בינה מלאכותית הופכת את Microsoft SharePoint לפלטפורמת ניהול תוכן חכמה עם בינה מלאכותית פרימיום

פתרונות בינה מלאכותית עבור Microsoft SharePoint: ניתוח מומחה של תכונות, מקרי שימוש וערך אסטרטגי

בינה מלאכותית (AI) משנה באופן מהותי את Microsoft SharePoint ממאגר מסמכים פשוט לפלטפורמת ניהול תוכן חכמה. טרנספורמציה זו מטפלת באתגרים מרכזיים העומדים בפני עסקים מודרניים, כגון עומס מידע, תהליכי חיפוש לא יעילים והעלויות הגבוהות הכרוכות במשימות ידניות. ניתוח מראה כי פתרונות משולבים של מיקרוסופט, ובמיוחד SharePoint Premium (האבולוציה של Microsoft Syntex) ו-Microsoft 365 Copilot, נמצאים בלב הטרנספורמציה הזו. SharePoint Premium מציע יכולות בינה מלאכותית עמוקות לעיבוד, ניתוח וניהול תוכן אוטומטיים, בעוד ש-Copilot, כעוזר בינה מלאכותית, משפר את האינטראקציה עם המשתמש ואת הפרודוקטיביות ברחבי חבילת Microsoft 365. בנוסף, קיים שוק של פתרונות צד שלישי המשתלבים עם SharePoint ומציעים יכולות בינה מלאכותית ייעודיות לדרישות נישה.

היתרונות העיקריים של שימוש בבינה מלאכותית ב-SharePoint טמונים בשיפורי יעילות משמעותיים באמצעות אוטומציה (למשל, סיווג מסמכים, חילוץ מטא-נתונים, הפעלת זרימת עבודה), שיפור אחזור מידע באמצעות חיפוש סמנטי והמלצות מותאמות אישית, אכיפת תאימות אוטומטית (למשל, יישום תוויות שמירה וסודיות) וניהול ידע אופטימלי. מחקרי מקרה מדגימים פוטנציאל משמעותי לתשואה על ההשקעה.

יישום מוצלח, עם זאת, דורש תכנון קפדני. ארכיטקטורת מידע חזקה ושיטות ניהול נתונים מוצקות הן תנאים מוקדמים בסיסיים למינוף מלא של כוחם של כלי בינה מלאכותית ולמזער סיכוני אבטחה (במיוחד משיתוף יתר של נתונים). ארגונים חייבים גם להבין ולתקצב מודלים היברידיים של רישוי (תשלום לפי שימוש עבור עיבוד SharePoint Premium, מבוסס משתמש עבור תכונות ניהול ו-Copilot). מומחיות טכנית לתצורה והכשרה של מודלים של בינה מלאכותית, כמו גם ניהול שינויים מחושב היטב, הם גם קריטיים להצלחה. יש לטפל באופן יזום בהיבטים אתיים כגון הטיה בנתונים, הגנת נתונים ושקיפות. עתיד SharePoint קשור באופן בלתי נפרד לבינה מלאכותית, כאשר צפויות אינטגרציות נוספות ותכונות חכמות יותר. חברות המשלבות אסטרטגית בינה מלאכותית בסביבת SharePoint שלהן יכולות להשיג יתרונות תחרותיים בני קיימא.

מתאים לכך:

• האלטרנטיבה הטובה ביותר ל-SharePoint Premium? שילוב בינה מלאכותית של פלטפורמת בינה מלאכותית עצמאית וחוצת מקורות נתונים לכל צרכי העסק

עליית הבינה המלאכותית בניהול תוכן של SharePoint

ניהול תוכן ארגוני מסורתי (ECM) מגיע לקצה גבול היכולת שלו בארגונים רבים. כמות התוכן הדיגיטלי העצומה גדלה באופן אקספוננציאלי, מה שמוביל לאתגרים משמעותיים. עובדים מבלים חלק ניכר מזמנם בחיפוש מידע, לעתים קרובות עם תוצאות מתסכלות. עומס מידע הוא בעיה נפוצה, והעלויות של ניהול מסמכים ידני, סיווג ועיבוד הן משמעותיות. Microsoft SharePoint, כאחת מפלטפורמות שיתוף הפעולה וניהול התוכן הנפוצות ביותר בעולם, המעבדת כמויות אדירות של נתונים מדי יום (מעל 2 מיליארד קבצים ו-2 מיליון אתרי אינטרנט ביום), נמצאת בלב האתגרים הללו.

בתגובה, SharePoint מתפתח יותר ויותר ממאגר מסמכים גרידא לפלטפורמת שירותי תוכן חכמה הנשענת במידה רבה על בינה מלאכותית (AI). החזון של מיקרוסופט הוא לשלב באופן עמוק את הבינה המלאכותית בפונקציונליות הליבה של SharePoint ובכל חבילת Microsoft 365. המטרה המוצהרת היא להגביר את החוויות האנושיות, להפוך תהליכי תוכן לאוטומטיים ולהפוך תוכן לידע מעשי.

כיוון אסטרטגי זה ניכר בבירור בפיתוח מוצרים ומיתוג. בתחילה, הוצגו שירותי בינה מלאכותית ייעודיים כמו Microsoft Syntex ויוזמות כמו Viva Topics. עם זאת, עם הופעתו של Microsoft 365 Copilot כעוזר הבינה המלאכותית הכולל, התרחשה קונסולידציה. Syntex מותג מחדש ושולב ב-SharePoint Premium, מה שסימן קשר הדוק יותר בין יכולות עיבוד הבינה המלאכותית לפלטפורמת הליבה. במקביל, Viva Topics הופסקה, עם ההמלצה להתמקד במקום זאת בחוויות ניהול ידע מבוססות SharePoint וב-Copilot. דפוס זה מצביע על כך ש-Microsoft רואה ביכולות הבינה המלאכותית לא כתוספות מבודדות, אלא כחלק בלתי נפרד מההתפתחות המתמשכת של SharePoint עצמו, כאשר Copilot משמש כממשק העיקרי לאינטראקציה של המשתמש עם תכונות חכמות אלו.

פתרונות משולבים של מיקרוסופט לבינה מלאכותית עבור SharePoint

מיקרוסופט מציעה מגוון פתרונות מבוססי בינה מלאכותית המשולבים ישירות ב-SharePoint ובחבילת Microsoft 365. פתרונות אלה נועדו להפוך את ניהול, עיבוד ושימוש בתוכן לחכמים ויעילים יותר. שני עמודי התווך המרכזיים של אסטרטגיה זו הם SharePoint Premium (האבולוציה של Microsoft Syntex) ו-Microsoft 365 Copilot.

SharePoint Premium (פותח על ידי Syntex): עיבוד תוכן, חוויות וניהול מבוססי בינה מלאכותית

SharePoint Premium ממצבת את עצמה כפלטפורמת ניהול תוכן וחוויית עבודה מתקדמת, הבונה ומרחיבה את יכולות הבינה המלאכותית ולמידת המכונה של Microsoft Syntex. היא שואפת להפוך את עיבוד התוכן לאוטומטי, לשפר את חוויית המשתמש בעת אינטראקציה עם תוכן ולספק מנגנוני ניהול חזקים.

מאפיין מרכזי הוא מודל החיוב הגמיש. יכולות ליבה רבות של עיבוד תוכן מחויבות באמצעות מודל תשלום לפי שימוש (PAYG) המקושר למנוי Azure. זה מאפשר לארגונים להשתמש בשירותים לפי הצורך, ללא השקעות ראשוניות או התחייבויות רישיון עבור תכונות ספציפיות אלה. עם זאת, גישה זו דורשת שילוב עם Azure וניטור עלויות השימוש. בנוסף, חלק מהתכונות, במיוחד בתחום הממשל המתקדם (שנקרא בעבר SharePoint Advanced Management - ​​SAM), דורשות רישוי מבוסס-מושב. מבנה רישוי היברידי זה - שילוב של חיוב מבוסס שימוש דרך Azure עבור שירותי עיבוד בינה מלאכותית ועלויות קבועות לכל משתמש עבור תכונות ממשל - שונה ממודלים מסורתיים של רישוי ודורש תכנון ותקצוב קפדניים מצד ארגונים. הצורך לנהל הן תקציבי Azure והן רישיונות משתמשים יכול להפוך את חיזוי העלויות וניהול הרישיונות למורכבים יותר מאשר עם מודל מאוחד.

2.1.1. תכונות עיבוד תוכן (אוטומציה מבוססת בינה מלאכותית)

SharePoint Premium מציעה מגוון רחב של שירותים המופעלים על ידי בינה מלאכותית לאוטומציה של עיבוד מסמכים:

הבנת מסמכים (לא מובנים, מובנים, חופשיים, מוכנים מראש)

זוהי פונקציה מרכזית המאפשרת לאמן מודלים של בינה מלאכותית או להשתמש במודלים מוכנים מראש כדי לסווג מסמכים באופן אוטומטי ולחלץ מידע ספציפי.

