كيفية تعزيز البنية التحتية لأعمالك لتأثير ChatGPT-5
“أكثر ذكاءً، وأسرع، وأكثر فائدة” من أي وقت مضى: من المؤكد أن سام ألتمان، المؤسس المشارك لـ OpenAI، قد تحدث عن أحدث إصدار من ChatGPT-5.
ولكن هل يمتلك عملك ما يلزم لتحقيق أقصى استفادة مما يمكن أن يقدمه النظام الأساسي المحدث؟
إن الإصدار الجديد المرتقب يتخطى حدود ما يمكن للمؤسسات تحقيقه باستخدام الذكاء الاصطناعي، ولكنه يزيد أيضًا من الضغط على البنية التحتية الحالية لتكنولوجيا المعلومات.
مهندس الحلول الرئيسي، شركة Riverbed Technology.
يجب أن تكون الشبكات والتطبيقات والأجهزة الآن قادرة على تقديم التجارب عالية الجودة التي يعد بها ChatGPT-5 باستمرار.
لذا، دعونا نتوقف لحظة لتقييم الفوائد المحتملة والحقائق المترتبة على المنصة الاصطناعية ــ ونحدد أفضل السبل لتسخير قدراتها.
إمكانيات غير مسبوقة
في حين قال ألتمان إن الإصدارين الثالث والرابع من ChatGPT كانا مثل التحدث إلى “طالب في المدرسة الثانوية” أو “طالب جامعي”، فإنه يعتقد أن GPT-5 أصبح فجأة مثل التحدث إلى خبير “على مستوى الدكتوراه”.
هذه القفزة في القدرات المعرفية المتقدمة تقلل من الأخطاء والهلوسة لإنتاج مخرجات أكثر دقة وذات صلة بالسياق من ذي قبل.
ولأنه يعتمد الآن على بنية نموذجية موحدة تعمل على دمج وظائف متعددة في نظام واحد، يمكن للمستخدمين اختيار تجنب متاعب التبديل اليدوي للنموذج – مما يجعل من السهل النشر بشكل موحد عبر جميع أجزاء الشركة.
وبشكل أكثر تحديدًا، يمكن للمؤسسات استخدام GPT-5 لتحليل وتلخيص المواد التدريبية أو تفاعلات العملاء باستخدام معالجة الفيديو الأصلية – بالإضافة إلى تعزيز الإنتاجية من خلال دمج إطار عمل المشغل لأتمتة سير العمل متعدد الخطوات.
ولكن ربما الأهم من ذلك هو أن قدرة المعالجة قد توسعت لتشمل نافذة سياقية مكونة من مليون رمز يمكنها التعامل بشكل مريح مع مجموعات بيانات واسعة النطاق في جلسة واحدة متماسكة.
ببساطة، أصبح النطاق الذي يمكن للشركات أن تتفاعل به مع الذكاء الاصطناعي غير مسبوق الآن، لأنه مع تدفق المزيد من البيانات إلى النموذج تأتي قيمة أكثر قابلية للاستخراج.
بالنسبة للشركات، يوفر ذلك كفاءة أكبر ورؤى أفضل في جميع المجالات – فقط إذا كنت مجهزًا بأدوات المراقبة الموحدة المناسبة لإبقاء التكنولوجيا الجديدة على المسار الصحيح.
العودة إلى الواقع
قبل أن نبالغ في الاحتمالات، دعونا نعود إلى الواقع لثانية واحدة.
لتجربة مجموعة كاملة من الفوائد المحتملة، يجب أن تتمتع المؤسسات ببنية تحتية قوية بما يكفي لدعم متطلبات البيانات الخاصة بـGPT-5 – أو أي أدوات ذكاء اصطناعي متطورة أخرى، في هذا الشأن.
فكر في العودة إلى أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين عندما كان مستخدمو الهاتف المحمول يحسبون باستمرار الدقائق والرسائل النصية والبيانات الخاصة بهم.
وفرت حزم البيانات والهواتف الذكية غير المحدودة الحرية من ذلك – إلى أن أدت التطبيقات الثقيلة والبث المباشر مرة أخرى إلى زيادة تحميل المعلومات المكلفة.
إن “القلق من البيانات”، كما صاغه أحد المشاريع البحثية الأخيرة، هو في الأساس ما يسببه الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال اليوم.
إن شهية GPT-5 للبيانات لا تشبع، وكل تفاعل واسع النطاق يتطلب حسابات قوية لتحسين المخرجات.
