הסוד שכולם מדברים עליו: איך חברות מצליחות משתמשות ב-AI כדי להקדים את המתחרים
הסוד שכולם מדברים עליו: איך חברות מצליחות משתמשות ב-AI כדי להקדים את המתחרים
בעידן שבו טכנולוגיות AI גנרטיביות (Gen AI) מתקדמות בצעדי ענק, היכולת ליישם פתרונות מבוססי AI בקנה מידה רחב מהווה אתגר מרכזי עבור ארגונים רבים. למעשה רוב הארגונים עדיין נמצאים בשלבי ניסוי והוכחת היתכנות, ורק מעטים עברו לשימוש רחב היקף. עם זאת, אלו שכבר עשו את המעבר נהנים מיתרונות תחרותיים משמעותיים. כדי למצות את הפוטנציאל המלא של Gen AI, ארגונים צריכים יותר מטכנולוגיה חדשנית – הם חייבים לפתח גישה אסטרטגית למעבר מניסויים מקומיים ליישום נרחב ומועיל.
גישה מבטיחה אחת ליישום נרחב של פתרונות Gen AI, שמאפשרת להגדיל את התשואה על ההשקעה (ROI) מפתרונות AI היא ארכיטקטורה מבוססת סוכנים. גישה זו מתמקדת באוטומציה של תהליכים עסקיים שלמים, תוך שימוש בסוכני AI, סוג של ישויות אוטונומיות בעלות יכולת ניתוח וקבלת החלטות עצמאית למשימה ספציפית. פתרונות מבוססי סוכנים מייעלים את ביצוע המשימות השונות ומשפרים את האפקטיביות של התהליך המלא.
הגישה הזו חיונית לעסקים בזכות כמה יתרונות מרכזיים. ראשית, מודלי השפה הגדולים (LLMs) מציגים יכולות מרשימות בכל הנוגע לניהול אינטראקציות בשפה טבעית, עיבוד נתונים גדולים והפקת תובנות ממידע לא מובנה. סוכני AI המבוססים על מודלים אלו משפרים את יכולת הארגון לנהל תהליכים מורכבים. הם אינם מוגבלים לביצוע משימות פשוטות וניתן באמצעותם לבצע משימות מורכבות ועבור מידע מגוון כמו טקסט, שמע ו-וידאו. בכך משתדרגת היכולת של הארגון לנהל תהליכים מורכבים והכוללים משימות שונות בצורה חכמה ואוטומטית, מה שמוביל לייעול בזמן אמת ולהפחתת עלויות תפעוליות. השקעה בארכיטקטורה כזו עשויה להוביל לשיפור ניכר ב ROI על ידי ייעול הלכה למעשה של המשאבים הארגוניים.
בנוסף, במהלך ההתמודדות עם בעיות עסקיות מורכבות, לעיתים קרובות נדרשים פתרונות מתקדמים יותר מאוטומציה פשוטה. סוכני AI מסוגלים לשתף פעולה זה עם זה, מה שמאפשר להם לנהל תהליכים מורכבים כמו ניהול אשראי, חיזוי ביקוש או אופטימיזציה של שרשרת האספקה. לדוגמה, בתהליך אישור הלוואות בבנק, סוכני AI פועלים יחד לניתוח נתוני אשראי, זיהוי הונאות ותקשורת עם הלקוח – מה שמוביל לקבלת החלטות מהירה ומדויקת יותר.
יתר על כן, ארגונים רבים מחפשים פתרונות שיכולים לצמוח ולהתרחב בקלות מבלי להידרש להתערבות אנושית מתמדת. ארכיטקטורה מבוססת סוכנים מאפשרת מדרגיות ואוטונומיה, כאשר סוכני AI פועלים בצורה עצמאית, משתפים פעולה ומספקים פתרונות מותאמים לצרכים העסקיים. פתרונות AI אוטונומיים אלו מציעים לארגונים שיפור משמעותי ביעילות התפעולית. לדוגמה, חברה קמעונאית יכולה ליישם פתרון מבוסס סוכנים כדי לייעל את שרשרת האספקה שלה. סוכן אחד יכול לחזות את הביקוש על ידי ניתוח נתוני מכירות ולחזות את צרכי הלקוחות העתידיים, סוכן נוסף יכול לנהל ולאזן את רמות המלאי כדי להימנע ממלאי חסר או עודף, וסוכן נוסף יכול לתכנן את מסלולי המשלוח, ובכך להבטיח אספקת מוצרים יעילה לחנויות וללקוחות.
כאמור, עד לאחרונה התמקדו הארגונים באוטומציה של משימות בודדות באמצעות מודלי שפה גדולים (LLMs) וממשקי צ'אטבוט ידניים. עם זאת, המעבר לארכיטקטורה מבוססת סוכנים מאפשר לארגונים לבנות מערכות AI גמישות וניתנות להתאמה. סוכנים אלו פועלים יחד בהרמוניה, ומסוגלים להתמודד עם משימות מורכבות שאף סוכן יחיד לא היה מסוגל לבצע באופן בלעדי, עד כדי ניהול תהליכים עסקיים שלמים בזמן אמת, בשיתוף מערכות ומשתמשי קצה, תוך הפחתת הצורך בהתערבות אנושית. אף שהאנשים עדיין יישארו חלק מהתהליך, תפקידם יתמקד בעיקר במתן משוב ובהבטחת התאמה של התהליכים העסקיים ליעדי הארגון. גישה שיתופית זו מבטיחה יישום פתרונות עם רמות חדשות של יעילות, פרודוקטיביות וחדשנות, ומאפשרת לארגונים למצות את מלוא הפוטנציאל של טכנולוגיות AI מתקדמות.
ד"ר לוי שאול מוביל את תחום הדאטה והבינה המלאכותית באקסנצ'ר ישראל
