بیا راجع به این موضوع باحال حرف بزنیم: دیـجیتال رزیلینس یعنی چی؟ ساده بخوایم بگیم، یعنی اینکه یه سازمان بتونه جلوی مشکلات دیجیتالی رو بگیره، اگر مشکلی پیش اومد خودش رو جمع‌وجور کنه و سریع برگرده سر کار خودش. حالا با ظهور هوش مصنوعی‌های جدید که بهشون میگن Agentic AI، اوضاع یکم پیچیده‌تر شده و دیگه دست‌دست کردن جایز نیست.
Agentic AI دقیقاً چیه؟ این نسل جدید از هوش مصنوعیه که خودش تقریباً همه کارها رو انجام میده، برای خودش برنامه می‌ریزه، کارا رو اجرا می‌کنه و خیلی لازم نیست کسی بالاسرش باشه! مثلاً یه ربات هوشمند که می‌تونه توی شرکتت راه بیفته و خودش کارا رو بچرخونه بدون اینکه یکی دائم دستور بده. اما خب وقتی این سیستم‌ها اینقدر اختیار دارن و با سرعت و هماهنگی بالا کار می‌کنن، حتی یه مشکل کوچیک توی داده‌ها یا حفره امنیتی ممکنه کلی دردسر درست کنه!
نکته جالب اینه که تو سال ۲۰۲۵ فقط روی هوش مصنوعی قراره حدود ۱.۵ تریــلیـون دلار سرمایه‌گذاری بشه! اما جالبه بدونی کمتر از نصف مدیران کسب‌وکارها واقعاً مطمئنن که سیستم‌شون تو شرایط عجیب یا وقفه‌ها می‌تونه قوی بمونه – یعنی هنوز کلی نگرانی هست.
راه‌حل چیه؟ خیلیا دارن سراغ یه مفهوم جدید می‌رن به اسم Data Fabric. این یعنی بساط داده‌های شرکت رو اینقدر یکپارچه کنی که همه‌چیز به هم وصل باشه و بشه موقع خطر سریع واکنش نشون داد. Data Fabric در واقع یه جور معماریه که اطلاعات همه بخش‌ها رو با هم در ارتباط نگه می‌داره و باعث میشه یه دید جامع روی همه داده‌ها داشته باشی.
یه نکته طلایی درباره AIهای عامل‌محور اینه که قبلاً مدل‌های هوش مصنوعی بیشتر با داده‌هایی مثل متن، صوت یا ویدئو که آدم‌ها تولید می‌کردن آموزش داده می‌شدن؛ ولی الان داستان فرق کرده. این هوش مصنوعی‌ها به داده ماشینی نیاز دارن – مثل لاگ سیستم، سنسورها و داده‌هایی که سرورها و برنامه‌ها تولید می‌کنن. یعنی داده‌ای که خود سیستم‌ها هر لحظه تولید می‌کنن و خیلی وقت‌ها آدم‌ها بهش توجه نمی‌کنن! بدون این داده‌های ماشینی، هوش مصنوعی نمی‌تونه بفهمه دقیقاً چه خبره و ممکنه اشتباه کنه.
یه مثال: همون‌طور که قلب تپش داره، داده‌های ماشینی هم مثل نبض شرکت عمل می‌کنن. وقتی این داده‌ها در لحظه برسه دست هوش مصنوعی، این سیستم می‌تونه بهتر تصمیم بگیره، مشکلات رو زودتر تشخیص بده و سریع‌تر به بحران‌ها واکنش نشون بده.
فعلاً بیشتر شرکتا نتونستن این سطح یکپارچگی داده رو درست کنن و این یعنی خیلی از قابلیت‌های AIعامل‌محور هنوز استفاده نمی‌شن یا حتی باعث خطا میشن. مثلا قبل از معرفی GPTها (مدل‌های ترنسفورمر تولیدکننده متن)، مدل‌های NLP که کارشون پردازش زبان آدمیزاد بود، کلی اشتباه، سوگیری و گیجی داشتن. حالا اگر داده ماشینی رو به درستی به Agentic AI نرسونیم، همچین فجایع مشابهی ممکنه پیش بیاد.
