مقدمه: انقلاب هوش مصنوعی اینفورماتیکا در مدیریت داده

در دنیای پرشتاب امروز، مدیریت و یکپارچه‌سازی داده‌ها برای سازمان‌ها به چالشی بزرگ تبدیل شده است. پراکندگی داده‌ها در سیستم‌های مختلف سازمانی، فرایندی زمان‌بر و پیچیده است که می‌تواند هفته‌ها به طول انجامد. شرکت Informatica، پیشرو در ارائه پلتفرم‌های داده، با توسعه قابلیت‌های هوش مصنوعی خود، به دنبال متحول کردن این چالش و تبدیل آن به یک فرایند سریع و کارآمد است. این شرکت که در سال 2018 اولین ابزار هوش مصنوعی خود به نام Claire AI را معرفی کرد، اکنون با پیشرفت‌های چشمگیر در هوش مصنوعی مولد (Gen AI)، راهکارهایی را ارائه می‌دهد که می‌تواند ساعت‌ها یا حتی روزها از زمان کار تیم‌های داده را کاهش دهد.

Informatica همواره در خط مقدم نوآوری‌های هوش مصنوعی در حوزه داده‌ها قرار داشته است. اولین گام‌های این شرکت در سال ۲۰۱۸ با معرفی ابزار Claire AI برداشته شد، ابزاری که هدف آن ساده‌سازی و خودکارسازی وظایف پیچیده مدیریت داده با استفاده از یادگیری ماشین بود. در عصر کنونی هوش مصنوعی مولد، Informatica با معرفی Claire GPT، که بخشی از پلتفرم ابری مدیریت داده هوشمند (IDMC) این شرکت است، گام‌های بلندتری برداشته است. این فناوری جدید، با تمرکز بر قابلیت‌های زبان طبیعی پیشرفته، دسترسی و استفاده از داده‌ها را آسان‌تر، سریع‌تر و هوشمندانه‌تر می‌کند. این رویکرد نوآورانه، Informatica را به هدفی جذاب برای خرید تبدیل کرده است؛ به‌طوری‌که Salesforce در ماه مه از قصد خود برای خرید این شرکت با مبلغ ۸ میلیارد دلار خبر داد.

با وجود اینکه فرایند خرید و تأییدیه‌های نظارتی ادامه دارد، سازمان‌ها همچنان با چالش‌های پیچیده داده‌ای مواجه هستند که نیازمند راهکارهای فوری است. نسخه تابستان ۲۰۲۵ اینفورماتیکا، که به‌تازگی معرفی شده، نشان‌دهنده تکامل هفت ساله سفر هوش مصنوعی این شرکت در راستای رفع نیازهای داده‌ای سازمان‌ها است. این به‌روزرسانی نه تنها بر توانایی‌های قبلی Informatica استوار است، بلکه قابلیت‌های جدید و قدرتمندی را نیز معرفی می‌کند که به شرکت‌ها کمک می‌کند تا با چالش‌های جدید مدیریت داده در عصر هوش مصنوعی مولد کنار بیایند.

Informatica با تمرکز بر هوش مصنوعی و اتوماسیون، به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که از داده‌های خود به بهترین شکل ممکن استفاده کنند. این رویکرد به ویژه در مواجهه با چالش دائمی پراکندگی داده‌ها در محیط‌های سازمانی بسیار حیاتی است. این پراکندگی، به جای کاهش، همچنان رو به افزایش است و این به معنای نیاز مبرم به راهکارهایی است که بتوانند تمامی این داده‌ها را به شیوه‌ای منسجم و قابل استفاده گرد هم آورند. پلتفرم Informatica دقیقاً برای حل این مشکل طراحی شده و با استفاده از هوش مصنوعی، فرایند یکپارچه‌سازی و مدیریت داده را به تجربه‌ای بی‌نظیر تبدیل می‌کند.

رونمایی از نوآوری‌های نسخه تابستان ۲۰۲۵ اینفورماتیکا

نسخه تابستان ۲۰۲۵ اینفورماتیکا، مجموعه‌ای از قابلیت‌های جدید و پیشرفته را معرفی می‌کند که به طور مستقیم به چالش‌های حیاتی داده در سازمان‌ها پاسخ می‌دهد. این قابلیت‌ها، با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، به کاربران امکان می‌دهند تا وظایف پیچیده مدیریت داده را با سادگی بی‌سابقه‌ای انجام دهند. یکی از مهم‌ترین نوآوری‌ها، رابط‌های زبان طبیعی است که به کاربران اجازه می‌دهد تا با استفاده از دستورات ساده انگلیسی، خطوط لوله داده پیچیده را ایجاد کنند. این ویژگی، نیاز به دانش فنی عمیق را به شدت کاهش داده و دسترسی به قابلیت‌های داده را برای طیف وسیع‌تری از کاربران فراهم می‌کند.

