4.    מושגים וטכנולוגיות מפתח

הבנת המושגים והטכנולוגיות המרכזיות העומדות בבסיס הבינה המלאכותית היא קריטית עבור ארגונים המעוניינים למנף את יכולותיה. בלב ליבה של הבינה המלאכותית נמצאת למידת מכונה (ML), המאפשרת למחשבים ללמוד ולהסתגל מכמויות עצומות של נתונים. אלגוריתמים של למידת מכונה מזהים דפוסים ומקבלים החלטות בהתערבות אנושית מינימלית, מה שמאפשר לבצע אוטומציה של משימות מורכבות ולשפר את היעילות.

צעד נוסף באבולוציה של הבינה המלאכותית הוא למידה עמוקה (DL), תת-תחום של למידת מכונה. למידה עמוקה משתמשת ברשתות נוירונים עם שכבות רבות (ומכאן "עמוקה") כדי לדמות את תפקודי המוח האנושי. טכנולוגיה זו מצטיינת בעיבוד נתונים לא מובנים כמו תמונות, אודיו וטקסט, מה שמוביל להתקדמות בתחומים כמו זיהוי תמונות, עיבוד שפה טבעית (NLP) וזיהוי דיבור.

בינה מלאכותית יוצרת מייצגת את החזית הבאה. בניגוד לבינה מלאכותית מסורתית, המתמקדת בניתוח ופירוש נתונים, בינה מלאכותית יוצרת יוצרת תוכן חדש. זה כולל יצירת טקסט, תמונות, קוד ואפילו סרטונים. כלים כמו ChatGPT של OpenAI מדגימים זאת, ומאפשרים למשתמשים לייצר טקסט דמוי אנושי על סמך הנחיות. באופן דומה, DALL-E יוצרת תמונות מתוך תיאורים טקסטואליים, ומדגימה את הפוטנציאל היצירתי של בינה מלאכותית.

טכנולוגיה קריטית נוספת היא עיבוד שפה טבעית (NLP) ,מאפשר למכונות להבין ולהגיב לשפה אנושית, מה שהופך את האינטראקציות עם מערכות בינה מלאכותית לאינטואיטיביות יותר. זה שימושי במיוחד בשירות לקוחות, שם בינה מלאכותית יכולה לטפל בפניות ולספק תמיכה באמצעות צ'אטבוטים.

חדשנות אחראית – Responsible Innovation היא מתודה שמשלבת מענה לרגולציה ואבטחת מידע כבר בשלב הפיתוח של המוצר. הממשלה תפרסם הנחיות כלליות בלבד. האחריות עוברת לגורם המפתח.

טכנולוגיות אלה נתמכות על ידי תשתית מחשוב חזקה, הכוללת מעבדים גרפיים (GPUs) ומעבדים מרכזיים (CPUs) רבי עוצמה המסוגלים להתמודד עם עיבוד נתונים נרחב וחישובים מורכבים. שילוב של בינה מלאכותית במערכות קיימות דורש תכנון קפדני והתחשבות בטכנולוגיות יסוד אלה כדי להבטיח הטמעה חלקה וביצועים אופטימליים.

על ידי הבנת מושגי מפתח אלה, ארגונים יכולים להעריך טוב יותר את הפוטנציאל הטרנספורמטיבי של בינה מלאכותית ולשלב אותה באופן אסטרטגי בפעילותם, תוך קידום חדשנות ויתרון תחרותי.

5.    יצרניות וכלים מובילים בתחום הבינה המלאכותית

כשמדובר ביצרניות מובילות בתחום הבינה המלאכותית, שלושה שמות בולטים במיוחד: OpenAI, גוגל ומיקרוסופט. חברות אלה עומדות בחזית החדשנות בתחום הבינה המלאכותית, ודוחפות באופן עקבי את גבולות האפשרי עם טכנולוגיות בינה מלאכותית יוצרת.

OpenAI היא חלוצה בתחום, הידועה בכלים רבי עוצמה כמו ChatGPT ו GPT 4o כלים אלה חוללו מהפכה באופן שבו ארגונים מקיימים אינטראקציה עם בינה מלאכותית, ומציעים יכולות הנעות בין יצירת טקסט ועד לניתוח נתונים מורכב. המודלים של OpenAI נועדו לספק התאמה גבוהה למגוון תרחישי שימוש, מה שהופך אותם למתאימים למגוון יישומים עסקיים.

