، فإنه يكتشف إعدادات الذكاء الاصطناعي غير المدرجة ويرى نقاط الضعف، مع التأكد من إدارة المخاطر بشكل جيد. تحافظ خطة وضع القواعد هذه على نفس القواعد سواء كانت مهام الذكاء الاصطناعي في الموقع أو في السحابة العامة أو الإعدادات المختلطة. إن قدرتها على إدارة النماذج والتطبيقات والوكلاء من خلال أدوات أخرى تجعلها ضرورية للأماكن ذات إعدادات الذكاء الاصطناعي الكبيرة والمنتشرة.
بالنسبة للمجموعات الأمريكية التي تمر بالكثير من القواعد المتنامية، فإن watsonx.governance يجعل اتباع القواعد أمرًا سهلاً من خلال جعل العمليات تلقائية تحدد الاحتياجات وتحولها إلى خطط واضحة. إنه يساعد على تلبية قواعد مثل قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، و ISO 42001، و NIST AI RMF، مما يعطي مسارًا واضحًا من خلال تغيير الدولة والقواعد الكبيرة. تضمن هذه السيارة بقاء الأماكن في الطابور دون ثقل القيام بذلك يدويًا.
أكثر من أجزائه القوية في وضع القواعد، فإن watsonx.governance يجعل العمل أكثر سلاسة من خلال السيارات عالية المستوى. من خلال تقليل الوظائف اليدوية كثيرًا، فإنه يغير كيفية تدفق العمل. على سبيل المثال، خفضت IBM الوقت اللازم للنظر في الأصول من أيام إلى دقائق مع جعل علامات الذكاء الاصطناعي التوليدية الرئيسية أفضل مرتين.
تظهر الاستخدامات الحقيقية أنها تعمل بشكل جيد. في بطولة الولايات المتحدة المفتوحة، ساعدت watsonx.governance في الحد من الظلم في بيانات اللعبة، مما جعل عدالة اللعبة ترتفع من 71٪ إلى 82٪. كما وضعت Infosys المنصة في عرض AI First الخاص بها، إنفوسيس توباز، مما يجعل عملية وضع قواعد الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم أكثر سلاسة ويقطع العمل اليدوي عبر المهام.
تم تصميم watsonx.governance خصيصًا لإعدادات المهام الكبيرة، وهو يناسب احتياجات الموقع المختلفة عبر السحابة والأنظمة الموجودة في الموقع. فهي لا تحافظ على القواعد كما هي مع نمو خطط الذكاء الاصطناعي فحسب، بل تحقق أيضًا نتائج واضحة، مثل زيادة بنسبة 30٪ في عائد الاستثمار.
يُظهر موقعها كشركة رائدة في Gartner® Magic Quadrant™ لعام 2025 لمنصات علوم البيانات والتعلم الآلي قدرتها على النمو والاستعداد لدعم خطط وضع قواعد الذكاء الاصطناعي طويلة المدى للأماكن الكبيرة.
ينهي Microsoft Azure AI وجهة نظرنا لقواعد البيانات السحابية المختلطة بمجموعة من الأدوات المصممة فقط لإعدادات العمل الكبيرة. مثل prompts.ai و Platform X، يجمع Azure AI العديد من الأدوات لتسهيل القواعد. إنه جيد جدًا في إدارة وظائف الذكاء الاصطناعي في كل من الأماكن المحلية والسحابية، مع التركيز على اتباع القواعد وأحجام العمل الكبيرة. تعمل المنصة بقاعدة رئيسية:
«إدارة البيانات هي كل ما تفعله لضمان أن البيانات آمنة وخصوصية ودقيقة ومتاحة وقابلة للاستخدام»
تتيح طريقة التفكير للشركات الاحتفاظ بنفس القواعد عبر الأنظمة المختلطة. دعونا نلقي نظرة على الأشياء الرئيسية التي تجعل Azure AI رائعًا للحفاظ على البيانات تحت السيطرة.
يتأكد Azure AI من وضع قواعد قوية للأماكن المختلطة. إنه يتعامل مع مشكلة كبيرة للشركات الكبرى: التعامل مع العديد من نقاط البيانات. في الحقيقة، يقول أكثر من 26٪ من العمال أن لديهم من 51 إلى 100 نقطة بيانات في عملهم. يستخدم Azure AI خطط القواعد الرئيسية والجانبية للمساعدة في العمل معًا والتخلص من نقاط البيانات. كما أنها تراقب جودة البيانات بدقة لإبقائها كما هي وصحيحة ومؤكدة من العديد من الأماكن. بالإضافة إلى ذلك، تتيح لك هذه الأداة رؤية كل شيء عن مسارات البيانات، مع التأكد من أن كل شيء واضح عبر الأنظمة.
