כיצד לשנות את גודל הבינה המלאכותית בעסק

העסק שלכם יושפע מבינה מלאכותית. כדי שבינה מלאכותית תעבוד עבורכם ולא נגדכם, תצטרכו להעביר יוזמות מעבר לשלב הפיילוט ואל התפעול היומיומי.

עסקים שעברו מוקדם מובילים את הדרך: הם משתמשים בבינה מלאכותית כדי להגביר את המהירות ואת הדיוק בתהליכים של חשבונות חייבים וזכאים, מסכמים תקצירים משפטיים ומחקרים אחרים, ומוסיפים שכבה של ביטחון למשימות קריטיות כגון קריאת קרני רנטגן. מנהלים אלו משתמשים בבינה מלאכותית כדי לזהות הונאה בין מיליוני עסקאות פיננסיות ולקבל החלטות מהירות במחסנים תזזיתיים וברצפות ייצור תובעניות. הם משתמשים בצ'טבוטים מבוססי-בינה מלאכותית כדי להתמודד עם שיחות תמיכה מורכבות כדי לייעץ לאנשי המכירות לגבי הצעד הבא שהכי מתאים לכל לקוח.

וזאת רק ההתחלה.

אולם עבור כל אחד מהניצחונות הללו, הארגון היה צריך לעבור תהליך של הרחבה, שילוב של כלים ואנשים וביצוע התאמות טכניות ותרבותיות שנדרשות כדי שהבינה המלאכותית תוכל לעבוד בעולם האמיתי.

למטה אנחנו נבחן את ההיבטים הרבים שטמונים באתגר של הרחבת הבינה המלאכותית בעסק.

מהי בינה מלאכותית שניתן לשנות את גודלה?

בינה מלאכותית שניתן לשנות את גודלה היא היכולת להשתמש בשירותים של אלגוריתמים של למידת מכונה (ML) או של בינה מלאכותית גנרטיבית כדי להשלים משימות יומיומיות בקצב שעומד בדרישות העסק. היא דורשת שהאלגוריתמים והמודלים הגנרטיביים יכללו תשתית ונפחי נתונים הדרושים לה כדי לפעול במהירות ובקנה המידה הנדרשים. מעבר לכך, בינה מלאכותית שניתן לשנות את גודלה דורשת נתונים מחלקים רבים בעסק שמשולבים ושלמים מספיק כדי לספק לאלגוריתמים את המידע הנדרש כדי להפיק את התוצאות הרצויות.

חשובים באותה מידה הם האנשים שמוכנים להשתמש בערכי הפלט של הבינה המלאכותית בעבודה שלהם. עם כל הדרישות הקיימות האלו, בינה מלאכותית שניתן לשנות את גודלה יכולה לעזור לפעילות העסקית להיות מהירה יותר, בטוחה, מדויקת, מותאמת, ואפילו יצירתית.

תובנות מרכזיות

• בינה מלאכותית שניתן לשנות את גודלה יכולה לשפר משמעותית מגוון רחב של פעילויות עסקיות.
• ההצלחה כוללת המון רכיבים פעילים בתחומים של ניהול נתונים, מדע נתונים וניהול תהליכים עסקיים. הם לרוב מסווגים תחת הכותרת של תפעול למידת מכונה ‏(MLOps).
• MLOps יכול לכלול פיתוח ואימון מודלים של למידת מכונה או אימון אלגוריתמים נוכחיים או מודלי שפה גדולים (LLM) כך שישיגו יעד עסקי.
• עסקים צריכים לשקול אבטחת מידע, פרטיות נתונים ודיווח רגולטורי כשהם מחליטים להכניס בינה מלאכותית לתפעול היומי.

מדוע קשה כל כך לשנות את קנה המידה של הבינה המלאכותית?

שינוי קנה המידה של הבינה המלאכותית דורש השקעה והתחייבות. הוא דורש מיומנויות וטכנולוגיות חדשות, כוח מחשוב חזק במיוחד ושינויים באופן שבו הארגון פועל. שינוי קנה המידה של בינה מלאכותית הוא יותר מבנייה ואימון מודלים, אלא שילובם באפליקציות ברמת הייצור שפועלים בקנה מידה גדול ומספקים למשתמשים העסקיים מאפייני ניטור ודיווח.

