పటిష్టమైన AI గవర్నెన్స్ ఎంటర్‌ప్రైజ్ మార్జిన్‌లను ఎలా రక్షిస్తుంది

ఎంటర్‌ప్రైజ్ మార్జిన్‌లను రక్షించడానికి, AI ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను సురక్షితంగా నిర్వహించడానికి వ్యాపార నాయకులు పటిష్టమైన AI గవర్నెన్స్‌లో పెట్టుబడి పెట్టాలి.

ఎంటర్‌ప్రైజ్ సాఫ్ట్‌వేర్ స్వీకరణను మూల్యాంకనం చేస్తున్నప్పుడు, పరిశ్రమల్లో సాంకేతిక పరిపక్వత ఎలా ఉంటుందో పునరావృతమయ్యే నమూనా నిర్దేశిస్తుంది. రాబ్ థామస్ వలె, SVP మరియు CCO వద్ద IBMఇటీవల వివరించిన, సాఫ్ట్‌వేర్ సాధారణంగా స్వతంత్ర ఉత్పత్తి నుండి ప్లాట్‌ఫారమ్‌కు గ్రాడ్యుయేట్ చేస్తుంది, ఆపై ప్లాట్‌ఫారమ్ నుండి పునాది మౌలిక సదుపాయాలకు, పాలక నియమాలను పూర్తిగా మారుస్తుంది.

ప్రారంభ ఉత్పత్తి దశలో, గట్టి కార్పొరేట్ నియంత్రణను ఉపయోగించడం తరచుగా చాలా ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది. క్లోజ్డ్ డెవలప్‌మెంట్ ఎన్విరాన్‌మెంట్‌లు త్వరగా పునరావృతమవుతాయి మరియు తుది వినియోగదారు అనుభవాన్ని కఠినంగా నిర్వహిస్తాయి. వారు ఒకే కార్పొరేట్ సంస్థలో ఆర్థిక విలువను సంగ్రహిస్తారు మరియు కేంద్రీకరిస్తారు, ఈ విధానం ప్రారంభ ఉత్పత్తి అభివృద్ధి చక్రాల సమయంలో తగినంతగా పనిచేస్తుంది.

అయితే, IBM యొక్క విశ్లేషణ సాంకేతికత పునాది పొరగా మారినప్పుడు అంచనాలు పూర్తిగా మారుతాయని హైలైట్ చేస్తుంది. ఇతర సంస్థాగత ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు, బాహ్య మార్కెట్‌లు మరియు విస్తృత కార్యాచరణ వ్యవస్థలు సాఫ్ట్‌వేర్‌పై ఆధారపడిన తర్వాత, ప్రస్తుత ప్రమాణాలు కొత్త వాస్తవికతకు అనుగుణంగా ఉంటాయి. అవస్థాపన స్థాయిలో, బహిరంగతను ఆలింగనం చేసుకోవడం సైద్ధాంతిక వైఖరిగా నిలిచిపోతుంది మరియు అత్యంత ఆచరణాత్మక అవసరం అవుతుంది.

AI ప్రస్తుతం ఎంటర్‌ప్రైజ్ ఆర్కిటెక్చర్ స్టాక్‌లో ఈ థ్రెషోల్డ్‌ను దాటుతోంది. సంస్థలు తమ నెట్‌వర్క్‌లు, రచయిత సోర్స్ కోడ్, స్వయంచాలక నిర్ణయాలను అమలు చేయడం మరియు వాణిజ్య విలువను రూపొందించడం వంటి మార్గాల్లో మోడల్‌లు నేరుగా పొందుపరచబడ్డాయి. AI ప్రయోగాత్మక యుటిలిటీగా తక్కువగా పనిచేస్తుంది మరియు ప్రధాన కార్యాచరణ అవస్థాపనగా పనిచేస్తుంది.

ఆంత్రోపిక్స్ క్లాడ్ మిథోస్ మోడల్ యొక్క ఇటీవలి పరిమిత ప్రివ్యూ, రిస్క్‌ని నిర్వహించే ఎంటర్‌ప్రైజ్ ఎగ్జిక్యూటివ్‌ల కోసం ఈ వాస్తవికతను మరింత దృష్టిలో ఉంచుతుంది. ఈ నిర్దిష్ట మోడల్ కొంతమంది మానవ నిపుణులకు సరిపోయే స్థాయిలో సాఫ్ట్‌వేర్ దుర్బలత్వాలను కనుగొనగలదు మరియు దోపిడీ చేయగలదని ఆంత్రోపిక్ నివేదించింది.

