האם מומחי בינה מלאכותית עומדים בפני הכחדה? מדוע פלטפורמות בינה מלאכותית חכמות מחליפות כעת את הגשר האנושי.

הטרנספורמציה של ארכיטקטורת בינה מלאכותית ארגונית: מפרדיגמת ההתאמה האנושית לשילוב הקשר חכם

במשך זמן רב, יישום בינה מלאכותית בסביבה עסקית היה שם נרדף לפרויקטים מותאמים אישית עתירי עבודה. כאשר תוכנה מורכבת נתקלה במציאות עסקית מורכבת אף יותר, הפתרון המוכח והבדוק היה: מומחיות אנושית רבה יותר. בתפקיד מכריע זה, הצטיינו מה שנקראו מהנדסי Forward Deployed Engineers - שילובים היברידיים של מפתח, יועץ ומנהל מוצר, אשר שימשו כגשר גמיש בין טכנולוגיה נוקשה לדרישות הייחודיות של כל לקוח. הם תרגמו, התאימו ויצרו פתרונות מותאמים אישית מורכבים במקומות בהם מוצרים סטנדרטיים נכשלו. מודל זה היה תקן הזהב ואפשר פרויקטים פורצי דרך של דיגיטציה.

אבל פרדיגמה זו, המבוססת על תיווך אנושי, מגיעה לגבולותיה הבסיסיים. בהתבסס על ההתקדמות האקספוננציאלית של טכנולוגיית הבינה המלאכותית, צץ דור חדש של פלטפורמות שמשנה באופן מהותי את חוקי המשחק. במקום להסתמך על תרגום ידני על ידי מומחים יקרים, למערכות חכמות אלו יש את היכולת לפרש ולשלב ישירות את ההקשר העסקי - החל ממבני נתונים ותהליכים עסקיים ועד לכללי ממשל. שינוי זה מסמן נקודת מפנה ומאתגר לא רק את תפקידו של האינטגרטור האנושי, אלא גם את מודלים עסקיים מבוססים ואסטרטגיות השקעה.

מאמר זה מנתח את השינוי העמוק הזה מארכיטקטורת בינה מלאכותית תלוית אדם לארכיטקטורת בינה מלאכותית ממוקדת פלטפורמה. הוא מדגיש את החולשות המבניות של הגישה הידנית בעידן המדרגיות ומדגים כיצד פלטפורמות מודעות להקשר, באמצעות סמנטיקה קריאת מכונה ומחזורי למידה אוטומטיים, יוצרות יתרונות כלכליים ותפעוליים מעולים. זהו שינוי שמגדיר מחדש כיצד עסקים ייצרו ערך, יצמחו ויישארו תחרותיים בעולם אוטומטי יותר ויותר.

מדוע פלטפורמות חכמות מגדירות מחדש את תפקידו של אינטגרטור המערכות האינדיבידואלי

התגובה הקלאסית להתנגדות ביישום פרויקטים ארגוניים של בינה מלאכותית הייתה גיוס עובדים נוספים. מהנדסים פוטנציאליים מילאו את הפער הזה במשך זמן רב בכך ששימשו כגשר גמיש בין טכנולוגיה ליישומים עסקיים אמיתיים. הם תרגמו מורכבות טכנית לפתרונות מותאמים אישית והפכו מערכות לפונקציונליות שלא נועדו במקור לעבוד יחד. במשך זמן רב, גישה זו הייתה המודל הסטנדרטי ליישום פרויקטים של דיגיטציה כלל-ארגונית. אך ככל שהבינה המלאכותית מתפתחת באופן אקספוננציאלי, כך גם הדרישות הבסיסיות של עסקים. היכולת של פלטפורמות בינה מלאכותית מודרניות לפרש ישירות את ההקשר העסקי מבלי להסתמך על אינטגרציה ידנית נרחבת מסמנת נקודת מפנה באופן שבו ארגונים בונים ומגדילים את תשתית ה-IT שלהם.

התפתחות זו לא רק מאתגרת את המודלים העסקיים של משלבי מערכות, אלא גם מעלה שאלות עמוקות יותר לגבי יעילות העלות של התאמה אישית ידנית, יכולת ההרחבה של תהליכי למידה ותשואות ארוכות טווח על ההשקעה. השינויים הטכנולוגיים המרכזיים המתרחשים כעת בנוף הבינה המלאכותית הארגונית מצביעים על כך שארגונים צריכים לחשוב מחדש על האסטרטגיות שלהם בנוגע למשאבי אנוש, החלטות אדריכליות ומודלים עסקיים.

מתאים לכך:

• מהנדסים בפיתוח עתידי ובינה מלאכותית: התפקיד המשתנה מהתאמה ידנית לייעוץ אסטרטגי

היקף הפונקציות והמציאות התפעולית של הגישה האינטגרטיבית-מערכתית

מהנדס עתידי הוא למעשה הכלאה של מהנדס, יועץ ומומחה מוצר, שתפקידו הוא לטבול את עצמו ישירות בסביבת הלקוח ולספק פתרונות מותאמים אישית ביותר שצוותי מוצר סטנדרטיים לרוב אינם יכולים לכסות. תפקיד זה אינו זהה לזה של מפתח תוכנה או מנהל מערכת מסורתי, אלא מייצג קטגוריה פונקציונלית מיוחדת שמשגשגת בסביבות בעלות מורכבות גבוהה ודרישות ספציפיות.