ישנם שישה אתגרים משמעותיים שיש להתגבר עליהם בדרך לבינה מלאכותית בקנה מידה גדול:

1. נתונים: נתונים הם קו החיים של הבינה המלאכותית. נתונים הם המידע שמשמש לאימון אלגוריתמים של למידת מכונה, וכן המידע שאלגוריתמים אלו סורקים כדי לספק ערכי פלט. הנתונים שבהם מודלי למידת מכונה משתמשים מגיעים בצורות שונות. הם יכולים להיות בשורות ובעמודות של מסד נתונים טבלאי, וגם במסמכי טקסט, בתמונות, בסרטונים או במדיה חברתית.
   
   השגה, ארגון וניתוח של סלי נתונים מסיביים דורשים לרוב מומחיות בניהול נתונים והשקעות בכלים ובשירותי ענן, כמו בית אגם נתונים מבוסס ענן שניתן לשנות את גודלו. אבטחת הנתונים ופרטיות הנתונים הם החששות העיקריים של כל בינה מלאכותית שגודלה השתנה. חובה להגן על הנתונים מפני איומים חיצוניים ופנימיים, באותה מידה שבה נתונים רגישים מאוחסנים על ידי חברות. לצוותי התפעול של בינה מלאכותית יש אחריות נוספת: יש לוודא שמידע רגיש בנתוני אימון לא מופיע בערכי הפלט של הבינה המלאכותית.


2. תהליכים: שינוי קנה המידה של הבינה המלאכותית הוא תהליך חזרתי שכולל לפחות שלוש קבוצות:
   
   
   1. מומחים בכל פעולה עסקית רלוונטית, בין אם מדובר בשירות לקוחות, בלוגיסטיקה למשלוחים, בעיצוב מוצרים, ברדיולוגיה או בחשבונאות.
   2. צוות ה-IT‏, שמבצע שילוב, מאבטח ומתקנן את הנתונים התפעוליים ומרכיב את הרשתות ועוצמת המחשוב ההכרחיים.
   3. צוות מדע הנתונים, שיוצר מאפיינים של למידת מכונה, בוחר את המודל ומכוונן את הפרמטרים עד שהבינה המלאכותית מוכנה לפריסה ולהרחבה. מומחי הפעילות העסקית שלכם יעבדו בשיתוף עם מדעני נתונים כדי להבטיח שערכי הפלט של הבינה המלאכותית מצייתים להנחיות. צוותים צריכים לחקור יצירה מועצמת ע"י שליפה (RAG), שמספקת דרך למטב את הפלט של מודל שפה גדול בנתוני הארגון בלי לשנות את המודל הבסיסי עצמו.


3. כלים: אוסף הכלים המשמשים לשנות את גודל הבינה המלאכותית מגיע בשלושה אופנים: כלים שבהם מדעני נתונים משתמשים כדי לפתח מודלים של למידת מכונה, כלים שבהם צוות ה-IT משתמש לניהול נתונים ותמיכה באלגוריתמים שנתמכים רבות במחשוב, וכלים שעוזרים לאנשי עסקים להשתמש בערכי פלט של בינה מלאכותית במשימות היומיומיות. בניית מודל יחיד של למידת מכונה יכול לדרוש עשרות מערכות מיוחדות שמורכבות לרוב על ידי מקצוענים בתחום מדע הנתונים ממגוון נרחב של כלים קניינים וקוד פתוח.
   
   לאחרונה, חברות טכנולוגיות כוללות מדע נתונים מאורגן, ניהול נתונים, וכלים תפעוליים של בינה מלאכותית שמשולבים בתוך פלטפורמות לקבלת בינה מלאכותית שניתן לשנות את גודלה. המאמץ נקרא תפעול למידת מכונה, או MLOps, והוא כולל כלים לבנייה, לאחזקה ולניטור של בינה מלאכותית וכן דיווח על ערכי הפלט שלה לבעלי עניין פנימיים ולרגולטורים.


4. כישרון: השגת המומחיות הנדרשת לעיצוב, לאימון ולפריסה של מודלי למידת מכונה אורכת זמן, ולכן קשה למצוא אנשים בעלי ידע מעמיק בתחום הבינה המלאכותית והעסקתם יקרה. זו הסיבה שעד כה רק חברות ענק בתחום הטכנולוגיה פיתחו פלטפורמות בינה מלאכותית וארגונים גדולים המתמצאים בטכנולוגיה היו מוכנים לשלם עבור מומחיות של בינה מלאכותית.
   
   אולם כעת, פלטפורמות של MLOps‏ זמינות כשירותי ענן, ומודלי שפה גדולים זמינים דרך קריאות API. זה מאפשר ליותר חברות להשתמש בבינה מלאכותית. עדיין יהיה צורך במומחיות של ניהול נתונים ומדע נתונים, אולם שירותי הבינה המלאכותית שזמינים באמצעות ספקי ענן יוכלו להקל על הצורך להעסיק אנשים עם מומחיות מעמיקה בפיתוח מודל של בינה מלאכותית.


