הבינה המלאכותית – הכלי החזק ביותר לניתוח נתונים בזמן אמת

השגת אוטומציית IT ממשיכה להוות יעד מרכזי עבור ארגונים רבים. בזמן שמנמ"רים מתמודדים עם צמצום כוח האדם וצרכי ה-IT הופכים למורכבים יותר ויותר, היכולת לפרוס משאבים הרחק מהתמיכה הטכנית ולפתור אתגרים אסטרטגיים הופכת הכרחית. אך השגת מטרה זו מחייבת את הארגון לאמץ יכולות בינה מלאכותית לפתרון אתגרים מבוססי מאגר נתונים מסיבי, והוא נדרש להתמודד עם הליך מאתגר של קבלת החלטות כדי להטמיע מערכות אוטומציה בארגון גדול.

למידת מכונה ובינה מלאכותית הינן כלים הכרחיים באספקת יכולות ניתוח ניבוי ואבטחת נתונים בדטה סנטר ומעבר לכך. המיקוד בטכנולוגיות אלה הוא בניבוי: בזכות היכולת להבין ולמדוד דטה סנטר ותפעול רשת על פני זמן, הבינה המלאכותית תוכל לסכל בעיות לפני שהן נוצרות, ובכך לאפשר את רצף הפעולות וצמצום קריסות בלתי מתוכננות של הרשת.

השילוב בין AI לניתוח נתונים בזמן אמת מאפשר לארגונים את הכלים לראייה ראשונה מסוגה של חוויית המשתמש. מידע זה מאפשר לצוות ה-IT להיות פרו-אקטיבי בדרך חדשה. יכולת זו משנה את ניסיון התמיכה, מתרחקת מהשיטה המסורתית של התגובה ומתקדמת לכיוון התראה פרו-אקטיבית דרך כוח הנתונים, מדע הנתונים והבינה המלאכותית, כך שהיא יכולה לפתור את רוב הבעיות הרבה לפני שמשתמשי הקצה בכלל יודעים שיש בעיה לדווח עליה.

הבינה המלאכותית במרכז. אילוסטרציה: BigStock

לבינה המלאכותית מספר יתרונות של דיוק ויעילות גבוהים יותר, לצד צמצום בזמן ועלויות. לדוגמה:

• הבינה המלאכותית יכולה לשפר דיוק ולחסוך בזמן העובדים: בעזרת צמצום הזמן הנדרש לביצוע משימות כמו איסוף מידע ובדיקה כפולה של משימות, ה-AI יכול לחסוך בזמן העובדים, לשפר את הדיוק הכללי ולאפשר לארגונים לקבל החלטות עסקיות מהירות וחכמות יותר.
• היא יכולה לעזור לארגונים לחסוך כסף: הבינה המלאכותית היא השקעה לטווח ארוך. הטמעתה יכולה להיות כרוכה בהשקעה גדולה בהתחלה, אך עם הזמן, היעילות המוגברת תוביל לחסכון כללי ששווה את ההשקעה הראשונית.
• הבינה המלאכותית מאפשרת לארגונים לחזות בעיות לפני היווצרותן: ה-AI מאפשר לצוות ה-IT להיות פרו-אקטיבי. זאת, מאחר שלא רק שיש פחות דאגות בגלל טעות אנוש, אלא שבנוסף, תזרים העבודה יכול לתקן את עצמו ו/או לשפר את ביצועיו בזמן אמת, תוך מתן שקט נפשי, כך שהעובדים יכולים להתמקד במשימות החשובות יותר.

ישנן מספר דרכים שבהן ארגונים יכולים לאמץ טכנולוגיות AI ולהטמיע אותן בניתוח נתונים בזמן אמת. חלקן כוללות שיפור תהליכים קיימים, כמו ניהול נתונים, ודרכים אחרות כוללות שילוב טכנולוגיה שהיא חדשה לארגון, כמו ריבוי עוזרים וירטואליים.

עוזרים וירטואליים

• עסקים יכולים לקחת את הניתוח לשלב הבא, עם כלים כמו היכולת לשלב עוזרי AI וירטואליים, שיכולים לעדכן פרו-אקטיבית כיצד עליך להשקיע את זמנך, למדוד משימות, ללמוד מהן ולפתור בעיות עתידיות.
• עוזרים וירטואליים יכולים גם לסייע למשתמשים בפתרון בעיות ולספק מידע פנים על הרשת, תוך שימוש במדע הנתונים ובבינה המלאכותית לניתוח ולהצלבת מידע.

ניהול נתונים

• שימוש ב-AI יכול להפוך את הליך ניהול הנתונים לחסין יותר. ה-AI יכול להיעזר באופטימיזציה מבוססת למידת מכונה, על מנת לסייע לעסקים לחזות ולעצב את התוצאות בעזרת החלטות חכמות, מבוססות נתונים.
• שימוש במערכת חסימה של נתונים המאפיינת את התנהגות הרשת, הקליינט והיישום יכולה ליצור בסיס חזק, שעליו ייבנו תהליכי ה-AI.

על אף כל היתרונות שיש לבינה המלאכותית, ארגונים צריכים להבין את האתגרים. הבינה המלאכותית ולמידת המכונה תלויות בנתונים בעלי ערך רב, משמע – מחלקות ה-IT צריכות שתהיה להן ראייה טובה של מה שקורה ברשת שלהן. יכול להיות שאתגר גדול יותר מזה יהיה הכנת צוות העובדים ליכולות של ה-AI. לעתים קיימים חששות סביב יציבות מקום העבודה, ועל מובילי ה-IT החכמים להציע תוכניות הכוללות הסבר איך לעבוד עם טכנולוגיות בינה מלאכותית ולהבטיח לצוותים שלהם שהמטרה של השימוש בה היא לא להחליף עובדים, אלא לשמש כלי נוסף, שיהפוך את העבודה שלהם לקלה ויעילה יותר.

הכותב הוא סמנכ"ל שיווק לארגונים בג'וניפר נטוורקס.