تقرير dbt Labs يكشف أساس بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي موثوقة

أصدرت شركة dbt Labs تقريرًا جديدًا بالتعاون مع O’Reilly يوضح لماذا لا يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي أن تنجح دون بنية بيانات منظمة، محكومة، وقابلة للاكتشاف، تشكّل أساسًا موثوقًا للذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات.

تفاصيل التقرير

يسلّط تقرير dbt Labs الضوء على حقيقة مهمة، وهي أن تطور نماذج الذكاء الاصطناعي وحده لا يكفي لتحقيق قيمة حقيقية داخل الشركات. تبدأ الرحلة من البيانات، وطريقة تنظيمها، وحوكمتها، وإتاحتها للأنظمة الذكية بشكل آمن وقابل للتفسير.

أبرز ما يتناوله التقرير:

فشل أكثر من 80% من مشاريع الذكاء الاصطناعي بسبب تشتت البيانات، ضعف الجودة، أو غياب الحوكمة الواضحة.
أهمية وجود سياق منظم للبيانات يشمل المقاييس الموحدة، تتبع المصدر (Lineage)، البيانات الوصفية، وسياسات الوصول.
اعتماد التحليلات الحوارية، المساعدين الذكيين، وسير العمل الوكيلية على دلالات قوية وبيانات قابلة للاكتشاف.
ضرورة دمج الحوكمة منذ اليوم الأول، بما يشمل الامتثال للتشريعات مثل EU AI Act، وفحوصات الجودة، وأنظمة الصلاحيات.
أمثلة واقعية من شركات كبرى مثل Walmart وBlock وNBIM في استخدام السياق المنظم لتوسيع استخدام الذكاء الاصطناعي بأمان.

الأهداف المستقبلية للبنية التحليلية الجاهزة للذكاء الاصطناعي

يركز تقرير dbt Labs على تمكين المؤسسات من بناء أساس طويل الأمد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وليس مجرد حلول مؤقتة. ومن أبرز الأهداف المستقبلية:

ضمان أن تكون مخرجات الذكاء الاصطناعي متسقة، قابلة للتفسير، ومدعومة بالأدلة.
القضاء على انحراف المقاييس واللبس الدلالي بين الفرق المختلفة.
تمكين الأتمتة الذكية القائمة على الوكلاء دون المخاطرة بالحوكمة أو الأمان.
بناء ثقة حقيقية بين فرق البيانات، الإدارة، والمستخدمين النهائيين.
إنشاء بنية بيانات متوافقة وقابلة للتوسع تدعم الابتكار المستقبلي.

يوضح تقرير dbt Labs أن نجاح الذكاء الاصطناعي المؤسسي لا يبدأ من النماذج، بل من البيانات. فالبنية التحليلية المحكومة والقابلة للاكتشاف هي الأساس الحقيقي لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة، آمنة، وقادرة على إحداث أثر فعلي داخل المؤسسات.