גוגל גם היא עשתה צעדים משמעותיים עם כלי הבינה המלאכותית שלה, Gemini. פלטפורמה מקיפה זו ממנפת את משאבי הנתונים הנרחבים של גוגל ואלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה כדי לספק שירותי בינה מלאכותית מהשורה הראשונה. Gemini ידועה במיוחד ביכולתה להשתלב בצורה חלקה עם שירותים אחרים של גוגל, מה שמספק פתרון בינה מלאכותית מגובש ויעיל לעסקים.

מיקרוסופט מציעה חבילה משלה של כלי בינה מלאכותית, כאשר Copilot בולט במיוחד. Copilot נועד לשפר את הפרודוקטיביות על ידי סיוע במשימות כמו קידוד, יצירת מסמכים ועוד. האינטגרציה החזקה של מיקרוסופט עם פלטפורמות Office 365 ו-Azure הופכת את Copilot לכלי בעל ערך עבור ארגונים שכבר משתמשים בשירותים אלה.

יצרניות אלה לא רק מובילות בחדשנות, אלא גם מציעות תמיכה חזקה ועדכונים שוטפים, מה שמבטיח שכלי הבינה המלאכותית שלהן יישארו בחזית הטכנולוגיה.

6.    מקרי שימוש נפוצים עבור ארגונים

בינה מלאכותית יוצרת (AI II) משנה את אופן הפעולה של ארגונים במגזרים שונים. היכולת שלה ליצור תוכן חדש, לייעל תהליכים ולשפר קבלת החלטות הופכת אותה לכלי בעל ערך רב עבור עסקים מודרניים. להלן מספר מקרי שימוש נפוצים:

·       סיכום מסמכים

ארגונים רבים מתמודדים עם כמויות גדולות של מסמכים. בינה מלאכותית יוצרת יכולה לסכם במהירות מסמכים אלה, לחלץ נקודות מפתח ותובנות. זה שימושי במיוחד ליצירת סיכומי מנהלים, דוחות פרויקטים ופרוטוקולים של פגישות, המאפשרים למנהלים להישאר מעודכנים מבלי לקרוא טקסטים ארוכים.

·       רישום הערות פגישה אוטומטי

מעקב אחר דיונים והחלטות שהתקבלו במהלך פגישות יכול להיות מאתגר. כלי בינה מלאכותית יוצרת יכולים לתמלל ולסכם באופן אוטומטי הערות פגישה, תוך הדגשת פעולות מפתח ונקודות חשובות. זה מבטיח שפרטים חשובים ייקלטו בצורה מדויקת וניתן יהיה לעיין בהם בקלות.

·       ניתוח תקלות וחילוץ ידע

בתעשיות שבהן אמינות המערכת היא קריטית, כמו ייצור או IT, בינה מלאכותית יוצרת יכולה לנתח דוחות תקלות כדי לזהות דפוסים ולחזות כשלים פוטנציאליים. גישה יוזמת זו מסייעת במניעת בעיות לפני שהן מחמירות, תוך שיפור האמינות והביצועים הכוללים של המערכת.

·       יצירת תבניות עבור מסמכים שונים

יצירת מסמכים סטנדרטיים כמו מפרטים טכניים, עיצובים מפורטים ותוכניות בדיקה יכולה להיות גוזלת זמן. בינה מלאכותית יוצרת יכולה להפוך את יצירת התבניות הללו לאוטומטית, להבטיח עקביות ולפנות לעובדים זמן יקר, ואפשרות להתמקד במשימות אסטרטגיות יותר.

·       אוטומציה של תהליכי עבודה מול לקוחות וספקים

בירור פניות של לקוחות והפקת מידע, מסמכים ונתונים על פי דרישות הלקוח (בריאות, פיננסים, ממשלה ועוד). ממשקים ותהלכי עבודה מול ספקים.

·       מיון מועמדים

הגעה מהירה לרשימה של המועמדים המתאימים ביותר לתפקיד, מתוך קורות חיים של מועמדים רבים.