תחומי האחריות האופייניים של מהנדס עתידי משתרעים על פני מספר רב של היבטים של אינטגרציה ארגונית. הם עובדים בשיתוף פעולה הדוק עם צוותי לקוחות כדי להבין את התהליכים העסקיים, זרימות העבודה והמאפיינים המוסדיים הספציפיים שלהם. עבודה זו חורגת ממחקרי תיעוד שטחיים ודורשת ידע מעמיק ומרומז על האופן שבו אנשים פועלים בפועל בתוך מבני הארגון. מהנדס עתידי מפתח אינטגרציות, צינורות נתונים ופתרונות תשתית בהתאמה אישית המותאמים במיוחד לארגון הלקוח הספציפי. פעילויות אלו חורגות הרבה מעבר לתצורות מוגדרות מראש ולעתים קרובות דורשות גישות חדשניות לבעיות שלא התרחשו בעבר בצורה מדויקת זו.

המוקד העיקרי הוא על מתן יכולות ספציפיות לארגון יחיד או אפילו למחלקה יחידה, במקום לפתח פתרונות הכלליים שניתן להעביר בקלות ללקוחות אחרים. התוצאה היא גישה מותאמת אישית ביותר, שבה לכל יישום יש מאפיינים ייחודיים משלו. בעיקרו של דבר, מהנדסים הנפרסים קדימה פועלים כמתווכים בין צוות המוצר למציאות הלקוח בפועל. תפקיד מתווך זה הוכח כיקר במיוחד בתחומים קריטיים שבהם האינטגרציה מורכבת, כל פריסה ייחודית ועלות הכישלון יכולה להיות משמעותית.

עלייתו של עקרון האינטגרציה הידנית בשלבים המוקדמים של נוף העסקים של בינה מלאכותית

כדי להבין מדוע מודל המהנדס הנפרס קדימה הפך למרכיב מרכזי בשלבים המוקדמים של יוזמות בינה מלאכותית ארגוניות, יש לקחת בחשבון את הנוף הטכנולוגי במהלך שלבים ראשוניים אלה. בשלבים המוקדמים של פיתוח בינה מלאכותית ארגונית, מוצרים זמינים לרוב חסרו גמישות ויכולת הסתגלות למגוון של סביבות ארגוניות קיימות. המערכות הזמינות היו לרוב נוקשות, מכוונות למקרי שימוש ספציפיים, ולא היו מסוגלות להתמודד ביעילות עם ההטרוגניות של נופי העולם הארגוני האמיתי.

מהנדסי Forward Deployed סייעו לארגונים להתגבר על מגבלות אלו על ידי התאמת תוכנה לכל פריסה בנפרד. תמיכה זו הייתה בעלת ערך רב במיוחד במצבים בהם מערכות היו צריכות לתקשר עם מאגרי נתונים מדור קודם, תהליכים ידניים שהתפתחו במשך עשרות שנים, או סביבות עתירות תאימות עם דרישות מוסדרות בקפידה. המומחיות של מהנדסים אלו הייתה חסרת תחליף בכל הנוגע לחיבור מערכות בינה מלאכותית מודרניות עם שכבות טכנולוגיות ישנות יותר שלעתים קרובות תוכננו עם פרדיגמות שונות לחלוטין.

מהנדסים פוטנציאליים הפכו לאסטרטגיית הפתרון הטבעית בתרחישים בהם מוצרים דרשו התאמה אישית נרחבת. נתוני הלקוחות היו לעתים קרובות מקוטעים ומפוזרים על פני מערכות מדור קודם מרובות שמעולם לא תוכננו לשילוב נתונים מודרני. צינורות נתונים מורכבים היו צריכים להיות מתוכננים ומיושם באופן ידני מכיוון שלא היו פתרונות אוטומטיים עבור הייחודיות הספציפיות של כל מערכת לקוח. מימוש ערך מסחרי דרש הבנה הקשרית מעמיקה של ארגון הלקוח, השווקים שלו, המתחרים שלו והמטרות האסטרטגיות שלו.

במשך תקופה ממושכת, גישה זו הוכיחה את עצמה כמוצלחת ביותר, במיוחד בתקופה שבה יישומים היו נדירות ונפחי העסקים לחוזה עם לקוח היו עצומים. מוסדות פיננסיים גדולים שילמו מיליונים עבור פתרונות מותאמים אישית שעמדו בדרישות התפעול הייחודיות שלהם. ענקיות תעשייתיות, שהיו צריכות להגן על תהליכי ייצור קנייניים, היו מוכנות לבצע השקעות משמעותיות בפתרונות אינטגרציה בהתאמה אישית. בהקשר זה, העסקת מהנדסים לפריסה עתידית הייתה לא רק הגיונית, אלא לעתים קרובות חובה לעסקאות ארגוניות מוצלחות.