يحتوي ميكروسوفت أزور على ما يطلق عليه:
«أكبر محفظة امتثال في الصناعة من حيث النطاق (العدد الإجمالي للعروض) وكذلك العمق (عدد الخدمات التي تتعامل مع العملاء في نطاق التقييم)»
تحب هذه المجموعة الكبيرة خططًا مثل SOC 2 و HIPAA و GDPR و PCI DSS و NIST 800-53 و ISO 27001. تستخدم خطة Azure للتأكد من ذلك نموذجًا يتشارك فيه الجانبان الواجبات، ويحدد بوضوح من يتعامل مع ماذا من حيث السلامة. يختار استخدام طرق تسجيل الدخول مثل OAuth 2.0 و OpenID Connect و SAML، مع وجود Azure AD في المنتصف لتسجيل الدخول واختيار الأدوار بناءً على القواعد. تزداد السلامة قوة مع رمز TLS 1.3 لنقل البيانات ورمز AES-256 للبيانات الثابتة وطريقة Zero Trust التي لا تثق بأي شخص منذ البداية. الأدوات التي تعمل بمفردها تجعل الالتزام بالقواعد أسهل من خلال المشاهدة طوال الوقت وإظهار ما يحدث في ذلك الوقت.
يجعل Azure AI العمل أكثر سلاسة مع المهام التلقائية. وباستخدام أجزاء ومجموعات خدمة صغيرة، يتيح الإعداد تحديث الأجزاء من تلقاء نفسها في أماكن مختلفة. أدوات مثل كوبيرنيتيس وضع قاعدة جيدة لإعداد وجعل الذكاء الاصطناعي المجمّع الأكبر يعمل. ينتقل Auto إلى حفظ القواعد أيضًا، حيث يضع Azure قواعد البيانات في كل مكان بمفرده. هذا يضمن بقاء القواعد ونوع الأمان كما هي، بغض النظر عن مكان تنفيذ البيانات أو المهام. تعمل المشاهدة طوال الوقت على تتبع كيفية عمل النظام والقواعد، وإخبار المسؤولين عن المشكلات المحتملة مبكرًا.
يتيح مزيج Azure AI لإعداد الأماكن للمجموعات تغيير الحجم بسهولة، مما يجعل من السهل على الأماكن:
«توسيع نطاق أعباء العمل صعودًا وهبوطًا خلال ذروة الطلب، كل ذلك دون الحاجة إلى الاستثمار الزائد في البنية التحتية المحلية الإضافية»
هذه السهولة هي مفتاح مهام الذكاء الاصطناعي التي تتطلب احتياجات الكمبيوتر صعودًا وهبوطًا. يتيح لك الإعداد السحابي تغيير قوة الحوسبة في الوقت الفعلي، بينما يقدم النموذج المختلط للشركات:
«المرونة في اختيار مكان تشغيل أعباء العمل الخاصة بهم بناءً على احتياجات الأمان أو الأداء الخاصة بهم»
نظرًا لأن المزيد من الشركات تختار السحابة الهجينة - 73٪ لديها خطة لها في عام 2024، ومن المقرر أن ترتفع هذه النسبة - يتيح تصميم Azure AI لها النمو بشكل كبير دون أي عوائق. يمكن للمجموعات أن تجعل أجزاء من مجموعة القواعد الخاصة بها أكبر عندما تحتاج إلى ذلك، مما يسمح لها بالتوسع دون انقطاع في عملها.
تحتوي قواعد الذكاء الاصطناعي السحابية المختلطة على جوانب جيدة وسيئة فيما يتعلق بما تقدمه وسعرها ومدى قدرتها على النمو. دعونا نلقي نظرة على ما هو جيد وما هو صعب في ثلاث منصات رئيسية.
prompts.ai يعد أمرًا رائعًا لتدفق العمل الفوري والعمل بشكل جيد مع الآخرين. تعمل خطة الأسعار التي تشبه الدفع عند الاستخدام على توضيح التكاليف ويمكنها التعامل مع الكثير من أنواع البيانات. ومع ذلك، إذا كنت بحاجة إلى الانحناء لتلبية احتياجات القواعد الصارمة، فقد تحتاج إلى مزيد من العمل المخصص.