علاوه بر این، نسخه جدید شامل قابلیت‌های حکمرانی داده مبتنی بر هوش مصنوعی است که به طور خودکار منشأ داده‌ها را تا مدل‌های یادگیری ماشین ردیابی می‌کند. این امر به سازمان‌ها کمک می‌کند تا شفافیت و کنترل کاملی بر داده‌های خود داشته باشند، حتی زمانی که داده‌ها از سیستم‌های مختلفی جمع‌آوری و برای مقاصد هوش مصنوعی استفاده می‌شوند. این قابلیت حکمرانی خودکار، اطمینان می‌دهد که داده‌ها همواره دقیق، قابل اعتماد و مطابق با مقررات هستند. در کنار این‌ها، قابلیت‌های نقشه‌برداری خودکار (Auto-mapping) نیز معرفی شده‌اند که پروژه‌های نقشه‌برداری شمای داده را که معمولاً هفته‌ها به طول می‌انجامید، به چند دقیقه کاهش می‌دهند. این ویژگی، یکی از برجسته‌ترین نمونه‌های چگونگی تبدیل وظایف طاقت‌فرسا به فرایندهای سریع و کارآمد است.

پراتیک پاریخ، معاون ارشد و مدیر کل بخش یکپارچه‌سازی ابری در Informatica، در این باره می‌گوید: “چیزی که تغییر نکرده، پراکندگی داده‌ها در سازمان‌ها است و این پراکندگی همچنان با سرعتی بالا ادامه دارد و به هیچ وجه در حال همگرا شدن نیست. این بدان معناست که شما باید تمام این داده‌ها را گرد هم آورید.” این چالش دائمی، هوش مصنوعی مولد را ضروری‌تر از همیشه کرده است. قابلیت‌های جدید اینفورماتیکا دقیقاً برای پاسخ به این نیاز طراحی شده‌اند، تا سازمان‌ها بتوانند از پتانسیل کامل داده‌های خود، صرف‌نظر از محل ذخیره‌سازی آنها، بهره‌برداری کنند. این نسخه جدید، گواهی بر تعهد Informatica به نوآوری و ارائه راهکارهایی است که به طور مستقیم به مهم‌ترین نیازهای مشتریان پاسخ می‌دهند.

اینفورماتیکا با تمرکز بر این سه حوزه اصلی – رابط زبان طبیعی، حکمرانی خودکار و نقشه‌برداری خودکار – نه تنها بهره‌وری را افزایش می‌دهد، بلکه به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا با اطمینان بیشتری پروژه‌های هوش مصنوعی خود را پیش ببرند. توانایی ایجاد خطوط لوله داده تنها با استفاده از زبان طبیعی، به تیم‌های کسب‌وکار اجازه می‌دهد تا بدون اتکا به متخصصان فنی، به داده‌های مورد نیاز خود دسترسی پیدا کنند. این دموکراتیزاسیون دسترسی به داده‌ها، به نوبه خود، نوآوری را تسریع کرده و به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با سرعت بیشتری به بینش‌های ارزشمند دست یابند. حکمرانی داده مبتنی بر هوش مصنوعی نیز اطمینان می‌دهد که کیفیت و امنیت داده‌ها در هر مرحله از فرایند حفظ می‌شود، که این امر برای رعایت مقررات و اعتمادسازی در نتایج حاصل از هوش مصنوعی بسیار مهم است.

از یادگیری ماشین تا هوش مصنوعی مولد: تکامل اینفورماتیکا

برای درک بهتر دستاوردهای کنونی اینفورماتیکا، بررسی مسیر تکامل هوش مصنوعی این شرکت ضروری است. پیاده‌سازی اولیه Claire در سال ۲۰۱۸ بر مشکلات عملی یادگیری ماشین (ML) که تیم‌های داده سازمانی را آزار می‌داد، متمرکز بود. پلتفرم Informatica از فراداده‌های (metadata) انباشته‌شده از هزاران پیاده‌سازی مشتری برای ارائه توصیه‌های زمان طراحی، بهینه‌سازی‌های زمان اجرا و بینش‌های عملیاتی استفاده می‌کرد. این یک پایه قوی برای هوش مصنوعی بود که بر اساس داده‌های واقعی و نیازهای تجاری ساخته شده بود و نه فقط تحقیقات نظری.