המגבלות המבניות של עקרון האינטגרציה הידנית בעידן דרישות המדרגיות

עם זאת, הנוף העסקי בכל הנוגע לבינה מלאכותית ארגונית השתנה באופן דרסטי. פלטפורמות בינה מלאכותית מודרניות מתחילות לנתח ולהבין את ההקשר באופן ישיר, תוך ללכוד משמעות, מבנה וקשרים בתוך מערכי נתונים ללא אותה רמת תרגום ידני. בסביבה טכנולוגית חדשה זו, מודל האספקה ​​​​העמוס ב-FDE עומד בפני אתגרים מהותיים שלא ניתן לפתור אותם פשוט באמצעות גיוס או הכשרה משופרים.

המגבלה הקריטית הראשונה היא כאשר שונות הנתונים ומורכבות המודל חורגות מרמת האינטגרציה האנושית שנותרת ניתנת להרחבה. מהנדסים הנפרסים קדימה יעילים באופן בולט כאשר השונות טמונה בזרימות עבודה - כלומר, כאשר ההבדלים בין לקוחות שונים טמונים בעיקר באופן שבו אנשים מארגנים את עבודתם. עם זאת, מערכות בינה מלאכותית מציגות שונות ברמות מרובות המשתרעות הרבה מעבר להבדלים בתהליכים ארגוניים. קיימת שונות בנתונים הגולמיים עצמם, בתכונות הסטטיסטיות של נתונים אלה, ברמות המשמעות של רכיבי נתונים שונים, בתדירות עדכוני הנתונים, ובאיכות ובעקביות של נתונים אלה לאורך זמן. קיימת שונות במודלים המשמשים לעיבוד נתונים אלה, בהיפר-פרמטרים של מודלים אלה, בדרישות לדיוק המודל ובקריטריונים להערכת ביצועי המודל.

דרישות ממשל מציגות שכבת שונות משלהן. תחומי שיפוט שונים כוללים חוקי הגנת מידע שונים. תעשיות שונות כוללות דרישות תאימות שונות. לארגונים בודדים יש מבני ממשל פנימיים משלהם המגבילים את האמון במערכות קבלת החלטות אוטומטיות. ניהול מורכבות זו באמצעות שילוב אנושי בלבד אינו ניתן להרחבה. שכבות נתונים ומודל אוטומטיות ומודעות להקשר נחוצות כדי לעמוד בקצב מורכבות זו.

הגבול הקריטי השני טמון בדינמיקת מחזור הלמידה המתעוררת בין העברת ידע אוטומטית לבין העברת ידע ידנית. מערכות בינה מלאכותית משתפרות באמצעות לולאות משוב רציפות. ככל שמערכות אלו יכולות לאסוף משוב מהר יותר, לאמן מחדש מודלים ולפרוס גרסאות מתוקנות לייצור, כך הן מתכנסות מהר יותר לערך עסקי אמיתי. כאשר מתווכים אנושיים יושבים בין מערכת המוצר להקשר הלקוח, לולאות משוב אלו מואטות משמעותית. צינורות למידה אוטומטיים מאפשרים למוצרים להתפתח מהר יותר ולהתקדם בדיוק רב יותר. ניתן לשלב באופן רציף טלמטריה ממערכת המוצר עם מידע הקשרי ספציפי ללקוח כדי לייצר תובנות המשפרות את כל תיק המוצרים.

במודל FDE ידני, המשוב הוא לרוב אפיזודי ואנקדוטלי. מהנדס שנפרס קדימה מדווח לאחר מספר חודשים באתר כי לקוחות חווים בעיה X עם הפתרון, מה שמוביל להתאמות אד-הוק. מידע זה אינו נאסף באופן שיטתי, אינו מצטבר עם בעיות אצל לקוחות אחרים, או מקבל קידוח דרך תהליך פיתוח המוצר. לולאת הלמידה מקוטעת, לא אופטימלית, ואינה מצליחה להנחות באופן שיטתי את צוות המוצר לקראת החלטות עיצוב טובות יותר.

הגבול הקריטי השלישי טמון בטשטוש גבולות המוצר, המתרחש כאשר מהנדסים משולבים עמוק בכל פריסה של לקוח. מאפיין עיקרי של מוצר אמיתי הוא יכולת החזרה שלו. ניתן לפרוס מוצר על פני לקוחות שונים מבלי שכל יישום ידרוש בנייה מחדש מלאה מאפס. כאשר מהנדסים שנפרסו קדימה מטמיעים את עצמם בכל פריסה של לקוח, הם מסתכנים בהפיכת כל פריסה לבנייה חד פעמית וייחודית הדורשת עיצובים ייחודיים ופתרונות קנייניים. זה משבש באופן מהותי את פלטפורמת הבינה המלאכותית שנועדה ללמוד ולהכליל מהקשר מצטבר על פני ארגונים מרובים. אם כל פריסה היא ייחודית לחלוטין, אין נתיב קנוני עבור פריסות שיחזקו זו את זו.

