ونتيجة لذلك، تتمتع البيانات الاصطناعية بإمكانات كبيرة غير مستغلة. الحل يكمن في حاجة الشركات إلى نهج صحيح وعالي الجودة يحافظ على السلامة المرجعية ويكسب ثقتهم.
تُظهر الأبحاث أن أكبر عائق أمام التبني ليس الوعي أو الامتثال أو الحوكمة، بل جودة البيانات. عبر الصناعات، يدرك قادة الشركات بشكل متزايد قيمة البيانات الاصطناعية في حماية المعلومات الحساسة، والتحرك بسرعة وكيلية، وتوسيع الوصول إلى البيانات دون زيادة المخاطر.
يظل استخدام البيانات الاصطناعية ضمن فرق هندسة البرمجيات والاختبار محدودًا بشكل مفاجئ، وربما لهذا السبب. ونتيجة لذلك، تفوت الشركات الفرص التي يمكن أن توفرها البيانات الاصطناعية الحقيقية وعالية الجودة. الخطوة الأولى للاستفادة من هذه الفرص هي ضمان أن البيانات الاصطناعية تلبي معايير الجودة الخاصة بك.
ما هو وعد البيانات الاصطناعية؟
تحظى البيانات الاصطناعية بالكثير من الاهتمام لسبب وجيه. لسنوات، كافحت المؤسسات لتحقيق التوازن بين أولويتين متنافستين: تزويد الفرق بالبيانات التي تحتاجها مع حماية المعلومات الحساسة.
غالبًا ما تجبر الأساليب التقليدية الفرق على الاختيار بين الوصول والمخاطر. فإما أن تكون البيانات مقيدة، مما يخلق اختناقات للتطوير والاختبار، أو يتم توزيعها على نطاق واسع، مما يزيد من مخاوف الامتثال والأمن.
من خلال إنشاء مجموعات بيانات اصطناعية جديدة تعكس خصائص بيانات الإنتاج دون مخاطر الخصوصية، يمكن للمؤسسات زيادة توفر بيانات الاختبار مع الحفاظ على الحوكمة والامتثال. أكثر من نصف الشركات (51%) تستخدم بالفعل البيانات الاصطناعية لحماية البيانات الحساسة، جنبًا إلى جنب مع أساليب مثل إخفاء البيانات الثابت والديناميكي.
إنها رؤية مقنعة، خاصة وأن وكلاء الذكاء الاصطناعي يزيدون الطلب على البيانات عالية الجودة والمتاحة بسهولة عبر الأعمال. بالطبع، بينما من السهل إنشاء بيانات اصطناعية، ليست كل البيانات الاصطناعية متساوية. جربت العديد من المؤسسات البيانات الاصطناعية لكنها لم تر تحسينات في تطوير التطبيقات واختبارها لأنها افتقرت إلى الواقعية أو فشلت في الحفاظ على العلاقات.
يعتمد تبني البيانات الاصطناعية على ما إذا كانت المؤسسات تثق في أن حلول بيانات اصطناعية معينة تتطور ويمكنها الحفاظ على الواقعية عندما لم تفعل ذلك في الماضي. يمكن لنهج حديث يعتمد على الذكاء الاصطناعي أولاً، ويعطي الأولوية لجودة البيانات على نطاق واسع، معالجة هذه المخاوف القديمة.
لماذا يحتاج المطورون إلى أكثر من مجرد بيانات محمية؟
بينما غالبًا ما يقيّم المديرون التنفيذيون البيانات الاصطناعية من منظور الحوكمة، تقيّمها فرق التطوير من منظور الجودة. حاليًا، يبلغ 66% من قادة البرمجيات أنهم لا يستخدمون البيانات الاصطناعية في التطوير والاختبار.
يُذكر في التقرير: "المطورون والمختبرون لا يسألون في المقام الأول عما إذا كانت البيانات محمية. إنهم يسألون عما إذا كانت مفيدة."
يطرح المطورون والمختبرون أسئلة مثل:
- هل يمكنها تمثيل سلوك العملاء بدقة؟
- هل يمكنها دعم سيناريوهات اختبار معقدة؟
- هل يمكنها الحفاظ على العلاقات عبر الأنظمة المترابطة؟
- هل يمكنها توفير الثقة بأن التطبيقات التي تم اختبارها اليوم ستعمل بشكل صحيح في الإنتاج غدًا؟
هذه الأسئلة مهمة لأن فرق التطوير التي تختبر التطبيقات وعمليات الأعمال وسير العمل والتكاملات وتجارب العملاء تحتاج إلى أن تكون البيانات الاصطناعية أكثر من مجرد بيانات مزيفة. يجب أن تحافظ على السياق والعلاقات والواقعية التي تجعل البيانات ذات معنى.
إليك مثال واحد: قد يكون إنشاء رقم عشوائي في حقل تصنيف ائتماني صحيحًا من الناحية الفنية، لكنه لن يعكس بياناتك الحقيقية. من خلال إنشاء البيانات ضمن حدود ونطاقات العالم الحقيقي، فإنك تحافظ على الواقعية والجودة.
إذا افتقرت البيانات إلى الواقعية أو لم تعكس سلوك النظام الفعلي، فإن الفرق تخاطر بالتحقق من صحة التطبيقات مقابل سيناريوهات غير موجودة في الإنتاج. يمكن أن تكون النتيجة عيوبًا وإصدارات فاشلة ونتائج اختبار غير دقيقة.
