מה תענו בפעם הבאה שישאלו אתכם אם כבר הטמעתם בינה מלאכותית בארגון?

הבעיה הכי גדולה של אינטיליגנציה מלאכותית לא קשורה לטכנולוגיה – היא קשורה ליחסי ציבור. מרוב האשטגים וחיפושים בגוגל, כולנו מבטאים את המלים האלה, בינה מלאכותית, כאילו אמרנו סופר-פוד. רק שמאחורי כל ההייפ הזה לא מסתתר עתיד בדיוני או סרט אימה עם רובוטים, אלא מהפכה טכנולוגית של ממש שמתרחשת עכשיו ומשפיעה באופן מיידי וישיר על שורת הרווח של חברות בכל העולם.

אוקאפי מביאה את המהפכה הזאת לעולם העסקי והתפעולי ומתרגמת את המונח החבוט הזה, בינה מלאכותית, לטכנולוגיה שחוסכת עלויות ומשפרת תפוקה במקומות אליהם העין האנושית (עדיין) לא הגיעה.

אבל לפני שנפרט את התועלות, כדאי להתעכב רק לרגע על הדעות הקדומות שרווחות כל-כך לגבי הטכנולוגיה המהפכנית הזו: "אי אפשר להטמיע מערכות מתקדמות מבוססות בינה מלאכותית בארגון שעדיין עובד עם Legacy systems"; "כדי להטמיע בינה מלאכותית בחברה, צריך להבין בדטה, או להביא יועץ שמבין בדטה"; "למי יש זמן (וכסף) להשקיע עכשיו בתהליכי התממשקות מייגעים למקורות המידע הרבים והמפוזרים של הארגון"; "יש לנו כבר כלים של BI, למה אנחנו צריכים בינה מלאכותית?"

אז עם ניסיון עשיר עם לקוחות כגון צים, נטפים ומכבי שירותי בריאות ולקוחות מובילים מהעולם, התשובה של אוקאפי לרוב ההתנגדויות הללו היא חד-משמעית: לא צריך "להכין" דבר לצורך הטמעת הפלטפורמה בארגון, לארגן או לאחד את מקורות המידע או אפילו להבין בדטה – המערכת המתקדמת של אוקאפי מתממשקת למגוון מקורות מידע, לומדת מהם ומפיקה תובנות בעצמה.

ומה לגבי BI? בארגונים רבים קיימים פתרונות BI מתקדמים, אבל הם חסרים עקרון מרכזי אחד: הנגשה מהירה וחכמה מבוססת AI של התובנות העסקיות לשטח ולדרג המנהל. הפלטפורמה של אוקאפי המבוססת על אלגוריתמים של לימוד מכונה שולחת התראות בזמן אמת לכל משתמש בארגון לפי תפקידו, ומחייבת את הגורמים הרלוונטים להגיב בזמן על-מנת לפתור מיידית בעיות ולמנוע כשלים עתידיים. התוצאה היא ייעול תהליכי מכירה, ייצור, שירות, כספים, רכש, מלאי ולוגיסטיקה ברמה היומיומית, שיפור תפוקה בעשרות אחוזים בתוך זמן קצר ושמירה על יתרון תחרותי.

איך זה עובד? אז ככה:

• התראות אופרטיביות בזמן אמת לאנשי הצוות הנכונים
  בעזרת אלגוריתם ייחודי, מזהה הפלטפורמה של אוקאפי אנומליה בדפוסי הנתונים הקיימים ומתריעה לאנשי הצוות בשטח על הפעולות המומלצות כדי לשפר תפוקה וזמינות או למנוע תקלות בציוד, עיכובים באספקה, חריגות בכספים, חוסרים במלאי, וכדומה.
• מציאת הגורמים השורשיים לבעיות, חיזוי והמלצה
  אוקאפי מזהה גורמים נסתרים הגורמים לבעיות: לדוגמה, אוקאפי יכולה לחזות נטישת לקוח בעקבות כשל בטיפול בפניותיו, או לזהות שתנובת פס ייצור מסוים איננה אופטימלית בעקבות שילוב לא נכון של חומר הגלם עם מכונת הייצור.
• מציאת דרכי התייעלות חדשות בזכות ניתוח מעמיק של פעילות הצוות, הספקים והציוד, למידה מתמשכת ממגוון רחב של ארגונים ואתגרים עסקיים והעשרה במידע חיצוני רלוונטי, אוקאפי מזהה מוקדים חדשים להתייעלות. לדוגמה, בניתוח מערך שרשרת האספקה או הרכש, אוקאפי יכולה לעזור למקבלי החלטות לנהל נכון יותר את התקציב והאספקה בהתאם לשיקולים של מלאי או זמינות משלוחים, וכך לחסוך בעלויות ולדייק בזמנים

ואיך כל זה משפיע על שורת הרווח בארגון?

בעזרת התראות בזמן אמת לאנשי הצוות בשטח וניתוחי העומק של תהליכים המכוונים את החלטות הדרג המנהל, הפלטפורמה של אוקאפי יודעת לייעל תהליכים,להתריע על חריגות וכך לשפר תפוקה ולחסוך בעלויות – וכל זאת מבלי להשקיע באינטגרציה מייגעת למקורות המידע, להחליף מערכות קיימות או להפוך למומחים במדע מבוסס נתונים (data science).

כל מה שאוקאפי באמת צריכה כדי להתחיל לייעל תהליכים בארגון, זה רק את הדטה. מכאן, האלגוריתמים כבר עושים את שלהם. אז בפעם הבאה שמישהו שואל אתכם אם כבר הטמעתם מערכת בינה מלאכותית בארגון, זכרו שלא מדובר במדע בדיוני של העתיד הרחוק, אלא ביתרון התחרותי שלכם היום – והזמן להטמיע הוא ממש עכשיו.

רוצים לשמוע עוד?
בואו לכנס הלקוחות שלנו ושמעו מלקוחות כגון צים ונטפים על התועלות של אוקאפי בארגון שלהם