5. היקף: כשיגיע הזמן לצאת משלב הפיילוט של הבינה המלאכותית בחלק קטן בעסק, לאיזו מידה תרצו להרחיב? באופן אידיאלי, יוזמת הבינה המלאכותית תהיה גדולה מספיק כדי ליצור הבדל ניכר בתפעול, בין אם מדובר בזמני המשלוח, חוויית הלקוח, או תוצאות אחרות שניתן למדוד. אולם מאמצים מוקדמים בבינה מלאכותית שגודלה השתנה לא צריכים להיות מאוד מורכבים או מאוד קשורים לרווחים עד כדי כך שתתפתו לעצור אם נתקלתם בקשיים, במקום להסתכן בהפרעה עסקית. התחילו בקנה מידה קטן בתחום שבו הפרעות קלות לא יגרמו לנזק רב. ההיקף של יוזמות בינה מלאכותית יהפוך לשאפתני יותר ככל שהמומחיות ורמת הסמך יגברו בתוך הארגון.


6. זמן: כמעט 80% מפרויקטי הבינה המלאכותית לא יתקדמו מעבר להוכחת ההיתכנות, לפי CompTIA‏, והפרויקטים שכן מצליחים דרושים בין שלושה ל-36 חודשים, בהתאם להיקף ולמורכבות. הזמן הזה מוקדש לבחירת מודלים ולפריסתם, וכן לניטור ערכי הפלט של הבינה המלאכותית בסביבה מבוקרת.
   
   מקבלי החלטות עסקיות צריכים גם לשקול את הזמן והמאמץ הנדרשים לספק את הנתונים שנדרשים למערכת בינה מלאכותית בקנה מידה גדול. מדעני נתונים וצוותי IT יצטרכו להשיג, לשלב, לאחסן, להכין ולהזרים נתונים דרך אלגוריתמים של למידת מכונה ולנטר את ערכי הפלט. רשימה גדלה של כלי קוד פתוח וספריות, וכן שירותי ענן ותוכנות אוטומציה, יכולים לעזור להאיץ את המחזור הזה. כשהתחום יתפתח, כך גם הכלים.

מדוע בינה מלאכותית שניתן לשנות את גודלה חשובה כל כך?

למרות ששינוי הגודל של בינה מלאכותית קשה, מנהלי עסקים מהמרים שבסופו של דבר האתגרים והעלויות מראש יתקזזו כנגד הרווחים בעסק. לפי McKinsey‏, בינה מלאכותית תוסיף אומדן של 13 טריליון דולר לכלכלה העולמית עד לשנת 2030. יש לכך כמה סיבות. ראשית, כדי לנצל את הבינה המלאכותית, חברות רבות יבצעו פרויקטים של "מהפכה דיגיטלית", שבהם הן יכולות להשתמש בנתונים שלהם כדי להפוך לחדשניות ותחרותיות יותר בכלכלה הדיגיטלית. בינה מלאכותית תורכב מיתרונות תחרותיים אלו ותוביל לחידושים נוספים. חברות שכבר שינו את הגודל של בינה מלאכותית רואים את היתרונות, כולל רמה גבוהה יותר של שביעות רצון לקוחות ופרודוקטיביות מוגברת של כוח האדם, וכן שימוש יעיל יותר בנכסים כגון, ספינות, משאיות, ציוד לייצור ומחסנים.

כיצד לשנות את גודל הבינה המלאכותית בעסק

שילוב בינה מלאכותית בפעילויות עסקיות לא מובנות יכול להיות מייגע, אך עבור הפרויקט הנכון – הוא שווה את זה. התחילו במדע נתונים, שבו ניתן להתאים אישית ספריות של אלגוריתמים של למידת מכונה כך שיענו על היעדים העסקיים שלכם. זוהי גם עצה טובה אם אתם משתמשים בממשקי API כדי לגשת ולאמן מודלי שפה גדולים שסופקו על ידי ספקים כגון OpenAI ו-Cohere.