این بنیاد بر مبنای چیزی که پاریخ آن را “سیستم هوشمند فراداده‌ای” می‌نامد، بنا شد که حاوی ۴۰ پتابایت از الگوهای داده سازمانی است. این تنها یک تحقیق انتزاعی نبود، بلکه یادگیری ماشینی کاربردی بود که به گلوگاه‌های خاص در گردش کار یکپارچه‌سازی داده می‌پرداخت. این سیستم هوشمند فراداده‌ای در طول سال‌ها بهبود یافته است و در نسخه تابستان ۲۰۲۵، پلتفرم شامل قابلیت‌های نقشه‌برداری خودکار است که یک مشکل پایدار داده‌ای را حل می‌کند. این ویژگی، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی که بر اساس میلیون‌ها الگوی یکپارچه‌سازی داده موجود آموزش دیده‌اند، فیلدها را به طور خودکار بین سیستم‌های مختلف سازمانی نقشه‌برداری می‌کند.

پاریخ در این باره می‌گوید: “اگر با مدیریت داده کار کرده باشید، می‌دانید که نقشه‌برداری یک کار بسیار زمان‌بر است.” نقشه‌برداری خودکار به معنای دریافت داده‌ها از یک سیستم منبع، مانند SAP، و سپس استفاده از آن داده‌ها با سایر داده‌های سازمانی برای ایجاد یک رکورد مدیریت داده اصلی (MDM) است. MDM برای متخصصان داده سازمانی، “رکورد طلایی” نامیده می‌شود، زیرا قرار است منبع حقیقت در مورد یک موجودیت خاص باشد. ویژگی نقشه‌برداری خودکار می‌تواند شمای سیستم‌های مختلف را درک کرده و فیلد داده صحیح را در MDM ایجاد کند.

نتایج به وضوح ارزش سرمایه‌گذاری بلندمدت اینفورماتیکا در هوش مصنوعی را نشان می‌دهد. وظایفی که قبلاً به تخصص فنی عمیق و زمان قابل توجهی نیاز داشتند، اکنون به طور خودکار و با نرخ دقت بالا انجام می‌شوند. پاریخ اظهار داشت: “خدمات حرفه‌ای ما کار نقشه‌برداری را انجام داده‌اند که معمولاً هفت روز طول می‌کشد. این کار اکنون در کمتر از پنج دقیقه انجام می‌شود.” این پیشرفت‌ها، بهره‌وری را به شکل چشمگیری افزایش داده و به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا منابع خود را بر روی وظایف استراتژیک‌تر متمرکز کنند.

این تکامل از یادگیری ماشین سنتی به هوش مصنوعی مولد، نشان‌دهنده بینش عمیق Informatica در مورد چگونگی کاربرد هوش مصنوعی برای حل مشکلات واقعی کسب‌وکار است. با ترکیب دانش فراداده‌ای گسترده و قابلیت‌های پیشرفته زبان طبیعی، Informatica نه تنها فرایندهای موجود را خودکار می‌کند، بلکه راهکارهای نوآورانه‌ای را برای چالش‌هایی ارائه می‌دهد که قبلاً بسیار پیچیده و زمان‌بر بودند. این رویکرد، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با سرعت بیشتری به اهداف داده‌محور خود دست یابند و از پتانسیل کامل داده‌های خود بهره‌برداری کنند.

ارتقای کوپایلوت: استفاده بهتر از فراداده

یکی از عناصر اصلی هر سیستم هوش مصنوعی مدرن، رابط زبان طبیعی است که معمولاً با نوعی از کوپایلوت برای کمک به کاربران در اجرای وظایف همراه است. در این زمینه، اینفورماتیکا تفاوتی با سایر فروشندگان نرم‌افزار سازمانی ندارد. اما آنچه آن را متمایز می‌کند، همچنان فناوری فراداده و یادگیری ماشینی آن است. نسخه تابستان ۲۰۲۵، قابلیت‌های Claire Copilot برای یکپارچه‌سازی داده را ارتقا می‌دهد که در ماه مه ۲۰۲۵ پس از ۹ ماه دسترسی اولیه و پیش‌نمایش به صورت عمومی در دسترس قرار گرفت.

