‫طراحی زیرساخت داده برای سیستم‌های مبتنی بر عامل: چالش‌ها و راهکارها

مقاله‌ای در InfoWorld به بررسی چالش‌های موجود در پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر عامل (Agentic AI) می‌پردازد. یافته‌ها نشان می‌دهد که بسیاری از سازمان‌ها با وجود سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی، هنوز در مراحل اولیه کار هستند و به دلیل کمبود زیرساخت داده مناسب، از دستیابی به ارزش تجاری کامل بازمانده‌اند. مشکل اصلی، معماری داده‌ای است که برای برنامه‌های تراکنشی طراحی شده و برای سیستم‌های هوش مصنوعی که به داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته و جریان‌های داده زنده نیاز دارند، مناسب نیست. این معماری‌ها معمولاً دارای شمای سخت‌گیرانه و داده‌های پراکنده، منطق قدیمی و پیاده‌سازی هوش مصنوعی به عنوان یک افزونه هستند. مقاله به بررسی چالش‌های ناشی از این معماری‌ها، از جمله عدم توانایی در پرسش‌گری یکپارچه و نیاز به لایه‌های واسط برای درک معنای داده‌ها می‌پردازد. در نهایت، مقاله بر اهمیت به‌روزرسانی زیرساخت داده برای پشتیبانی از سیستم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر عامل تاکید می‌کند.