·       פיתוח ממשק משתמש ייעודי ללקוח

הגדרת ממשק משתמש ייעודי (מחליף את ה Prompt )

הגדרת ממשק משתמש ייעודי מאפשר ללקוח להעמיד סביבת עבודה ייעודית, המשתמשת בכלי ה AI כמנוע תשתיתי של היישום.

·       יצירת קוד מתוך מפרטים

עבור פיתוח תוכנה, בינה מלאכותית יוצרת יכולה להמיר מפרטי דרישות לקוד בר הפעלה. פעולה זו מאיצה את תהליך הפיתוח, מפחיתה שגיאות ומבטיחה שהקוד יתאים בדיוק למפרטים המתוארים.

מקרי שימוש אלה מדגימים כיצד בינה מלאכותית יוצרת יכולה לשפר משמעותית את היעילות, להפחית את העבודה הידנית ולקדם חדשנות בארגונים. ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתפתח, היישומים שלה צפויים להתרחב, ולהציע עוד יותר הזדמנויות לעסקים למנף את הבינה המלאכותית לטובת יתרון תחרותי.

7.    הטמעת בינה מלאכותית בארגונים

הטמעת בינה מלאכותית בארגונים דורשת גישה אסטרטגית על מנת להבטיח הצלחה ולמקסם את היתרונות. הצעד הראשון הוא ביצוע סקר מקיף של מערכות המידע הקיימות. סקר זה מסייע בזיהוי המערכות שניתן לשפר באמצעות יכולות בינה מלאכותית ואילו מערכות חדשות עשויות להידרש. הבנת המצב הקיים מאפשרת לארגונים לתכנן ביעילות את שילוב הבינה המלאכותית.

·       שיקולי אבטחה ופרטיות

אבטחה ופרטיות הן קריטיות בעת הטמעת פתרונות בינה מלאכותית. על ארגונים להבטיח שמערכות בינה מלאכותית יהיו תואמות לתקנות ולתקנים הרלוונטיים. זה כולל יצירת בקרות גישה חזקות, אבטחת נתונים ושמירה על סודיות המידע הרגיש. על ידי התייחסות לשיקולים אלה בשלב מוקדם, ארגונים יכולים למנוע פרצות אבטחה פוטנציאליות ולהבטיח שמערכות הבינה המלאכותית שלהן יפעלו במסגרת גבולות החוק.

·       דרישות ביצועים ותשתית

מערכות בינה מלאכותית דורשות כוח מחשוב משמעותי ותמיכה תשתיתית. ארגונים חייבים להעריך את תשתית ה-IT הנוכחית שלהם ולקבוע אם נדרשים שדרוגים. שדרוגים אלה עשויים לכלול השקעה במעבדים בעלי ביצועים גבוהים, קיבולת אחסון נוספת ופתרונות רשת מתקדמים. הבטחת התשתית תוכל להתמודד עם הדרישות של יישומי בינה מלאכותית היא קריטית לפעולה חלקה וביצועים אופטימליים.

·       ניתוח עלויות ותקצוב

הטמעת בינה מלאכותית כרוכה בעלויות שעליהן ארגונים צריכים לתקצב. עלויות אלה כוללות את ההשקעה הראשונית בחומרה ותוכנה, תחזוקה שוטפת ושדרוגים פוטנציאליים. ביצוע ניתוח עלויות יסודי מסייע לארגונים להבין את ההשלכות הכספיות ולתכנן בהתאם. על ידי הקצאת משאבים נכונה, ארגונים יכולים להבטיח שהיוזמות שלהם בתחום הבינה המלאכותית יהיו בנות קיימא ויספקו תשואה טובה על ההשקעה.

על ידי התייחסות לתחומים מרכזיים אלה – ביצוע סקר מערכות, התמקדות באבטחה ופרטיות, הבטחת תשתית חזקה ותקצוב זהיר – ארגונים יכולים להטמיע ביעילות פתרונות בינה מלאכותית ולרתום את מלוא הפוטנציאל שלהם.

8.    המלצות לשילוב AI

בעת שילוב AI בארגון, חיוני לגשת לתהליך עם תכנון ושיקול דעת זהירים. להלן מספר המלצות מרכזיות:

·       ביצוע הערכה מקיפה

התחילו בביצוע הערכה מקיפה של מערכות המידע הקיימות. הבינו אילו טכנולוגיות נמצאות כיום בשימוש וזהו תחומים שבהם AI יכול להוסיף ערך. שלב זה מכריע בקביעת היקף וקנה המידה של הטמעת AI.

