האם מערכת הנתונים שלך מוכנה לבינה מלאכותית? כיצד חברות יכולות להבטיח שהמערכות שלהן מוכנות לשימוש בינה מלאכותית

25.03.2025

מאת: Oleg Grynets, CTO

מקור: Unite AI

---

איסוף נתונים הוא תהליך מוכר לחברות. עם זאת, העידן הקודם של טכנולוגיות וכלי BI הגביל עסקים לנתונים פשוטים ומובנים, כגון מידע על עסקה ושיחות עם לקוחות ומוקדים.

כלים ויכולות בינה מלאכותית חדשות מהווים הזדמנות מדהימה לחברות למעבר לנתונים מובנים ולנצל מערכי נתונים מורכבים ובלתי מובנים, ולפתוח ערך גדול עוד יותר עבור הלקוחות. לדוגמה, מודלים של שפה  (LLMs) יכולים לנתח אינטראקציות אנושיות ולחלץ תובנות חיוניות המעשירות את חווית הלקוח (CX).

עם זאת, לפני שארגונים יכולים לרתום את הכוח של AI , ישנם שלבים רבים להתכונן לאינטגרציה שלAI ואחד החשובים ביותר הוא מודרניזציה של המערכת האקולוגית של הנתונים שלהם. להלן כמה מהשיטות והאסטרטגיות המומלצות שעסקים יכולים למנף כדי להפוך את מערכות הנתונים האקולוגיות שלהם למוכנות לבינה מלאכותית.

שליטה במאגר הנתונים

עסקים חייבים לאסוף ולארגן את הנתונים שלהם במאגר מרכזי כדי להיות מוכנים לבינה מלאכותית. המאגר המרכזי של חברה היא התשתית המאחסנת ומנהלת את כל הנתונים, כשהמטרה העיקרית היא להפוך את הנתונים לזמינים לאנשים הנכונים כאשר הם זקוקים להם כדי לקבל החלטות מונעות מנתונים או לקבל ראייה הוליסטית של נכסי הנתונים שלהם. למרבה הצער, רוב החברות אינן מבינות את מאגר הנתונים הקיים שלהן, בין אם בגלל אילוצים מדור קודם, נתונים מובנים, בקרת גישה לקויה או שילוב של סיבות.

כדי שעסקים יקבלו הבנה מעמיקה יותר של מאגר הנתונים שלהם, עליהם לעבוד עם שותף שיכול לספק פתרונות בינה מלאכותית, כמו פלטפורמה שיכולה לאפשר לארגונים לזרז ניסויים וחדשנות על פני LLMs, יישומי בינה מלאכותית, תוספות מותאמות אישית ו - והכי חשוב - מאגרי מידע. פלטפורמה כזו יכולה לתפקד גם כשולחן עבודה מאובטח, הניתן להרחבה וניתן להתאמה אישית של בינה מלאכותית, לעזור לחברות להגיע להבנה טובה יותר של המערכת האקולוגית של הנתונים שלהן, ולשפר פתרונות עסקיים מונעי בינה מלאכותית.

הבנה מעמיקה יותר של תכולת הנתונים של האדם לא רק משפרת את האפקטיביות של פתרונות AI אלא גם עוזרת לארגונים להשתמש בכלי ה-AI שלהם בצורה אחראית יותר ובאופן שמתעדף את אבטחת המידע. הנתונים ממשיכים להיות מפורטים יותר הודות לתהליכים ויכולות המונעים בינה מלאכותית, המדגישים את הצורך בהתאמה טכנית לדרישות האבטחה והקפדה על שיטות עבודה מומלצות אחראיות של AI.

הגברת המשילות (Governance) ואבטחת נתונים

מסגרות משילות הנתונים של עסקים חייבות לעבור מתיחת פנים משמעותית כדי להיות מוכנות לבינה מלאכותית. מסגרות משילות נתונים הן המצאה עדכנית יחסית המתמקדת בנכסי נתונים מסורתיים יותר. עם זאת, כיום, בנוסף לנתונים מובנים, עסקים צריכים להשתמש בנתונים לא מובנים כגון מידע אישי מזהה, מיילים, משוב מלקוחות וכו', אשר מסגרות ניהול הנתונים הנוכחיות אינן יכולות להתמודד.

כמו כן, AI גנרטיבי (Gen AI) משנה את פרדיגמת ניהול הנתונים ממבוסס על כללים למסגרות בטיחות. עסקים צריכים להגדיר גבולות, במקום להסתמך על כללים נוקשים, שכן הצלחה או כישלון אחד לא חושפים שום דבר בעל תובנות מיוחדות. על ידי הגדרת גבולות, חישוב אחוזי הצלחה בסבירות על קבוצה מסוימת של נתונים ולאחר מכן מדידה אם התפוקות נשארו בתוך הפרמטרים הללו, ארגונים יכולים לקבוע אם פתרון AI תואם מבחינה טכנית או שהוא זקוק לכוונון עדין.

ארגונים חייבים ליישם ולאמץ כלים, גישות ומתודולוגיות חדשות לניהול נתונים. מותגים מובילים משתמשים בטכניקות למידת מכונה כדי להפוך את ניהול הנתונים והבטחת האיכות לאוטומטיים . בפרט, על ידי קביעת מדיניות וספים מראש, חברות אלו יכולות להפוך בקלות רבה יותר את האכיפה של תקני נתונים. שיטות ניהול נתונים מיטביות אחרות כוללות פריסת פרוטוקולי עיבוד ואחסון נתונים קפדניים, אנונימיזציה של נתונים במידת האפשר והגבלת איסוף נתונים לא מוצדק.

