כך Observability עוזרת למנמ"רים ומנהלי טכנולוגיה להאיץ אימוץ AI

מאת יניב לוי.

הבינה המלאכותית כמנוע צמיחה כלכלית גלובלית

הבינה המלאכותית (AI) ממשיכה לשנות את פני התעשייה העולמית, עם פוטנציאל כלכלי עצום.

על פי דו"ח של PwC, טכנולוגיות בינה מלאכותית עשויות להגדיל את התמ"ג העולמי ב-14.5% בארה"ב וב-26% בסין עד שנת 2030. בנוסף, הערכות מצביעות על כך, שהבינה המלאכותית עשויה לתרום 15.7 טריליון דולרים לכלכלה העולמית עד 2030.

מנהלי מערכות מידע (CIO) ומנהלי טכנולוגיה (CTO) ממלאים תפקיד קריטי בהובלת ארגוניהם לעידן הבינה המלאכותית. אך מעבר לשימוש בטכנולוגיה מתקדמת, אימוץ AI דורש גם תשתית מתאימה, תרבות ארגונית מבוססת נתונים ותהליכים עסקיים מותאמים.

כאן נכנסת לתמונה Observability (נִצְפּוּת), המאפשרת לארגונים לנטר ולשפר את ביצועי הבינה המלאכותית שלהם, תוך זיהוי תקלות בזמן אמת, שיפור איכות הנתונים ואופטימיזציה של המשאבים.

מהי נצפות בבינה מלאכותית?

מדובר ביכולת למדוד, לאבחן ולשפר את המצב הפנימי של מערכת באמצעות ניתוח נתונים ותפוקות.

במקרה של בינה מלאכותית, Observability מאפשרת לארגונים:

• לנטר את ביצועי המודלים – לזהות שגיאות, סטיות והטיות לפני שהן משפיעות על התוצאות.
• לשפר את איכות הנתונים – לזהות ולתקן בעיות, נתונים חסרים או רעש מידע.
• לייעל את השימוש במשאבים – לשפר יעילות תפעולית ולחסוך בעלויות.
• להבטיח תאימות ואבטחה – לזהות איומים ולשמור על פרטיות המידע.

באמצעות כלים אלה, Observability מאפשרת שיפור מתמיד של יישומי AI ומסייעת לארגונים להפחית סיכונים ולמקסם את התועלת העסקית.

האתגרים המרכזיים באימוץ בינה מלאכותית

לפני שנעמיק באופנים שבהם Observability מסייעת לארגונים, יש להבין מהם האתגרים המרכזיים שמנהלים מתמודדים עמם:

• מורכבות הפריסה: פריסת מודלי AI דורשת משאבי מחשוב מתקדמים, תשתיות מתאימות ומעקב רציף.
• אינטגרציה עם מערכות קיימות: שילוב AI עם מערכות ארגוניות קיימות עלול להיות מורכב ועתיר סיכונים.
• ביצועים וסקלביליות: מודלים של בינה מלאכותית חייבים להיות גמישים ומותאמים להתרחבות בהתאם לצרכים העסקיים.
• ניהול עלויות: הוצאות שקשורות ל-AI עלולות לצאת משליטה אם לא מתבצע מעקב חכם אחר השימוש במשאבים.
• אבטחת מידע ותאימות רגולטורית: ה-AI מטפלת בכמויות אדירות של נתונים רגישים, ולכן יש צורך במנגנונים מתקדמים לאבטחת מידע.
• בניית תרבות מבוססת נתונים: לצד החדשנות הטכנולוגית, יש צורך בהכשרה ושינוי תרבותי שיאפשרו עבודה עם AI באופן אחראי.

כיצד Observability מסייעת לארגונים להאיץ את אימוץ הבינה המלאכותית? היא עושה זאת על ידי:

• שיפור ניהול הפריסה של יישומי בינה מלאכותית – Observability מאפשרת ניטור בזמן אמת של פריסת מודלים חדשים, תוך מניעת כשלים קריטיים בתהליך. באמצעות השקות הדרגתיות, ניטור ביצועים והתראות אוטומטיות, ניתן לזהות תקלות מראש ולמנוע השבתות יקרות.
• שימור יעילות תפעולית – באמצעות דשבורדים חכמים, Observability מספקת תמונה מלאה של ביצועי הבינה המלאכותית. הדבר מאפשר זיהוי צווארי בקבוק, שיפור תהליכים ואופטימיזציה של זרימות עבודה.
• הבטחת סקלביליות וביצועים – Observability מנטרת את ביצועי התשתיות והמודלים ומאפשרת הקצאת משאבים דינמית בהתאם לצרכים העסקיים. זה מבטיח שמערכות ה-AI יישארו יציבות ויעילות גם בתנאים של גידול מהיר.
• אופטימיזציה של עלויות – באמצעות מעקב אחר צריכת משאבים, ארגונים יכולים לזהות מוקדי בזבוז ולחסוך בעלויות. בחירה חכמה של מודלים על פי דרישה מאפשרת למקסם את החזר ההשקעה (ROI) בפרויקטי AI.
• שיפור איכות הנתונים והגינות – הצלחת ה-AI תלויה בנתונים איכותיים, אמינים ומאוזנים. Observability מאפשרת ניטור רציף של מקורות הנתונים, זיהוי הטיות אפשריות, ומניעת מידע שגוי או רעיל.
• אבטחה ותאימות משופרות – הבינה המלאכותית מתמודדת עם אתגרי אבטחה משמעותיים, כולל איומים חיצוניים, פרצות נתונים והונאות. Observability מאפשרת זיהוי מוקדם של איומים, מעקב אחר שינויים חשודים במערכת, ושיפור התאימות הרגולטורית של הארגון.
• יצירת תרבות ארגונית המונעת על ידי נתונים – שילוב AI בהצלחה דורש שיתוף פעולה בין צוותים טכנולוגיים, עסקיים ומשפטיים. Observability מספקת שקיפות מלאה על אופן פעולתם של המודלים, מה שמאפשר תהליכי קבלת החלטות מבוססי נתונים.

נצפות: מפתח להצלחה בעידן הבינה המלאכותית

אימוץ AI אינו מסתכם בפריסה טכנולוגית בלבד – הוא דורש תשתיות מתקדמות, אבטחה, שיתוף פעולה ארגוני והטמעת תרבות של שקיפות. נצפות מתגלה ככלי קריטי במעבר זה, ומאפשרת לארגונים לנטר, לאבחן ולשפר את יישומי ה-AI שלהם בזמן אמת.

מנהלים שמעוניינים לזרז את אימוץ הבינה המלאכותית בארגונם חייבים לשלב פתרונות נצפות מתקדמים באסטרטגיה שלהם, כדי להבטיח הצלחה מתמשכת ויתרון תחרותי.

לפרטים נוספים על הפתרון, נשמח לראותכם באירוע האקסקלוסיבי שלנו:י ום ג' ה-11/3/25, NextGen Observability, הוויסקי בר תל אביב.

לרישום לחצו כאן.

הכותב הוא CTO ב-ווביסקופ (Webiscope) מקבוצת אמן. ווביסקופ מתמחה בתחום ה-Observability מאז 2012. היא נרכשה על ידי אמן באחרונה ופועלת תחת אינוקום. רכישת פעילותה היא חלק מהרחבת תחומי ההתמחות של הקבוצה בתחום ה-Observability בפרט ובעולמות ה-AI בכלל.