נקודת המפנה הטכנולוגית: פלטפורמות תודעות הקשר כבסיס חדש

הדור החדש של פלטפורמות בינה מלאכותית ארגונית יוצר שינוי ארכיטקטורתי מהותי על ידי הטמעת שיקולים הקשריים ישירות בליבת ארכיטקטורת המערכת. מטרה זו מושגת באמצעות מנגנונים טכנולוגיים שונים, כולל אונטולוגיות, שכבות סמנטיות ומחברים אדפטיביים, המאפשרים למערכות להסתגל באופן אוטומטי לכל סביבה מבלי לדרוש התערבות אנושית נרחבת.

ההבדל הבסיסי הראשון הוא שההקשר הופך לקריא על ידי מכונה בפלטפורמות מודרניות אלה. מערכות ישנות יותר לכדו הקשר אצל מפתחי קונספט: אנשים היו מבינים את התהליכים העסקיים של הלקוח ואז שומרים באופן לא רשמי את ההבנה הזו במוחם או רושמים אותה בתיעוד לא מובנה. פלטפורמות חדשות לוכדות משמעות בכל שכבה וממפות אותה על פני מערכות, מה שמאפשר למערכות בינה מלאכותית לפרש נתונים בצורה משמעותית. שכבה סמנטית, לדוגמה, עשויה ללכוד את הקשר בין רכיבי נתוני לקוחות שונים: ש"מספר לקוח" במערכת א' שווה ערך ל"מזהה לקוח" במערכת ב', ששניהם מתייחסים לאותן ישויות עסקיות, ושעסקאות הנרשמות במערכת א' חייבות להיות מאומתות במערכת ב'.

השינוי הבסיסי השני הוא שהתאמה אישית עוברת מאנשים למערכות. במודל ישן יותר, התאמה אישית הייתה פעילות ידנית: מהנדס היה בוחן את קוד הלקוח, מבין את הממשקים הישנים, ולאחר מכן כותב את הקוד החדש כדי לגשר בין שני העולמות. במערכות תודעות הקשר, התאמה אישית מושגת באמצעות תצורה ולמידת מכונה, ולא קידוד ידני. מערכת יכולה לזהות באופן אוטומטי מקורות נתונים שונים, להבין את המבנה שלהם ולנסח טרנספורמציות מתאימות, והכל מבלי שמהנדס יצטרך לקיים אינטראקציה עם קוד הלקוח.

השינוי הבסיסי השלישי טמון בהמשכיות תהליכי הלמידה. במודל FDE, כל פריסה הייתה איפוס מחדש. הידע שמהנדס צבר במשך חודשים באתר הלקוח א' לא היה ישים באופן שיטתי לפריסה אצל הלקוח ב'. במודל מונחה הקשר, תובנות מצטברות. אם הפלטפורמה נפרסת אצל מאה לקוחות, הידע שנצבר מתשעים ותשע פריסות קודמות אלו משמש כהקשר לפריסה המאה.

השינוי הבסיסי הרביעי טמון במדרגיות של תהליכי ממשל. במודל הידני, מנהל ממשל היה צריך להבטיח עמידה במדיניות באמצעות ביקורת ישירה. במודל האוטומטי, מטא-דאטה ושושלת נתונים מוטמעים בפלטפורמה עצמה, מה שמאפשר לאכוף את דרישות הממשל באופן אלגוריתמי, בעוד שהמערכת מתרחבת באופן אוטומטי.

כאן תלמדו כיצד החברה שלכם יכולה ליישם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית במהירות, בצורה מאובטחת וללא חסמי כניסה גבוהים.

פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת היא חבילה מקיפה ונטולת דאגות עבורכם לבינה מלאכותית. במקום להתמודד עם טכנולוגיה מורכבת, תשתית יקרה ותהליכי פיתוח ארוכים, אתם מקבלים פתרון מוכן לשימוש המותאם לצרכים שלכם משותף מתמחה - לעתים קרובות תוך מספר ימים.

היתרונות המרכזיים במבט חטוף:

⚡ יישום מהיר: מרעיון ליישום תפעולי תוך ימים, לא חודשים. אנו מספקים פתרונות מעשיים היוצרים ערך מיידי.

🔒 אבטחת מידע מקסימלית: המידע הרגיש שלך נשאר אצלך. אנו מבטיחים עיבוד מאובטח ותואם ללא שיתוף מידע עם צדדים שלישיים.

💸 אין סיכון פיננסי: אתם משלמים רק על תוצאות. השקעות גבוהות מראש בחומרה, תוכנה או כוח אדם מבוטלות לחלוטין.

🎯 התמקדו בעסק הליבה שלכם: התרכזו במה שאתם עושים הכי טוב. אנו מטפלים בכל היישום הטכני, התפעול והתחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם.

📈 עתיד-מוכן וניתן להרחבה: הבינה המלאכותית שלכם גדלה איתכם. אנו מבטיחים אופטימיזציה וגמישות מתמשכת, ומתאימים את המודלים לדרישות חדשות באופן גמיש.

עוד על זה כאן:

• פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת

השינוי הכלכלי: מתלות באנשים פרטיים ליעילות הפלטפורמה

מודל העסקי של ארגונים המסתמכים על מהנדסים שנפרסו קדימה שונה באופן מהותי מזה של ארגונים המשתמשים בפלטפורמות תומכות הקשר. דינמיקה כלכלית זו מסבירה מדוע שינוי טכנולוגי מלווה בלחץ כלכלי שכזה.