השלב הבא הוא למצוא סלי נתונים ולבצע בליעה שלהם כך שניתן יהיה לאמן את הבינה המלאכותית באמצעותם. הם עשויים להיות מורכבים מנתונים פנימיים או חיצוניים, או שילוב של שניהם. כדי שבינה מלאכותית תפעל בסביבה עסקית, יש לשלב בין בעלי עניין ועובדים המעניקים תמיכה, בין אם הם בשירות לקוחות, במחלקת הכספים, במחלקה המשפטית או בכל מחלקה אחרת. העובדים שמעניקים תמיכה יעבדו ביחד עם צוות מדע הנתונים, כך שהמאמנים יבינו מהו "יום בחיים" של האנשים בפונקציה העסקית ביעד. עובדים אלו שמעניקים תמיכה יעבדו לאחר מכן עם העמיתים או השותפים שלהם כדי לעזור להתכונן לתהליך מונע-בינה מלאכותית ולדחוף לעבר אימוץ נרחב יותר בעת השקתו. עם מודלי למידת מכונה, זרימות נתונים ותהליכים עסקיים קיימים, זה הזמן להרחיב את הבינה המלאכותית בעסק.

7 שיטות העבודה המומלצות לשינוי גודל של בינה מלאכותית

הרחבת השימוש בבינה מלאכותית בתהליך עסקי מגיעה עם אתגרים רבים. להלן שיטות עבודה מומלצות מבוססות שנועדו לעזור לכם להצליח:

1. התמקדו במחזור חיי הנתונים

לפני שמדעני הנתונים יוכלו לפתח מודלי למידת מכונה ולפני שהעסק יוכל לשנות את קנה המידה של מודלים אלו, חייב להיות מבנה נתונים שמשלב ומעדכן מקורות נתונים ומספק פורמט מאובטח ומתוקנן.

2. תקננו MLOps ופשטו את תהליכים שלו

בחרו פלטפורמת MLOps שמתאימה לסטי המיומנויות של צוותי מדע הנתונים ותפעול למידת המכונה, ושמתאימה לתשתית ה-IT או של ספק שירותי הענן הראשי שלכם.

3. צרו צוות רב-תחומי ושיתופי לבינה מלאכותית

יוזמות בינה מלאכותית חוצות תחומים ומחלקות. שלבו בעלי עניין שונים בעסק כדי שיעזרו.

4. בחרו פרויקטים ראשוניים שסביר להניח שיצליחו

שילוב בינה מלאכותית בכל תהליך עסקי הוא מאמץ מורכב. התחילו בפרויקט שיעניק ניצחון מהיר ויראה את הדרך לפרויקטים עתידיים שאפתניים יותר. שקלו להקים מרכז מצוינות ל-AI‏ כדי לעזור להבטיח את ההצלחה.

5. תכננו משילות ויכולת דיווח

בחרו כלים לניהול נתונים, מדע נתונים ופעילויות עסקיות שכוללים משילות. הבינו את התקנות הרלוונטיות בנושאי אבטחה ופרטיות, והבנו ציות ויכולת דיווח בתהליך.

6. עקבו אחר המודלים מקצה לקצה

חפשו מאפיינים שיכולים לעזור לכם לעקוב אחר המהירות והעלות של ערכי הפלט של הבינה המלאכותית, וכן את הסיבה מאחוריהם, ואת הערך שלהם למשתמשי הקצה.

7. השתמשו בכלים הנכונים

כדי לשנות את קנה המידה של הבינה המלאכותית בעסק, תצטרכו מגוון כלים שיקלו על העבודה של מדעני הנתונים עם מהנדסים במחלקת ה-IT, ושיקלו על העבודה של שתי הקבוצות האלו עם אנשי עסקים בסוגיות הקשורות למשילות וציות. פלטפורמות מדע נתונים מבוססות ענן יכולות להעניק לצוותים של מדעני נתונים מקום לפיתוח, לאימון, לפריסה ולניהול של מודלי למידת מכונה ומחברות – סביבות חישוביות אינטראקטיביות שמשלבות ביצוע קוד עם המחשת נתונים והערות טקסטואליות. המפתח הוא לספק מקום שבו המאמנים יוכלו להתנסות במודלים, לפתח אותם ולשנות את גודל השימוש בהם.

שינוי קנה המידה של הבינה המלאכותית עם Oracle

כשתרצו לשנות את קנה המידה של הבינה המלאכותית בעסק, Oracle Cloud Infrastructure‏ (OCI) היא הבחירה החכמה. היא יכולה לעזור לכם להשיג את היתרונות הטמונים בבינה מלאכותית באופן ההגיוני ביותר לחברה שלכם ושגודלה משתנה בהתאם לצרכים שלכם. ניתן למצוא מגוון של אפליקציות SaaS עם מודלים מובנים של למידת מכונה ושירותי בינה מלאכותית זמינים, וכן את התשתית הטובה מסוגה לפיתוח, לאימון ולפריסה של מודלי למידת מכונה בקנה מידה גדול. Oracle גם מקלה על גישה למודלים של בינה מלאכותית המבוססים על LLMs החדשניים של Cohere.

