מהפכת ה-AI: ייעול תהליכי פיתוח, נגישות לדאטה ושיפור חווית משתמש
מהפכת ה-AI: ייעול תהליכי פיתוח, נגישות לדאטה ושיפור חווית משתמש
בעזרת כלי AI, חברת BigID מאפשרת ללקוחותיה להכיר את הדאטה שלהם לעומק ולהבין את משמעותו העסקית. גם בתהליך הפיתוח משתמשים עובדי החברה בכלי AI לייעול העבודה
בעידן הנוכחי, בו הטכנולוגיה מתפתחת בקצב מסחרר, עסקים רבים מאמצים טכנולוגיות מבוססות בינה מלאכותית (AI) כדי לייעל תהליכים ולשפר את ביצועיהם. סקרים מראים כי יותר מ-50% מהארגונים ברחבי העולם כבר שילבו כלים מבוססי AI בתהליכים העסקיים שלהם, מתוך הבנה שהם משדרגים גם את היכולות הפנימיות של הארגון וגם מציעים ערך מוסף ללקוחותיהם.
היתרון הבולט ביותר של כלי AI הוא ביכולתם לבצע פעולות מורכבות באופן מהיר, מדויק ויעיל, תוך חיסכון משמעותי במשאבי כוח אדם וזמן. התהליכים הפנימיים בארגונים, שהיו בעבר ידניים ועתירי זמן, ניתנים כיום לביצוע אוטומטי על ידי כלים אלה, מה שמאפשר למנהלים ולעובדים להתמקד בפעילויות בעלות ערך מוסף גבוה יותר. במאמר זה אבחן את התרומה של כלי AI לייעול תהליכי הפיתוח, לנגישות לדאטה ולניתוחו ולשיפור חווית המשתמש.
ייעול תהליכי הפיתוח
כיום כלי AI כבר מוטמעים בתהליכי בדיקות אוטומטיות, מה שמבטיח שמוצרי התוכנה פועלים כראוי ואף מסייע לזהות בעיות פוטנציאליות עוד בשלבים המוקדמים. כלי ה-AI עוזרים למתכנתים לכתוב בדיקות אוטומטיות בצורה יעילה, מהירה ומדויקת. בנוסף, הכלים האלו עוזרים להריץ את הבדיקות ואף לזהות אנומליות בהרצת הטסטים ולהפיק תובנות על תוצאות הבדיקות. היבט אחר שבו כלי AI מקדמים את תחום הבדיקות האוטומטיות הוא על ידי ייצור דאטה מתאים על מנת לזהות מקרים שבהם המערכת לא מתנהגת כפי שנדרש. אם בעבר היה צורך בבניית מודלים גנרטיביים ייעודיים לייצור דאטה סינטטי, הרי שכיום על ידי מודלים גנרטיביים כלליים הזמינים לכל דורש, ניתן לייצר דאטה סינטטי ברמה גבוהה, עם מאפיינים סטטיסטיים שמתאימים באופן מדויק לצרכי הבדיקות.
גם בתהליכי פיתוח תוכנה, AI מייעל ומשפר את יכולות הצוותים באמצעות כלים אוטומטיים. לדוגמה, בחברת BigID התחלנו להשתמש בכלים מבוססי AI לבקרת קוד אוטומטית. בעזרת כלים אלה, קוד הפיתוח עובר בדיקה איכותית ובקרה אוטומטית, כך שמפתחים צעירים לא צריכים להמתין לבדיקה ידנית מצדם של אנשי צוות בכירים.
הכלים שבהם BigID משתמשת בודקים את הקוד ואוכפים סטנדרטים על כל ארגון הפיתוח. חשוב לציין שאפשר לבצע את האכיפה הזאת גם עם כלים סטנדרטיים מבוססי חוקיות קבועה. אולם השימוש בכלי AI מאפשר לבדיקה להיות הרבה יותר מדויקת על יד הבנה סמנטית של הקוד. לדוגמא, הסטנדרטים הללו מוודאים שהקוד שנכתב לא כולל שאילתות לא יעילות על מסדי הנתונים. בעתיד הקרוב, להערכתי, אנו צפויים לראות כלים ייעודיים מייצרים קוד באופן אוטומטי מתוך מוק-אפ (Mockup) או תיאור בשפה טבעית של המוצר, תוך כדי חסכון במשאבים והאצת הפיתוח.