يجب أن يتم استخلاص كل هذه البيانات من مكان ما – سواء كان ذلك من خادم الشركة أو الوصول إلى السحابة أو جهاز الموظف – ثم الانتقال إلى مكان آخر حتى تقوم الأداة “بالتفكير” قبل إرسال “الإجابات” إلى نقاط النهاية.
لذلك، بدون حلول مصممة لتخفيف ازدحام تدفق البيانات، قد يكون الضغط على شبكات المؤسسة مشكلة خطيرة.
بالإضافة إلى ذلك، مع تزايد اعتماد المؤسسات على الذكاء الاصطناعي، تزداد أيضًا تكلفة التوقف عن العمل.
من المحتم أن يواجه المستخدمون النهائيون مشكلات غير متوقعة في الأداء أثناء طرح أي برنامج جديد – خاصة عندما يؤدي تعقيد ملكية تكنولوجيا المعلومات المختلطة إلى صعوبة تحديد أين تتجذر هذه المشكلات.
بدون أدوات المراقبة التي تقوم بدوريات في جميع أنحاء البيئة الرقمية، يمكن أن تؤدي الأخطاء مثل الاختناقات وزمن الوصول والنقاط العمياء إلى ضياع فرص تجارية والإضرار بالسمعة على المدى الطويل.
تحقيق قابلية التوسع في البيانات وأمنها ودقتها
كما ترون بسرعة، على الرغم من أنه قد يكون من السهل جلب مستوى جديد من خبرة الذكاء الاصطناعي إلى العمل، إلا أن الأمر يتطلب بعض الدراسة المتأنية. لتحقيق أقصى استفادة من ChatGPT-5 كأداة مؤسسية، يجب عليك إعادة صياغة طريقة تفكيرك بشأن العمود الفقري الرقمي الخاص بك.
تعد قابلية توسيع البيانات وأمانها ودقتها أمرًا حيويًا بشكل متزايد – ويمكن تحقيق ذلك جميعًا من خلال تبني ثلاث أدوات: حلول تسريع الشبكة التي تضمن نقل البيانات المهمة بأمان عبر بيئاتك المختلطة – مما يضمن استمرارية الشبكة وإزالة الاختناقات في المراحل الحرجة.
منصات موحدة لقابلية المراقبة مع نوع الرؤية الذي يدعم فرق تكنولوجيا المعلومات لديك للحفاظ على وقت تشغيل مستمر – اكتشاف الحالات الشاذة والتنبؤ بالفشل ومراقبة تجارب المستخدم عبر ممتلكاتك الرقمية.
وAIOps (الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات) الذي يستمد من بيانات القياس عن بعد البديهية في الوقت الفعلي لتنفيذ الأتمتة الذكية – مما يحرر فرقك من التعامل يدويًا مع المشكلات التقنية.
في النهاية، مع اعتمادك بشكل أكبر على ChatGPT-5 للحصول على رؤى أفضل وتسريع الإنتاجية، ستوفر هذه الحلول الدعم الذي تشتد الحاجة إليه للبنى التحتية الأساسية لديك – مما يساعدها على مواكبة الوتيرة والقوة.
دمج الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي في عملك
يقدم ChatGPT-5 فرصة مقنعة لدمج الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق في عملك – ولكن فقط إذا تأكدت من أن جاهزية الذكاء الاصطناعي تمثل جانبًا مهمًا من استراتيجيتك الرقمية.
نظرًا لأن نجاح الذكاء الاصطناعي يعتمد على قوة الشبكات التي تسهله، فإن تجهيز ممتلكاتك الرقمية بأدوات الحماية والكفاءة أمر بالغ الأهمية.
وكما هو الحال مع معظم الأشياء، كلما تصرفت بشكل أسرع اليوم، كلما كنت مستعدًا بشكل أفضل للغد.
عند دعمه بحلول مثل إمكانية المراقبة الموحدة وتسريع الشبكة وAIOps، يمكن لـ ChatGPT-5 أن يجلب بسرعة موجة من الخبرة على مستوى الدكتوراه إلى عملك – مما يفتح المزيد من الإمكانات أكثر من أي وقت مضى.
نحن نعرض أفضل روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي للأعمال.
تم إنتاج هذه المقالة كجزء من قناة Expert Insights التابعة لـ TechRadarPro حيث نعرض أفضل وألمع العقول في صناعة التكنولوجيا اليوم. الآراء الواردة هنا هي آراء المؤلف وليست بالضرورة آراء TechRadarPro أو Future plc. إذا كنت مهتمًا بالمساهمة، اكتشف المزيد هنا: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro