מהי בינה מלאכותית לארגונים?

מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית ממשיכים להדהים, ומנהלים עסקיים שמו לב אליהם. כעת מנהלי מערכות מידע נמצאים תחת לחץ להפעיל את הכוח היצירתי החדש הזה. כדי לעזור למנהלי מערכות מידע (CIO) ולצוותים שלהם לענות לקריאה לחדשנות, תעשיית הטכנולוגיה מגיבה עם מגוון של אפשרויות בינה מלאכותית ארגונית. שותפי ספק מהימנים מעדכנים יישומים עסקיים בעזרת ניתוח שנוצר על ידי בינה מלאכותית ומספקים תשתיות ענן המותאמות לבינה מלאכותית גנרטיבית עם עוצמת מחשוב מנצחת ופיקוח קפדני על נתונים. הם משלבים מאגרי נתונים ארגוניים עם מודלי שפה גדולים, כך שמנהלי מערכות מידע יכולים להוביל את העיסוק בהם ואנשים ברחבי הארגון יכולים לבצע שאילתות על נתונים עסקיים כפי שמעולם לא עשו לפני כן.

מהי בינה מלאכותית לארגונים

בינה מלאכותית ארגונית היא המאמץ המתמשך להביא את הבינה המלאכותית הגנרטיבית שמתפתחת במהירות וטכנולוגיות קשורות שיישאו בעומסי העבודה העסקיים הקריטיים למשימה. המאמץ מתבסס על הצלחות באמצעות מערכות בינה מלאכותית מוגבלות יותר ומודלים של למידת מכונה למשימות כגון זיהוי חריגות, זיהוי תמונות וניתוח טקסט. כל האיטרציות האלה שיפרו מאוד את המהירות והיעילות של הפעילות העסקית, אבל עכשיו, GenAI יכול לעשות הרבה יותר. כפי שהוכח בעדכונים מרהיבים כמעט כל שבוע, מודלים של בינה מלאכותית יכולים להבין רמזים עדינים מילוליים, כתובים או חזותיים, ולהשתמש בקלט זה כדי ליצור פלטים מתאימים, כולל טקסט, גרפיקה, קוד מחשב - אפילו שאילתות SQL.

בינה מלאכותית לארגונים כוללת את העבודה של מנהיגים עסקיים לניצול הפוטנציאל העצום של היכולות החדשות האלה על ידי כוונון עדין או העצמתן עם הנתונים הייחודיים והקניין הרוחני של החברות שלהם. בדרך זו, מודל הבינה המלאכותית לומד להכיר את הארגון. משם הוא יכול לספק תובנות עמוקות יותר ולהפוך משימות באופן אמין יותר לאוטומטיות. משימות כגון מתן שירות לקוחות, התאמה אישית של מאמצי השיווק, סיוע בתהליכי מכירות והאצת מאמצים משפטיים וניהול סיכונים.

עם זאת, כדי שמודלים של GenAI יהפכו לבינה מלאכותית לארגונים, יש לעמוד בתנאים מחמירים. האם התשתית תומכת במודל שפה גדול (LLM) רב עוצמה ויציב מספיק עבור עומסי עבודה קריטיים למשימה והאם למודל עוצמת עיבוד חזקה, בקרות גישה, אבטחת נתונים ומערכות גיבוי ושחזור? האם אנשים בארגון מוכנים לשלב בינה מלאכותית בעלת יכולות גבוהות בפעולות היום-יומיות?

לעסקים המעוניינים להשתמש ב-GenAI (ומי לא?) יש אפשרויות רבות. ככל הנראה, הדרך הפשוטה ביותר היא לעבוד עם ספקי היישומים העסקיים שלכם כדי לשלב מודולים המבוססים על בינה מלאכותית בתהליכי העבודה הנוכחיים. אפשרות נוספת היא להתחבר לשירותי GenAI באמצעות ממשקי API המאפשרים להוסיף מאפיינים כגון סיכום מסמכים, ניתוח נתונים וצ'אט ליישומים. מעבר לכך, צוות טכנולוגיה יכול לבחור מודל GenAI מבונה מודלים מסחרי בקוד פתוח, לשלב אותו בפלטפורמה לאימון או להגדלה, ולאחר מכן לצרף אותו לייצור. אפשרות זו דורשת תשתית בינה מלאכותית חזקה.

בסופו של דבר, הצלחת הבינה המלאכותית לארגונים בכל ארגון מסתכמת ביכולת להטמיע את היכולות ההולכות וגדלות של הבינה המלאכותית במגוון תהליכי עבודה של עובדים, ובכך היא תספק לאנשים תובנות חדשות ותעזור להם להיות פרודוקטיביים יותר.

תובנות מרכזיות

• בינה מלאכותית לארגונים רותמת את למידת המכונה ואת היכולות העדכניות ביותר של GenAI כדי לפתור בעיות עסקיות.
• בינה מלאכותית לארגונים שונה מבינה מלאכותית לצרכנים בכך שהיא מסתמכת על נתונים עסקיים עדכניים ומאומנת לספק פלטים רלוונטיים לארגון מסוים.
• מערכות בינה מלאכותית לארגונים דורשות לרוב שילוב עם מערכות ארגוניות קיימות, עם כל פיקוח הנתונים הקפדני והזמינות הגבוהה הכרוכה בכך.
• ההבטחה של הבינה המלאכותית ללקוחות ארגוניים הולידה מערכת אקולוגית הולכת וגדלה של בוני מודלים, משלבי בינה מלאכותית ושירותי ענן בקנה מידה גדול שיתמכו בהזדמנויות העסקיות המתפתחות.

כיצד משתמשים בבינה מלאכותית בארגונים

בינה מלאכותית ארגונית מספקת מערך של פונקציונליות לעובדים ולקוחות. הנה רק כמה דוגמאות.

• פיתוח יישומים: שפרו את פרודוקטיביות המפתחים באמצעות מודלי שפה גדולים לכתיבת טיוטות של קוד יישום.
• פעולות עסקיות: ספקו גישה רחבה יותר לנתונים ארגוניים באמצעות מסדי נתונים התומכים בבינה מלאכותית התומכת במנחים בשפה טבעית.
• פעולות לקוחות: בצעו אוטומציה לאינטראקציות של שירות לקוחות באמצעות מודלים של GenAI שמבינים את היסטוריית הרכישות של הלקוח, אינטראקציות קודמות ואת שפת האם שלו.
• שיווק: חברות יכולות לנקוט גישה ממוקדת ולטפח מאמצי לקוחות בקנה מידה עצום באמצעות סוכני בינה מלאכותית עם גישה לפרופילי קונים והיסטוריות רכישה.
• סיכונים ומסמכים משפטיים: האיצו את כתיבת החוזים על ידי תמיכה מעוזר בינה מלאכותית במחקר ובכתיבת מסמכים. לאחר אישור, ניתן לתרגם מסמכים למספר שפות.
• מכירות: נציגי מכירות וירטואליים המופעלים על ידי בינה מלאכותית יכולים להדריך לקוחות פוטנציאליים בעדינות ובאופן אישי באמצעות הצעות במהלך עסקאות. בינה מלאכותית יכולה גם לעזור ליצור שליחת הודעות מותאמת אישית עבור אנשי מכירות פוטנציאליים.
• אסטרטגיה וכספים: קבלו גישה לניתוח עוצמתי לניטור הביצועים העסקיים - כמו גם התוצאות של המתחרים - על ידי ניתוח נתונים ממקורות פנימיים, חיצוניים וציבוריים.

כיצד עסקים ניגשים לבינה מלאכותית לארגונים עכשיו

מערכות בינה מלאכותית לארגונים מציעות לעסקים מגוון רחב של אפשרויות לשילוב GenAI בפעילות שלהם.

בינה מלאכותית המוטמעת ביישומים ארגוניים היא דרך איתנה ובסיכון נמוך עבור מנהלי מערכות מידע להראות לבעלי העניין את יכולות GenAI לשיפור הפעולות העסקיות. ספקי יישומים ארגוניים כגון SAP, Oracle ו-Workday מציפים תובנות ותהליכי עבודה שנוצרו על ידי בינה מלאכותית ישירות בתוך היישומים העסקיים, כגון ERP, CRM ו-HCM. שיחת עדכון עם שותפי הספקים המרכזיים שלכם היא צעד ראשון מעולה לקראת שילוב בינה מלאכותית בארגון.

הגדלת מודל GenAI עם מערך של נתונים עסקיים יוצרת פער תחרותי. ארגונים יכולים כעת לקנות מגוון של מודלי שפה גדולים וקנייניים בקוד פתוח כדי למצוא את המודל בגודל הנכון וברמת התחכום הנכונה לצרכים שלהם. כדי להפוך את ההתאמה האישית לאפקטיבית, לארגונים חייבת להיות פלטפורמה שתאפשר להם לבצע כוונון עדין של מודלים ולהגדיל אותם באמצעות הנתונים שלהם. ייתכן שיידרש יישום של יצירה מועצמת על ידי שליפה (RAG) וכן מסד נתונים וקטורי מקומי.