נגישות מידע פנים-ארגוני באמצעות בינה מלאכותית
בארגונים רבים, סביבות דאטה מורכבות מקשות על העובדים לגשת למידע הדרוש להם לצורך קבלת החלטות. כלי AI יכולים לשנות את המצב, ולשפר את נגישות המידע הפנים-ארגוני. לדוגמה, באמצעות מערכות צ׳אטבוט מבוססות AI, עובדים יכולים לתשאל מקורות מידע בשפה טבעית. כך, מחלקות השיווק יכולות לשאול את הצ׳אטבוט שאלות כמו "מה המידע שיש לנו על לקוח מסוים?" ולקבל תשובות מיידיות ומועילות, או שמחלקות הפיתוח יכולות לשאול כיצד לפתור בעיות טכניות. חשוב לציין שהעובדים יכולים לתשאל לא רק מקורות מידע טקסטואליים אלא גם מסדי נתונים טבלאיים וזה מאפשר להפיק מידע כמותי באופן מדויק ונוח. לדוגמא, ניתן לבקש מהצ׳אטבוט לחלק את כל הקונים למחלקות ולספק תובנות על תכונות הקונים לפי מקום המגורים שלהם. יכולת מתקדמת נוספת מאפשרת ליצור, תוך שימוש בשפה טבעית, מודל שיחזה אילו קונים הם בעלי סיכויים גבוהים להגדיל את חבילת המוצרים שלהם.
כלים אלה, מאפשרים תמיכה מהירה ומדויקת לעובדים, תוך שיפור הקשר עם לקוחות, חיסכון בזמן יקר, והפקת תובנות באופן מהיר. כך, כלים אלה מבטיחים שהעובדים אינם מבזבזים זמן על חיפושים ממושכים, ובמקום זאת מקבלים מענה מידי לשאלותיהם.
שיפור חווית המשתמש
עבור לקוחות, AI מספק חוויית משתמש מתקדמת המאפשרת גישה נוחה לדאטה והפקת תובנות ממנו. חברות רבות לא מנצלות את כל הדאטה שברשותן, מה שמותיר את המידע תחת סיכון פוטנציאלי ואינו ממומש לטובת קבלת החלטות. לדוגמה, כאשר חברה גדולה רוכשת חברה קטנה, ישנו צורך במיזוג הדאטה של שתי החברות – תהליך שיכול להיות מורכב, ודורש היכרות עמוקה עם הדאטה של שתי החברות.
טכנולוגיות ה-AI העדכניות מאפשרות הבנה סמנטית של הדאטה תוך שקלול ההקשר. באמצעות הבנה עמוקה זו של הדאטה וההקשר שלו, כלי ה-AI יכול להסיק ששתי טבלאות מכילות מידע של לקוחות גם אם שמות העמודות והטבלאות לא זהות ולא מכילות אזכור של לקוחות באופן מפורש. זה מהווה קפיצת מדרגה משמעותית ביכולת להסיק את המשמעות העסקית של כל אובייקט בסביבת הדאטה ומאפשר מיזוג וניהול של הדאטה של שתי החברות בצורה נכונה. כך, ניתן לוודא שהמידע מאובטח בצורה נכונה ובנוסף המחלקות השונות בחברה יכולות להפיק מהדאטה את מירב התובנות האפשריות.
ניהול מידע בעזרת AI עם BigID
חברת BigID מאפשרת ללקוחותיה להכיר את הדאטה שלהם לעומק, להבין את המשמעות העסקית שלו ולתשאל אותו בשפה טבעית. חשוב שהארגון יכיר את המידע הקיים אצלו כדי למצות את הפוטנציאל העסקי שלו ולהגן עליו. היכולת של כלי ה-AI ללמוד סביבות חדשות באופן אוטומטי מאפשרת ליצור פתרונות מותאמים לסביבות הדאטה של הלקוחות.
פתרונות מורכבים שכאלו דורשים פעמים רבות ארכיטקטורה של סוכני AI. כל סוכן אחראי לפעולה מסוימת בתהליך הכללי. לדוגמא, סוכן AI אחד יכול ללמוד באופן אוטומטי את המדיניות של החברה לגבי עיבוד מידע פרטי. לאחר מכן הסוכן השני יכול לוודא שהמידע האישי אכן מעובד בהתאם למדיניות החברה ואם לא סוכן שלישי יכול אף להציע דרכים לעבד את המידע באופן שיתאים למדיניות שנקבעה במסמכי החברה. באופן כזה מערכות ה-AI לא רק מספקות תובנות כלליות אלא מאפשרות להתאים עצמן לסביבות משתנות ואף לפעול באופן דינמי.
לסיכום, ככל שיותר ארגונים יאמצו טכנולוגיות AI, כך גדל הפוטנציאל שלהם לקצר תהליכים, לשפר את חווית המשתמש ולהפוך את הנתונים לנגישים וברורים יותר. השקעה בכלי AI מאפשרת לחברות לייעל את תהליכי העבודה, לעמוד ברגולציות מחמירות, ולמנף את הדאטה שברשותן באופן שמייצר ערך מוסף ללקוחות ולעובדים כאחד.
מאת ד״ר יהושע אנוקא סמנכ״ל Data Science ו-Analytics בחברת BigID, המתמחה בהגנת פרטיות, עמידה ברגולציות וניהול מידע.
d&b – לדעת להחליט