• מודלים לא מובנים: אלה מאומנים באמצעות "הוראה ממוחשבת" (גישה ללא קוד) עם מסמכים לדוגמה כדי לזהות דפוסים במסמכים כגון מכתבים או חוזים. הם מורכבים ממסווגים (לזיהוי סוג המסמך) ומחילוצים (לחילוץ נקודות נתונים ספציפיות).
• מודלים מובנים וחופשיים: בהתבסס על בונה הבינה המלאכותית של Power Platform, מודלים אלה מתאימים לטפסים או מסמכים בעלי מבנים משתנים שבהם ניתן למקם מידע במקומות שונים. לעתים קרובות הם דורשים רק מספר קטן של מסמכים לדוגמה לצורך אימון.
• מודלים מוכנים מראש: הציעו פתרונות מאומנים מראש עבור סוגי מסמכים נפוצים כגון חשבוניות, קבלות וחוזים, כדי לחלץ מידע במהירות מבלי שתצטרכו לאמן מודלים בעצמכם.

מילוי אוטומטי של עמודות

הוא משתמש במודלים של שפה גדולה (LLMs) כדי לאכלס באופן אוטומטי עמודות מטה-נתונים בספריות SharePoint בהתבסס על תוכן הקובץ והנחיה מוגדרת. ניתן להשתמש בכך לחילוץ, סיווג, סיכום או ניתוח תוכן.

תיוג טקסונומיה

מחיל אוטומטית מונחים ממאגר המונחים המרכזי של SharePoint (Managed Metadata) על מסמכים בהתבסס על ניתוח התוכן באמצעות בינה מלאכותית. זה משפר משמעותית את יכולת הגילוי, הסינון והניהול הכללי של הקבצים, ומקדם עקביות במטא-נתונים.

תיוג תמונה

היא משתמשת בבינה מלאכותית כדי לזהות אובייקטים בתמונות ומקצה להם באופן אוטומטי מילות מפתח תיאוריות, אשר מאוחסנות בעמודת מטא-נתונים. זה מקל על החיפוש, המיון והסינון של קבצי תמונה.

זיהוי תווים אופטי (OCR)

מחלץ טקסט מודפס או כתוב בכתב יד מקבצי תמונה (JPG, PNG, TIFF) ו-PDF, מה שהופך את הטקסט הזה לניתן לחיפוש ואינדוקס. עם זאת, ישנן מגבלות טכניות בנוגע לסוגי קבצים, מספר עמודים (מקסימום 500 עבור OCR), מגבלת תווים (64,000), מידות תמונה ואלפביתים נתמכים (כרגע בעיקר לטינית).

הרכבת תוכן

מאפשר יצירה אוטומטית של מסמכים עסקיים סטנדרטיים וחוזרים על עצמם (למשל, חוזים, הוראות עבודה, הצעות מחיר) המבוססים על תבניות מודרניות המקושרות למקורות נתונים כגון רשימות SharePoint. זה יכול להביא לחיסכון משמעותי בזמן, כפי שהודגם על ידי מחקר מקרה המציג מעל 6,000 שעות חיסכון בשנה.

תרגום מסמכים

יוצר באופן אוטומטי עותקים מתורגמים של מסמכים ישירות בספריות SharePoint, תוך שמירה על הפורמט והמבנה המקוריים. תומך במגוון רחב של שפות.

חתימה אלקטרונית

משלב תכונה לבקשה וניהול חתימות אלקטרוניות ישירות ב-SharePoint וב-Microsoft 365. זה מפשט את תהליכי החתימה ושומר על מסמכים בתוך סביבת M365 במהלך תהליך הסקירה והחתימה, ותומך בתאימות. הזמינות האזורית מוגבלת כרגע.

מיזוג/חילוץ של PDF

מספק כלים למיזוג קבצי PDF מרובים לקובץ אחד או פיצול קובץ PDF גדול למספר קובץים קטנים יותר.

כללי עיבוד

מאפשר הגדרה של פעולות פשוטות מבוססות כללים בספריות מסמכים כדי להפוך משימות לאוטומטיות, כגון העברת קבצים בהתבסס על שינויים במטה-דאטה.

תכונות חוויות תוכן

תכונות אלה נועדו לשפר את האינטראקציה של המשתמש עם תוכן:

מציג קבצים משופר

מספק תצוגה משופרת עבור מאות סוגי קבצים ישירות ב-SharePoint/OneDrive/Teams ותומך בתכונות כגון הערות.

שאילתת תוכן

מאפשר שאילתות מדויקות יותר המבוססות על ערכי מטא-נתונים ספציפיים, מעבר לחיפושי מילות מפתח פשוטים.

תבניות אתר

מספק תבניות עבור אתרי SharePoint שתצורתן מוגדרת מראש לניהול, עיבוד ומעקב אחר מסמכים עסקיים.

פורטלי מסמכים

הם מאפשרים שיתוף פעולה מאובטח על מסמכים עם גורמים חיצוניים כגון ספקים או פרילנסרים.

אפליקציית מסמכים עסקיים ומרכז מסמכים

ממשקים עתידיים ומרכזיים לניהול מסמכים באיכות גבוהה, המתוכננים כשירותים ברישיון משתמש.

תכונות ניהול תוכן (ניהול מתקדם של SharePoint – ​​SAM):

מרכיב מרכזי ב-SharePoint Premium הוא יכולות הניהול המשופרות שלו, שנודעו בעבר בשם SharePoint Advanced Management (SAM). אלה חיוניות לניהול מאובטח של תוכן, במיוחד כהכנה לכלי בינה מלאכותית כמו Copilot.

מוֹקֵד

מאבק בהתפשטות תוכן (צמיחה בלתי מבוקרת של תוכן), מניעת שיתוף יתר (שיתוף תוכן מוגזם), ניהול גישה לאתרי SharePoint ו-OneDrive ושליטה במחזור חיי התוכן.

פונקציות מפתח

• דוחות ותובנות של ניהול גישה לנתונים (DAG): ספקו שקיפות לגבי איזה תוכן משותף, כיצד ועם מי, וזיהוי אתרים או קבצים שעשויים להיות משותפים יתר על המידה עם תוויות רגישות.
• מדיניות מחזור חיי אתר: מאפשרת הגדרת הנחיות לטיפול באתרים לא פעילים (למשל, אחסון בארכיון) והבטחת בעלות תקפה על אתר אינטרנט.
• ביקורות גישה לאתר: אוטומציה של סקירת הרשאות גישה לאתר על ידי בעלי אתרים.
• בקרת גישה מוגבלת (RAC): מאפשרת לך להגביל את הגישה לאתרי SharePoint או חשבונות OneDrive ספציפיים לקבוצות אבטחה מוגדרות, ללא קשר להרשאות שיתוף קיימות.
• מדיניות חסימת הורדה: מניעת הורדה, הדפסה או סנכרון של קבצים מאתרים מסוימים או מ-OneDrive, וגישה דרך הדפדפן בלבד.
• היסטוריית שינויים: רישום שינויים אדמיניסטרטיביים באתרי אינטרנט או בהגדרות הארגון.
• תובנות בינה מלאכותית: השתמשו במודלים של שפה כדי לזהות דפוסים ובעיות ממשל פוטנציאליות בדוחות ולספק המלצות לפעולה (למשל, זיהוי אתרים לא פעילים עם תוכן רגיש).

רישוי

תכונות ניהול משופרות אלה דורשות בדרך כלל רישיונות נפרדים לכל משתמש (רישיונות SAM). עם זאת, ראוי לציין שחלק מהתכונות הללו כלולות גם ברישיונות Microsoft 365 Copilot.

מקרי שימוש ויתרונות:

SharePoint Premium מאפשר אוטומציה של תהליכים עסקיים רבים, כגון עיבוד חשבוניות וחוזים. הוא משפר את דיוק החיפוש באמצעות מטא-נתונים שחולצו ויוחלו באופן אוטומטי ומסייע בניהול סיכוני תאימות באמצעות סיווג ויישום מדיניות אוטומטיים. זה מוביל לניהול ידע משופר, יעילות ופריון מוגברים, חיסכון בעלויות ודיוק נתונים רב יותר. מקרי בוחן וניתוחים מצביעים על החזר השקעה (ROI) משמעותי, שלעתים קרובות טרנספורמטיבי ולא שולי.

הטמעת SharePoint Premium אינה משימה של מה בכך. זה לא פתרון שניתן פשוט "להפעיל" ועובד מיד. במקום זאת, זה דורש השקעה משמעותית של זמן ומומחיות. הכשרת מודלים מותאמים אישית של בינה מלאכותית דורשת מסמכים לדוגמה שנבחרו בקפידה (דוגמאות חיוביות ושליליות כאחד) ומעורבות של מומחים לנושא מיחידות העסקיות הרלוונטיות. הגדרת טקסונומיות ברורות והקמת מרכזי תוכן לניהול המודלים נחוצים גם כן. יתר על כן, יש להקים מבנה ניהול לאיסוף (סקירה ועידון) של המטא-דאטה והסיווגים שחולצו, כמו גם לתחזוקה שוטפת של המודלים. ללא תכנון קפדני, מעורבות של מומחים לנושא וניהול מתמשך, הצלחה אינה מובטחת. ישנם גם מכשולים טכניים ומעשיים: דוחות מצביעים על אתגרים בעיבוד מסמכים מורכבים, כגון קבצי PDF מרובי עמודים עם טבלאות המשתרעות על פני מספר עמודים או עמודים המכילים מספר טבלאות. יש לקחת בחשבון מגבלות של פורמט קובץ, גודל ו-OCR. יתר על כן, נצפו עיכובים בשחרור עדכוני מודל ובעיות כתוצאה מכך בעיבוד אוטומטי. גורמים אלה מדגישים שבעוד ש-SharePoint Premium הוא עוצמתי, הוא דורש אסטרטגיית הטמעה מחושבת היטב ותמיכה מתמשכת כדי לממש את מלוא הפוטנציאל שלו ולהתגבר על מגבלותיו.