במודל תלוי-FDE, כל שעה שמהנדס מבלה על אינטגרציה עם לקוח מייצגת עלות אלטרנטיבית שאינה מועברת ללקוחות אחרים. מהנדס מבלה שישה עשר שבועות עם לקוח א', לומד את המערכות, התהליכים ודרישות הממשל שלו. שישה עשר שבועות אלה של למידה כמעט נעלמים לאחר הפריסה. כאשר מהנדס זה עובר ללקוח ב', עליו להתחיל את כל תהליך הלמידה מאפס. אמנם ייתכן שיהיה העברת מידע מסוימת (טכניקות לשילוב מערכות מדור קודם, שיטות עבודה מומלצות כלליות), אך עיקר התובנות התלויות בהקשר הולכות לאיבוד.

יתר על כן, כל התאמה אישית שמהנדס כותב הופכת למחויבות ארוכת טווח עבור הארגון. אם לקוח א' מקבל סקריפט אינטגרציה בהתאמה אישית שפועל רק על גרסת מסד הנתונים הספציפית שלו, סקריפט זה ידרוש תחזוקה במשך שנים. כאשר גרסת מסד הנתונים מתעדכנת, כאשר תהליכים עסקיים משתנים, כאשר נדרשות נקודות אינטגרציה חדשות, יש להתאים את הסקריפט שוב. תחזוקה זו היא עלות קבועה שמצטברת עם כל לקוח נוסף. מאה לקוחות, כל אחד עם מאה סקריפטים בהתאמה אישית, יוצרים נטל חוב טכני שגדל באופן אקספוננציאלי.

יתר על כן, ההסתמכות על מהנדסים שנפרסו מראש מאותתת לשוק וללקוחות שהמוצר עדיין לא גמור לחלוטין. מוצר אמיתי צריך להיות ניתן לפריסה עם התאמה אישית מינימלית. כאשר ארגון אומר ללקוחות שפריסה מלאה של פתרון הבינה המלאכותית שלו דורשת התחייבות של שלושה חודשים ממהנדס מיומן ביותר, הוא שולח איתות: זה לא באמת מוצר, אלא גישה מבוססת שירות. זה מגביל את מספר הלקוחות שאליהם ארגון יכול להתרחב. ארגון טיפוסי עם עשרה מהנדסים שנפרסו מראש מיומנים ביותר עשוי להיות מסוגל לשרת עשרים עד ארבעים לקוחות (בהתאם למורכבות המשימות). זה מייצג פוטנציאל צמיחה מוגבל משמעותית.

פלטפורמות תודעות הקשר, לעומת זאת, מייצרות יתרונות לגודל. היישום הראשוני של אונטולוגיה של שירותים פיננסיים דורש השקעה משמעותית בהחלטות אדריכליות, מידול סמנטי ותשתית טכנולוגית. עם זאת, יישום ראשוני זה הופך את היישומים הבאים למהירים וחסכוניים יותר באופן אקספוננציאלי. לקוח פיננסי שני יכול לבנות על המודל הסמנטי הקיים, להתאים אותו רק לצרכיו הספציפיים ולחסוך חודשים של זמן פיתוח. הלקוח המאה נהנה מתשעים ותשע שנות למידה המוטמעות בפלטפורמה.

יתרונות גודל אלה מאפשרים לארגון עם אותו מספר עובדים לשרת מאות או אלפי לקוחות. היתרון הכלכלי הוא משמעותי. ארגון שמשקיע מיליונים בפיתוח פלטפורמה מודעת להקשר יכול לפזר את ערך ההשקעה הזה על פני פלח לקוחות גדול באופן אקספוננציאלי.

ארכיטקטורת מארג הידע: יישום טכנולוגי

כדי להבין כיצד שינוי ארכיטקטורתי זה מיושם בפועל, כדאי לבחון דוגמה טכנולוגית קונקרטית. ארכיטקטורת מארג הידע, כפי שמיושמת בפלטפורמות בינה מלאכותית ארגוניות מודרניות, הופכת לדוגמה הפרדיגמטית לשינוי זה.

מארג ידע מחבר מקורות נתונים, טקסונומיות עסקיות ומטא-דאטה תפעוליים לגרף מאוחד של משמעות. מבנה גרף זה מאפשר למודלים של בינה מלאכותית, סוכנים ומערכות קבלת החלטות לחשוב על העסק עצמו. מודל בינה מלאכותית שלא ידע בעבר מה המשמעות של "קבוצת לקוחות" או כיצד היא קשורה ל"סוג לקוח" יכול כעת לאחזר מושגים אלה ישירות מגרף הידע. מערכת קבלת החלטות שלא ידעה כיצד יחידות עסקיות שונות קשורות יכולה כעת לקרוא מבנים אלה ממארג הידע.