ఈ శక్తికి ప్రతిస్పందనగా, ఆంత్రోపిక్ ప్రాజెక్ట్ గ్లాస్‌వింగ్‌ను ప్రారంభించింది, ఈ అధునాతన సామర్థ్యాలను నేరుగా నెట్‌వర్క్ డిఫెండర్ల చేతుల్లో ఉంచడానికి రూపొందించబడిన ఒక గేటెడ్ చొరవ. IBM యొక్క దృక్కోణంలో, ఈ అభివృద్ధి సాంకేతిక అధికారులను తక్షణ నిర్మాణపరమైన దుర్బలత్వాలను ఎదుర్కొనేందుకు బలవంతం చేస్తుంది. స్వయంప్రతిపత్త నమూనాలు దోపిడీలను వ్రాసే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటే మరియు మొత్తం భద్రతా వాతావరణాన్ని రూపొందించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటే, తక్కువ సంఖ్యలో సాంకేతిక విక్రేతలలో ఈ వ్యవస్థల అవగాహనను కేంద్రీకరించడం తీవ్రమైన కార్యాచరణ బహిర్గతం అవుతుందని థామస్ పేర్కొన్నాడు.

మోడల్‌లు అవస్థాపన స్థితిని సాధించడంతో, IBM ప్రాథమిక సమస్య ఈ మెషీన్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్‌లను అమలు చేయగలదని వాదించింది. ఈ వ్యవస్థలు పొడిగించిన వ్యవధిలో ఎలా నిర్మించబడ్డాయి, నిర్వహించబడతాయి, తనిఖీ చేయబడతాయి మరియు చురుకుగా మెరుగుపరచబడతాయి అనేది ప్రాధాన్యత.

అంతర్లీన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు సంక్లిష్టత మరియు కార్పొరేట్ ప్రాముఖ్యతలో పెరుగుతున్నందున, క్లోజ్డ్ డెవలప్‌మెంట్ పైప్‌లైన్‌లను నిర్వహించడం రక్షించడం చాలా కష్టం. ఏ ఒక్క విక్రేత కూడా ప్రతి కార్యాచరణ అవసరం, వ్యతిరేక దాడి వెక్టర్ లేదా సిస్టమ్ వైఫల్య మోడ్‌ను విజయవంతంగా ఊహించలేరు.

అపారదర్శక AI నిర్మాణాలను అమలు చేయడం వలన ఇప్పటికే ఉన్న నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్‌లో భారీ ఘర్షణ ఏర్పడుతుంది. స్థాపించబడిన ఎంటర్‌ప్రైజ్ వెక్టార్ డేటాబేస్‌లు లేదా అత్యంత సున్నితమైన అంతర్గత డేటా లేక్‌లతో క్లోజ్డ్ ప్రొప్రైటరీ మోడల్‌లను కనెక్ట్ చేయడం తరచుగా భారీ ట్రబుల్షూటింగ్ అడ్డంకులను సృష్టిస్తుంది. క్రమరహిత అవుట్‌పుట్‌లు సంభవించినప్పుడు లేదా భ్రాంతి రేట్లు పెరిగినప్పుడు, ఈ లోపం పునరుద్ధరణ-అగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ పైప్‌లైన్ లేదా బేస్ మోడల్ వెయిట్‌లలో ఉద్భవించిందో లేదో నిర్ధారించడానికి అవసరమైన అంతర్గత దృశ్యమానత బృందాలకు ఉండదు.

అధిక గేటెడ్ క్లౌడ్ మోడల్‌లతో లెగసీ ఆన్-ప్రాంగణ నిర్మాణాన్ని ఏకీకృతం చేయడం కూడా రోజువారీ కార్యకలాపాలలో తీవ్రమైన జాప్యాన్ని పరిచయం చేస్తుంది. ఎంటర్‌ప్రైజ్ డేటా గవర్నెన్స్ ప్రోటోకాల్‌లు సున్నితమైన కస్టమర్ సమాచారాన్ని బాహ్య సర్వర్‌లకు పంపడాన్ని ఖచ్చితంగా నిషేధించినప్పుడు, సాంకేతిక బృందాలు ప్రాసెస్ చేయడానికి ముందు డేటాసెట్‌లను తీసివేయడానికి మరియు అనామకీకరించడానికి ప్రయత్నిస్తాయి. ఈ స్థిరమైన డేటా శానిటైజేషన్ అపారమైన కార్యాచరణ డ్రాగ్‌ను సృష్టిస్తుంది.