מתאים לכך:

• מיקרוסופט קופיילוט: ניתוח מקיף של עוזר הבינה המלאכותית של מיקרוסופט

Copilot עבור Microsoft 365 ב-SharePoint: עוזר בינה מלאכותית לתוכן ושיתוף פעולה

Microsoft 365 Copilot הוא כלי פרודוקטיביות המופעל על ידי בינה מלאכותית, המשולב עמוק עם יישומי Microsoft 365, כולל SharePoint. הוא ממנף מודלים של שפה גדולה (LLMs) וניגש לנתונים מ-Microsoft Graph (אימיילים, צ'אטים, לוחות שנה, מסמכים) כדי לספק תמיכה הקשרית. תכונת אבטחה מרכזית היא ש-Copilot מכבדת הרשאות משתמש קיימות; משתמשים רואים רק מידע שכבר יש להם גישה אליו. השימוש דורש רישיונות בסיסיים מסוימים של Microsoft 365 בתוספת רישיון Copilot נוסף לכל משתמש.

פונקציות ליבה ב-SharePoint

יצירת תוכן (דפים/פוסטים)

Copilot מסייע למחברים ישירות בתוך עורך הטקסט העשיר של SharePoint (בתוך ה-web part של טקסט) ביצירה ועריכה של תוכן. הוא יכול לכתוב מחדש טקסט, להתאים גוון, לקצר או לבצע. תכונה ראויה לציון במיוחד היא היכולת שלו ליצור דפי SharePoint שלמים על סמך הנחיה פשוטה או באמצעות מסמכים קיימים (כגון קבצי Word או מצגות PowerPoint) כבסיס. Copilot גם ממנף תכונות עיצוב חדשות של SharePoint, כגון מקטעים גמישים ורעיונות עיצוב, כדי להציע פריסות מושכות.

סוכני SharePoint

אלו הם עוזרי בינה מלאכותית ייעודיים המוגבלים לתוכן של אתרי SharePoint ספציפיים או קבצים ותיקיות נבחרים. הם יכולים לענות על שאלות בתחום ידע ספציפי זה ולפעול כ"מומחי נושא" עבור תוכן זה. כל אתר SharePoint מקבל אוטומטית סוכן ברירת מחדל. משתמשים בעלי הרשאות עריכה יכולים ליצור סוכנים נוספים ומותאמים אישית ולהגביל את מאגר הידע שלהם לעד 20 מקורות (אתרים, ספריות, תיקיות, קבצים). הסוכנים תמיד מכבדים את הרשאות המשתמש האישיות. ניתן גם לשלב אותם ולהשתמש בהם עם Microsoft Teams. נכון לעכשיו, מסמכי Office נפוצים, קבצי PDF, קבצי טקסט ו-HTML נתמכים; מתוכננת תמיכה בתמונות, סרטונים ו-OneNote. רשימות SharePoint או דפים מספריית הדפים אינם ניתנים לשימוש כמקור כרגע.

איסוף/סיכום מידע

Copilot יכול לאחזר מידע מספריות מסמכים, רשימות ואתרים של SharePoint כדי לעזור למשתמשים לחפש קבצים, ליצור סיכומים או לחלץ תובנות. בתוך ממשק OneDrive או SharePoint, משתמשים יכולים למנף את Copilot כדי לקבל סיכומי מסמכים או לשאול שאלות על התוכן. היכולת למצוא מידע נחוץ בתוך קבצים מצוטטת כיתרון משמעותי על ידי מאמצים מוקדמים. עם זאת, ראוי לציין שיכולות הסיכום עשויות להיות מוגבלות בהקשר של צ'אט (למשל, להיסטוריית הצ'אט של 30 הימים האחרונים).

אינטגרציה עם Copilot Studio

SharePoint יכול לשמש כמקור נתונים לבנייה והדרכה של מודלים וסוכנים מותאמים אישית של בינה מלאכותית ב-Copilot Studio (לשעבר Power Virtual Agents). זה מאפשר יצירת תגובות יצירתיות המבוססות על תוכן SharePoint. ההתקנה דורשת הגדרת אימות כדי לאפשר גישה לנתוני SharePoint.

מקרי שימוש ויתרונות

השימוש ב-Copilot ב-SharePoint מבטיח שיפורים משמעותיים בפריון. הוא מאיץ יצירת תוכן, מפשט את עיצוב האתרים והדפים, הופך את יצירת הסיכומים לאוטומטית ומשפר את שיתוף הפעולה. אחזור המידע נעשה קל יותר, והזמן המושקע במשימות שגרתיות מצטמצם. מחקרים ודוחות של מאמצים מוקדמים מציינים יתרונות כמותיים: חיסכון ממוצע בזמן של 1.2 עד 10 שעות בשבוע, השלמת משימות מהירה יותר ב-29% (חיפוש, כתיבה, סיכום) ושיפור באיכות העבודה ובדיוק.

מגבלות ואתגרים

למרות הפוטנציאל הטמון בו, ישנם דיווחים על אתגרים ומגבלות בעת שימוש ב-Copilot עם SharePoint:

בעיות חיפוש/אחזור

משתמשים מדווחים על תגובות לא עקביות או לא מדויקות לשאילתות בנוגע לתוכן של SharePoint, במיוחד בנוגע למטא-דאטה, ספירת קבצים או פרטים ספציפיים. נראה ש-Copilot מתקשה עם שאילתות מבניות (מטא) בניגוד לשאילתות תוכן. חלון ההקשר המוגבל של מערכות ה-LLM מקשה על עיבוד מסמכים גדולים מאוד או מספר רב של קבצים. עיכובים באינדוקס יכולים להשפיע על זמינות המידע. אמצעי ממשל כגון חיפוש מוגבל ב-SharePoint (RSS) יכולים להגביל את הגישה לנתונים של Copilot ובכך להשפיע על איכות התגובות.

הגבלות סוכן

מספר מקורות הידע עבור סוכנים מוגבל כעת ל-20. רשימות ודפים אינם נתמכים כמקורות. התמיכה בפורמטים של קבצים מורחבת. קישורים הניתנים לשיתוף לדפים אינם מתפקדים כמקורות ידע. דווחו גם על בעיות בתהליך אישור הסוכנים וביכולות הבסיס שלהם.

פערים/חוסר עקביות פונקציונליים

חלק מהמשתמשים מתגעגעים לתכונות מוכרות מכלי בינה מלאכותית אחרים (למשל, העלאת מסמכים ישירה בצ'אט, בחירת מודל, יצירת תמונות DALL-E). ביצועים נתפסים לעיתים כפשוטים יותר מאלה של מודלים מיוחדים כמו GPT-4.

מוכנות נתונים

יעילות Copilot תלויה במידה רבה בנתונים מאורגנים היטב ומאושרים כראוי ב-Microsoft 365 וב-SharePoint. הסיכון לשיתוף יתר הוא ניכר ויש לטפל בו לפני פריסת Copilot באופן נרחב.

תצפיות אלו מצביעות על כך ש-Copilot נועד בעיקר כעוזר למשימות כגון ניסוח, סיכום ומענה על שאלות המבוססות על תוכן נגיש, תוך מינוף הבנה סמנטית. עם זאת, הוא אינו תרופת פלא ואינו מחליף חיפושים מדויקים המבוססים על מטא-נתונים או משימות מלאי. משתמשים המצפים ש-Copilot יספור קבצים במדויק או יסנן פריטים על סמך מטא-נתונים מורכבים עלולים להתאכזב. יכולותיו מוגבלות על ידי הנתונים הבסיסיים ב-Microsoft Graph, מגבלות האינדוקס וההרשאות המוחלות. ציפיות ברורות לגבי יכולותיו בהשוואה לשיטות חיפוש מסורתיות הן לכן קריטיות לאימוץ מוצלח.

