6 தவறுகளை IT குழுக்கள் 2025 இல் செய்ய உத்தரவாதம்

செயற்கை நுண்ணறிவின் அடுத்த அலையானது நிறுவன கதவுகளைத் தட்டுவது மட்டுமல்ல – தொழில்நுட்ப மாற்றத்தை நிறுவனங்கள் எவ்வாறு அணுகுகின்றன என்பதில் உள்ள அடிப்படைக் குறைபாடுகளை இது வெளிப்படுத்துகிறது. 2025 ஆம் ஆண்டில் ஐடி குழுக்கள் போட்டியிடும் போது, ​​அவர்கள் தவறுகளைச் செய்கிறார்கள், அது அவர்களின் டிஜிட்டல் முன்முயற்சிகளை கணிசமாக பாதிக்கலாம்.

தவறு 1: AI நிர்வாகத்தை தவறாக கையாளுதல்

பல நிறுவனங்கள் AI வரிசைப்படுத்தலைத் தவறாகக் கையாளுகின்றன. 2025 ஆம் ஆண்டில், இந்த மேற்பார்வையின் விளைவுகள் தரவு மீறல்கள், பக்கச்சார்பான வெளியீடுகள் மற்றும் இணக்க மீறல்களில் வெளிப்படும். அதிகாரப்பூர்வமற்ற சேனல்கள் மூலம் பொது AI மாதிரிகளில் உணர்திறன் தரவை வழங்குவதை நிறுவனங்கள் கண்டறிந்து, பாரிய பாதுகாப்பு பாதிப்புகளை உருவாக்குகின்றன. முன்னோக்கிச் சிந்திக்கும் IT தலைவர்கள், பிரபலமான நுகர்வோர் AI கருவிகளுக்கு அங்கீகரிக்கப்பட்ட மாற்றுகளை வழங்கும் அதே வேளையில், மாதிரித் தேர்வு முதல் வெளியீடு சரிபார்ப்பு வரை அனைத்தையும் உள்ளடக்கிய விரிவான AI ஆளுமைக் கட்டமைப்பை ஏற்கனவே செயல்படுத்தி வருகின்றனர். இது இடர் மேலாண்மை பற்றியது மட்டுமல்ல – கல்வி மற்றும் அணுகக்கூடிய, பாதுகாப்பான மாற்று வழிகள் மூலம் நிழல் AI பயன்பாட்டைக் கட்டுக்குள் வைத்திருக்கும் அதே வேளையில், உங்கள் நிறுவனத்தின் வளர்ந்து வரும் தேவைகளுடன் அளவிடக்கூடிய நிலையான AI நடைமுறைகளை உருவாக்குவது பற்றியது.

தவறு 2: ஒழுங்குமுறைத் தேவைகளைப் புறக்கணித்தல்

உள்வரும் AI விதிமுறைகளுக்கு IT குழுக்கள் குறிப்பிடத்தக்க அளவில் தயாராக இல்லை. அமெரிக்காவில் தற்போது விரிவான ஃபெடரல் AI சட்டம் இல்லாத நிலையில், கொலராடோ போன்ற மாநிலங்கள் தானியங்கு முடிவெடுக்கும் அமைப்புகளைச் சுற்றி கடுமையான தேவைகளைச் செயல்படுத்தி வருகின்றன, மேலும் ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தின் பரவலான AI சட்டம் ஐரோப்பாவில் வணிகம் செய்யும் எந்த நிறுவனத்தையும் பாதிக்கும். 2025க்குள், நிறுவனங்கள் தங்கள் AI அமைப்புகள் பாரபட்சமானவை அல்ல என்பதை நிரூபிக்க வேண்டும், அதிக ஆபத்துள்ள பயன்பாடுகளுக்கு வெளிப்படைத்தன்மை அறிக்கைகளை வழங்க வேண்டும் மற்றும் சிக்கலான சர்வதேச தேவைகளுக்கு இணங்க வேண்டும். பயோமெட்ரிக் தனியுரிமைச் சட்டங்கள் முதல் நுகர்வோர் பாதுகாப்புச் சட்டங்கள் வரை ஏற்கனவே உள்ள விதிமுறைகள் கூட AI லென்ஸ் மூலம் மறுவிளக்கம் செய்யப்படுகின்றன. இந்த வளர்ந்து வரும் இணக்கத் தேவைகளைக் கருத்தில் கொள்ளாமல் இன்று AI அமைப்புகளை உருவாக்கும் IT குழுக்கள் தேவையற்ற தொழில்நுட்பக் கடனை உருவாக்குகின்றன. ஸ்மார்ட் நிறுவனங்கள், வெளிப்படைத்தன்மைக்காக வடிவமைத்தல், தெளிவான நிர்வாகக் கட்டமைப்பை நிறுவுதல் மற்றும் பல அதிகார வரம்புகளில் உருவாகும் ஒழுங்குமுறை கோரிக்கைகளுக்கு ஏற்ப மாற்றக்கூடிய அமைப்புகளை உருவாக்குதல் ஆகியவற்றின் மூலம் தங்கள் AI செயலாக்கங்களை எதிர்காலத்தில் உறுதிப்படுத்துகின்றன.