הרחבת השימוש בשירותי בינה מלאכותית מספקי ענן היא גם אפשרות פופולרית. במשך שנים, ספקי ענן הציעו מודלים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה לפעולות כגון זיהוי חריגות וראייה ממוחשבת. שירותי בינה מלאכותית אלה מאפשרים למפתחים להוסיף למידת מכונה ליישומים מבלי להאט את פיתוח היישומים ולעיתים קרובות ניתן לאמן אותם בהתאמה אישית לקבלת תוצאות מדויקות ורלוונטיות יותר.

חברות יכולות גם לגשת לפלטפורמות ענן המיועדות לאימון מודלים של GenAI ו-ML. רשימה הולכת וגדלה של פלטפורמות מבוססות ענן המאפשרות לארגונים לעצב ולהשיק יישומי בינה מלאכותית ולמידת מכונה משלהם מאפשרת שיתוף פעולה בין אנשי עסקים, מדעני נתונים ומנהלי נתונים כשהם מזהים ומתאימים אישית מודלים של GenAI - או אפילו בונים, מאמנים, פורסים ומנהלים מודלים חדשים ומתוחכמים של למידת מכונה באמצעות מסגרות קוד פתוח פופולריות.

תחום נוסף שבו ספקי ענן מצטיינים הוא תשתית: למידה עמוקה היא המערכת המשתמשת במחשוב הרב ביותר שרוב הארגונים אי פעם הפעילו. כתוצאה מכך, הם מחפשים תשתיות ענן בעלות המעבדים הגרפיים הדרושים כדי לאמן ולספק GenAI. יתרונות נוספים לשירותים אלה הם גם הגמישות והתמחור מבוסס השימוש בענן שעוזר להפחית את עלות הבינה המלאכותית.

ממשלות וארגונים אחרים עשויים לדרוש שליטה הדוקה על המיקום ועל האופן שבו טכנולוגיות בינה מלאכותית והנתונים הקשורים אליה נפרסים; על המדיניות ואנשי הצוות המשמשים להפעלת טכנולוגיות הבינה המלאכותית; ועל התהליכים והמערכות המשמשים להגנה על הנתונים. ספקי ענן גדולים משפרים את הענן הריבוני ואפילו אפשרויות בינה מלאכותית ריבוניות ברחבי העולם.

לבסוף, ספקי תוכנה עצמאיים (ISV) יכולים לעזור להביא את המומחיות של GenAI ללקוחות ארגוניים בתעשיות כגון ייצור, קמעונאות, משפטים, בנייה ועוד רבות אחרות.

בשורה התחתונה, חברות שרוצות לצרף לעבודה את הבינה המלאכותית לארגונים לא צריכות לעשות את זה לבד.

בינה מלאכותית לצרכנים לעומת בינה מלאכותית לארגונים

אומנם בינה מלאכותית (AI) לצרכנים ובינה מלאכותית לארגונים מציעות כמה מאותן תכונות בסיסיות, אבל בינה מלאכותית לצרכנים מתמקדת בחוויות ובבידור אישיים, ואילו בינה מלאכותית לארגונים מטפלת באתגרים עסקיים ומשמשת לשיפור היעילות.

בואו נסתכל על ההבדלים בפירוט.

בינה מלאכותית לצרכנים

בעזרת הבינה המלאכותית לצרכנים תוכלו למצוא עוזרים וירטואליים פופולריים, כמו Siri, Alexaאו Google Assistant, והם מסייעים בחיפושים קוליים, אוטומציה ביתית חכמה או המלצות מותאמות אישית למוסיקה או לסרטים. בינה מלאכותית לצרכנים מאומנת לרוב על חתך רחב של נתונים ציבוריים, ויישומי בינה מלאכותית לצרכנים מתוכננים בדרך כלל לטיפול באינטראקציות של משתמשים בודדים. אומנם מערכות אלה בנויות כדי לאפשר יכולת הרחבה למיליוני משתמשים, אך המורכבות של המשימות מוגבלת לעיתים קרובות לצרכים אישיים ותוספת נתונים אישיים, כגון הקלטות קוליות, פרטי מיקום או היסטוריית גלישה.

בינה מלאכותית לארגונים

בינה מלאכותית לארגונים פותחה עבור עסקים וארגונים כמו ישויות ממשלתיות או ספקי שירותי בריאות, במטרה לשפר את היעילות התפעולית, קבלת ההחלטות והפרודוקטיביות. פתרונות בינה מלאכותית לארגונים מסתמכים לעיתים קרובות על אינטגרציה עם מערכות ארגוניות קיימות והם עשויים לדרוש מאלה המיישמים אותן להבין אלגוריתמים מורכבים ומודלים של למידת מכונה. בדרך כלל, בינה מלאכותית לארגונים עובדת עם נתונים רגישים הקשורים לפעולות עסקיות, מידע על לקוחות או ידע קנייני, ולכן נדרשים לה אמצעי אבטחה חזקים המגנים על נתונים אלה מגישה לא מורשית או פרצות. יישומים נפוצים של בינה מלאכותית לארגונים הם צ'אטבוטים של שירות לקוחות, כלים לניתוח נתונים ומערכות אופטימיזציה של שרשרת האספקה.