שילוב פלטפורמת בינה מלאכותית עצמאית וחוצת מקורות נתונים לכל צרכי העסק - תמונה: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: הפתרונות הגמישים ביותר של פלטפורמת AI-Tailor, המפחיתים עלויות, משפרים את החלטותיהם ומגדילים את היעילות

פלטפורמת AI עצמאית: משלבת את כל מקורות נתוני החברה הרלוונטיים

• פלטפורמת בינה מלאכותית זו מקיימת אינטראקציה עם כל מקורות הנתונים הספציפיים
  • מ-SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ומערכות ניהול נתונים רבות אחרות
• שילוב AI מהיר: פתרונות AI בהתאמה אישית לחברות בשעות או ימים במקום חודשים
• תשתית גמישה: מבוססת ענן או אירוח במרכז הנתונים שלך (גרמניה, אירופה, בחירה חופשית של מיקום)

• אבטחת מידע גבוהה ביותר: שימוש במשרדי עורכי דין הוא הראיות הבטוחות
• השתמש במגוון רחב של מקורות נתונים של החברה
• בחירה משלך או דגמי AI שונים (DE, EU, USA, CN)

אתגרים שפלטפורמת הבינה המלאכותית שלנו פותרת

• חוסר התאמה של פתרונות בינה מלאכותית קונבנציונליים
• הגנה על נתונים וניהול מאובטח של נתונים רגישים
• עלויות גבוהות ומורכבות של פיתוח בינה מלאכותית בודדת
• מחסור במומחי בינה מלאכותית מוסמכים
• שילוב בינה מלאכותית במערכות IT קיימות

עוד על זה כאן:

• שילוב AI של פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים לרוחב מקור לכל ענייני החברה

מערכות ניהול נתונים במעבר: אסטרטגיות להצלחה עסקית בעידן הבינה המלאכותית – תמונה: Xpert.Digital

תכונות בינה מלאכותית מקוריות נוספות - SharePoint פוגשת בינה מלאכותית: השוואה בין גישות מקוריות וגישות של צד שלישי

בנוסף ל-SharePoint Premium ול-Copilot, ישנן טכנולוגיות מקוריות נוספות של מיקרוסופט המאפשרות או שכבר אפשרו פונקציות של בינה מלאכותית בהקשר של SharePoint:

שילוב בונה בינה מלאכותית

AI Builder הוא חלק מ-Microsoft Power Platform ומציע אוסף של מודלים של בינה מלאכותית מאומנים מראש ומותאמים אישית (למשל, לעיבוד מסמכים, זיהוי אובייקטים, סיווג וחיזוי). ניתן להשתמש במודלים אלה ישירות ב-SharePoint (לעתים קרובות כחלק מתכונות SharePoint Premium/Syntex לעיבוד מובנה/חופשי) או דרך זרימות עבודה של Power Automate המופעלות על ידי אירועי SharePoint (למשל, העלאות קבצים). זה מאפשר יצירת אוטומציות מותאמות אישית המופעלות על ידי בינה מלאכותית עם גישת קוד נמוך/ללא קוד. דוגמאות לכך כוללות זרימות עבודה שחולצות אוטומטית מטא-נתונים מחשבוניות שהועלו וכותבות אותן לעמודות SharePoint, או שמסווגות מסמכים על סמך תוכנם. השימוש ב-AI Builder דורש רישיונות Power Platform מתאימים או זיכויים של AI Builder, שחלקם נכללו ברישיונות Syntex/Premium או מחויבים באמצעות מודל תשלום לפי שימוש (PAYG).

נושאי ויוה (הופסק)

Viva Topics השתמשה בבינה מלאכותית כדי לזהות, לארגן ולהציג באופן אוטומטי ידע מתוכן ב-Microsoft 365 (כולל SharePoint) ככרטיסי נושא ודפי נושא. נושאים אלה הוצגו בהתאם להקשר ביישומים כמו SharePoint, Teams ו-Outlook כדי להקל על גילוי ידע וזיהוי מומחים. עם זאת, Viva Topics תופסק בפברואר 2025. מיקרוסופט ממקדת במקום זאת את מאמצי הפיתוח שלה בחוויות ידע המונעות על ידי בינה מלאכותית בתוך Copilot וישירות ב-SharePoint. דפי נושא קיימים שפורסמו על ידי משתמשים יומרו לדפי SharePoint רגילים, שעדיין יהיו ניתנים לגילוי באמצעות חיפוש אך לא יעודכנו עוד על ידי בינה מלאכותית.

שילוב AI Builder מדגיש היבט מרכזי באסטרטגיה של מיקרוסופט: בעוד ש-SharePoint Premium מציע מגוון מודלים מובנים וניתנים לאימון של בינה מלאכותית עבור משימות ניהול תוכן נפוצות, Power Platform (Power Automate, Power Apps) עם AI Builder משמש ככלי העיקרי ליצירת זרימות עבודה מותאמות אישית יותר, דל-קוד, מונחות על ידי בינה מלאכותית, אשר מקיימות אינטראקציה עם נתוני SharePoint. לכן, כאשר ארגונים זקוקים לאוטומציות בינה מלאכותית שחורגות מהיכולות הסטנדרטיות של Premium - לדוגמה, כדי להשתלב עם מערכות חיצוניות, ליישם לוגיקה מורכבת ורב-שלבית או ליצור ממשקים מותאמים אישית עם Power Apps - Power Platform עם AI Builder הוא ערכת הכלים הייעודית של מיקרוסופט המשולבת באופן הדוק עם SharePoint. זה מספק שכבת הרחבה מכרעת מעבר לתכונות המובנות של Premium.

מתאים לכך:

• Unframe AI משנה את שילוב הבינה המלאכותית עבור ארגונים בזמן שיא: פתרונות מותאמים אישית תוך שעות או ימים

פתרונות בינה מלאכותית של צד שלישי לשילוב עם SharePoint

בנוסף לפתרונות הבינה המלאכותית המקוריים של מיקרוסופט, קיים שוק הולך וגדל של כלים של צד שלישי המשלבים או מרחיבים יכולות של בינה מלאכותית לתוך SharePoint. פתרונות אלה מכסים לעתים קרובות נישות ספציפיות או מציעים גישות חלופיות להיצע של מיקרוסופט. האינטגרציה מתרחשת בדרך כלל באמצעות מנגנונים שונים:

ממשקי API

השתמש ב-Microsoft Graph API או בממשקי API ספציפיים של SharePoint כדי לגשת לנתונים ולבצע פעולות.

מחברים

פלטפורמות כמו Zapier או Power Automate (דרך מחברים מותאמים אישית) מאפשרות חיבור של SharePoint לשירותי בינה מלאכותית חיצוניים.

תוספים/אפליקציות ייעודיות

פתרונות שתוכננו כחלקי אינטרנט של SharePoint Framework ‏(SPFx), תוספים או יישומים עצמאיים המקיימים אינטראקציה ישירה עם SharePoint.

דוגמאות וניתוח

מגוון הפתרונות של צד שלישי הוא עצום. הנה כמה דוגמאות, המסווגות לפי תפקידיהן העיקריים:

פלטפורמות זרימת עבודה/אוטומציה (עם בינה מלאכותית)

• FlowForma: פלטפורמה ללא קוד המשתמשת בבינה מלאכותית גנרית (פונקציות "טייס משנה" וסיכום משלה) כדי ליצור זרימות עבודה מורכבות שמשתלבות בצורה חלקה עם Microsoft 365 ו-SharePoint.
• נינטקס: מציעה כלים מקיפים לאוטומציה של תהליכי עבודה, אוטומציה רובוטית של תהליכים (RPA) ויצירת מסמכים עם שילוב SharePoint. עם זאת, ייתכן שעקומת הלמידה תלולה יותר ועלויות גבוהות יותר.
• Zapier: משמש כפלטפורמת אינטגרציה ("תוכנת ביניים") המחברת את SharePoint עם אלפי יישומים אחרים, כולל שירותי בינה מלאכותית כמו "AI by Zapier" (המשתמשים במודלים כמו OpenAI ו-Anthropic) או כלי בינה מלאכותית ייעודיים כמו "Browse AI" לחילוץ נתוני אתרים. הוא מתאים במיוחד לאוטומציה של משימות פשוטות יותר, חוצות יישומים.
• Kissflow: פתרון נוסף לניהול זרימת עבודה המכוון למשתמשים שאינם טכניים עם ממשק משתמש פשוט.
• Sembly.ai: מתמחה בפרודוקטיביות פגישות, משתלב עם SharePoint לאחסון אוטומטי של סיכומי פגישות, סיכומים ורשימות משימות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית בספריות SharePoint רלוונטיות. האינטגרציה מתבצעת באמצעות ממשקי API ומכבדת את ההרשאות הקיימות.

חיפוש סמנטי/ניהול ידע

• PoolParty Semantic Suite (מאת Graphwise): מספק שכבה סמנטית מעל SharePoint (כמו גם Teams ו-Copilot). מאפשר חיפוש סמנטי (החורג מעבר למילות מפתח ומבין מילים נרדפות), תיוג אוטומטי של מושגים המבוסס על טקסונומיה מנוהלת באופן מרכזי וחיפוש מורכב כדי לחדד את התוצאות. משתלב עם SharePoint Term Store, Azure ו-Graph API.
• סמפור (לפי התקדמות): משתמש במודלים סמנטיים, כריית טקסט וכללי סיווג כדי להעשיר מסמכי SharePoint במטא-נתונים עשירים והקשריים. מחקר מקרה עם ארגון ללא מטרות רווח גלובלי הדגים שיפור ביכולת גילוי מסמכים ושיתוף ידע טוב יותר על פני מספר מיקומים.
• Expert.ai: כלי לניתוח טקסט סמנטי עם אפשרויות התאמה אישית מעמיקות עבור מילות מפתח ומושגים. הוא מצוטט בהשוואות כחלופה חזקה בתחום הסמנטיקה.
• גורו: פלטפורמת חיפוש בינה מלאכותית ארגונית אשר אוגדת והופכת מידע לניתן לחיפוש ממקורות שונים, כולל SharePoint.
• Onyx (לשעבר Danswer): פלטפורמת בינה מלאכותית בקוד פתוח המתחברת למסמכים ארגוניים, יישומים (כולל SharePoint) ואנשים. היא מציעה ממשק צ'אט, מחברים ליותר מ-40 מערכות ויכולת ליצור סוכני בינה מלאכותית מותאמים אישית. ניתן להפעיל אותה באופן מקומי או בענן.