ఇంకా, లాక్ చేయబడిన మోడళ్లకు నిరంతర API కాల్‌లతో అనుబంధించబడిన స్పైలింగ్ కంప్యూట్ ఖర్చులు ఈ స్వయంప్రతిపత్త వ్యవస్థలు మెరుగుపరచాల్సిన ఖచ్చితమైన లాభ మార్జిన్‌లను నాశనం చేస్తాయి. అస్పష్టత నెట్‌వర్క్ ఇంజనీర్‌లను హార్డ్‌వేర్ విస్తరణలను ఖచ్చితమైన పరిమాణాన్ని నిరోధిస్తుంది, బేస్‌లైన్ కార్యాచరణను నిర్వహించడానికి కంపెనీలను ఖరీదైన ఓవర్ ప్రొవిజనింగ్ ఒప్పందాలకు బలవంతం చేస్తుంది.

ఆపరేషనల్ రెసిలెన్స్ కోసం ఓపెన్ సోర్స్ AI ఎందుకు అవసరం

శక్తివంతమైన అప్లికేషన్‌లకు యాక్సెస్‌ని పరిమితం చేయడం అనేది అర్థం చేసుకోదగిన మానవ ప్రవృత్తి, ఇది జాగ్రత్తను దగ్గరగా పోలి ఉంటుంది. అయినప్పటికీ, థామస్ ఎత్తి చూపినట్లుగా, భారీ అవస్థాపన స్థాయిలో, భద్రత సాధారణంగా కఠినమైన దాచడం ద్వారా కాకుండా కఠినమైన బాహ్య పరిశీలన ద్వారా మెరుగుపడుతుంది.

ఇది ఓపెన్ సోర్స్ సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ యొక్క శాశ్వతమైన పాఠాన్ని సూచిస్తుంది. ఓపెన్ సోర్స్ కోడ్ ఎంటర్‌ప్రైజ్ ప్రమాదాన్ని తొలగించదు. బదులుగా, IBM సంస్థలు ఆ ప్రమాదాన్ని ఎలా నిర్వహించాలో చురుకుగా మారుస్తుంది. ఓపెన్ ఫౌండేషన్ పరిశోధకులు, కార్పొరేట్ డెవలపర్‌లు మరియు భద్రతా రక్షకుల విస్తృత స్థావరాన్ని ఆర్కిటెక్చర్, ఉపరితల అంతర్లీన బలహీనతలను పరిశీలించడానికి, పునాది అంచనాలను పరీక్షించడానికి మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ పరిస్థితులలో సాఫ్ట్‌వేర్‌ను కఠినతరం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

సైబర్‌ సెక్యూరిటీ కార్యకలాపాలలో, విస్తృత దృశ్యమానత చాలా అరుదుగా కార్యాచరణ స్థితిస్థాపకత యొక్క శత్రువు. నిజానికి, దృగ్గోచరత తరచుగా ఆ స్థితిస్థాపకతను సాధించడానికి ఒక కఠినమైన అవసరంగా పనిచేస్తుంది. పెద్ద జనాభా వాటిని సవాలు చేయగలిగినప్పుడు, వారి తర్కాన్ని తనిఖీ చేయగలిగినప్పుడు మరియు వారి నిరంతర అభివృద్ధికి దోహదపడినప్పుడు అత్యంత ముఖ్యమైనదిగా భావించే సాంకేతికతలు సురక్షితంగా ఉంటాయి.

థామస్ ఓపెన్ సోర్స్ టెక్నాలజీకి సంబంధించిన పురాతన అపోహలలో ఒకదానిని ప్రస్తావించాడు: ఇది కార్పొరేట్ ఆవిష్కరణను అనివార్యంగా సరుకుగా మారుస్తుందనే నమ్మకం. ప్రాక్టికల్ అప్లికేషన్‌లో, ఓపెన్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ సాధారణంగా మార్కెట్ పోటీని టెక్నాలజీ స్టాక్‌ను పైకి నెట్టివేస్తుంది. ఓపెన్ సిస్టమ్స్ ఆర్థిక విలువను నాశనం కాకుండా బదిలీ చేస్తాయి.