עבור מדעני נתונים, פלטפורמת מדע נתונים שמנוהלת באופן מלא עוזרת לפתח, לאמן, לפרוס ולנהל מודלים של למידת מכונה בעזרת Python וכלי קוד פתוח אחרים. Oracle מציעה תשתית מבוססת JupyterLab כדי להתנסות במודלים, לפתח אותם ולהרחיב את אימון המודלים עם יחידות GPU של NVIDIA ואימון מבוזר. הענן אידיאלי לאימון בינה מלאכותית גנרטיבית, כולל אפליקציות לשיחות ומודלים של דיפוזיה.

בעזרת OCI, תוכלו להעביר מודלים לייצור ולשמור עליהם עדכניים בעזרת יכולות MLOps, כגון צינורות אוטומטיים, פריסות מודלים וניטור מודלים. פנו אל Oracle עוד היום, או נסו שירותים אלו בחינם.

בינה מלאכותית ברמת הצרכן עשויה למשוך את חלק הארי של תשומת הלב, אבל עסקים מיישמים באופן פעיל בינה מלאכותית ולמידת מכונה. פלטפורמות טכנולוגיה ותהליכים עסקיים מתפתחים במהירות כדי לעזור בהרחבת הבינה המלאכותית הארגונית, מה שמאפשר לפרויקטים נוספים לעבור מהוכחת ההיתכנות לייצור בקנה מידה מלא. האתגרים עדיין קיימים, אבל חברות שיתגברו עליהם ישיגו שיפור ביעילות, בדיוק, באבטחת הנתונים, בהתאמה האישית ובחדשנות.

שאלות נפוצות על אופן שינוי הגודל של בינה מלאכותית

כיצד לשנות את קנה המידה של מוצר בינה מלאכותית?

שינוי קנה המידה של מוצר בינה מלאכותית הוא מאמץ קבוצתי המערב בעלי עניין מכל הארגון. בעלי העניין כוללים מומחים מתחום מדע הנתונים, מקצוענים במחלקת ניהול הנתונים וה-IT, ואנשים עם ידע אישי של התהליכים העסקיים שבהם מוצר הבינה המלאכותית יהיה בשימוש. לעתים קרובות, פלטפורמת MLOps תעזור לקבוצות אלו להתאחד ולעצב, לאמן, לפרוס ולכוונן אלגוריתמים של למידת מכונה.

כיצד משנים קנה מידה של חברת סטארטאפ של בינה מלאכותית?

שינוי קנה מידה של חברת סטארטאפ של בינה מלאכותית מבוסס על קבלת ההחלטות הנכונות מוקדם בנוגע להשגת נתונים, מודלי למידת מכונה או מודלי שפה גדולים, ותשתית מחשוב המבוססת באתר הלקוח או בענן. חברות סטארטאפ צריכות לרכוש כמות גדולה של יחידות GPU כדי לאמן סלי נתונים גדולים ולהפעיל תשתית מורכבת של בינה מלאכותית עם ביצועים ואמינות שנועדו לספק תוצאות בזמן.

מהי המדרגיות של מערכת בינה מלאכותית?

למערכת בינה מלאכותית שניתן לשנות את גודלה יש מספיק מהירות ודיוק שיכולים להתמודד עם פעילויות עסקיות שמשתנות לעתים קרובות. מערכות אלה חורגות משלב הניסוי או הוכחת ההיתכנות והן מסוגלות להתרחב כדי לשרת קבוצת משתמשים.

מהו שינוי גודל של בינה מלאכותית?

שינוי גודל הוא מונח שניתן לכל שירות שצורך מחשוב ברמה אינטנסיבית שיכול לגדול כדי לענות על הצרכים של העסק. אם אפליקציה דורשת משאבי מחשוב רבים יותר, תשתית ה-IT שתומכת באפליקציה חייבת להגביר את הקצב כדי לעמוד בביקוש. במקרים מסוימים, שינוי גודל מתייחס לצמצום, כאשר אין צורך בתשתית. לדוגמה, לאפליקציות מסוימות יש ביקושים חריגים לשימוש בעונות או ברבעונים מסוימים. תשתית ענן שניתן לשנות את גודלה יכולה להתרחב כדי לענות על צרכים אלו ולאחר מכן להצטמצם כך שהחברה לא תשלם על תשתית שאינה בשימוש.