עיבוד/לכידת מסמכים

• Artsyl docAlpha: משתלב באופן הדוק עם SharePoint ומציע OCR מתקדם, זיהוי מסמכים המופעל על ידי בינה מלאכותית (סיווג אוטומטי והקצאת מטא-נתונים), חילוץ נתונים חכם (עם מודלים הניתנים לאימון) ואוטומציה של תהליכי עבודה. הוא מכוון לתעשיות ספציפיות כגון שירותי בריאות, פיננסים וייצור.
• conceptClassifier (מספקים שונים): תוסף המשתמש בטכנולוגיית "עיבוד מונחים מורכבים" כדי לסווג נתונים לא מובנים ב-SharePoint ולחלץ מטא-נתונים.

פלטפורמות כלליות של בינה מלאכותית/פרודוקטיביות

• Stack AI: פלטפורמה לבניית סוכני בינה מלאכותית המקיימים אינטראקציה עם נתונים פנימיים וממשקי API, כולל עיבוד וחיפוש מסמכים.
• kama DEI: פלטפורמה להבנת שפה טבעית (NLU) עם מסד נתונים של ידע הניתן להגדרה ליצירת סוכנים וירטואליים.

קוד פתוח / כלי פיתוח

GitHub מארח מגוון פרויקטים ומאגרים בקוד פתוח הקשורים לפיתוח SharePoint (למשל, מאגרים רשמיים של מיקרוסופט לתיעוד והדרכת SPFx). ישנם גם כלים ספציפיים כמו "Prompt Pulse", אפליקציית Microsoft Teams Power App המשתמשת ב-SharePoint כמקור נתונים לשיתוף הנחיות Copilot, וכלי פרודוקטיביות כלליים יותר עם שילוב SharePoint. Onyx היא דוגמה לפלטפורמת חיפוש/בינה מלאכותית ארגונית מקיפה יותר בקוד פתוח עם מחבר SharePoint.

השוואה בין כלי בינה מלאכותית: גישות משולבות לעומת גישות של צד שלישי

השוואה בין כלי בינה מלאכותית: גישות משולבות לעומת גישות של צד שלישי – תמונה: Xpert.Digital

ההחלטה בין שימוש בפתרונות משולבים של Microsoft AI כמו SharePoint Premium או Copilot לבין שילוב כלים של צד שלישי דורשת שיקול דעת מדוקדק של היבטים שונים. פתרונות משולבים מציעים אינטגרציה עמוקה מאוד עם Microsoft 365 וחוויית משתמש חלקה. מערך התכונות שלהם רחב, ומכסה תחומים כגון עיבוד, ממשל וסיוע, אם כי העומק יכול להשתנות בהתאם לפונקציה הספציפית. מודלי התמחור עבור פתרונות אלה הם היברידיים, המבוססים על גישות מבוססות שימוש וגישות מבוססות משתמש. ההתאמה האישית מוגבלת לאימון מודלים, הנחיות ושימוש ב-Power Platform, בעוד ששילוב אבטחה מבוסס על סטנדרטים קיימים ותאימות ל-Microsoft 365. התחזוקה מנוהלת ביעילות באמצעות עדכונים מרכזיים ממערכת האקולוגית של מיקרוסופט אך דורשת תצורה והדרכה מסוימות. זה מוביל בסופו של דבר לרמה גבוהה של נעילת ספקים בתוך מערכת מיקרוסופט.

או שמא כדאי לבחור בכלים מיוחדים של צד שלישי "מהטובים מסוגם" עבור משימות בינה מלאכותית ספציפיות, אשר עשויים להציע פונקציונליות עדיפה בתחום זה, אך כרוכים במאמץ אינטגרציה ובעלויות ניהול גבוהות יותר, למעט שותף Xpert.Digital?

פתרונות של צד שלישי, לעומת זאת, נבדלים זה מזה ברמת האינטגרציה שלהם. הם עובדים עם ממשקי API, מחברים ותוספים, מה שיכול להכניס מורכבות נוספת. לעתים קרובות הם ספציפיים לנישה ויכולים להציע פונקציונליות עמוקה יותר בתחומים מסוימים בהשוואה לפתרונות משולבים. מודלי העלות משתנים מאוד, החל ממנויים ועד למודלים של Freemium וקוד פתוח. לפתרונות של צד שלישי, במיוחד פתרונות של קוד פתוח, יש לעתים קרובות יתרון מבחינת התאמה אישית, ומציעים גמישות מרבית. עם זאת, פתרונות אלה דורשים ביקורות נפרדות בנוגע לאבטחה וטיפול בנתונים, כמו גם ניהול אינטגרציה פוטנציאלי מורכב יותר. נעילת הספק בדרך כלל נמוכה יותר, אך עדיין קיימת תלות בספק הצד השלישי הספציפי.

ההחלטה בין אינטגרציה מקורית של מיקרוסופט לבין כלים ייעודיים של צד שלישי צריכה להילקח בחשבון גם מבחינת מאמץ האינטגרציה ונעילת הספק. בעוד ש-Microsoft 365 מציע אינטגרציה עמוקה בתוך המערכת האקולוגית שלו, נעילת הספק יכולה להיות משמעותית. פתרונות של צד שלישי, לעומת זאת, עשויים להציע גמישות רבה יותר. לכן, ארגונים צריכים לשקול בזהירות האם היתרון הנתפס של פונקציונליות ייעודית מצדיק את העלויות הנוספות והמורכבות של האינטגרציה.

מתאים לכך:

• הסכנות של נעילת ספקים: מדוע חברות צריכות להימנע מתלות

השפעת הבינה המלאכותית על פונקציות הליבה של SharePoint

בינה מלאכותית לא רק משנה את אסטרטגיות ניהול התוכן הכוללות, אלא גם משפיעה ישירות על הפונקציות המרכזיות של SharePoint, ובמיוחד על אוטומציה של חיפוש ותהליכים.

חיפוש ואחזור מידע

חיפושי מילות מפתח מסורתיים בפורטלים של חברות מובילים לעיתים קרובות לתוצאות לא מספקות וגוזלים זמן עבור המשתמשים. בינה מלאכותית מבטיחה שיפורים מהותיים בתחום זה:

ממילות מפתח למושגים

חיפוש המופעל על ידי בינה מלאכותית חורג מעבר להתאמת מילות מפתח בלבד. הוא שואף להבין את כוונת המשתמש מאחורי שאילתת חיפוש ולשקול את ההקשר הסמנטי של מילים וביטויים.

חיפוש סמנטי

טכנולוגיה זו משתמשת בהטמעות וקטוריות (ייצוגים מתמטיים של מילים ומושגים) ובמודלים של שפה כדי למצוא מידע הקשור מבחינה מושגית, גם אם מונחי החיפוש המדויקים אינם מופיעים במסמך. חיפוש מיקרוסופט, ו-Copilot בפרט, בונים על אינדקס סמנטי כזה שנוצר מהנתונים ב-Microsoft Graph. אינדקס זה מאפשר לזהות קשרים בין צורות מילים שונות, להבין מילים נרדפות ולזהות מסמכים עם תוכן דומה. חיפוש בינה מלאכותית של Azure מציע גם תכונות סמנטיות כגון דירוג מחדש (הערכה מחדש של תוצאות חיפוש על סמך רלוונטיות סמנטית), חילוץ קטעי תשובות והדגשה. ספקי צד שלישי כמו PoolParty משלבים גם יכולות חיפוש סמנטי ב-SharePoint. עבור תכונות סמנטיות מתקדמות מסוימות, במיוחד בהקשר של Copilot Studio או Azure AI Search, ייתכן שיידרש רישיון דייר של Microsoft 365 Copilot כדי לנצל את מלוא היתרונות של אינדוקס סמנטי.