ההחלפה הקונקרטית של פעילויות FDE בפונקציונליות של מארג ידע לובשת צורות שונות. מהנדס שנפרס קדימה תרגם זרימות עבודה של לקוחות למערכות הרצה. מקביל למארג ידע יקודד סמנטיקה של תחומים לאונטולוגיות, ייצוגים פורמליים של מושגים והקשרים ביניהם הניתנים לעיבוד מכונה. מהנדס מנורמל נתונים בין מערכות על ידי כתיבת טרנספורמציות כדי ליישב פורמטים שונים של נתונים. מקביל למארג ידע ישתמש בשכבות סכמה ומטא-דאטה אדפטיביות שמזהות באופן אוטומטי הבדלים בפורמטים של נתונים ומציעות טרנספורמציות מתאימות.

מהנדס שילב צינורות מותאמים אישית על ידי סחר בנקודות חיבור בין מערכות. מארג ידע ישתמש במחברי נתונים מאוחדים וב-APIs, שהם מחברים כלליים שעובדים על פני מערכות רבות. מהנדס ניהל באופן ידני את הממשל על ידי אימות שאלמנטים מסוימים של נתונים לא נפלו לידיים הלא נכונות, שבקרת גישה נאכפת, וששורש הנתונים ניתן למעקב. מארג ידע יהפוך את אכיפת השושלת והמדיניות לאוטומטית על ידי הטמעת דרישות אלו ישירות בארכיטקטורת זרימת הנתונים.

טרנספורמציה טכנולוגית זו אינה טריוויאלית. היא דורשת השקעות משמעותיות בארכיטקטורה, סמנטיקה ותשתיות. אך ברגע שהשקעות אלו מתבצעות, יתרונות הגודל הופכים לברורים.

ההשלכות על ארגונים ועל החלטותיהם האסטרטגיות

עבור מנהיגים עסקיים המעריכים פלטפורמות בינה מלאכותית, המעבר ממודלים תלויי-FDE למודלים מודעים להקשר מעלה מספר שאלות אסטרטגיות שיש לשקול בזהירות.

השאלה הראשונה היא האם פלטפורמה הנחקרת כבר מייצרת יתרונות גודל אמיתיים או שהיא עדיין תקועה בשלב הפרויקט. מבחן אבחון פשוט: אם הפלטפורמה טוענת שכל הטמעה על ידי לקוח דורשת מהנדס פריסה מראש, אזי הפלטפורמה לא באמת עברה למוצר ניתן להרחבה. זה אולי מוצר מצוין שעומד בדרישות מיוחדות ביותר, אבל זה לא מוצר ניתן להרחבה.

השאלה השנייה היא האם השקעות של חברה בטכנולוגיית בינה מלאכותית באמת מובילות לבסיס רב פעמי, או שמא כל השקעה נותרת מבודדת. אם חברה משקיעה בפיתוח אפליקציית בינה מלאכותית ספציפית עבור לקוח א', והשקעה זו אינה מאפשרת הטמעה עבור לקוח ב', אז החברה השקיעה במבודדות. פלטפורמות תודעות הקשר צריכות להבטיח שהשקעות במבנים אונטולוגיים, מודלים סמנטיים ומסגרות ממשל ינוצלו מחדש עבור כל לקוח חדש.

השאלה השלישית היא איזה סוג של כישרון ארגון יזדקק לו בעתיד. הצורך במהנדסים לפריסה קדימה לא ייעלם לחלוטין, אך אופי העבודה הנדרשת ישתנה באופן דרמטי. במקום להזדקק למהנדסים שמבלים חודשים בכתיבת קוד באתר, ארגונים יזדקקו ליותר ארכיטקטים המסוגלים לעצב מודלים סמנטיים מופשטים, להכליל מבנים הקשריים וליצור את המבנים האונטולוגיים המאפשרים שימוש חוזר על ידי מהנדסים אחרים. המוקד עובר מפתרון בעיות אינדיבידואלי למבנה ידע שיטתי.

ממשל ותאימות בארכיטקטורה החדשה

התנגדות נפוצה למעבר מניהול ממוקד אדם לניהול ממוקד פלטפורמה היא שדרישות ממשל מונעות זאת. חברות בתעשיות מפוקחות טוענות שכל השימוש בנתונים חייב להיות ניתן לביקורת ולאימות, וכי מומחיות אנושית נחוצה לקבלת החלטות ממשל. זוהי התנגדות מובנת, אך לעתים קרובות היא מבינה לא נכון את המנגנונים שבאמצעותם פלטפורמות מודעות להקשר מיישמות ממשל.

בגישה מסורתית, פיקוח על ניהול נתונים נאכף באמצעות בדיקה אנושית. קצין הגנת מידע מאמת ידנית שקטגוריות נתונים מסוימות אינן בשימוש למטרות ספציפיות. מנהל תאימות בודק שהגישה לנתונים עקבית ביומני הביקורת. זה גוזל זמן, מועד לשגיאות ואינו מתרחב היטב.