ولی اینکه همه چی با سرعت نور داره پیش می‌ره، واسه خیلی‌ها دردسرسازه. چون سرعت تحول باعث میشه مشکلاتی به وجود بیاد که آمادگی‌ش رو نداریم. “تکیه به LLMهای سنتی که فقط رو متن و ویدئوی انسانی آموزش دیدن، دیگه جواب نمیده وقتی بحث امنیت و پایداری در میون باشه.” این جمله رو یکی از مدیرای اسپلانک گفته که خودش کلی تجربه تو این زمینه داره.
حالا چطور این Data Fabric رو پیاده کنیم؟ چندتا اصل داره:
۱. سیلوها رو بشکن! سیلو یعنی اینکه هر بخش شرکت یه عالمه داده رو برای خودش جمع کرده و با بقیه به اشتراک نمی‌ذاره. اول باید این دیوارها رو حذف کرد.
۲. برو سراغ Federated Data Architecture، که یعنی داده‌ها این‌ور و اون‌ور هستن اما انگار همه با هم یه تیم واحد تشکیل میدن. داده‌ها فیزیکی یکی نشدن اما با هم حرف می‌زنن و قوانین مشترک دارن، امنیت و کنترل هم حفظ میشه.
۳. پلتفرم داده‌ات رو ارتقا بده تا اون دید یکپارچه‌ای که ساختی، واقعاً قابل استفاده باشه – یعنی بشه براش تصمیم‌گیری کرد.
یه چالشش اینه که هنوز خیلیا روی پلتفرم‌هایی کار می‌کنن که فقط داده‌های ساختاریافته (مثل اطلاعات مشتری یا ترنزکشن مالی که تو جدول و منظم هستن) رو هندل می‌کنن. اما ما الان یه عالمه داده غیرساختاریافته داریم مثل لاگ‌ها و وقایع امنیتی که شکل مشخصی ندارن. واسه تجزیه و تحلیل این داده‌ها باید از هوش مصنوعی و ابزارهای پیشرفته‌تر استفاده بشه.
اینجا خود AI می‌تونه نقش دوست و همکار رو بازی کنه! ابزارهای هوشمند الان این قابلیت رو دارن که ربط داده‌های مختلف رو پیدا کنن – چه ساختاریافته، چه غیرساختاریافته – و خودشون کل اطلاعات رو به هم وصل کنن. همچنین می‌تونن اشتباهات رو کشف و اصلاح کنن یا دسته‌بندی کنن که پیدا کردنشون راحت‌تر بشه.
این Agentic AIها حتی می‌تونن به آدم‌های شرکت تو دیدن تهدیدها یا ایرادات عجیب که تو داده‌های غیرساختاریافته پنهانه کمک کنن – چیزایی که انسان‌ها معمولاً ممکنه جا بندازن یا دیر واکنش نشون بدن. اما چون این هوش مصنوعی‌ها خودشون قراره ببینن، تحلیل کنن و حتی بعضی کارها رو خودکار انجام بدن، سطح پایداری سیستم بالا می‌ره.
در این بین، آدمیزادها همچنان نقش کلیدی دارن! یعنی حتی با همه این هوش مصنوعی‌ها، حضور انسان لازمه که اوضاع از دست در نره. باید محدودیت‌ها و مرزهای واضحی گذاشت و همیشه آدم‌ها تو حلقه تصمیم‌گیری باقی بمونن. چون آخرش باید انسان تصمیم نهایی رو بگیره و هوش مصنوعی فقط کمک‌کننده باشه.
در نهایت، دیجیتال رزیلینس فقط این نیست که بتونی تو طوفان‌ها دووم بیاری؛ باید بتونی رشد کنی و یاد بگیری. هوش مصنوعی اگه درست و به عنوان همکار استفاده بشه، خودش هر بار با کمک آدم‌ها بهتر و هوشمندتر میشه – سیستم‌هایی که خودشون رو همیشه بهینه می‌کنن!
پس خلاصه‌ش اینکه اگه می‌خوای تو عصر Agentic AI با خیال راحت و با کمترین نگرانی کار کنی، باید داده‌ها رو بشکنی، یکپارچه کنی، ابزارهای هوشمند رو یارت کنی و همیشه خودت هم پشت فرمون باشی! همین.
منبع: +