עיבוד שפה טבעית (NLP) / שאילתות שפה טבעית

בינה מלאכותית מאפשרת יותר ויותר למשתמשים לשאול שאלות בשפה טבעית ויומיומית במקום להסתמך על מונחי חיפוש נוקשים. Microsoft 365 Copilot תוכנן במפורש לאינטראקציה שיחה זו. עם זאת, ראוי לציין כי מיקרוסופט הודיעה כי היא תבטל בהדרגה צורות מסוימות של תמיכה בשאילתות בשפה טבעית בממשקי החיפוש הסטנדרטיים של Microsoft 365 (כגון Outlook, Teams ו-SharePoint Search) לטובת חיפושי מילות מפתח עם מסננים או שימוש ב-Copilot. כלים כמו LlamaIndex, בשילוב עם מחברי נתונים (למשל, מ-CData), יכולים לשמש גם לפיתוח פתרונות מותאמים אישית המאפשרים שאילתות בשפה טבעית כנגד נתוני SharePoint. תכונת eDiscovery (Premium) ב-Microsoft Purview משתמשת גם בבונה שאילתות בשפה טבעית בשילוב עם Copilot.

התאמה אישית והמלצות

אלגוריתמים של בינה מלאכותית מנתחים את התנהגות המשתמשים, את תפקידם בחברה, את האינטראקציות והקשרים שלהם ב-Microsoft Graph כדי לספק תוצאות חיפוש מותאמות אישית ולהציע באופן יזום תוכן רלוונטי (מסמכים, חדשות, מומחים).

היתרונות של שיפורי החיפוש המונעים על ידי בינה מלאכותית כוללים אחזור מידע מהיר יותר, תוצאות חיפוש רלוונטיות יותר, גילוי ידע משופר והפחתת הזמן שעובדים מבלים בחיפוש.

הטבלה מציגה את ההבדלים בין גישות החיפוש השונות – תמונה: Xpert.Digital

הטבלה מציגה את ההבדלים בין גישות החיפוש השונות. חיפוש מילות מפתח מסתמך על התאמה מדויקת של מונחים, ולמרות שהוא פרקטי בשל פשטותו, הוא מוגבל ברלוונטיות שלו מכיוון שהוא אינו מתחשב בהקשר או במילים נרדפות. חיפוש סטנדרטי של מיקרוסופט, שהוא מותאם אישית, משתמש בנוסף באותות מ-Microsoft Graph כדי להציע רלוונטיות טובה יותר וספציפית יותר למשתמש. עם זאת, לעתים קרובות מדי הוא מזניח את ההקשר הסמנטי ותלוי מאוד באיכות נתוני הגרף. חיפוש סמנטי, המבוסס על טכנולוגיות כמו Copilot או Azure AI, עובד עם הטמעות וקטוריות ומבין את ההקשר והמשמעות של שאילתות חיפוש. הוא מספק את הרלוונטיות הגבוהה ביותר מכיוון שהוא מזהה כוונה וגם מוצא תוצאות דומות מבחינה מושגית. עם זאת, הוא דורש הגדרה מפורשת, רישיונות מתאימים ונתונים באיכות גבוהה, ויכול להגיע לגבולותיו עם שאלות מטא מורכבות. חיפוש בשפה טבעית, המבוסס על בינה מלאכותית שיחתית וזיהוי כוונה, מאפשר קלט אינטואיטיבי וגמיש. עם זאת, הוא יכול להיות דו משמעי, נתמך רק באופן חלקי בממשקי משתמש סטנדרטיים, ודיוקו תלוי במידה רבה באיכות המודל הבסיסי.

התפתחות החיפוש בתוך Microsoft 365 מצביעה על כיוון ברור: Copilot מייצג את הדור הבא ומשתמש באינדקס סמנטי מתקדם יותר מאשר Microsoft Search הסטנדרטי. בעוד שחיפוש סטנדרטי כבר משלב התאמה אישית דרך Microsoft Graph, Copilot מוסיף הבנה סמנטית עמוקה יותר ויכולת להסיק מסקנות לוגיות. הפסקת Microsoft Search ב-Bing לטובת Copilot מדגישה כיוון אסטרטגי זה. עם זאת, חיפוש Copilot נתקל גם במגבלות בפועל, במיוחד עם נתונים שאינם מוכנים כראוי או הרשאות לא ברורות. כלים כמו Restricted SharePoint Search (RSS) ממחישים את המתח בין הגישה הרחבה לנתונים ש-AI דורשת לבין דרישות ניהול הנתונים, המשפיעות הן על Copilot והן על חיפוש סטנדרטי. לכן, Copilot אינו רק "חיפוש טוב יותר", אלא עוזר AI שיכולות החיפוש שלו מבוססות על הבנה סמנטית אך תלויות באיכות ובנגישות של הנתונים הבסיסיים.

אוטומציה של תהליכים וניהול תוכן

בינה מלאכותית מחוללת מהפכה גם באופן שבו תוכן מנוהל ב-SharePoint ומשולב בתהליכים:

סיווג ותיוג אוטומטיים

מודלים של בינה מלאכותית, במיוחד אלו ב-SharePoint Premium/Syntex, יכולים לנתח ולסווג מסמכים באופן אוטומטי על סמך תוכנם. הם מיישמים תגיות מטא-נתונים מוגדרות מראש, בין אם בהתבסס על מודלים מאומנים ובין אם באמצעות שילוב עם הטקסונומיה של SharePoint (מטא-נתונים מנוהלים). זה מפחית משמעותית את המאמץ הידני ומבטיח מטא-נתונים עקביים בכל אוסף המסמכים.

חילוץ מטא-דאטה

מעבר לסיווג פשוט, בינה מלאכותית יכולה לחלץ מידע ספציפי - כגון תאריכים, שמות, סכומים וסעיפי חוזה - ממסמכים מובנים (טפסים) ולא מובנים (מכתבים, חוזים). נתונים אלה מאוחסנים בעמודות SharePoint (שדות מטא-נתונים), מה שמאפשר תהליכים מונעי מטא-נתונים ושיפור משמעותי ביכולת הגילוי.

אוטומציה של זרימת עבודה

המטא-דאטה שחולץ אוטומטית או הסיווג שנוצר יכולים לשמש כגורמים מפעילים לזרימות עבודה במורד הזרם, שנוצרות בדרך כלל באמצעות Power Automate. דוגמאות לכך כוללות תהליכי אישור שמופעלים על סמך סכום חשבונית שחולץ, הודעות על פקיעת חוזים קרובה או ניתוב אוטומטי של מסמכים למחלקה האחראית.

אוטומציה של תאימות (סיווגי שמירה/סודיות)

מקרה שימוש חשוב במיוחד הוא יישום אוטומטי של מדיניות תאימות. ניתן להגדיר מודלים של בינה מלאכותית (בתוך SharePoint Premium/Syntex) כך שיחילו אוטומטית תוויות שמירה או תוויות רגישות מ-Microsoft Purview על מסמכים, בהתבסס על הסיווג שלהם או התוכן שהם מזהים (למשל, מידע רגיש). זה מבטיח שהתוכן יטופל בהתאם למדיניות החברה ולדרישות החוקיות מבלי לדרוש התערבות ידנית של המשתמש. התצורה מושגת על ידי קישור תוויות Purview למודלי הבינה המלאכותית או באמצעות מדיניות תיוג אוטומטית ב-Purview המגיבות לסוגי תוכן ספציפיים, סוגי מידע רגיש, מילות מפתח או מסווגים הניתנים לאימון. דוגמה קונקרטית תהיה מודל Syntex שמזהה "מפרטי מוצר" ומחיל אוטומטית תווית שמירה מבוססת אירועים כגון "שמור למשך 5 שנים לאחר הפסקת ייצור המוצר". ניתן להשתמש ב-Power Automate גם כדי להחיל תוויות המבוססות על לוגיקת זרימת עבודה.

הרכבת תוכן

כפי שצוין קודם לכן, פונקציה זו הופכת את יצירתם של מסמכים סטנדרטיים לאוטומטית.

היתרונות של אוטומציות אלו ברורים: יעילות מוגברת, צמצום שגיאות ידניות, תאימות משופרת, עקביות נתונים גבוהה יותר ותהליכים עסקיים מהירים יותר.

היכולת של בינה מלאכותית להפוך משימות תאימות לאוטומטיות מייצגת שינוי פרדיגמה. באופן מסורתי, עמידה בתקופות שמירה או הגנה על נתונים רגישים הסתמכו במידה רבה על תהליכים ידניים וחריצות עובדים - הן מועדות לטעויות והן קשות להרחבה. בינה מלאכותית, במיוחד באמצעות SharePoint Premium/Syntex, מאפשרת כיום אכיפה פרואקטיבית ואוטומטית של מדיניות תאימות המוגדרת ב-Microsoft Purview על סמך תוכן המסמך. על ידי הבנת סוג המסמך והאם הוא מכיל מידע רגיש, בינה מלאכותית יכולה להחיל את תווית השמירה או הסודיות הנכונה מבלי לדרוש התערבות ידנית. זה מגביר באופן דרמטי את עקביות המדיניות ומפחית את הסיכון להפרות תאימות. עבור ארגונים בתעשיות מוסדרות או כאלה המטפלים בכמויות גדולות של נתונים רגישים, זה מציע ערך מוסף משמעותי. בינה מלאכותית פועלת כגשר בין התוכן עצמו לבין כללי הממשל המוחלים עליו, ומאפשרת אכיפה אוטומטית בקנה מידה גדול.

