מהי בינה מלאכותית

שאלתם את עצמכם מהי בינה מלאכותית בכלל? הגעתם למקום הנכון, וזו נקודת ההתחלה.

אז מה זה?

בינה מלאכותית (AI) מתייחסת לשימוש במערכות או מכונות המחקות אינטליגנציה אנושית, לביצוע של משימות ויכולות לשפר את עצמן באופן אינטגרטיבי על סמך המידע שהן אוספות. בינה מלאכותית לובשת צורות שונות, כמו צ'אטבוטים המשתמשים בבינה מלאכותית כדי לספק תשובות אפקטיביות לבעיות לקוחות, עוזרים חכמים המנתחים מידע קריטי ממערכי נתונים גדולים כדי לשפר תזמון, ומנועי המלצות המציעים המלצות אוטומטיות על סמך הרגלי הצפייה של המשתמשים.

Ai בינה מלאכותית

בינה מלאכותית אינה עוסקת בפורמט או פונקציה מסוימת אלא בתהליך וביכולת לחשוב ולנתח נתונים עם כוחות על. למרות שחלקם עשויים לחשוש מבינה מלאכותית כתחליף לבני אדם, היא נועדה לשפר את היכולות והתרומות האנושיות ולכן היא מהווה נכס עסקי רב ערך.

למידת מכונה היא תת תחום של AI המתמקד בבניית מערכות שלומדות או משפרות את הביצועים שלהן על סמך הנתונים שהן צורכות. כדי לקבל את מלוא הערך של בינה מלאכותית, חברות רבות משקיעות השקעות משמעותיות בצוותי מדעי נתונים, ומשלבות מיומנויות מתחומים כמו סטטיסטיקה ומדעי המחשב עם ידע עסקי כדי לנתח נתונים שנאספו ממקורות רבים.

מהי בינה מלאכותית

מפתחים משתמשים בבינה מלאכותית כדי לבצע משימות בצורה יעילה יותר, להתחבר ללקוחות, לזהות דפוסים ולפתור בעיות. כאשר מתחילים להשתמש בבינה מלאכותית לבניית אפליקציה, כדאי להתחיל בקטן עם פרויקט פשוט יחסית, כמו טיק-טק, למשל, כדי ללמוד את היסודות של בינה מלאכותית.

בינה מלאכותית יכולה להוסיף ערך לעסקים על ידי מתן הבנה מקיפה יותר של נתונים זמינים והסתמכות על תחזיות לאוטומציה של משימות מורכבות או שגרתיות. בינה מלאכותית יכולה לשפר את הביצועים והפרודוקטיביות של ארגונים על ידי אוטומציה של תהליכים או משימות שפעם דרשו כוח אנושי ועל ידי הבנת נתונים בקנה מידה שאף אדם לא יכול היה. ל-AI יש ערך כמעט בכל פונקציה, עסק ותעשייה.

האימוץ של בינה מלאכותית בתעשיות מונע על ידי יכולת מחשוב בעלת ביצועים גבוהים במחיר סביר, כמויות גדולות של נתונים זמינות להדרכה ובינה מלאכותית המספקת יתרון תחרותי. ארגונים משתמשים בעיקר בבינה מלאכותית לזיהוי והרתעה של פרצות אבטחה, פתרון בעיות טכנולוגיות של משתמשים, צמצום עבודת ניהול הייצור ומדידה פנימית של תאימות באמצעות ספקים מאושרים.

ישנן מספר תפיסות שגויות לגבי בינה מלאכותית ארגונית שיש להפריך. בואו נסתכל על חמישה מהם:

מיתוס מס' 1:

פיתוח בינה מלאכותית ארגונית מצריך גישת בנה-זה בעצמך.
מציאות: בעוד שפיתוח AI פנימי מאפשר לחברות להתאים פתרונות לצרכים הייחודיים שלהן, רוב הארגונים מאמצים AI על ידי שילוב של פתרונות פנימיים ומחוץ לקופסה כאחד. פתרונות AI מובנים מראש יכולים לעזור לייעל יישומים לבעיות עסקיות נפוצות יותר.

מיתוס מס' 2:

AI מספק תוצאות קסומות מיידיות.
מציאות: השגת הצלחה עם AI דורשת זמן, תכנון ותוצרים ברורים. מסגרת אסטרטגית וגישה איטרטיבית נחוצות כדי להימנע מאספקת קבוצה אקראית של פתרונות AI מנותקים.

מיתוס מס' 3:

בינה מלאכותית ארגונית אינה דורשת מעורבות אנושית.
המציאות: בינה מלאכותית ארגונית לא עוסקת בהחלפת בני אדם ברובוטים. AI מגדיל את היכולות האנושיות ומפנה את העובדים למשימות אסטרטגיות יותר. בנוסף, אנשים נדרשים לספק ל-AI את הנתונים הנכונים ולעבוד איתם בצורה הנכונה.