בפלטפורמה מודעת להקשר, הממשל הוא אוטומטי. מטא-נתונים המתארים את סיווג רכיבי הנתונים מוטמעים בפלטפורמה. הנחיות המתארות אילו קטגוריות נתונים שמישות לאילו מטרות מקודדות ככללי ביצוע. לאחר מכן, המערכת יכולה לבדוק באופן אוטומטי, לפני ביצוע פעולת בינה מלאכותית, האם פעולה זו נופלת תחת מסגרת הממשל. אם לא, המערכת חוסמת את הפעולה או מבקשת אישור לפני ביצועה.

מודל ניהול אוטומטי זה אינו רק יעיל יותר, אלא גם קפדני יותר מניהול ידני. בודק אנושי עלול לטעות עקב עייפות או חוסר תשומת לב. מערכת אוטומטית מבצעת את אותה סקירה באופן זהה עשרות אלפי פעמים. משמעות הדבר היא שפלטפורמות מודעות להקשר יכולות למעשה לספק תוצאות ניהול טובות יותר מאשר גישות המבוססות על מהנדסים פריסה קדימה או תהליכים ידניים אחרים.

עבור תעשיות מפוקחות, משמעות הדבר היא שהמעבר לפלטפורמות מודעות להקשר אינו נסיגה באיכות הממשל, אלא שיפור. מבקרים צריכים להיות מסוגלים לראות עקבות מלאים ובלתי ניתנים לשינוי של כל פעולת בינה מלאכותית, כולל מידע על אילו נתונים נעשה בהם שימוש, אילו מודלים יושמו ואילו כללי ממשל נבדקו. זוהי אכן עמדה חזקה יותר של ביקורת מאשר הסתמכות על בדיקה ידנית של בני אדם.

ההשלכות על פלחי לקוחות שונים

בעוד שהמעבר הכללי ממודלים תלויי-FDE למודלים מודעים להקשר הוא בלתי נמנע, הוא מתבטא באופן שונה בפלחי לקוחות שונים.

עבור ארגונים בינוניים, שינוי זה הוא טרנספורמטיבי. מבחינה היסטורית, ארגונים אלה לעתים קרובות לא יכלו להרשות לעצמם את עלויותיהם של מהנדסים שנפרשו מראש, מה שלמעשה לא יכל לכלול אותם בפתרונות בינה מלאכותית ארגונית. פלטפורמות תודעות הקשר, הניתנות להרחבה ודורשות התאמה אישית מינימלית, פותחות שווקים אלה. ספק שירותים פיננסיים בינוניים יכול כעת לגשת לפלטפורמה שכבר מבינה כיצד שירותים פיננסיים פועלים, מבלי להוציא מיליונים על התאמה אישית.

עבור לקוחות ארגוניים גדולים, השינוי לא אומר פחות טרנספורמציה. ארגון גדול עדיין יכול להרשות לעצמו את העלות של נוכחות משמעותית ב-FDE. אבל ארגון כזה יכול כעת לבחור האם להשקיע בכיוון זה או במקום זאת לאמץ פלטפורמה מודעת הקשר ולמקד את המומחיות הפנימית שלו בניטור, אימות ושיפור מתמיד של הפלטפורמה, במקום בכתיבה מייגעת של קוד מותאם אישית.

עבור אינטגרטורים של מערכות וחברות ייעוץ, שינוי זה מסמל שינוי מהותי במודלים העסקיים שלהן. חברות שבאופן מסורתי ייצרו ערך באמצעות התאמה אישית ואינטגרציה ידנית יגלו שמקור ערך זה הולך ונשחק. זה לא בהכרח קטלני, אלא דורש מיצוב מחדש. חברות ייעוץ יכולות לשנות את תפקידן מ"מיישם שכותב קוד" ל"יועץ אסטרטגי שמוביל טרנספורמציה עסקית". הן יכולות לנהל את ההעברה לתהליכים ארגוניים קיימים, להכשיר צוותים לשימוש יעיל במערכות חדשות ולבצע תכנון תהליכים עסקיים כדי לייצר ערך מיכולות טכנולוגיות חדשות.

מדידת בגרות הפלטפורמה ואיכות היישום

כאשר ארגונים בוחרים בין פלטפורמות בינה מלאכותית שונות, חשוב יותר ויותר להעריך את הבשלות ואת יכולת ההרחבה האמיתית של פלטפורמות אלו. נוכחותם של מהנדסים בעלי יכולת פריסה עתידית אינה כשלעצמה איתות שלילי (ארגונים גדולים עשויים להזדקק למהנדסים מיוחדים באופן זמני), אך היא צריכה לעורר שאלות. שאלת האבחון הנכונה אינה "האם פלטפורמה זו זקוקה למהנדסים בעלי יכולת פריסה עתידית?" אלא "מדוע פלטפורמה זו זקוקה להם?"

מובן אם פלטפורמה דורשת FDE (אינטגרציית נתונים פונקציונלית) מכיוון שלארגוני לקוחות יש דרישות שהן לחלוטין מחוץ לתחום של הפלטפורמה. עם זאת, אם פלטפורמה דורשת FDE מכיוון שהיא חסרה מודעות להקשר, אינה יכולה להשיג יכולת הסתגלות באמצעות תצורה ואינה יכולה להתמודד עם הטרוגניות, אז זה מאותת שהפלטפורמה עדיין לא הגיעה לבשלות ייצור.