كيف تبدو البيانات الاصطناعية الجديرة بالثقة؟
لكي تدعم البيانات الاصطناعية تطوير الشركات على نطاق واسع، يجب أن تتصرف مثل الأنظمة التي تمثلها. لا يمكن لكل أداة بيانات اصطناعية أن تفعل ذلك، ولكن يمكنك تخصيص قواعد الإنشاء للحفاظ على السلامة المرجعية عبر بيئات البيانات المختلفة.
يُشير التقرير إلى: "تطبيقات الشركات نادرًا ما تعمل ضمن قاعدة بيانات واحدة. يعمل الاختبار فقط عندما تظل هذه العلاقات سليمة عبر البيئات."
يجب على المؤسسات التي تقيّم أدوات البيانات الاصطناعية أن تعتبر بعض القدرات غير قابلة للتفاوض:
- الحفاظ على العلاقات عبر قواعد البيانات والأنظمة، وليس فقط ضمن مخطط واحد. تعتمد تطبيقات الشركات على التبعيات عبر الأنظمة، ويجب أن تعكسها البيانات الاصطناعية. على سبيل المثال، يجب أن تكون مخططات مثل المستثمر وحساب الاستثمار مرتبطة دائمًا.
- إنشاء البيانات بترتيب التبعية، بحيث تظل علاقات الأب والابن سليمة في جميع أنحاء البيئة.
- التحقق من الواقعية ومنطق الأعمال من خلال ضمان أن البيانات التي تم إنشاؤها تتبع التنسيقات والنطاقات والتوزيعات والقواعد المتوقعة. يجب ألا تنتج مجموعة بيانات اختبار أبدًا سيناريوهات مستحيلة مثل المعرفات غير الصالحة أو نتائج الأعمال غير المنطقية.
- التقييم المستمر لجودة البيانات مع تطور المخططات. إذا تطلبت البيانات الاصطناعية إعادة تكوين يدوية مكثفة في كل مرة يتغير فيها نظام المصدر، فإن الجودة والثقة تتآكل حتمًا بمرور الوقت.
من خلال التحقق من هذه النقاط، يمكن أن تظل البيانات الاصطناعية مفيدة للتطوير مع تقليل مخاطر خصوصية البيانات.
لماذا يجعل الذكاء الاصطناعي هذا التحدي أكثر إلحاحًا؟
يكشف صعود التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي عن تحدٍ طويل الأمد أصبح من المستحيل تجاهله: لا يمكن لتسليم البرمجيات أن يتحرك إلا بالسرعة التي تدعمها البيانات.
بينما تسارع إنشاء التعليمات البرمجية بشكل كبير، لم يواكب الوصول إلى بيانات اختبار عالية الجودة هذه الوتيرة. يمكن للبيانات الاصطناعية أن تساعد في سد هذه الفجوة. على عكس بيانات الإنتاج، يمكن إنشاء البيانات الاصطناعية عند الطلب.
تعد هذه القدرة ذات قيمة خاصة عندما تحتاج الفرق إلى بيانات مصممة خصيصًا للتطبيقات الجديدة والميزات وحالات الحافة والمبادرات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي حيث قد لا توجد بيانات الإنتاج أو قد يكون من الصعب استخدامها. تتيح البيانات الاصطناعية للفرق إنشاء سيناريوهات اختبار واقعية عند الطلب وتحويل التحقق إلى مرحلة مبكرة من دورة حياة التطوير.
يُؤكد التقرير أن: "لا يمكن لتسليم البرمجيات أن يتحرك إلا بالسرعة التي تدعمها البيانات."
في الوقت نفسه، ليست البيانات الاصطناعية بالضرورة بديلاً لكل نهج اختبار. بشكل متزايد، تجد المؤسسات قيمة في الجمع بين كلا النهجين: استخدام البيانات المقنعة لسير العمل المعروفة بينما تستخدم البيانات الاصطناعية لتوسيع التغطية واختبار سيناريوهات جديدة تمامًا. معًا، يوفران الواقعية والمرونة.
الخيط المشترك هو الثقة. سواء كانت الفرق تختبر ميزات جديدة، أو تتحقق من التكاملات، أو تدعم التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي، فإن الثقة تعتمد على البيانات التي تمثل بدقة العلاقات والسياق لأنظمة العالم الحقيقي. لم تعد السلامة المرجعية مجرد ميزة تقنية لطيفة، بل أصبحت شرطًا أساسيًا للتبني الهادف للبيانات الاصطناعية.
يعتمد مستقبل تبني البيانات الاصطناعية على ما إذا كانت فرق الهندسة تثق في البيانات بما يكفي للبناء والاختبار والابتكار بها.
مع تسارع تسليم البرمجيات نحو السرعة الكيلية، تصبح البيانات الموثوقة ميزة تنافسية. تحتاج المؤسسات إلى بيانات يمكن إنشاؤها بسرعة، ولكن يجب أن تعكس أيضًا بدقة علاقات العالم الحقيقي وعمليات الأعمال وسلوك النظام.
يُختتم التقرير بالقول: "في النهاية، تبني البيانات الاصطناعية ليس مشكلة وعي. إنها مشكلة ثقة، والثقة تأتي من جودة البيانات."
الشركات التي تسد هذه الفجوة لن تكون تلك التي تنشئ المزيد من البيانات الاصطناعية ببساطة. بل ستكون تلك التي تنشئ بيانات واقعية ودقيقة مرجعيًا ومناسبة للغرض يمكن للمطورين استخدامها بثقة لتسريع إصداراتهم ومواكبة الذكاء الاصطناعي.
جرّب الأداة: منسق ومتحقق JSON