این کوپایلوت به کاربران امکان می‌دهد درخواست‌هایی مانند “تمام داده‌های Salesforce را به Snowflake بیاور” را تایپ کنند و سیستم سپس اجزای خط لوله لازم را سازماندهی کند. این قابلیت، بار پیچیدگی فنی را از دوش کاربر برداشته و به او اجازه می‌دهد تا بر روی نتایج مورد نظر خود تمرکز کند. نسخه تابستان ۲۰۲۵ قابلیت‌های تعاملی جدیدی را به کوپایلوت اضافه می‌کند، از جمله ویژگی‌های پیشرفته پرسش و پاسخ که به کاربران کمک می‌کند تا نحوه استفاده از محصول را درک کنند، با پاسخ‌هایی که مستقیماً از اسناد و مقالات راهنما گرفته شده‌اند. این به معنای دسترسی سریع‌تر به اطلاعات و حل مشکلات بدون نیاز به جستجو در منابع متعدد است.

پیاده‌سازی فنی این قابلیت‌ها، نیازمند توسعه مدل‌های زبانی تخصصی بود که برای وظایف مدیریت داده با استفاده از آنچه پاریخ آن را “گرامر اینفورماتیکا” می‌نامد، تنظیم شده‌اند. پاریخ توضیح می‌دهد: “زبان طبیعی ترجمه شده به گرامر اینفورماتیکا، جایی است که راز موفقیت ما نهفته است. کل پلتفرم ما یک پلتفرم مبتنی بر فراداده است. بنابراین، در زیر، گرامر خاص خود را داریم که نحوه توصیف نقشه‌برداری، توصیف قانون کیفیت داده و توصیف یک دارایی MDM را مشخص می‌کند.” این گرامر اختصاصی، به کوپایلوت اجازه می‌دهد تا دستورات زبان طبیعی را به دستورالعمل‌های دقیق و قابل اجرا برای پلتفرم تبدیل کند و اطمینان حاصل شود که درخواست‌ها به درستی و کارآمد پردازش می‌شوند.

این ارتقا در کوپایلوت، نشان‌دهنده تعهد اینفورماتیکا به افزایش دسترسی‌پذیری و سهولت استفاده از ابزارهای پیچیده مدیریت داده است. با فراهم آوردن یک رابط کاربری شهودی و مبتنی بر زبان طبیعی، Informatica به کاربران بیشتری، حتی کسانی که دانش فنی عمیقی در زمینه داده‌ها ندارند، اجازه می‌دهد تا از پتانسیل کامل پلتفرم بهره‌برداری کنند. این امر دموکراتیزاسیون داده را تسریع می‌بخشد و به سازمان‌ها کمک می‌کند تا به شکلی گسترده‌تر از داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تر استفاده کنند.

زمان‌بندی بازار: افزایش چشمگیر تقاضای هوش مصنوعی سازمانی

تکامل هوش مصنوعی اینفورماتیکا با تغییرات بنیادی در نحوه مصرف داده توسط سازمان‌ها همسو است. برت روسکو، معاون ارشد و مدیر کل بخش حکمرانی داده ابری و عملیات ابری در Informatica، اشاره می‌کند که تفاوت بزرگ در چشم‌انداز داده‌های سازمانی طی سال‌های اخیر، مقیاس کار بوده است؛ اکنون افراد بیشتری نسبت به گذشته نیاز به دسترسی به داده‌ها دارند. پیش از این، درخواست‌های داده عمدتاً از سوی تیم‌های تحلیلگر مرکزی با تخصص فنی مطرح می‌شد؛ اما در عصر هوش مصنوعی مولد، این درخواست‌ها از هر گوشه سازمان سر برمی‌آورند.

روسکو توضیح می‌دهد: “ناگهان، با دنیای هوش مصنوعی مولد، تیم بازاریابی و تیم مالی شما همه به دنبال داده هستند تا پروژه‌های هوش مصنوعی مولد خود را پیش ببرند.” این گسترش تقاضا، نیاز به راهکارهای مدیریت داده‌ای را که بتوانند با این حجم از درخواست‌ها کنار بیایند، افزایش داده است. قابلیت‌های موجودی و گردش کار حکمرانی هوش مصنوعی در نسخه تابستان، به طور مستقیم به این چالش می‌پردازد. این پلتفرم اکنون مدل‌های هوش مصنوعی را به طور خودکار فهرست‌بندی می‌کند، منابع داده آنها را ردیابی کرده و منشأ داده‌ها را از سیستم‌های منبع تا برنامه‌های هوش مصنوعی حفظ می‌کند. این ویژگی به نگرانی‌های سازمان‌ها در مورد حفظ دید و کنترل، در حالی که پروژه‌های هوش مصنوعی فراتر از تیم‌های تحلیلگر سنتی گسترش می‌یابند، پاسخ می‌دهد.