தவறு 3: ஒருங்கிணைப்பு சிக்கலை உருவாக்குதல்

நவீனமயமாக்குவதற்கு விரைந்துள்ள நிறுவனங்கள், பழைய மற்றும் புதிய அமைப்புகளை விரிவுபடுத்தும் உடையக்கூடிய கட்டமைப்புகளுடன் தேவையற்ற தொழில்நுட்பக் கடனை உருவாக்குகின்றன. ஒவ்வொருவரும் தங்களின் சமீபத்திய AI செயல்படுத்தல் அல்லது கிளவுட் இடம்பெயர்வு பற்றி பேச விரும்பினாலும், நிறுவனங்கள் சிறப்பு கருவிகள் மற்றும் வயதான மரபு தளங்களுக்கு இடையே நூற்றுக்கணக்கான புள்ளி-க்கு-புள்ளி இணைப்புகளில் மூழ்கியுள்ளன. ஸ்மார்ட் நிறுவனங்கள் ஒரு கலப்பின அணுகுமுறையை எடுக்கின்றன, அவற்றின் முக்கிய அமைப்புகளை முறையாக நவீனமயமாக்குகின்றன, அதே நேரத்தில் அளவிடக்கூடிய வலுவான ஒருங்கிணைப்பு கட்டமைப்பை செயல்படுத்துகின்றன. அவை உடையக்கூடிய இணைப்புகளை நெகிழ்வான கட்டமைப்புகளுடன் மாற்றுகின்றன, அவை அமைப்புகள் உருவாகும்போது மாற்றியமைக்க முடியும். இது சமீபத்திய சாட்போட்டைத் தொடங்குவது போல் உற்சாகமாக இல்லை, ஆனால் நிலையான, பராமரிக்கக்கூடிய தொழில்நுட்ப சுற்றுச்சூழல் அமைப்புகளை உருவாக்குவது நீண்ட கால வெற்றிக்கு அடிப்படையாகும்.

தவறு 4: தரவு தரத்தை புறக்கணித்தல்

அடிப்படை தரவுத் தரச் சிக்கல்களைத் தீர்க்காமல் AI முன்முயற்சிகளை நிறுவனங்கள் உருவாக்குகின்றன. அவற்றின் தரவு ஏரிகள் இருண்ட சதுப்பு நிலங்களைப் போன்றது – சீரற்ற தரநிலைகள், முரண்பட்ட வடிவங்கள் மற்றும் மேம்பட்ட AI பயன்பாடுகளுக்கு அவற்றைப் பயன்படுத்த முடியாத தரச் சிக்கல்கள் ஆகியவற்றால் பாதிக்கப்பட்டுள்ளன. சிக்கல் வெறும் தொழில்நுட்ப சவால்களுக்கு அப்பாற்பட்டது. வணிகப் பிரிவுகள் தனிமைப்படுத்தப்பட்ட குழிகளில் தகவல்களைப் பதுக்கி வைக்கின்றன, தரவு ஆளுகைக் கொள்கைகள் காலாவதியானவை அல்லது புறக்கணிக்கப்பட்டவை, மேலும் மெட்டாடேட்டா மேலாண்மை என்பது பெரும்பாலும் பின் சிந்தனையாகும். விளைவு? நம்பகத்தன்மையற்ற வெளியீடுகளை உருவாக்கும் AI முன்முயற்சிகள், மறைக்கப்பட்ட சார்புகளை நிலைநிறுத்தும் மாதிரிகள் மற்றும் தரவு சுத்திகரிப்பு மற்றும் மறுவேலைகளில் பாரிய செலவுகள். முன்னோக்கிச் சிந்திக்கும் நிறுவனங்கள் தரவுத் தரத்தை போர்டு-நிலை முன்னுரிமையாகக் கருதுகின்றன, வலுவான தரவு ஆளுகை கட்டமைப்பில் முதலீடு செய்கின்றன மற்றும் நிலையான தரநிலைகளைச் செயல்படுத்தும் மையப்படுத்தப்பட்ட தரவு தளங்களை உருவாக்குகின்றன. 2025 ஆம் ஆண்டில், AI வெற்றிக்கும் தோல்விக்கும் இடையிலான வேறுபாடு பெரும்பாலும் அது கட்டமைக்கப்பட்ட தரவு அடித்தளத்தின் தரத்தில் வரும் என்பதை அவர்கள் புரிந்துகொள்கிறார்கள்.