תהנו מהמומחיות הנרחבת והחמש-כפולה של Xpert.Digital בחבילת שירותים מקיפה | מחקר ופיתוח, XR, יחסי ציבור ואופטימיזציה של נראות דיגיטלית - תמונה: Xpert.Digital

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש

הגנת נתונים וממשל: יישום מאובטח של פתרונות בינה מלאכותית – תמונה: Xpert.Digital

ערך אסטרטגי ושיקולי יישום

שילוב בינה מלאכותית ב-SharePoint מציע ערך אסטרטגי משמעותי מעבר לשיפור פונקציות בודדות. עם זאת, ההחלטה ליישם זאת צריכה להתבסס על הערכה מדוקדקת של היתרונות, העלויות והתנאים המוקדמים הנדרשים.

מקרה עסקי: מדוע ליישם בינה מלאכותית ב-SharePoint?

הטיעונים בעד שימוש בבינה מלאכותית ב-SharePoint רבים ונוגעים בתחומים מרכזיים של ביצועי עסקים:

יעילות ופריון

אולי היתרון המוחשי ביותר הוא החיסכון העצום בזמן המושג באמצעות אוטומציה של משימות ידניות וחוזרות על עצמן. אלה כוללות הזנת נתונים, סיווג מסמכים, תיוג, סיכום ויצירת מסמכים סטנדרטיים. העובדים משוחררים ממשימות שגרתיות ויכולים להתמקד בפעילויות אסטרטגיות יותר ובעלות ערך מוסף. פונקציית החיפוש המשופרת גם מאיצה את אחזור המידע.

ניהול ידע

בינה מלאכותית מסייעת להפוך כמויות מידע, שלעתים קרובות לא מובנות, ב-SharePoint לידע מאורגן ונגיש. תיוג וסיווג אוטומטיים משפרים את יכולת האיתור והשימוש החוזר של מידע. למרות ש-Viva Topics מופסקת, המטרה נותרה לחבר טוב יותר אנשים עם ידע ומומחיות, כעת בעיקר באמצעות SharePoint ו-Copilot.

תאימות וממשל

בינה מלאכותית מאפשרת אכיפה אוטומטית של מדיניות תאימות. יישום אוטומטי של תוויות שמירה וסודיות המבוססות על תוכן, זיהוי מידע רגיש ושימוש עקבי במטא-נתונים מסייעים בהפחתת סיכוני תאימות ומגדילים את דיוק הנתונים. זה גם תומך ביכולת הביקורת.

חיסכון בעלויות והחזר השקעה

אוטומציה מפחיתה את עלויות התפעול הנגרמות כתוצאה מתהליכים ידניים, פתרון בעיות וחיפושים לא יעילים. חיסכון פוטנציאלי נובע גם מאיחוד כלים והימנעות מעלויות של מערכות מדור קודם ייעודיות. מקרי בוחן וניתוחי החזר השקעה (ROI) עבור Syntex/Premium ו-Copilot מצביעים על פוטנציאל חיסכון משמעותי, שלעתים קרובות עולה בהרבה על השיפורים השוליים, ועשויה להשגת תשואה על ההשקעה של מעל 100% עד מעל 400%.

כדאיות עתידית

יישום הבינה המלאכותית מכין את בסיס התוכן לפיתוחים עתידיים, ובפרט לעוזרי בינה מלאכותית כמו Copilot. הוא מציב את החברה בהתאם למגמה הכללית של שילוב בינה מלאכותית במקום העבודה הדיגיטלי.

גורמי יישום

הכנסת פתרונות בינה מלאכותית ב-SharePoint דורשת גישה אסטרטגית והתחשבות במספר גורמים מרכזיים:

רישוי ועלויות

הבנת מודלי הרישוי חיונית. SharePoint Premium משלב מודל תשלום לפי שימוש (דרך מנוי Azure) עבור שירותי עיבוד עם רישיונות מבוססי משתמש עבור תכונות ממשל מתקדמות (SAM). Microsoft 365 Copilot דורש גם רישיון משתמש נפרד בנוסף לרישיונות הבסיסיים של M365. עלות, במיוחד עבור תכונות Premium ו-Copilot, יכולה להוות מכשול, במיוחד עבור ארגונים קטנים יותר. מומלץ להשתמש במחשבוני עלויות ובכלי הערכה. הגדרת חיוב תשלום לפי שימוש דורשת קישור למנוי Azure ולקבוצת משאבים.

מוכנות נתונים וארכיטקטורת מידע (IA)

זהו אחד מגורמי ההצלחה הקריטיים ביותר. יעילותם של כלי בינה מלאכותית, ובמיוחד Copilot, תלויה במידה רבה באיכות, בארגון ובהרשאות של הנתונים הבסיסיים ב-SharePoint וב-Microsoft 365. ארכיטקטורת מידע חזקה היא חיונית: מבנה ברור עבור אתרי אינטרנט ואתרי רכזות, שימוש עקבי במטא-נתונים וסוגי תוכן, מבני תיקיות לוגיים ומוסכמות מתן שמות. יש לזהות ולנקות נתונים מיותרים, מיושנים או טריוויאליים (ROT), מכיוון שהם עלולים להשפיע לרעה על תוצאות הבינה המלאכותית. חשוב לציין, יש לבדוק ולתקן הרשאות קבצים, ולבטל שיתוף יתר, לפני פריסת כלי בינה מלאכותית כמו Copilot באופן נרחב. כלים כמו SharePoint Advanced Management (SAM) ו-Microsoft Purview הם מרכזיים לכך. הבינה המלאכותית עצמה משפיעה גם על שיטות עבודה מומלצות עבור בינה מלאכותית - מטא-נתונים סטנדרטיים, תהליכי תיוג אוטומטיים ובקרות איכות הופכים לחשובים עוד יותר. אין להפריז בצורך בבסיס נתונים מוצק; בינה מלאכותית אינה תחליף להיגיינת מידע בסיסית, אלא תנאי הכרחי.

יישום טכני ומומחיות

הגדרת SharePoint Premium דורשת שלבי תצורה כגון קישור ל-Azure, הגדרת מרכזי תוכן והכשרת מודלים מותאמים אישית. פעולה זו עשויה לדרוש מומחיות טכנית ועשויה לחייב מעורבות של מומחי IT או שותפים חיצוניים. ישנה עקומת למידה הן עבור מנהלי מערכת והן עבור משתמשים. מומלץ להתחיל בקטן, לזהות מקרי שימוש ספציפיים ומבטיחים ולפרוס את הפתרונות בהדרגה.

אתגרים ומגבלות

ארגונים צריכים להיות מודעים למכשולים טכניים פוטנציאליים, כגון בעיות דיוק במודלים, מגבלות עיבוד עבור סוגי קבצים מסוימים, גדלים או פריסות מורכבות, חוסר עקביות בתגובות Copilot, או מורכבויות בשילוב מערכות שונות.

ניהול שינויים ואימוץ

הכנסת כלי בינה מלאכותית משנה את דרכי העבודה. אימוץ מוצלח דורש הכשרת משתמשים ממוקדת, תקשורת ברורה לגבי היתרונות והמגבלות של הכלים, ואולי גם הקמת "אלופים" או מכפילים פנימיים.

מתאים לכך:

• בינה מלאכותית אמינה: הקלף המנצח של אירופה וההזדמנות לקחת תפקיד מוביל בבינה מלאכותית

שיקולים אתיים ושיקולים של הגנת מידע

השימוש בבינה מלאכותית בהקשר עסקי מעלה שאלות אתיות וחשובות בנוגע להגנה על נתונים, שיש לטפל בהן באופן יזום:

הטיה והגינות

מודלים של בינה מלאכותית לומדים מנתונים ולכן יכולים, שלא במתכוון, לזהות ולהגביר הטיות קיימות. דבר זה יכול להוביל לתוצאות מפלות או לא הוגנות. ניטור והתאמה מתמשכים של המודלים נחוצים כדי לזהות ולמזער הטיות. יש לבדוק את התוכן וההצעות שנוצרו לצורך ניטרליות והכלה.

הגנה ואבטחת מידע

מערכות בינה מלאכותית כמו Copilot עלולות לעבד כמויות גדולות של נתונים ארגוניים, כולל מידע רגיש או מידע המאפשר זיהוי אישי. הסיכון העיקרי הוא שהרשאות שגויות (שיתוף יתר) או תצורות שגויות עלולות לחשוף שלא במתכוון נתונים רגישים למשתמשים שלא אמורה להיות להם גישה אליהם. הצפנה חזקה, בקרות גישה קפדניות ועמידה בתקנות הגנת מידע (כגון GDPR) הן חיוניות. מיקרוסופט מדגישה כי קיימים אמצעי הגנת מידע מסחריים עבור לקוחות ארגוניים המשתמשים ב-Copilot, המונעים שימוש בהנחיות משתמש או בנתונים להכשרת מומחי משפטים ציבוריים. עם זאת, ארגונים חייבים להגדיר ולהעביר את מדיניות הטיפול בנתונים שלהם ולנקוט משנה זהירות עם נתונים מוגבלים מבחינה חוקית (למשל, נתוני בריאות/PHI, PII).

