מתכוננים לעידן ה-AI: מינוף אוף-שורינג יספק גישה לכישרונות גלובליים
מאת: סולומון עמר, מייסד ומנכ"ל ALLSTARSIT ו-AI Labs
בינה מלאכותית היא מילת הבאזזז שמשכה את תשומת הלב של העולם, כשכולם סקרנים לגבי עלייתן הקרובה של מכונות שיחוללו מהפכה בכל היבט בחיינו. אמנם יש הרבה ויכוחים וציפייה סביב המהפכה הטכנולוגית הזו, אבל ברור שהבינה המלאכותית כבר חוללה שינויים משמעותיים בעולם העסקים.
המשאב האנושי ואוף-שורינג: מניעים פיתוחי בינה מלאכותית
בשנים האחרונות, שוק הבינה המלאכותית חווה צמיחה מהירה, והוא צפוי להגיע לשווי של 267 מיליארד דולר עד שנת 2027. מכיוון שהביקוש ל-AI גדל, כך גם הצורך בכוח אדם מתאים שיתרום לפיתוחו.
למרות הקונוטציות העתידניות של בינה מלאכותית, בבסיסה, היא עדיין מסתמכת על אחד המשאבים העתיקים ביותר בעולם העסקים: המשאב האנושי. המיומנות הנדרשת מבני האדם עשויה להיות לתייג נתונים המשמשים להכשרת מודלים של AI, לביצוע משימות בסיסיות חיוניות לפיתוח התחום, או כתרומה של המומחיות שלהם לצוותי הנדסה של AI – אך ללא ספק, בני האדם הם לב ליבה של חדשנות הבינה המלאכותית.
ככל שחברות פונות יותר ויותר אל ה-AI כדי להניע חדשנות וצמיחה, כך הן עומדות בפני אתגר משמעותי: השגת גישה למאגר הכישרונות העולמי הנדרש לשם בנייה ולתחזוקה של מערכות אלו. פתרון אחד הוא אוף-שורינג (Offshoring), המאפשר לחברות גישה אל הטאלנטים הדרושים להן, תוך שמירה על עלויות.
זירוז פיתוח בינה מלאכותית עם עבודה אנושית
אבל אוף-שורינג הוא יותר מסתם חיסכון בעלויות, מדובר גם על גישה לכוח העבודה העצום במיקור חוץ שמבצע משימות בסיסיות, שהן חיוניות לבינה מלאכותית, כמו תיוג הנתונים המשמשים להכשרתה. אם בינה מלאכותית תשחרר יום אחד את בני האדם מהמשימות השגרתיות במקום העבודה, היא תעשה זאת בתוך שימוש בכוח עבודה גדול בהאבים של אוף-שורינג.
הדרישה שעבודה אנושית תתרום להכנת ה-AI – כולל תיוג דאטה, תמלול OCR, ביאורי נתונים, סיווג ואיסוף נתונים – מתרחבת מדי יום. חברות פונות יותר ויותר למוקדי אוף-שורינג במדינות כמו הודו, הפיליפינים או אזור LATAM כדי לגשת למאגר כוח העבודה הזה. עובדים אלו מבצעים משימות חיוניות המאפשרות ל-AI לתפקד.
בניית בסיס נתונים מוצק לפריסת AI מוצלחת
בנוסף, יש גם צורך באנשי מקצוע מיומנים מרחבי העולם שעובדים על תכנון ופריסה של מערכות AI מתקדמות אלה. כישרון עולמי למשרות בינה מלאכותית, כגון מפתחי תוכנה AI/ML, מדעני נתונים, מדעני מחקר, אדריכלי תוכנה, מנתחי נתונים, מהנדסי NLP, מהנדסי ראייה ממוחשבת, מהנדסי רובוטיקה וחוקרי למידה עמוקה, יכולים לעזור לחברות ליצור מערכות AI חזקות. לאנשי מקצוע אלה יש מומחיות ביישומי בינה מלאכותית, שפות תכנות ומסגרות למידת מכונה, מה שהופך אותם לנכסים בעלי ערך לחברות שצריכות להתקדם בעקומה בנוף ה-AI המתפתח במהירות.
הצלחת הבינה המלאכותית תלויה גם בבסיס נתונים חזק, המאפשר הדרכה והגשה של מודלים. זה כולל איסוף ואחסון נתונים גולמיים, שינוי נתונים ומודלים של אימון, תוך שימוש בכוח חישוב, ועיבוד והכנסת נתונים בזמן אמת להסקת מסקנות. כדי להשיג זאת, צוותי הנדסת נתונים ממלאים תפקיד מכריע ביצירת תשתית דאטה מוצקה, שיכולה להפוך נתונים גולמיים לתובנות AI יקרות ערך. עליהם להסתגל ללא הרף למערכת כלים וטכנולוגיות המתפתחות כל הזמן, כדי לספק מענה לכמויות ההולכות וגדלות של נתונים, מודלים גדולים יותר, וכן לצורך בעיבוד ותנועה בזמן אמת של נתונים.
בנוף הטכנולוגי המתקדם במהירות של היום, ההתמקדות היא בפיתוח תהליכים שהופכים את עיבוד הדאטה למהיר יותר, אמין יותר, יעיל ומשפיע יותר. גורמים אלו חיוניים לפריסת AI מוצלחת ודורשים מערכת אקולוגית מתוחכמת של נתונים. ככל שה-AI מתפתח, צוותי הנדסת נתונים ישחקו תפקיד חיוני יותר ויותר בבנייה ותחזוקה של הבסיס לפריסה המוצלחת שלה.
סיכום
ספקי אוף-שורינג בעלי מוניטין יכולים להוות משאב רב ערך עבור חברות שמעוניינות לנצל AI ולשלב את המוצרים שלהן על ידי מינוף היתרונות של טאלנטים ומומחיות גלובליים. בעזרת הרשתות המבוססות והמומחיות שלהם באזורים ספציפיים, הם יכולים להציע מגוון רחב של שירותים, כולל הכשרת למידת מכונה (ML) או AI, או שירותים בסיסיים יותר, כמו תיוג נתונים, שגם הם חיוניים ל-AI. על ידי ניצול מאגר הכישרונות הזה, חברות בינה מלאכותית יכולות לגשת לידע ולמיומנויות המיוחדים שהן צריכות כדי לעצב ולפרוס מערכות בינה מלאכותית מתקדמות.
פריסה מוצלחת בנוף ה-AI המתפתח במהירות של היום, דורשת בסיס נתונים חזק, תשתית דאטה חזקה ותמהיל נכון של מומחיות אנושית וטכנולוגיה.
אוף-שורינג יכול להיות חיוני עבור חברות בינה מלאכותית המעוניינות לגשת לטאלנטים ולמומחיות מיוחדת, להפחית עבורן עלויות ולהישאר אותן לפני המתחרים.
כנס Future of AI 2023 Annual Summit יתקיים מחר (ד') – לרטים והרשמה לחצו כאן