தவறு 5: பாதுகாப்பை சமரசம் செய்தல்

தகவல் தொழில்நுட்ப குழுக்கள் விரைவான கண்டுபிடிப்புக்கான உந்துதலில் பாதுகாப்பை சமரசம் செய்கின்றன. வேகத்தில் புதிய திறன்களை வழங்குவதற்கான அழுத்தம் முழுமையற்ற பாதுகாப்பு மதிப்பாய்வுகள் மற்றும் போதிய பாதுகாப்புகளுக்கு வழிவகுக்கிறது. சைபர் அச்சுறுத்தல்கள் பாரம்பரிய ஹேக்கிங் முறைகளுடன் AI திறன்களை இணைக்கும் கலப்பின தாக்குதல்களாக உருவாகும்போது இது குறிப்பாகப் பற்றியது. தன்னியக்க அமைப்புகள் 24/7 பாதிப்புகளை ஆய்வு செய்கின்றன, அதே நேரத்தில் AI-இயங்கும் சமூக பொறியியல் தாக்குதல்கள் பெருகிய முறையில் அதிநவீனமாகி, கண்டறிவது கடினமாகி வருகிறது. இந்த சரியான புயலைச் சேர்ப்பது குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங்கின் அச்சுறுத்தலாகும், இது நிறுவனங்களை அவற்றின் தற்போதைய குறியாக்க முறைகள் விரைவில் வழக்கற்றுப் போகும் வாய்ப்பை எதிர்கொள்ள கட்டாயப்படுத்துகிறது. முன்னோக்கிச் சிந்திக்கும் நிறுவனங்கள் பூஜ்ஜிய நம்பிக்கை கட்டமைப்புகளை ஏற்றுக்கொள்கின்றன மற்றும் வளர்ச்சியின் ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் பாதுகாப்பை உருவாக்கும் DevSecOps நடைமுறைகளை செயல்படுத்துகின்றன. அவர்கள் குவாண்டம்-பாதுகாப்பான குறியாக்கம் மற்றும் AI-இயங்கும் பாதுகாப்பு கருவிகளில் முதலீடு செய்கிறார்கள், அவை உண்மையான நேரத்தில் அச்சுறுத்தல்களைக் கண்டறிந்து பதிலளிக்க முடியும். 2025 ஆம் ஆண்டில், ஒரு பாதுகாப்பு மீறல் பல ஆண்டுகளாக டிஜிட்டல் மாற்ற முயற்சிகளை செயல்தவிர்க்க முடியும்.

தவறு 6: காலாவதியான திறன் மேம்பாட்டை பராமரித்தல்

நிறுவனங்கள் திறன் மேம்பாடு மற்றும் தொழில்நுட்ப பயிற்சிக்கான காலாவதியான அணுகுமுறைகளை பராமரித்து வருகின்றன. ஆறு மாதங்களுக்கு முன்பு அதிநவீனமாக இருந்த தொழில்நுட்பத் திறன்கள் இப்போது அடிப்படைத் தேவைகளாக உள்ளன, அதே நேரத்தில் முற்றிலும் புதிய திறன்கள் கிட்டத்தட்ட வாரந்தோறும் வெளிப்படுகின்றன. இந்த திறன் இடைவெளி குறிப்பாக AI மற்றும் குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங்கில் தெளிவாகத் தெரிகிறது, பயிற்சித் திட்டங்களை மாற்றியமைக்கக்கூடியதை விட அடிப்படை தொழில்நுட்பம் வேகமாக உருவாகிறது. முற்போக்கு நிறுவனங்கள் முற்றிலும் மாறுபட்ட அணுகுமுறையை எடுத்து, அடிப்படைக் கொள்கைகளை நிகழ்நேர திறன் தழுவலுடன் இணைக்கும் தொடர்ச்சியான கற்றல் தளங்களை செயல்படுத்துகின்றன. அவர்கள் AI விற்பனையாளர்கள், கிளவுட் வழங்குநர்கள் மற்றும் கல்வி நிறுவனங்களுடன் கூட்டுறவை வளர்த்து, மாறும் கற்றல் சூழல்களை உருவாக்குகிறார்கள். பாரம்பரிய சான்றிதழிலிருந்து நடைமுறை அனுபவம் மற்றும் தகவமைப்புக்கு கவனம் மாறியுள்ளது – ஏனெனில், 2025 ஆம் ஆண்டில், மிகவும் மதிப்புமிக்க திறன் என்பது புதுமையின் வேகத்தில் கற்றுக்கொள்வதற்கும் கற்றுக்கொள்வதற்கும் ஆகும்.

செயலற்ற தன்மையின் விலை

இந்தத் தவறுகள் ஏற்கனவே தொழில்கள் முழுவதும் டிஜிட்டல் மாற்ற முயற்சிகளை பாதித்து வருகின்றன. 2025 ஆம் ஆண்டில் வளர்ச்சியடையும் நிறுவனங்கள், இந்தச் சிக்கல்களை அடையாளம் காணக்கூடியவை: உடனடி கவனம் தேவைப்படும் கணிக்கக்கூடிய, தடுக்கக்கூடிய சிக்கல்கள். இந்த சிக்கலான சிக்கல்கள் மிகவும் விலையுயர்ந்த மற்றும் சரிசெய்ய முடியாத சிக்கலான சிக்கல்களை உருவாக்கும் முன், நிச்சயமாக-சரிசெய்ய வேண்டிய நேரம் இது. தேர்வு தெளிவாக உள்ளது: இந்த சவால்களை இன்றே எதிர்கொள்ளுங்கள் அல்லது தவிர்க்கக்கூடிய தவறுகளின் எடையின் கீழ் உங்கள் டிஜிட்டல் மாற்ற முயற்சிகள் நாளை தடுமாறுவதைப் பாருங்கள்.