שקיפות ואחריות

על המשתמשים להיות מסוגלים להבין כיצד מיוצרות תשובות שנוצרות על ידי בינה מלאכותית. מכיוון שבעלי תואר שני במשפטים יכולים מדי פעם "להזות", כלומר לייצר מידע שקרי אך משכנע, חיוני שמשתמשים יבחנו ויאמתו את התוצאות באופן ביקורתי. הנחיות שימוש ברורות ואחריות ברורות לסקירת תוצאות בינה מלאכותית הן הכרחיות.

עקרונות של בינה מלאכותית אחראית

השימוש בבינה מלאכותית צריך להיענות לעקרונות אתיים: מכבד, חוקי, ותוך התמקדות במניעת נזק. יש לשקול היבטים כגון נגישות כלי בינה מלאכותית והשפעתם הפוטנציאלית על מקומות עבודה. יש להימנע מהסתמכות יתר על בינה מלאכותית, אשר מפחיתה חשיבה ביקורתית.

הכנסת הבינה המלאכותית (AI) ל-SharePoint יוצרת דואליות אינהרנטית: מצד אחד, כלים אלה מאפשרים רווחי יעילות עצומים באמצעות גישה ועיבוד של מערכי נתונים גדולים. מצד שני, יכולות אלה פותחות ווקטורי סיכון חדשים להגנה על נתונים ואבטחת מידע. היכולת של Copilot לגשת לדוא"ל, צ'אטים ומסמכים כדי לספק סיוע מודע להקשר נושאת בו זמנית את הסיכון לחשיפה לא מכוונת של מידע רגיש אם ההרשאות הבסיסיות פגומות או רחבות מדי. לכן, חיוני שהטמעת כלי בינה מלאכותית תלך יד ביד עם חיזוק אמצעי האבטחה והגנת הנתונים, כמו גם קביעת הנחיות אתיות ברורות ותהליכי ממשל. ניתן לממש את היתרונות של בינה מלאכותית באחריות רק אם הסיכונים הנלווים מנוהלים באופן פעיל.

מיקרוסופט 365 ובינה מלאכותית: מגמות, כלים והדור הבא של פרודוקטיביות

שילוב הבינה המלאכותית ב-SharePoint עדיין בשלבים מוקדמים. סביר להניח שההתפתחויות העתידיות יעוצבו על ידי המגמות הבאות:

אינטגרציה עמוקה ורחבה יותר של בינה מלאכותית

יכולות הבינה המלאכותית צפויות להשתלב בצורה חלקה ומקיפה אף יותר ב-SharePoint, OneDrive, Teams ושירותי Microsoft 365 אחרים. בינה מלאכותית תהווה יותר ויותר את הבסיס לניהול תוכן, אוטומציה וחוויית משתמש.

פיתוח נוסף של SharePoint Premium

מיקרוסופט צפויה להרחיב עוד יותר את היכולות של SharePoint Premium. התכונות במפת הדרכים כוללות את אפליקציית Business Documents, Document Hub, אחסון ברמת הקבצים ותקופות שמירה ארוכות יותר עבור גיבויים של M365. תכונות ליבה של עיבוד וניהול תוכן יפותחו עוד יותר, למשל באמצעות כללי בינה מלאכותית חדשים להגדרת תגי רגישות ושמירה.

שיפורים ב-Copilot

צפוי ש-Copilot יהפוך לחכם יותר, משולב טוב יותר (למשל, יציג כרטיסי Viva Connections בסוכנים), וייתכן שיוכל להתמודד עם משימות מורכבות יותר והיגיון. צפויים גם שיפורים באינטראקציה דיבורית.

חוויית כתיבה אופטימלית

בינה מלאכותית מפשטת עוד יותר את יצירת התוכן ב-SharePoint, למשל באמצעות יצירת דפים בסיוע בינה מלאכותית, הצעות עיצוב למקטעי דפים, פריסות גמישות יותר (רשת של 12 עמודות), עריכה משותפת בזמן אמת של דפים וכלי עריכת טבלאות משופרים.

המשך התמקדות בממשל

בהתחשב בנפח הנתונים הגדל והשימוש הגובר בבינה מלאכותית, מיקרוסופט צפויה להמשיך לפתח ולשפר כלים לניהול גישה, מחזור חיים ותאימות בעידן הבינה המלאכותית.

מתאים לכך:

• דרכה של אירופה לריבונות טכנולוגית באמצעות אוטומציה מבוססת AI: ניתוח המלצות KIRO 2024

המלצות: הגברת היעילות וניהול הידע באמצעות בינה מלאכותית ב-SharePoint

שילוב הבינה המלאכותית מסמן נקודת מפנה עבור Microsoft SharePoint. הפלטפורמה מתפתחת ממערכת פשוטה של ​​מאגר מסמכים לסביבה חכמה לניהול תוכן, שיתוף פעולה וגילוי ידע. הפתרונות המקוריים של מיקרוסופט, ובראשם SharePoint Premium (יורש Syntex) ו-Microsoft 365 Copilot, מציעים כלים רבי עוצמה, אם כי עדיין מתפתחים, לאוטומציה של תהליכים, שיפור חיפוש ותמיכה במשתמשים. אלה משלימים פתרונות ייעודיים של צד שלישי. הערך האסטרטגי טמון בשיפורי יעילות משמעותיים, גישה משופרת לידע, תאימות אוטומטית וחיסכון משמעותי בעלויות.

עם זאת, כדי למנף בהצלחה פוטנציאל זה, תכנון אסטרטגי ויישום זהיר הם חיוניים. בהתבסס על הניתוח, עולות ההמלצות המרכזיות הבאות:

ניתוח צרכים וקביעת סדרי עדיפויות למקרי שימוש

אל תטמיעו פתרונות בינה מלאכותית לשמם. זהו אתגרים עסקיים ספציפיים - בין אם מדובר בעיבוד מסמכים לא יעיל, תוצאות חיפוש לא מספקות, פערים בתאימות או מחיצות ידע - שבהן בינה מלאכותית יכולה לספק ערך מוסף מדיד. קבעו עדיפות למקרי שימוש על סמך התשואה הצפויה על ההשקעה (ROI) וחשיבות אסטרטגית.

הקמת ניהול נתונים כבסיס

זהו התנאי המוקדם החשוב ביותר. לפני שאתם פורסים כלי בינה מלאכותית כמו Copilot או תכונות פרימיום נרחבות, השקיעו זמן ומשאבים בניקוי הנתונים שלכם, אופטימיזציה של ארכיטקטורת המידע שלכם ופתרון בעיות של הרשאות ושיתוף יתר. השתמשו באופן פעיל בכלים של SharePoint Advanced Management (SAM) ו-Microsoft Purview. ניהול איתן אינו אופציונלי, אלא הבסיס לשימוש יעיל ומאובטח בבינה מלאכותית.

שקילת פתרונות מקוריים לעומת פתרונות צד שלישי

עבור דרישות עיבוד תוכן מרכזיות וסיוע כללי בבינה מלאכותית בתוך Microsoft 365, ראשית יש להעריך את הפתרונות המקוריים SharePoint Premium ו-Copilot עקב האינטגרציה העמוקה שלהם. יש לשקול כלים של צד שלישי אם יש דרישות נישה ספציפיות ובעלות עדיפות גבוהה שאינן מכוסות על ידי ההיצע המקורי, או אם כבר בוצעו השקעות משמעותיות בפתרונות קיימים של צד שלישי. בעת הערכת אפשרויות אלו, יש לשקול את הפשרות בנוגע לעומק האינטגרציה, התמחות פונקציונלית, עלות ומאמץ תחזוקה.

התחילו בקטן והתקדמו בהדרגה

השקת פרויקטים פיילוט עבור מקרי שימוש או מחלקות נבחרים. שימוש במצבי סימולציה במידת האפשר (למשל, עבור הנחיות לתיוג אוטומטי) כדי להעריך את ההשפעה. מדידת התוצאות והחזר ההשקעה (ROI), וחידוד מודלים ותהליכים לפני תכנון פריסה רחבה. תקשורת ברורה של היכולות והמגבלות הנוכחיות של כלי הבינה המלאכותית כדי לקבוע ציפיות ריאליות.

ניהול יזום של רישוי ואתיקה

הכירו את מודלי הרישוי ההיברידיים של SharePoint Premium ואת מבני העלויות של Copilot. שקלו את תקציבי Azure הנדרשים עבור שירותי תשלום לפי שימוש. פתחו הנחיות אתיות ברורות ומדיניות שימוש עבור כלי בינה מלאכותית, תוך התייחסות להיבטים כגון פרטיות נתונים, מניעת הטיה והצורך בסקירת תוצאות. תכננו הדרכת משתמשים ואמצעי ניהול שינויים.

לסיכום, שילוב הבינה המלאכותית הוא קריטי ליצירת הערך העתידית של SharePoint. גישה אסטרטגית, מנוהלת היטב ואיטרטיבית המשלבת הזדמנויות טכנולוגיות עם שיטות ניהול נאותות ושיקולים אתיים היא המפתח למימוש היתרונות המשמעותיים תוך ניהול הסיכונים הטמונים בכך.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של אסטרטגיית AI

פיתוח עסקי חלוץ

Konrad Wolfenstein

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus