هوش مصنوعی مولد مهاجرت ابر را برطرف نمی کند

• هر پروژه مهاجرت ابری منحصر به فرد است. پیچیدگی‌های آن نیازمند ابزارها و فرآیندهای خاصی است که برای حوزه‌های مشکل خاصی طراحی شده است. هوش مصنوعی مولد به ندرت ماهیت سفارشی این الزامات را به حساب می آورد، که منجر به راه حل های نیمه کاره ای می شود که برای تصحیح آن نیاز به مداخله اساسی انسانی دارد. 
• بسیاری از شرکت‌ها با سیستم‌های قدیمی کار می‌کنند. گردش‌های کاری اغلب دارای جزئیات دقیق و غیرمستند هستند. ممکن است LLM ها برای تفسیر دقیق این پیچیدگی ها به کمک نیاز داشته باشند که منجر به شکاف هایی در روند مهاجرت می شود. این شکاف‌ها می‌توانند نیاز به بازنویسی‌های پرهزینه و جلسات رفع اشکال شدید داشته باشند که در وهله اول هدف استفاده از هوش مصنوعی را با شکست مواجه می‌کند. 
• شرکت‌ها در صنایع تحت نظارت با الزامات انطباق سختگیرانه مواجه هستند. اگرچه هوش مصنوعی مولد می‌تواند به شناسایی مشکلات بالقوه انطباق کمک کند، اعتبار نهایی اغلب به نظارت انسانی نیاز دارد تا اطمینان حاصل شود که توصیه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مطابق با استانداردهای نظارتی هستند که می‌توانند پیچیدگی و هزینه را اضافه کنند. 

بدون راه حل ساده

جذابیت هوش مصنوعی مولد در وعده اتوماسیون و کارایی آن نهفته است. اگر مهاجرت ابری یک سناریوی یکسان بود، کار می کرد. اما هر شرکتی بر اساس پشته فن آوری، الزامات تجاری و محیط نظارتی خود با چالش های منحصر به فردی روبرو است. انتظار یک مدل هوش مصنوعی مولد برای انجام یکپارچه همه وظایف مهاجرت غیرواقعی است. 

من گمان می‌کنم زمانی که یک زنجیره ابزار مهاجرت هوش مصنوعی را برای کمک به مهاجرت راه‌اندازی می‌کنید، تأخیر زمانی و هزینه آن زنجیره ابزار هرگونه مزیت احتمالی را از بین می‌برد. اگر به آن فکر کنید، می‌توانید نمونه‌های دیگری را در صنعت فناوری اطلاعات بیابید که در آن برخی از فناوری‌ها به جای افزودن یک ارزش، یک ارزش را حذف می‌کنند – طبق تجربه من، تقریباً نیمی از زمان‌ها. 

مهاجرت های ابری موفق به ابزارهای تخصصی و تخصص انسانی متکی است. به عنوان مثال، ابزارهای سفارشی شده به مشکلات خاصی که در طول مهاجرت با آنها مواجه می شوند، می پردازند. تست مصنوعی بلادرنگ و چارچوب‌های زیرساخت به‌عنوان کد برای رسیدگی به جزئیات وظایف مهاجرت ضروری هستند. 

همچنین، نظارت انسانی همچنان مورد نیاز است. متخصصان ماهر بینش های مهمی را ارائه می دهند که هوش مصنوعی نمی تواند آن ها را تکرار کند. تخصص آنها در جهت یابی چالش های پیش بینی نشده و تضمین یکپارچگی فرآیند مهاجرت ضروری است. 

هزینه واقعی هوش مصنوعی مولد 

فرای سرمایه گذاری اولیه در ابزارهای هوش مصنوعی، هزینه های پنهان هوش مصنوعی مولد برای مهاجرت ابری به سرعت افزایش می یابد.  به عنوان مثال، اجرای مدل‌های هوش مصنوعی مولد اغلب به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد که می‌تواند گران باشد. همچنین، به روز نگه داشتن مدل های مولد هوش مصنوعی و ایمن، نیازمند مدیریت قوی API و اقدامات امنیت سایبری است. در نهایت، مدل‌های هوش مصنوعی برای مرتبط ماندن و متحمل شدن هزینه‌های مداوم نیاز به اصلاح و بازآموزی مداوم دارند. 

این عوامل اغلب به وضعیتی بسیار شبیه به XYZ ساختگی ما منجر می‌شوند. هوش مصنوعی مولد، اگرچه از جنبه‌های خاصی ارزشمند است، اما هنوز نوشدارویی برای پیچیدگی‌های مهاجرت ابری نیست. 

من می دانم که چند نفر از شما چه می گویید. دوباره Linthicum می‌رود، رژه هوش مصنوعی مولد را می‌بارد و هیجان استفاده از هوش مصنوعی را به عنوان نیرویی چندبرابر برای افرادی که مهاجرت ابری انجام می‌دهند، از بین می‌برد. استراتژی کسب و کار موفق در مورد این است که چه چیزی خوب کار می کند و چه چیزی باید بهبود یابد. همه ما می دانیم که هوش مصنوعی ابزار قدرتمندی است و برای چندین دهه بوده است، اما باید به دقت مورد توجه قرار گیرد – زمانی که مشکل خاصی را که به دنبال حل آن هستید شناسایی کردید.    

مهاجرت ابری یک فرآیند پیچیده و چندوجهی است که نیازمند راه‌حل‌هایی است که متناسب با نیازهای سازمانی منحصربه‌فرد باشد. در حالی که هوش مصنوعی مولد نویدبخش است، اتکای بیش از حد به آن می تواند منجر به افزایش هزینه ها و پیچیدگی ها به جای ساده سازی شود. کلید مهاجرت موفقیت آمیز در یک رویکرد متعادل نهفته است، استفاده از هوش مصنوعی در جایی که برتری دارد و در عین حال با تکیه بر ابزارهای تخصصی و تخصص انسانی برای حرکت در چشم انداز خاردار انتقال ابری است. 

با درک محدودیت‌ها و کاربردهای واقع‌بینانه هوش مصنوعی مولد، شرکت‌ها می‌توانند استراتژی‌های مهاجرت خود را بهتر برنامه‌ریزی کنند، از دام‌های اتوماسیون بیش از حد اجتناب کنند و از انتقال روان‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر به ابر اطمینان حاصل کنند.