تصميم طبقة بيانات الذكاء الاصطناعي المثالية: رؤى رئيسية من Intuit

في تغطية وسائل الإعلام للذكاء الاصطناعي التوليدي، تبرز شركة إنتويت كأحد الرواد في نشر هذه التكنولوجيا بسرعة وفعالية. في سبتمبر، أطلقت إنتويت مساعدها المدعوم بنموذج اللغة الكبير، إنتويت أسيست، عبر جميع منتجاتها، بما في ذلك TurboTax وQuickBooks وCredit Karma وMailChimp. وفي يونيو، قدمت الشركة نظام التشغيل للذكاء الاصطناعي التوليدي، والذي يهدف إلى تنسيق أنشطة نماذج اللغة الكبيرة داخل المؤسسة – وهي رؤية طموحة تسبق رؤية اللاعبين الرئيسيين الآخرين في الصناعة.

في مقابلة حديثة، تحدثت مع ألون أميت، نائب رئيس إدارة المنتجات في إنتويت، حول جانب حاسم لتحقيق النجاح في الذكاء الاصطناعي التوليدي: تطوير طبقة إدارة بيانات قوية. أشار أميت إلى أن إنتويت استثمرت عدة سنوات في تحسين هذه الطبقة لضمان بيانات دقيقة ومتكاملة ومحمية ومكررة. فقط بعد إنشاء هذه الأساس المتين، استطاعت نماذج اللغة الكبيرة استخدام البيانات لتعزيز التفاعلات الشخصية مع 100 مليون عميل من الشركات الصغيرة والمستهلكين.

خلال مناقشتنا، شارك أميت شريحة محورية توضح نموذج طبقة البيانات في إنتويت، والتي تبرز أفضل الممارسات لهندسة البيانات الفعالة. أنصح قادة بيانات المؤسسات بمشاهدة المقابلة الكاملة، حيث يوضح أميت المبادرات الرئيسية التي تتابعها إنتويت ويحدد أهدافها لعام 2024. المقابلة هي جزء من حدث “الذكاء الاصطناعي غير المحدود”، مع الفيديو الكامل المرفق.

إليك بعض النقاط الرئيسية من حديثنا:

1. سجل خريطة البيانات: طورت إنتويت مستودعًا مركزيًا لجميع أصول البيانات – سواء في الوقت الحقيقي أو البيانات المجمعة – المُنتجة داخل الشركة، بما في ذلك جميع مخططات البيانات. يضمن ذلك إدارة البيانات، مع تحديد واضح للملكية والغرض لكل أصل. بينما اعترف أميت بوجود عيوب في العملية، فهو متفائل بأنهم سيحققون إدارة قرب الكمال بحلول نهاية العام المقبل.

2. ثقافة "البيانات كمنتج": بفضل هذه الخريطة، قامت إنتويت بتعزيز ثقافة بين المطورين ومديري المنتجات والمهندسين ترى في جميع البيانات المُنتجة منتجًا قيمة، وليس فقط البيانات الموجودة في المنتجات الموجهة للعملاء.

3. إدارة موحدة لمخططات البيانات: تضمن إنتويت أن جميع مخططات البيانات– سواء من تدفقات النقرة أو المصادر الخارجية– تُدار بشكل متسق لتجنب الاضطرابات في الأنظمة التشغيلية، خاصة تلك التي تدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي. تشمل تدفقات البيانات، الموضحة في الجانب الأيسر من الرسم البياني لأميت، "الأحداث النطاقية" مثل البيانات الحية المُنتجة من حافلات أحداث التطبيقات، التي تتكامل تلقائيًا في بحيرة بيانات إنتويت.

4. اشتقاق البيانات المُدارة: يغطي هذا المصطلح جميع التحولات المطبقة على بيانات المصدر، مثل حسابات التحليل، واستخراج ميزات الذكاء الاصطناعي، وسمات التسويق. يتم إعلام المطورين إذا حاولوا اشتقاق ميزة موجودة بالفعل في سجل البيانات، مما يمنع الازدواجية.

5. اشتقاق البيانات في الوقت الحقيقي: يهدف هذا المشروع المخطط لعام 2024 إلى تعزيز قدرات إنتويت في توفير استجابات بيانات قريبة من الوقت الحقيقي. وأكد أميت أن الشركة ملتزمة بتحسين عملياتها لتمكين الرؤى في الوقت المناسب، مما يضمن أن إنتويت يمكنها swiftly فهم الإجراءات التي يتخذها المستخدم عند الرد على الاستفسارات أو تقديم الدعم الخبير.

هذه الاستراتيجيات توضح كيف تقود إنتويت الجهود في الاستفادة الفعالة من الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال إطار قوي لإدارة البيانات.