این نسخه همچنین قوانین کیفیت داده را به عنوان یک API معرفی می‌کند، که امکان اعتبارسنجی داده‌ها را به صورت بلادرنگ در برنامه‌های هوش مصنوعی فراهم می‌آورد، به جای پردازش دسته‌ای پس از انتقال داده. این تغییر معماری به برنامه‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا کیفیت داده را در نقطه مصرف تأیید کنند، که به چالش‌های حکمرانی که زمانی تیم‌های غیرفنی پروژه‌های هوش مصنوعی را راه‌اندازی می‌کنند، می‌پردازد. با این رویکرد، سازمان‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که داده‌ها حتی در دست کاربران غیرمتخصص نیز دقیق و قابل اعتماد باقی می‌مانند، که این امر برای موفقیت پروژه‌های هوش مصنوعی حیاتی است. اینفورماتیکا با ارائه ابزارهایی که حکمرانی داده را به صورت خودکار و در زمان واقعی انجام می‌دهند، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا از خطرات مرتبط با داده‌های نادرست یا غیرمطابق جلوگیری کنند.

به طور کلی، همسویی Informatica با نیازهای رو به رشد بازار برای هوش مصنوعی سازمانی، نشان‌دهنده درک عمیق این شرکت از پویایی‌های فعلی در فضای داده است. با ارائه راهکارهایی که نه تنها به تقاضای گسترده برای دسترسی به داده پاسخ می‌دهند، بلکه حکمرانی و کیفیت داده را در مقیاس وسیع حفظ می‌کنند، اینفورماتیکا خود را به عنوان یک شریک حیاتی برای سازمان‌هایی که به دنبال بهره‌برداری از پتانسیل کامل هوش مصنوعی هستند، معرفی می‌کند.

تکامل فنی: از اتوماسیون تا ارکستراسیون

نسخه تابستان ۲۰۲۵ اینفورماتیکا نشان می‌دهد که چگونه قابلیت‌های هوش مصنوعی این شرکت از اتوماسیون ساده به ارکستراسیون پیچیده تکامل یافته است. سیستم کوپایلوت پیشرفته Claire می‌تواند درخواست‌های پیچیده زبان طبیعی را به چندین گام هماهنگ تقسیم کند، در حالی که نظارت انسانی در طول فرایند حفظ می‌شود. این رویکرد ترکیبی، بهترین‌ها را از هر دو جهان فراهم می‌کند: سرعت و کارایی اتوماسیون هوش مصنوعی، همراه با دقت و کنترل انسانی.

سیستم همچنین قابلیت‌های خلاصه‌سازی را برای گردش کارهای داده‌ای موجود فراهم می‌کند و به چالش‌های انتقال دانش که تیم‌های داده سازمانی را آزار می‌دهد، می‌پردازد. کاربران می‌توانند از کوپایلوت بخواهند که جریان‌های یکپارچه‌سازی پیچیده‌ای را که توسط توسعه‌دهندگان قبلی ساخته شده‌اند، توضیح دهد و وابستگی‌های دانش سازمانی را کاهش دهد. این به معنای آن است که حتی اگر یک متخصص داده تیم را ترک کند، دانش مربوط به سیستم‌های داده‌ای سازمان از دست نمی‌رود، زیرا کوپایلوت می‌تواند توضیحات لازم را ارائه دهد.

پشتیبانی نسخه جدید از پروتکل Model Context Protocol (MCP) و کانکتورهای جدید هوش مصنوعی مولد برای Nvidia NIM، Databricks Mosaic AI و Snowflake Cortex AI نشان می‌دهد که زیرساخت هوش مصنوعی این شرکت چگونه با فناوری‌های نوظهور سازگار می‌شود، در حالی که استانداردهای حکمرانی سازمانی را حفظ می‌کند. این بدان معناست که Informatica نه تنها ابزارهای خود را برای استفاده داخلی بهبود می‌بخشد، بلکه با اکوسیستم گسترده‌تر هوش مصنوعی نیز سازگار است و به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا ابزارهای هوش مصنوعی مورد علاقه خود را به طور یکپارچه با پلتفرم Informatica ادغام کنند.