بلاتفورم إكس هو الأفضل في النمو الكبير والاختلاط جيدًا في الأماكن الهجينة. إنها جيدة في العثور على البيانات وفرزها، مما يجعلها مناسبة للأماكن ذات البيانات الأنيقة والفوضوية. ومع ذلك، قد يكون استخدامه أمرًا صعبًا، وقد تجد الفرق الجديدة في قواعد البيانات صعوبة في التعلم.
مايكروسوفت أزور AI يحتوي على العديد من طوابع القواعد والأشياء المناسبة مثل GDPR و HIPAA و SOC 2 و ISO 27001. بالنسبة للأماكن التي تستخدم بالفعل عناصر Microsoft، فإن Azure AI مناسب تمامًا. يوضح نموذج المهام المقسمة الخاص بها من يتعامل مع الأمن. لكن الأماكن التي لم تتعمق بعد في Microsoft قد تجدها مكلفة وقد تشعر بأنها عالقة مع صانع واحد.
يُظهر الرسم البياني إحصائيات العمل الرئيسية، لكن التأثيرات الحقيقية على المال والعمل تذهب بعيدًا. تشير الدراسات إلى أن قواعد البيانات الجيدة يمكن أن تعزز الأموال بنسبة 21-49٪. من ناحية أخرى، تبلغ تكلفة تسرب البيانات حوالي 4.45 مليون دولار في كل مرة. كما أن القواعد السيئة تجعل 20-30٪ من الأموال السحابية تذهب سدى. توضح هذه النقاط سبب كون اختيار الإعداد الصحيح أمرًا أساسيًا لتوفير التكاليف.
تجلب القدرة على النمو اختبارات مختلفة في كل إعداد. بحلول عام 2024، استخدمت العديد من المجموعات خططًا سحابية مختلطة، ولكن لا يزال من الصعب على الكثيرين التعامل مع البيانات في العديد من الأماكن. يحل prompts.ai هذا من خلال مطابقة خطوات عمل LLM وتحديد الطرق، بينما يستخدم Azure AI الخلط السهل في عالم Microsoft. تعمل Platform X على تطبيق قاعدة واحدة ولكنها قد تحتاج إلى المزيد من العمل الخاص لتناسب الاحتياجات الفردية.
القواعد كبيرة أيضًا. منذ عام 2018، بلغت غرامات اللائحة العامة لحماية البيانات أكثر من 1.6 مليار يورو، مما يضع القواعد أولاً لأنواع العمل الخاضعة للرقابة. تعد العديد من ملفات OKs الخاصة بـ Azure AI رائعة لمجالات مثل العمل الصحي والمال. على الجانب الآخر، يعد prompts.ai جيدًا للمجموعات التي تريد الإعداد والتغيير السريع.
تتزايد الحاجة إلى أدوات قواعد الذكاء الاصطناعي بسرعة، حيث من المقرر أن ينمو السوق من 890 مليون دولار في عام 2024 إلى حوالي 6 مليارات دولار بحلول عام 2029. يُظهر هذا الارتفاع مدى اعتماد المجموعات على الذكاء الاصطناعي، حيث يستخدم 91٪ الذكاء الاصطناعي في الأعمال الرئيسية. أصبحت الإعدادات التي تمزج الأدوات الذكية مع الفحص البشري أساسية.
لا يزال مزجها يجلب الاختبارات، حيث تجد 43٪ من المجموعات صعوبة في إضافة أدوات القواعد إلى إعداداتها التقنية. يقوم prompts.ai بذلك باستخدام واجهات برمجة التطبيقات المحددة، بينما يستفيد Azure AI من عمليات المزج المضمنة. على الرغم من أن Platform X تحتاج إلى المزيد من العمل الخاص، إلا أنها تتيح لك القيام بالمزيد لتلبية الاحتياجات الخاصة.
بشكل عام، يجب أن تنظر المجموعات إلى أشياء مثل الأفكار الجديدة وطرق البيانات وموافقات القواعد لاختيار الإعداد الذي يناسب أهداف عملها بشكل أفضل.
انظر جيدًا إلى ما تحتاجه شركتك والتكنولوجيا التي تستخدمها والقواعد التي يجب أن تتبعها حيث يستمر سوق الذكاء الاصطناعي العالمي في النمو بسرعة بنسبة 40٪ كل عام.
prompts.ai يعد أمرًا رائعًا لتكاليفه سهلة الفهم وإعداد الدفع حسب الاستخدام، إلى جانب العمل الجماعي في الوقت الفعلي. إنه يعمل بسرعة بفضل استخدامه لنماذج اللغات الكبيرة.