השיגו את הבינה המלאכותית לארגונים בדרך שלכם עם Oracle

המטרה של Oracle היא לעזור לכם להפיק ערך מ-GenAI באופן חלק בארגון שלכם. כדי לעשות זאת, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) מטמיעה את GenAI בכל שכבה של המחסנית הטכנולוגית.

תוכלו לגשת לתובנות שהופקו על ידי בינה מלאכותית מתוך יישומי ה-Oracle שלכם, או להשתמש בממשקי API כדי לעדכן כל יישום עם שירותי בינה מלאכותית למשימות כמו זיהוי חריגות או סיכום מסמכים. ברמת מסד הנתונים, Oracle Database 23ai ו-Heatwave MySQL משלבים את העוצמה של מודלי שפה גדולים ו-RAG עם מאגרי נתונים ארגוניים, מה שמאפשר לעובדים לבצע שאילתות על מסדי ידע באמצעות מנחים בשפה טבעית.

לבסוף, OCI מספקת גישה למודלי שפה גדולים גנרטיביים וקניינים בקוד פתוח כדי שתוכלו לבחור את המודל המתאים לצרכים שלכם, ולאחר מכן להריץ אותו על תשתית שתוכננה לטיפול בעומסי העבודה התובעניים ביותר של הבינה המלאכותית.

לאחר ש-GenAI הגיעה לתודעה הציבורית בסוף 2022, מנהלי ארגונים לא איחרו לראות את הערך הפוטנציאלי לעסקים שלהם. כעת, יש מבחר רחב של דרכים שבהן אנשי חזון אלה יכולים לצרף את GenAI לפעילותם.

לאורך הזמן החברות מבינות כיצד להשתמש ולקבל ערך מ-GenAI, וכך העובדים יהנו מכלים חדשים לניהול תהליכי עבודה, ניתוחים זמינים באופן רחב יותר ועוד. בינה מלאכותית לארגונים תשתלב גם בשירותי הצרכנים שבהם משתמשים בבנקאות, בנסיעות, באכילה במסעדות ובקניות. הטרנספורמציה הארגונית רק החלה. רק מנהיגים עסקיים המצטרפים באומץ לעתיד התומך בבינה מלאכותית יקבעו לאן הטרנספורמציה תגיע.

שאלות נפוצות בנושא בינה מלאכותית לארגונים

מה ההבדל בין בינה מלאכותית לצרכנים לבין בינה מלאכותית לארגונים?

בינה מלאכותית לצרכנים מועברת על ידי צ'אטבוטים פופולריים, כמו Siri או Alexa, ואתרים כמו Google ו-Perplexity AI, והיא עוסקת במידע ציבורי נרחב. בינה מלאכותית לארגונים מושכת מידע לעיתים קרובות ממאגרי נתונים ספציפיים לחברה, מקומיים ורגישים, והיא מכוונת לקידום פרודוקטיביות ויעילות.

מהו GenAI לארגונים?

GenAI לארגונים היא העבודה שעסקים עשו כדי לרתום מודלים של GenAI לשיפור התפעול. ניתן לעשות זאת באמצעות מודלי שפה גדולים כדי לשפר את פרודוקטיביות המפתחים, להוסיף תובנות שהופקו באמצעות בינה מלאכותית ביישומים עסקיים, או להשתמש במודלי שפה גדולים כדי לעזור לעובדים בכל רחבי החברה לבצע שאילתות על מאגרי מידע באמצעות מנחים בשפה טבעית.

מה גודל שוק הבינה המלאכותית לארגונים?

קונצנזוס האנליסטים הוא שהשוק לשירותי בינה מלאכותית לארגונים עמד על 24 מיליארד דולר ב-2023. עם זאת, כיום קשה להעריך את השוק מכיוון שבינה מלאכותית זקוקה למקורות נתונים נקיים, ובינה מלאכותית לארגונים נראית לעיתים קרובות הרחבה של הטרנספורמציה הדיגיטלית שמתרחשת כבר כמעט עשור. עם זאת, הקונצנזוס הוא צמיחה פי 10 עד שנת 2032, כאשר השוק עבור שירותי בינה מלאכותית לארגונים יגדל ליותר מ-340 מיליארד דולר.