సాధారణ డిజిటల్ పునాదులు పరిపక్వం చెందడంతో, వాణిజ్య విలువ సంక్లిష్ట అమలు, సిస్టమ్ ఆర్కెస్ట్రేషన్, నిరంతర విశ్వసనీయత, ట్రస్ట్ మెకానిక్స్ మరియు నిర్దిష్ట డొమైన్ నైపుణ్యం వైపు మళ్లుతుంది. IBM యొక్క స్థానం దీర్ఘకాలిక వాణిజ్య విజేతలు బేస్ టెక్నాలజికల్ లేయర్‌ను కలిగి ఉన్నవారు కాదని, అయితే దానిని అత్యంత ప్రభావవంతంగా ఎలా వర్తింపజేయాలో అర్థం చేసుకున్న సంస్థలేనని పేర్కొంది.

ఎంటర్‌ప్రైజ్ టూలింగ్, క్లౌడ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ మరియు ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్‌ల యొక్క మునుపటి తరాల అంతటా ఇదే విధమైన నమూనాను మేము చూశాము. ఓపెన్ ఫౌండేషన్‌లు చారిత్రాత్మకంగా డెవలపర్ భాగస్వామ్యాన్ని విస్తరించాయి, వేగవంతమైన పునరుక్తి మెరుగుదల మరియు ఆ బేస్ లేయర్‌ల పైన నిర్మించబడిన పూర్తిగా కొత్త, పెద్ద మార్కెట్‌లను సృష్టించాయి. ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ఆధునీకరణ మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న AI సామర్థ్యాల కోసం ఎంటర్‌ప్రైజ్ నాయకులు ఓపెన్ సోర్స్‌ను చాలా ముఖ్యమైనదిగా చూస్తారు. AI ఈ ఖచ్చితమైన చారిత్రక పథాన్ని అనుసరించే అవకాశం ఎక్కువగా ఉందని IBM అంచనా వేసింది.

విస్తృతమైన విక్రేత పర్యావరణ వ్యవస్థను చూస్తే, ప్రముఖ హైపర్‌స్కేలర్‌లు ఈ వాస్తవికతకు అనుగుణంగా తమ వ్యాపార భంగిమలను సర్దుబాటు చేస్తున్నారు. అతిపెద్ద యాజమాన్య బ్లాక్ బాక్స్‌లను నిర్మించడానికి స్వచ్ఛమైన ఆయుధ పోటీలో పాల్గొనే బదులు, అధిక లాభదాయకమైన ఇంటిగ్రేటర్‌లు ఆర్కెస్ట్రేషన్ సాధనాలపై ఎక్కువగా దృష్టి సారిస్తున్నారు, ఇది నిర్దిష్ట పనిభార డిమాండ్‌ల ఆధారంగా అంతర్లీన ఓపెన్-సోర్స్ మోడల్‌లను మార్చుకోవడానికి సంస్థలను అనుమతిస్తుంది. ఈ ప్రదేశంలో దాని కొనసాగుతున్న నాయకత్వాన్ని హైలైట్ చేస్తూ, IBM ఈ సంవత్సరం యొక్క కీలక స్పాన్సర్ AI & బిగ్ డేటా ఎక్స్‌పో ఉత్తర అమెరికాఓపెన్ ఎంటర్‌ప్రైజ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ కోసం ఈ అభివృద్ధి చెందుతున్న వ్యూహాలు ప్రాథమిక దృష్టిగా ఉంటాయి.

ఈ విధానం నిర్బంధ విక్రేత లాక్-ఇన్‌ను పూర్తిగా పక్కదారి పట్టిస్తుంది మరియు సంక్లిష్టమైన కస్టమర్-ఫేసింగ్ అటానమస్ లాజిక్ కోసం ఖరీదైన కంప్యూట్ వనరులను సంరక్షిస్తూ, చిన్న మరియు అత్యంత సమర్థవంతమైన ఓపెన్ మోడల్‌లకు తక్కువ డిమాండ్ ఉన్న అంతర్గత ప్రశ్నలను రూట్ చేయడానికి కంపెనీలను అనుమతిస్తుంది. నిర్దిష్ట ఫౌండేషన్ మోడల్ నుండి అప్లికేషన్ లేయర్‌ను విడదీయడం ద్వారా, సాంకేతిక అధికారులు కార్యాచరణ చురుకుదనాన్ని కొనసాగించవచ్చు మరియు వారి బాటమ్ లైన్‌ను రక్షించుకోవచ్చు.