מיתוס מס' 4:

יותר נתונים תמיד מובילים לבינה מלאכותית טובה יותר.
מציאות: בינה מלאכותית ארגונית דורשת נתונים חכמים, לא רק יותר נתונים. כדי לקבל את התובנות העסקיות היעילות ביותר מ-AI, הנתונים חייבים להיות איכותיים, מעודכנים, רלוונטיים ומועשרים.

מיתוס מס' 5:

בינה מלאכותית ארגונית זקוקה רק לנתונים ולמודלים כדי להצליח.
מציאות: בעוד נתונים, אלגוריתמים ומודלים חשובים, פתרון AI חייב להיות ניתן להרחבה כדי לענות על הצרכים העסקיים המשתנים. פתרונות בינה מלאכותית בעבודת יד שפותחו על ידי מדעני נתונים דורשים הגדרה ותחזוקה ידנית נרחבת, והם אינם מתרחבים. כדי להצליח עם פרויקטים של בינה מלאכותית, עסקים דורשים פתרונות בינה מלאכותית ניתנים להתאמה שיכולים להתאים לדרישות חדשות ככל שהם מתקדמים עם בינה מלאכותית.

הפעלת AI: יתרונות וחסרונות

שילוב של בינה מלאכותית (AI) בתהליכים ואפליקציות עסקיים מסורתיים יכול לשפר משמעותית את חווית המשתמש ולהגביר את הפרודוקטיביות, כפי שמעידים סיפורי הצלחה רבים. עם זאת, ישנם גם מכשולים לאימוץ נרחב של AI. לדוגמה, הטמעת פרויקטים של AI עשויה להיות יקרה מבחינה חישובית, במיוחד אם לא נעשה שימוש במחשוב ענן. יתר על כן, בניית פתרונות בינה מלאכותית היא מורכבת ודורשת מומחיות מועטה. כדי למתן את האתגרים הללו, חברות צריכות לשקול מתי והיכן לשלב בינה מלאכותית והאם לבקש סיוע של צד שלישי.

סיפורי הצלחה

בינה מלאכותית הייתה הכוח המניע מאחורי מספר סיפורי הצלחה יוצאי דופן, כמו סוכנות הידיעות Associated Press, שהשתמשה בתוכנת בינה מלאכותית כדי ליצור כתבות חדשותיות קצרות על רווחים, ושחררה עיתונאים לכתוב מאמרים מעמיקים יותר. דוגמה נוספת היא Deep Patient, כלי המופעל על ידי AI שפותח על ידי בית הספר לרפואה של Icahn בהר סיני, שיכול לזהות חולים בסיכון גבוה לפני שמחלות מאובחנות על ידי ניתוח ההיסטוריה הרפואית שלהם כדי לחזות כמעט 80 מחלות עד שנה מראש.

עלייתה של AI מוכן לשימוש

ריבוי הפתרונות והכלים המופעלים על ידי בינה מלאכותית הפך את הבינה המלאכותית לנגישה ליותר חברות בעלות נמוכה יותר ובפחות זמן. בינה מלאכותית מוכנה לשימוש מתייחסת לתוכנות, פתרונות וכלים שיש להם יכולות AI מובנות מראש או אוטומציה של תהליך קבלת ההחלטות האלגוריתמי. זה יכול לנוע בין מסדי נתונים אוטונומיים המשתמשים בלמידת מכונה למודלים מובנים מראש שניתן ליישם על מערכי נתונים מגוונים עבור משימות כמו זיהוי תמונות וניתוח טקסט. בינה מלאכותית מוכנה לשימוש יכולה לזרז את זמן הערך, לשפר את הפרודוקטיביות, לקצץ בעלויות ולשפר את קשרי הלקוחות.

איך להתחיל עם AI

התחבר ללקוחות באמצעות צ'אטבוטים. צ'טבוטים משתמשים בעיבוד שפה טבעית כדי להבין לקוחות ולאפשר להם לשאול שאלות ולקבל מידע. צ'אטבוטים אלה לומדים עם הזמן כך שהם יכולים להוסיף ערך רב יותר לאינטראקציות עם לקוחות.

עקוב אחר מרכז הנתונים שלך

צוותי תפעול IT יכולים לחסוך כמויות עצומות של זמן ואנרגיה בניטור מערכת על ידי הכנסת כל נתוני האינטרנט, האפליקציות, ביצועי מסד הנתונים, חווית המשתמש ונתוני הרישום לפלטפורמת נתונים אחת מבוססת ענן המנטרת באופן אוטומטי ספים ומזהה חריגות.

בצע ניתוח עסקי ללא מומחה

כלים אנליטיים עם ממשק משתמש ויזואלי מאפשרים לאנשים שאינם טכניים לבצע שאילתות על המערכת בקלות ולקבל מענה מובנה.