ولكن، بلاتفورم إكس هو الأفضل للعثور على البيانات وفرزها، خاصة في أنظمة السحابة المختلطة. ومع ذلك، قد يكون إعداده صعبًا بالنسبة لأولئك الذين لم يعتادوا على مثل هذه التكنولوجيا.
عند اختيار منصة، فكر في أشياء مهمة مثل مقدار البيانات لديك (في المتوسط 162.9 تيرابايت)، والقواعد التي تحتاج إلى تلبيتها، والتكنولوجيا الحالية، ومدى مهارة فريقك. بالنسبة للحقول التي تحتوي على الكثير من القواعد، يجب أن يكون اتباع القواعد القوي في المقدمة. من ناحية أخرى، قد تحب الشركات الجديدة خيارات مرنة ولا تكلف الكثير.
«الحوكمة لا تتعلق فقط بالضوابط؛ إنها تتعلق بإنشاء إطار عمل يمكّن الابتكارات المستقبلية مع الحفاظ على الأمن والامتثال وكفاءة التكلفة. يكمن المفتاح في تحقيق التوازن بين تمكين المستخدم والرقابة اللازمة».
للوصول إلى النجاح، استخدم طرقًا قوية لوضع القواعد. اهدف إلى وضع السيطرة في مكان واحد، وتطبيق ضوابط صارمة على من يدخل، وراقب القواعد عن كثب طوال الوقت.
تواجه المنظمات مجموعة متنوعة من العقبات عند محاولة التأسيس حوكمة البيانات في إعدادات الذكاء الاصطناعي السحابية المختلطة. واحدة من أكبر التحديات هي التعامل مع صوامع البيانات وتجزئتها، الأمر الذي يمكن أن يحجب الرؤية ويجعل جهود الحوكمة أقل فعالية بكثير.
عقبة رئيسية أخرى هي ضمان الامتثال التنظيمي، خاصة في البيئات متعددة السحابات حيث تختلف المتطلبات القانونية عبر المناطق. يتطلب التعامل مع هذا التعقيد فهمًا عميقًا لقوانين وسياسات الولايات القضائية المختلفة.
علاوة على ذلك، المخاطر الأمنية مثل التكوينات الخاطئة وضوابط الوصول الضعيفة والرقابة المحدودة على استخدام البيانات يمكن أن تقوض مبادرات الحوكمة. إضافة إلى الصعوبة هي الحاجة المستمرة للصيانة جودة البيانات والاتساق عبر منصات متعددة - كل ذلك أثناء محاولة تحقيق التوازن بين الكفاءة التشغيلية وتلبية معايير الامتثال.
يوفر Prompts.ai للمؤسسات أدوات تعتمد على الذكاء الاصطناعي مصممة لتبسيط تحديات التنقل في اللوائح مثل GDPR و هيبا. تساعد هذه الأدوات في تحديد البيانات الحساسة وتتبعها، وفرض قواعد الحوكمة، وإنشاء تقارير آلية، مما يضمن توافق معالجة البيانات مع المتطلبات القانونية.
تساعد المنصة أيضًا في تطوير أطر وسياسات تحكم قوية، مما يسمح بمراقبة الامتثال المستمرة. من خلال تلبية الاحتياجات الحرجة مثل تفويضات الموافقة الصريحة لـ GDPR وتركيز HIPAA على حماية البيانات الصحية، تعمل Prompts.ai على تمكين المؤسسات من إدارة بياناتها المدعومة بالذكاء الاصطناعي بمسؤولية مع مواكبة المشهد التنظيمي المتغير.
عند اختيار منصة إدارة البيانات لبيئات الذكاء الاصطناعي السحابية المختلطة، هناك بعض الجوانب الهامة التي يجب وضعها في الاعتبار. ابحث عن حل يتكامل بسلاسة مع أنظمتك الحالية، ويمكنه التعامل مع أحجام البيانات المتزايدة، وأتمتة مهام الحوكمة لتوفير الوقت والجهد. من المهم بنفس القدر أن تدعم المنصة الامتثال التنظيمي وتوفر أدوات قوية مثل فهرسة البيانات وإدارة البيانات الوصفية وإنفاذ السياسات.
يجب أن توفر منصة من الدرجة الأولى رؤية موحدة عبر كل من البيئات السحابية والمحلية. وهذا يضمن أنه يمكنك تتبع نسب البيانات بشكل فعال وفرض سياسات الحوكمة باستمرار. من خلال التركيز على هذه الميزات، يمكن للمؤسسات إدارة تعقيدات الإعدادات المختلطة بشكل أفضل مع ضمان الثقة والكفاءة في العمليات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
