מימוש הפוטנציאל העסקי של ה-AI טמון בשילוב גמיש ובענן

הבינה המלאכותית היא כבר לא טכנולוגיה עתידית ושאפתנית. בשנים הקרובות היא צפויה להביא תרומה עצומה לכלכלה העולמית. מחקר חדש של IDC, שבוחן את ההשפעה העולמית של ה-AI על הכלכלה ומקומות העבודה, מעריך שהיא תתרום 19.9 טריליון דולר לכלכלה הגלובלית עד 2030 ותניע באותה השנה 3.5% מהתמ"ג העולמי. עוד נטען במחקר כי הבינה המלאכותית מהווה מניע חיוני של טרנספורמציה עסקית, שבאה לידי ביטוי ב-"פיתוח ופריסה מואצים, שמוגדרים על ידי אינטגרציה נרחבת, שמובילה לזינוק בהשקעות ארגוניות שמטרתן לייעל משמעותית את עלויות התפעול ולוחות הזמנים".

בעוד שרוב המומחים מכירים בכך שהפוטנציאל של הבינה המלאכותית משמעותי, הדרך להצלחה טמונה בבניית אסטרטגיית AI שלא רק מתיישרת עם היעדים העסקיים, אלא גם מתאימה את עצמה ליכולות טכנולוגיות מתפתחות. עם זאת, הקצב המהיר של פיתוח הבינה המלאכותית מביא לכך שיצירת אסטרטגיית AI יעילה יכולה להיות דבר מורכב. אסטרטגיה שכזו דורשת גמישות, עמידות ותשתית מוכנה לעתיד – דבר לא קל ליישום בסביבה רוויה של מערכות לגאסי, כזו שיש בה עדיין מחלוקות באשר לדרך שבה כדאי להטמיע AI בארגונים.

מודלים של בינה מלאכותית, במיוחד מודלי שפה גדולים (LLMs), דורשים משאבים ותשתיות משמעותיים כדי לבצע את ביצועיהם הטובים ביותר. לכן, ארגונים זקוקים לאסטרטגיה שתאפשר להם לשלב במהירות מודלים חדשים של בינה מלאכותית, מבלי לגרום לשיבושים או להעלות עלויות. הפתרון הוא גישה גמישה, שמשלבת ענן, קונטיינרים ואוטומציה.

לצאת לדרך במסע ל-AI

נקודת המוצא של כל מסע ל-AI חייבת להיות זיהוי בעיית ליבה עסקית שהבינה המלאכותית יכולה לעזור לפתור. ה-AI היא כלי רב עוצמה, שללא יישום ברור, יכול בקלות להפוך להסחת דעת יקרה. כדי לזהות את בעיית הליבה יש להתמקד בתחומים עסקיים שבהם הבינה המלאכותית יכולה להפיק ערך – בין אם מדובר במיטוב שירות הלקוחות, שיפור זיהוי הונאות או חיזוי צרכי תחזוקה. בחינת הבינה המלאכותית באמצעות תוצאות מדידות היא הבסיס לאסטרטגיה יעילה.

כל אסטרטגיית AI מוצלחת חייבת להיבנות על תשתית ענן גמישה. הדרישות של הבינה המלאכותית אינן סטטיות – הן מתפתחות במהירות ככל שמודלים ומערכי נתונים מורכבים יותר נכנסים לפעולה. גישת ענן תחילה מאפשרת לארגונים לנהל שינויים אלה ללא שדרוגי חומרה יקרים וגוזלי זמן.