این تکامل از اتوماسیون صرف به ارکستراسیون هوشمند، تأکید اینفورماتیکا بر ایجاد راهکارهایی است که واقعاً به سازمان‌ها در مقیاس کمک کنند. قابلیت‌های ارکستراسیون به شرکت‌ها اجازه می‌دهند تا فرایندهای داده‌ای خود را به شکل بسیار پیچیده‌تری مدیریت کنند، در حالی که هنوز سادگی استفاده را حفظ می‌کنند. این نه تنها بهره‌وری را افزایش می‌دهد، بلکه به سازمان‌ها انعطاف‌پذیری لازم را برای سازگاری با نیازهای داده‌ای در حال تغییر و پیچیدگی‌های هوش مصنوعی مولد می‌دهد. اینفورماتیکا با ارائه یک پلتفرم هوشمند و سازگار، سازمان‌ها را برای آینده‌ای داده‌محور و هوش مصنوعی-محور آماده می‌کند.

پیامدهای استراتژیک: بلوغ در هوش مصنوعی سازمانی برای داده‌ها پیروز می‌شود

سفر هفت ساله هوش مصنوعی Informatica، که با پیشرفت‌های نسخه تابستان ۲۰۲۵ به اوج خود رسیده است، یک حقیقت بنیادی را در مورد پذیرش هوش مصنوعی سازمانی نشان می‌دهد: تخصص پایدار در یک حوزه خاص اهمیت دارد. رویکرد این شرکت، استراتژی ساخت قابلیت‌های هوش مصنوعی تخصصی برای مشکلات خاص سازمانی را به جای پیگیری راه‌حل‌های هوش مصنوعی عمومی تأیید می‌کند. قابلیت‌های کشف منشأ داده مبتنی بر هوش مصنوعی و گردش کارهای حکمرانی در نسخه تابستان، نشان‌دهنده قابلیت‌هایی هستند که تنها از سال‌ها درک چگونگی مدیریت داده‌ها در مقیاس توسط سازمان‌ها به دست می‌آیند.

برت روسکو خاطرنشان می‌کند: “اگر قبل از ظهور هوش مصنوعی مولد، تجربه مدیریت داده نداشتید، در حال حاضر با مشکل مواجه هستید. و اگر تجربه مدیریت داده را داشتید، باز هم در حال تقلا هستید.” این جمله به وضوح نشان می‌دهد که چقدر داشتن یک پایه قوی در مدیریت داده برای موفقیت در عصر هوش مصنوعی حیاتی است. Informatica با تمرکز بر این نیازهای اساسی، ابزارهایی را فراهم می‌کند که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از آشفتگی داده‌ای موجود فراتر رفته و به سمت یکپارچه‌سازی و مدیریت کارآمد حرکت کنند.

همانطور که سازمان‌ها از آزمایش هوش مصنوعی به سمت استقرار تولیدی حرکت می‌کنند، رویکرد Informatica یک حقیقت بنیادی را تأیید می‌کند: در هوش مصنوعی سازمانی، بلوغ و تخصص بیش از تازگی اهمیت دارند. سازمان‌ها نباید تنها ویژگی‌های جدید مبتنی بر هوش مصنوعی را در نظر بگیرند، بلکه باید قابلیت‌های هوش مصنوعی را بررسی کنند که واقعیت‌های پیچیده مدیریت داده سازمانی را درک کرده و حل می‌کنند. این به معنای انتخاب راهکارهایی است که نه تنها جدید و نوآورانه هستند، بلکه از طریق تجربه و تخصص عمیق در این حوزه، به اثبات رسیده‌اند و می‌توانند ارزش واقعی را برای کسب‌وکار فراهم کنند.

نتیجه‌گیری این است که Informatica با تکیه بر سال‌ها تجربه در مدیریت داده و تکامل مستمر قابلیت‌های هوش مصنوعی خود، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با چالش‌های پیچیده داده‌ای عصر هوش مصنوعی مولد مقابله کنند. تمرکز بر هوش مصنوعی هدفمند، نه تنها کارایی را افزایش می‌دهد، بلکه به سازمان‌ها اطمینان می‌دهد که می‌توانند به داده‌های خود اعتماد کنند و از آنها برای نوآوری و پیشرفت استفاده کنند.

منبع مقاله: VentureBeat