מבחן אבחון נוסף הוא כמה מהר ניתן לבצע הטמעה שנייה ושלישית עבור סוג מסוים של ארגוני לקוחות. אם ההטמעה הראשונה במוסד פיננסי אורכת שישה חודשים, אך השנייה והשלישית אורכות שישה שבועות, זהו סימן טוב לכך שהפלטפורמה מתרחבת וצוברת ידע על התחום. אם כל הטמעה אורכת שישה חודשים, ללא קשר למספר ההטמעות, זה מאותת שלא מתרחשת הרחבה אמיתית.

ההשלכות ארוכות הטווח על מבנה תעשיית הבינה המלאכותית

למעבר ממודלים תלויי-FDE למודלים מודעים להקשר יש השלכות רחבות על ההתפתחות המבנית של תעשיית הבינה המלאכותית.

ספקי פלטפורמות יבדלו את עצמם בצורה חזקה יותר על סמך יכולתם לקודד מודיעין קונטקסטואלי עמוק עבור תחומים או תעשיות ספציפיות. לספק בעל מומחיות אמיתית בתחומי שירותים פיננסיים, ויכולת לקודד את המומחיות הזו לאונטולוגיות, מודלים סמנטיים ומבני ממשל שלו, יהיה יתרון תחרותי משמעותי על פני ספקים בעלי גישות כלליות.

משמעות הדבר היא שפלטפורמות אנכיות ייעודיות עשויות להניב ביצועים טובים יותר מפלטפורמות אופקיות גנריות. ספק שירותים פיננסיים ייעודי יכול להבין שדרישות התאימות הן ספציפיות לתחום, ששיטות מידול סיכונים משתנות, וכי סיווג הלקוחות עומד בתקני התעשייה. ספק גנרי עם בסיס לקוחות רחב יצטרך להכליל את הספציפיות הללו, מה שיוביל לתוצאות לא אופטימליות.

משמעות הדבר היא גם שתעשיית הבינה המלאכותית עוברת סוג של קונסולידציה, שבה מומחיות מעמיקה בתחום הופכת למבדיל שניתן להגן עליו. סטארט-אפים בעלי מעמד נישה בתעשיות ספציפיות יכולים להצליח בביצועים טובים יותר מפלטפורמות רלוונטיות יותר, פשוט משום שהן מתמחות עמוקות יותר.

משמעות הדבר היא שהתעשייה מפתחת מעין מבנה דו-שכבתי, שבו ספקי שכבת תשתית (המספקים יכולות בסיסיות) וספקי שכבת תחום ספציפית (המקודדים מומחיות בתחום) מתקיימים זה בזה ומשלימים זה את זה. ארגון עשוי לבחור לבנות על מודל בסיס מספק א', בעוד שהמודיעין הספציפי לתחום מקודד על ידי ספק ב'.

נקודת מפנה בתחום ה-IT: מ-FDEs לפלטפורמות תודעות הקשר

המעבר ממהנדסים הנפרסים קדימה לפלטפורמות מודעות להקשר אינו רק אבולוציה טכנולוגית, אלא טרנספורמציה מהותית באופן שבו ארגונים ארגוניים מתכננים ובונים את תשתית ה-IT שלהם. שינוי זה מונע על ידי ציוויים כלכליים (היכולת להרחיב את הפלטפורמות לעומת אנשים), ציוויים טכנולוגיים (היכולת של מערכות בינה מלאכותית מודרניות להבין הקשר) וציוויים אסטרטגיים (התשואה ארוכת הטווח על ההשקעה בבינה של פלטפורמות לעומת התאמה אישית מוכוונת פרויקטים).

עבור מנהיגים עסקיים, משמעות הדבר היא שהאופן שבו פלטפורמות בינה מלאכותית מוערכות צריך להשתנות. זה כבר לא מספיק לשאול, "האם פלטפורמה זו יכולה לפתור את הבעיה הספציפית שלנו?" השאלה הנכונה היא, "האם פלטפורמה זו יכולה להתרחב, ואם לא, מדוע לא?" התשובות לשאלות אלו יעצבו החלטות השקעה אסטרטגיות לשנים הבאות.

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

קשר תחת וולפנשטיין ∂ xpert.digital

התקשר אלי מתחת +49 89 674 804 (מינכן)

לינקדאין
 

 

מיקוד בתעשייה: B2B, דיגיטציה (מבינה מלאכותית ל-XR), הנדסת מכונות, לוגיסטיקה, אנרגיות מתחדשות ותעשייה

עוד על זה כאן:

• מרכז עסקים אקספרט

מרכז נושאים עם תובנות ומומחיות:

• פלטפורמת ידע בנושא הכלכלה הגלובלית והאזורית, חדשנות ומגמות ספציפיות לתעשייה
• אוסף ניתוחים, אינספורמציות ומידע רקע מתחומי המיקוד שלנו
• מקום למומחיות ומידע על התפתחויות עדכניות בעסקים ובטכנולוגיה
• מרכז נושאים לחברות שרוצות ללמוד על שווקים, דיגיטציה וחדשנות בתעשייה