ככל שהנוף הרגולטורי הנוכחי סביב איסוף נתונים מבוסס בינה מלאכותית ממשיך להתפתח, אי ציות עלול לגרום לקנסות חמורים ולנזק למוניטין. ניווט בכללים המתפתחים הללו ידרוש מסגרת משילות נתונים מקיפה שמכוונת את חוקי הגנת הנתונים הספציפיים לאזורי הפעילות של החברה, כגון חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי.

כמו כן, עסקים חייבים לשפר את אוריינות הנתונים ברחבי הארגון. חברות צריכות לבצע שינויים בכל רמה, לא רק עם אנשים טכניים, כמו מהנדסים או מדעני נתונים. להתחיל עם הערכת בשלות הנתונים, הערכת מיומנויות אבטחת נתונים בתפקידים שונים.

שיפור יכולות עיבוד הנתונים  

אם זה לא היה כבר ברור, נתונים לא מובנים הם המשפיעים ביותר על הצלחה או כישלון. כפי שהוזכר קודם לכן, נתונים לא מובנים יכולים לכלול מיילים ומשוב מלקוחות וכל מידע שלא ניתן לאחסן בקובץ טקסט רגיל, PDF, גיליון אלקטרוני של Microsoft Excel וכו'. האופי המסורבל הזה של נתונים לא מובנים מקשה על ניתוח או ביצוע חיפושים. רוב הכלים והפלטפורמות של טכנולוגיית הנתונים אינם יכולים לשלב ולפעול על בסיס נתונים לא מובנים - במיוחד בהקשר של אינטראקציות יומיומיות עם לקוחות.

כדי להתגבר על אתגרי נתונים לא מובנים, ארגונים חייבים ללכוד את הידע הלא מתועד הזה, לחלץ אותו ולמפות אותו לבסיס ידע ארגוני כדי ליצור תמונה מלאה של מערכת האקולוגית של הנתונים שלהם. בעבר, תהליך ניהול הידע הזה היה אינטנסיבי בעבודה, אבל AI עושה את זה קל יותר ובמחיר סביר על ידי איסוף נתונים ממקורות מרובים, תיקון אי עקביות, הסרת כפילויות, הפרדה של נתונים חשובים מנתונים לא חשובים וכו'.

ברגע שבינה מלאכותית משתלבת עם מערכת אקולוגית של נתונים, היא יכולה לסייע באוטומציה של עיבוד נכסים מורכבים, כגון מסמכים משפטיים, חוזים, אינטראקציות טלפוניות וכו'. בינה מלאכותית יכולה גם לעזור לבנות גרפי ידע לארגון נתונים לא מובנים, מה שהופך את יכולות ה-Gen AI ליעילות יותר. יתרה מכך, Gen AI מאפשר לחברות לאסוף ולסווג נתונים על סמך קווי דמיון משותפים, ולגלות תלויות חסרות.

בעוד שהכלים המתפתחים לניתוח נתונים מבוססי AI יכולים להבין ולהפיק תובנות מנתונים לא מאורגנים, עסקים חייבים גם לחדש את הפורטפוליו הטכנולוגי שלהם כדי לתמוך במערכי הנתונים המורכבים הללו. חידוש פורטפוליו הטכנולוגיה מתחיל בביקורת - ספציפית, הערכה של ביצועי המערכות ברמה שיכולה להשתלב עם חידושים מודרניים, ואילו לא עומדות בקנה אחד. חברות חייבות גם לקבוע אילו מערכות קיימות יכולות להשתלב עם כלים חדשים.

קבלת עזרה והדרכה כדי להיות מוכנים לבינה מלאכותית

הכנת מערכת אקולוגית של נתונים בינה מלאכותית היא תהליך מעורב, מייגע ורב-שלבי הדורש רמה גבוהה של מומחיות. חברות מעטות מחזיקות בידע או מיומנויות כאלה בבית. אם מותג בוחר למנף את המומחיות של שותף כדי להכין את אקולוגית הנתונים שלו לאינטגרציה של AI, יש תכונות ספציפיות שהם צריכים לתת עדיפות בחיפוש שלהם.

בתור התחלה, שותף אידיאלי חייב להיות בעל מומחיות טכנית במספר רב של דיסציפלינות מחוברות (לא רק בינה מלאכותית), כגון ענן, אבטחה, נתונים, CX וכו'. סימן מובהק נוסף של שותף מעולה הוא אם הוא מכיר בחשיבותה של הזריזות. ככל שהשינוי הטכנולוגי מואץ, נהיה יותר מאתגר לחזות את העתיד. לשם כך, בן זוג אידיאלי לא צריך לנסות לנחש מצב עתידי כלשהו; במקום זאת, זה עוזר לאקוסיסטם הנתונים וההון האנושי של העסק להפוך לזריזים מספיק כדי להסתגל בהתאם למגמות השוק ולדרישות הלקוחות.

בנוסף, כפי שנדון לעיל, טכנולוגיות AI חלות על כולם, לא רק על צוות מדעי הנתונים. הפעלת AI היא מאמץ כלל ארגוני. כל עובד צריך להיות בעל ידע בבינה מלאכותית, ללא קשר לרמתו. שותף צריך לעזור לגשר על הפער הזה, להפגיש בין מומחיות עסקית ואנשים כדי לעזור לארגונים לפתח את היכולות הדרושות בתוך הבית.