מימוש הפוטנציאל העסקי של הבינה המלאכותית טמון בשילוב גמיש ובטכנולוגיית ענן

בינה מלאכותית היא כבר לא טכנולוגיה עתידית ושאפתנית. בשנים הקרובות AI צפויה להביא תרומה עצומה לכלכלה העולמית. מחקר חדש של חברת המחקר IDC, הבוחן את ההשפעה העולמית של AI על כלכלה ומקומות עבודה, מעריך, כי הטכנולוגיה תתרום 19.9 טריליון דולר לכלכלה העולמית עד 2030 ותניע 3.5% מהתמ"ג העולמי בשנת 2030. עוד נטען במחקר, כי AI היא מניע חיוני של טרנספורמציה עסקית שבא לידי ביטוי ב"פיתוח ופריסה מואצים, המוגדרים על ידי אינטגרציה נרחבת, שהובילה לזינוק בהשקעות ארגוניות שמטרתן לייעל באופן משמעותי את עלויות התפעול ואת לוחות הזמנים".

בעוד שרוב המומחים מכירים בכך, שהפוטנציאל הוא 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 AI פירושו, שיצירת אסטרטגיית AI יעילה יכולה להיות מורכבת. אסטרטגיה כזו דורשת גמישות, עמידות ותשתית מוכנה לעתיד, דבר לא קל ליישום בסביבה רוויה של מערכות מורשת, שיש בה עדיין מחלוקות בנוגע לדרך שבה כדאי להטמיע AI בארגונים.

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

מודלים של בינה מלאכותית, במיוחד מודלי שפה גדולים (LLM), דורשים משאבים ותשתיות משמעותיים כדי להגיע לביצועים הטובים ביותר שלהם. לכן, ארגונים זקוקים לאסטרטגיה, שתאפשר להם לשלב במהירות מודלים חדשים של בינה מלאכותית מבלי לגרום לשיבושים או להעלות עלויות. הפתרון? גישה גמישה, המשלבת שילוב ענן, קונטיינרים ואוטומציה.

צאו לדרך במסע ל-AI

נקודת המוצא של כל מסע AI חייבת להיות זיהוי בעיית ליבה עסקית, שבינה מלאכותית יכולה לעזור לפתור. AI היא כלי רב עוצמה, אך ללא יישום ברור היא יכולה בקלות להפוך להסחת דעת יקרה. כדי לזהות את בעיית הליבה יש להתמקד בתחומים עסקיים, שבהם בינה מלאכותית יכולה להפיק ערך, בין אם מדובר במיטוב שירות הלקוחות, בשיפור זיהוי הונאות או בחיזוי צורכי תחזוקה. בחינת AI באמצעות תוצאות מדידות היא הבסיס לאסטרטגיה יעילה.

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

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 יטפלו 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 על נתונים שמגנים הן על הנתונים שבהם הם משתמשים והן על התפוקות שמודלי הבינה המלאכותית שלהם מייצרים.

סביבות מבוססות ענן מציעות תכונות אבטחה שיכולות לסייע בהגנה על נתונים בפלטפורמות שונות. עם זאת, הבנת הנתונים ויישום מודלים של AI עליהם ביעילות היא אתגר מרכזי. ארגונים חייבים לשאול את השאלות הנכונות – היכן מאוחסנים הנתונים שלי? איך מאבטחים אותם? כיצד משתמשים בהם באימון מודלים של בינה מלאכותית?

אוטומציה יכולה להקל על מימוש הפוטנציאל של AI

דבר נוסף שכדאי לקחת בחשבון בתכנון אסטרטגיית AI הוא שילוב אוטומציה בפריסת AI. 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 IT להתמקד ביעדים אסטרטגיים יותר.

בנוסף, יישומי AI מפיקים תועלת רבה משימוש בקונטיינרים – סביבות קטנות וקלות משקל האורזות מודלים של AI ואת יחסי התלות שלהם. קונטיינרים אלה מאפשרים פריסה מהירה של מערכות AI והעברתן בצורה חלקה בין סביבות שונות. על ידי שימוש בקוברנטיס לניהול קונטיינרים אלה, עסקים יכולים להשיג את הזריזות הדרושה כדי להישאר תחרותיים בעולם המונע על ידי בינה מלאכותית. קוברנטיס, 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, המאפשרים לעסקים להסתגל במהירות לפיתוחים חדשים בתחום הבינה המלאכותית. אסטרטגיה נכונה נוגעת לאנשים לא פחות מאשר לטכנולוגיה. עבור אלה המוכנים לאמץ אותה בזריזות, אחריות וחשיבה אסטרטגית קדימה, צפוי עתיד ורוד.

הכותב הוא מהנדס מערכות בכיר בנוטניקס ישראל.