·       מיפוי תוכנית תלת שנתית

פתחו תוכנית תלת שנתית מפורטת לשילוב AI. תוכנית זו צריכה לפרט את המערכות והתהליכים שישופרו או יוחלפו על ידי פתרונות AI. כללו אבני דרך כדי להבטיח התקדמות יציבה ולספק מפת דרכים ברורה ליישום.

·       בחירת כלי ה- AI הנכונים

בחירת כלי AI מתאימים היא חיונית. העריכו את מוצרי ה-AI המובילים מ-OpenAI, Google ו-Microsoft, תוך התחשבות בחוזקות ובחולשות שלהם ביחס לצרכים של הארגון שלכם. וודאו שהכלים שנבחרו תואמים את היעדים האסטרטגיים והדרישות הטכניות שלכם.

·       התמקדות באבטחה ותאימות

מערכות AI חייבות לעמוד בתקני אבטחה ופרטיות מחמירים. הטמיעו אמצעי אבטחה חזקים כדי להגן על נתונים רגישים ולהבטיח תאימות לתקנות הרלוונטיות. שימו לב במיוחד לסמכות וסיווג המידע המטופל על ידי AI.

·       הכשרת כוח האדם שלכם

השקיעו בתוכניות הכשרה כדי לצייד את העובדים שלכם בכישורים הדרושים לעבודה יעילה עם טכנולוגיות AI. זה כולל הבנה כיצד לתקשר עם כלי AI, לנהל תהליכים המונעים על ידי AI ולמנף תובנות AI לקבלת החלטות.

·       תכנון צרכי תשתית

שילוב AI דורש לעתים קרובות שדרוגים משמעותיים בתשתית המחשוב. וודאו שיש לכם את החומרה ויכולות הרשת הדרושים לתמיכה בעומסי עבודה של AI. תכננו מדרגיות כדי להתאים את עצמכם לצמיחה עתידית ולשימוש מוגבר ב-AI.

·       ניתוח תקציב ותשואה על ההשקעה

הכינו תקציב מפורט הכולל את כל העלויות הכרוכות בהטמעת AI, החל מתוכנה וחומרה ועד להכשרה ותמיכה. בצעו ניתוח תשואה על ההשקעה (ROI) כדי להצדיק את ההוצאה ולהדגים את הערך ש-AI יביא לארגון.

על ידי ביצוע המלצות אלה, ארגונים יכולים לנווט בהצלחה במורכבות של שילוב AI, לקדם חדשנות ולהשיג יעילות תפעולית

9.    סיכום

לסיכום, האבולוציה מבינה מלאכותית מסורתית לבינה מלאכותית גנרטיבית מסמנת קפיצת מדרגה משמעותית ביכולות הטכנולוגיות, ומציעה לארגונים דרכים חדשות לחדש ולמטב את פעילותם. שילוב של בינה מלאכותית בארגונים דורש תכנון קפדני, הבנה של הטכנולוגיות הקיימות והקפדה על סטנדרטים של אבטחה וביצועים.

מוצע לסייע ללקוח המעוניין לשדרג את מערכות המידע שלו, עם יכולות AI דור II, באמצעות יישום תכנית עבודה עם אבני דרך עיקריות  הבאות:

1. ביצוע סקר מערכות מידע קיימות.
2. מיפוי תוכניות למערכות חדשות בשלוש שנים הקרובות.
3. מיפוי פתרונות AI  נדרשים והמלצה לבחירת חבילת AI, כולל ספקי תמיכה.
4. ניהול סיכונים.
5. תכן על לשילוב פתרון AI ארגוני.
6. הכנת תכנית עבודה ליישום הפתרונות.
7. הערכת משאבי מחשוב ורשת נדרשים ליישום.
8. התאמת תפקידי אנשי מקצוע בנושא סביבות טסטים/קדם ייצור, בודקי תוכנה, בודקי יישום, התאמת תהליכי ניהול שינויים לעידן ה AI.
9. הערכת עלויות ו ROI.

שאו ברכה,

מאיר ברון

כתובת מייל : Meir.b@baron-itc.co.il

טלפון : 050-7605588