המפתח להצלחה עתידית הוא בניית אסטרטגיה שיכולה להתפתח עם הטכנולוגיה. תשתית ענן גמישה, אוטומציה וקונטיינרים הם מרכיבים קריטיים באסטרטגיה זו, משום שהם מאפשרים לארגונים להסתגל במהירות לפיתוחים חדשים בתחום ה-AI

סביבות היברידיות וסביבות מרובות עננים מציעות גמישות רבה אף יותר, ומעניקות לעסקים את הכוח להעביר עומסי עבודה בין עננים מקומיים וציבוריים, בהתאם לצרכים הספציפיים שלהם. גמישות זו היא המפתח לניהול האופי הדינמי של פיתוח AI, שבו איטרציה מהירה וחידוד מודלים הם חיוניים. שילוב ענן מאפשר גם מדרגיות קלה יותר, וארגונים יכולים להתמודד עם נפחי נתונים ודרישות חישוביות גדלים, ככל שפרויקטי הבינה המלאכותית שלהם גדלים.

עם זאת, ככל שעסקים מרחיבים את יוזמות הבינה המלאכותית שלהם, הם מטפלים בכמויות עצומות של נתונים, רובם רגישים. זה נכון במיוחד במגזרים כמו פיננסים, בריאות וממשל, שבהם פרטיות הנתונים היא בעלת חשיבות עליונה. ארגונים חייבים להבטיח שאסטרטגיית הבינה המלאכותית שלהם כוללת פרוטוקולי פיקוח חזקים, שמגנים הן על הנתונים שבהם הם משתמשים והן על התפוקות שמודלי ה-AI שלהם מייצרים.

סביבות מבוססות ענן מציעות תכונות אבטחה שיכולות לסייע בהגנה על נתונים בפלטפורמות שונות. עם זאת, הבנת הנתונים ויישום יעיל של מודלי בינה מלאכותית עליהם הם ביחד אתגר מרכזי. כדי לעשות זאת על הצד הטוב ביותר, ארגונים חייבים לשאול את השאלות הנכונות – היכן מאוחסנים הנתונים שלי? איך מאבטחים אותם? וכיצד משתמשים בהם באימון מודלים של בינה מלאכותית?

אוטומציה יכולה להקל על מימוש הפוטנציאל של ה-AI

דבר נוסף שכדאי לקחת בחשבון בתכנון אסטרטגיית AI הוא שילוב אוטומציה בפריסתה. ניהול עומסי עבודה של בינה מלאכותית בסביבות מרובות עננים יכול לגזול זמן רב ודורש משאבים רבים, אם הוא נעשה באופן ידני. אוטומציה של משימות, כגון הקצאת משאבים ומדרגיות, יכולה לסייע לעסקים לפרוס מודלים של בינה מלאכותית מהר יותר וביעילות רבה יותר. פריסה מהירה זו תפחית את עלויות התפעול ותאפשר לצוותי ה-IT להתמקד ביעדים אסטרטגיים יותר.

בנוסף, יישומי בינה מלאכותית מפיקים תועלת רבה משימוש בקונטיינרים – סביבות קטנות וקלות משקל, שאורזות מודלים של AI ואת יחסי התלות שלהם. קונטיינרים אלה מאפשרים פריסה מהירה של מערכות AI ואת העברתן בצורה חלקה בין סביבות שונות. על ידי שימוש בקוברנטיס לניהול קונטיינרים אלה, ארגונים יכולים להשיג את הזריזות הדרושה כדי להישאר תחרותיים בעולם המונע על ידי בינה מלאכותית. הקוברנטיס, בפרט, מאפשר לארגונים לתאם עומסי עבודה מורכבים של בינה מלאכותית על פני פלטפורמות ענן, ומבטיח ביצועים מיטביים.

המפתח להצלחה עתידית הוא בניית אסטרטגיה שיכולה להתפתח עם הטכנולוגיה. תשתית ענן גמישה, אוטומציה וקונטיינרים הם מרכיבים קריטיים באסטרטגיה זו, משום שהם מאפשרים לארגונים להסתגל במהירות לפיתוחים חדשים בתחום ה-AI. בנוסף, אסטרטגיה נכונה נוגעת לאנשים לא פחות מאשר לטכנולוגיה. לאלה שמוכנים לאמץ אותה בזריזות, באחריות ועם חשיבה אסטרטגית קדימה צפוי עתיד ורוד.

הכותב הינו מהנדס מערכות בכיר בנוטניקס ישראל.