ఎంటర్‌ప్రైజ్ AI యొక్క భవిష్యత్తు పారదర్శక పాలనను కోరుతుంది

ఓపెన్ మోడల్‌లను స్వీకరించడానికి మరొక ఆచరణాత్మక కారణం ఉత్పత్తి అభివృద్ధి ప్రభావం చుట్టూ తిరుగుతుంది. IBM అంతర్లీన కోడ్‌కు ఇరుకైన యాక్సెస్ సహజంగా ఇరుకైన కార్యాచరణ దృక్పథాలకు దారితీస్తుందని నొక్కి చెప్పింది. దీనికి విరుద్ధంగా, ఎవరు నేరుగా పాల్గొనే అవకాశం ఉంది, చివరికి ఏ అప్లికేషన్‌లు నిర్మించబడతాయో ఆకృతి చేస్తుంది.

విస్తృత ప్రాప్యతను అందించడం వలన సాంకేతికత ఎలా అభివృద్ధి చెందుతుంది మరియు వాణిజ్యపరంగా ఎక్కడ వర్తించబడుతుందో చురుకుగా ప్రభావితం చేయడానికి ప్రభుత్వాలు, విభిన్న సంస్థలు, స్టార్టప్‌లు మరియు విభిన్న పరిశోధకులను అనుమతిస్తుంది. నిర్మాణాత్మక అనుకూలత మరియు అవసరమైన ప్రజా చట్టబద్ధతను ఏకకాలంలో నిర్మించేటప్పుడు ఈ కలుపుకొని ఉన్న విధానం ఫంక్షనల్ ఇన్నోవేషన్‌ను నడిపిస్తుంది.

థామస్ వాదించినట్లుగా, స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన AI కోర్ ఎంటర్‌ప్రైజ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ పాత్రను స్వీకరించిన తర్వాత, అస్పష్టతపై ఆధారపడటం ఇకపై సిస్టమ్ భద్రతకు ఆర్గనైజింగ్ సూత్రంగా పనిచేయదు. సురక్షిత సాఫ్ట్‌వేర్ కోసం అత్యంత విశ్వసనీయమైన బ్లూప్రింట్ విస్తృత బాహ్య పరిశీలన, క్రియాశీల కోడ్ నిర్వహణ మరియు తీవ్రమైన అంతర్గత పాలనతో ఓపెన్ ఫౌండేషన్‌లను జత చేసింది.

AI శాశ్వతంగా దాని అవస్థాపన దశలోకి ప్రవేశించినందున, IBM ఒకేలా తర్కం ఎక్కువగా ఫౌండేషన్ మోడల్‌లకు నేరుగా వర్తిస్తుందని వాదించింది. సాంకేతికతపై కార్పొరేట్ ఆధారపడటం ఎంత బలంగా ఉంటే, నిష్కాపట్యతను కోరే సంబంధిత సందర్భం అంత బలంగా ఉంటుంది.

ఈ స్వయంప్రతిపత్త వర్క్‌ఫ్లోలు నిజంగా ప్రపంచ వాణిజ్యానికి పునాదిగా మారుతున్నట్లయితే, పారదర్శకత అనేది సాధారణ చర్చకు సంబంధించిన అంశంగా నిలిచిపోతుంది. IBM ప్రకారం, ఏదైనా ఆధునిక ఎంటర్‌ప్రైజ్ ఆర్కిటెక్చర్ కోసం ఇది సంపూర్ణమైన, చర్చించలేని డిజైన్ అవసరం.

ఇవి కూడా చూడండి: Apple వంటి కంపెనీలు పరిమితులతో AI ఏజెంట్లను ఎందుకు నిర్మిస్తున్నాయి

పరిశ్రమ ప్రముఖుల నుండి AI మరియు పెద్ద డేటా గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నారా? తనిఖీ చేయండి AI & బిగ్ డేటా ఎక్స్‌పో ఆమ్‌స్టర్‌డామ్, కాలిఫోర్నియా మరియు లండన్‌లో జరుగుతున్నాయి. సమగ్ర కార్యక్రమం ఇందులో భాగమే టెక్ఎక్స్ మరియు సహా ఇతర ప్రముఖ సాంకేతిక ఈవెంట్‌లతో కలిసి ఉంది సైబర్ సెక్యూరిటీ & క్లౌడ్ ఎక్స్‌పో. క్లిక్ చేయండి ఇక్కడ మరింత సమాచారం కోసం.

AI వార్తలు ఆధారితం టెక్ఫోర్జ్ మీడియా. రాబోయే ఇతర ఎంటర్‌ప్రైజ్ టెక్నాలజీ ఈవెంట్‌లు మరియు వెబ్‌నార్‌లను అన్వేషించండి ఇక్కడ.